It is essential to determine a proper earthquake time history as a seismic load in a seismic design for a critical structure. In the code, a seismic load should satisfy a design response spectrum and include the characteristic of a target fault. The characteristic of a fault can be represented by a definition of a type of possible earthquake time history shape that occurred in a target fault. In this paper, the pseudo-basis function is proposed to be used to construct a specific type of earthquake, including the characteristic of a target fault. The pseudo-basis function is derived from analyzing the earthquake time history of specific fault harmonic wavelet transform. To show the feasibility of this method, the proposed method was applied to the faults causing the Gyeong-Ju ML5.8 and Pohang ML5.3 earthquakes.

본 연구는 최근 군 조직내에서도 리더십코칭을 도입하여 적용하고 있는 상황 에서 군에서 리더로서 역할을 하고 있는 영관장교들을 대상으로 군 리더십코칭 에 대한 인식유형과 특성파악을 위해 Q 방법론을 활용하여 분석하였다. 먼저 군 리더십 코칭에 관한 Q 모집단을 구성한 후 27문항의 Q 표본인 Q 진 술문을 추출하였고 현역 및 예비역 영관급 장교 36명을 P샘플로 선정하여 27개 의 진술문을 Q 분류를 실시한 후 수집된 자료에 대해 QUANL 프로그램을 활용 하여 주요인에 대한 분석을 실시하였다. 연구결과, 군 리더십코칭에 대한 인식은 4개의 유형으로 분류되었으며 ‘개인 과 조직발전 기여형’, ‘군 리더십코칭 발전 추구형’, ‘긍정적 효과 기대형’ 및 ‘조 직문화 발전 기여형’으로 확인하였다. 본 연구에서는 군 리더십코칭에 대한 이해의 범위를 확인하고 군 리더십코칭 에 대한 인식을 토대로 향후, 군 리더십코칭의 발전을 위한 방향을 논의하였다.

Li1.3Al0.3Ti1.7(PO4)3(LATP) is considered a promising material for all-solid-state lithium batteries owing to its high moisture stability, wide potential window (~6 V), and relatively high ion conductivity (10-3–10-4 S/cm). Solid electrolytes based on LATP are manufactured via sintering, using LATP powder as the starting material. The properties of the starting materials depend on the synthesis conditions, which affect the microstructure and ionic conductivity of the solid electrolytes. In this study, we synthesize the LATP powder using sol-gel and co-precipitation methods and characterize the physical properties of powder, such as size, shape, and crystallinity. In addition, we have prepared a disc-shaped LATP solid electrolyte using LATP powder as the starting material. In addition, X-ray diffraction, scanning electron microscopy, and electrochemical impedance spectroscopic measurements are conducted to analyze the grain size, microstructures, and ion conduction properties. These results indicate that the synthesis conditions of the powder are a crucial factor in creating microstructures and affecting the conduction properties of lithium ions in solid electrolytes.

본 연구에서는 2 016년부터 2 02 0년까지 내륙 관측소 중 안개 최다발 지역인 안동을 대상으로 XGBoost-DART 머신러닝 알고리즘을 이용하여 1 시간 후 안개 유무를 예측하였다. 기상자료, 농업관측자료, 추가 파생자료와 각 자료 를 오버 샘플링한 확장자료, 총 6개의 데이터 세트를 사용하였다. 목측으로 획득한 기상현상번호와 시정계 관측으로 측 정된 시정거리 자료를 각각 안개 유[1]무[0]로 이진 범주화하였다. 총 12개의 머신러닝 모델링 실험을 설계하였고, 안개 가 사회와 지역사회에 미치는 유해성을 고려하여 모델의 성능은 재현율과 AUC-ROC를 중심으로 평가하였다. 전체적으 로, 오버샘플링한 기상자료와 기상현상번호 기반의 예측 목표를 조합한 실험이 최고 성능을 보였다. 이 연구 결과는 머 신러닝 알고리즘을 활용한 안개 예측에 있어서, 목측으로 획득한 기상현상번호의 중요성을 암시한다.

This study summarizes the research methods, subjects, research processes, and achievements of major researchers by analyzing previous research results on Korean food history. The goal of the current study aimed to seek the methodology and direction of ‘food history research’. Literature data from 1945 to 2022 were examined. Results of excavation research on ancient food literature were divided into the following stages: the 1980s, when the foundation for ‘cataloging’ was laid, and the 2000s, when ‘digitization’ was achieved. Achievements of each period were collected, and the achievements and limitations were analyzed. Next, the research results were classified into ‘Food technology history’, ‘Recipe change history’, and ‘Food culture and dietary history’. We observed that around the 2000s, anthropology and folklore research perspectives were reflected, and the research on ‘history of diet’ reached a turning point. Our results indicate the possibility that food history can develop as a special historical area. This could be achieved by establishing an exchange system with other disciplines and creating a systematic curriculum.

2020년 이후 코로나-19로 인해 전 세계적으로 다양한 사회･경제적 문제가 발생하였고, 이로 인해 비대면 문화와 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통한 활동이 급격히 늘어났다. SNS 데이터는 저비용으로 많은 양의 데이터를 확보할 수 있으며, 다양한 정보를 포함하고 있어 도시 계획 및 운영에 활용될 수 있다. 이에 따라, 새로운 방법의 적용이 필요해졌고, 최근 발전한 인공지능 기술을 활용하여 공간 유형의 변화를 설명하는 것이 가능해졌다. 이를 위해 머신러닝 군집화 방법을 사용하여 관광지 분포 패턴 및 도시 관심 지역을 추출할 수 있게 되었다. 기존에는 군집화를 위해 K-means, DBSCAN을 활용해 왔으나. HDBSCAN에 대한 국내 연구 활용 사례는 부족한 상황이다. 따라서, 본 연구는 2019년과 2020년의 서울시 플리커 데이터와 HDBSCAN을 활용하여 도시 관심 지역에 대한 공간 유형의 변화를 설명하고자 하였다. 본 연구에서는 HDBSCAN 방법을 이용하여 플리커 게시물을 군집화하고 도시 관심 지역을 도출하였으며, 실루엣 점수를 통해 각 군집에 대한 군집화 정도를 점수화하였다. 연구 결과, 실제 서울 시내의 도심 및 부도심 등 주요 지점을 따라 군집이 도출되었고, 실루엣 점수를 활용한 평가 결과 군집화 정도가 통계적으로 유의미한 수준으로 계산되었다.