이 연구에서는 우리나라 초·중·고등학교 학생을 대상으로 학년 및 학교급에 따른 학생의 과학긍정경험의 추이와 하락 원인을 조사하였다. 이를 위해 서울특별시에 있는 일반 초·중·고등학교에서 4학년~10학년 학생을 학년별로 표집한 후, 학생들의 과학긍정경험 및 하락 원인을 묻는 설문을 시행하였다. 과학긍정경험 지표 검사에 대한 일원 분산 분석 결과, 전체 평균에서는 학년과 학교급에 따라 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 그러나 과학긍정경험의 하위 영역별로는 결과가 다소 다르게 나타났다. 즉 과학학습정서에서는 중학생보다 초등학생의 평균이 통계적으로 유의하게 높았으며, 초등학교 4학년의 평균이 중학교 1학년, 중학교 3학년, 고등학교 1학년의 평균보다 각각 유의하게 높았다. 과학관련 진로포부에서는 중학생보다 고등학생의 평균이 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다. 과학관련 자아개념, 과학학습동기, 과학관련 태도에서는 학년 및 학교급에 따른 점수 차이가 통계적으로 유의하지 않았다. 과학긍정경험의 하위 영역별 주요 하락 원인은 학교급에 따라 다소 달랐다. 이러한 결과를 바탕으로 학년 및 학교급에 따라 과학긍정경험을 향상시키는 방안을 모색하였다.
화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝 기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망 모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본 논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는 새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.
본 논문은 가혹 조건을 고려하여 양생시킨 콘크리트를 대상으로 양생 조건이 콘크리트의 공극과 염화물 확산에 미치는 영향을 분석하고자 재령 28일에서의 압축강도, 공극 특성 및 염화물 확산계수를 각각 측정하였다. 연구 결과에 따르면, 상대습도가 증가함에 따라 압축강도가 개선되었으며, 양생 온도 35 ℃에서 가장 큰 압축강도를 보이나, 45 ℃에서 양생을 실시한 경우, 오히려 강도가 감소하였다. 이와 달리, 염화물 확산계수는 온도 및 상대습도가 증가할수록 감소하므로 압축강도의 경향과 차이를 보였다. 한편, 수중양생을 실시할 경우, 압축강도-염화물 확산계수와 공극률-염화물 확산계수의 상관성은 우수하였으나, 가혹 조건에서 양생한 경우, 수중 양생을 실시한 경우와 비교하여 크게 감소하였다. 이에 비해, 양생 조건과 관계없이 평균 공극 직경과 염화물 확산계수는 상관관계가 크지 않은 것으로 나타났다.
기후변화와 인간 활동으로 강수량, 유출량 및 증발산량 등이 변화되고 있다. 유역 유출량은 수문 순환의 매우 중요한 구성 요소이며, 기후변화와 인간 활동으로 변화되고 있는 유역 유출량에 대한 분석은 수자원 관리에 있어서 중요하다. 본 연구에서는 금강 유역 중권역의 과거 관측자료 및 미래 대표농도경로(RCP) 시나리오에 따른 유출량, 강수량, 기온 및 증발산량 자료에 대해 Mann-Kendall 검정을 이용하여 수문기상학적 변수의 추세를 분석하였고, 기후변화와 인간 활동이 금강 유역의 유출량에 미치는 영향을 기후 탄력성 접근법과 Budyko 프레임워크를 이용하여 정량적으로 평가하였다. 과거의 유출량과 미래 유출량을 분석한 결과, 중권역마다 유출량 변화에 기후변화와 인간 활동이 미치는 상대적인 기여도가 다양하게 나타났다. 예를 들어, 기후변화의 기여도가 가장 큰 중권역은 용담댐(#3001) 유역이었으며, 인간 활동의 기여도가 가장 큰 중권역은 대청댐(#3008) 유역이었다. 미래 기후변화는 RCP 4.5와 8.5 시나리오 모두에서 강수량과 온도의 증가가 나타났다. 이러한 기후 요인의 변화는 금강 유역의 유출량 변화에 44.8%에서 65.5%까지 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 유출량은 기후변화에 의한 영향뿐만 아니라 인간 활동에도 크게 영향을 받고 있으며, 이는 지속적인 수자원 관리 계획을 세우는데 중요한 정보가 될 것이다.
크리깅기법은 지반공학분야에서 지층 또는 지반정수의 공간적 분포 추정을 위하여 적용되고 있다. 각각의 크리깅기법에 따라서 추정결과가 상이하기 때문에 추정목적에 부합하는 크리깅 기법 선택은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 단순크리깅, 정규크리깅, 일반크리깅을 사용하여 인천 송도국제도시의 압밀층 두께를 추정하였으며, 크리깅 기법에 따른 추정결과의 신뢰성을 분석하였다. 분석결과 단순크리깅은 정규크리깅과 일반크리깅에 비하여 측정자료와 멀리 떨어진 위치에서의 압밀층 두께를 크게 추정하며, 추정결과의 신뢰성도 낮았다. 일반크리킹은 측정자료와 멀리 떨어진 일부 위치에서 압밀층 두께를 음의 값으로 추정하는 것으로 나타났다. 압밀층 두께를 추정하기 위한 가장 적절한 크리깅 기법은 가장 신뢰성이 높고 물리적으로 합당한 추정범위 내의 값을 추정한 정규크리깅 기법인 것으로 분석되었다.
가압주조법으로 제조한 $Al_2O_3$ 섬유와 SiC 입자 혼합 보강 금속복합재료(MMCs)의 상온과 고온에서 윤활마모특성을 조사하였다. 마모시험은 거리와 온도의 변화에 따라 속도를 고정시켜 25Kgf의 하중하에서 수행하였으며 MMCs의 시험편은 가압의 수평(PR)방향과 수직(N)방향에서 채취하였다. 혼합비의 영향을 관찰한 결과 상온에서는 20%섬유만 보강한 PR방향 MMCs의 마모거동은 N방향 보다 우수한 결과를 보였으나, 혼합보강 MMCs는 반대로 나타내었다. 고온($100^{\circ}C$)에는 모든 MMCs에서 PR방향의 마모거동이 N 방향보다 우수한 결과를 보인 것은 보강재와 마찰면간 윤활필름이 강호작용에 기인한 것으로 밝혀졌다. $150^{\circ}C$에서는 혼합 MMCs의 마모거동은 온도영향으로 PR이 N 보다 우수한 결과를 보였다.
니켈 나노와이어 고분자 복합재료의 자체 감지 및 계면 물성평가를 전기적 미세역학적 시험법을 이용하여 조사해 보았다. 본 연구에 사용된 미세 역학적 시험법은 인장과 압축 하중이 연속적으로 작용/완화 되었을 때, 온도, 습도에 대한 가시적인 감지가 가능한 시험법이다. 니켈 나노와이어 강화 에폭시 복합재료에서 니켈 나노와이어의 형상비에 따른 기계적 물성은 동일한 반복하중과 가변하중이 작용 하였을 때 전기적 Pull-out시험법을 통하여 간접적으로 측정하였다. 니켈 나노와이어 강화 에폭시 복합재료의 인장시험을 통해서 얻은 강성도와 겉보기 강성도를 비교해 보면 그 경향은 상호 일치함을 알 수 있었다. 니켈 나노와이어 강화 에폭시 복합재료를 이용하여 온도와 습도에 의한 영향으로 발생되는 반응을 감지할 수 있었다. 인장과 압축하중이 작용/완화 되었을 때 자체감지능은 니켈 나노와이어 강화 실리콘 복합재료에서 전기적 접촉 저항도 측정을 통해 관찰하였으며, 서로 반대의 경향으로 나타나는 것을 확인 하였다. 이것은 실리콘 기지재에 분산되어 있는 니켈 나노와이어간의 접점 연결 메카니즘이 다르기 때문에 발생되는 것으로 판단된다.
일반적으로 평균 수명이 1.0~1.5년인 전기식 액중형 펌프(electrical submersible pump, ESP)는 유·가스 및 저류층 특성, 운영 조건에 따라 성능 저하 및 수명 감소가 발생하며, 이에 따른 ESP의 고장은 회수 및 설치에 따른 높은 유정 개·보수(workover) 비용과 생산 중단에 따른 추가 비용이 발생한다. 이에 본 연구에서는 유·가스정에서 ESP 장기 운영에 따른 수명을 예측하고자 환형 유동 시스템(flow loop system)을 설계 및 구축하고, ESP 설치 초기 시점부터 고장 시점까지의 ESP 수명에 대한 전 주기 데이터를 취득 및 분석하였다. 구축한 시스템에서 산출되는 데이터 중 ESP의 유체유량, 흡입구 및 토출구의 온도, 압력 그리고 외측부에 설치된 진동 측정기의 데이터 분석을 통하여 ESP 장기 운영에 따른 성능 상태를 정상(normal), 권고 I (advise I), 권고 II (advise II), 유지관리(maintenance), 고장(failed)의 총 5단계로 분류하였다. 실험 결과를 통해 ESP 장기 운영시 단계별 데이터의 경향 차이를 확인하였으며, 이를 통해 운영 기간에 따른 ESP의 상태를 진단하고 펌프의 고장을 예측하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 유·가스정에서 운영되는 ESP의 상태 모니터링(monitoring) 을 위한 고장 예측 프로그램 및 데이터 분석 알고리즘 개발에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
철강은 기계 산업의 가장 기본적인 구성 요소 중 하나이다. 그러나 철강의 표면 결함은 제품의 품질에 큰 영향을 미친다. 따라서 연구자들은 표면 결함 감지기의 필요성에 주목하고 딥 러닝을 이용한 방법은 객체 결함 감지를 하는데 많이 사용된다. 연구 개발용으로 학습 모델 개발에 초점을 맞추지만 실제 산업환경에 실질적인 영향을 미치는 실시간 적용은 아직 적용되지 않는 한계와 개선의 여지가 필요하다. 본 연구는 YOLOv4를 기반으로 한 철강 표면 결함 감지의 실시간 적용을 제안한다. 첫째, 본 연구는 실시간 응용 모델을 적용하는 것을 목적으로 하며 실시간 객체 검출기의 가장 유명한 알고리즘 중 하나인 one-stage Detector의 YOLO 알고리즘을 중심으로 연구를 진행하였다. 둘째, 사전 훈련된 YOLOv4-Darknet 플랫폼 모델과 전이학습을 사용하여 철강 표면 오픈 소스 데이터셋 NEU-DET을 이용하여 학습과 테스트를 진행하였다. 본 연구에서는 철강 표면의 패치, 구멍 난 표면, 불순물, 스크래치 4가지 유형의 결함을 이용하였다. 셋째, 87.1% mAP@0.5의 정확도와 60fps 이상의 시스템 구축을 위해 YOLOv4를 이용하여 훈련된 모델의 실시간 성능을 평가하였다.
본 연구는 변화단계 이론에 근거하여 취약계층 노인의 식 행위 변화단계를 파악하고, 식 행위 이행에 영향을 미치는 요인을 파악하는데 목적을 두고 있다. 맞춤형 방문건강관리 대상자 중 노인 사례관리 대상에게 수집된 기초자료를 이용한 2차 분석연구로, 1,262명 중 설문문항에 모두 응답한 984명을 분석대상으로 하였다. 변화단계이론을 기반으로 한 식 행위 변화단계 문항과 일반적 특성, 건강상태, 건강행위로 구성된 설문지를 통해 수집된 자료를 담당 사업부서의 협조로 제공받았다. 자료는 서술적 통계분석, 경향성 분석 및 다변량 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 연구결과 대상자의 24.6%가 계획전단계였으며, 46.1%는 계획단계로 나타났다. 우울할수록, 도구적 일상생활수행능력에 의존적일 수록, 의료급여의 경우가 식 행위 이행에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 취약계층 노인의 영양 상태는 생리적 변화뿐만 아니라 인구학적 특성, 사회경제적 수준 및 건강상태에 영향을 받기 때문에 노인에서의 식 행위 변화단계와 행위에 있어서의 장애요인에 중점을 둔 맞춤형 영양중재가 개발되어야 한다. 특히 식 행위 이행을 위해서는 보유능력을 유지하고 정서적 지지를 함께 제공한다면 더 효과적일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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