This study was carried out to investigate the proper wattage and installation distance for the efficient use of nano-carbon fiber infrared heating lamp (NCFIHL), a heating device advantageous for heating energy saving, when the production of watermelon plug seedlings in the plug seedling nursery in winter season. Six small beds were divided into plastic film, and 700 W and 900 W nano-carbon fiber infrared heating lamps were installed at 100 cm above the bed. 1 lamp at central (control), 60 cm interval (2 lamps), and 40 cm interval (3 lamps) heating lamps were installed in each bed inside the greenhouse. All treatments, except the control, were set to keep the night air temperature at 20℃ after lighting the NCFIHL. The leaf temperature showed a tendency to increase fast as the install distance was narrow. The leaf length and leaf width tended to increase as the installation distance of the 700 W heating lamp was narrow. The compactness was high in 700 W heating lamp with 40 cm of installation distance. Therefore, in consideration of maintaining the set temperature at night, installing 700 W electric lamps at 40 cm was an efficient power and installation distance for watermelon grafted seedlings considering economic feasibility.

본 연구의 목적은 현실, 가상현실에서 시야각 수준을 세분화하여 지각된 거리에 미치는 영향을 규명하는 것이다. 본 연구는 가상현실조건 제시에 현실조건 환경을 모방한 복제품을 사용하여 두 관찰조건을 동등하게 구성하였다. 시야각 조작을 위해 현실조건에서 시야각을 제한하는 안경을 사용하였고, 가상현실조건에서 HMD를 통해 현실과 동등한 방법으로 시야각을 제한함으로써 두 관찰조건에서 시야각 수준을 동일하게 조작하였다. 실험에 참여한 성인 18명은 현실, 가상현실 각 관찰조건에서 머리 움직임을 제한한 후 조건에 따라 상이한 제한된 시야로 대상을 관찰하 였다. 이후 참가자들은 정신적으로 대상까지 걷는데 소요된 시간을 측정하는 상상보행 측정방법을 통해 지각된 거리 를 보고하였다. 대상은 3 m, 4 m, 5 m 거리에 제시되었으며 각 거리수준마다 3회 반복측정 하였다. 측정한 시간 측정치는 거리로 환산하여 분석에 사용하였다. 실험 결과, 가상현실조건의 거리추정치는 현실조건보다 작았다. 또한 시야각 수준이 감소함에 따라 거리추정치가 감소하였다. 현실조건에서 거리추정치는 시야각 수준에 따라 달라지지

본 연구는 실시간 원격수업에서 학생들의 학습 장애 요인을 분석하고, 그러한 장애 요인을 해소 할 수 있는 수업을 설계하였으며, 이를 실제로 적용한 사례 연구이다. 2015 개정 교육과정에서 강조 하고 있는 ‘역량’을 함양할 수 있는 실시간 원격수업을 계획하였다. 이 수업은 개별 한자의 모양·음· 뜻과 필순에 대한 지식 암기가 아니라, 한자 정보를 찾아 활용할 수 있는 능력을 함양하는 데에 있다고 할 수 있다. 이를 위해 학생들이 실시간 원격수업에서 겪은 학습 장애 요인을 조사하였다. 응답 내용은 ‘집중’, ‘기술’, ‘학습’, ‘소통’, ‘피로’, ‘흥미’, ‘기타’ 등으로 분류할 수 있었다. 이러한 학습 장애 요인에 대한 개선 방안은 수업의 내적 요인과 수업의 외적 요인으로 나누어 살펴볼 수 있다. 수업의 내적 요인으로는 ‘학습, 흥미’의 문제, 수업의 외적 요인은 ‘집중, 기술, 소통, 피로’의 문제이다. 학습 부담이나 학습 부진에 관한 문제는 화상회의 플랫폼을 통하여 실시간 쌍방향 원격수업 실시, 학습량 적정화 등으로 개선 방안을 모색하고, 흥미는 대면 수업에서 친구들 과 함께 수업 듣는 분위기 조성 등으로 개선 방안을 찾는다. 집중은 활동 중심의 실시간 원격수업, 기술은 학습 플랫폼 오류에 대비한 대체 수단 마련, 소통은 실시간 쌍방향 수업과 피드백 강화, 피로는 일과 시간의 변경 등을 통해 개선 방안을 찾는다. 이러한 응답 내용을 토대로 학생들이 집중할 수 있는 활동 중심 한문 수업, 수업 시간 동안 해결 할 수 있는 적절한 학습량의 과제 제시를 통해 학습 부담 감소, 교사와 소통할 수 있는 채널 확보, 흥미를 가질 수 있는 요소를 가미한 수업 방안을 강구하였다. 기술적인 문제나 피로는 개별 교과에서 해결할 수 없는 문제이기 때문에 수업 구성의 고려 사항에서 제외하였다. 중학교 1학년의 학년 초에 실시한 수업이기 때문에 한자 영역을 대상으로 하였다. 수업은 ‘학습지 제공 → 신습 한자 선택 → 인터넷 사전 검색 → 필순에 따라 한자 쓰기 → 한자를 선택한 이유 쓰기’ 순서로 진행하였다. 처음 한자를 써보는 학생들이 다수였지만, 대부분 정해진 시간 안에 한자의 모양을 정확하게 작성하 였다. 일부 학생은 정해진 수업 시간 동안 학습지를 완성하지 못하였다. 원격수업에서 수업 환경은 교실에서 대면으로 이루어졌던 학교 수업을 그대로 온라인으로 옮겨가는 것이 아니라, 본질적인 수업 방법의 변화가 있어야 할 것이다.

본고는 코로나19 팬데믹 상황으로 인해 그동안 진행되어왔던 중등학교의 원격 수업이 한문 교과 의 수업에 던진 과제와 포스트 코로나 시대를 대비하기 위해 한문 교과 수업이 지향해야 할 방향성을 제안했다. 원격수업은 의사소통의 동시성 여부에 따라 ‘실시간 원격수업’, ‘비실시간 원격수업’으로 구분된다. 교육부에서 제시하고 있는 원격수업의 유형은 ‘실시간 쌍방향 수업’, ‘콘텐츠 활용 중심 수업’, ‘과제 수행 중심 수업’, ‘기타’로 구분된다. 전국한문교사 오픈 카톡방인 ‘줄탁동시’에서 설문 조사(2021년 8월 7일, 216명)를 실시하였는데, 코로나19 팬데믹 기간동안 대부분 원격 수업을 실시했고, 62%가 3학기 동안 원격 수업을 이어왔다. 주로 활용하는 원격 수업의 형태는 ‘실시간 쌍방향+콘텐츠 활용+과제 수행’의 혼합형이 33%, ‘실시간 쌍방향 중심 수업’이 28.4%를 차지해서 소통과 피드백이 용이하고, 교과 성격에 맞는 수업을 진행했음을 확인할 수 있다. 한문 교사들이 느끼는 원격 수업의 어려움으로는 ‘학생의 학습 동기 부여 및 참여 유도’ 36.3%, ‘수업자료 제작 등 수업 준비 부담’ 28.8%, ‘학생과의 소통 및 피드백의 제공’ 14.0%, ‘콘텐츠 저작권 침해 우려’ 4.2% 순으로 응답하였다. 대체로 일반 교사들이 느끼는 어려움과 순위는 같았으나, 1번째와 2번째 순위의 어려움 정도가 다른 교과에 비하여 높았다. 다음으로 원격 수업 질을 높이기 위해 지원이 필요한 사항으로는 ‘교사가 재구성할 수 있는 자료 제작 공유 및 플랫폼 제공’ 32.5%, ‘콘텐츠 제작 및 자료 활용을 위한 저작권 제도 개선’ 19.9%로 나타났다. 다만, 한문 교사들은 ‘콘텐츠 제작 및 자료 활용을 위한 저작권 제도 개선’에 대한 요구도 19.9%로 높게 나타났다. 이는 한문과에서 원격 수업에 즉시 활용할 수 있는 플랫폼, 콘텐츠와 이를 자유롭게 사용할 제도적 지원에 부족함을 느끼고 있음을 보여준다. 한문 교과의 성공적 원격 수업 진행을 위한 주안점으로는 ‘실생활과 연계된 교과내용 재구성을 통한 한문 교과의 필요성과 위상 제고’, ‘온라인 도구를 이용해 학생들의 흥미유발과 참여도를 높이는 수업 유형 개발’, ‘올바른 가치관 형성 수업 및 인성 함양 수업’에 관심이 높았다. 한문 교사들의 설문을 바탕으로 한문 교과의 성공적 원격 수업 진행을 위한 제안으로는 우선 한문 교사의 협업 활성화 및 참여의 확대가 필요하고, 다음으로 한문 교사를 위한 다양한 연수 기회의 제공이 필요하며, 교육 당국이 다양한 한문 콘텐츠의 개발할 수 있는 여건을 조성하고, 한문 교사들이 서로의 노하우와 기술을 공유하고 의견을 나눌 수 있는 공간도 필요하다.

Recently, traffic accidents have continued to occur due to the failure to secure a safe distance for trucks. Unlike passenger cars, freight cars have a large fluctuation in the weight of the vehicle's shaft depending on the load, and the fatality of accidents and the possibility of accidents are high. In this study, a braking distance prediction model according to the driving speed and loading weight of a three-axis truck was implemented to prevent a forward collision accident. Learning data was generated based on simulation, and a prediction model based on machine learning was implemented to finally verify accuracy. The extra trees algorithm was selected based on the most frequently used R2 Score among regression analyses, and the accuracy of the braking distance prediction model was 98.065% through 10 random scenarios.

4차 산업혁명시대에 해운산업에서는 자율운항 선박의 출현이 예상되고 있다. 이와 관련된 충돌회피 시스템 연구는 활발하지만 대부분 상선을 중심으로 추진되고 있다. 자율운항 선박이 조우하게 될 모든 선박을 고려하였을 때 어선과의 충돌회피 시스템 연구 또한 반드시 필요하다. 본 연구에서는 어선의 점용면적(Ship’s domain) 반영한 충돌회피 모델의 연구를 위하여 부산항과 인근 해역의 중·소형 어선과 모든 선박과의 통항 이격거리를 조사하였다. 통항량이 가장 많은 기간의 AIS 데이터 중에서 조우관계에 있는 어선과 모든 선박간 상대위치를 원형산포도로 나타내었고, 이를 대상선박으로부터 방위별 평균 이격거리 및 최다 통항 이격거리로 분석하였다. 분석 결과, 어선의 속력이 증가할수록 평균 이격거리는 방위별 4L에서 8L 정도로 증가하였고, 선박 길이가 증가할수록 10L 이상이던 평균 이격거리가 약 6L 정도로 감소하는 경향이 나타났다. 추후 어선의 점용면적 일반화를 통한 충돌회피 모델에 연구에 본 기초결과가 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

This experiment was conducted to study on the growth characteristics and seed productivity of Italian ryegrass (Lolium multiflorum Lam., IRG) planted in the Spring in Gangwon Highland according to the seeding distance (20, 30 and 40 cm). The field was located in highland around 600 m above sea level. The experimental design was randomized block design with three replication and the tested IRG variety was ‘Greencall’ developed by National Institute of Animal Science (NIAS). IRG was sown on March 26, 2020, and harvested on July 2. The plant height was the shortest at 80.5 cm in the 40 cm seeding distance plot (P<0.05), and there was no significant difference between the 20 and 30 cm seeding distance. The number of spike per square meter (m2) was significantly higher in the 20 cm seeding distance plot than that of 40 cm (937 vs. 571). The dry matter (DM) content of seed and straw after harvesting was 49.70 and 33.36 % on average, and there was no significant difference between treatments (P>005). However, there was a significant difference in the fresh and DM yield of seeds and straw (P<0.05). DM yield of seeds was significantly higher in 20 cm distance than that of 40 cm, and the yield of straw was the same trend. On the other hand, there was no significant difference in DM yield between 20 cm and 30 cm and also in the feed value of straw after seed harvesting among seeding distance. The average CP, ADF, NDF, and TDN contents were 6.91, 36.76, 61.75 and 59.86%, respectively, and the RFV value was 91. Considering the above results, the production of Italian ryegrass seeds sown in the spring in the highlands of the Gangwon is lower than that of autumn sowing, but it is judged that it needs to be reviewed in case it is unavoidable. In the future, there should be an economic analysis and the development of technology that can increase production.

본 연구에서는 골프 드라이버 스윙 시 운동역학적 변인들이 비거리와 어떠한 관련성이 있는지를 분석하는 것이 목적이었다. 연구대상자는 신체 건강한 15명의 KPGA 골프 선수들이 참여하였다. 8대의 VICON 모션 캡쳐 카메라(250 Hz), 2대의 지면반력기(1000 Hz), 그리고 Trackman을 이용하여 운동학적 및 운동역학적 자료를 수집하였으며, 통계 분석은 Pearson 상관관계를 실시하였다. 드라이버 비거리와 볼 스피드, 클럽 헤드 스피드, 엑스 펙터, 그리고 지면반력 간 유의한 상관관계가 나타났으나, 스매쉬 팩터와 무릎 토크는 비거리와 상관관계가 나타나지 않았다. 볼 스피드, 클럽 헤드 스피드, 엑스 펙터, 지면반력은 비거리에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 스매쉬 팩터와 무릎 토크는 비거리에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.