임파워먼트에 대한 관심이 꾸준히 증가하고 있는 추세 속에 많은 기업의 관리자들이 구조적 임파워먼 트의 긍정적인 측면만을 바라보고 실제 자신들의 기업에 적용하고 있다. 이는 구조적 관점에서 의사결정 의 권한을 하위 부서로 이양하는 것이 불확실한 상황 속에서 혁신적인 결과물을 탐색하는 데 매우 효과적 일 것이라는 가정에서 비롯되었다. 그러나 조직이 처한 환경 속에서 이러한 구조적 임파워먼트가 실제로 효과적일까에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있으며, 몇몇 연구에서조차 조직이 처한 다양한 상황적 요인들에 대해서는 전혀 고려되지 않고 있다. 그러므로 본 연구는 NK 모델을 통해 조직의 과업 상호의존 성과 부서의 업무역량에 따라 구조적 임파워먼트가 조직의 창의적 성과 탐색에 미치는 영향을 확인하고, 이에 따른 이론적/실무적 시사점을 제공하기 위해 실시하였다. 분석 결과 첫째, 부서 간 과업의 상호의존 성이 매우 높은 상황에서는 부서의 업무역량에 관계없이 구조적 임파워먼트가 창의적 조직 성과 탐색에 부정적으로 작용하였으며, 조직 차원의 의사결정에 대한 개입이 있을 시 성과가 개선되었다. 또한, 부서의 업무역량이 높을수록 일정 수준 이상의 조직의 개입(조직 수준의 의사결정)이 발생했을 때, 다시 창의적 조직 성과 탐색이 낮아짐을 확인하였다. 둘째, 과업의 상호의존성이 낮은 상황에서는 부서의 업무역량이 높을수록 구조적 임파워먼트의 창의적 조직 성과 탐색에 대한 효과성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 구조 적 임파워먼트가 낮아질수록 부서의 업무역량에 관계없이 창의적 조직 성과 탐색도 같이 낮아지는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 구조적 임파워먼트가 반드시 창의적 조직 성과 탐색에 긍정적인 영향을 미치 는 것이 아니라 조직이 처한 상황적 요인을 확인하여 실행할 필요가 있음을 시사하며, 구조적 임파워먼트 가 긍정적인 효과를 가져오기 위해서는 조직 차원의 의사결정 개입이 필요할 수 있음을 시사한다.

The purpose of this study is to evaluate by experiments and 3-D finite element predictions of strain-hardening cementitious composite(SHCC) structural walls. The specimen of concrete wall used shear reinforcements to satisfy with design shear strength, while the specimen of a SHCC wall used minimum shear reinforcement. The finite element prediction is based on the total strain crack model, and appropriate tensile models were applied according to the material characteristics of concrete and SHCC. The accuracy of the finite element prediction was verified by comparison with experimental results, and the SHCC wall showed superior structural performances in overall load-carrying capacity as well as in reductions of damages caused by crack localizations, even with minimum use of shear reinforcements.

이 연구는 시설 내 노인학대의 지속적 증가와 구조적 요인에 주목하여, 시설 환경에 서 발생하는 노인학대의 구조적 특성과 교정적 개입 방안을 다각도로 분석하였다. 민･ 형사･행정 판례와 최근 국내외 선행연구를 종합 분석한 결과, 시설 내 노인학대는 인 력 부족, 낮은 근로환경, 조직문화의 결함, 감독 시스템 부재 등 복합적 구조적 요인이 작용함이 확인되었다. 특히 방임, 신체적･정서적･경제적 학대, 성적 학대 등이 반복 적･조직적으로 발생하고 있으며, 신고･처벌 위주의 기존 대응은 실질적 예방과 재발 방지에 한계가 있는 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 구조적 개선과 함께, 가해자 대 상 교정적 프로그램 개발, 조직문화 혁신, 직원 교육 강화 등 다양한 정책적･실천적 제언을 제시하였다. 본 연구는 실효성 있는 예방 및 재발 방지 대책 마련에 기초 자료 로 활용될 수 있을 것이다.

During the reign of King Sejong in the Joseon Dynasty (1433-1438), the Daegyupyo (large gnomon) was produced. The Daegyupyo, with a crossbar (horizontal bar), was used to observe the length of the gnomon’s shadow cast by the sun passing at the meridian. The shadow of this crossbar can be obtained using a measurable device called the Yeongbu (shadow definer). These Daegyupyo and Yeongbu are described in detail in the “Treatise on Astronomy” of Yuan History or “Celestial Spheres and Globes” of Jega-Yeoksang-Jjp (Collected Discourses on the Astronomy and Calendrical Science of the Chinese Masters). According to Jega-Yeoksang-Jjp, the Yeongbu had a structure similar to a door attached to its frame. A pinhole is located in the center of a copper leaf corresponding to the door of the Yeongbu. The image of the sun’s meridian transit and the shadow of the crossbar through the pinhole are projected onto the surface of the Daegyupyo’s ruler stone. Unlike the width and length of the Yeongbu, the height of the Yeongbu is not recorded. This research analyzed the height of the Yeongbu required to maintain the constant distance from the pinhole to the ruler stone surface. Based on these assumptions, it was estimated that 8 to 13 Yeongbu of different heights would be needed for observations using the Daegyupyo in Seoul. To accommodate the need for Yeongbu of various heights, this study proposed a model for a stackable Yeongbu with an adjustable height.

This study aimed to evaluate the effects of different feeding levels of domesticated barnyard millet and imported Bermuda hay on the growth performance and structural development of female and male growing goats. A 4×4 Latin square design was used, involving 8 goats with an average age of 3 months: 4 females and males with an initial body weight (BW) of 10.6 kg and 16.0 kg, respectively. Goats were randomly assigned to 4 dietary treatments: T1 (1.5% BW barnyard millet), T2 (1.5% BW Bermuda hay), T3 (2.0% BW barnyard millet), and T4 (2.0% BW Bermuda hay) over a 22-week period. Results indicated that the highest final body weight (FBW) was significantly observed at the highest feeding level (T4), with females reaching 14.9 kg and males 20.9 kg, while the highest average daily gain (ADG) values were recorded for females in T3 at 75.7 g/d and males in T4 at 81.0 g/d (p<0.05). Dry matter intake (DMI) was highest in the T4 group for both females (437.4 g/d) and males (635.9 g/d), with significant differences observed across treatments (p<0.05), whereas the feed conversion ratio (FCR) showed an improving trend, particularly with a value of 6.0 for females in T4. For structural development, the highest feeding levels led to significant increases in body length, body depth, chest width, and chest girth of both sex. Female and male in T4 achieved body lengths of 53.5 cm and 61.8 cm, and body depths of 45.2 cm and 54.8 cm, respectively. Chest width and girth reached 15.9 cm and 66.5 cm in males, and 13.5 cm and 56.5 cm in females. In conclusion, higher feeding levels, especially with Bermuda hay, may positively influence the growth performance and structural development of goats.

Truss structures, widely used in engineering, consist of straight members transferring axial forces. Traditional analysis methods like FEM and the Force Method become computationally expensive for large-scale and nonlinear problems. Surrogate models using Artificial Neural Networks (ANNs), particularly Physics-Informed Neural Networks (PINNs), offer alternatives but require extensive training data and computational resources. Variational Quantum Algorithms (VQAs) address these challenges by leveraging quantum circuits for optimization with fewer parameters. Variational Quantum Circuits (VQCs) based on Quantum Neural Networks (QNNs) utilize quantum entanglement and superposition to approximate high-dimensional data efficiently, making them suitable for computationally intensive tasks like surrogate modeling in structural analysis. This study applies QNNs to truss analysis using 6-bar and 10-bar planar trusses, assessing their feasibility. Results indicate that residual-based loss functions enable QNNs to make reliable predictions, with increased layers improving accuracy and a higher Q-bit count contributing to performance, albeit marginally.

Automated structural design methods for reinforced concrete (RC) beam members have been widely studied with various techniques to date. Recently, artificial intelligence has been actively applied to various engineering fields. In this study, machine learning (ML) is adopted to make automated structural design model for RC beam members. Among various machine learning methods, a supervised learning was selected. When a supervised learning is applied to development of ML-based prediction model, datasets for training and test are required. Therefore, the datasets for rectangular and t-shaped RC beams was constructed by commercial structural design software of MIDAS. Five supervised learning algorithms, such as Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), Artificial Neural Networks (ANN), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) were used to develop the automated structural design model. Design moment (Mu), design shear force (Vu), beam length, uniform load (wu) were used for inputs of structural design model. Width and height of the designed section, diameter of top and bottom bars, number of top and bottom bars, diameter of stirrup bar were selected for outputs of structural design model. Performance evaluation of the developed structural design models was conducted using metrics sush as root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination (R2). This study presented that random forest provides the best structural design results for both rectangular and t-shaped RC beams.

이 연구는 다목적 선박(MPV)의 공기역학적 구조물 설계, 분석 및 향상을 통해 그린 워터 압력에 의한 구조적 안전을 보장하고, 탈탄소화 및 에너지 효율성에 이바지하는 방법을 기술하였다. 유한 요소 분석(FEA)을 통한 초기 평가에서 좌굴 발생에 대한 잠재적인 취약점 이 있음을 확인하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 보강재(Carling stiffener)와 두께 증가를 통하여 응력을 재분배하고 국부적인 좌굴 발생의 위험을 최소화하였다. 보강 후 분석 결과, 한국선급(KR)의 안전 기준인 항복 강도, 미국 선급(ABS) 좌굴 강도 및 노르웨이 표준(NORSOK) 변 위 기준을 모두 충족하는 것이 확인되었다. 결과적으로 고유치 좌굴 해석 결과가 안전 기준을 초과하고 최대 변위가 허용 한계 내에 있는 등 중요한 개선이 이루어졌다. 이러한 개선은 극한의 해양 조건에서 운영 신뢰성을 보장할 수 있다. 이 연구는 공기역학적 항력 감소와 구조적 안전성의 이중적인 이점을 강조하며, 국제 해사 기구(IMO)의 2050 탈탄소화 목표에 부합하는 연료 효율성 및 온실가스 배출 감소에 이바지할 수 있다. 연구 결과는 다양한 선박 유형에 걸쳐 항력 감소 기술을 확장하기 위한 기초 자료를 제공하며, 지속 가능하고 탄력적인 해양 운영을 위한 대안을 제시하였다. 향후 연구는 구조적 안전 평가를 가속할 수 있는 단순화된 모델링 기술 개발에 집중할 것이다.

The rotary type dust remover is a device in which the rake assembly filters and processes clumps in the water while rotating and repeating movements along the track. It is installed in the pump suction part of the drainage pump station and the rainwater pump station to protect the pump to ensure smooth drainage. Since the rake assembly plays a key role in filtering out complications while passing through the water, stainless steel is applied to all components constituting it, and damage or failure due to deformation causes a crisis in case of heavy rain. This is because the existing rake assembly is excellent in rigidity, but all components are assembled by welding, which takes a lot of time for repair and replacement. In this study, shape design for rakes and assemblies of the rotary type dust remover, structural analysis to secure reliability, and demonstration tests were conducted through prototype production. Through this, it is intended to help prevent the stiffness of the joint of the rotary type dust remover from deteriorating, reduce time and cost, and efficient operation.