한국도로공사에서는 전 세계적인 기후위기 대응에 동참하고, 탄소중립기본법, 탄소중립 녹색성장 기본계획 등 정부의 탄소중립 정책 에 부응하기 위하여 “생애전주기 친환경 대응체계”를 구축하였으며, 이에 도로포장의 생애주기 동안 발생되는 탄소배출량을 산출하기 위한 생애전주기평가(Life Cycle Assessment, LCA)의 필요성이 점차 대두되고 있다. 한국도로공사에서는 매년 고속도로 포장상태 모니터링 데이터를 활용하여 공용성을 예측함으로써 포장 유지관리 전략에 활용하고 있으나 이는 거시적인 측면에서의 포장 공용성 모델로 고속도로 포장의 형식, 재료, 공법 등을 고려한 미시적 측면에서의 공용성 모델 개발 및 개발 절차 정립이 필요할 것으로 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 장기공용성 관측구간(Long Term Pavement Performance, LTPP) 데이터베이스(DB)를 활용하여 고속도로 JCP 공용성 모델을 개발하기 위한 기초연구를 수행하였다. 본 연구에서는 포장상태지수(Highway Pavement Condition Index, HPCI), 표면손상(Surface Distress, SD), 종단평탄성(International Roughness Index, IRI)를 종속변수로, 각 구간별 누적 교통 및 기후인자를 독립변수로 설정하여 다양한 교통 및 환경 영향인자에 따 른 고속도로 JCP 공용성을 예측하기 위하여 기술통계분석, 상관분석, 분산분석, 다중회귀분석을 수행하였다. 고속도로 JCP 공용성에 대한 다중회귀분석 결과, HPCI 모델의 수정된 R2이 0.614.로 SD 모델(0.413)이나 IRI 모델(0.317)에 비하여 높은 설명력을 보이는 것으로 나타났으며, 개별 모델의 회귀식은 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

iRAP(international Road Assessment Program)에서는 최근 다양한 유형의 도로 정밀자료를 바탕으로 한 AiRAP(Accelerated intelligent Road Assessment Program)을 개발하여 여러 국가별 RAP에 확대 적용해나가고 있는 단계에 있다. 2023년부터 국내 도로 여건을 고려한 한국형 도로안전도 평가 프로그램 개발 연구가 진행 중에 있으며, 개발되는 평가항목 및 기준, 평가기술 등에 적합한 도로안전도 평가 기초데이터 역시 유형 및 범위에 변화가 필요해짐에 따라 이를 충족하는 기초데이터 수집이 가능한 도로안전도 조사장비 개발이 기획 되었다. 이에 따라 본 연구에서는 고사양의 360도 도로영상 촬영장치와 360도 128채널 LiDAR 센서, 정밀 GPS 시스템, 휴대용 운영장 치 등을 갖춘 도로안전도 조사장비를 일반 차량에 탈부착이 가능한 형태로 개발하고자 하였다. 본 개발 장비로 취득 가능한 도로영상 및 점군데이터를 활용하여 AiRAP 자동분석을 통한 도로안전도 평가가 가능한데, 이를 통해 객관적이고 신뢰성 높은 평가가 가능할 것으로 기대된다.

코로나19가 기업의 일터 환경을 급속도로 바꾼 지난 시간동안 HRD 담당자들은 조직의 지속가능한 학 습과 성장을 위해 노력해왔다. 특히 빅데이터, 인공지능, 증강현실, 머신러닝 등 디지털 기술의 발달로 조 직 내 일하는 방식이 변화함에 따라 나타나는 다양한 현상과 문제를 해결하기 위해 힘써오고 있다. 하지 만 코로나19로 인한 변화가 단순히 개인의 역량 개발을 하는 차원을 넘어서 조직 전반을 개발하는 차원으로 확대되었기 때문에 HRD 담당자들은 코로나19 이전의 조직과 구성원을 바라보는 인식을 벗어나 조직 문화적 관점에서 현재의 변화를 인식하고 개선해 나가야 할 필요성이 제기된다. 이에 따라 본 연구는 기 업 내 HRD 담당자들이 코로나19를 경험하면서 그들이 소속된 조직의 조직문화를 바라보는 인식이 어떻 게 변화하고 있고, 그 인식의 변화에서 느끼는 의미는 무엇인지를 탐구해 보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 연구 참여자가 경험한 이야기를 바탕으로 연구 주제에 관한 이야기를 재구성하여 인사이트를 탐구 하는 내러티브 연구 방법으로 살펴보고자 하였다. 목적 표집 방식으로 8인의 연구 참여자를 선정하였으며 비구조화된 심층 면담, 참여관찰, 문헌 연구 분석 등을 활용하여 조금 더 자세하고 구체적인 의미를 해석 하였다. 이에 대한 연구는 향후 조직문화를 바라보는 인식이 변화함에 따라 HRD 담당자들이 수행해야 할 다양한 역할과, 그들이 지향하고 만들어가고자 하는 조직문화 유형이 어떻게 바뀌어 가고 있는지 탐색 할 수 있을 것으로 기대한다.

This study aims to evaluate the effectiveness of adding CNC parameter monitoring functionality using OPC UA to the existing HMI for CNC grinding machines, specifically focusing on maintaining machining precision for ferrous materials despite changes in grinding wheel diameter post-dressing. Three workpieces, each ground with different wheel diameters (WD162.24, WD162.22, WD162.20), were subjected to profile error measurements at various angles within a ±4.0μm tolerance range. The elliptical shape of the workpieces required diameter measurements across a 90-degree section. Results indicated that, despite slight deviations, all workpieces remained within the specified tolerance range, demonstrating that the OPC UA-based monitoring system effectively maintains machining precision after wheel dressing. This suggests significant potential for improving grinding processes for ferrous materials using OPC UA-integrated CNC systems.

To determine the diet of Ridged-eye flounder, Pleuronichthys cornutus in the South Sea of Korea, a total of 207 individuals were collected in 2022 (February, April, May, August, and November) and 2023 (January, February, April, July, and October) by the Fisheries science survey vessels of NIFS. The total length (TL) range of these specimens was from 14.1 to 33.9 cm, and the stomach contents of 100 individuals, not on an empty stomach, were analyzed. Polychaeta was the most important prey component in the diets of P. cornutus based on an Index of relative importance (%IRI) of 55.5%. Followed by amphipoda with a %IRI value of 21.3%. Polychaeta was an important component in diets across all size classes (＜ 20.0 cm, 20.0-25.0 cm, ≥ 25.0 cm) of P. cornutus; as they grew, the %IRI value of amphipoda decreased and the %IRI value of anthozoa and holothuroidea increased. There was also a significant increase in the mean weight of prey per stomach with growth. P. cornutus consumed polychaeta in all seasons, with spring and autumn being the most dominant seasons. In summer, gastropoda was the dominant prey, and in winter, holothuroidea was the dominant prey.

In response to the global transition towards carbon neutrality, there's an increasing emphasis on sustainable energy solutions, with offshore wind power playing a crucial role, especially in South Korea. This study presents an AI-based safety management system specifically designed for offshore wind operators. At the heart of this system is a machine learning algorithm that processes sensor data to automatically recognize human behavior and improve the accuracy of predicting worker actions and conditions. Such predictive analytics not only refines the analysis of behavioral patterns, but also increases the effectiveness of accident prevention. The results of this research are expected to significantly improve safety measures in offshore wind facilities and further sustainable energy initiatives.

이 연구는 OpenAI의 GPT 아키텍처를 활용하여 진로교육에 맞춤형 교육과정 설계 시스템을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 현대 교육 환경에서 AI의 통합은 학습자 중심의 교육 방법론 개발에 필수적이며, 이 연구는 그러한 필요성에 응답하고자 하였다. GPT 아키텍처의 언어 처리 및 생성 능력과 국가직무능력표준(NCS) 기반 교육과정의 통합 가능성을 탐색하여 시스템의 바탕을 마련하였으며, 다양한 분야의 전문 가 검토를 통해 연구가 진행되었다. 검토에 참여한 전문가들은 컴퓨터공학, 교육공학, 진로교육, 대학 학 사지원팀 분야에서 활동하는 박사 및 석사 학위 소지자들로 구성되었으며, 이들의 피드백을 바탕으로 시 스템 설계와 개선이 이루어졌다. 연구의 산출물로는 AI 기술과 진로교육의 융합을 통한 교육 분야의 혁신 적 접근법이 적용된 시스템 개발을 위한 스토리보드가 제시되었다. GPT 아키텍처를 활용한 이 시스템은 학생들에게 개인화된 진로 교육과정을 제공하는 데 있어 중요한 역할을 할 수 있음을 보여주었다. 이 연구는 교육 기술의 발전과 학습자 중심의 맞춤형 교육 방법론 개발을 시도하는데 의미가 있으며, 미래 교육 기술 발전 방향에 대한 중요한 통찰을 제공한다. 또한, AI 기술을 활용한 교육과정 설계의 가능 성을 탐색하고, 교육 현장에서의 AI 적용을 위한 실질적인 기반을 마련하는 데 중점을 두었다. 이러한 접근은 학습자 개별의 요구를 충족시키는 동시에 교육의 효과성을 높이는 방향으로 교육 기술을 발전시 킬 수 있는 기회를 제공한다 .

Cnidium officinale M. is an important crop that is widely used as a raw material for health functional foods. However, it is experiencing cultivation difficulties due to climate change and abnormally high temperatures. In response to this problem, the characteristics and main causes of the high-temperature damage occurring in C. officinale M. cultivation fields were analyzed. A survey of five farmhouse fields in Jecheon and Bonghwa, major C. officinale M. cultivation areas in Korea in 2018, indicated that about 5% to 37% of the cultivation fields in Jecheon and 5% to 15% of the fields in Bonghwa died from wilting. The high-temperature damage of the C. officinale M. fields is divided into two categories: upper leaves drying due to solar radiation and temperature, and lower leaves dying serially to the radiant heat of the vinyl mulch. Damage caused by radiant heat was typically greater. This is due to the greenhouse effect that occurs in the small space between the black vinyl mulching and the soil. The heat radiated to the surface of the ridge creating an environmental condition that greatly exceeded the atmospheric temperature especially on hot days. As a result, short plants with underground parts, such as C. officinale M., can suffer more high-temperature damage than other plants, so it is considered that it is necessary to develop related technologies such as mulching materials that can reduce pavement temperature in the future.

In this research, a new piston pinhole boring machine for simultaneous 3-axis machining using linear motor and tilting unit is developed. We propose a new method that combines the linear motor and tilting unit to overcome the limitations of existing techniques. By using the linear motor, we suggest oval machining of piston pin holes. The horizontal reciprocating motion of the linear motor allows for oval machining, creating horizontal or vertical ovals on the pin holes based on the spindle tool's rotation angle. For profile machining of piston pin holes, we propose the use of a tilting unit that converts servo motor motion into linear motion. The vertical motion of the tilting unit enables profile machining, allowing the spindle tool connected to it to translate vertically during spindle rotation and shape the pin holes. To ensure simultaneous oval and profile machining, we suggest channel synchronization, separating the oval and profile machining channels. Synchronizing these channels enables both oval and profile machining to be performed simultaneously on the pin holes. In summary, this research aims to develop a piston pinhole boring machine that effectively utilizes the linear motor and tilting unit for accurate and productive pin hole machining, achieving simultaneous 3-axis machining.

To identify sand crab Ovalipes punctatus populations and establish management units for each population, mtDNA COI regions were analyzed. As a result, the clade of O. punctatus in Korea were separated by two with a genetic distance of 0.17 – 2.08%, and there was no significant difference in the result of pairwise FST values representing genetic differentiation by sampling areas (p > 0.05). Also, no geographical separation found in the distribution of haplotypes and the results of the haplotype network. This result suggests that O. punctatus larvae were dispersed for a long time by the ocean current by suffering meroplanktonic period for 1 month, and increased the gene flow due to the development of the swimming legs for the increase in mobility. Therefore, in the results of mtDNA COI region analysis of O. punctatus in the East Sea, Yellow Sea, South Sea and East China Sea (Ieodo) of Korea, no clear intra-species differentiation was found.

In this research, a new structure of an asymmetric piston dedicated machining center is developed. By applying 2 linear motors in this machine, the slide unit structure could be simplified by comparing to the ball screw method, resulting in easier maintenance of the machine and enabling simultaneous machining in 2 axes and high-speed precision machining. In addition, a dedicated HMI for the asymmetric piston is developed to support efficient operation by workers, allowing them to verify product quality and take necessary actions. It is confirmed that by fully utilizing control libraries and productive programming languages, immediate response to future demands could be achieved. Through speed control loop performance testing, it is confirmed that applying feedforward function could improve the response speed, control accuracy, and stability of the speed control loop. The application of polynomial interpolation and Newton interpolation in the actual machining of asymmetric pistons confirmed the achievement of dynamic machining precision at high speeds. The developed machine and HMI are expected to contribute significantly to the efficiency, productivity, and improvement of product quality in the machining of asymmetric pistons.

본 연구는 ‘국가 경제에 큰 영향을 미치는 중소기업들의 경쟁우위 강화와 성과 창출을 위해 어떠한 무형자원이 중요할까? 특히, 시장 환경 변화가 크고, 위기·재난 상황일 경우에는 어떤 역량이 필요할까? 시장 환경 변화가 클 때, 중소기업 중 플랫폼기업과 일반 기업의 기업성과에 미치는 역량은 다를 수 있지 않을까?’라는 질문에서 시작되었다. 이를 위해 중소기업의 경쟁우위와 성과에 영향을 미치는 주요 역량으로 기업가지향성, 흡수역량, 조직회복탄력성을 제시하였고, 특히, 최근 기업의 핵심역량으로 부상하고 있는 조직회복탄력 성이 기업성과에 어떠한 조절효과를 갖는지 실증하였다. 또한, 플랫폼기업과 일반기업을 비교하여 기업성과에 미치는 조직회복탄력성의 조절효과를 분석하였으며, 조직회복탄력성의 어떤 하위요소에 따라 조절효과가 달라지는지 실증하였다. 연구 결과, 기업가지향성, 흡수 역량은 모두 기업성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치며, 조직회복탄력성도 기업성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 조직회복탄력성의 하위 구성요소인 위기준비 역량, 위기대응 역량, 변화주도 역량은 기업가지향성과 기업성과 간 관계를 유의하게 조절하고, 위기준비 역량과 변화주도 역량은 흡수역량과 기업성과 간 관계를 유의하게 조절하였다. 그리고, 기업가지향성과 기업성과 간 관계에서 위기준비 역량의 조절효과, 기업가지향성과 기업성과 간 관계에서 위기대응 역량의 조절효과는 플랫폼기업에서만 유의한 결과를 보였다. 연구 결과는 조직회복탄력성이 기업성과에 직접 영향을 줄 뿐 아니라, 기업가지향성, 흡수 역량과 상호작용하여 기업성과를 더욱 높여줄 수 있으며, 플랫폼기업과 일반기업 간 조직회복 탄력성의 조절효과가 다를 수 있음을 시사하였다. 이러한 결과는 중소기업의 경영에 실질적인 도움이 될 것으로 기대된다.

This paper proposes a method to improve the position control synchronization performance by synchronizing the controller operation between servo drives based on the synchronization signal of the EtherCAT(Ethernet for Control Automation Technology)distributed clock. In order to synchronize the operation of the controller between the servo drives, the phase of the operating frequency of the PWM(Pulse Width Modulation) module for motor control was synchronized based on the synchronization signal. At this time, the operation sequence of the current, speed, and position controller of the servo drive operating based on the PWM operating frequency was rearranged. Therefore, the servo drives on the network run the same controller at the same time. And the time at which the master's command is reflected to the drive's controller and the time at which the drive's status information is acquired coincided among the drives. After establishing an experimental environment in which servo drives are arranged in the EthercCAT network system, we verified that the position synchronization performance between servo drives applying the proposed method is improved.

In this paper, we proposed and tested an indoor obstacle recognition and avoidance algorithm using vision and ultrasonic sensors for effective operation of drone with low-power. In this paper, the indoor flight of a drone is mainly composed of two algorithms. First, for the indoor flight of the drone, the vanishing point and the center point of the image were extracted through Hough transform of the input image of the vision sensor. The drone moves along the extracted vanishing point. Second, we set an area of interest so that the drone can avoid obstacles. The area of interest is a space where the drone can fly after recognizing an obstacle at a distance from the ultrasonic sensor. When an obstacle is recognized in the drone's area of ​​interest, the drone performs an obstacle avoidance action. To verify the algorithm proposed in this paper, a simple obstacle was installed in an indoor environment and the drone was flown. From the experimental results, the proposed algorithm confirmed the indoor flight and obstacle avoidance behavior of the drone according to the vanishing point.

This research is to study the solution to the defects in maintenance and inspection that can be predicted/prevented in advance among human factors that account for more than 70% of the causes of aviation accidents. Traditionally, mechanics have performed visual inspections of aircraft exteriors. Due to this, there were factors that affect the human ability of mechanics in aircraft maintenance and inspection, safety problems when performing the upper part of the aircraft inspection, and the difficulty of precise inspection. To improve these problems, we conduct a study on an AI drone inspection system that has deep-learned samples on aircraft damage/defects. In this paper, we describe the aircraft maintenance inspection checklist, non-destructive inspection types, types of aircraft damage and defects, deep-learning highly reliable AI drone inspection systems, and the expected effects of this technology and future applications. Through this system research, it is expected that mechanics will efficiently inspect the aircraft through the optimization of aircraft maintenance system technology to prevent aviation accidents in advance and reduce time and economic costs.