겨울철 국내 도로 결빙으로 인한 교통사고가 증가하는 추세를 보이고 있으며 2018년~2022년까지 총 4,609건의 결빙 교통사고가 발 생하였다. 결빙 교통사고의 치사율은 2.3으로 일반적인 교통사고와 비교하여 높은 치사율을 보이며 최근 5년(2018~2022)동안 결빙 교 통사고로 인하여 107명이 사망자와 7,728명의 부상자가 발생하였다. 현재 국토교통부에서 제시한 결빙 취약구간 평가기준표에 따라 결 빙 위험 구간을 지정하고 있으나, 해당 기준은 결빙의 주요 요인으로 고려되는 기상조건을 충분히 반영하지 못하고 있다. 도로 결빙은 노면온도가 0℃ 이하이며 노면에 수분이 공급될 때 형성되며 기온, 구름량, 풍속, 풍향, 상대습도, 강수량 등의 기상인자들이 복합적으 로 작용하여 결빙이 발생한다는 점을 고려하였을 때, 기상 특성은 도로 결빙의 주요 인자로 판단된다. 따라서 국내 결빙 취약구간 평 가기준의 개선이 필요하며 본 연구의 목적은 국내 결빙 교통사고 데이터를 분석하고 결빙이 형성되는 기상 조건을 구체화하는 것이다. 분석을 위한 데이터로 2018년~2022년까지 5년동안 발생한 결빙사고 사례와 기상청 방재기상관측소(AWS)에서 제공하는 기상 데이터 를 적용하였다. 이후, 박스도표, 확률밀도함수 등의 통계분석을 적용하여 결빙 형성 기상 조건을 구체화하였다. 이를 통하여 기존 결빙 취약구간 평가기준의 기상학적 개선 방향성을 제시할 수 있으며 더 나아가 도로 결빙 예측 로직 개발을 기대할 수 있다.

This study aims to examine the correlation between microstructures and the mechanical properties of two highstrength API X70 linepipe steels with different specimen directions and Moaddition. The microstructure of the Mo-added steel has an irregularly shaped AF, GB matrix with pearlite because of the relatively large deformation in the non-recrystallization temperature region, while that of the Mo-free steel shows a PF matrix with bainitic microstructure. In the Mo-added steel, the M/A (martensite-austenite) in granular bainite (GB) and pearlite act as crack initiation sites with decreased upper shelf energy and an increased ductile to brittle transition temperature (DBTT). Regardless of Mo addition, all of the steels demonstrate higher strength and lower elongation in the T direction than in the L direction because of the short dislocation glide path and ease of pile-up at grain boundaries. In addition, the impact test specimens with T-L direction had a lower impact absorbed energy and higher DBTT than those with the L-T direction because the former exhibit shorter unit crack path compared to the latter.

본 논문에서는 구조물의 부분 변위값으로 전체 구조물의 변위 형상을 예측할 수 있는 인공지능 학습기법을 개발하였으며, 개발된 기술의 성능을 실험을 통해 평가하였다. 3차원 공간에서 변위 형상 및 노드 위치 좌표의 특성을 학습에 반영할 수 있는 Image-to-Image 변위 형상 학습과 위치 특징을 결합한 변위 상관 학습 방법을 제시하였다. 개발된 인공지능 학습방법의 성능을 평가하기 위해 목업 구 조 실험을 진행하였고, 3D 스캔으로 측정한 변위값과 인공지능으로 예측한 결과를 비교하였다. 비교 결과 인공지능 예측 결과는 3D 스캔 측정 결과에 비해 5.6~5.9%의 오차율을 보여 적정 성능을 보였다.

경기육괴 중서부에 위치한 화성시 우음도 일대에는 고원생대 호상편마암을 관입하고 있는 중기 쥐라기의 화강 암 암맥군이 발달한다. 우음도 일대의 대표 노두에서 야외 횡절관계를 근거하면 4개의 암맥들(UE-A, UE-C, UE-D, UE-E)로 구분되며, 방향성에 따라서는 북서 방향(UE-A 암맥), 북서 내지 서북서 방향(UE-C 암맥), 북동 방향(UE-D 및 UE-E 암맥)의 3개의 암맥군으로 나타난다. 이들 화강암 암맥들은 괴상의 중립~조립질의 흑운모 화강암으로 야외에서 관찰된 이들의 상대연령은 UE-A, UE-D (=UE-E), UE-C 순으로 젊어진다. 또한 암맥들의 기하학적 분석으로부터 UEA 및 UE-C 암맥은 대략 북동-남서 방향의 최소수평응력장 하에서 관입한 것으로 판단된다. 주원소 분석에 의한 SiO2 평균 함량에서 비교적 낮은 값을 보인 UE-A 암맥은 다른 암맥들보다 초기 마그마 분화의 산물임을 지시하여 암맥들의 상대연령과도 부합한다. SHRIMP 저어콘 U-Pb 연대측정으로부터 구한 암맥별 206Pb/238U 누적평균연령은 각각 약 167 Ma (UE-A), 164 Ma (UE-C), 167 Ma (UE-D), 167 Ma (UE-E)로 UE-A, UE-D, UE-E 암맥들은 매우 유사한 연령을 보이며 이들 암맥 중 가장 세립인 UE-C 암맥은 가장 젊은 연령을 나타내어 야외에서 관찰한 상호 횡절관계에 의한 상 대연령과 주원소 분석 결과와도 일치한다. 따라서 연구지역의 화강암 암맥들은 중생대 중기 쥐라기(약 167 Ma와 164 Ma)에 짧은 시간 간격을 두고 다양한 화강암질 마그마가 관입한 결과이며, 이들 관입 시기는 지리적으로 중기 쥐라기 암체들이 널리 분포하고 있는 경기육괴의 심성암체들과 일치하는 연령이다. 따라서 연구지역의 화강암 암맥군은 지구조 적으로 쥐라기 동안 섭입하는 해양판의 얕아지는 섭입각과 함께 북서 방향으로 이동하는 화성활동의 결과로 형성되었 음을 의미한다.

As the era of Covid-19 provoked the demand for online learning environments, research on the use of IT technologies in the teaching of Chinese is also drawing attention. This paper presents an overview of studies on mobile applications for learning Chinese in Korea, China, and the U.S.. This study aims to identify the current status of research on mobile applications for learning Chinese in Korea, and suggests directions for further research. In the review, a total of 135 studies were closely examined based on the year of publication, the subject, the method, and the research topic. After this, the features and overall flow of research in each country was identified. The necessity of revitalizing related research in Korea was highlighted. To this end, this study recommends actively conducting research, specifying the characteristics of the research subject, and extending the general process in studies of mobile applications for learning Chinese. This study expects Chinese education research on using various technologies to be further discussed.

조직사회화의 내용은 다른 차원에 비해 연구가 시도된 비율이 낮은 만큼 아직 살펴볼 수 없던 가능성 에 더욱 주목해야 한다. 특히 개인의 내면적인 영역에서 조직을 이해하는 사회화가 형성되지 않으면 적응 이라는 요인은 만들어질 수 없다. 나아가 소속된 조직에서 이직의도는 배태된다는 개념의 본질과 프로세 스 역할을 통해 보다 체계적인 예방이 가능하다. 이에 본 연구는 자원보존이론을 토대로 조직사회화 내용 과 직무배태성 그리고 이직의도를 연결짓는 하나의 프레임을 설계하였다. 그러한 이 후 모형을 설명하는 범위를 확장시키기 위해 전문성 높은 경력 지향성이 반영된 상호작용 효과를 규명하였다.본 연구는 제시한 가설의 실증 분석을 위해 시차 분리가 도입된 직장인 358명에 대한 설문 자료를 활용 하였다. 결과에 따르면 조직사회화의 내용으로 목표와 가치 및 수행 효율성은 직무배태성에 정적인 영향 을 주는 것으로 나타났다. 그리고 직무배태성은 이직의도에 대한 부적인 영향과 더불어 조직사회화의 내 용 사이에서 완전매개 역할을 하는 것이 검증되었다. 또한 전문가지향성이 높은 수준일수록 이직의도에 대한 직무배태성의 부적인 영향이 강화되는 조절효과가 확인되었다. 그리하여 모형의 중심이 되는 배태 성을 통한 메커니즘과 경력에서 전문가를 지향하는 관점이 만들어낸 경영학적 시사점을 제시하였다.

With the current trend of the fourth industrial revolution, machine learning technique is increasingly adopted in various water industry fields. In this review paper, recent studies using machine learning to predict flood, water consumption, water quality, and water treatment processes are summarized. In the typical water purification processes such as flocculation, disinfection, and filtration, machine learning was able to present high-accuracy prediction results for complex non-linear mechanisms. Hybrid machine learning methods, combining multiple algorithms, generally outperformed machine learning results using only one algorithm. A more microscopic machine learning approach can provide valuable information to the operators in the water industry.

대기오염물질 감축에 대한 국제적인 인식이 높아짐에 따라 친환경 선박에 대한 수요가 증가하고 있어 각국에서 전기추진선박 개발을 활발하게 수행하고 있다. 현재 전기추진선박에 대해서는 주로 전기추진시스템 및 전동기 연구를 주로 수행하고 있으며, 선박 관점 에서 전기추진시스템 및 배터리의 탑재를 고려한 국내 연안 차도선 개념설계 연구는 수행된 바가 없다. 본 연구에서는 배터리 차량 기반의 이동식 전원공급시스템을 주전원으로 하는 순수전기추진차도선의 개념설계 과정에서의 주요 고려사항에 대하여 검토하였다. 100척 이상의 국내 연안차도선의 제원을 분석하여, 요구사항 만족을 위한 선박의 주요제원 선정과 이동식 배터리 차량 탑재를 고려한 비손상, 손상 복원성능 검토를 수행하였고, 개념설계 과정에서 발생하는 문제의 원인분석을 통해 해결방안을 모색하였다.

고창 표준기상관측소(Gochang Standard Weather Observatory, GSWO)에서 3년간(2014-2016년) 관측한 겨울철 강수량 자료를 사용하여 겨울철 관측환경에 따른 강수량 관측 특성을 분석하였다. 이를 위해, 설치환경이 다른 강수량 계 4종인 NS(No Shield), SA(Single Alter), DFIR(Double Fence Intercomparison Reference), PG(Pit Gauge)를 사용하여, DFIR을 기준으로 누적 강수량 차이, 강수 유형별 특성, 풍속 변화에 따른 수집효율을 분석하였다. 강수 유형은 고창 종관기상관측장비(Automated Synoptic Observing System, ASOS)의 기온 관측 자료를 사용하여 강우, 혼합 강수, 강설로 분류하여 분석하였다. 겨울철 누적 강수량은 SA, NS, PG 순으로 DFIR과 유사하게 나타났으며, 통계 분석 결과에서는 SA가 DFIR과 가장 유사한 결과를 보였다. 결과적으로, 겨울철 강수량 관측에서는 SA가 기준 강수량계와 가장 유사하게 관측되었으며, PG는 겨울철 관측에 적합하지 않은 것으로 분석된다.

대한민국 기상청에서 사용하고 있는 UM (Unified Model, UM) 모델의 국지예측시스템(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)은 수치모델 모의 시 대기경계층 유형에 따라 물리과정을 다르게 계산하기 때문에 이 과정을 검증하는 것은 모델의 정확도 향상에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 수치모델의 대기경계층 유형을 관측자료 를 기반으로 검증하였다. 관측자료를 기반으로 대기경계층 유형을 분류하기 위해서 보성 표준기상관측소에서 수행한 여름철 집중관측자료(라디오존데, 플럭스관측장비, 도플러 라이다, 운고계)를 활용하였으며, 2019년 6월 18일 부터 8월 17일 까지 61일 동안에 총 201회의 관측자료를 분석하였다. 또한 관측자료와 수치모델 결과가 다른 경우를 보면, 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 2유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 1유형으로 분류된 사례가 53회로 가장 많이 나타났다. 그 다음으로는 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 5유형과 6유형 으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 3유형으로 분류된 사례가 많이 나타났다(각각 24회, 15회). 관측결과와 수치모델 모의 결과가 일치하지 않은 사례는 모두 층적운 접합 여부 및 적운 모의 등 수치모델의 구름물리 부분의 모의 성능에 기인하여 발생한 것이라고 분석된다. 따라서, 대기경계층 유형 분류의 구름물리과정의 모의 정확도를 개선하면 수치모델 성능이 향상 될 것으로 판단된다.

한반도 남해안 지역의 여름철 대기 안정도 특성을 분석함으로써, 한반도 특성에 맞는 강수 예측을 위한 대기 안정도 지수의 정량적인 임계값을 도출하고자 하였다. 보성 표준기상관측소에서 관측한 2019년도 여름철 라디오존데 집중관측자료를 분석에 사용하였으며, 총 관측자료는 243개이다. 강수 유무 및 중규모 대기 현상에 대한 대기 안정도를 분석하기 위해서, 대류가용잠재에너지(Convective Available Potential Energy, CAPE)와 폭풍지수(Storm Relative Helicity, SRH)를 비교하였으며 특히 SRH 분석은 고도별로 총 4개의 층으로(0-1, 0-3, 0-6, 0-10 km) 세분화하였다. 강수 유무에 따른 분석은 강수가 없는 경우, 강수발생 전 12시간, 강수 발생 시로 구분하여 수행하였다. 그 결과, 2019년도 보성에서 발생한 여름철 강수 예측에는 CAPE 보다 SRH가 더 적합하며 0-6 km SRH가 약한 토네이도가 발생 가능한 기준과 같은 150 m 2 s−2 이상일 경우 강수가 발생한 것으로 분석 된다. 또한, 장마와 태풍 기간의 대기 안정도를 분석한 결과를 보면, 일반적으로 SRH는 대기 깊이가 두꺼워질수록 값이 커지는데 반해서 0-10 km SRH 평균값 보다 0-6 km 의 SRH 값이 더 크게 나타났다. 따라서, 2019년도 보성에서 발생한 태풍에 의한 강수를 판별하는 데는 0-6 km 의 SRH 값이 더 효과적이라고 할 수 있다.

팬픽션은 ‘카논(canon)’으로 불리는 원작의 사건에 ‘누락된 장면’을 삽입하기도 하고, 원작의 세계관과 ‘평행 세계’를 구축하여 원작의 주인공을 완전히 새로운 설정에 놓고 이야기를 창작하는 등 기본적으로 원저작물을 토대로 창작된다. 따라서 팬픽션은 원저작자의 2차적 저작물을 창작할 권리와 충돌할 가능성이 있다. 최근에는 ‘그 레이 50가지 그림자’, ‘BBC 셜록’ 등의 사례와 같이, 팬픽션은 특정 팬 중심의 팬문화를 넘어서서 대중적인 영역으로 점점 확대되고 있고 상업적 이용가치도 높아지고 있다. 그러나 팬픽션이 상업적으로 되는 순간, 저작권법 관점에서 아무런 문제가 없을 수 없다. 전통적으로 저작권법 관점에서 팬픽션을 다루 는 방법은, 공정이용 법리로 포섭하여 개별 구체적으로 팬픽션이 공정이용 기준에 부합하는지를 적용해서 원저작자의 2차적 저작물 작성권, 배타적인 권리를 제한할 수 있는지 여부를 따져보는 것이다. 그러나 공정이용 법리는 소송에서 이용자가 원용하게 되는 항변사유의 하나이므로, 소송을 하기 전에는 어떠한 이용이 공정한지 판단하기가 쉽지 않다. 더욱이, 구체적 사안과 사례별로 다양한 항변의 특성 및 팬픽션에 내재된 다양성을 고려한다면 공정이용 분석에 전적으로 의존하는 것은 팬픽션을 보호하는 최선의 방법이라고 할 수 없다. 즉 일부 공정이용 법리로 포섭되지 못한 팬픽션이 저작권법 침해가 되어 사장되고, 팬문화를 위축시키는 것은 대중문화발전에 도움이 되지 못하고, 이는 저작권법의 목표에도 맞지 않는 결과 가 되어버린다. 따라서 개인이 자신의 글쓰기 실력을 향상시킬 뿐만 아니라 대중매체에 표현된 가치와 아이디어를 논평할 수 있는 고유한 공간을 제공받아 그 문화를 발전시키고 향유할 수 있도록 새로운 제도를 모색할 필요가 있다. 저작권법에서 이미 존재하는 라이선스 제도 또는 CCL 등을 활용하자는 주장 등이 있다. 이에 본 논문에서는 저작권법 관점에서 팬픽션의 허용범위를 검토해 보고, 특히 저작재산권의 제한 사유인 공정이용 법리에 팬픽션을 포섭할 수 있는지, 우리나라 및 해외의 적용 사례 등을 살펴보면서 올바른 팬픽션 문화의 확산을 위한 방안 등을 모색해보고자 한다.

최근 화성시의 국가지질공원 인증 추진을 위해 10개의 지질명소가 개발되었으며, 이 중에서 제부도 지질명소는 다양한 지질·지형(경관)·생태유산이 분포하여 고정리, 우음도 지질명소와 함께 수도권 남부의 새로운 지구과학 교육 장소로 개발 잠재성이 크다. 이번 연구에서는 화성지질공원 제부도 지질명소의 야외조사를 통해 지질유산의 특징을 기재 하고, 화성지질공원 내 다른 지질명소와의 비교·분석을 통해 지질교육 명소로서 개발 가능성을 평가하였다. 또한, 지질 공원 및 지질명소에서의 현장교육이 현행 2015 개정 과학과 교육과정에서 강조하는 핵심개념과 교과역량 중심 교육에 실질적으로 미칠 수 있는 효과를 제부도 지질명소에 적용해 제시하였다. 제부도 지질명소에는 규암, 편암, 천매암 등 다양한 변성암류가 분포하며, 쇄설성암맥, 석영맥, 단층, 절리, 엽리, 편리 등의 지질구조들도 함께 관찰되어 지질다양성이 풍부하다. 또한, 해안가를 따라서는 역빈과 사빈, 해안사구, 갯벌 등 해안 퇴적지형과 연흔 등의 퇴적구조가 발달하고 있으며, 해식절벽, 해식동굴, 시스택 등의 해안침식지형과 함께 바다갈라짐 등 다양한 해안지형을 관찰할 수 있다. 제부도 지질명소는 기존에 현장교육에 활용되고 있는 화성지질공원의 고정리 공룡알화석산지 및 우음도 지질명소와 지질 및 지형학적으로 차별점을 가지므로 새로운 지질교육 현장으로서 충분한 가치를 지닌 것으로 판단된다. 아울러 제부도 지질명소에는 갯벌체험장과 같은 지질교육 및 지질관광 연계 콘텐츠가 풍부하고, 해안산책로, 전망대와 같은 탐방인프라 또한 잘 조성되어 있어 다채로운 교육프로그램 개발이 기대된다. 더 나아가 각 지질명소별 특성을 중심으로 최적 화된 지질공원 교육을 수행함으로써 1) 학교에서 지질공원으로 학습 공간의 확장, 2) 구체적인 내용 요소의 이해도 향상과 핵심개념 사이의 연계, 3) 지구시스템 전반으로 교육 영역의 확대가 이루어질 수 있어 과학과 교육과정의 핵심역량인 사고력, 탐구력, 문제해결력을 향상시킬 수 있고, 지질공원 교육의 주체로 참여하는 경험을 통해 의사소통 능력 및 참여와 평생학습능력 강화에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다.