The Earthquake has been a global issue and the national policy (prevention - preparation - Response - Recovery - Education - Training) has been urgent needed. To minimize the casualties and property damage by the disaster and for the early recovery of the social function, the targets of national seismic performance are significant. The current level of science has limitations in predicting earthquakes. Many countries' experiences including the Japan are lessons for Research & Development for earthquakes.

This paper presents the dimensionless wall distance, y+ effect on SST turbulent model for wind turbine blade. The National Renewable Energy Laboratory (NREL) Phase VI wind turbine was used for the study, which the wind tunnel and structural test data has publicly available. The near wall treatment and turbulent characteristics have important role for proper CFD simulation. Most of the CFD development in this area is focused on advanced turbulence model closures including second moment closure models, and so called Low-Reynolds (low-Re) number and two-layer turbulence models. However, in many cases CFD aerodynamic predictions based on these standard models still show a large degree of uncertainty, which can be attributed to the use of the  -equation as the turbulence scale equation and the associated limitations of the near wall treatment. The present paper demonstrates the y+ definition effect on SST (Shear Stress Transport) turbulent model with advanced automatic near wall treatment model and Gamma theta transitional model for transition from lamina to turbulent flow using commercial ANSYS-CFX. In all cases the SST model shows to be superior, as it gives more accurate predictions and is less sensitive to grid variations.

목 적: 안경광학과 학생들의 대학생활 적응과 학과 적응을 성별에 따른 각각 다른 관점에서의 접근을 통해 부적응 학생들의 생활지도 및 진로지도에 좀 더 차별화되고, 입체적인 접근을 돕고자 한다. 방 법: 충청지역 안경광학과 3년제 대학생 156명과 4년제 대학생 187명으로 총 343명의 재학생을 대상으로 하였으며, 성별에 따라 대학생활 적응도와 학과 적응도를 비교 분석하였다. 결 과: 성별에 따른 대학생활 적응과 학과 적응에서 대학생활 적응도는 남학생은 3.24와 여학생은 3.12로 남학생이 다소 높은 대학생활 적응도를 나타내었으며, 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p=0.00). 인지적 차원과 정서적 차원의 적응도는 각각 남학생이 3.78과 2.51로 3.54와 2.19의 여학생 보다 다소 높은 학과 적응 도를 나타내었으며, 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p=0.00과 0.00). 환경적 차원의 적응도 에서도 남학생3.15와 여학생 3.04로 남학생이 다소 높은 적응도를 나타내었지만, 유의한 차이를 나타내지는 않았다. 결 론: 미래 전문 의료분야에서 일하게 될 남녀 안경광학과 학생들의 정서적 불안정성의 심각성을 안광학계 모두가 인지하고, 이에 대한 예방과 증진을 위해 지속적인 관심과 이에 대한 방안 모색이 필요할 것으로 판단된다.

본 연구는 임파워링 리더십과 혁신행동의 관계에서 다차원 저항의 매개효과를 실증적으로 규명하는 것에 목적이 있다. 연구에 활용된 자료는 서울과 경기도 지역 사기업 종사자를 대상으로 하였으며 분석에는 396명으로부터 응답된 자료가 활용되었다. 연구의 결과는 첫째, 임파워링 리더십은 건설적 저항과 혁신행동에 긍정적인 영향력이 있으며, 역기능적 저항에 부정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 다차원 저항(건설적 저항, 역기능적 저항)과 혁신행동의 관계에서 건설적 저항만이 혁신행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 규명되었다. 셋째, 다차원 저항의 매개효과에서는 건설적 저항만이 임파워링 리더십과 혁신행동의 관계를 부분 매개하는 것으로 구명되었다. 연구의 학문적 시사점으로는 첫째, 임파워링 리더십과 다차원 저항유형의 관계를 규명하여 리더십 연구영역에 부하 저항을 활용할 수 있는 근거를 제시하고 있다. 둘째, 임파워링 리더십과 혁신행동의 관계를 규명함으로써 연구결과를 다양한 선제적 행동으로 확대할 수 있는 논리를 제공하고 있다. 셋째, 기존의 단일차원 저항연구를 다차원 저항으로 확대하여 저항의 긍정적 효과제시하고 있으며, 아울러 건설적 저항의 매개 메커니즘을 규명함으로써 이 분야의 연구 확대에 의미있는 정보를 제공해 주고 있다. 실무적 측면에서도 임파워링 리더 육성과 건설적 저항을 흡수할 있는 제도적 장치의 필요성을 제안하고 있다.

원자력 인력의 원활한 공급과 체계적인 교육훈련은 원자력의 지속 가능한 발전과 원자력발전소의 안전 운전을 위한 중요한 과제이다. 이 논문은 국가적 차원의 원자력 교육훈련체계를 구축하기 위한 정책 구상을 제안하는 데 목적을 두고 있다. 이를 위해 한국 원자력 기관들에 대한 분석자료와 원자력 인력양성 방안에 대한 정부 문서들에 기초하여 원자력 인력과 교육훈련 체계 현황을 분석했다. 현재 한국의 원자력 교육훈련체계는 산 · 학 · 연 기관별 다양화와 분산화를 그 특징으로 하고 있다. 그러나 각 기관들 간의 체계적이고 통합적인 연계와 협력은 미약한 수준에 있고, 교육훈련 프로그램과 자원 배분 중복, 그로 인한 비효율 등의 문제도 제기되고 있다. 따라서 이 논문은 거시적인 정책 구상으로 국가적 차원의 원자력 교육훈련체계 모 델과 원자력 교육훈련을 관리 · 조정하는 콘트롤 타워를 제안하고 있다.

자동차와 복사기와 같은 제품의 보증범위는 일반적으로 보유기간 뿐만 아니라 작동 기간(주행거리, 복사매수 등)에 의해서도 제한된다. 이와 같은 제품의 보증데이터는 보 유기간과 작동기간, 두 가지 척도에 따라 신뢰성 분석을 진행할 수 있다. 본 논문에서는 두 가지 척도의 보증범위를 갖는 이차원 보증데이터를 이용한 신뢰 성 분석에 대한 동향연구를 진행하고자 한다. 이를 통해 이차원 보증데이터를 활용하 여 효과적으로 신뢰성 분석을 할 수 있는 연구방안을 제안하고자 한다.

많은 학문적인 경전 연구들은 경전의 내용과 의미를 중심으로 하는 의미론적 차원에만 초점을 맞추어온 반면, 경전 자체의 성스러운 지위를 강조하는 성상적 차원이나 의례를 통해 신자에게 의미 있는 결과를 유발하는 경전의 수행적 차원은 간과해왔다. 그러나 경전을 읽고 쓸 능력이 없는 신자들이 다수였던 근대이전 종교들의 사례에서 볼 수 있듯이, 정작 많은 종교인들의 삶에 경전의 내용은 그다지 중요하지 않은 경우가 많다. 따라서 경전 본문에만 집중하는 연구만 수행한다면, 윌프레드 캔트웰 스미스가 지적한 대로 경전이 종교인들에게 어떤 의미가 있고 어떤 역할을 하는지를 보지 못하게 된다. 이 논문은 종교인들이 경전을 이해하고 수용하는 방식, 나아가 경전을 이용하는 방식들을 밝힘으로써 경전의 성상적 차원과 수행적 차원을 설명한다. 많은 불교인들은 읽거나 쓰지 않고도 단지 불경을 소유하는 것만으로 경전의 성스러운 지위를 인식했으며, 한국 개신교 신자들은 성경을 읽는 의례를 통해 읽은 내용과 관련 없는 종교적인 체험을 했다. 경전의 성상적 차원과 수행적 차원은 종교인들이 경전을 인식하고 수용하는 다양한 방식들을 밝힘으로써 분명히 드러난다.

본 논문에서는 Russell의 감정차원 모델("A Circumplex Model")의 차원 축 중 Arousal 축의 요소(active, inactive) 간의 연관성을 파악하여 새로운 감정 표현 방식을 제안한다. Russell의 감정차원 모델은 arousal, valence의 2개의 축 위에 감정을 나타내는 단어(happy, joy, sad, 긴장 등)를 하나의 점으로 표현한다. 이런 Russell 모델은 감성과 학, HCI, 심리학 등 여러 분야의 연구에 가장 많이 사용되는 감정 차원이다. 하지만 기존의 연구(복합적 감정, 감 정과 감성, arousal 축과 valence 축의 차이점 등)에서는 Russell의 감정차원 모델은 표현방법의 수정이 필요하다고 주장하였다. 따라서 본 논문에서는 2개의 차원 축(arousal, valence) 중 arousal 축의 요소(active, inactive) 간의 연관 성을 확인하고 실험을 통하여 사용자들이 본인의 각성(arousal) 정도를 어떠한 방식으로 표현하는지 확인하여 Russell의 감정차원 모델의 새로운 표현 방식을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식을 이용하여 Russell 모델의 문제점을 보완하였으며, 기존 연구에 대한 근거가 될 수 있었다.

본 논문은 경면반사체의 3차원형상측정을 위한 광로분석과 효과적인 근사화 방법에 관한 것으로, 이를 위해 입사영상을 제공하는 LCD 조명과 CCD 카메라 및 경면반사체로 이루어진 비전시스템을 구성한 후, 기하학적 광로분석을 통해 반사체의 형상이 반사광의 광로에 주는 영향을 수식화한다. 제안된 방법은 반사체의 형상에 따라 취득된 영상에서 점광원의 상대적 위치가 변화되며 이 변화량을 이용하여 3차원정보를 추정하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 반사체의 3차원형상의 효과적 측정이 가능함을 보인다.

본 논문에서는 기존에 Russell의 감정차원 모델(A Circumplex model)상에서 데이터의 분산 값을 줄이고, 복합적 감정(mixed feelings)을 표현하는 새로운 방법을 제안한다. Russell의 감정차원 모델은 감정을 뜻하는 단어(기쁨, 슬픔, 행복, 신남 등)를 제시한 뒤, 자가진단방식(SAM)을 이용하여 단어들의 평균과 분산을 구하고, 각 단어들을 PAD차원(Pleasure, Arousal, Dominance)에 하나의 점으로 표시한다. 하지만 다른 연구자에 의하여 Russell모델의 문제점으로 각 단어들의 분산 값이 커서 데이터의 신뢰도나 정확성이 떨어지며, Russell의 모델의 구조에선 복합 적 감정(mixed feelings)을 표현할 수 없는 등의 문제점들이 지속적으로 제기되었다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 보완하기 위해 설문 방식의 변화를 통해서 실험을 진행하여, 데이터의 분산 값을 줄일 수 있었다. 또한 복합적 감정을 유발할 수 있는 실험을 통해 감정 상태의 긍정적/부정적인 부분의 관계를 확인해보고, Russell모델에서도 복합적 감정을 표현할 수 있음을 입증하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 기존의 연구에서 보다 신뢰도와 정확도가 높은 데이터를 얻을 수 있으며, Russell모델을 적용시키기 어려웠던 생체신호, 복합적 감정, 실감 방송 등의 여러 분야에 적용 시킬 수 있다.

Recently, products that a have 3-dimensional(3D) micro structure have been in wide use. To fabricate these 3D micro structures, several methods, such as stereo lithography, reflow process, and diffuser lithography, have been used. However, these methods are either very complicated, have limitations in terms of patterns dimensions or need expensive components. To overcome these limitations, we fabricated various 3D micro structures in one step using a pair of diffusers that diffract the incident beam of UV light at wide angles. In the experiment, we used positive photoresist to coat the Si substrate. A pair of diffusers(ground glass diffuser, opal glass diffuser) with Gaussian and Lambertian scattering was placed above the photomask in the passage of UV light in the photolithography equipment. The incident rays of UV light diffracted twice at wider angles while passing through the diffusers. After exposure, the photoresist was developed fabricating the desired 3D micro structure. These micro structures were analyzed using FE-SEM and 3D-profiler data. As a result, this dual diffuser lithography(DDL) technique enabled us to fabricate various microstructures with different dimensions by just changing the combination of diffusers, making this technology an efficient alternative to other complex techniques.

소셜 미디어의 급속한 발달로 인해 사용자가 생성한 텍스트 데이터가 급증하고 있다. 오피니언 마이닝에서는 이러한 사용자의 텍스트를 분석하여 사용자의 의견을 추출하고 있다. 특히 오피니언 마이닝의 세부 분야인 정서분석에서는 텍스트에서 사용자의 정서를 추출하는 것이 주된 목적인데, 이를 위해서는 정서 단어 목록 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 소셜 미디어의 정서 분석을 위해서 대표적인 소셜 미디어인 페이스북 텍스트를 사용하여 정서 단어 목록을 구축하였다. 페이스북 텍스트로부터 데이터를 수집한 후 정서 단어를 선별하고 설문을 통하여 정서가와 활성화 차원을 측정하였다. 그 결과 정서가, 활성화 차원을 포함한 267개 정서 단어 목록을 구축하였다.

본 연구는 음성 인식기에서 일반적으로 사용되는 음향적 특징인 MFCC, LPC, 에너지, 피치 관련 파라미터들을 이용하여 자연스러운 음성의 정서를 범주 및 차원으로 얼마나 잘 인식할 수 있는지 살펴보았다. 자연스러운 정서 반응 데이터를 얻기 위해 선행 연구에서 이미 타당도와 효과성이 밝혀진 정서 유발 자극을 사용하였고, 110명의 대학생들에게 7가지 정서 유발 자극을 제시한 후 유발된 음성 반응을 녹음하여 분석에 사용하였다. 각 음성 데이터에서 추출한 파라미터들을 독립변인으로 하여 선형 판별 분석(LDA)으로 7가지 정서 범주를 분류하였고, 범주 분류의 한계를 극복하기 위해 단계별 다중회귀(stepwise multiple regression) 모형을 도출하여 4가지 정서 차원(valence, arousal, intensity, potency)을 가장 잘 예측하는 음성 특징 파라미터를 산출하였다. 7가지 정서 범주 판별율은 평균 62.7%이었고, 4 차원 예측 회귀모형들도 p<.001수준에서 통계적으로 유의하였다. 결론적으로, 본 연구 결과는 자연스러운 감정의 음성 반응을 분류하는데 유용한 파라미터들을 선정하여 정서의 범주와 차원적 접근으로 정서 분류 가능성을 보였으며 논의에 본 연구의 개선방향에 대해 기술하였다.

전단벽-골조 구조시스템의 구조적인 거동은 휨거동하는 전단벽과 전단거동하는 골조의 상호작용에 의하여 결정된다. 이러한 전단벽-골조 구조물의 거동특성을 효과적으로 고려하기 위하여 선행 연구에서는 2차원 T형 강체를 사용한 단순 해석 모델을 제안하였다. 본 논문에서는 이를 바탕으로 편심코어를 가진 전단벽-골조 구조물에 대한 효율적인 해석모델을 제안한다. 2차원 등가모델을 3차원으로 확장하여 비틀림 거동을 고려할 수 있도록 하였고, 그 결과 제안하는 등가모델이 편심코어를 가지는 전단벽-골조 구조물에도 적용가능 하도록 하였다.

본 연구에서는 고층 전단벽-골조 구조시스템의 효율적인 해석모델을 제안하였다. 전단벽-골조구조시스템은 휨거동하는 전단벽과 전단거동하는 골조로 구성된다. 그리고 전단벽-골조구조시스템의 변형형상은 골조와 전단벽의 상호작용으로 결정된다. 효율적인 해석모델에서는 이러한 거동특성을 반영되어야 하므로 골조와 전단벽을 분리하여 동적인 거동특성을 반영할 필요가 있다. 본 연구에서는 벽체부와 골조부를 분리하기 위하여 T형 강체를 전단벽의 위치에 대체하는 방법을 사용하였다. 분리한 벽체부와 골조부 각각의 등가모델을 구성한 후 결합시키는 방법으로 고층 전단벽-골조구조시스템의 등가모델을 완성하였다. 제안한 등가모델의 정확성과 효율성을 검증하기 위하여 고층의 전단벽-골조 구조물의 시간이력해석을 수행하였고, 그 결과 제안한 등가모델이 해석시간과 컴퓨터 메모리를 현저하게 줄이면서도 정확한 결과를 도출하였다.

멀티미디어의 개발에 따라 가상 영상에 대한 실사적인 색 표현이 가능해졌다. 이로 인해 영상에서 물체를 표현하기 위해 빛과 표면의 특성을 기반으로 색을 표현하는 렌더링 기법들이 개발되고 있다. 빛과 표면의 물리적인 상호작용을 모델링하는 과정에서 각각에 대한 분광 특성에 대한 정보가 정확하다면 결과영상은 정확하게 표현할 수 있다. 그러나 기존의 렌더링 응용은 단순한 RGB 기반 3차원을 이용하여 벡터의 성분별 합과 곱으로 빛과 표면의 분광 특성을 표현하고 상호작용을 모델링하기 때문에 실제적인빛-표면 상호 작용과 수학적인 연산이 일치하지 않는다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 특성함수 기반의 기저함수를 이용하여 단순한 연산으로 빛-표면 상호작용을 계산할 수 있는 표면 반사율 모 델 기법을 제안한다.

This paper presents a new feature representation method, named two- dimensional orthogonalized Fisher discriminant analysis(2D-OFD). The method adopts the 2D-LDA and orthogonalization of Fisher vector. It produces the small size scatter matrix than 1D method. Therefore it can evaluate the scatter matrix accurately. In addition, it is not suffered from small sample size problem. The orthogonalization eliminates the linear dependences among Fisher's discriminant vectors. As a result, it promotes the discriminant capability of the 2D-LDA. The proposed method is tested on the ORL face image database. We test our method 10 times. For each experiment, five training images are randomly chosen each person and the other five images are used for testing. The test show that the average recognition rate is 96.2%. When the image is downsampled to 28x23 matrix to reduce the computational complexity, the average recognition rate is 95.9%.