이 연구는 한국 초등교원양성기관의 실습학기제 도입에 따른 운영방안 을 탐색하고자 하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 한국 초등교원양성기 관의 교수들 중 교육실습 경험이 풍부한 교수 2명, 교육과정 담당자 2 명, 실습학교 교사 5명을 대상으로 FGI(Focus Group Interview)를 실 시하여 질적 연구를 수행하였다. 연구 결과, 한국 초등교원양성기관의 실 습학기제 운영에 대한 5개의 영역과 그에 대한 17개의 범주, 그리고 65개의 하위 범주가 도출되었다. 한국 초등교원양성기관의 실습학기제 운영에 대한 5개의 영역은 ‘현 체제 진단’, ‘실습학기제에 대한 인식’, ‘현실적인 문제’, ‘운영을 위해 필요한 것’, ‘운영방안’이다. 그리고 각 영 역별 논의를 통해 한국 초등교원양성기관의 실습학기제 운영방안에 대한 시사점을 제공하였다.

Recently, SDAS(Advanced driver-assistance system) are being installed to assist driving of vehicles and improve driver convenience. LDWS(Lane departure warning system) and FCWS(Forward collision warning system) are the core of the technology. Among these, FCWS is evaluated as a key assistive technology to prevent vehicle crashes. Accordingly, many algorithms are being developed and tested to improve detection speed and actual detection algorithms are being commercialized. In this paper, We propose the design of a system that optimizes FCWS speed by considering the AI performance of the terminal device when implemented as an embedded system.

Recently, due to the expansion of data communication between objects, research related to data communication technology applied to vehicles is being actively conducted. This study selects a network with Wi-Fi 6, which is advantageous in bandwidth, communication speed, and wireless saturation of a wireless network for mobile terminal data communication, and designs and implements Wi-Fi 6 in a vehicle network. In addition, a continuous variable communication structure is proposed to enable high speed data switching in consideration of the characteristics of mobile communication terminal devics, indicating that connection operation and response speed are improved compared to Wi-Fi standard communication methods, and it can be extended to a system for road networks and autonomous driving by expanding it to various event data communication between vehicles.

본 연구는 간호대학생의 아동간호학 성취도 평가 문항의 분석을 위하 여 고전검사이론(CTT)과 문항반응이론(IRT)을 적용하였다. 연구대상은 경 북 소재 4년제 A대학에서 아동간호학을 수강하고 있는 간호대학생 총 88 명이었다. 자료는 2024년 3월 12일부터 27일까지 2시간씩 총 6회의 수 업 내용 기반의 40문항에 대한 평가 결과가 수집되었다. 이는 CTT와 IRT의 2-모수 로지스틱 모델(2PL)을 사용하여 jMetrik 4.1.1 프로그램을 활용하여 분석하였다. 연구 결과, 첫째, CTT에 따른 분석에서 19개의 쉬 운 문항, 20개의 중간 난이도 문항, 1개의 어려운 문항으로 분류되었고, IRT에 따른 분석에서는 6개의 쉬운 문항, 34개의 중간 난이도 문항으로 나타났다. 둘째, 변별도 기준으로 CTT에서는 3개의 낮은 변별도 문항, 24개의 중간 변별도 문항, 13개의 높은 변별도 문항이 있었고, IRT에서 는 5개의 낮은 변별도 문항, 20개의 중간 변별도 문항, 15개의 높은 변 별도 문항으로 구분되었다. 셋째, CTT와 IRT를 비교한 결과, CTT에서는 쉬운 문항이 많아 전체 평가의 변별력이 낮아질 가능성이 있었으나, IRT 에서는 중간 난이도 문항이 많아 평가의 신뢰성과 타당성이 높아질 가능 성이 있었다. 본 연구는 CTT와 IRT를 활용하여 아동간호학 성취도 평가 문항의 분석결과를 제시함으로써 간호대학생의 아동간호 역량의 효과적인 평가 문항 개발을 위해 CTT와 IRT의 적용 가능성을 제안하였다.

세계 해양산업은 자율운항선박 기술의 등장으로 급속도로 발전하고 있으며, 해양 데이터에서 파생된 인공지능 활용에 관한 관 심이 높아지고 있다. 다양한 기술 발전 중에서 선박 항로 군집화는 자율운항선박 상용화를 위한 중요한 기술로 부각되고 있다. 항로 군집 화를 통해 해상에서 선박 항로 패턴을 추출하여 가장 빠르고 안전한 항로를 최적화하고 충돌 방지 시스템의 개발에 기반이 된다. 항로 군 집화 알고리즘의 정확성과 효율성을 보장하기 위해 고품질의 잘 처리된 데이터가 필수적이다. 본 연구에서는 다양한 항로 군집화 방법 중 항로의 실제 형태와 특성을 정확히 반영할 수 있는 선박 항로 유사도 기반 군집화 방식에 주목하였다. 이러한 방식의 효율을 극대화하 기 위해 최적의 데이터 전처리 기술 조합을 구성하고자 한다. 구체적으로, 4가지의 선박 항로 간 유사도 측정법과 3가지의 차원 축소 방 법을 조합하여 연구를 진행하였다. 각 조합에 대해 k-means 군집 분석을 수행하고, 그 결과를 Silhouette Index를 통해 정량적으로 평가하여 최고 성능을 보이는 전처리 기법 조합을 도출하였다. 본 연구는 단순히 최적의 전처리 기법을 찾는 것에 그치지 않고, 광범위한 해양 데 이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 과정의 중요성을 강조한다. 이는 4차 산업혁명 시대의 해양 및 해운 산업이 직면한 디지털 전환에 효과적으로 대응하기 위한 기초 연구로서 의의를 갖는다.

식품공전 시험법은 식품기초규격 적부 판정, 수거검사의 적부판정, 수입식품의 적부판정 등의 판단근거가 되기 때문 에 식품산업에서 매우 중요하다. 본 연구는 도시락, 밀키트, 된장에 오염된 일반세균, 대장균군, 효모, 곰팡이, 대장균을 분리하기 방법으로 사용되는 평판배지법, Petrifilm법, Compact Dry법을 이용해 각각의 세균을 분리하였고, 회수율을 비교 하였다. 식품 내 자연균총(일반세균, 효모/곰팡이, 대장균군) 검출은 평판배지 PCA, PDA, DCLA와 Petrifilm AC, YM, CC의 성능을 Compact Dry TC, YMR, CF와 비교하였다. 인 위접종한 대장균(E. coli)의 경우는 평판배지 EMB, Petrilfilm EC, Compact Dry EC의 검출능을 비교하였다. 본 실험결과, 일반세균, 대장균군, 대장균의 검출에서 Compact Dry법은 기 존의 평판배지법 및 건조배지법과 비교하여 식품 내 각각의 세균수를 계수하는데 유의적 차이를 보이지 않았다(P>0.05). 또한, 평판배지법과 Compact Dry간의 상관관계 및 Petrifilm 과 Compact Dry간의 상관관계 역시 1에 가까운 높은 값을 확인하였다. Compact Dry법은 미생물 분석을 위해 배지 준 비 과정이 필요 없으며, 접종 후 자체 확산이 가능하여 사 용하기 쉽고, 공간을 효율적으로 사용할 수 있으므로 기존 의 배지를 사용하는 방법에 비해 많은 장점을 제공하였다. 따라서 식품 중 일반세균, 대장균군, 대장균의 검출을 위한 Compact Dry법(Compact Dry TC, CF, EC)은 기존의 식품공 전 상 등재된 다른 건조필름법을 대체 가능한 것으로 판단된다.

본 논문에서는 지진 하중으로 인한 급격한 구조손상탐지를 수행하기 위해 분산점 칼만필터(Unscented Kalman Filter, UKF)와 파티 클 필터(Particle Filter)를 소개하고 지진 손상 시나리오에 적용 및 비교･검토하였다. 이때, 비선형 전단 빌딩을 모사하기 위해 Bouc-Wen 모델을 사용하였고, 급격한 변화를 추정하기 위해 추가적으로 적응형 기법(Adaptive rule)인 Adaptive Jumping Method를 두 필터 모두에 적용하였다. 적용 결과 두 오리지날 필터 모두 급격한 손상 시점과 정도를 파악하지 못하였고, 적응형 기법을 반영하였 을 경우에만 시점 파악이 가능하였다. 하지만, 여전히 손상 정도를 정확히 파악하지 못하였고, 두 방법 모두 제안된 적응형 기법을 새 로이 조정하였을 경우에 정확한 추정이 가능함을 확인하였다. 최종적으로 계산시간을 고려하였을 때, 새로운 형태의 적응형 기법을 적용한 UKF 사용을 제안하는 것으로 비교 검토를 수행하였다.

Climate change has led to a significant increase in jellyfish populations globally, causing various problems. For power plants that use nearby seawater for cooling, the intrusion of jellyfish into intake systems can block the flow, leading to reduced output or even shutdowns. This issue is compounded by other small marine organisms like shrimp and salps, making it urgent to develop solutions to prevent their intrusion. This study addressed the problem using the BioSonics DT-X 120 kHz scientific fish finder to conduct preliminary tank experiments. We also deployed underwater acoustic and camera buoys around the intake of nuclear power plant, utilizing a bidirectional communication system between sea and land to collect data. Data collection took place from July 31, 2023 to August 1, 2023. While harmful organisms such as jellyfish and salps were not detected, we successfully gathered acoustic data on small fish measuring backscattering strength (SV). Analysis showed that fish schools were more prominent in the evening than during the day. The highest fish distribution was observed at 3:30 AM on July 31 with an SV of -44.8 dB while the lowest was at 12:30 PM on the same day with an SV of –63.4 dB. Additionally, a solar-powered system was used to enable real-time data acquisition from sea buoys with smooth communication between the land server and the offshore buoy located 1.8 km away. This research developed an acoustic-based monitoring system for detecting harmful organisms around the intake and provided foundational data for preventing marine organism intrusion and planning effective measures.

최근 제안된 탄소감축을 위한 조립 해체가 용이한 접합부는 주기적 하중을 가력하여 시험하였다. 시험체의 거동을 더 잘 이해하기 위해 “Tied Model”(볼트 접촉 면이 묶여 있음)과 “Bolt-slip Model”(접촉 면이 미끄러지고 분리됨)을 사용하여 3차원 유한요소(3D-FE) 해석을 수행하였다. Tied Model은 제안된 접합부가 강 접합(Rigid Joint)으로 거동할 경우 보의 소성 힌지가 발생하는 것을 시사한다. 반면, Bolt-slip Model은 제안된 접합부가 적절히 제조(간극 없이) 및 조립된 경우 강성 접합부의 약 0.5배의 에너지를 소산할 수 있음 을 시사한다. 그러나 시험 결과와 비교했을 때, 모멘트-회전 이력 곡선이 잘 맞지 않는 것으로 나타났으며, 이는 시험체의 제조 결함(약 5-10mm 간극)으로 인해 성능이 저하되었음을 시사한다. 그럼에도 불구하고 실험에서 관찰된 이력곡선의 핀칭 현상과 시험체의 파괴 모드는 서로 일치하였다.

In response to the global interest and efforts towards reducing plastic use and promoting resource recycling, there is a growing need to establish methods for recycling discarded fishing gear. In Korea, various technologies are being developed to recycle discarded fishing gear, but significant technical and policy challenges still remain. In particular, biodegradable gill nets require a pre-treatment process to separate biodegradable materials from other substances and to remove salt before recycling. Therefore, this study aims to develop a pre-treatment device for recycling biodegradable gill nets and to evaluate the feasibility of recycling them.

This study evaluates the potential of various coagulants to enhance the efficiency of total phosphorus removal facilities in a sewage treatment plant. After analyzing the existing water quality conditions of the sewage treatment plant, the coagulant of poly aluminium chloride was experimentally applied to measure its effectiveness. In this process, the use of poly aluminium chloride and polymers in various ratios was explored to identify the optimal combination of coagulants. The experimental results showed that the a coagulants combination demonstrated higher treatment efficiency compared to exclusive use of large amounts of poly aluminium chloride methods. Particularly, the appropriate combination of poly aluminium chloride and polymers played a significant role. The optimal coagulant combination derived from the experiments was applied in a micro flotation method of real sewage treatment plant to evaluate its effectiveness. This study presents a new methodology that can contribute to enhancing the efficiency of sewage treatment processes and reducing environmental pollution. This research is expected to make an important contribution to improving to phosphorus remove efficiency of similar wastewater treatment plant and reducing the ecological impact from using coagulants in the future.

농업에서 거친 토양 표면은 다양한 문제를 일으킨다. 물, 토양, 씨앗, 비료와 같은 자원을 낭비하여 생산비를 높이고 환경에도 부정적인 영향을 끼친다. 또, 농업 기계는 거친 토양에서 균형을 잡기 어려워 농부들의 편의성을 해치고, 장비의 내구성과 자율 주행 성능을 떨어뜨리는 등 정밀농업의 실현을 방해한다. 거친 토양 표면은 입자가 큰 토양으로 구성되어 있을 가능성이 높으며, 이는 식물 생장을 방해하고 물빠짐에도 영향을 준다. 거친 표토를 측정하는 방식은 농지 전체를 측정하기보단 일부 지점의 거칠기를 측정하여 나머지 지점의 거칠기를 추정하는 것이 다수다. 따라서, 본 연구는 무인비행체(UAV)를 이용해 효율적으로 표토 거칠기를 측정할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 실험은 경상남도 밀양시 부북면에서 40m 높이에서 180장, 86%의 중첩률로 획득한 항공 사진을 이용했다. 이미지 데이터를 바탕으로 만들어진 조밀 점군에서 파이썬으로 중심점으로부터 일정한 반경 이내에 있는 가까운 주변 8개 점을 선택하여 고도차를 이용하여 결과값을 계산하였다. TRI 지수, Roughness 지수, 표준편차 세 가지 지표는 계산 후 농지에 시각화되었다. 일부 지점에서 측정한 표토 거칠기를 바탕으로 나머지 농지에 대한 거칠기 값을 추정하는 방식과 달리, 본 연구는 모든 지점에서의 거칠기 지수를 점군 단계에서 습득할 수 있는 방식을 통해 측정의 정밀도를 높이고 농지 운영을 돕고자 하였다.

본 연구는 Diode Array Detector (DAD)가 장착된 고성능 액체 크로마토그래피(HPLC)를 이용하여 산초나무 잎에 함유된 chlorogenic acid와 hesperidin을 동시에 분석할 수 있는 표준 정량법 개발을 확립하고자 실시하였다. 산초나무 잎의 chlorogenic acid와 hesperidin은 MS/MS 분석 및 표준물질과의 유지시간(RT), UV 흡광도 비교를 통해 확인하였고, 산초나무 잎의 지표물질로 선정하였다. 개발한 분석방법은 지표물질을 대상으로 특이성, 정확성, 정밀도, 검출한계, 정량한계, 선형성에 대해 최적화하고 검증하였다. HPLC 분석으로 두 화합물에 대한 검량선은 각각 0.99% 이상의 높은 상관계수(r2)를 보였다. Chlorogenic acid의 전체 회수율은 106.82%이었고, hesperidin의 전체 회수율은 107.37%였다. Chlorogenic acid의 검출한계(LOD)는 0.271μg/ml, Hesperidin의 검출한계(LOD)는 0.005μg/ml였다. Chlorogenic acid의 일간정밀도는 0.102% (RSD%), Hesperidin의 일간정밀도는 1.038% (RSD%)였다. 본 연구에서 개발한 HPLC-DAD 분석방법은 기능성 원료 인정을 위한 분석기준을 충족하였다. 따라서 본 연구에서 확립한 HPLC 분석법은 향후 산초나무 잎에서 유래한 생리활성물질의 대량추출 및 관련제품을 개발할 때 원료 표준화에 적용가능할 것이다.

PURPOSES : As evaluation methods for road paving materials become increasingly complex, there is a need for a method that combines computational science and informatics for new material development. This study aimed to develop a rational methodology for applying molecular dynamics and AI-based material development techniques to the development of additives for asphalt mixtures. METHODS : This study reviewed relevant literature to analyze various molecular models, evaluation methods, and metrics for asphalt binders. It examined the molecular structures and conditions required for calculations using molecular dynamics and evaluated methods for assessing the interactions between additives and asphalt binders, as well as properties such as the density, viscosity, and glass transition temperature. Key evaluation indicators included the concept and application of interaction energy, work of adhesion, cohesive energy density, solubility parameters, radial distribution function, energy barriers, elastic modulus, viscosity, and stress-strain curves. RESULTS : The study identified key factors and conditions for effectively evaluating the physical properties of asphalt binders and additives. It proposed selective application methods and ranges for the layer structure, temperature conditions, and evaluation metrics, considering the actual conditions in which asphalt binders were used. Additional elements and conditions considered in the literature may be further explored, considering the computational demands. CONCLUSIONS : This study devised a methodology for evaluating the physical properties of asphalt binders considering temperature and aging. It reviewed and selected useful indicators for assessing the interaction between asphalt binders, additives, and modified asphalt binders and aggregates under various environmental conditions. By applying the proposed methods and linking the results with informatics, the interaction between asphalt binders and additives could be efficiently evaluated, serving as a reliable method for new material development.

In-beop-dang (因法堂) is a building type that can confirm the complex space composition of the hermitage in the late Joseon Period, which is designed to accommodate various functions such as Buddhist priesthood, living spaces, and auditoriums. These facts have been confirmed mainly through plan analysis in many previous researches. However, such a plan composition has the potential to lead to more in-depth research when dealt with consideration of the Korean traditional wooden structure. In particular, the composition of upper structure in In-beop-dang with Toi-maru in front of the On-dol room can be considered from the perspective of structural response to wooden architecture in the Joseon period after the introduction of Toi-maru. Based on the achievements of these prior studies, this paper was conducted to examine the compositional characteristics, including the upper structure of the Wha-jang-am (華藏庵) In-beop-dang. In order to examine the universal aspects of structural type changes to cope with the complex spatial composition of the In-beop-dang, the cases of an in-mountain hermitage of Kim Nyong-sa(金龍寺) Temple, Geum-seon-dae (金仙臺), Yang-jin-am (養眞庵), and Dae-sung-am (大成庵).

PURPOSES : In this study, a preliminary study on the optimal clustering techniques for the preprocessing of pavement management system (PMS) data was conducted using K-means and mean-shift techniques to improve the correlation between the dependent and independent variables of the pavement performance model. METHODS : The PMS data of Jeju Island was preprocessed using the K-means and mean-shift algorithms. In the case of the K-means method, the elbow method and silhouette score were used to determine the optimal number of clusters (K). Moreover, in the case of the mean-shift method, Scott’s rule of thumb and Silverman’s rule of thumb were used to determine the optimal cluster bandwidth. RESULTS : The optimal cluster sets were selected for the rut depth (RD), annual average daily traffic (AADT), and annual maximum temperature (AMT) for each clustering technique, and their similarities with the original data were investigated. Additionally, the correlation improvement between the dependent and independent variables were investigated by calculating the clustering score (CS). Consequently, the K-means method was selected as the optimal clustering technique for the preprocessing of PMS data. The K-means method improved the correlations of more variables with the dependent variable compared to the mean-shift method. The correlations of the variables related to high temperature—such as the annual temperature change, summer days, and heat wave days—were improved in the case wherein the AMT, a climate factor, was used as an independent variable in the K-means clustering method. CONCLUSIONS : The applicability of the clustering methods to preprocessing of PMS data was identified in this study. Improvements in the pavement performance prediction model developed using traditional statistical methods may be identified by developing a model using clustering techniques in a future study.

PURPOSES : The skid resistance between tires and the pavement surface is an important factor that directly affects driving safety and must be considered when evaluating the road performance. In especially wet conditions, the skid resistance of the pavement surface decreases considerably, increasing the risk of accidents. Moreover, poor drainage can lead to hydroplaning. This study aimed to develop a prediction equation for the roughness coefficient—that is, an index of frictional resistance at the interface of the water flow and surface material—to estimate the thickness of the water film in advance to prevent human and material damage. METHODS : The roughness coefficient can be changed depending on the surface material and can be calculated using Manning's theory. Here, the water level (h), which is included in the cross-sectional area and wetted perimeter calculations, can be used to calculate the roughness coefficient by using the water film thickness measurements generated after simulating specific rainfall conditions. In this study, the pavement slope, drainage path length, and mean texture depth for each concrete surface type (non-tined, and tined surfaces with 25-mm and 16-mm spacings) were used as variables. A water film thickness scale was manufactured and used to measure the water film thickness by placing it vertically on top of the pavement surface along the length of the scale protrusion. Based on the measured water film thickness, the roughness coefficient could be back-calculated by applying Manning's formula. A regression analysis was then performed to develop a prediction equation for the roughness coefficient based on the water film thickness data using the water film thickness, mean texture depth, pavement slope, and drainage path length as independent variables. RESULTS : To calculate the roughness coefficient, the results of the water film thickness measurements using rainfall simulations demonstrated that the water film thickness increased as the rainfall intensity increased under N/T, T25, and T16 conditions. Moreover, the water film thickness decreased owing to the linear increase in drainage capacity as the mean texture depth and pavement slope increased, and the shorter the drainage path length, the faster the drainage, resulting in a low water film thickness. Based on the measured water film thickness data, the roughness coefficient was calculated, and it was evident that the roughness coefficient decreased as the rainfall intensity increased. Moreover, the higher the pavement slope and the shorter the drainage path length, the faster the drainage reduced the water film thickness and increased the roughness coefficient (which is an indicator of the friction resistance). It was also evident that as the mean texture depth increased, the drainage capacity increased, which also reduced the roughness coefficient. CONCLUSIONS : As the roughness coefficient of the concrete road surface changes based on the environmental factors, road geometry, and pavement surface characteristics, we developed a prediction equation for the concrete pavement roughness coefficient that considered these factors. To validate the proposed prediction equation, a sensitivity analysis was conducted using the water film thickness prediction equation from previous studies. Existing models have limitations on the impact of the pavement type and rainfall intensity and can be biased toward underestimation; in contrast, the proposed model demonstrated a high correlation between the calculated and measured values. The water film thickness was calculated based on the road design standards in Korea—in the order of normal, caution, and danger scenarios—by using the proposed concrete pavement roughness coefficient prediction model under rainy weather conditions. Specifically, because the normal and caution stages occur before the manifestation of hydroplaning, it should be possible to prevent damage before it leads to the danger stage if it is predicted and managed in advance.