• 간호행정학회지
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• 제16권3호
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• pp.229-239
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• 2010

Purpose: This study aimed to investigate the impact of nursing professionalism on the nursing performance and retention intention among psychiatric mental health nurses. Methods: As a descriptive correlational study, this study sampled 206 psychiatric mental health nurses in six hospitals in Seoul and Gyeonggi area through convenience sampling. Data were collected from March 2 to 31, 2009 using a self-report questionnaire. The collected data were analyzed using SPSS WIN 16.0. Results: In the subscales of professionalism, the 'Sense of calling' had the highest mean score while the 'Professional organization' had the lowest mean score. A significant positive correlation was observed in nursing professionalism, nursing performance and retention intention. According to an analysis on the impact of each subscale of nursing professionalism on nursing performance and retention intention, the 'Sense of calling' and 'Autonomy' were the most significant predictor variable. Conclusion: The results confirmed that the improvement of psychiatric mental health nurses' professionalism increases their nursing performance and retention intention and the 'Sense of calling' and 'Autonomy' are critical prediction factors. It is necessary to come up with a strategy which strengthens nursing professionalism in order to improve psychiatric mental health nurses' performance and retention intention.

• 한국생산제조학회지
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• 제23권3호
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• pp.223-229
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• 2014

In this paper, the natural frequency and damping ratio are analyzed with the acceleration signal of an Euler-Bernoulli beam using the impact hammer test. The results are presented according to crack depth and position using the recursive least squares method. The results are compared and investigated with FEM analysis of CATIA. Both methods agree well with each other regarding the natural mode characteristics. The captured acceleration can be used for the calculation of the natural frequency and damping ratio using time series methods that are based on the measured acceleration. Using these data, a recursive time series model with the acceleration signal was configured and the behaviors of the natural frequency and damping ratio were investigated and analyzed. Finally, the results can be used for the prediction of crack position and depth under different crack conditions for an Euler-Bernoulli beam.

• Earthquakes and Structures
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• 제9권4호
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• pp.911-936
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• 2015

This work evaluates the performance of a number of seismic assessment procedures when applied to a case study reinforced concrete (RC) wall building. The performance of each procedure is evaluated through its ability to accurately predict deformation demands, specifically, roof displacement, inter-storey drift ratio and wall curvatures are considered as the key engineering demand parameters. The different procedures include Direct Displacement-Based Assessment, nonlinear static analysis and nonlinear dynamic analysis. For the latter two approaches both lumped and distributed plasticity modelling are examined. To thoroughly test the different approaches the case study building is considered in different configurations to include the effects of unequal length walls and plan asymmetry. Recommendations are made as to which methods are suited to different scenarios, in particular focusing on the balance that needs to be made between accurate prediction of engineering demand parameters and the time and expertise required to undertake the different procedures. All methods are shown to have certain merits, but at the same time a number of the procedures are shown to have areas requiring further development. This work also highlights a number of key aspects related to the seismic response of RC wall buildings that may significantly impact the results of an assessment. These include the influence of higher-mode effects and variations in spectral shape with ductility demands.

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권3호
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• pp.197-211
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• 2024

This research studies the effect of geotechnical factors on EPB-TBM performance parameters. The modeling was performed using simple and multivariate linear regression methods, artificial neural networks (ANNs), and Sugeno fuzzy logic (SFL) algorithm. In ANN, 80% of the data were randomly allocated to training and 20% to network testing. Meanwhile, in the SFL algorithm, 75% of the data were used for training and 25% for testing. The coefficient of determination (R²) obtained between the observed and estimated values in this model for the thrust force and cutterhead torque was 0.19 and 0.52, respectively. The results showed that the SFL outperformed the other models in predicting the target parameters. In this method, the R² obtained between observed and predicted values for thrust force and cutterhead torque is 0.73 and 0.63, respectively. The sensitivity analysis results show that the internal friction angle (φ) and standard penetration number (SPT) have the greatest impact on thrust force. Also, earth pressure and overburden thickness have the highest effect on cutterhead torque.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제11권1호
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• pp.41-55
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• 2024

This study aims to determine the characteristics of concrete as identified by Rebound Hammer and Ultrasonic Pulse Velocity (UPV) tests, focusing particularly on their efficacy in estimating compressive strength of concrete material. The study involved three concrete samples designed to achieve a target strength of 29 MPa, comprising normal concrete, instant concrete, and concrete with additives. These were cast into cube specimens measuring 150×150×150 mm. Compressive strength values were determined through both destructive and non-destructive testing on the cubic specimens. As a result, the non-destructive methods yielded varying outcomes for each correlation approach, influenced by the differing constituent materials in the tested concretes. However, normal concrete consistently showed the most reliable correlation, followed by concrete with additives, and lastly, instant concrete. The study found that combining Rebound Hammer and UPV tests enhances the prediction accuracy of compressive strength of concrete. This synergy was quantified through multivariate regression, considering UPV, rebound number, and actual compressive strength. The findings also suggest a more significant influence of the Rebound Hammer measurements on predicting compressive strength for BN and BA, whereas UPV and RN had a similar impact on predicting BI compressive strength.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.559-575
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• 2021

최근지반굴착 공사의 증가로 인해 지반침하사고 발생 가능성은 점점 높아지고 있지만, 지하안전관리에 관한 특별법 제정 등 제도적인 강화에도 불구하고 지반침하사고를 근본적으로 예방하는 것은 매우 어려운 실정이다. 도심지 지반굴착의 여러 사례를 살펴보면, 굴착 전에 다양한 정보를 활용해 예측했던 지반침하 거동특성은 시공 중에 확인된 결과와 무시할 수 없을 정도의 차이를 보이고 있다. 이러한 원인은 지반조건의 변화, 지반침하 예측방법의 한계, 설계와 착공 시기의 계절적인 차이, 현장여건을 고려한 공법의 변경 및 기타 다양한 사유에 의한 장기간의 공사 중지 등의 현장 여건 변경이 주요 원인으로 고려될 수 있다. 이에 대응하기 위한 방안으로, 다양한 시공정보를 통한 안전관리시스템 도입을 예를 들 수 있으나 아직까지는 굴착으로 인한 영향 및 위험도를 예측할 수 있는 시스템은 부재한 실정이다. 본 연구에서는 도심지 굴착사업의 설계·시공에 있어서 지반침하와 주변 구조물에 미치는 굴착 영향도를 사전에 예측하고 위험도 평가를 할 수 있는 시스템을 개발하였으며, 과거에 획득된 현장계측 데이터를 통해 현재 및 장래 지하수위와 침하량 등을 예측할 수 있는 시계열 분석기법과 지반공학 데이터 시각화(Geotechnical Data Visualization, GDV) 기술을 적용하였다. 본 연구에서 개발된 웹기반 평가시스템을 통해 과거에 획득된 데이터를 이용하여 현재 및 장래 지하수위 변화 및 침하량 예측 등 굴착으로 인한 위험도 예측 및 관리가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2011

Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.

• 화약ㆍ발파
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• 제41권3호
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• pp.73-92
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• 2023

가스 폭발의 위험성의 증대와 함께 가스 폭발의 규모와 영향을 예측하는데 필요한 폭발 인자들을 간접적으로 추정하는 방법들이 사용되고 있다. 본 연구에서는 주로 사용되고 있는 TNT 등가량 산정법, TNO 다중에너지 방법, BST 방법의 특성과 폭발 인자를 결정하는 과정을 비교하였다. TNT 등가량 산정법의 경우, 증기운 폭발의 형태와 폭발 물질 등 다양한 조건에 따라 적합한 efficiency factor를 선택하는 것이 필요하였다. TNO 다중에너지 방법은 클래스 번호를 결정하기 위한 객관적 기준이 부족하였으며 음의 과압을 추정하지는 못하였다. 기 보고된 인자값에 오기재로 보이는 부분을 확인하였으며 수정된 인자값을 제시하였다. BST 방법은 음의 과압을 포함한 보다 상세한 폭발 인자 추정이 가능하지만 사용하는 그래프가 가시적이지 않은 문제점이 있었다. 이를 보완하기 위해 그래프를 재작성하였으며 향후 그래프의 수식화를 통한 편리한 폭발 인자 추정이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.537-549
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• 2023

갯벌 퇴적물 성분의 분포 특성은 연안환경 분석, 환경영향평가에서 기초자료로 활용되기 때문에 신뢰성 높은 갯벌 표층 퇴적상 분포도를 제작하는 것은 매우 중요하다. 이 연구에서는 갯벌 퇴적상 분포도를 생성하기 위해 회귀 크리깅(regression kriging)의 적용성을 평가하였다. 이를 목적으로, 갯벌 표층 퇴적상 분류 과정에서 현장조사 자료의 수, 부가자료의 종류, 회귀 크리깅에 적용되는 회귀 모형의 영향과 다른 예측 기법(단변량 크리깅, 회귀 분석)과의 비교와 같은 다양한 요인의 영향을 조사하였다. 회귀 크리깅의 적용성 평가를 위해, 우리나라 태안군 안면도에 위치한 황도 갯벌을 대상으로 무인기 자료를 이용한 사례 연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 신뢰성 높은 갯벌 표층 퇴적상 분포도를 제작하기 위해서는 적절한 수의 현장조사 자료 확보와 함께 지형 고도와 조류로 밀도도를 부가자료로 이용하는 것이 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한 초고해상도 무인기 자료를 이용하여 퇴적물 분포의 상세한 특성을 고려할 수 있는 회귀 크리깅이 다른 기법과 비교해서 예측 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 갯벌 표층 퇴적상 분포도 제작에 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.