This study integrates TabTransformer and CTGAN for predicting job satisfaction among South Korean college graduates. TabTransformer handles complex tabular data relationships with self-attention, while CTGAN generates high-quality synthetic samples. The combined approach achieves an accuracy of 0.85, precision of 0.83, recall of 0.82, F1-score of 0.82, and an AUC of 0.88. Cross-validation confirms the model's robustness and generalizability with a mean accuracy of 0.85 and a standard deviation of 0.008. The integration of TabTransformer and CTGAN enhances predictive accuracy and model generalizability, providing valuable insights for employment policy and research.

Palytoxin (PLTX)는 자연계 해양생물독소 중 가장 강력 한 독소로, 전 세계적으로 관리되지 않는 해양생물독소이 다. PLTX는 Oetreopsis, Palythoa, Trichodesmium sp. 등에 서 발견된다. 이러한 해양생물독소가 식용 해산물에서 발 견될 경우, 공중보건에 심각한 위험을 초래할 수 있다. 기 후변화로 인한 Ostreopsis sp.의 서식지 확장은 국내 수산 식품의 PLTX 오염에 대한 우려를 불러일으킬 수 있다. 따 라서, 본 연구에서는 국내에 유통되는 국내산 패류에서 PLTX의 오염도 수준을 분석하였다. 그 결과, 실제 시료에 서는 PLTX의 유의미한 농도가 검출되지 않았다. 이러한 결과는 국내에서 생산되는 패류는 PLTX에 오염되지 않았 음을 기기분석법으로 확인하였으며, 이는 패류 섭취에 대 한 안전성을 제공한다.

본 논문에서는 15차 bézier 곡선을 사용하여 기존의 연구보다 더 유연한 빔 형상을 설계하고, 더 넓은 설계 공간에서 최적 설계를 수 행하여 최적의 열전도도를 갖는 빔 형상을 설계한다. 설계 공간이 넓어지면 그 만큼 계산양이 증가하게 되는데, 고차원 변수 공간에서 효율적으로 작동하는 인공신경망을 사용하여 최적 설계를 가속화하여 계산 한계를 극복하였다. 더 나아가 최적의 탄성계수를 갖는 빔의 형상과 비교하였으며 열전도와 탄성학 사이의 수학적 유사성을 이용하여 빔 형상을 설명한다. 본 연구에서는 인공지능을 활용 한 형상 최적설계를 통해 기존의 한계를 뛰어넘는 격자구조의 빔 형상을 제안한다. 먼저, SC(Simple Cubic), BC(Body Centered Cubic) 격자 구조 빔 형상을 bézier 곡선으로 모델링하고 bézier 곡선의 제어점 좌표를 무작위로 설정하여 학습데이터를 확보하였다. NN(Neural Network) 및 GA(Genetic Algorithm)를 통해 우수한 유효 열전도도를 가진 빔 형상을 생성하여 최적의 빔 형상을 설계하였 다. 본 연구를 통해 추후 다양한 열 조건에서 격자구조의 적절한 구조적 해답을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 북한이 2024년을 전쟁 준비 완성의 해로 선언하고 연이어 미사일을 발사하여 안보를 위협하는 상황에서, 빅데이터 분석을 활용하 여 한국 언론보도와 포털 사이트에 나타난 북핵 및 미사일 위협에 대한 담론과 인식의 특성을 실증적으로 분석하고, 그에 따른 시사점을 도출하 는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 국내 주요 언론보도와 포털 사이트에 서 총 33,318건의 데이터를 수집하여, TF-IDF 분석을 통해 상위 50개 의 주요 키워드를 도출하고, 사회연결망 분석을 통해 각 키워드 간의 연 결 정도와 구조를 파악하였다. 분석 결과, 러시아-우크라이나 전쟁, 이스 라엘-하마스 전쟁 등 국제적 안보 불안과 동북아에서의 북-러 군사협력 및 한-미-일 군사협력의 대립 구도 등이 사회적 담론 형성에 큰 영향을 미친 것으로 나타났다. 이에 따라 한-미-일 군사협력 강화와 확장 억제 전략의 신뢰성을 높이고, 사회적 차원에서 위기의식과 안보의식의 제고 가 필요하다는 시사점이 도출되었다.

본 논문에서는 초기 압축 성형 공정 조건들이 단섬유 강화 복합소재 구조물의 기계적 거동 특성에 미치는 영향을 효과적으로 반영 할 수 있는 압축 성형-구조 연계 해석 방안을 제안하였다. 압축 성형 해석을 바탕으로 초기 charge의 형상 및 배치에 따른 부위별 단섬 유 배향 특성을 분석하였으며, 평균장 균질화 이론을 통해 단섬유 배향 특성에 따른 등가 이방 물성을 도출하였다. 나아가, 단섬유 배 향 정보가 Mapping된 유한요소 모델을 기반으로 초기 공정 조건들에 의해 야기되는 부위별 거동 특성 변화를 고려할 수 있는 압축 성 형-구조 연계 해석을 진행하였다. 관련 수치 예제 검증을 통해 제시된 해석 방안은 압축 성형을 통해 제작된 단섬유 강화 복합소재 구 조물 설계 과정에서 효과적인 솔루션을 제공함을 확인하였다.

본 논문에서는 3D 프린팅 공정을 통해 제작된 단섬유 강화 복합소재 구조물의 기계적 거동을 효과적으로 예측하기 위한 AM 공정 연계 구조 해석 기법을 제안하였다. 복합소재 3D 프린터(Mark Two, Markforged)를 활용하여 다양한 노즐 경로를 갖는 인장 시편을 출력하였으며, 출력물에 대한 인장 시험을 진행하였다. 또한, 노즐 경로에 따른 부위별 이방 물성을 도출하기 위해 실험적 데이터를 기반으로 역공학 기법을 적용하였다. 제안된 AM 공정 연계 구조 해석 방안의 타당성을 검증하기 위해 실험 결과와의 비교/분석을 병 행하였으며, 부위별 이방 물성이 반영된 FE 모델을 바탕으로 AM 공정 연계 구조 해석을 수행함으로써 복합소재 3D 프린팅 출력물의 거동 양상을 정확하게 예측할 수 있음을 확인하였다.

This study was performed to analyze dietary influences on the regulation of low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) in postmenopausal women using the 2019-2021 Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). A total of 1,724 women were classified into cardiovascular risk groups based on risk factors and differentiated into high LDLC and normal groups according to the target serum LDL-C levels. The risk group distribution was as follows: Very high-risk group (6%), high-risk group (49.4%), moderate-risk group (42.3%), and low-risk group (2.3%). The high LDL-C group demonstrated abdominal obesity and prediabetes, with their carbohydrate energy intake exceeding the Korean dietary guideline recommendations of 65%. Increased fat (OR 2.67, 95% CI; 1.19-6.02) and cholesterol (OR 2.43, 95% CI; 1.02- 5.77) intake correlated with higher LDL-C risk. The high LDL-C group showed elevated saturated fat and reduced polyunsaturated fat consumption (p for trend <0.001). Thus, to regulate the LDL cholesterol levels in postmenopausal women, they maintain an appropriate weight in addition to managing abdominal obesity and continuously monitoring blood sugar levels. Furthermore, it is important to limit the intake of high saturated fat meats and consume sufficient protein from sources such as beans, fish, and eggs, which contain healthy unsaturated fats.

PURPOSES : This study aimed to compare the object detection performance based on various analysis methods using point-cloud data collected from LiDAR sensors with the goal of contributing to safer road environments. The findings of this study provide essential information that enables automated vehicles to accurately perceive their surroundings and effectively avoid potential hazards. Furthermore, they serve as a foundation for LiDAR sensor application to traffic monitoring, thereby enabling the collection and analysis of real-time traffic data in road environments. METHODS : Object detection was performed using models based on different point-cloud processing methods using the KITTI dataset, which consists of real-world driving environment data. The models included PointPillars for the voxel-based approach, PartA2-Net for the point-based approach, and PV-RCNN for the point+voxel-based approach. The performance of each model was compared using the mean average precision (mAP) metric. RESULTS : While all models exhibited a strong performance, PV-RCNN achieved the highest performance across easy, moderate, and hard difficulty levels. PV-RCNN outperformed the other models in bounding box (Bbox), bird’s eye view (BEV), and 3D object detection tasks. These results highlight PV-RCNN's ability to maintain a high performance across diverse driving environments by combining the efficiency of the voxel-based method with the precision of the point-based method. These findings provide foundational insights not only for automated vehicles but also for traffic detection, enabling the accurate detection of various objects in complex road environments. In urban settings, models such as PV-RCNN may be more suitable, whereas in situations requiring real-time processing efficiency, the voxelbased PointPillars model could be advantageous. These findings offer important insights into the model that is best suited for specific scenarios. CONCLUSIONS : The findings of this study aid enhance the safety and reliability of automated driving systems by enabling vehicles to perceive their surroundings accurately and avoid potential hazards at an early stage. Furthermore, the use of LiDAR sensors for traffic monitoring is expected to optimize traffic flow by collecting and analyzing real-time traffic data from road environments.

본 연구는 해조류인 괭생이 모자반을 탄화하여 만든 바이오차의 중금속 흡착 및 제거 효과를 확인하고 중금속 흡착제로 이용 가능성을 확인하고자 연구가 수행되었다. 모자반 바이오차(SBC)는 500℃조건에서 2시간 열분해를 통해 생산하였다. 중금속 흡착실험은 Pb, Cd, Cu 및 Zn의 각 농도별 흡착량을 확인하였으며, Freundlich 및 Langmuir 등온흡착모델을 통해 중금속 흡착 효율성을 확인하였다. 모자반 바이오차의 중금속 제거효율은 Pb, Cd, Cu 및 Zn에서 각각 97.3, 85.2, 76.4 및 42.0%로 Pb＞Cd＞Cu＞Zn 순의 제거효율을 보였다. 등온흡착결과로 Freundlich 등온흡착패턴은 L형이었으며, 흡착강도(1/n)는 0.49 ~ 0.80 범위로 조사되었다. Langmuir 등온흡착식에서 최대흡착량은 Pb, Cd, Cu 및 Zn에서 각각 200, 92.6, 47.8 및 70.4 mg g-1이었으며, 흡착강도는 각각 0.4950, 0.1004, 0.0245 및 0.0188로 조사되었다. 본 실험 결과로 볼 때 모자반 바이오차는 중금속 흡착제로써 활용이 가능할 것으로 보여지며, 이를 활용하기 위한 추가 연구가 필요하다고 보여진다.

본 연구는 초등학생들의 􍾧깊이 있는 학습􍾨을 위하여 AI 코스웨어를 활용한 개념기반 탐구수업의 통 합 모델을 교육공학적으로 개발하는데 목적이 있다. 이를 위하여 개념기반 교육과정 및 수업(CBCI)과 AI 코스웨어에 대한 문헌연구로 이론적 토대를 마련하고, AI 코스웨어 활용 개념기반 탐구수업의 통합 모델을 설계 및 개발하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, AI 코스웨어 활용 개념기반 탐구수업의 모델을 진단분석, 전략설정, 수업설계(개념질문-과제탐색-과제해결-개념성찰), 전이촉진으로 명료화 하였다. 둘째, 패러다임 변화 이론에 따라, 통합 모델의 혁신 가능성을 평가하고 새로운 교육 패러다임 의 실질적인 적용 가능성을 통찰하였다. 이를 토대로 사례분석부터 모형구상, 모형숙의, 모형수정 과정 을 반복하며 통합 모델을 정교화하였다. 마지막으로, AI 코스웨어 활용 개념기반 탐구수업 연구에 참 여한 자문그룹과 워킹그룹을 심층 인터뷰하여 통합 모델의 설계-실행-생성 과정을 검토하고 교육과 정 및 수업의 적용과 실행을 위한 시사점을 도출하였다. 결론적으로, 본 연구는 AI 코스웨어와 개념기 반 탐구수업의 통합적인 방법론의 효과성을 확인하였으며, 향후 연구와 개발에 대한 지속적인 노력이 필요하다는 점을 시사한다.

헌법재판소는 교도소 과밀수용에 대해 “인간으로서의 존엄과 가치를 침해한다.”라 고 결정한 바 있고, 국가인권위원회도 과밀수용 해소를 권고한 바 있으며, 2017년부 터 과밀수용에 대한 국가 배상책임을 인정한 판결들이 이어지고 있다. 이에 과밀수용 해소 방안으로써 가석방제도의 관심이 높아졌다. 그러나 가석방의 실질적 요건에 대 해 형법은 “개전의 정이 현저한 때”라고 규정하고 있으며, 형집행법은 “재범의 위험성 이 없다고 인정하는 경우”라고 규정하고 있다. 이처럼 우리 법률이 요구하는 기준은 지나치게 높은 절대적 기준을 제시하는 것이며, 객관화하기 어려운 추상적인 의미에 해당한다. 이에 대해 교정재범예측지표(Co-REPI) 등 가석방심사대상자의 기준으로 제시되는 요인 중 처벌 경험과 관련한 지표들은 이미 형기에 반영되어 있으며, 입소 전 경제･거주상태 등의 보호 관계는 범죄를 저지를 당시 이미 수형자의 여건에 해당하 므로 재범 위험성의 지표로서 그 의미를 부여하기 어렵다. 반면, 우리나라는 대륙법계 국가이면서도 가석방제도는 영･미식의 행정처분을 채용 하고 있다. 그러나 영･미의 조기 석방 방식 중 형기단축제도(Good Time System)를 제외한 채 가석방제도만을 선택적으로 채용하고 있다. 형기단축제도의 주된 선정 기 준은 교도소 내의 작업성적･교정 프로그램의 참여 정도･교도소 내의 선행 등이 기준 이 된다. 따라서 수형자 스스로 근로의욕을 고취할 수 있고, 적극적인 교정 프로그램 의 참여를 통해 교화･개선의 가능성을 높이며, 봉사활동･선행을 통해 교도소 내의 질 서를 유지함으로써 사회의 한 구성원으로 복귀시킬 수 있는 제도이다. 그러므로 재범 의 위험성을 판단하는 지표로써 의미 있는 기준이라 생각된다. 이 제도를 보호관찰의 엄격한 적용을 조건으로 시행하여 선시 크레디트의 취소와 실효제도를 마련한다면, 가석방의 평가적 한계를 극복할 수 있으며, 재범의 위험으로부터 사회를 보호할 수 있 을 것으로 기대된다. 따라서 가석방제도와 형기단축제도(Good Time System)의 병 용에 대한 적극적인 검토가 요구된다.

본 연구의 목적은 은유분석 방법을 활용하여 정치교육과 관련한 학교 교육과정의 교과 및 비교과 학습 과정에서 형성된 학생들의 경험적 인식과 욕구가 어떠하며, 학교에서의 정치교육이 그 목표와 가치를 충 분히 실현하고 있는가를 확인하는 것에 있다. 이를 통해 학교 정치교육의 방향을 재고하고, 학생들의 특성 과 눈높이에 맞는 정치교육 교수 설계와 프로그램 개발을 위한 기초자료를 마련하고자 한다. 분석 결과 학교 정치교육에 대한 인식은 ‘일상’, ‘장벽’, ‘겉핥기’, ‘제도’의 네 가지의 범주로 도출되었다. 각 범주는 각각 2개의 주제어를 포함하고 있는데, 먼저 ‘삶’과 ‘상식’은 정치교육을 당연한 ‘일상’으로 받아들인다는 것을 의미하며 긍정적 인식이 다수 포함되었다. 둘째, ‘장벽’이라는 인식은 관련 교과의 내용적 요소에 대 한 ‘어려움’과 ‘중립’의 문제로 인해 원활한 교육이 이루어지지 않았다는 부정적인 인식을 의미한다. 셋째, ‘겉핥기’ 범주는 ‘허울’과 ‘허상’이라는 부정적 의미의 주제를 담고 있는데, 이는 현재 삶에 영향을 줄 만큼 배운 내용이 기억에 남아있지 않아 실속이 없거나 교과서 속의 이상적인 정치와 실제 현실의 정치가 매우 다르다고 느끼는 것을 의미한다. 마지막으로 ‘제도’로 바라 본 관점은 정치교육을 입시와 학업성취의 수단 적 ‘도구’로 바라보는 관점과 정치교육이 실제적 지혜를 쌓는 접근이라기보다 역사적 사실에 대한 개념적 지식 전달에 그치는 암기 위주의 개론 학습이라고 ‘형식’적으로 받아들였다는 것을 의미한다. 이러한 결과 를 바탕으로 하여 교육적, 정책적 시사점을 제시하였다.

본고에서는 2000년부터 2023년까지 게재된 고고학 분야 학술논문과 학위논문 1,307편을 대상으 로 제목, 주제어, 국문초록을 분석하여 청동기시대 연구동향을 살펴보았다. 분석 방법은 딥러닝 모델 을 활용한 토픽 모델링 기법인 버토픽(BERTopic) 분석을 이용하였다. 분석 결과 총 20개의 토픽이 도출되었으며, 추가적으로 계층적 클러스터링을 실시한 결과‘취락’,‘분묘’,‘편년’,‘유물’의 상위 4개 토픽으로 재군집되었다. 이를 활용하여 먼저 연도별 연구동향을 검토하였다. 전반적으로 상위 토픽이 포함된 연구논문의 수 량은 2010년대 중반까지 큰 폭으로 증가한다. 2000년대 이후 비약적으로 증가한 발굴조사로 인해 관 련 연구가 활발히 진행된 것으로 보인다. 그러나 하위 토픽이 포함된 연구논문의 수량은 시기별로 상 이하게 나타난다. 이와 관련하여 대규모 유적과 특정 유구ㆍ유물의 존재 여부, 자연과학분석 건수의 영향, 새로운 분석 방법의 도입 등을 원인으로 상정하였다. 다음으로 지역별 연구동향을 살펴보았다. 4개의 상위 토픽 중‘취락’은 호서,‘분묘’는 호남, ‘유물’은 영남,‘편년’은 중국의 자료가 주로 다루어졌는데, 특정 지역에 집중 분포하는 유구ㆍ유물 복합체의 존재 여부와 해당 지역 발굴조사 성과에 따른 결과로 이해하였다. 지역 간 비교는 주로 국내 자료를 대상으로 연구되었다. 세부적으로는 중부, 호서, 영남지역의 자료를 대상으로 한 논문이 다수 를 차지한 반면, 제주와 영동지역의 경우 소수에 불과하다. 국외 지역 중에서는 중국과 북한 자료가 상대적으로 다수 다루어지고 있음이 확인되었다. 청동기시대 연구동향에 대해 데이터 기반의 접근 방식을 이용하여 전반적인 흐름을 파악하였다. 빅 데이터로 전환되고 있는 청동기시대 자료의 관리 및 활용 측면에서 인공지능 기술의 적용 가능성을 검토하였다는 점에 의미를 두고 싶다.

목적 : 본 문헌 고찰은 임상 전문가가 임상환경에서 3D 프린팅 기술을 활용한 보조도구를 적용하거나 관련 연구를 수행할 때 참고할 수 있는 기초 자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 국내･외의 전자 데이터베이스 KCI, RISS, PubMed, Scopus와 Web of Science를 사용하여 문헌을 검색하였 다. 검색된 문헌은 문헌 선정 과정에 따라 연구자 2인의 검토를 거쳤으며, 최종 16개의 논문이 선정되었다. 선정된 논문 은 출판연도 및 근거 수준, 저자의 전공 분야, 연구대상자의 일반적 특성, 보조도구의 종류 및 활동 영역, 주요 종속변인 및 평가도구에 대하여 분석하였다. 결과 : 16개의 논문을 분석하여 동향을 살펴본 결과 6편의 논문이 2024년도에 출판되었다. 연구의 근거 수준을 살펴본 결 과, 10편의 논문이 Level 5인 사례연구로 나타났다. 저자의 전공 분야를 살펴본 결과, 보건의료학에 포함되는 전공이 34 회로 나타나 가장 많았으며 그 중에는 작업치료학 전공이 8회로 가장 많았다. 지체장애인을 대상으로 한 연구가 11편으로 가장 많았으며, 지체장애인 중에는 척수손상 장애인을 대상으로 한 연구가 7편으로 가장 많았다. 보조도구를 활동을 중심 으로 분석하였을 때, 식사, 정보접근, 쓰기 활동을 위한 보조도구가 각 6편에서 나타나 가장 많았으며, 보조도구의 종류 는 홀더, 커프형 홀더, 스플린트형 홀더, 기타 보조도구로 구분되었다. 종속변인 및 평가도구에는 보조도구의 만족도를 Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology(QUEST 2.0)를 이용하여 평가한 문헌이 9편으 로 가장 많았다. 결론 : 본 연구를 통해 3D 프린팅을 활용하여 제작된 보조도구 연구의 출판 연도 및 근거 수준, 저자의 전공 분야, 연구대 상자의 일반적 특성, 보조도구의 종류 및 활동 영역, 주요 종속변인 및 평가도구에 대한 분석을 수행하여 향후 연구에 대 한 방향성을 제시하고자 하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 작업치료학을 포함한 보건의료학 분야에서 보다 높은 근거수준 의 연구가 이루어 질 것으로 기대된다.

한국도로공사에서는 전 세계적인 기후위기 대응에 동참하고, 탄소중립기본법, 탄소중립 녹색성장 기본계획 등 정부의 탄소중립 정책 에 부응하기 위하여 “생애전주기 친환경 대응체계”를 구축하였으며, 이에 도로포장의 생애주기 동안 발생되는 탄소배출량을 산출하기 위한 생애전주기평가(Life Cycle Assessment, LCA)의 필요성이 점차 대두되고 있다. 한국도로공사에서는 매년 고속도로 포장상태 모니터링 데이터를 활용하여 공용성을 예측함으로써 포장 유지관리 전략에 활용하고 있으나 이는 거시적인 측면에서의 포장 공용성 모델로 고속도로 포장의 형식, 재료, 공법 등을 고려한 미시적 측면에서의 공용성 모델 개발 및 개발 절차 정립이 필요할 것으로 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 장기공용성 관측구간(Long Term Pavement Performance, LTPP) 데이터베이스(DB)를 활용하여 고속도로 JCP 공용성 모델을 개발하기 위한 기초연구를 수행하였다. 본 연구에서는 포장상태지수(Highway Pavement Condition Index, HPCI), 표면손상(Surface Distress, SD), 종단평탄성(International Roughness Index, IRI)를 종속변수로, 각 구간별 누적 교통 및 기후인자를 독립변수로 설정하여 다양한 교통 및 환경 영향인자에 따 른 고속도로 JCP 공용성을 예측하기 위하여 기술통계분석, 상관분석, 분산분석, 다중회귀분석을 수행하였다. 고속도로 JCP 공용성에 대한 다중회귀분석 결과, HPCI 모델의 수정된 R2이 0.614.로 SD 모델(0.413)이나 IRI 모델(0.317)에 비하여 높은 설명력을 보이는 것으로 나타났으며, 개별 모델의 회귀식은 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

Effective mixing of different-sized aggregates in mobile asphalt plant dryers is crucial for ensuring high-quality, consistent asphalt production. This study explores the application of spatial analysis techniques, particularly the Discrete Element Method (DEM), to understand and optimize the mixing process of aggregates in drum dryers. The research emphasizes the importance of proper mixing to achieve uniform moisture removal and heating across various aggregate sizes. Larger aggregates heat more slowly, while finer particles risk overheating or being carried away by air currents, necessitating careful management of the mixing process. Using LIGGGHTS, an open-source simulation framework, we conducted DEM simulations to analyze the spatial distribution and behavior of aggregates within a 3D model of a drum dryer. The study considered multiple factors affecting mixing efficiency, including drum inclination, rotational speed, and aggregate feeding frequency. Results indicate that the rotational speed of the drum dryer has the most significant impact on mixing effectiveness. The DEM simulations provided valuable insights into particle movement, heat transfer, and potential segregation issues within the dryer. Further investigations into additional factors that may influence aggregate mixing in drum dryers is recommended, paving the way for improved efficiency and quality in asphalt manufacturing.

교통안전시설물의 관리는 도로교통의 안전과 직결되는 문제이다. 운전자는 신호등, 표지판, 노면표시 등을 통해 운전에 필요한 정보 를 얻는다. 노후된 표지판과 노면표시는 운전자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있으므로 주기적인 시설물의 관리가 필요하다. 본 연구 는 딥 러닝 기술을 활용해 운전자 시각의 영상 자료에서 교통안전표지를 자동으로 탐지하고자 하며, 교통안전표지의 공통된 색상 특 징을 기반으로 클래스를 그룹으로 묶어 데이터셋을 구축하는 방법을 제안한다. 객체탐지의 성능지표로 널리 활용되는 mAP를 사용해 클래스 묶음 여부에 따른 탐지 성능을 비교한 결과, 색상 기반 클래스 묶음을 적용한 모델의 탐지 성능이 비교군에 비해 약 36% 상승 함을 확인하였다.

병충해의 조기 발견과 그에 따른 조치의 중요성은 농업 및 생태계 보전에 있어서 핵심적이다. 그러나 초기에는 일반적인 카메라나 센서로는 변화의 정도를 관측하기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 초분광 모듈을 활용하여 파장대별 식 물 데이터를 관측함으로써, 딥러닝 모델을 통해 가로수 식생의 건강 상태를 판별, 병충해 여부를 초기에 확인 가능하다. 이를 통해 조기에 병충해에 대해 조치함으로써 더 큰 피해를 방지할 수 있다. 이러한 접근 방식은 농업 및 생태학 분야 에서 식물의 건강을 모니터링하고 보전하는 데 적극적으로 연구되고 있다.

도로분야와 관련된 기준에서 도로법, 도로의 구조·시설 기준에 관한 규칙, 도로 건설기준(KDS/KCS 44 00 00) 등 관련 법령을 근거로 제정된 기준은 상위기술기준으로 분류되며 그 외 지침, 편람, 매뉴얼, 가이드라인 등은 하위기술기준으로 구분된다. 상위기술기준은 도 로법, 건설기술진흥법 등을 근거로 제정되어 활용되고 있으나, 지침, 편람, 가이드라인 등으로 분류되는 하위기술기준은 소관부서에서 주관하여 필요한 상황에 따라 제정하여 현장에서 활용되고 있다. 법령을 근거로 하는 상위기술기준은 국가건설기준센터, 소관부서 등 에 의해 지속적으로 관리되고 있는 반면에 하위기술기준은 제정 당시 시점의 상위기술기준을 준용하여 제정 후 현행화 등의 후속 관 리가 체계적으로 수행되고 있지 않아 현행 상위기술기준과의 연계성이 떨어지고, 상충되는 문제가 야기되고 있다. 본 연구에서는 현재 까지 발행, 고시 또는 배포된 도로분야의 하위기술기준의 관리를 위한 현황 조사와 함께 전문가 검토를 통한 하위기술기준의 활용성 을 확보하기 위한 방안을 모색하기 위한 기초자료를 마련하고자 하였다. 도로분야 하위기술기준에 대한 현황 조사를 수행한 결과에서 는 현재 150여 개의 하위기술기준이 배포된 것으로 파악되었다. 조사 결과를 바탕으로 도로분야 설계 및 도로 시공 분야 전문가 검토 를 통해 현장에서의 활용 가치가 있는 하위기술기준은 존치하는 방향으로, 현행 상위기술기준과의 연계성, 현장 활용도가 떨어지는 하 위기술기준은 폐지하는 방향으로 분석하여 도로분야 하위기술기준의 현장 활용성 확보를 위한 자료를 마련하였다.

건설기술정보시스템(CODIL)은 건설기술 자료와 정보에 관한 종합적인 유통체계를 갖추고, 그 보급과 확산을 위해 개발된 시스템으 로 건설기준정보 건설실무정보 연구개발정보 등을 서비스하고 있다. 본 연구는 시스템의 활용도를 분석하여 DB 구축방향 및 시스템 고도화 방안 등을 마련하기 위하여 진행하였으며, 주요 메뉴에 대한 사용자 활용 현황을 파악하기 위해 2024년 1월부터 8월까지 시스 템에 저장된 로그를 월별로 분석하였으며, 또한 시스템 사용자가 어떤 정보에 관심이 있는지를 파악하기 위해 최근 3개월간의 사용자 검색어를 분석하였다. 주요 메뉴별 활용량을 보면 기술/사례정보가 83.3만건, 건설보고서 72.9만건, 중소기업지원정보 30.5만건, 행정규 칙 18.5만건, 공사기준 18.3만건 순으로 활용하였으며, 사용자의 검색어 순위는 표준시방서, 시방서, 표준품셈, 콘크리트 표준시방서, 도 로설계요령, 도로설계편람, 시공계획서, 건축공사 표준시방서, 콘크리트, 건설 순이었으며 사용자의 관심이 표준시방서나 품셈 도로설 계편람 등 건설기준정보에 많은 관심을 갖고 있는 것으로 분석되었다. 분석 결과에 따라 향후에는 건설보고서 위주의 콘텐츠 구축에 서 건설기준정보 등 현장중심의 콘텐츠 구축으로의 방향 전환이 필요하며, 검색어 검색의 정확도를 높이기 위해 ‘시방’과 ‘시방서’와 같이 유사한 의미를 갖는 단어를 하나의 동의어로 인식할 수 있도록 연구 및 시스템에 적용할 필요가 있다.