우리나라에서 공용중인 시설물은 총 172,111개로 집계되고 있으며, 그 중 교량은 34,199개로 사회 기반시설 중 가장 많은 비중을 차지한다. 이러한 교량은 공용하중, 온도, 습도 등에 의해 거더간 신축 량이 발생하게 되고 신축량 발생으로 인한 유간거리에 대해 차량의 통행 안정성 및 주행성 확보를 위 한 신축이음장치를 설치하게 된다. 신축이음장치를 설치하여 차량의 통행 안정성 및 주행성을 확보할 수 있지만 누수 및 퇴적물 낙하 등을 직접적으로 방지하지 못하여 고무지수재를 별도로 설치하게 된 다. 하지만 이러한 고무지수재는 다양한 원인에 의해 쉽게 손상이 발생한다. 손상된 고무지수재를 통 해 거더의 부식, 교량하부 인명사고 등 다양한 2차 피해가 발생할 수 있다. 피해방지를 위한 교량의 유지관리를 지속적으로 수행하고 있지만 고무지수재 특성상 지속적인 교체가 불가피한 실정이다. 따라 서 본 연구에서는 기존 신축이음장치에 활용되는 고무지수재의 문제점을 해결하기 위하여 초탄성 형 상기억합금을 활용한 새로운 지수재 개발 연구를 수행하였다. 이에 대해 초탄성 형상기억합금 지수재 와 고무지수재에 대한 유한요소해석을 수행하고 비교 및 분석하였으며, 하중 제거 후 원형으로 복원되 는 효과를 통해 지속 사용 가능한 지수재 연구를 검증하였다.

본 연구에서는 탄소나노튜브(CNT) 패치 센서를 기반으로 하여 구조물의 이상 거동을 감지하고 대 응할 수 있도록 하는 첨단 스마트 모니터링 시스템을 제안한다. 복합소재로 제작되는 CNT 센서는 유 연한 특성을 갖게 되어 다양한 형태의 구조물 표면에 적용할 수 있으며, 이를 통해 충격이나 피로 등 에 의해 발생되는 균열과 같은 비정상적인 거동을 감지할 수 있다. CNT 센서를 통해 수집한 데이터 는 IoT 시스템을 통해 실시간으로 분석되어 구조물의 거동 상태를 확인하고 건전성을 모니터링 할 수 있게 한다. 이 시스템의 성능 검증 및 사용성 검토를 위해 미국 소재 교량에서 실증 테스트를 하였으 며, 테스트 결과 CNT 센서를 이용한 구조물 거동 감지 시스템을 통해 구조물의 이상 거동을 효과적 으로 감지하고 모니터링하여 구조물에서 발생 될 수 있는 잠재적 문제를 사전에 예방할 수 있음을 확 인하였다. 이와 같은 기술은 추후 다양한 분야에서 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

스마트팜으로 알려진 지능형 온실환경 제어(스마트제어)가 겨울철 장미 ‘비스트’의 절화품질에 미치는 영향을 기존의 농 가 수동제어(수동제어)와 비교하여 조사하였다. 그 결과 지능 형 스마트제어가 온실환경인 기온, 배지온도, 상대습도를 겨 울철 절화 장미 생산에 적합하게 유지시켰다. 반면, 수동제어 는 적정한 환기와 상대습도 관리에 다소 불리하였고, 결과적 으로 겨울철 과습으로 흔히 발생하는 잿빛곰팡이 발병이 증가 했으며 절화수명이 단축되었다. 절화의 생체량, 길이, 수명 등 절화품질 역시 스마트제어를 통해 상대적으로 개선되었다. 이 번 연구를 통해 스마트제어 방식이 시설환경관리 측면에서 겨 울철 고품질 절화 장미 생산에 유리하다는 것을 확인하였다.

목적 : 현재 주목받고 있는 스마트 글라스와 같은 증강현실 기술은 배터리, 발열, 착용감 문제 등으로 사용자의 불편을 야기시킨다. 본 연구는 이러한 문제들을 해결하고 사용자 편의성을 극대화할 수 있는 새로운 NED 광학계 를 설계하고자 한다. 방법 : Waveguide 타입과 비구면 구성을 적용한 허상광학계로 NED 광학계를 설계하였다. Code V 소프트웨어 를 사용하였고, 경량화, 높은 시야각, 낮은 왜곡 수차 및 우수한 이미지 품질을 설계 목표로 하여 비순차 광학계를 구성하였다. 결과 : 설계된 광학계는 배율 증가, 포커싱, 수차 감소에 초점을 맞춘 첫 번째 파트와 빛의 손실을 최소화하는 Waveguide 타입의 두 번째 파트로 구성하여 고효율성과 높은 해상도를 나타내었다. 사용자에게 선명하고 편안한 시각적 경험을 보장하고, 컴팩트한 디자인으로 휴대성과 사용자 편의성이 동시에 고려된 광학계를 설계하였다. 결론 : 본 연구에서 개발된 Waveguide 타입과 비구면 광학계는 빛의 손실을 최소화하여 망막까지 효율적으로 전달함으로써 NED 기술의 성능을 크게 향상시켰다. 이는 사용자에게 더 높은 선명도와 생동감 있는 시각적 경험 을 제공하며, 향후 고해상도 광학 응용 분야에 큰 기여를 할 것으로 판단된다.

A Smart factories are systems that enable quick response to customer demands, reduce defect rates, and maximize productivity. They have evolved from manual labor-intensive processes to automation and now to cyber-physical systems with the help of information and communication technology. However, many small and medium-sized enterprises (SMEs) are still unable to implement even the initial stages of smart factories due to various environmental and economic constraints. Additionally, there is a lack of awareness and understanding of the concept of smart factories. To address this issue, the Cooperationbased Smart Factory Construction Support Project was launched. This project is a differentiated support project that provides customized programs based on the size and level of the company. Research has been conducted to analyze the impact of this project on participating and non-participating companies. The study aims to determine the effectiveness of the support policy and suggest efficient measures for improvement. Furthermore, the research aims to provide direction for future support projects to enhance the manufacturing competitiveness of SMEs. Ultimately, the goal is to improve the overall manufacturing industry and drive innovation.

정보통신 기술의 발전과 스마트 기기의 확산으로 스마트러닝이 보편화되었으며 이에 따라 스마트러닝 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있으며 연구 성과가 축적되고 있다. 이에 기존의 스마트러닝 연구 중에 서 상관계수 결과를 포함한 논문을 대상으로 메타분석을 실시하여 스마트러닝의 효과크기를 분석하였다. 이 과정에서 선행연구 결과를 검토하여 스마트러닝 특성요인으로 동기유발, 시스템, 콘텐츠, 서비스로 유 목화하고, 결과변수로는 만족도, 성과, 태도를 정의하였다. 메타분석 결과 스마트러닝 전체 관점뿐 아니라 각 특성요인인 동기유발, 시스템, 콘텐츠, 서비스 모든 측면에서 스마트러닝의 효과크기는 유의하게 중간 정도 수준으로 나타났다. 유일하게 유의하지 않은 것으로 나타난 성과에 대한 콘텐츠의 효과크기를 제외 하고는 만족도, 성과, 태도 모든 측면에서 스마트러닝 각 특성요인의 효과크기가 유의하게 중간 정도 수준으로 나타났다. 연구 대상에 따른 효과크기 측면에서는 직장인이 가장 높은 효과를 유의하게 보였다. 표본수에 따른 효과크기 측면에서는 300명에서 999명까지가 유의하게 가장 높게 나타났다. 본 논문이 시도한 스마트러닝 메타분석은 시의성으로나 확장된 연구 대상 논문 수 측면에서 의의를 찾을 수 있으며 수많은 스마트러닝 특성요인과 결과변수를 유목화하고 분류한 뒤 이에 대한 효과크기를 측정하였다는 데에 의의가 있다. 각 연구자들의 시각과 필요에 따라 다양한 표현을 동원한 스마트러닝 특성요인과 결과변수를 본 연구의 연구자들이 종합적인 관점에서 분류한 것은 향후 스마트러닝 연구를 위한 하나의 새로운 밑거름이 될 수 있다.

PURPOSES : This study aimed to develop a transportation-energy linkage model and performance evaluation indicators to improve the sustainability operation and technology of smart city transportation-energy services. METHODS : This study derived a new transportation-energy linkage system model for 15 services designated by the national pilot city. Evaluation indicators for energy-oriented transportation services in smart cities were selected, and a methodological framework was proposed for selecting quantitative evaluation indicators based on text mining and importance-performance analysis (IPA). RESULTS : Twenty indicators, confirmed as crucial for successful transportation-energy linkage in smart cities, were selected. These covered data linkage between services, IoT-based information linkage driving rate, and network and energy efficiency indicators. The proposed quantitative methodological framework can complement expert subjective evaluation by identifying meaningful implications in research literature that experts may have missed. The methodology can consistently derive indicators even when new services are added, aiding policymakers’ decisions. CONCLUSIONS : The methodological framework can contribute to minimizing operational risks in smart city transportation-energy expansion. It can also be used to prioritize service investment in smart cities by estimating benefit effects through quantitative indicators.

스마트팜형 시설 딸기에 예찰 없이 작물 정식 초기에 천적을 먼저 적용하는 생태공학적 Natural Enemy in First (NEF) 기법이 총채벌레류 와 진딧물류의 밀도에 미치는 영향을 확인하였다. 대조구는 약제를 처리하여 비교하였다. NEF 처리구에서 총채벌레류와 진딧물류의 천적과 서식 처로 참멋애꽃노린재와 Portulaca sp.를 적용하여 작기 종료시점까지 해충의 밀도를 대조구와 유사하게 효과적으로 관리할 수 있었다.

이 연구는 1세대 스마트 온실의 재배환경 데이터와 장미 절 화의 품질 특성 데이터를 수집하고 그 요인들 간의 상관 관계 를 분석하여 절화수명 예측 및 최적 환경 조성의 기초 자료를 얻고자 수행되었다. 이를 위해, 토경재배(SC) 및 암면배지경 양액재배(RWH) 하우스 각 1개소를 선정하여 1년간 기온, 상 대습도(RH) 및 수증기압차(VPD), 일적산광량(DLI), 근권온도 등의 환경 데이터와 매월 말 수확된 장미 ‘Miss Holland’ 절 화의 품질 특성 데이터를 수집하였으며, 이 데이터와 절화수 명과의 상관관계를 분석하였다. 절화수명은 10월과 11월을 제외하고는 SC 하우스에서 RWH 하우스보다 더 길었다. 절 화수명과 환경 및 생육 특성 간의 상관관계 분석에서 SC 하우 스의 상관계수는 RWH 하우스보다 조금 더 높았으며, 절화수 명 예측을 위한 요소들도 두 하우스 간에 차이가 있었다. SC 하우스의 절화수명 Y=0.848X1+0.366X2-0.591X3+2.224X4- 0.171X5+0.47X6+0.321X7+9.836X8-110.219(X1-X8: 최고 RH, RH 일교차, DLI, pH, Hunter’s b value, EC, 절화 장, 잎 두께; R2=0.544)로 예측되었고, RWH 하우스의 절화수명 Y=-1.291X1+52.026X2-0.094X3+0.448X4-3.84X5+0.624X6 - 8.528X7+28.45(X1-X7: 경경, 야간 VPD, 최고 근권온도, 최 저 근권온도, 기온 일교차, RH 일교차, 최고 VPD; R2=0.5243) 로 예측되었다. 이 두 모델식으로부터 SC 하우스에서는 RH, EC 및 pH가, 그리고 RWH 하우스에서는 근권 온도가 절화수명에 더 큰 영향을 미친다는 것을 추론할 수 있다. 따라서 각 재배 방법에 따라 장미의 절화수명에 더 큰 영향을 미치는 환경적 요인을 효율적으로 관리할 필요가 있다.

In this study, we propose a novel approach to analyze big data related to patents in the field of smart factories, utilizing the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling method and the generative artificial intelligence technology, ChatGPT. Our method includes extracting valuable insights from a large data-set of associated patents using LDA to identify latent topics and their corresponding patent documents. Additionally, we validate the suitability of the topics generated using generative AI technology and review the results with domain experts. We also employ the powerful big data analysis tool, KNIME, to preprocess and visualize the patent data, facilitating a better understanding of the global patent landscape and enabling a comparative analysis with the domestic patent environment. In order to explore quantitative and qualitative comparative advantages at this juncture, we have selected six indicators for conducting a quantitative analysis. Consequently, our approach allows us to explore the distinctive characteristics and investment directions of individual countries in the context of research and development and commercialization, based on a global-scale patent analysis in the field of smart factories. We anticipate that our findings, based on the analysis of global patent data in the field of smart factories, will serve as vital guidance for determining individual countries' directions in research and development investment. Furthermore, we propose a novel utilization of GhatGPT as a tool for validating the suitability of selected topics for policy makers who must choose topics across various scientific and technological domains.

PURPOSES : The main purpose of this study is to identify vulnerable areas by evaluating public transit accessibility for the introduction of smart mobility. METHODS : This study proposes a methodology for analyzing public transportation accessibility. We identified the less accessible areas of public transit in Daegu Metropolitan City by dividing them into low- and high-facilitated areas considering travel demand and developed plans to introduce smart mobility based on the analysis results. RESULTS : Areas vulnerable to public transportation in Daegu Metropolitan City can be divided into those with low public transportation accessibility and low usage rates, those with good public transportation accessibility but low usage rates, and those with low public transportation accessibility but high usage rates. CONCLUSIONS : Based on the results of this study, it is possible to introduce customized services for each area with poor public transit accessibility, and some of the inconveniences experienced by citizens using public transit are expected to be resolved.