그래핀 산화물(GO), 폴리에틸렌 글리콜 다이아크릴레이트(PEGDA), 폴리에틸렌 글리콜 메틸 에터 아크릴레이트 (PEGMEA)의 나노복합체를 자외선 광중합을 통해 합성하였다. GO는 가교된 폴리에틸렌 옥사이드(XPEO) 매트릭스 내에 최 대 1.0 wt% 농도까지 균일하게 분산시켰다. 더 높은 농도에서는 GO가 응집되는 경향을 보였다. 잘 분산된 GO는 친수성 PEO 사슬과 추가적인 화학적 가교 네트워크를 형성했다. XPEO-GO 나노복합체는 GO 농도에 따라 기계적 강도 및 염과 가 스에 대한 차단 특성이 향상된 것으로 나타났다. 이 연구는 다양한 GO 농도와 플레이크 크기를 가진 XPEO-GO 하이드로겔 의 제조 및 특성화를 다루고 있다. 이러한 특성은 나노복합 하이드로겔이 강화된 XPEO 기반 바이오소재 및 고급 항균성 한 외여과(UF) 친수성 코팅에서의 잠재적 응용 가능성을 시사한다.

일반적인 택코트용 유화아스팔트는 도로 포장면에 살포되고 양생되는 과정에서 공사차량 및 포설장비 타이어에 쉽게 들 러붙어서 포장면의 코팅막 훼손과 같은 심각한 문제를 일으킬 뿐 아니라, 접착력과 전단강도가 약하여 상하 포장층간 부 착력 저하로 균열, 포트홀, 밀림과 같은 포장도로 조기 파손의 주요 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 택코트 시공 후 양생시간을 현저히 단축시키고 공사차량 통행에 의한 접착 처리면 훼손을 최소화하여 아스팔트 포장의 조기 파손을 방지할 뿐 아니라, 포장체의 장기 공용성능을 크게 향상시키는 초속경성 타이어 미부착 택코트 유화아스팔트 개발과 이를 고속도로 현장에서 적용한 사례에 대해 소개하고자 한다. 해당 기술은 택코트 훼손방지 기능 외에도 폴리머가 함유된 아스팔트를 적용하여 부착강도가 매우 우수하며, 배수성 포장, SMA 포장, 교면 포장 등 특수포장의 공용성 증진효과가 큰 것으로 나타났다. 양생시간 또한 크게 단축되어 1액형 택코트의 경우 30분 이내에 양생이 되며, 양생 촉진제를 적용하는 2액형 택코트는 5분 내에 양생을 완료 시킬수 있어서, 시공시간 단축을 통한 조기 교통개방을 가능하게 한다. 해당 기술은 국토교통부 개질 유화아스팔트 품질기준인 RS(C)-PG70T 규격을 만족하였고, 타이어 부착률이 약 1.5% 대로 우수한 것으로 나타났다. 고속도로 현장 적용성 평가 결과, 양생시간이 5분 이내로 확인되었으며, 시공 후 현장 코어 시편 확인 결과, 택코트층이 잘 보전되어 있었으며, 포장층간의 결합력이 우수하게 유지되었다. 따라서 고속도로 뿐만 아니라 서울시와 같은 도심지 및 택코트의 충분한 양생시간을 확보하기 어려운 아스팔트 유지보수 공사에 본 기술을 적용하는 것은 매우 효과적일 것으로 판단된다.

Dynamic responses of nuclear power plant structure subjected to earthquake loads should be carefully investigated for safety. Because nuclear power plant structure are usually constructed by material of reinforced concrete, the aging deterioration of R.C. have no small effect on structural behavior of nuclear power plant structure. Therefore, aging deterioration of R.C. nuclear power plant structure should be considered for exact prediction of seismic responses of the structure. In this study, a machine learning model for seismic response prediction of nuclear power plant structure was developed by considering aging deterioration. The OPR-1000 was selected as an example structure for numerical simulation. The OPR-1000 was originally designated as the Korean Standard Nuclear Power Plant (KSNP), and was re-designated as the OPR-1000 in 2005 for foreign sales. 500 artificial ground motions were generated based on site characteristics of Korea. Elastic modulus, damping ratio, poisson’s ratio and density were selected to consider material property variation due to aging deterioration. Six machine learning algorithms such as, Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Artificial Neural Networks (ANN), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), were used t o construct seispic response prediction model. 13 intensity measures and 4 material properties were used input parameters of the training database. Performance evaluation was performed using metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analysis results show that neural networks present good prediction performance considering aging deterioration.

Machine learning is widely applied to various engineering fields. In structural engineering area, machine learning is generally used to predict structural responses of building structures. The aging deterioration of reinforced concrete structure affects its structural behavior. Therefore, the aging deterioration of R.C. structure should be consider to exactly predict seismic responses of the structure. In this study, the machine learning based seismic response prediction model was developed. To this end, four machine learning algorithms were employed and prediction performance of each algorithm was compared. A 3-story coupled shear wall structure was selected as an example structure for numerical simulation. Artificial ground motions were generated based on domestic site characteristics. Elastic modulus, damping ratio and density were changed to considering concrete degradation due to chloride penetration and carbonation, etc. Various intensity measures were used input parameters of the training database. Performance evaluation was performed using metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analysis results show that neural networks and extreme gradient boosting algorithms present good prediction performance.

교량은 국가의 사회경제 발전과 국민 안전에 중대한 영향을 미치는 중요한 인프라이다. 하지만 다수 의 국내 교량이 1970년대와 1980년대의 고도의 경제성장기에 완공되었으며, 현재 교량의 노후화 비중 은 전체 교량의 30%에 달하고 있다. 현재 노후화 교량에 대한 유지 보수 시스템의 부족으로 인해 교 량 붕괴 사고가 발생한 사례들이 발생하고 있다. 따라서 노후화가 진행되는 교량에 대해 효율적으로 관리하기 위한 우선순위 평가 모델 개발은 중요시된다. 본 연구에서는 개발한 유지관리 우선순위 모델 을 개발하였고, 이를 실제 교량에 대해 적용하여 평가하였다. 제안된 모델의 활용을 통해 위험에 노출 된 교량의 유지 보수 및 관리를 효율적이고 신뢰할 수 있게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

최근, 큰 처짐과 다수의 균열을 동반하는 유사연성 거동과 부식에 대한 높은 내구성의 특징을 가진 FRCM(Fabric-Reinforced Cemenetitious Matrix) 복합체에 대한 관심이 증가하고 있다. 철근콘크리트 부재에 대해 다양한 장점을 지닌 FRMC 복합체를 적용할 경우 전단내력의 증대를 예상할 수 있으며, 이를 통해 내진성능이 요 구되는 철근콘크리트 구조물에 효과를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 FRCM 복합체가 보강된 철근콘크리트 기둥에 대해 정적 반복가력 실험을 수행하고, 그 거동을 평가 하였다. 철근콘크리트 기둥은 직사각형 형상으로 단면의 크기가 300 × 300 mm이고, 순 높이는 800 mm로 제작되었다. 정적 반복가력 실험은 설정한 가력패턴에 따라 변위제어를 통해 횡 하중을 가력하 였고, 초기 축력은 기둥 용량의 10 %로 적용하였다. 정적 반복가력 실험 결과, 무보강 실험체 대비 약 27.33 %의 증진된 강도를 나타내었으며, 최대 강도 발현 시 층간변위비가 무보강 실험체 대비 약 187.6% 높게 나타냄에 따라 FRCM 복합체가 적용된 철근콘크리트 기둥의 높은 연성 거동을 확인 할 수 있다. 다만, FRCM 복합체를 실제 구조물에 적용하기 위해서는 추가적인 설계인자 개발을 통해 안 정성 및 신뢰성을 확보하는 것이 필수적이라고 판단된다.

본 연구는 외부환경조건이 콘크리트 보도블록의 백화특성에 미치는 영향을 검토하였다. 콘크리트 보 도블록의 외부환경조건으로 양지 및 음지에서의 옥외폭로, 온도 20℃, 습도 55%의 항온항습 및 -5℃ ∼5℃의 저온환경 조건에서 시간경과에 따른 콘크리트 보도블록의 백화특성을 검토하여 외기환경조건 이 백화발생에 미치는 영향을 분석하였다.

계명대학교 인텔리전트건설시스템핵심지원센터(이하 INTEL센터)는 2020년 교육부 주관 핵심연구지 원센터 조성지원과제로 선정되어 현재 2단계 2차년도(5년차)를 진행하고 있습니다. INTEL센터는 사용 률이 낮고 노후화된 기존의 유휴 연구장비를 집적하여 성능을 보완하고, 다양한 분야 및 연구에 장비 및 전담인력을 지원하는 역할을 하고 있습니다. 또한 계명대학교 성서캠퍼스 내 첨단건설실험센터 및 사용성평가연구센터의 건설 및 IoT 분야의 첨단장비를 접목하여 대내외 연구원 및 산업계에 공동연구 및 장비활용을 할 수 있도록 서비스를 지원하고 있습니다. INTEL센터는 4차 산업혁명의 핵심기술인 IoT 분야를 구축 시스템에 융합하여 지능형 평가 시스템 구축을 목표로 하고 있습니다. 원격실험제어시스템 도입 및 인프라 구축을 통하여 실험의 실시간 협업 이 가능한 서비스를 제공하며, 디지털트윈 기반 3D 공간건설시스템을 구축하여 웹을 통한 시험시설환 경과 보유 장비들의 탐색이 가능한 서비스를 제공하고 있어 사용자 요구에 맞는 장비를 선택, 예약까 지 진행할 수 있는 One-Stop 서비스 제공이 가능합니다. INTEL센터가 갖춘 첨단화된 인프라와 IoT, 건설, 기계, 의용공학 등의 다양한 분야의 전문가들을 바탕으로 차세대 융복합 연구 및 연구지원을 이어가고 있으며, 혁신적인 연구 및 전문인력 양성을 통 해 연구장비 공동활용 및 산학연 공동연구에 기여하도록 노력하고 있습니다.

이 연구는 한국어교육능력검정시험의 문법 영역 문항이 예비한국어 교 사가 갖추어야 할 문법 교육 역량을 평가하기에 타당한지를 비판적으로 고찰하고, 한국어교육능력검정시험 문법 영역 문항의 개선 방안을 구체 적으로 모색하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법으로는 한국어교육능력 검정시험 제1회(2006년)-제18회(2023년)까지의 시험 문항에서 한국어 문 법 영역과 관련이 있는 한국어어휘・형태론, 한국어통사론, 한국어규범, 한국어문법교육론 과목 623개의 문항을 분석하였다. 분석 결과, 전체적 으로 이론적인 문법 지식을 묻는 문항으로 출제가 되는 경향이 많았다. 그렇지만 한국어 교사에게는 교실 현장에서 외국인 학생들에게 쉽고 재 미있게 가르칠 수 있는 ‘가르치기 위한 지식’이 중요하다. 그러므로 한국 어교육능력검정시험의 문법 영역에서도 예비한국어 교사들이 한국어 교 실 현장에서 실제적으로 접하게 될 교실 현장과 관련이 있는 문항으로 출제가 되어야 할 것이다. 이를 위해 본 연구가 예비한국어 교사의 한국 어 문법 교육 능력을 제대로 측정할 수 있는 한국어교육능력검정시험의 초석이 되기를 바란다.

상변화 물질(PCM)은 상전이 동안 에너지를 흡수하거나 방출할 수 있는 잠열 저장 물질로 활용된다. 최근 수십 년 동 안, 연구자들은 다양한 온도 적용을 위한 건설 물질로의 다양한 PCM의 통합을 탐구해 왔다. 그러나, PCM을 통합하는 콘크리트 의 기계적 및 열적 반응은 통합 방법에 의해 영향을 받는다. PCM을 콘크리트에 추가하기 위한 여러 기술이 제안되었다. 그럼 에도 불구하고, 콘크리트에 마이크로 캡슐화 PCM(m-PCM)의 통합은 종종 기계적 강도의 상당한 감소를 초래한다. 기존 콘크리 트에 m-PCM의 추가와 관련된 한계를 극복하기 위해, 예외적인 강도 및 내구성 특성으로 인해 초고성능 시멘트 복합체(UHPCC) 가 선호된다. 따라서, 본 연구에서는 기존 기술의 단점을 해결하기 위해 PCM을 통합한 신규 나노 엔지니어링 UHPCC를 개발하 였다. 또한, 시멘트 복합체의 기계적 및 열적 성능을 향상시키기 위해 다중 벽 탄소 나노튜브(MWCNT)를 추가하였다. 결과는 MWCNT의 포함이 기계적 성능을 향상시켰을 뿐만 아니라 시멘트 복합체의 열적 성능을 향상시켰다는 것을 보여 주었다.

본 연구는 참가자 간 표상 유사성 분석(intersubject representation similarity analysis: IS-RSA)을 이용하여 3개의 선행연구에서 얻어진 데이터의 참가자 반응 일치성 패턴을 확인하고 각 실험의 정서 조건 간 차이가 있는지 살펴보 았다. 3개의 실험은 각각 ASMR 자극, 시각 및 청각 자극, 시계열적 정서 동영상 자극을 사용하였으며 각 실험의 조건에 맞게 정서 평정치와 생리측정치를 측정하였다. 참가자 간 표상 유사성 분석을 계산하기 위해서 각 실험에 있는 각 자극에 대한 참가자들의 측정치를 쌍별로 피어슨 상관계수를 구하였다. 실험의 조건 간 비교를 위해 분산분 석과 평균을 비교하였다. 연구 결과, ASMR과 시각 및 청각 데이터의 참가자 간 반응의 일치성은 시계열적 정서 동영상 참가자들 반응의 일치성에 비해 일관적이었다. ASMR 실험은 긍정 자극에서 참가자 간 반응의 일치성이 높았다. 청각 및 시각 실험은 높은 각성수준과 시각 자극에서 참가자들의 반응 일치성이 높았다. 본 연구 결과는 생리 적, 행동적 반응에 대한 측정치의 IS-RSA가 다차원적인 데이터의 정보를 요약하여 제시하며 이를 하나의 분석 데이 터로 변환 가능하다는 것을 확인하였다. 이를 통해, IS-RSA가 참가자들의 반응 일관성에 대한 전반적인 정보를 제시 할 수 있는 새로운 분석 방법으로의 가능성을 제시하였다.

Epoxy-based composites find extensive application in electronic packaging due to their excellent processability and insulation properties. However, conventional epoxy-based polymers exhibit limitations in terms of thermal properties and insulation performance. In this study, we develop epoxy-based siloxane/silica composites that enhance the thermal, mechanical, and insulating properties of epoxy resins. This is achieved by employing a sol–gelsynthesized siloxane hybrid and spherical fused silica particles. Herein, we fabricate two types of epoxy-based siloxane/ silica composites with different siloxane molecular structures (branched and linear siloxane networks) and investigate the changes in their properties for different compositions (with or without silica particles) and siloxane structures. The presence of a branched siloxane structure results in hardness and low insulating properties, while a linear siloxane structure yields softness and highly insulating properties. Both types of epoxy-based siloxane/silica composites exhibit high thermal stability and low thermal expansion. These properties are considerably improved by incorporating silica particles. We expect that our developed epoxy-based composites to hold significant potential as advanced electronic packaging materials, offering high-performance and robustness.