As the Fourth Industrial Revolution advances, smart factories have become a new manufacturing paradigm, integrating technologies such as Information and Communication Technology (ICT), the Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), and big data analytics to overcome traditional manufacturing limitations and enhance global competitiveness. This study offers a comprehensive approach by evaluating both technological and economic performance of smart factory Research and Development (R&D) projects, addressing gaps in previous studies that focused narrowly on either aspect. The research combines Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling and Data Envelopment Analysis (DEA) to quantitatively compare the efficiency of various topics. This integrated approach not only identifies key research themes but also evaluates how effectively resources are utilized within each theme, supporting strategic decision-making for optimal resource allocation. Additionally, non-parametric statistical tests are applied to detect performance differences between topics, providing insights into areas of comparative advantage. Unlike traditional DEA methods, which face limitations in generalizing results, this study offers a more nuanced analysis by benchmarking efficiency across thematic areas. The findings highlight the superior performance of projects incorporating AI, IoT, and big data, as well as those led by the Ministry of Trade, Industry, and Energy (MOTIE) and small and medium-sized enterprises (SMEs). The regional analysis reveals significant contributions from non-metropolitan areas, emphasizing the need for balanced development. This research provides policymakers and industry leaders with strategic insights, guiding the efficient allocation of R&D resources and fostering the development of smart factories aligned with global trends and national goals.

This study proposes a mathematical model to optimize the fighter aircraft-weapon combinations for the Republic of Korea Air Force. With the recent emergence of the population cliff issue due to declining birth rates in Korea, there is an urgent need for efficient weapon system operations in light of decreasing military personnel. This study aims to enhance operational environments and mission efficiency within the military. The objective is to reduce the workload of pilots and maintenance personnel by operating an optimal number of weapons instead of deploying all possible armaments for each aircraft type. To achieve this, various factors for optimizing the fighter-weapon combinations were identified and quantified. A model was then constructed using goal programming, with the objective functions based on the compatibility, Circular Error Probable (CEP), and fire range of the weapons, along with the planned wartime mission-specific weapon ratios for each aircraft type. Experimental analysis of the proposed model indicated a significant increase in mission performance efficiency compared to the existing system in both operational and maintenance aspects. It is hoped that this model will be applied in military settings.

This study addresses the challenge of optimizing officer assignments by reflecting the mutual preferences of both officers and units. Current officer assignments primarily rely on subjective judgments made during assignment committee meetings, often resulting in officers being placed in undesired positions or locations. This misalignment leads to reduced morale, decreased work efficiency, and even resignation. This issue has become more important at a time when the attrition of junior officers is accelerating. To address this issue, we propose an optimal assignment model that incorporates both officer and unit preferences, aiming to balance organizational needs with personal preferences. Additionally, it discusses methods to improve the mathematical model by considering various demands for practical application in the field, such as minimizing dissatisfaction and addressing the occurrence of preferred or undesirable units. These refinements resolve practical issues such as preventing undesirable unit assignments and managing multiple optimal solutions. Through this approach, the study seeks to deliver a more balanced and satisfying assignment system for officers while enhancing organizational efficiency.

선박용 연료전지 시스템의 스택 온도를 일정하게 유지하기 위한 스택 냉각 시스템은 Close-Loop의 청수 라인과 Open-loop의 해수 라인을 적절하게 조합하여 구성할 수 있다. 청수와 해수의 열 교환량은 스택 냉각 시스템에 설치된 3-way 밸브의 열림 정도로 결 정된다. 냉각 시스템의 청수 라인과 해수 라인 각각의 펌프 토출량과 3-way 밸브의 열림률 관계는 명확하게 규명하기 어려우며, 동시 에 연료전지 스택과 결합 되어 동작하기 때문에 난해한 거동을 보인다. 본 연구에서는 냉각 시스템의 구성 요소들과 연료전지 스택이 결합 되어 동작할 때의 관계를 해석하기 위해 통계적 기법을 적용하였으며 필요 데이터를 확보하기 위해 청수 라인과 해수 라인으로 구성된 30KW 급 PEMFC 시스템을 모델링하고, 다양한 조건으로 시뮬레이션하였다. 펌프의 토출량 변화, 부하 조건의 변동 등의 다양 한 시나리오를 통해 도출된 파라미터들은 3-way 밸브 열림률, 시스템 효율, 동적 응답성 등이며 각각 축 재정의, 정규화 기법 등 통계 적 기법으로 시각화되었다. 따라서 본 연구의 접근 방식을 이용하면, 결합 된 설비들의 관계를 시각적 데이터로 명확하게 확인할 수 있으며, 가동 조건을 변경했을 때의 시스템 효율, 소모전력, 시스템의 정상 작동 여부를 예측할 수 있다. 또한, 이와 같은 방법은 복잡 한 시스템의 특성을 정의하는 기초 연구로서 의미가 있으며 선박의 빅데이터를 처리하는 연구 등으로의 발전 가능성을 확인하였다.

국제해사기구(IMO)의 규제강화로 인한 선박탄소집약도지수(CII)를 충족시키기 위하여 최근 친환경 기술인 로터세일(Rotor sail) 기술도입이 부각되고 있다. 1924년 첫 로터세일 장착선박이 개발된 이래로 다양한 연구개발이 진행되어져 왔고 이미 해외기업에 의 해 상용화 되어져 있다. 이러한 기존 원통형 로터(Rotor)는 로터의 속도비(Spin ratio) 증가 시 일정구간 이후부터 공기역학적 효율(CL/CD) 이 감소하는 현상이 발생된다. 이 점을 해결하기 위하여 2019년 한 차례 선행 연구된 새로운 원뿔형 로터를 이해하고 조건을 재설정하 여 최적의 공기역학적 효율 조건을 연구하였다. 원통형 로터와 원뿔형 로터에 속도비와 로터상부지름(Rotor top diameter, d) 대 끝단플레 이트지름 (End plate diameter, De) 비로 변수를 적용한 12가지 조건을 연구하였다. 그 결과 원뿔형 로터에서만 로터의 속도비 증가에 따 른 공기역학적 효율은 일정하거나 약간 증가하는 현상이 나타났으며 끝단플레이트의 지름 비율이 4배인 특정 조건에서 명확히 확인 할 수 있었다.

최근 정부는 중소기업 부담을 완화할 수 있도록 불편한 인증 폐지, 통합, 개선 등을 포함한 인증규제 개선방안을 마련하여 추 진하였다. 정부 방침에 맞춰 해양오염방제 자재․약제 검정 제도도 규제 완화를 위한 제도개선을 진행 중이다. 주요 내용은 제품 판매전 시행하는 검정을 폐지하고 형식승인을 받은 제품에 대하여 정기검사, 수거검사 등의 사후관리시스템을 도입하는 것이다. 본 연구는 해양 오염방제 자재․약제 검정제도의 역할을 대체하고 제품 품질을 지속적으로 유지할 수 있는 합리적 방안을 제시하는 것을 목표로 하고 있 다. 현재 제도의 문제점 고찰, 국내․외 주요 제품 인증제도를 조사 등을 통해 방제자재 및 약제에 적합한 사후관리제도의 방향을 연구하 였다.

Solar energy has been recognized as an alternative energy source that can help address fuel depletion and climate change issues. As a renewable energy alternative to fossil fuels, it is an eco-friendly and unlimited energy source. Among solar cells, thin film Cu2ZnSn(S,Se)4 (CZTSSe) is currently being actively studied as an alternative to heavily commercialized Cu (In,Ga)Se2 (CIGS) thin film solar cells, which rely upon costly and scarce indium and gallium. Currently, the highest efficiency achieved by CZTSSe cells is 14.9 %, lower than the CIGS record of 23.35 %. When applied to devices, CZTSSe thin films perform poorly compared to other materials due to problems including lattice defects, conduction band offset, secondary phase information, and narrow stable phase regions, so improving their performance is essential. Research into ways of improving performance by doping with Germanium and Cadmium is underway. Specifically, Ge can be doped into CZTSSe, replacing Sn to reduce pinholes and bulk recombination. Additionally, partially replacing Zn with Cd can facilitate grain growth and suppress secondary phase formation. In this study, we analyzed the device’s performance after doping Ge into CZTSSe thin film using evaporation, and doping Cd using chemical bath deposition. The Ge doped thin film showed a larger bandgap than the undoped reference thin film, achieving the highest Voc of 494 mV in the device. The Cd doped thin film showed a smaller bandgap than the undoped reference thin film, with the highest Jsc of 36.9 mA/cm2. As a result, the thin film solar cells achieved a power conversion efficiency of 10.84 %, representing a 20 % improvement in power conversion efficiency compared to the undoped reference device.

본 논문의 주요 목적은 총체전력 정책(TFP, Total Forces Policy) 차원에 서 국방동원 환경 변화에 부합하는 우리 군의 예비전력의 역할 변화와 방안 방향에 대해 제시하는 봄에 있다. 이를 위해서 주요 분석 요소는 미래 국방 동원 환경 변화에 따른 예비전력의 운용과 역할 변화, 국방동원에 대한 인식 전환, 4차 산업기술을 활용한 과학화 예비군훈련장의 구축 현황과 활용 방안이다. 장기화되고 있는 러-우 전쟁에서 볼 수 있듯이, 미래전의 양상과 인구급감에 따른 첨단 과학기술 중심의 군 구조 개편 등을 고려해 볼 때, 상 비군 중심의 전투에 예비군이 보완하는 형태의 전쟁 수행은 어려울 것이다. 국가 총체전력 차원에서 유사시 전장에서 상비전력과의 동반전력으로 전쟁 을 억제하고 전쟁의 지속능력을 보장할 수 있는 예비전력에 대한 인식 전환 을 통해 예산 확보와 주요 핵심 필요한 역할 등을 점진적으로 확대해야 한 다. 따라서 다양한 분쟁 상황에 대비하여 예비군을 필요한 시기와 장소에 적시적으로 보충하기 위해서 과학화 예비군훈련장을 중심으로 장비와 물 자를 편성해서 실전적 훈련이 꾸준히 전개돼야 한다.

본 연구는 경상남도 지역 내 치유농장 운영 실태를 조사하여 향후 경남지역에 적합한 치유농장 운영과 프로그램 개발을 위한 기초 자료를 제공하기 위해 수행되었다. 조사 결과, 37개 치유농장 중 62.1%는 기존에 교육농장, 사회적 농업 거점농장, 농가 맛집, 체험농장 등으로 운영되다가 3년 전부터 치유농업을 도입하여 현재 다양한 형태로 운영되고 있는 것으로 나타났다. 치유농장 시설의 경우, 숙박시설이 있는 농가는 40.5%, 예약제로만 운영되는 농가는 59.5%, 장애인을 위한 편의시설이 마련된 농가는 48.6%로 나타났다. 또한, 응급 처치 및 안전 관련 용품은 100%의 농가에서 비치하고 있었고, 치유농장 홍보는 SNS와 온라인을 이용하는 농가가 84.1%로 가장 많았다. 예방 중심형 치유 프로그램을 운영하는 농가는 76.2%였고, 개인보다 단체 참여 비율이 86.3%로 높게 나타났다. 치유 프로그램 운영자는 치유농업사 양성기관 교육을 이수하거나 치유농업 시설 운영자 교육 이수자 또는 치유농업사 자격 소지의 농장 경영주가 59.6%로 가장 많았으며, 1회당 참여 인원은 11명에서 20명까지가 43.2%, 1회당 운영 시간은 120분이 51.4%, 참가 비용은 1만원에서 3만원까지가 71.3%로 가장 많은 비중을 차지했다. 활용 자원으로는 식물 자원이 48.6%, 농촌 환경 문화 자원이 39.2%, 동물 및 곤충 자원이 12.2%로 나타났다. 프로그램 운영에 있어 치유농장 운영자의 전문성은 4.48점으로 가장 높았고, 치유농장 자원 중 환경 자원은 4.37점, 편의시설은 쾌적하고 청결한 환경 4.13점, 기타 부가서비스는 농장의 신뢰성이 4.45점으로 가장 중요한 요소로 평가되었다. 효율적인 치유농장 운영에 있어 치유농장 운영자의 전문성, 친밀감·편안한 분위기, 자연경관, 편안하고 안락한 시설, 농장의 신뢰성 요소는 서로 상관관계(p<.05)가 있는 것으로 나타났다.

지난 10년간 국내 고속도로의 관리 대상 구조물 수는 2013년 8,302개소에서 2023년 11,054개소로 약 25% 증가했다. 특히, 공용 20~30년 미만의 교량이 전체 교량의 약 40%를 차지하고 있으며, 이들 교량의 노후화가 향후 10년 내 집중적으로 발생할 것으로 예상 된다. 이에 따라 유지관리 비용이 급격히 증가할 것으로 전망된다. 효율적인 자산관리를 위해서는 상태평가 결과를 바탕으로 예측모델 을 적용하여 구조물의 성능과 생애주기 비용을 예측하는 것이 중요하다. 그러나, 유지관리에 따른 구조물 성능향상과 열화모델 적용 등 다양한 변수를 고려한 예측모델 적용할 때, 인력점검의 한계와 점검자의 주관적 판단에 따른 점검오차를 최소해야만 개별 구조물 의 현재 상태에 대한 정확한 평가가 가능할 것이다. 이와 관련하여 본 연구에서는 자산관리 개선을 위한 추진전략과 상태평가 신뢰성 확보를 위한 신기술 적용방안을 제시하고자 한다. 따라서, 교량 자산가치평가 정확도 향상을 위해 BIM(Building Information Modeling) 모델 제작 및 손상평가 AI(Artificial Intelligence) 기술을 적용한 ‘BIM 기반 외관조사망도 자동생성 시스템’을 통해 인력점검의 한계와 점검오차로 인한 문제를 개선하고자 하며, 점검/진단 자동화 기술을 구조물 유지관리 업무 시스템에 연계하여 손상정도를 시계열로 모 니터링하고, 최적 보수시기 및 공법 선정 의사결정에 활용할 수 있으며, 보수·보강 비용 및 조치편익을 분석하여 유지관리 사업계획 수립 시 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 향후 ‘점검/진단 자동화 시스템‘을 고속도로 자산관리에 시범적으로 적용하여 실제 현장 점 검자의 사용성 검증과 시스템 운영방안 수립을 통해 효율적 자산관리를 위한 도로관리자의 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

국내 콘크리트 구조물의 노후화가 진행됨에 따라 안전관리를 위한 효과적인 보수 및 보강이 요구되고 있다. 특히, 교량 바닥판은 교통하중과 염화물 침투 등 다양한 유해환경에 직접 노출되어 지속적인 열화가 발생하고 있다. 국내외에서는 교량 바닥판 유지보수 의사결정을 위해 비파괴 조사 방법 중 하나인 지표투과레이더(Ground Penetrating Radar, GPR) 탐사가 주로 활용되고 있다. 차량형 다채널 GPR 장비를 통해 취득된 방대한 양의 탐사자료는 해석하는 데 많은 시간이 소요되며 분석가의 주관이나 숙련도에 따라 해석결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 (Deep Learning) 기반의 GPR 자료해석 기법들이 제안되고 있다. 본 연구에서는 교량 바닥판 상태 평가 작업 효율 향상 을 위해 딥러닝 기반 GPR 자료해석 기법을 적용하였다. 현장자료 예제로는 영동대교 정밀안전진단 과업에서 교량 바닥 판 상태조사를 위해 취득한 GPR 자료를 사용하였으며 딥러닝 기법 적용 결과를 분석가의 해석결과와 비교하여 예측 성 능을 평가하였다.

본 연구에서는 비산먼지 농도를 평가하기 위한 영향 요인인 먼지부하량(Silt loading, sL)에 대한 연구로 노면에 쌓여있는 먼지 수집 시 효율적인 방법을 제시하기 위해 실험적 데이터 수집과 시각화를 통해 위치별 특성에 따른 먼지 분포량과 효율적인 먼지 수집 위치 를 분석하고자 하였다. 기존의 미국 EPA(Environmental Protection Agency)에서는 도로 전구간을 샘플링하기에 어려움이 있어 구간별 교 차로 길이(2.4km)를 기준으로 샘플링 위치를 제시하거나 1km 이하 구간에서는 2개를 샘플링하도록 제시하고 있다. 하지만 국내 실정 에 적용하기에는 교차로 사이 간격이 너무 넓거나, 샘플링 개수가 적은 등 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 청소기의 길이 0.3m에 따라 3m(0.3m X 10회) 샘플링 기법을 통해 25m와 100m 구간을 대표할 수 있는 위치를 제시해주는 것을 목표로 하고 있으며, 이때 시료를 채취하여 통계분석과 클러스터링 분석을 통해 샘플링 위치를 선정하고자 하였다. 또한 샘플링 위치에 따른 검증을 위해 서 도로 먼지 부하량과 비산먼지와의 상관관계를 정량적으로 평가하였다. 이때 먼저 sL의 양에 따른 비산먼지의 농도 측정은 도심부 제한속도에 따라 50km/h의 속도로 주행하는 조건에서 측정되었으며, 측정차량을 통해 수집된 GPS 좌표를 활용하여 도로 먼지 농도의 변화를 정량적으로 분석하였다. 분석 결과, 먼지 부하량(sL)이 농도가 높을수록 도로 먼지 농도가 증가하는 경향이 나타났으며, 이러한 상관관계는 먼지가 많을수록 공기중으로 비산되는 먼지의 양이 많은 것에 기인한 것으로 분석되었고 이때 측정한 전 구간에서 sL과 비산먼지 농도 간의 높은 상관 관계(상관계수 0.76)가 확인되었다. 추가적으로, 각 시료 채취 지점에서의 sL의 변화가 도로 먼지 농도에 미치는 영향을 평가하기 위해 K-평균 클러스터링 기법을 사용하였다. 클러스터링 결과, 최적의 샘플링 지점이 25m 구간 내에서는 3개, 100m 구간 안에서는 5개의 샘플링 위치로 대표값을 띄는 것으로 도출되었으며 비산먼지 농도의 변화와도 일치하는 것을 보였다. 이러한 방법을 통해 도로 먼지 샘플링의 신뢰성을 높일 수 있었으며, 도로 먼지의 특성을 보다 정확하게 분석할 수 있었고, 인력 수집에 따른 시간적, 공간적인 한계 를 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 이는 향후 비산먼지 측정 차량 제작 연구의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.