최근 4차 산업 혁명의 도래와 함께 기술의 발전에 따라 자율운항 선박에 대한 관심이 높아지고 있다. 미래의 선박은 고기량 선원들 의 육상 근무 선호도 증가와 승선 인원 제한으로 인해 점차적으로 낮은 기량의 선원들이 승선하며 선원 수가 감소될 전망이다. 따라서 선박의 안전 운항을 위한 운동 및 조종의 제어뿐만 아니라 자율운항 선박의 원활한 유지보수를 위해 증강현실 기반의 원격 유지보수 시스템이 필요하며 현재 개발이 활발히 진행 중이다. 증강현실 기반 원격 유지보수 시스템에서는 3D모델만 가시화하는 것은 활용성 이 떨어진다. 또한, 애니메이션을 개발하는 것은 개발 플랫폼에 대한 의존도가 높기 때문에 호환성 및 활용성이 떨어진다. 이러한 문 제를 해결하기 위해 손쉽게 정비 애니메이션을 만들 수 있는 저작도구가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위 해 Json 파일 형식으로 정비 애니메이션 중립 포맷을 만들어 경량화 및 호환성 높은 정비 애니메이션을 위한 저작도구를 개발하였다. 또한, 프로토타입을 개발하여 활용성을 검증하였고, 다른 플랫폼과의 호환성 검증을 진행하였다. 마지막으로, 애니메이션을 제작할 수 있는 소프트웨어와의 비교를 통해 제안한 저작도구의 유효성을 입증하였다.

Business model(BM) innovation is widely known as a differentiated strategy and strategic framework for companies to secure a sustainable competitive advantage in an uncertain environment. While prior research has studied new business models in accordance with changes in manufacturing trends such as digitalization and servitization, empirical understanding of the dynamic processes of BM innovation is still lacking. This study addresses this gap by proposing an analytical framework of the BM innovation matrix that classifies companies' BM innovation cases into four types according to the degree of BM change and the influential level of the industry/market outcome through a critical literature review on business models and dynamics. Drawing on this framework, we conduct longitudinal case studies of leading global 3D printing firms to examine the dynamic processes and external environmental factors that shape the evolution of BM innovation. Our findings reveal previously underexplored patterns of co-evolution between firms’ business models and their broader industrial and market environments. This study has the significance of constructing a framework for dynamically analyzing BM innovation based on longitudinal case studies of emerging 3D printing companies. We presented implications for companies seeking successful commercialization of emerging technologies, such as the strategic usefulness of the BM innovation framework and the importance of co-evolution with industrial structure and environmental factors in the process of change.

본 사례 보고는 소아 뇌 자기공명영상(MRI) 검사에서 협조가 원활하지 않아 움직임에 의한 인공물이 발생하고, 이로 인해 시간차 자기공명혈관촬영(TOF MRA) 영상의 획득이 어려운 상황에서, 삼차원 구조화 자기공명영상(3D MPRAGE)을 수평면(axial) 방향으로 획득한 후 최대강도투사(MIP) 기법을 적용하여 혈관 형태를 성공적으로 시각 화한 사례를 소개하고, 그 임상적 유용성을 평가하고자 한다. 영상 획득 시, TOF MRA는 약 7분, 3D MPRAGE는 약 4~5분의 검사 시간이 소요되었으며, 3D MPRAGE는 짧은 촬영 시간과 인코딩 방향 변경으로 인한 움직임 감소 효과를 보였다. 수평면 3D MPRAGE 영상은 주요 뇌혈관을 효과적으로 시각화하였고, 진단 해상도 면에서도 TOF 영상과 비교해 손색이 없었다. 본 사례 보고는 특히 협조가 어려운 1세에서 7세 사이의 소아 환자에서 3D MPRAGE 기반 MIP 영상이 TOF 영상의 효과적인 대안이 될 수 있음을 시사한다. 또한 혈류 흐름 방향에 맞추어 MPRAGE의 획득 단면을 조정하고 수평면 영상에 MIP 기법을 적용함으로써 뇌혈관 구조 시각화를 최적화할 수 있었다. 비록 미세혈관 표현에는 TOF 영상 대비 한계가 있었으나, 주요 대혈관 영상은 충분한 진단 정보를 제공하였다. TOF 영상 이 혈관에 특화된 반면, 3D MPRAGE는 뇌 실질 영상과 함께 뇌혈관 형태 영상까지 제공할 수 있어, 진정이 필요한 소아 환자에게 보다 유리한 대안이 될 수 있다. 이러한 접근은 검사 시간을 단축시키고, 뇌혈관 질환과 관련된 부가 적인 임상 정보를 함께 제공함으로써 영상의 진단적 가치를 향상시킬 것으로 기대된다.

본 논문에서는 다양한 FDM 출력 공정 변수에 따라 결정되는 출력물의 비등방 물성을 구조 해석 과정에서 반영할 수 있는 개선된 해석 방안을 제안하였다. 출력 공정 변수에 대한 물성의 민감도를 분석하였으며, 실제 출력물에 대한 인장 시험을 통해 적층 방향에 따라 이방 특성이 도출됨을 확인하였다. 또한, 출력물에 대한 단면 분석을 통해 적층 레이어 높이 및 필라멘트 채움률 등의 공정 변수 들이 내부 공극 특성에 영향을 미치며, 결과적으로 출력물의 이방 특성이 유발된다는 사실을 확인하였다. 나아가, 적층 방향, 적층 레 이어 높이, 필라멘트 채움률 등이 동시에 고려된 균질화 모델 분석을 통해 출력 과정에서 발생되는 내부 공극 분포가 출력물의 기계적 거동 특성에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 수치 예제로써 로어 컨트롤 암 출력물의 비등방 특성이 반영된 구조 해석을 수행하였 으며, 이를 통해 FDM 출력물 설계 과정에서의 개선된 해석 방안의 타당성을 검증하였다.

본 연구에서는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 기반 LiDAR(Light Detection and Ranging), SfM(Structure from Motion), 그리고 수치지형도 기반 DEM(Digital Elevation Model) 데이터를 동일 지역에 적용하여 지형 데이터의 정밀도와 표현 특성을 정량적으로 비교 분석하였다. 경기도 시흥시 범배산 일대를 연구 대상지로 선정하고, 평지, 완사면, 급사면의 세 구역으로 나누어 고도 및 경사 통계, 경사 방향, 경사도 재분류에 따른 면적 분포를 비교하였다. 분석 결과, UAV LiDAR 기반 DEM은 모든 지형에서 가장 높은 정밀도와 해상도를 보여주었으며, SfM 기반 데이터는 비용과 접근성 면에서 유리하나 식생 및 지형 복잡도에 따라 정확도 변동이 크게 나타났다. 수치지형도 기반 DEM은 해상도는 낮지만 일정한 품질을 유지하며 일반적인 지형 분석에 적합한 것으로 나타났다. 본 연구는 지형 조건과 분석 목적에 따른 공간데이터 선택 기준을 제시하고, UAV 기반 지형 정보 활용 전략 수립에 기초자료로 활용될 수 있다.

This study proposes and verifies a next-generation 3D modeling pipeline integrating Generative AI and Photogrammetry techniques. Two types of objects were selected for experimentation: a bust combining characteristics of both objects and characters, and a stone slab exhibiting planar and symmetrical features. Firstly, videos depicting these objects from various viewpoints were generated using generative AI models. Secondly, these videos were processed through Photogrammetry software to produce high-quality 3D meshes and diffuse textures. Lastly, post-processing including high and Low-polygon mesh separation, UV unwrapping, and texture baking was performed, successfully producing Physically Based Rendering (PBR)-compatible game assets. The proposed pipeline demonstrates significant potential for practical applications across various industries, and further advances in generative AI and future research are expected to broaden this novel approach to digital asset creation.

In this study, when manufacturing a rectangular plate with a pinhole, the following conclusions were obtained as a result of analyzing the shape characteristics of the unit cell that fills the interior of the plate and the effect of changes in the size of the pinhole on the stress concentration coefficient. 1. The stress value generated in the case of the completely empty model was 13.9 MPa, which is an 18.8% increase in stress compared to the stress value 11.7 MPa generated in the fully filled model. However, since the weight of the empty model is 43.6% lower than that of the filled model, it is believed to be very advantageous in terms of cost. 2. The stress concentration coefficient value is lowest for the solid model and highest for the hollow model at the same d/H value. In other words, you can see that the values are changing within the boxes of the solid model and hollow model. However, the grid matching model is closest to the solid model and the filling rate is as low as 33.4-9.1%, showing the most stable strength when filling empty space.

Wearable electronics have been the focus of considerable interest in various fields, such as human-machine interfaces, soft robotics, and medical treatments, due to their flexibility, stretchability, and light weight. To address the shortcomings of existing metal thin film-based wearable devices, stretchable conductive polymers have been developed. In particular, double networking hydrogels are being actively studied as a polymer with a three-dimensional stereoscopic structure that can be patterned. Nonetheless, they have shortcomings such as poor electrical properties and cumbersome manufacturing processes, making it difficult to apply them in electronic devices. Herein, we report 3D-printed stretchable electrodes enabled by a titanium/polyacrylamide-alginate-based hydrogel nanocomposite. This research suggests the strategy for resolving the challenges of high costs and complex fabrication processes associated with stretchable electrode, providing a solution to accelerate the commercialization of wearable electronic devices.

This study focused on optimizing the digital light processing (DLP) 3D printing process for high-precision ceramic components using alumina-based slurries. Key challenges, such as cracking during debinding and precision loss due to slurry sedimentation, were addressed by evaluating the exposure time and the nano-to-micro alumina powder ratios. The optimal conditions—exposure time of 15 seconds and a 1:9 mixing ratio—minimized cracking, improved gas flow during debinding, and increased structural precision. Microchannels with diameters above 1.2 mm were successfully fabricated, but channels below 0.8 mm faced challenges due to slurry accumulation and over-curing. These results establish a reliable process for fabricating complex ceramic components with improved precision and structural stability. The findings have significant potential for applications in high-value industries, including aerospace, energy, and healthcare, by providing a foundation for the efficient and accurate production of advanced ceramic structures.

본 연구는 꼬막 패각 잔골재와 PP 폐어망 섬유를 혼입한 자원순환 콘크리트의 역학적 성능과 계면 변화 영역에서의 미세구조 특성 을 분석하였다. 패각 잔골재와 폐어망 섬유를 적절한 방법으로 전처리하고 자원화를 고려하여 3D 프린팅 콘크리트 배합을 선정해 콘 크리트 시편을 제작하였다. 제작된 시편은 KS L ISO 679 규정에 따라 압축강도와 휨강도를 측정하였고, BSE 모드를 이용한 SEM 이 미지 촬영을 통해 미세구조를 분석하였다. SEM 이미지는 히스토그램 및 형상 기반 상 분리 방법, 그리고 계면 변화 영역의 픽셀값 차 이를 활용하여 이미지를 분리하고 미세구조를 분석하였다. 역학적 성능을 확인하기 위해 PP 섬유를 0.0%, 0.5%, 1.0vol.% 혼입한 시 편의 압축강도와 휨강도를 측정한 결과, PP 섬유 0.5vol.% 혼입 시 섬유 브릿징 효과로 인해 가장 높은 압축 및 휨강도가 나타났다. SEM 이미지 분석 결과, 일반 잔골재와 바인더 계면보다 패각 잔골재와 바인더 계면에서 더 큰 직경의 공극이 관찰되었으며, PP 섬유 와 바인더 계면에서는 상대적으로 작은 공극이 형성됨을 확인하였다. 이를 바탕으로 미세구조 분석 결과와 역학적 성능 간의 상관관 계를 규명하였다.