This paper proposes a standardized vehicle body repair manual for vehicles with major damage to the rear side members caused by rear-end collisions. The manual is used to refine the vehicles. Typical work involves replacing large traffic accident modes with new members or modifying and aligning existing members. If repairs are made for various reasons, the members should be attached based on the body of a new vehicle. Unlike new vehicle members, the accident vehicle repair process depends heavily on the operator's skilled skills (i.e., the performance, purpose, level, and quality of the body replacement work due to the nature of the vehicle body replacement work). When repairing or replacing a rear side member of a body repair, three methods of operation are applied because the damage and deformation vary depending on the object of the other party, although the degree of damage varies. There is no standardized manual for side member over-hole replacement, partial replacement, or partial modification, since these repair methods vary depending on the operator's thoughts and angle of view. Therefore, customers should use standardized vehicle repair manuals to ensure that their vehicle receives the same repair when damaged. This study is expected to develop a standardized vehicle repair manual to reduce the drop in used market prices after replacement or repair of rear side members at vehicle repair plants.

PVA 섬유 보강 시멘트 복합체는 매우 복잡한 미세구조를 가지고 있으며, 재료의 거동을 정확히 평가하기 위해서는 미세구조 특성 을 반영하여 실제 실험과 시너지효과를 내며 효율적인 재료 설계를 가능하게 하는 해석 모델의 개발이 중요하다. PVA 섬유 보강 시멘 트 복합체의 역학적 성능은 PVA 섬유의 방향성에 큰 영향을 받는다. 그러나 마이크로-CT 이미지로부터 얻은 PVA 섬유의 회색조 값 을 인접한 상과 구분하기 어려워, 섬유 분리 과정에 많은 시간이 소요된다. 본 연구에서는 섬유의 3차원 분포를 얻기 위하여 0.65μm3 의 복셀 크기를 가지는 마이크로-CT 이미지 촬영을 수행하였다. 학습에 사용될 학습 데이터를 생성하기 위해 히스토그램, 형상, 그리 고 구배 기반 상 분리 방법을 적용하였다. 본 연구에서 제안된 U-net 모델을 활용하여 PVA 섬유 보강 시멘트 복합체의 마이크로- CT 이미지로부터 섬유를 분리하는 학습을 수행하였다. 훈련의 정확도를 높이기 위해 데이터 증강을 적용하였으며, 총 1024개의 이미지 를 훈련 데이터로 사용하였다. 모델의 성능은 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어를 평가하였으며, 학습된 모델의 섬유 분리 성능이 매 우 높고 효율적이며, 다른 시편에도 적용될 수 있음을 확인하였다.

이 연구의 목적은 과학기술 시대 교육 기법으로서 코칭 기법 활용 가능성을 탐색하여 교육 현장에서의 적용 가능성을 모색하는 데 있다. 문헌 연구를 통하 여 가능성을 탐색한 결과는 다음과 같다. 과학기술 시대 교육 기법으로서 코칭 기법 활용 가능성은 높은 것으로 나타났다. 그 이유는 교수 설계 이론과 접목해 본 결과 교수 설계 이론의 절차에 코칭 기법을 적용할 수 있었다. 또한 코칭의 핵심은 경청을 기반으로 질문을 통하여 피드백하는 의사소통이기 때문에 과학 기술 시대 핵심역량 중 하나인 의사소통 역량을 육성하는 데도 적합한 것으로 확인하였다. 향후 코칭 기법을 수업에 적용하여 검증해 보는 후속 연구가 있기 를 기대한다.

본 논문은 직류전동기(DC motor)와 전기적인 특성은 유사하지만, 수명과 신뢰성이 향상된 BLDC 모터의 제어기법에 대해 언 급하고 있다. BLDC모터는 회전자의 위치 정보를 사용하여 직류전동기의 기계적인 접촉에 의한 정류 장치를 제거함으로써 내구성과 속도 안정성을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 BLDC모터의 권선에 흐르는 전류가 직류전동기의 전기자에 흐르는 구형파 형태의 전 류인 것에 착안하여 직류전동기에 대한 제어기를 설계하고, 설계된 제어기를 3상 BLDC모터에 적용하여 제어기의 유효성을 확인하였 다. 이를 위해 3상 BLDC모터의 전기적인 파라미터 값을 가지는 단상 직류전동기의 모델링을 실시하였고, 도출된 시스템에 대해 근궤 적법을 적용하여 전동기의 속도제어를 위한 PI 제어기를 설계하였다. DC 전동기의 속도제어 시뮬레이션을 시행하여 제어기의 성능을 확인하였고, 동일한 제어기를 MATLAB으로 구현한 3상 BLDC모터의 속도제어에 적용하였다. DC 전동기와 유사한 제어 결과를 3상 BLDC모터에서 얻을 수 있었고, 이를 통해 연구에서 제안한 제어기법의 유용성을 확인할 수 있었다.

최적 운항자세 선정 기술이란 주어진 운항 배수량과 운항 선속에서 최소의 저항을 가지는 즉, 최적의 연료 소비 효율을 가지는 초기 선수흘수와 선미흘수를 제시하는 것이다. 본 논문의 주 목적은 대상선박의 유효동력 데이터를 기반으로 주어진 운항조건에서 최대 의 에너지효율을 가지는 최적의 운항자세를 선정하는 프로그램 개발하는 것이다. 본 프로그램은 인공지능 기법에 의한 파이썬 기반 GUI(Graphical User Interface)로 작성되어 선주가 쉽게 사용할 수 있도록 하였다. 그 과정에 있어 대상 선박 소개, 전산유체역학(CFD)을 통한 유효동력 데이터 수집, 심층학습을 사용한 유효동력 모델 학습 방법 그리고 심층신경망(DNN) 모델을 응용한 최적 운항자세 제시 프로그 램을 구체적으로 설명하였다. 선박은 운항 별로 화물을 싣고 내리게 되고, 이에 화물 적재량이 변화되고 배수량이 변경된다. 선주는 배수 량 별 예상 선속에 따라 최소저항을 가지는 즉, 최대의 에너지효율을 가지는 최적의 운항자세를 알고자 한다. 개발된 GUI는 해당선박의 태블릿 PC와 앱에 설치하여 최적 운항자세 선정에 활용 가능하다.

인공위성은 최첨단 기술로써 시공간적 관측제약이 적어 해양 사고에 효과적 대응과 해양 변동 특성 분석 등으로 각국의 국가 기관들이 위성 정보를 활용하고 있다. 하지만 고해상도 위성 관측 기반 해수면 온도 자료(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis, OSTIA)는 위성의 기기적, 또는 지리적 오류와 구름으로 인해 낮게 관측되거나 공백으로 처리되며 이를 복원하기까지 수 시간이 소요된다. 본 연구는 최신 딥러닝 기반 알고리즘인 LaMa 기법을 활용하여 결측된 OSTIA 자료를 복원하고, 그 성능을 기존에 이용되어 온 세 가지 영상처리 기법들의 성능과 비교하여 평가하였다. 결정계수(R²)와 평균절대오차(MAE) 값을 이용하여 각 기법의 위성 영상 복원 성 능을 평가한 결과, LaMa 알고리즘을 적용하였을 때의 R²과 MAE 값이 각각 0.9 이상, 0.5℃ 이하로, 기존에 사용되어 온 쌍 선형보간법, 쌍 삼차보간법, DeepFill v1 기법을 적용한 것보다 더 우수한 성능을 보였다. 향후에는 현업 위성 자료 제공 시스템에 LaMa 기법을 적용하여 그 가능성을 평가해 보고자 한다.