본 연구의 목적은 여성복지 관련 조직들간의 네트워크 실태, 특히, 네트워크의 구조적 특성을 파악함으로써 부천 지역내 여성복지기관들간의 보다 긴밀한 네트워크 구축의 중요성을 강조하고, 여성들의 욕구 충족과 임파워먼트에 필요한 네트워크 구축의 방향에 대한 기초자료를 제시하는데 있다. 본 연구의 조사대상은 부천시 여성들을 대상으로 서비스를 제공하는 사회복지기관, 민간차원의 여성단체, 여성의 자원봉사활동을 목적으로 하는 여성봉사단체, 여성활동을 지원하는 여성관련 공공기관 등을 포함하여 총 30개 단체이며, 정보교환, 대상자의뢰, 단체간협의, 자원교환 영역에서의 조직간 네트워크 분석을 통해 네트워크의 중심조직을 찾고, 유사한 관계양상을 가지는 조직들을 하나의 구획으로 모형화하여 조직간 네트워크의 구조와 특성을 보여주었다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 네트워크 영역마다 차이는 있지만 여성관련 공공기관들이 네트워크에서 중심적 역할을 하고 있었고, 네트워크의 모든 영역에서 봉사단체들은 소외되어 있었으며, 봉사단체와 여타 여성단체들간의 소원한 관계에서 공공조직들이 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 또한 조직의 유형에 따라 민간여성단체와 여성관련 공공기관끼리, 복지기관끼리, 여성봉사단체끼리 "끼리 네트워크"이 두드러진 특징으로 나타났다. 이러한 부천지역 여성복지 관련 조직들간의 네트워크의 결과는 앞으로의 네트워크 활성화를 위한 중요한 전략과 시사점을 제공해 준다.
This paper presents a unique study of Structural Health Monitoring (SHM) for the maintenance decision making about a real life movable bridge. The mechanical components of movable bridges are maintained on a scheduled basis. However, it is desired to have a condition-based maintenance by taking advantage of SHM. The main objective is to track the operation of a gearbox and a rack-pinion/open gear assembly, which are critical parts of bascule type movable bridges. Maintenance needs that may lead to major damage to these components needs to be identified and diagnosed timely since an early detection of faults may help avoid unexpected bridge closures or costly repairs. The fault prediction of the gearbox and rack-pinion/open gear is carried out using two types of Artificial Neural Networks (ANNs): 1) Multi-Layer Perceptron Neural Networks (MLP-NNs) and 2) Fuzzy Neural Networks (FNNs). Monitoring data is collected during regular opening and closing of the bridge as well as during artificially induced reversible damage conditions. Several statistical parameters are extracted from the time-domain vibration signals as characteristic features to be fed to the ANNs for constructing the MLP-NNs and FNNs independently. The required training and testing sets are obtained by processing the acceleration data for both damaged and undamaged condition of the aforementioned mechanical components. The performances of the developed ANNs are first evaluated using unseen test sets. Second, the selected networks are used for long-term condition evaluation of the rack-pinion/open gear of the movable bridge. It is shown that the vibration monitoring data with selected statistical parameters and particular network architectures give successful results to predict the undamaged and damaged condition of the bridge. It is also observed that the MLP-NNs performed better than the FNNs in the presented case. The successful results indicate that ANNs are promising tools for maintenance monitoring of movable bridge components and it is also shown that the ANN results can be employed in simple approach for day-to-day operation and maintenance of movable bridges.
Epidemiological studies have shown the association between transportation of live animals and the potential transmission of infectious disease between premises. This finding was also observed in the 2014-2015 foot-and-mouth disease (FMD) outbreak in Korea. Furthermore, slaughterhouses played a key role in the global spread of the FMD virus during the epidemic. In this context, in-depth knowledge of the structure of direct and indirect contact between slaughterhouses is paramount for understanding the dynamics of FMD transmission. But the social network structure of vehicle movements to slaughterhouses in Korea remains unclear. Hence, the aim of this study was to configure a social network topology of vehicle movements between slaughterhouses for a better understanding of how they are potentially connected, and to explore whether FMD outbreaks can be explained by the network properties constructed in the study. We created five monthly directed networks based on the frequency and chronology of on- and off-slaughterhouse vehicle movements. For the monthly network, a node represented a slaughterhouse, and an edge (or link) denoted vehicle movement between two slaughterhouses. Movement data were retrieved from the national Korean Animal Health Integrated System (KAHIS) database, which tracks the routes of individual vehicle movements using a global positioning system (GPS). Electronic registration of livestock movements has been a mandatory requirement since 2013 to ensure traceability of such movements. For each of the five studied networks, the network structures were characterized by small-world properties, with a short mean distance, a high clustering coefficient, and a short diameter. In addition, a strongly connected component was observed in each of the created networks, and this giant component included 94.4% to 100% of all network nodes. The characteristic hub-and-spoke type of structure was not identified. Such a structural vulnerability in the network suggests that once an infectious disease (such as FMD) is introduced in a random slaughterhouse within the cohesive component, it can spread to every other slaughterhouse in the component. From an epidemiological perspective, for disease management, empirically derived small-world networks could inform decision-makers on the higher potential for a large FMD epidemic within the livestock industry, and could provide insights into the rapid-transmission dynamics of the disease across long distances, despite a standstill of animal movements during the epidemic, given a single incursion of infection in any slaughterhouse in the country.
본 논문은 S-라인(비방사 마이크로 스트립)을 이용하여 무선 가입자 회선(WLL) 및 지역 다지점 분배 서비스(LMDS) 등 광대역 무선 가입자 망으로의 기술 적용을 위한 밀리미터 대역의 중심주파수 37GHz에서 세라믹을 이용한 대역 통과 필터에 관한 것이다. 아래 위가 도체로 덮인 유전체 기판 위의 선로 사이에 세라믹 공진기를 삽입시켜, 구조적 공진 특성을 이용함으로써 필터 특성을 얻어내는 방법으로 제작하였다. 이러한 필터 구조와 특성을 근거로 한 시뮬레이션을 하여, 1단 세라믹 공진기의 공진주파수를 찾는 공식과 4단 세라믹 공진기의 대역을 구하는 공식을 일반화 하였다. 또한, 4단 세라믹 공진기의 시뮬레이션 결과를 바탕으로 제작된 실험 구조물을 Network Analyzer를 사용하여 실험을 실시하였으며, 시뮬레이션 결과의 대역은 36.58GHz-37.650GHz, 리플과 손실은 -ldB 이내. Cutoff 특성은 S(2,1)그래프의 대역 좌우로 -35dB밑으로 1GHz이내인 것에 대하여 실험 결과의 대역은 36.6GHz-37.65GHz, 손실은 -ldB이내, 리플은 -3dB이내, Cutoff 특성은 S(2,1)그래프의 대역 좌우로 -30dB밑으로 1GHz 이내인 특성을 나타내었다.
항만산업은 수출입 중심인 우리나라의 경제구조에서 중요한 국가기간산업이라 할 수 있다. 특히 국내 컨테이너 물동량의 75%를 처리하는 부산항은 지속적으로 글로벌 선사 물동량 유치를 위해 정기선 항로 서비스를 확대하는 노력 등 컨테이너 정기선 항로에 대한 중요도가 높아질 것으로 예상된다. 본 연구는 사회연결망 분석을 활용하여 2012년부터 2016년까지 부산항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로 패턴 분석을 통해 세계 주요항만과의 중심성을 파악하여 부산항과 연결되어 있는 항만 네트워크의 구조적인 특성을 파악하였다. 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크상에 연결정도 중심성, 근접중심성, 매개중심성이 높은 항만은 싱가포르항으로 분석되었으며, 실제 연도별 부산항 주요 국가 항만별 처리물동량 순위와 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크 중심성 분석 결과 간 순위 비교는 서로 상이한 것으로 나타났다. 이를 통해 부산항 처리 물동량의 높은 비율을 차지하고 있는 중국 동부항만이 부산항 컨테이너 정기선 네트워크상에서 보았을 때 부산항의 허브항으로 보기 어렵다는 점을 확인하였다. 또한 부산항 컨테이너 정기선 서비스 항로 수는 증가하더라도 해당 항로에 투입되는 선박이 중소형으로 한정되어 있거나 네트워크상 부산항이 싱가포르항 기항을 위한 피더항(Feeder Port)의 성격을 띄고 있는 것으로 추정된다.
최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 한국과 스페인의 스마트시티 산업 특성을 비교 분석하는 것이다. 각 국가의 특성은 스마트 산업의 점유, 침투, 생산경로, 네트워크 클러스터를 중심으로 비교되었다. 연구의 자료는 1995년과 2015년의 한국 및 스페인의 투입산출표이며, 8개와 25개 산업으로 재분류되었다. 분석모형은 Smart SPIN Model을 활용하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국이 스페인보다 IT 제조업에서 점유율과 침투율이 더 높은 것으로 분석되었다. 반면, 스페인은 한국보다 IT 서비스업과 지식서비스업이 점유율 및 침투율 모두 더 큰 것으로 나타났다. 둘째, 생산경로 측면에서는 한국이 IT 서비스업과 지식서비스업이 스페인보다 높게 나타났으며, 스페인은 IT 제조업 분야가 더 많은 생산경로를 갖는 것으로 분석되었다. 셋째, 네트워크 분석 결과, 한국의 스마트 산업은 전통 산업에 종속되어있으며, 스마트 산업이 독자적으로 발달하기 어려운 특성이 있는 것으로 나타났다. 스페인은 스마트 산업의 대부분이 하나의 산업 클러스터로 나타나고 있어 독립적인 형태를 보이는 것으로 분석되었다. 즉, 한국은 IT 제조업 기반의 스마트시티 산업 특성을 가지며, 스페인은 IT 서비스와 지식서비스 기반의 스마트시티 산업 특성을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 스마트시티 부문에서 있어 우리나라가 앞으로 나아가야 할 방향 및 정책 수립에 대한 기초자료를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
The dynamic characteristics of wind turbine blades are usually monitored by contact sensors with the disadvantages of high cost, difficult installation, easy damage to the structure, and difficult signal transmission. In view of the above problems, based on computer vision technology and the improved YOLOv5 (You Only Look Once v5) deep learning model, a non-contact dynamic characteristic monitoring method for wind turbine blade is proposed. First, the original YOLOv5l model of the CSP (Cross Stage Partial) structure is improved by introducing the CSP2_2 structure, which reduce the number of residual components to better the network training speed. On this basis, combined with the Deep sort algorithm, the accuracy of structural displacement monitoring is mended. Secondly, for the disadvantage that the deep learning sample dataset is difficult to collect, the blender software is used to model the wind turbine structure with conditions, illuminations and other practical engineering similar environments changed. In addition, incorporated with the image expansion technology, a modeling-based dataset augmentation method is proposed. Finally, the feasibility of the proposed algorithm is verified by experiments followed by the analytical procedure about the influence of YOLOv5 models, lighting conditions and angles on the recognition results. The results show that the improved YOLOv5 deep learning model not only perform well compared with many other YOLOv5 models, but also has high accuracy in vibration monitoring in different environments. The method can accurately identify the dynamic characteristics of wind turbine blades, and therefore can provide a reference for evaluating the condition of wind turbine blades.
디지털 환경하에서 소비자들의 제품 및 서비스 구매 형태가 변화하고 있으며 특히 문화콘텐츠에 대한 소비자의 태도와 소비 행동이 변화하고 있다. 소셜네트워크서비스(SNS)와 같이 고객간 상호작용이 확대된 경우에는 소비자의 정보적 참여가 확대되고 온라인과 오프라인에서의 문화콘텐츠 소비관련 태도에도 영향을 줄 것을 예상할 수 있다. 본 연구에서는 SNS를 사용하는 디지털 환경의 특성을 구분하고 디지털 환경의 특성이 소비자의 문화콘텐츠 구매의도에 어떠한 영향을 주는 가를 확인하고자 하였다. 두차례의 설문조사를 실시하여 첫 번째 연구에서는 SNS를 사용하는 디지털 환경 특성을 정리하였고 이를 바탕으로 두 번째 연구에서는 구조방정식을 이용하여 디지털 환경 특성과 소비자의 정보적 참여 및 감정적 애착, 소비자 구매의도의 관계를 확인하였다. 연구 결과 디지털 환경의 특성으로 정보적 상호작용성, 정보적 연결성, 정보적 신뢰성을 확인하였고 이는 소비자의 정보적 참여를 촉진하며 소비자의 문화콘텐츠에 대한 감정적 애착에 영향을 주고 궁극적으로 문화콘텐츠의 관람의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.
대공간 구조형식을 갖는 단층 래티스 돔은 역학성, 가능성, 심미성 등을 갖는 구조물로서 그 용도가 점점 확대되고 있다. 단층 래티스 돔의 골조 격자 패턴은 무수히 존재하며, 그 대표적인 패턴에는 삼각형, 사각형, 육각형, 라멜라형, 리브형 등이 있다. 대공간 구조물의 경우, 일반구조물과 달리 재래적인 공법으로 지붕 골조를 시공할 경우 많은 가설재가 소요됨으로 시공비 증가가 예상된다. 따라서 대공간 구조물의 지붕 골조 설치는 특수 Erection 공법에 의하는 것이 일반적이며, 그 중 지상에서 지붕골조를 설치 후 jack-up 서포트에 의해 골조를 인양하는 Step-Up 공법을 적용할 경우 공기와 공비의 대폭적인 절감이 예상된다. 따라서 본 논문의 목적은 Step-Up 공법에 의해 단층라멜라 돔의 지붕골조를 시공할 경우, 인양 중 가설 서포트 개수와 위치에 따른 좌굴특성을 검토하는 것이다. 연구 결과 서포트 개수 및 위치에 따른 단층라멜라 돔의 다양한 좌굴 특성에 관한 실무자를 위한 기초적인 자료를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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