In this paper, we developed a thermoelectric storage container that maintains whole blood temperature and studied its characteristics. Using a temperature sensor, we compared the internal temperature with the set temperature in real time and maintained the temperature between 1 and 6°C. In addition, we installed insulation inside the container and used a lithium-ion battery to power the system to ensure a stable whole blood temperature even during long-distance transportation. Instead of a blood pack, a 350-g water bottle was used and the experiment was conducted at an ambient temperature of 25°C. After cooling for 10 minutes, the internal temperature of the container reached 6°C and the battery operated for 60 minutes. In the future, if we improve the thickness and thermal conductivity of the insulation installed in the thermoelectric storage container and utilize phase change materials as a supplement, we will be able to transport more diverse blood products and special reagents stably.

해양 환경에서 발생하는 화재는 일반적인 화재 상황에 비해 빠르게 화염이 전파되기 때문에 초기 발견과 대응이 매우 중 요하다. 최근의 화재 감지 시스템은 카메라 센서와 딥러닝 검출 모델을 활용하여 개발되고 있지만, 해양 환경에 특화된 딥러닝 모델 을 학습하기 위해 해양 환경에서 화재 데이터를 실제로 수집하는 것은 기술적, 경제적 측면에서 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 언리얼 엔진 기반 가상 데이터 생성 도구를 활용하여 가상 환경에서 해양 환경을 구축하고 여러 상황 의 시나리오에서 데이터를 수집하여 해양 환경 화재 가상 데이터셋을 구축하였다. 가상 데이터셋으로 학습한 RT-DETR-L 모델은 실 제 해양 환경에서 발생한 화재 상황을 수집하여 제작한 테스트 데이터셋에서 mAP50:95 0.529를 달성하였다. 또한 가상 데이터로 학습 한 검출 모델은 일반적인 화재 상황이나 항만시설에서 연기만 발생하는 상황에서도 화재를 검출하는 것을 볼 수 있었다. 이를 통해 실제 데이터가 아닌 가상 데이터셋을 사용하여 데이터셋을 구축하여도 해양 환경 화재와 같은 특수한 상황에서의 검출 모델 성능 향 상에 도움을 줄 수 있다는 것을 확인하였다.

본 논문에서는 다중 연결 NURBS 패치 모델에 대한 등기하해석방법을 제시하고 이를 기하학적으로 엄밀한 쉘의 해석에 적용하였 다. 서로 다른 NURBS 패치를 연결할 떼 조정점 망(control point meshes)의 밀도와 패치간의 불연속성으로 인해 등기하해석이 부정확 해질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 니셰(Nitsche) 방법을 등기하해석법에 적용하여 두 패치 사이의 변위와 견인력(traction) 의 정합성(compatibility)을 확보하였고, 최종 유도된 해석 방정식이 대칭성을 유지하도록 하였다. 추가되는 경계 조건은 패치간 경계 의 적분으로 표현되기 때문에 계산비용이 크게 증가되지 않는다. 시스템 방정식이 양정 행렬(positive definite matrix)이 되도록 안정 성 매개변수(stability parameters)를 도입하였으며 일반화된 고유치 해석을 통해 두 패치사이의 조정점 밀도에 따른 안정성 매개변수 의 값과 응력장의 해의 정확성을 분석하였다. 이 다중 패치 등기하해석법을 1차 전단변형을 고려한 기하학적으로 엄밀한 쉘요소의 해석에 적용하였으며, 니셰 방법을 사용함으로써 패치간의 변위 및 응력 연속성이 향상된 결과를 확인 할 수 있었다.

본 논문에서는 다중 연결 NURBS 패치 모델에 대한 등기하해석방법을 제시하고 이를 기하학적으로 엄밀한 쉘의 해석에 적용하였 다. 서로 다른 NURBS 패치를 연결할 떼 조정점 망(control point meshes)의 밀도와 패치간의 불연속성으로 인해 등기하해석이 부정확 해질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 니셰(Nitsche) 방법을 등기하해석법에 적용하여 두 패치 사이의 변위와 견인력(traction) 의 정합성(compatibility)을 확보하였고, 최종 유도된 해석 방정식이 대칭성을 유지하도록 하였다. 추가되는 경계 조건은 패치간 경계 의 적분으로 표현되기 때문에 계산비용이 크게 증가되지 않는다. 시스템 방정식이 양정 행렬(positive definite matrix)이 되도록 안정 성 매개변수(stability parameters)를 도입하였으며 일반화된 고유치 해석을 통해 두 패치사이의 조정점 밀도에 따른 안정성 매개변수 의 값과 응력장의 해의 정확성을 분석하였다. 이 다중 패치 등기하해석법을 1차 전단변형을 고려한 기하학적으로 엄밀한 쉘요소의 해석에 적용하였으며, 니셰 방법을 사용함으로써 패치간의 변위 및 응력 연속성이 향상된 결과를 확인 할 수 있었다.

The number, size, and material distribution of microplastics (MPs) sized 20-200 μm in the raw water and water treatment processes were analyzed using FT-IR in three water treatment plants in Jeju Province. The number of MPs was detected at 0.075-0.620 MP/L in raw water and 0.040-0.047 MP/L in filtered water, which is relatively lower than the results of other studies. Regarding the size of the MPs, particles sized 20-50 μm in both the raw water and the treated water accounted for the highest proportion, representing 65.6% and 56.3% of the total, respectively. In terms of MP type distribution, polypropylene (PP) was identified as the main type at 58.7%. In the water purification process, the MPs removal efficiency was the highest at 93.5% in the sedimentation and rapid filtration process, followed by 58.4% in membrane filtration and 40.0% in slow filtration. Continuous monitoring of the distribution of MPs in raw water and water treatment processes is recommended.

본 연구는 법무부에서 지정한 마약사범 전담교정시설의 마약사범을 대상으로 운영 할 수 있는 통합적 프로그램(회복이음 과정)을 구성하고 개발하여 그 효과성을 조사하 였다. 이를 위해 현장 전문가 및 마약재활 전공 교수 등의 TF 개발집단을 구성하였으 며 최근 마약재활 연구 동향과 담당자 및 수용자 인터뷰 등을 종합하여 160시간의 약 3개월의 통합적 프로그램의 매뉴얼을 구성하였다. 서울지역과 경상지역의 교도소 에서 실험집단 20명과 통제집단 20명을 선발하였으며 그 대상에 대한 사전･사후 차 이검증을 실시하였다. 그 결과 실험 집단에 있어 심리치료 프로그램 후 통계적으로 유 의한 효과가 나타났으며, 무처치 통제집단과 비교도 차이가 있었다. 추후 연구에서는 샘플을 확대하고, 질적 자료를 추가하여 프로그램의 효과성을 판단할 필요가 있으며 그 결과에 따라 프로그램을 보완 발전해야 할 필요도 있어 보인다. 몇 가지 제한점을 극복하고 프로그램의 질적 향상을 위해 이 도구의 적합성과 프로그램 내용의 구성에 대해서도 건강한 논의가 지속되어야 할 것이다.

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.

본 연구는 국내육성 사과품종들 중 대구광역시 군위지역에 재배가 적합한 품종을 선발하고자 ‘골든볼’, ‘아리원’, ‘아리수’, ‘이지플’, ‘피크닉’, ‘컬러플’사과품종에 대하여 과실특성 및 저장성을 분석하였다. 각 품종에 대해 품종등록시 과실특성과 비교하였을 때, ‘골든볼’사과는 수확시 경도가 88.4 N으로 다른 품종들에 비하여 매우 높고, 당도와 산도가 각각 14.4 oBrix와 0.37%를 보였으며, 과피색의 황색도는 44.1로 황색계통의 특성이 충분히 발현되었다. 그리고 ‘피크닉’사과는 경도가 66.2 N, 당도 14.7 oBrix, 산도 0.33%를 보였고, 과피 양광면의 적색도는 29.9로 적색계통의 특성이 잘 나타났으나, 바탕면의 적색도는 2.5로 낮아 과실 전체의 착색이 부족하였다. 그리고 ‘아리원’, ‘아리수’, ‘이지플’, ‘컬러플’과실들은 품종등록시 과실특성 기준에 비하여 당도와 산도가 모두 낮은 결과를 보였다. 저온저장중 과실품질변화를 보면, 경도는 6품종 모두 수확시와 비슷한 수준을 유지하였다. 특히, ‘골든볼’ 사과는 저장 80일 후에도 경도가 79.7 N으로 높게 유지되고, 당도와 산도, 그리고 당산비는 수확 시와 비슷하게 유지되었다. 저온저장중 과피색 변화는 품종과 관계없이 명도는 유지되고 적색도와 황색도는 저장기간에 따라 다소 증가하는 경향을 나타내었다. 따라서 대구광역시 군위지역에서는 과실의 유전적 특성이 잘 발현되는 ‘골든볼’사과품종의 재배가 가장 적합할 것이라고 판단되었다.

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.

도로건설사업을 추진할 때 소음에 대한 피해가 예상되는 지역에는 소음 저감 방안을 수립하여야 한다. 특히 도심지 내를 통과하는 도로 주변의 주택, 학교, 병원, 도서관 등 조용한 환경을 필요로 하거나 인구밀도가 높은 지역에는 소음 개선 민원에 따라 방음벽의 설치가 계속 증가하고 있으며, 도로 주변 건물의 고층화로 인하여 방음벽의 설치 높이 또한 증가하고 있다. 도로 교통 소음을 저감시 키기 위해서 설치되는 방음벽은 강풍ㆍ강우ㆍ진동에 의하여 변형 또는 파괴되지 않도록 안전한 구조로 하여야 한다. 그 중 풍하중은 교량 설계하중에서 정하는 지역별 설계풍속을 적용하여 설계하거나 방음벽 기초 표준도의 표준풍하중을 적용하고 있으며, 방음벽에 시공되는 방음판은 국가건설기준인 KCS 44 80 05 방음벽과 KS F 4770-1~4에 따른 내하중 등급을 만족하여야 한다. 한편 최근 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)는 강력한 열대저기압의 비율과 최고 풍속이 전지구적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 따라서 이 연구에서는 방음벽 설치 높이가 높아지는 현장 여건과 기후 여건을 고려하였을 때 현재 적용하고 있는 시 험하중이 적합한지에 대하여 검토하였다. 방음벽 현장 조건을 달리하여 풍하중에 대한 설계하중과 시험하중을 산정하였고, 현행 시험 하중과 비교ㆍ분석하여 개선 필요성 여부를 확인하였다.

포장상태 평가를 위한 노면영상 촬영은 라인스캔 방식이 주를 이루고 있다. 라인스캔 특성 상, 조사환경이나 장비특성이 달라질 경 우 밝기가 상이한 노면영상을 취득할 수 있고 이는 U-net과 같은 픽셀 단위 segmentation 딥러닝 모델의 균열 자동검출 성능에 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공지능 검출 모델의 변경 없이 영상의 밝기 최적화와 morphology 연산기법을 노면영상 전·후처리 방법으로 제시하고 그 효과를 분석하였다. 영상 처리를 통해 과다 검출경향을 보인 이상치들이 제거되었으며 정답으로 간주할 수 있는 전문요 원 분석결과인 GT 균열률과의 상관성 또한 향상됨을 확인하였다.