본 연구의 목적은 제자리딛기 템포와 돌려차기 유형이 응답시간에 미치는 영향을 비교 분석하는데 있다. 본 연구에는 태권도 4단이며 10년 이상 수련한 남자 15명이 참여하였다. 실험 과제는 메트로놈의 템포에 맞춰 제자리딛기를 하다가 불빛 자극이 제시되면 최대한 빠르게 돌려차기를 하는 것이다. 5가지 의 제자리딛기 템포(100, 120, 140, 160, 180 bpm)와 4가지의 돌려차기 유형(앞발 몸통 돌려차기, 앞발 얼굴 돌려차기, 뒷발 몸통 돌려차기, 뒷발 얼굴 돌려차기)에서 3회씩 총 60회를 실시하였다. 통계분석은 반복 측정 이원분산분석을 실시하였으며, 주효과의 대응별 비교는 Bonferroni를 실시하였다. 제자리딛기 템포와 돌려차기 유형의 상호작용효과가 나타났으며, 제자리딛기 템포와 돌려차기 유형에 따른 주효과도 나타났다. 160 bpm의 제자리딛기 템포에서 돌려차기의 응답시간이 제일 빠른 것으로 나타났다. 하지만 140과 160 bpm의 제자리딛기 템포에서 돌려차기 응답시간은 거의 차이가 나타나지 않았다. 앞발 몸통 돌려차기의 응답시간이 빨랐다. 그리고 제자리딛기 템포와 돌려차기 유형에 따라 140 bpm의 제자리딛기 템포에서 앞발 몸통 돌려차기의 응답시간이 가장 빠른 것으로 나타났다. 결론적으로 돌려차기의 응답시간은 140과 160 bpm의 제자리딛기 템포에서 효과적이며, 뒷발보다는 앞발, 얼굴보다는 몸통 돌려차기가 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 수행 향상에 유용한 정보를 제공할 것이며, 태권도 경기를 위한 전략에 도움이 될 것이다.

이 논문에서는 2009년 부커상 수상작인 힐러리 맨틀의『울프 홀』에 재현된 영국성공회 형성 과정을 고찰하면서 토머스 크롬웰의 종교관을 다루고자 한다. 『울프 홀』에서 맨틀의 크롬웰은 튜더왕조의 헨리 8세와 앤 불린의 혼인을 다루 는 과정에서 가톨릭교회에서 분리하는 영국성공회 형성과 수장령 선포의 교회 법 개정에 중요한 역할을 수행한다. 이러한 맨틀의 크롬웰은 탁월하고 결단력을 갖춘 정치가로서 헨리 8세의 자문관, 기록보관장관, 심지어 헨리 8세가 부여한 성직관리관으로 임명되는 신분상승을 이룬다. 여기서 주목하고자 하는 것은 그 의 정치적 혁명과 종교적 개혁이 잉글랜드의 튜더왕조를 위한 대의명분이 아닌, 그의 개인적인 종교적 경험에 근거를 두고 있다는 것이다. 이에 의해 맨틀의 크 롬웰은 가톨릭과 영국성공회에 구속받지 않는, 즉 자신만의 신을 따르는 종교적 인간으로 읽어낼 수 있다.

방사성폐기물의 심층처분에서 생물권에서의 방사성 핵종 이동을 핵종의 이동 경과 시간을 계산하여 평가하는 방법이 제안 되었다. 방사성 핵종은 자연 방벽에서 유출되어 지하 천부의 지하수 흐름을 따라 대규모 지표수체에 도달한다고 가정하였다. 생물권은 기반암 위에 있는 대수층을 포함하는 천부 지하 환경으로 정의하였다. 제안된 방법을 이용하여, 계산 알고리즘을 수립하였고, 알고리즘을 수행하는 컴퓨터 코드를 작성하였다. 작성된 코드는 간단한 사례에서 계산된 모의 결과를 해석해 계산 결과 및 지표 부근에서의 방사성 핵종 이동에 의한 방사선량 평가에 널리 이용되는 공공 프로그램의 계산 결과와 비교하여 검증하였다. 사례 연구 조건을 가상의 심층처분장에서의 방사성 핵종 이동에 대한 이전 연구를 통해 작성하였다. 작성된 코드는 사례 연구에서 생물권의 하천으로 유출되는 핵종의 이동량을 계산하였다. 이전 연구에서는 가상의 처분장에서 모암까지의 방사성핵종의 이동만을 보여주었기 때문에, 이 코드는 모든 경로를 지나가는 방사성 핵종의 전체적인 이동을 파악하는데 도움이 될 수 있었다.

본 연구는 기존 선박에 자외선 (UV) 평형수처리장치(BWMS)를 설치 한 경우, 수치 계산을 통해 평형수 처리시간의 증가를 정량적으로 조사하였다. 계산 결과 배수량 55,000톤 가스 운반선의 평형수 처리시간은 UV BWMS 미설치 및 유량 제어 기능 없이 2.152 시간이었다. 평형수 처리시간은 UV BWMS 설치 후 14.2 % 증가했으며, 유량 제어 기능까지 고려 시 20.4 % 증가했습니다. 실제 조건들을 고려하면 UV BWMS 설치 후 평형수 처리시간은 기존 평형수처리시간 대비 최소 30 % 정도 증가할 것으로 예상됩니다. 따라서 업계 관계자는 평형수 처리시간 증가로 인한 선박 운영 손실을 최소화하기 위하여 UV BWMS 선정시 본선의 실제 평형수펌프 용량과 UV BWMS의 유동 에너지 손실을 충분히 고려하는 것이 좋습니다. 또한 BWMS 설치 후 평형수 처리시간 증가를 최소화하기 위해서는 더 큰 용량의 BWMS, 더 큰 파이프 및 내부 코팅이 있는 파이프 등의 사용을 고려할 수 있습니다.

The purpose of this study was to evaluate the appearance, physicochemical, physical, and fermentation properties of the fermented soybean produced by manufacturing with inoculation the different types of microbial strains. The strains were inoculated by the NSI (natural strains inoculation), and the SSI (selective strain inoculation) were treatments. The appearance showed differences in color, viscous substance, and hardness depending on strains inoculation and fermentation duration. The pH, and total acidity were 6.40~7.26%, and 0.10~0.39% respectively with differences depending on the samples. The moisture content as the fermentation duration increased, the NSI (56.03~57.66%) decreased and the SSI (56.71~58.63%) increased. The physical characteristics of the hardness increased as the fermentation duration increased for the NSI and the SSI decreased. The color values for the L, a, and b values were 47.64~58.56, 7.15~9.08, and 12.41~17.30, respectively. The α-amylase and protease activities of the SSI were the highest among all treatments. The total viable cell counts of the fermented soybean products by strains were 5.02 to 9.77 log CFU/g, and SSI (fermentation, 48 hours) was the highest. The amino-type nitrogen contents of all samples were 301.62~746.97 mg% and the SSI showed the highest content. The amino acid had the highest glutamic acid content.

This study examined Korean employees’ meal structure characterized by mealtime, meal places, and companions. The data from 19,692 time diaries, recorded by 9,846 employees aged 19-64 years for two days in the 2014 Korean Time Use Survey, were analyzed for working days and non-working days. Approximately two-thirds of Korean employees ate meals three times a day on both working and non-working days. The breakfast and lunch-times on working days were distributed within two hours, but the dinner time on working days and all three meals on non-working days were dispersed across a three-hour range. Male employees spent three minutes on meal preparation on working days, whereas females spent 30 minutes. On working days, 88% of breakfasts and 67% of dinners were eaten at home. For lunches, 46% were eaten at restaurants, and 42% were at workplaces. The breakfast on working days showed the highest percentage of eating alone (40%) and the dinner on non-working days appeared highest in the percentage of eating with families (69%). The characteristics of Korean employees’ meal structure appeared different on working days and non-working days. Such characteristics should be considered in the process of planning nutrition policies and programs for employees.

2020년 1학기 코로나19로 인해 모든 대학들이 불가피하게 온라인 강의를 진행했다. 그와 함께 온라인 강의에 대한 관심이 급격히 높아져갔다. 하지만 대대적인 온라인 강의는 이번이 처음이어서인지 그에 관한 기존 연구가 거의 없는 실정이다. 필자들은 2020년도 1학기 고려대학교 <글쓰기Ⅰ> 과목을 온라인 실시간 강의로 진행했을 뿐만 아니라, 학기 말에는 모든 학생들을 대상으로 그에 관한 설문조사를 실시하 기도 했다. 본고는 그러한 갖가지 수업자료와 설문조사를 토대로 온라인 강의, 특히 실시간 강의의 운영 방법과 교육 효과에 대해 자세히 분석해본 것이다. 그리하여 온라인 강의의 운영 사례를 공유하는 한편, 온라인 교육의 질을 높이는 데 조금이나마 기여하고자 했다.

자연재해 발생을 예방하기 위한 방재센서 기술이 중요하며 광섬유를 이용한 센서에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문은 광섬유 센서 내장 탄소섬유시트로 보강된 RC보의 계측된 데이터로 결함 탐지 연구를 수행하였다. 미분의 국부적 변동 특성을 이용한 Method Ⅰ과 컨벌루션 방법을 이용한 Method Ⅱ를 비교, 분석하였다. 다른 차원의 데이터를 비교하기 위해서 무차원화 시켰으며, 분석 결과 Mehtod Ⅱ가 결함의 위치를 예리하게 잘 탐지하는 것으로 나타났다. Method Ⅱ인 컨벌루션에 사용 되는 필터 벡터를 잘 응용하면 더 좋은 효과를 기대할 수 있을 것으로 판단된다.

To increase the utilization of the intelligent methodology of smart farm management, estimation modeling techniques are required to assess prior examination of crops and environment changes in realtime. A mandatory environmental factor such as CO2 is challenging to establish a reliable estimation model in time domain accounted for indoor agricultural facilities where various correlated variables are highly coupled. Thus, this study was conducted to develop an artificial neural network for reducing time complexity by using environmental information distributed in adjacent areas from a time perspective as input and output variables as CO2. The environmental factors in the smart farm were continuously measured using measuring devices that integrated sensors through experiments. Modeling 1 predicted by the mean data of the experiment period and modeling 2 predicted by the day-to-day data were constructed to predict the correlation of CO2. Modeling 2 predicted by the previous day's data learning performed better than Modeling 1 predicted by the 60-day average value. Until 30 days, most of them showed a coefficient of determination between 0.70 and 0.88, and Model 2 was about 0.05 higher. However, after 30 days, the modeling coefficients of both models showed low values below 0.50. According to the modeling approach, comparing and analyzing the values of the determinants showed that data from adjacent time zones were relatively high performance at points requiring prediction rather than a fixed neural network model.