2021년 7월 자치경찰제가 실시되면서, 지역 안전에 대한 관심이 고조 되었다. 지금까지 지역 안전은 전통적 의미의 치안 관점에서 접근하였으 나, 안전에 대한 여성의 두려움이 증가하면서, 지역에서의 안전이 더이상 치안의 차원에 머무를 수 없게 되었다. 그러나, 지역 안전을 확인할 수 있는 안전지표는 안전에 대한 취약성을 주로 측정하고 있어, 여성의 범 죄에 대한 두려움이나 예방적 차원의 지표는 포함되어 있지 않았다. 따 라서, 본 연구는 지역의 안전을 측정할 수 있는 새로운 안전지표의 구성 이 필요하며, 새로운 안전지표는 성인지적 관점의 적용으로부터 출발하 였다. 새로운 안전지표는 기존 안전이론과 함께 성인지 감수성 이론에 기반하여, 4개 영역 22개 지표를 구성하였다. 이 연구는 새로운 안전지 표를 개발하기 위한 것으로 지표가 적합한지를 탐색적으로 조사하였다. 이를 위해 성인지 전문가와 자치경찰 전문가를 대상으로 델파이 조사를 실시한 후 적합한 지표를 제시하였다. 조사 결과, 영역별 적합도는 높은 편이었고, 22개 세부 지표 가운데 14개 지표는 적합, 1개 지표는 부적 합, 7개 지표는 고려할 필요가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 향 후 자치경찰제 실시에 따른 지역 안전 지표를 구성하는 데 기여할 것으 로 기대할 수 있다.

This study aimed to assess and determine the optimal model for predicting the full bloom date of ‘Fuji’ apples across South Korea. We evaluated the performance of four distinct models: the Development Rate Model (DVR)1, DVR2, the Chill Days (CD) model, and a sequentially integrated approach that combined the Dynamic model (DM) and the Growing Degree Hours (GDH) model. The full bloom dates and air temperatures were collected over a three-year period from six orchards located in the major apple production regions of South Korea: Pocheon, Hwaseong, Geochang, Cheongsong, Gunwi, and Chungju. Among these models, the one that combined DM for calculating chilling accumulation and the GDH model for estimating heat accumulation in sequence demonstrated the most accurate predictive performance, in contrast to the CD model that exhibited the lowest predictive precision. Furthermore, the DVR1 model exhibited an underestimation error at orchard located in Hwaseong. It projected a faster progression of the full bloom dates than the actual observations. This area is characterized by minimal diurnal temperature ranges, where the daily minimum temperature is high and the daily maximum temperature is relatively low. Therefore, to achieve a comprehensive prediction of the blooming date of ‘Fuji’ apples across South Korea, it is recommended to integrate a DM model for calculating the necessary chilling accumulation to break dormancy with a GDH model for estimating the requisite heat accumulation for flowering after dormancy release. This results in a combined DM+GDH model recognized as the most effective approach. However, further data collection and evaluation from different regions are needed to further refine its accuracy and applicability.

한반도는 주변국의 안보정세 변화, 북한의 미사일 도발, 병역자원의 급 감, 민간 생활지역 확장으로 훈련장 부족 및 민원증가, 안전사고 등 많은 도전요인에 직면해 있다. 특히 군사대비태세의 근간이라 할 수 교육훈련을 위한 여건은 매우 심각한 수준이다. 이를 극복하기 위해 국방 분야에서는 4차산업혁명 기술을 적용한 LVCG 과학화 훈련체계를 구축하여 추진하고 있다. LVCG 과학화 훈련은 Live 체계(실기동훈련, KCTC), Virtual 체계 (가상현실), Constructive 체계(전투모의), Game 체계(게임) 등을 활용하 여 언제 어디서든지 실전과 같은 훈련 경험이 가능하며, 훈련 결과에 대한 데이터를 활용하여 객관적 평가가 가능하다. 따라서 AI, AR, VR 등 과학기 술의 발달을 기회요인으로 활용하여 체계별 성능을 개량하고 LVCG 체계 를 하나의 환경에서 운용할 수 있는 합성훈련환경(STE)을 구축하여 실전 과 같은 훈련이 되도록 해야 한다.

Determining the size or area of a plant's leaves is an important factor in predicting plant growth and improving the productivity of indoor farms. In this study, we developed a convolutional neural network (CNN)-based model to accurately predict the length and width of lettuce leaves using photographs of the leaves. A callback function was applied to overcome data limitations and overfitting problems, and K-fold cross-validation was used to improve the generalization ability of the model. In addition, ImageDataGenerator function was used to increase the diversity of training data through data augmentation. To compare model performance, we evaluated pre-trained models such as VGG16, Resnet152, and NASNetMobile. As a result, NASNetMobile showed the highest performance, especially in width prediction, with an R_squared value of 0.9436, and RMSE of 0.5659. In length prediction, the R_squared value was 0.9537, and RMSE of 0.8713. The optimized model adopted the NASNetMobile architecture, the RMSprop optimization tool, the MSE loss functions, and the ELU activation functions. The training time of the model averaged 73 minutes per Epoch, and it took the model an average of 0.29 seconds to process a single lettuce leaf photo. In this study, we developed a CNN-based model to predict the leaf length and leaf width of plants in indoor farms, which is expected to enable rapid and accurate assessment of plant growth status by simply taking images. It is also expected to contribute to increasing the productivity and resource efficiency of farms by taking appropriate agricultural measures such as adjusting nutrient solution in real time.

As aerial application increasing, with social concerning in pesticide drift rises, so this study attempts to establish a test bench that can repeatedly and continuously evaluate this. To this end, this study first analyze ISO 22866 and ASABE S561.1 among the international standard test methods related to pesticide fugitive evaluation. A test bench was established at the Naju practice field of Chonnam National University in accordance with international standards, and field tests were carried out (ISO 22866, ASABE S561.1) to verify effectiveness. A test bench that established in this study and a pesticide drift recovery protocol by aerial application can improve the experimental environment where field experiments were complex and it was difficult to achieve the same conditions. In addition, it will be possible to construct a database of pesticide drift that takes into account various factors that affect pesticide drift substances, which is expected to improve the reliability of the data, as well as quantitative evaluation of pesticide drift in the air.

High-strength low-alloy steel is one of the widely used materials in onshore and offshore plant engineering. We investigated the alloying effect of solute atoms in α-Fe based alloy using ab initio calculations. Empirical equations were used to establish the effect of alloying on the Vicker’s hardness, screw energy coefficient, and edge dislocation energy coefficient of the steel. Screw and edge energy coefficients were improved by the addition of V and Cr solute atoms. In addition, the addition of trace quantities of V, Cr, and Mn enhanced abrasion resistance. Solute atoms and contents with excellent mechanical properties were selected and their thermal conductivity and thermal expansion behavior were investigated. The addition of Cr atom is expected to form alloys with low thermal conductivity and thermal expansion coefficient. This study provides a better understanding of the state-of-the-art research in low-alloy steel and can be used to guide researchers to explore and develop α-Fe based alloys with improved properties, that can be fabricated in smart and cost-effective manners.

본 연구에서는 한옥의 해석모델 구축을 지원하고, 구축된 해석모델의 활용도를 높이고자 이를 활용한 가상현실 소프트웨어를 개발 하였다. 한옥의 구조해석 모델은 범용 구조해석 소프트웨어인 midas Gen으로 생성하고, 이를 문자기반 입력파일로 변환한 후 본 연구 에서 개발된 소프트웨어에서 한옥 해석모델의 검토에 필요한 자료들을 저장한다. 개발된 가상현실 소프트웨어 내에서 3차원으로 표 현된 한옥의 해석모델은 시점을 변경하며 살펴볼 수 있고 특정 부재를 선택하여 관련된 자료를 확인할 수 있다. 이러한 과정을 통해 해 석모델의 오류를 확인 및 수정하여 완결된 해석모델을 구축할 수 있다. 개발된 소프트웨어는 3개의 한옥 사례에 적용하여 그 적용성 과 효용성을 검증하였으며, 구조분야 이외의 타 분야에서도 활용될 수 있다.

현대의 방탄 장갑은 우수한 관통 저항성을 갖추어야할 뿐만 아니라 군인과 군용차량의 기동성이 확보되어야 하기 때문에 경량화가 중요한 개발 요소가 되었다. 이종 적층 평판 구조의 방탄 장갑의 방탄 성능은 동일 중량 대비 구성 재료의 배열에 따라 달라진다. 본 논 문에서는 케블라, 초고분자량 폴리에틸렌 그리고 에바 폼으로 구성된 방탄 장갑의 적층 배열에 따른 방탄 성능을 분석한다. 구성 재료 의 두께가 5mm와 6.5mm인 두 가지 경우에서 6가지 적층 배열에 대하여 7.62 × 51mm NATO 탄환의 M80 탄을 856m/s의 속도로 충돌 시키는 피탄 해석을 수행하였다. 방탄 성능을 평가하기 위해 이종 적층 평판을 관통한 발사체의 잔류 속도와 잔류 에너지를 측정하였 다. 시뮬레이션 결과를 통해 케블라, 초고분자량 폴리에틸렌, 에바 폼의 배열 순서를 갖는 적층 구조가 동일 중량에 대해 가장 우수한 방탄 성능을 가짐을 확인하였다.

Rapid and accurate detection of pathogenic bacteria is crucial for various applications, including public health and food safety. However, existing bacteria detection techniques have several drawbacks as they are inconvenient and require time-consuming procedures and complex machinery. Recently, the precision and versatility of CRISPR/Cas system has been leveraged to design biosensors that offer a more efficient and accurate approach to bacterial detection compared to the existing techniques. Significant research has been focused on developing biosensors based on the CRISPR/Cas system which has shown promise in efficiently detecting pathogenic bacteria or virus. In this review, we present a biosensor based on the CRISPR/Cas system that has been specifically developed to overcome these limitations and detect different pathogenic bacteria effectively including Vibrio parahaemolyticus, Salmonella, E. coli O157:H7, and Listeria monocytogenes. This biosensor takes advantage of the CRISPR/Cas system's precision and versatility for more efficiently accurately detecting bacteria compared to the previous techniques. The biosensor has potential to enhance public health and ensure food safety as the biosensor’s design can revolutionize method of detecting pathogenic bacteria. It provides a rapid and reliable method for identifying harmful bacteria and it can aid in early intervention and preventive measures, mitigating the risk of bacterial outbreaks and their associated consequences. Further research and development in this area will lead to development of even more advanced biosensors capable of detecting an even broader range of bacterial pathogens, thereby significantly benefiting various industries and helping in safeguard human health

막 축전식 탈염 공정(membrane capacitive deionization, MCDI)은 이온교환막을 다공성 전극과 함께 사용하여 탈 염 효율을 향상시킬 수 있는 CDI 공정의 변형이다. 이온교환막은 MCDI의 성능에 큰 영향을 미치는 핵심 구성요소이다. 본 연구에서는 MCDI의 탈염 효율을 크게 향상시킬 수 있는 이온교환막의 최적 제조 인자를 도출하고자 하였다. 이를 위해 PE 다공성 필름의 세공에 단량체를 충진하고 in-situ 광중합을 진행하여 세공충진 이온교환막(pore-filled ion-exchange membranes, PFIEMs)을 제조하였다. 실험 결과, 제조된 PFIEMs은 다양한 탈염 및 에너지 변환 공정에 적용할 수 있는 수준의 우 수한 전기화학적 특성을 나타내었다. 또한, MCDI 성능과 막 특성 인자와의 상관성 분석을 통해 막의 가교도를 제어하여 막 의 전기적 저항이 충분히 낮은 범위에서 이온 선택 투과성을 최대화하는 것이 MCDI의 성능 향상을 위해 가장 바람직한 막 제조 조건이라는 결론을 얻었다.

가스 분리 방법 중에서도, 멤브레인을 이용한 CO2 포집 및 분리는 지속적으로 개발되고 있는 꾸준히 성장하는 분 야이다. 이온성 액체(IL) 기반 복합 막은 CO2를 분리하는 데 있어 우수한 성능값을 보여준다. 유사하게, 다양한 공중합체/IL 복합막 또한 향상된 성능을 보여준다. 이러한 공중합체/IL 복합만에 산화그래핀과 같은 필러를 첨가하면 IL과 유기 필러 사 이에서 발생하는 강한 상호작용으로 인해 필러의 효과가 더욱 향상되며, 이는 결과적으로 CO2의 친화도, 선택도 및 흡착과 같은 요소를 향상시킨다. 금속-유기 구조체(MOF)를 사용하는 공중합체/IL 복합 막은 향상된 CO2 투과도를 보여주었다. 이 총설에서는 이온성 액체와 공중합체복합막의 다양한 조합에 따른 이산화탄소분리성능에 대한 상관관계를 논의한다.

본 연구는 대표적인 신유물론 학자인 Karen Barad의 행위적 실재론을 중심 으로 ICF에서 제시하는 코치의 8가지 핵심역량을 분석하고, 기후변화와 환경위 기에 대응하는 4세대 코칭을 위한 그 철학적인 기반을 제시하고자 탐색적 연구 를 실시하였다. 신유물론은 현대사상의 총아로 급부상하고 있으며, 그 대표 주 자인 Karen Barad의 행위적 실재론은 삶의 만남을 강조한다. Barad의 신유물론 적 관점에서 본 ICF 핵심역량의 개정은 첫째, 윤리-존재-인식론적 관점에서 응 답하는 실천적 존재로서 윤리적 책임을 강조한다. 둘째, 핵심역량이 명사형에서 동사형으로의 변형하여, 행위역능의 실천적 현상으로서 하기(doing)와 되기 (being)를 강조한다. 이 외에도 8가지 핵심역량은 Karan Barad가 이야기한 행위 적 실재론의 적용 가능성을 열어두었다. 단, 코치의 핵심역량이 인간중심적 세 계관에서 머물러 있고, 코치와 고객의 만남이 얽힘과 내부-작용에 집중하기 보 다는 이분법적 상호작용에 머물러 있는 한계점을 가지고 있다. 따라서 향후 기 후 및 생태계 위기에 대응-능력을 가지고 접근할 수 있는 핵심역량 및 코칭모델 의 제안이 필요할 것이며, 본 연구는 신유물론이라는 철학적 관점에서 코칭 핵 심역량과의 첫 만남을 시도하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.

본 연구의 목적은 긍정조직 구축을 위한 강점기반 코칭프로그램을 개발하여 콜센터 조직의 긍정성을 높이는 데 있다. 본 연구에서는 문헌고찰, 콜센터 상담사의 조직에 대한 긍정성 인식 및 요구 도 조사를 기반으로 프로그램의 시안을 개발하였고, 전문가의 적절성 및 예비연 구를 통해 프로그램의 최종안을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 긍 정적인 조직이 형성되는 요인인 긍정정서 확장, 긍정정서 탐구, 긍정정서 활용, 긍정적 관계형성을 위한 활동으로 14회기로 구성하였다. 교육내용은 긍정조직 구축을 지원할 수 있도록 강의, 강점진단, 코칭실습 등 다양한 방법들을 도입하 고, 경청, 질문, 인정과 피드백 등의 코칭기술을 세부 내용에 맞게 적용하였다. 본 연구에서 개발한 긍정조직 구축을 위한 코칭프로그램은 긍정심리 강점을 활용한 프로그램 내용과 방법의 기초연구로서, 코칭스킬과 코칭대화 모델을 접 목한 코칭프로그램을 개발하여 긍정조직 구축을 위한 조직 구성원의 역량을 강 화시켰다는 점에서 의의가 있다.

본 연구는 국내의 한우 개량에 있어서 정확한 혈통 정보가 중요해짐에 따라 고밀도 Single Nucleotide Polymorphism (SNP) chip의 SNP 정보들을 활용한 친자 확인으로 혈통 정보의 신뢰도 향상에 기여하고자 실시하였다. 이미 혈통 정보가 확인되고 Microsatellite (MS) 유전자형으로 친자 여부가 확인된 14개의 가계, 318두로 친자 확인 분석을 하였다. Call rate 100%인 마커들을 활용한 친자 확인 분석 결과, 9두가 모 부정, 19두가 완전 부정으로 총 28두가 부정으로 판정되었고, 이는 부모의 SNP 정보에서 나올 수 있는 조합과 다른 자식의 유전자형이 확인되었다. 이후, 친자 확인 정확도 향상을 위해 call rate와 minor allele frequency (MAF)를 기준으로 SNP 마커 수를 증가시켜 분석하였으나 부정으로 판정되는 개체들이 추가적으로 발생하였고, 이는 SNP 정보의 결측치 증가 및 자식의 유전자형 변이로 인한 것으로 판단된다. 따라서 고밀도 SNP chip을 활용한 친자 확인 분석에는 보다 신중한 접근이 필요하며, 본 연구 결과는 고밀도 SNP 정보를 이용한 친자 확인 연구에 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

PURPOSES : The purpose of this study was to evaluate the common performance of asphalt pavements, determine the timing of preventive maintenance, and determine the optimal timing of application of the preventive maintenance methods by analyzing PMS data. METHODS : Using PMS data on asphalt pavement performance on highways, we derived the major damage factors and evaluated them according to the public period and traffic level. Among the factors evaluated, we determined those that could be improved by preventive maintenance, calculated the amount of change annually, and derived the timing of the application of the preventive maintenance method through correlation analysis. RESULTS : Among highway PMS data factors, crack variation was found to affect preventive maintenance, which increased rapidly after five years of performance. Traffic analysis showed that changes increased rapidly in the fifth, sixth, and seventh years when AADT exceeded 20,000, exceeded 10,000, and was under 10,000, respectively. Analysis of the amount of crack variation according to the pavement type showed that crack variation increased rapidly in the overlay section compared to the general AP section. CONCLUSIONS : Crack variation is the performance factor that was expected to be effective in preventive maintenance, and the PMS data showed that the initial application time of the preventive maintenance method varied by one year, depending on the traffic volume.

본 연구의 목적은 신중년에게 맞춤화된 사회적 참여를 위한 미디어 리터러시 교육 프로그램을 개발하고 그 효과를 입증하는 것이다. 본 연구에서는 교육의 효과 및 현장 적용 가능성 평가 도구로 용이한 ADDIE 모형을 기반으로 선행연 구 분석을 통해 교육 프로그램을 개발하였다. 이후 전문가 평가를 거치며 내적 타당성을 확보하였으며, 120명의 은퇴(예정)자를 대상으로 총 8차시에 걸친 교 육에 적용하였다. 외적 타당화 과정에서는 신중년 학습자들의 미디어 리터러시 역량에 대한 사전-사후 검사를 진행하였고, 대응표본 t검정을 통해 미디어 리터 러시 역량이 통계적으로 유의미하게 향상되었음을 확인하였다. 또한, 공변량분 석을 통해 학습자의 나이와 학력이 미디어 리터러시 역량 변화에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하였다. 마지막으로, 내용 분석을 통해 신중년 학습자들의 서술 형 응답을 면밀히 검토한 결과, 사회적 참여 의지가 긍정적인 방향으로 변화되 었음을 확인하였다. 본 연구는 신중년의 미디어 리터러시 역량 강화, 사회적 참여를 위한 SNS 활 용 방안, 지역 사회 홍보 방안을 총체적으로 반영하여 교육 프로그램을 개발하 였다는 점, 개발된 교육 프로그램을 실제 교육 현장에 적용하였을 때 미디어 리 터러시 함양과 사회적 참여 의지에 유의미한 차이를 확인하였다는 점에 의의를 지닌다.

Industrial complexes are areas where manufacturing companies are integrated, and logistics between tenant companies play a very important role, but idle resources can occur depending on the situation if each company operates independently. Accordingly, this study aimed to reduce overall logistics costs and increase corporate productivity by looking at ways to share and utilize logistics resources such as warehouses and transportation equipment to efficiently utilize logistics resources in industrial complexes and implementing a logistics sharing platform that can share these idle resources. To this end, this study conducted a research survey on the logistics status of manufacturing companies in Ulsan-Mipo Industrial Complex, based on this analysis, the necessity of logistics resource types and utilization of industrial complex resident companies, and based on this, a service model for logistics resource sharing was studied. In addition, it was intended to analyze the operational characteristics of the existing logistics system to derive improvements and to derive optimal measures to utilize information on shared idle resources. This study confirmed the importance of sharing and utilizing idle resources to optimize logistics resources in industrial complexes, and is expected to contribute to reducing logistics costs and increasing logistics efficiency of tenant companies.

우리나라는 삼면이 바다로 이루어져 있고, 이에 따라 많은 해양 시설로 인한 위험유해물질이 배출되고 있으나, 배출관리 및 규제 시스템이 미비한 상황이다. 따라서, 위험유해물질(HNS) 관리를 위하여 효율적으로 데이터를 수집할 수 있는 시스템이 필요하 다. 본 연구에서는 HNS 데이터를 효율적으로 관리 및 저장하기 위한 데이터 표준화 시스템을 설계하고 이의 표준화 방안을 제시하고 자 한다.

HNS(Hazardous and Noxious Substances)는 해양환경에 유입될 경우 인간 및 해양생물에게 해를 끼치거나, 해양시설에 부식 등의 손상을 입히거나 기타 해역의 이용을 방해할 수 있다. HNS의 규제나 관리를 위해서는 과학적인 방법을 통하여 우선순위 대상의 선정이 필요하며 이러한 방법론으로 CRS(Chemical Ranking and Scoring)기법이 전세계적으로 개발되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 해양산업시 설로부터 해양환경으로 배출되는 HNS의 체계적 관리를 목적으로 국내외 CRS 체계를 비교 분석하였으며, 이를 통하여 우선순위 선정 도 출체계를 확립하고 연구대상 지역 및 대상시설을 선정하고 우선순위 선정체계 주요인자를 도출하였다. 또한 주요인자별 세부인자 및 정 량적 배점체계를 구축하였다. 주요인자는 각각 사회적 관심과 이슈(20점), 물질거동(10점), 노출가능성(30점), 독성(35점), 해양이용에의 영 향(5점)을 상대적으로 부여하였으며, 독성과 물질거동 세부인자의 곱을 통하여 100점만점으로 환산가능하도록 적용하였으며, 불확실성점 수(Uncertainty score)와 불확실성 비율(Uncertainty ratio)와 혼합물에 대한 고려방안을 제시하였다. 본 연구결과는 해양산업시설로부터 배출/ 유출되는 HNS 관리를 위하여 우선순위 선정시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.