본 연구는 연안해양 수치모델에 활용되는 LDAPS 강우예보 자료의 시공간적 오차와 한계점을 분석하고 자료의 신뢰성을 검증 하였다. LDAPS 강우자료의 검증은 진해만 주변 우량계 3개소를 기준으로 2020년의 강우를 비교하였으며 우량계와 LDAPS의 비교 결과, LDAPS 강우자료는 장기적인 강우의 경향은 대체로 잘 재현하였으나 단기적으로는 큰 차이를 보였다. 정량적인 강우량 오차는 연간 197.5mm였으며, 특히 하계는 285.4mm로 나타나 계절적으로 강우변동이 큰 시기일수록 누적 강우량의 차이가 증가하였다. 강우 발생 시점 의 경우 약 8시간의 시간 지연을 나타내어 LDPAS 강우자료의 시간적 오차가 연안해양환경 예측 시 정확도를 크게 감소시킬 수 있는 것 으로 나타났다. 연안의 강우를 정확히 반영하지 못하는 LDAPS 강우자료를 무분별하게 사용할 경우 연안역에서 오염물질 확산 또는 극한 강우로 인한 연안환경 변화 예측에 심각한 문제를 발생시킬 수 있으며 LDAPS 강우자료의 적절한 활용을 위해서는 검증과 추가적인 개선 을 통한 정확도 향상이 필요하다.

3D 콘크리트 프린팅 기술은 거푸집 없이 콘크리트를 출력하고 제작하여 콘크리트 표면의 대부분이 외기에 노출되고, 이로 인해 콘크리트 내부 수분이 빠르게 증발하고 수축이 크게 발생한다. 또한, 결합 재 대비 낮은 골재 함량과 낮은 물/결합재 비(W/B)를 가지는 사용 배합의 특성상 수축으로 인한 균 열이 발생하기 쉽다. 이러한 3D 콘크리트 프린팅의 수축에 대한 문제는 섬유 혼입을 통해 해결할 수 있고, 부가적으로 적층성 향상의 이점을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 이러한 섬유 보강 3D 프린팅 모르타르의 역학적 특성을 살펴보고자 섬유 혼입률을 변수로 실험하였다. 보강 섬유로는 PP섬유를 사 용하였고, 섬유 혼입률 0, 0.2, 0.5, 0.8%를 변수로 실험하였다. 갠트리 방식의 3D 프린터에 30 × 30 mm 사각형 개구부를 가진 노즐을 설치해 1300× 800mm 크기의 직사각형 형태로 모르타르를 출력 하였다. 호퍼 회전속도 6 rpm, 노즐 이동 속도 1500 mm/min을 적용하여 출력하였고, 1층 높이를 30mm로 출력하여 5층 적층하였다. 적층 완료 후 압축강도, 휨인장강도, 층간 부착강도를 측정하기 위 한 시험체를 각각 추출하였고, 28일 수중 양생 후 각 강도실험을 통해 역학적특성을 평가하였다.

3D 프린팅 콘크리트는 임의의 형상을 자유롭게 적층하여 제작할 수 있다는 장점을 가지고 있지만, 노즐의 구조 및 형상에 따라 곡선부의 출력 품질이 달라진다. 또한, 공기중에서 출력한 경우와 수중에 서 출력한 경우 그 품질이 달라진다. 본 연구에서는 고정 마감날을 가진 사각형 노즐을 이용하여 3D 프린팅 모르타르를 수중에서 곡선 형태로 출력하고 적층한 후 출력성능, 적층성능, 및 역학적성능을 평가하였다. 30 × 30 mm 사각형 개구부를 가지고 있고 노즐 끝 양 측면에 고정 마감날이 설치된 노 즐을 사용하였다. 사전 직선 출력시험에서 선정된 조건인 호퍼 회전속도 14 rpm, 노즐 이동 속도 2000 mm/min을 적용하여 출력하였고, 1층 높이를 30mm로 출력하여 5층 적층하였다. 출력 및 적층 결과, 직선부분의 표면은 양호한 반면 곡면부분, 특히 곡률이 큰 곡선부분의 바깥쪽에서 표면균열이 관찰되었다. 직선부분의 치수 일관성은 양호한 반면, 곡률 반경이 작은 곡선부분의 폭 차이가 나타났 다. 곡선부분의 밀도와 압축강도는 직선부분보다 낮았다. 이는 곡선부에서 직사각형 노즐 회전에 따른 재료 토출이 불균일하기 때문인데, 이러한 문제점을 보완할 수 있는 제어 기술 개발이 필요하다.

곧 다가올 미래에는 자율운항선박, 육상 원격제어센터에서 제어되는 선박, 그리고 항해사가 탑승하여 운항하는 선박이 함 께 공존하며 해상을 운항할 것이며, 이러한 상황이 도래했을 때 해상 교통 환경의 안전을 평가할 수 있는 방법이 필요할 것으로 사료 된다. 이에 본 연구에서는 자율운항기술을 사용하여 항해사가 직접 조종하는 선박과 자율운항선박이 공존하는 해상환경 하에서 선박 조종시뮬레이션을 통해 통항 안전성을 평가하기 위한 방안을 제시하였다. 자선은 6-자유도 운동 기반의 MMG 모델을 심층 강화학습 기법 중 하나인 PPO 알고리즘으로 학습하여 자율운항 기능을 갖출 수 있도록 설계하였다. 타선은 평가 대상 해역의 해상 교통 모델 링 자료로부터 선박이 생성되도록 하였고, 기 학습된 선박모델을 기반으로 자율운항 기능을 구현되도록 하였다. 그리고 해양기상 자 료 데이터베이스로부터 조위, 파랑, 조류, 바람에 대한 자료를 수집하여 수치 모델을 수립하고 이를 기반으로 해양기상 모델을 생성하 여 시뮬레이터 상에서 해양 기상이 재현되도록 설계하였다. 마지막으로 안전성 평가는 기존의 평가 방법을 그대로 유지하되, 선박조 종시뮬레이션에서 해상교통류 시뮬레이션을 통한 충돌 위험성 평가가 가능하도록 하는 시스템을 제안하였다.

본 연구는 2019년부터 2021년 9월까지 수집된 홀스타인 젖소 19,930두의 자료를 수집하였으며, 3 SD (Standard Deviation, SD) 범위에서 벗어나는 이상치를 제외한, 8,675두를 분석에 이용하였다. 자료분석은 Statistical Analysis System (SAS) 9.4 software를 사용하였고, 뒷유방높이, 뒷유방너비, 유방깊이, 유두길이 및 유두둘레의 실측치를 사용하였다. 그리고 뒷유방높이, 뒷유방너비, 유방깊이, 유두길이 및 유두둘레의 실측치와 산차, 305일 유량, 비유단계 및 착유속도의 환경요인의 효과를 추정하였다. 산차와 유량이 증가함에 따라 뒷유방너비, 유두길이 및 유두둘레의 실측치는 유의적으로 증가하는 것으로 나타났으며(p < 0.0001), 비유단계에 따라서 뒷유방너비 및 유방깊이의 실측치는 비유단계가 증가할수록 유의적으로 감소하는 것으로 나타났다(p < 0.0001). 각 환경효과에 따른 유방형질 실측치의 표현형 상관의 결과에서는 뒷유방너비와 유방깊이 실측치가 산차 및 유량수준에 대해 높은 상관을 나타냈으며, 특히, 유방형질 중 유방깊이 실측치와 산차에 대해 -0.40 ~ -0.67로 높은 음(-)의 상관을 보였다. 본 연구 결과로 미루어 볼 때, 유방형질이 유생산에 밀접한 관련이 있는 만큼 중요한 형질로 취급되어야 하며, 이들의 기초연구와 함께 유전적 특성을 구명하는 등 더 많은 연구가 수행되어야 할 것으로 사료된다.

본 연구의 목적은 음성 인터페이스(Voice User Interface, VUI)를 이루는 설계변수 중 사용자에게 긍정적인 감성을 유발하는 설계변수를 확인하는 것이다. 특히, 사용자의 성별과 설계변수의 조절 효과를 분석하여 VUI와 상호작용하는 동안 사용자가 만족할 수 있는 적절한 설계변수 수준을 찾아보고자 하였다. 선행연구를 통해 VUI에 사용되는 음성 설계변수 중에서 사용자의 감성 만족도에 영향을 미칠 수 있는 설계변수 6가지를 도출하였다. 설계변수는 수준을 조절할 수 있도록 Wizard of OZ를 활용하여 VUI 시스템을 구현하였고, 6가지 설계변수의 수준을 조합하여 사용자와 음성으로 대화를 할 수 있도록 구성하였다. 실험에 참여한 사용자는 총 80명으로, 남/여 성비를 고려하여 각 40명씩 모집하였다. 사용자는 VUI와 주어진 임무에 대한 정답을 알아내기 위해 자연스러운 대화를 진행하며, 그동안의 얼굴 표정 변화에 대한 이미지 데이터를 수집 및 표정 분석 소프트웨어를 통해 Valence 점수로 변환하였다. Valence 데이터 를 기반으로 빈도 및 카이제곱 분석을 통해 확인한 결과, 사용자의 성별과 AI gender간의 조절효과가 유의한 것으로 나타났다. 이 결과는 VUI를 설계할 때 사용자의 성별 차이를 고려하는 것이 좋다는 것을 의미한다. 결론적으로, 남성사용자의 경우 성인/남성/높은 톤의 음성, 여성 사용자의 경우 성인/여성/중간톤의 음성이 향후 만족스러운 인터랙션 구현을 위한 VUI 설계에 주요한 가이드라인인 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 향후 다양한 인적 요소를 고려하여 UX 관점에서 인간-AI 상호작용을 보다 섬세하게 분석할 수 있을 것이며, 표정을 통한 실시간 감성 측정을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것이다.