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.

작은뿌리파리는 시설하우스에 발생하여 심각한 경제적 피해를 주고 있는 중요한 해충이다. 때문에 이를 방제하기 위한 다양한 연구 진행을 위해서는 간단하고 효과적인 대량 사육 방법이 요구된다. 본 연구는 시중에서 저렴하게 구입 가능한 기주인 강낭콩을 이용하여 작은뿌리파리의 대 량 사육 방법을 개발하고자 수행하였다. 시험은 강낭콩의 불린 기간 및 개수에 대한 작은뿌리파리의 산란수를 조사하였으며, 그 결과 3일 불린 강낭 콩에서 산란수가 108.2개로 가장 많았고, 강낭콩의 개수가 많을수록 산란수가 증가하였다. 또한 작은뿌리파리의 산란수가 가장 높게 나타난 3일 불 린 강낭콩배지와 기존에 사육배지로 보고된 감자디스크배지에서 산란수, 부화율, 용화율, 우화율, 생존수 및 알에서 성충까지 발육 기간을 비교하였 으며, 강낭콩배지에서 감자디스크배지보다 산란수가 8.5배 이상 높았고 용화율, 우화율, 생존수도 높게 나타났다. 알에서 성충까지 발육 기간은 강 낭콩배지에서 11.7일로 감자디스크배지보다 7일정도 빨리 우화하였다.

본 연구의 목적은 자료포락분석(Data Envelopment Analysis)을 사용 하여 대구경북강원권에 소재한 23개 대학의 운영 효율성을 분석 및 평가 하고, 효율적 운영을 위한 필요한 개선 방향을 탐색하는 것이다. 대구권 2개교, 경북권 14개교, 강원권 7개교, 총 23개 대학을 연구 대상으로 하 였으며, 투입변인은 교육비 환원율, 전임교원 확보율, 장학금 비율, 교사 확보율, 전임교원 1인당 교내연구비, 전임교원 1인당 교외연구비, 산출변 인은 정원내 신입생 충원율, 정원내 재학생 충원율, 졸업생의 취업률, 전 임교원 1인당 등재(후보)지 논문 실적으로 선정하였다. 기술통계를 위해 서는 E-STAT 3.0과 SPSS 25.0을 사용하였고, DEA분석을 위해서는 Frontier Analyst 및 B-Box 1.7.8을 활용하였다. 첫째, 연구 결과, 전체 대학 중 절반 이상이 상대적으로 효율적인 운영을 하고 있으며, 일부 대 학은 비효율적으로 운영되고 있어 개선의 여지가 있음을 확인하였다. 둘 째, 투입지향 및 산출지향 모형에서 유사한 결과가 도출되었으며, 투입과 산출 변인을 각각 관리하기보다는 동시에 종합적으로 관리하는 접근이 대학 운영 효율성 제고에 필요함을 확인하였다. 셋째, 대학이 주목해야 할 핵심 지표들을 파악함으로써, 자원의 효율적인 배치와 활용을 위한 개 선 방향을 확인할 수 있었다. 자료포락분석을 통한 대학의 운영 효율성과 비효율성을 구체적으로 파악한 본 연구 결과를 바탕으로, 대학의 자원을 보다 효과적으로 활용할 수 있는 운영 전략을 수립할 수 있을 것이다.

This study proposes a construction plan for the Korea Navy's next-generation TSCE(Total Ship Computing Environment) based destroyers to address rapidly evolving maritime threats and decreasing military manpower. It focuses on system integrated ship construction based on TSCE for quick response time with fewer operators, improving the efficiency of systems and Equipments installed in the ship. The methodology includes analyzing TSCE-based system integration theories and levels. also analyze system integration in U.S. Navy’s Zumwalt destroyers and Littoral Combat Ships, conducting expert surveys to build consensus on system integration methods, proposing operational efficiency improvements through TSCE-based system integration. Additionally, we propose an architecture of TSCE with real time OA(Open Architecture) from both functional and physical perspectives, verified through Python simulations. The study suggests optimal crew sizes for next-generation destroyers through comparative analysis of TSCE based integration types. It emphasizes the importance of system integration in naval ship construction, presenting specific measures to enhance operational efficiency and optimize crew operations. The findings are expected to contribute significantly to enhance the future naval capabilities of the Korea Navy.

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.

This study explored effects of a sludge-based biochar addition on nitrogen removal of membrane bioreactor (MBR) for wastewater treatment. The membrane fouling reduction by the biochar addition was also investigated. A dose of 3 g/L of the biochar was applied to an MBR (i.e., BC-MBR) and treatment efficiencies of organic matter and nutrient were analyzed. The MBRs with powdered activated carbon (i.e., AC-MBR) and without any additives were also operated in parallel. The average removals of COD and TN were improved with the biochar addition compared to those with the control MBR. Interestingly, operational duration was also increased with biochar addition. The CLSM analysis revealed that biomass amounts of BC-MBR and AC-MBR were reduced by more than 40%, and thickness of the biofilm attached to the membrane surface also was decreased. The physical properties of biochar surfaces were compared with a commercial powdered activated carbon. The specific surface area with 38 m2/g and pore volume with 0.13 cm3/g of the biochar were much smaller than those of the powdered activated carbon, which were 1100 m2/g and 0.67 cm3/g, respectively. Manufacturing conditions for the biochar production needs to be further investigated for enhancing physical properties for adsorption and biological improvement.

PURPOSES : This paper presents a foundational study aimed at strengthening the competitiveness of future overseas construction engineering projects, efficiently guiding investment decisions for the government or private sectors and establishing policy suggestions for areas that need to be supplemented and linked. METHODS : The data envelopment analysis (DEA) model was used to measure the operational efficiency for individual types of work. The DEA model for measuring efficiency uses the representative Charnes, Cooper, and Rhode (CCR) and Banker, Charnes, and Cooper (BCC) models. RESULTS : By using statistics of overseas construction projects and conducting DEA, it was revealed that construction management was most needed in the energy facility sector of overseas construction projects. CONCLUSIONS : Although the capabilities of our country's companies are excellent, it was evident that the energy and industrial facilities sectors, which need to be supplemented to enhance their competitiveness, require policy support that incorporates construction management (CM). Consequently, it was confirmed that the construction management sector needs investment that should continue to be activated in the future. Additional research is needed that considers variables and environments related to overseas construction projects’ on-site conditions. To this end, the government should continue to promote research and government investment linked to CM to make progress in overseas construction sectors.

본 연구는 요양보호사의 사회적 인식이 업무 스트레스에 미치는 영향 에서 대인관계 효율성의 매개효과를 검증하기 위한 목적으로 진행되었 다. 연구의 대상은 요양보호사로 2020년 7월~2021년 3월까지 수집된 설 문 471부를 중심으로 SPSS와 AMOS 통계프로그램을 활용하여 분석하 였다. 연구 결과 요양보호사의 사회적 인식은 대인관계 효율성(ß=.124)과 업무 스트레스(ß=-.394)에, 요양보호사의 대인관계 효율성은 업무 스트레 스(ß=-.284)에 유의미한 영향이 있었다. 또한, 요양보호사의 사회적 인식 이 업무 스트레스에 미치는 영향에서 대인관계 효율성의 매개효과를 검 증한 결과, 대인관계 효율성의 부분 매개를 확인했다(ß=-.035). 연구 결 과에 따라, 요양보호사의 업무 스트레스 경감을 위한 실천적 제언을 제 시하였다.