본 논문에서는 조선 후기의 대표적인 전통목구조인 수원 화령전 운한각의 구조성능을 평가하였다. 운한각의 가구구성 방식에 맞추 어 3차원 구조해석 소프트웨어인 midas Gen으로 해석모델을 정교하게 구축하였다. 정적해석으로 주요 구조부재의 안전성과 사용성 을 평가하였고, 고유치해석으로 동적거동특성을 평가하였다. 대부분의 부재가 안전성 및 사용성 기준을 여유 있게 만족하고 있으나, 외목도리에서 휨응력비가 기준을 20.7% 초과하고 있어 이 부재에 대해서는 장기적인 모니터링이 필요하다고 사료된다. 운한각의 고 유주기는 1.079초로 비슷한 규모의 전통목구조보다 약간 긴 편이며, 특히 후면 화방벽의 영향으로 2차모드에서 비틀림이 발생한 것으 로 분석된다.

본 논문에서는 충격파 형태의 폭발 하중을 받는 부재의 소성 범위를 고려한 SDOF 해석의 수정계수를 개발하였다. SDOF 해석의 수 정계수는 MDOF 해석 결과 값을 비교하여 도출하였다. SDOF 해석에 영향을 미치는 매개변수로 부재의 경계조건, 폭발 하중 지속시 간과 고유주기 비를 선정하였다. 수정계수는 탄성 하중-질량 변환 계수를 기준으로 산정하였다. 수정계수 곡선은 상한, 하한 매개변수 경계 사이에 있도록 타원 방정식을 이용하여 도출하였다. 서로 다른 단면과 경계조건을 가지는 예제에 수정계수를 적용한 결과 SDOF 해석의 오차율이 15%에서 3%로 감소하였다. 본 연구의 결과는 수정계수를 적용하여 SDOF 해석의 정확도를 높임에 따라 폭발 해석 에 널리 활용될 수 있다.

This study aimed to provide ecological information by identifying the stand characteristics of Larix kaempferi forest vegetation (deforestation, forest influence, patch, forest) for aggregated retention harvest in Mt. Nambyeongsan, Pyeongchang- Gun. Data were collected using the Braun-Blanquet vegetation survey method from July 2020, with 54 quadrats analyzed for importance value, species diversity, similarity index, and detrended correspondence analysis (DCA). The results showed that vine species had a higher importance value in the deforestation area and forest influence area. Forest regions had the highest species diversity (2.419), while the forest influence area had the lowest (2.171). The similarity index was highest between the forest region and patch area (0.723), and lowest between the patch area and forest influence area (0.658), which was consistent with the DCA results. In conclusion, although species diversity temporarily showed higher values in the initial stage after aggregated retention harvest, it was difficult to assign ecologically specific meanings to these values. Long-term monitoring is therefore necessary to accumulate ecological information on aggregated retention harvests.

본 논문에서는 스테레오 비전 센서를 이용한 프리팹 강구조물(PSS: Prefabricated Steel Structures)의 조립부 형상 품질 평가 기법을 소개한다. 스테레오 비전 센서를 통해 모형의 조립부 영상과 포인트 클라우드 데이터를 수집하였으며, 퍼지 기반 엣지 검출, 허프 변 환 기반 원형의 볼트 홀 검출 등의 영상처리 알고리즘을 적용하여 조립부 영역의 볼트홀을 검출하였다. 영상 내 추출된 볼트홀 외곽선 위 세 점의 위치 정보에 대응되는 3차원 실세계 위치 정보를 깊이 영상으로부터 획득하였으며, 이를 기반으로 각 볼트홀의 3차원 중심 위치를 계산하였다. 통계적 기법 중 하나인 주성분 분석 알고리즘(PCA: Principal component analysis) 알고리즘을 적용함으로써 3차 원 위치 정보를 대표하는 최적의 좌표축을 계산하였다. 이를 통해 센서의 설치 방향 및 위치에 따라 센서와 부재 간 평행이 아니더라도 안정적으로 볼트홀 간의 거리를 계측하도록 하였다. 각 볼트홀의 2차원 위치 정보를 기반으로 볼트홀의 순서를 정렬하였으며, 정렬된 볼트홀의 위치 정보를 바탕으로 인접한 볼트홀 간의 각 축의 거리 정보를 계산하여 조립부 볼트홀 위치 중심의 형상 품질을 분석하였 다. 측정된 볼트홀 간의 거리 정보는 실제 도면의 거리 정보와의 절대오차와 상대오차를 계산하여 성능 비교를 진행하였으며, 중앙값 기준 1mm 내의 절대오차와 4% 이내의 상대오차의 계측 성능을 확인하였다.

본 논문에서는 다목적 구조물인 다중연결 해양부유체를 대상으로 변형 기반 모드 차수축소법을 적용하고 차수축소모델의 구조응 답 예측 성능을 향상시키기 위해 유전 알고리즘 기반의 센서 배치 최적화를 수행하였다. 다중연결 해양부유체의 차수축소모델 생성 에 필요한 변형 기반 모드 데이터를 얻기 위해 다양한 규칙파랑하중조건에 대한 유체-구조 연성 수치해석을 수행하고 변형 기반 모드 의 직교성, 자기상관계수를 이용하여 주요 변형 기반 모드를 선정하였다. 다중연결 해양부유체의 경우 차수축소모델의 구조응답 예 측 성능이 계측 및 예측 구조응답 위치에 따라 민감하기 때문에 유전 알고리즘 기반의 최적화를 수행하여 최적의 센서 배치를 도출하 였다. 최적화 결과, 모든 센서 배치 조합에 대한 차수축소모델 생성 및 예측 성능 평가 대비 약 8배의 계산 비용을 절감하였으며, 예측 성능 평가 지표인 평균 제곱근 오차가 초기 센서 배치보다 84% 감소하였다. 또한, 다중연결 해양부유체 모형시험 결과를 이용하여 불 규칙파랑하중에 대한 최적화된 센서 배치의 차수축소모델의 구조응답 예측 성능을 평가 및 검증하였다.

본 연구는 보육교사의 직무 스트레스가 보육서비스 질에 미치는 영향 관계를 분석하고, 그 영향 관계에서 긍정심리자본의 구조적 역할을 검증하여 보육서비스 질을 증진을 위한 방안을 마련하는 데 있다. Y시에 근무하 는 보육교사 250명을 대상으로 2024년 02월 01일부터 02월 28일까지 직접 방문하여 회수하였다. 이중 불성실한 설문지 24부를 제외한 226부를 자료 분석에 활용하였다. 연구결과는 첫째, 직무스트레스 수준이 보육서비 스 질에 부적(negative)으로 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 보육교사의 직무스트레스는 긍정심리자본에 부적(negative)으로 유의 한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 긍정심리자본이 보육서비스 질에 정적(positive)으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결 과는 보육교사의 지니고 있는 긍정심리자본은 직무스트레스를 상쇄시키는 매개역할을 하고 있음을 시사한다.

2000년 삼척산불지역의 복원유형별 식생구조와 종다양도를 파악하여 복원의 효과를 정략적으로 평가하고자 영구조사지를 대상으로 매목조사와 군집분류를 수행하였다. 조사구 26개소를 대상으로 이원지표종분석(TWINSPAN)과 DCA분석을 통해 분류한 결과, 소나무 군집(군집Ⅰ), 신갈나무 군집(군집 Ⅱ) 및 굴참나무 군집(군집 Ⅲ)으로 분류되었다. 군집별 상대우점치 분석 결과, 군집 I은 혼효림으로서 천이가 예상되며, 군집 II는 신갈나무 군집으로 군집 Ⅲ은 굴참나무 군집을 유지할 것으로 예상된다. 군집 간 유사도지수는 49.46% ∼ 70.69%이며, 종다양도지수는 1.5441 ∼ 1.7924로 나타났다. 인공복원지와 자연복원지(잔족목 제외)간 생장은 거의 유사한 편이나, 굴참나무의 경우 수고는 자연복원에서 직경은 인공복원에서 생장이 원활한 것을 확인하였다. 자연복원과 인공복원간의 생장의 큰 차이를 보이지 않으므로, 종자재생과 맹아재생간의 경쟁을 통한 자연복원과 지속적 관리를 통한 인공복원 중 대상지에 적합한 복원 방향을 설정하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

현재 국내 복공판 관련 규정에는 장지간 복공판에 대한 규정이 부족하고, 복공판의 피로에 대한 별도의 규정도 없는 실정이 다. 장지간 복공판의 성능검증은 피로하중에 대한 구조성능 및 사용성에 대한 검증이 필요하다. 본 연구는 복공판의 장지간화를 위한 연구의 일환으로 수행된 실험적 연구로 피로하중을 받는 장지간 복공판의 단면형상 차이와 하중 재하조건 차이에 따른 응력분 포 특성을 파악하는데 목적이 있다. 실험 결과, 200만회 피로실험 후에도 처짐은 허용처짐의 1.22∼1.45배, 응력은 허용응력의 1.55∼1.56배 범위에 분포하고 있는 것을 확인하였다.

본 연구에서는 중년여성의 여가 활동과 생활 만족도의 관계에서 여가몰 입의 구조적 관계를 검증하였다. 본 연구의 대상자는 K지역에 거주하고 있 는 중년여성을 대상으로 2024년 3월 1일부터 3월 31일까지 250부 중 불성실한 응답 8부를 제외하고 총 242부를 유의표집으로 표본조사가 이루 어졌다. 본 연구 결과, 첫째, 중년여성의 여가활 동은 생활 만족도에 긍 정적 영향을 미치는 것으로 통계적으로 유의하게 나타났다. 둘째, 중년 여성의 여가몰입은 생활 만족도에 긍정적 영향을 미치어 통계적으로 유 의하게 나타났다. 셋째, 중년여성의 여가 활동과 생활 만족도와의 관계 에서 여가몰입이 부분 매개 효과를 가지고 있는 것으로 검증되었다. 본 연구 결과를 바탕으로 중년여성의 생활 만족도를 증진할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 본 연구는 한계점으로 중년여성의 여가 활동에 대한 연구는 아직 부족한 단계이기 때문에 본 연구 결과를 일반화하는데 제한 점이 있다. 중년여성의 여가 활동에 대한 다각적 연구가 필요하다.

목적: 본 연구의 목적은 뇌졸중 환자들을 대상으로 사회연결망 분석을 활용하여 일상에서 수행되는 작업의 연결망 구조를 분석하는 것이다. 연구방법: 본 연구의 대상은 뇌졸중 환자 40명이다. 작업연결망의 구조 분석은 사회연결망 분석을 기반으로, 네트워크 분포와 중심성, 그리고 응집구조에 대한 분석이 수행되었다. 작업수행은 대상자들이 일상생활 활동 중에서 가장 만족한 활동으로 설정하였고, 통계청 생활시간조사의 일상생활 활동수행의 45문항을 활용하여 조사되었다. 활동에 대한 강도는 10점 척도로 평정하도록 하였고, 연결망의 강도로 분석하였다. 결과: 연결정도 중심성, 매개 중심성, 위세중심성이 높은 활동은 personal health care로 나타났다. 응집구조 분석결과 작업연결망은 3개의 하위 커뮤니티로 구성되었다. 결론: 본 연구의 결과는 뇌졸중 환자들의 작업연결망의 구조를 관계형태로 이해하는 데 가치와 의미를 지니며, 작업수행의 관계와 패턴에 대한 지식적 체계를 제공한다. 게다가, 본 연구의 결과는 임상적으로 치료적 접근과 중재, 교육의 과정에서 작업을 활용하고, 연계하여 확장하는 데 중요한 통찰력을 제공한다. 이에, 본 연구의 결과는 뇌졸중 환자를 대상으로 중재계획을 수립하고 목표를 설정하는 데 중요한 지침으로 활용될 수 있다.

본 연구에서는 철근의 부식 문제를 근본적으로 해결하기 위하여 고속도로 교각 두부보에 GFRP 보강근을 적용하고 구조설계 및 3차원 유한요소해석을 수행하였다. AASHTO LRFD 설계기준에 근거하여 교란영역(D-region)인 두부보를 설계하였으며, 기존 연구결 과를 바탕으로 설계기준보다 완화된 계수를 적용하여 결과를 비교하였다. 또한, 두 가지 설계에 대해 각각 3차원 유한요소해석을 수행 하여 설계 결과를 검증하였다. 본 연구의 결과로부터 완화된 계수 적용을 통해 GFRP 보강 교각 두부보의 경제성 확보가 가능하다는 결과를 얻었으며, 이는 다양한 GFRP 보강 콘크리트 구조물의 실용화에 기여할 수 있을 것이라 기대된다.

반응성 에시드 클로라이드인 트리멜리틱 안하이드라이드 클로라이드를 이용한 2-에티닐피리딘의 무촉매중 합을 통하여 트리멜리틱 부분을 측쇄로 갖는 이온성 공액구조 고분자를 합성하였다. 2-에티닐피리딘과 트리멜리틱 안하이드라이드 클로라이드를 1:1 몰비로 DMF 용매에서 반응시킨 결과 해당 공액구조 고분자를 높은 수율로 합성 할 수 있었다. 첫 번째 반응 단계에서 만들어진 단량체인 N-치환-2-에티닐피리디늄 염은 별도의 촉매 사용없이도 중합반응이 잘 진행되었다. NMR, IR, UV-visible 등의 분광분석기를 사용하여 합성 고분자의 구조를 분석한 결과 설계한 치환기를 갖는 공액구조 고분자가 합성되었음을 확인할 수 있었다. 합성 고분자의 전기-광학적 특성과 전기 화학적 특성을 측정하였다. 본 고분자는 자외선 영역뿐만 아니라 가시광선 영역에서 500 nm까지 넓은 흡수 피크 를 보였으며 PL 최대값은 539 nm에서 나타났다.

Vertical takeoff and landing (VTOL) is a core feature of unmanned aerial vehicles (UAVs), which are commonly referred to as drones. In emerging smart logistics, drones are expected to play an increasingly important role as mobile platforms. Therefore, research on last-mile delivery using drones is on the rise. There is a growing trend toward providing drone delivery services, particularly among retailers that handle small and lightweight items. However, there is still a lack of research on a structural definition of the VTOL drone flight model for multi-point delivery service. This paper describes a VTOL drone flight route structure for a multi-drone delivery service using rotary-wing type VTOL drones. First, we briefly explore the factors to be considered when providing drone delivery services. Second, a VTOL drone flight route model is introduced using the idea of the nested graph. Based on the proposed model, we describe various time-related attributes for delivery services using drones and present corresponding calculation methods. Additionally, as an application of the drone route model and the time attributes, we comprehensively describe a simple example of the multi-drone delivery for first-come-first-served (FCFS) services.

In this paper, machine learning models were applied to predict the seismic response of steel frame structures. Both geometric and material nonlinearities were considered in the structural analysis, and nonlinear inelastic dynamic analysis was performed. The ground acceleration response of the El Centro earthquake was applied to obtain the displacement of the top floor, which was used as the dataset for the machine learning methods. Learning was performed using two methods: Decision Tree and Random Forest, and their efficiency was demonstrated through application to 2-story and 6-story 3-D steel frame structure examples.