Ammonia (NH3) is a basic gas in the atmosphere and is known to play an important role in producing adverse health and environmental effects. Atmospheric NH3 causes stunted livestock growth, decreased visibility, and induces lung diseases when high concentrations occur. In addition, atmospheric NH3 reacts with acidic species (sulfuric acid, nitric acid, etc.) and produces secondary inorganic aerosol. In this study, the NH3 concentration and ventilation of Rooms 1 to 3 inside a sow facility were measured during the period from March 25 to May 31, 2021. It was difficult to conduct long-term field experiments at housing where pigs are raised. However, in order to improve the accuracy and reliability of the data, repeated experiments were conducted in three pig rooms in the same environment. The average concentration of NH3 in Rooms 1 to 3 was measured to be 7.6 ± 2.7 ppm, 8.2 ± 2.8 ppm, and 8.2 ± 2.7 ppm, respectively. The average internal temperatures were 21.0 oC, 21.2 °C, and 21.8 °C, and the internal humidity was 49.3%, 49.2%, and 49.2%, respectively. The ventilation per pig in Rooms 1 to 3 was measured as 60.4m3/hour∙pig, 62.5m3/hour∙pig, and 64.9m3/hour∙pig, respectively. At this time, NH3 emissions from Rooms 1 to 3 were found to be 6.9 ± 0.8 g/day∙pig, 7.9 ± 1.5 g/day∙pig, and 8.2 ± 1.3 g/day∙pig, respectively. As a result of the correlation analysis, the NH3 concentration was analyzed as producing a negative correlation between the ventilation (r=-0.73) and the internal temperature (r=-0.60) increase. Finally, as a result of calculating the national NH3 emission factor, the NH3 emission of one sow room in spring was 7.7 ± 1.4 g/day∙pig, and the NH3 emission of one year was 2.8 kg/ year∙pig.

PURPOSES : Road surface conditions are vital to traffic safety, management, and operation. To ensure traffic operation and safety during periods of snow and ice during the winter, each local government allocates considerable resources for monitoring that rely on field-oriented manual work. Therefore, a smart monitoring and management system for autonomous snow removal that can rapidly respond to unexpected abrupt heavy snow and black ice in winter must be developed. This study addresses a smart technology for automatically monitoring and detecting road surface conditions in an experimental environment using convolutional neural networks based on a CCTV camera and infrared (IR) sensor data. METHODS : The proposed approach comprises three steps: obtaining CCTV videos and IR sensor data, processing the dataset acquired to apply deep learning based on convolutional neural networks, and training the learning model and validating it. The first step involves a large dataset comprising 12,626 images extracted from the acquired CCTV videos and the synchronized surface temperature data from the IR sensor. In the second step, image frames are extracted from the videos, and only foreground target images are extracted during preprocessing. Hence, only the area (each image measuring 500 × 500) of the asphalt road surface corresponding to the road surface is applied to construct an ideal dataset. In addition, the IR thermometer sensor data stored in the logger are used to calculate the road surface temperatures corresponding to the image acquisition time. The images are classified into three categories, i.e., normal, snow, and black-ice, to construct a training dataset. Under normal conditions, the images include dry and wet road conditions. In the final step, the learning process is conducted using the acquired dataset for deep learning and verification. The dataset contains 10,100 (80%) data points for deep learning and 2,526 (20%) points for verification. RESULTS : To evaluate the proposed approach, the loss, accuracy, and confusion matrix of the addressed model are calculated. The model loss refers to the loss caused by the estimated error of the model, where 0.0479 and 0.0401 are indicated in the learning and verification stages, respectively. Meanwhile, the accuracies are 97.82% and 98.00%, respectively. Based on various tests that involve adjusting the learning parameters, an optimized model is derived by generalizing the characteristics of the input image, and errors such as overfitting are resolved. This experiment shows that this approach can be used for snow and black-ice detections on roads. CONCLUSIONS : The approach introduced herein is feasible in road environments, such as actual tunnel entrances. It does not necessitate expensive imported equipment, as general CCTV cameras can be applied to general roads, and low-cost IR temperature sensors can be used to provide efficiency and high accuracy in road sections such as national roads and highways. It is envisaged that the developed system will be applied to in situ conditions on roads.

PURPOSES : In this study, the results of an intensive field survey of a composite pavement applied to an expressway in Korea are analyzed. The results are intended to be used as basic data for evaluating the composite pavement and for preparing quality control measures through a review and analysis of the change in the state of the tensile bonding strength of the composite pavement. METHODS : To evaluate, repeated field coring and indoor tensile bonding strength evaluations are conducted for five years, and the commonality evaluation of pavement using pavement condition investigation equipment is conducted annually. RESULTS : The results of this study show that the degree of reflective crack generation varies depending on the type of concrete pavement and type of asphalt mixture applied to the intermediate layer, and that the CRCP composite pavement exhibits better initial commonality than the JCP composite pavement. In addition, it is confirmed that the composite cross-section pavement section with MASTIC applied as an intermediate layer shows excellent adhesion performance between the lower concrete layers from the beginning of construction in all sections, as well as satisfied the quality control standards for good pavement and tensile adhesion even after approximately five years of public use. CONCLUSIONS : Based on a follow-up survey of the composite pavement testing sections, it is confirmed that the section constructed with the MASTIC intermediate layer and CRCP satisfies the quality control standards for good pavement conditions and tensile adhesion even after approximately five years of public use.

본 연구의 목적은 경두개직류자극(tDCS) 유무에 따른 골프 퍼팅 수행력을 비교 분석하는 것이 었다. 본 연구에 참여한 대상자는 신체 건강한 대학 골프선수 10명이 참여하였다. 1대의 SAMPutt basic unit과 tDCS를 이용하여 퍼팅 시 발생하는 운동학적 자료 수집 및 분석을 실시하였다. 통계분석은 경두개 직류자극 유무에 따른 퍼팅 수행력을 비교하기 위해 paired t-test를 실시하였으며, 통계적 유의수준은 .05 로 설정하였다. 연구결과, 평지 퍼팅에서 FA와 BS가 통계적으로 유의한 차이가 나타났으며, 훅 2° 퍼팅에 서 IS가 통계적으로 유의하게 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 추후 경두개직류자극이 퍼팅 시 신체 균 형 유지와의 관련성을 규명하는 연구가 필요할 것으로 생각된다.

위치 기반 AR 게임에서 모바일 기기의 위치를 정확하게 추정하는 것은 중요한 요소 중 하나이다. 모바일 기 기에 내장되어 있는 위치 추정 시스템이 얼마나 정확하게 위치정보를 추정하는 지가 증강되는 AR 콘텐츠의 정확도를 결정한다. 하지만 도시 환경에서는 건물, 건축물, 광고판, 표지판 등 지형지물 및 장애물에 의해서 위치 추정을 위해 필요한 신호가 반사, 굴절, 회절, 차단 등이 발생하게 되고 그로 인하여 모바일 기기의 위 치 추정 시스템으로부터 추정되는 위치에 오차가 생기게 된다. 본 논문에서는 도시 환경에서 모바일 기기의 위치 오차가 증가하는 현상에 대해서 상용 스트리트 뷰와 문자 태그를 활용하여 심플하면서도 신뢰성 있는 위치 보정 방안을 제안한다. 제안하는 위치 보정 방안은 쿼리 이미지와 스트리트 뷰 파노라마 이미지로부터 생성된 문자 태그를 대조하는 것을 통해서 매칭 스코어를 계산한고 매칭 스코어에 따라 쿼리 이미지를 촬영 한 실제 위치와 가까운 스트리트 뷰를 검색하는 것을 통해서 모바일 기기의 위치를 보정한다. 제안하는 위치 보정 방안은 위치 오차가 43.71m인 위치를 위치 오차가 4.09m인 위치로 보정하였으며 낮과 밤에 관계없이 위치를 보정할 수 있다는 장점이 있다.

실제 환경과 유사한 게임 환경은 사용자의 현실감과 몰입도를 높인다. 특히 현실 세계에서 건물은 사용자에 게 현실감을 부여하는 중요한 요소이다. 위성영상, 항공영상, 360°영상 등 실제 환경 데이터는 이미 디지털화 되어 구글 스트리트뷰나 카카오 로드뷰처럼 서비스되고 있다. 또한 이미지가 아닌 3D 모델로 세상을 구성하 는 것은 이미 진행 중인 작업이다. 그러나 Google 및 기타 업체에서 수행한 작업은 주로 항공 이미지를 모 델의 텍스처로 사용된다. 항공 영상의 특성상 카메라 시점이 낮을 때 왜곡이 심하고 해상도가 높지 않다. 본 연구에서는 기존의 360° 거리 이미지 서비스에서 거리 이미지와 메타데이터를 추출하여 사용자가 이동하 고 상호작용하는 지도를 구성하여 3차원 공간에서 독립된 건물 메쉬를 생성하였다. 스트리트 뷰는 TM 좌표 를 이용하여 3차원 공간에 배치되어 사용자의 움직임에 따라 적절한 스트리트 뷰가 적용된다. 우리는 깊이 데이터를 분석하여 스트리트 뷰에 투영된 구형 화면에 깊이를 적용하고 스트리트 뷰에서 건물을 배경과 분 리하고 각 건물을 별도의 수직 평면에 투영하였다. 또한 각 건물은 사용자를 따라 초기 방향을 유지하도록 회전되어 스트리트 뷰 사이의 전환에서 건물 평면의 연속성이라는 인상을 준다. 본 연구는 기존 디지털 데이 터를 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 재가공하여 가치를 높이는 것을 목적으로 한다.

본 연구는 우리나라 소나무림을 대상으로 지위지수를 기반으로 한 잠재수확량을 예측하여 직관적인 임분 생산력 지표를 제시하고자 하였다. 분석 자료는 2016~2019년에 실시한 제7차 국가산림자원조사(National Forest Inventory: NFI)와 2016~2017년에 실시한 전국 소나무 실태조사 (Korea forest service, 2016; Korea forest service, 2017)를 통해 획득된 총 1,610 표본점 조사자료를 이용하였다. 지위지수 분류곡선과 임분밀도관 리도를 이용하여 각 표본점의 지위 추정 및 기준임령 60년에 대한 생장예측을 실시하여 수확이 예상되는 평균 흉고직경과 임분재적을 추정하였다. 분석 결과, 예측된 재적 수확량은 전체 표본점 중 80.9%가 150~300m3 ha-1의 재적 수확이 가능한 것으로 분석되었고, 300m3 ha-1이상의 재적을 수확할 수 있는 표본점은 223개소(13.9%)에 불과하였다. 수확이 예상되는 평균 흉고직경 예측값은 평균 흉고직경 30cm 이상의 목재를 수확할 수 있는 표본점은 전체 20.9%에 불과하였고, 절반 이상인 55.4%가 20~30cm급의 목재 수확이 가능한 것으로 확인되어 현실림의 생장 특성을 반영한 시업체계의 개선이 필요할 것으로 판단되었다. 또한 현장에서 지위지수에 따라 잠재수확량을 가늠할 수 있도록 지위지수별 잠재수확량 표를 작성하여 제공하였다. 본 연구의 결과는 앞으로 조림적지 평가 및 조림지 경영계획 수립에 활용성이 높을 것으로 사료된다.

As the size of market for electric vehicles and energy storage systems grows, the demand for lithium-ion batteries (LIBs) is increasing. Currently, commercial LIBs are fabricated with liquid electrolytes, which have some safety issues such as low chemical stability, which can cause ignition of fire. As a substitute for liquid electrolytes, solid electrolytes are now being extensively studied. However, solid electrolytes have disadvantages of low ionic conductivity and high resistance at interface between electrode and electrolyte. In this study, Li7La3Zr2O12 (LLZO), one of the best ion conducting materials among oxide based solid electrolytes, is fabricated through RF-sputtering and various electrochemical properties are analyzed. Moreover, the electrochemical properties of LLZO are found to significantly improve with co-sputtered Li2O. An all-solid thin film battery is fabricated by introducing a thin film solid electrolyte and an Li4Ti5O12 (LTO) cathode; resulting electrochemical properties are also analyzed. The LLZO/Li2O (60W) sample shows a very good performance in ionic conductivity of 7.3  108 S/cm, with improvement in c-rate and stable cycle performance.

사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처 리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅 을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀 한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없 는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하 여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운 영 테스트를 통해 이뤄졌다.

Stainless steel, a type of steel used for high-temperature parts, may cause damage when exposed to high temperatures, requiring additional coatings. In particular, the Cr2O3 product layer is unstable at 1000oC and higher temperatures; therefore, it is necessary to improve the oxidation resistance. In this study, an aluminide (Fe2Al5 and FeAl3) coating layer was formed on the surface of STS 630 specimens through Al diffusion coatings from 500oC to 700oC for up to 25 h. Because the coating layers of Fe2Al5 and FeAl3 could not withstand temperatures above 1200oC, an Al2O3 coating layer is deposited on the surface through static oxidation treatment at 500oC for 10 h. To confirm the ablation resistance of the resulting coating layer, dynamic flame exposure tests were conducted at 1350oC for 5–15 min. Excellent oxidation resistance is observed in the coated base material beneath the aluminide layer. The conditions of the flame tests and coating are discussed in terms of microstructural variations.

본 연구는 6개 핵돈군생산농장(Great grand parents, GGP)에서 2015년 이후 태어난 Landrace종과 Yorkshire종의 두 품종에 대하여 생시체중 (Birth weight; BW), 복당평균생시체중(Mean of litter birth weight; MBW0)과 변이계수(Coefficient of variation in MBW0; CVMBW0) 및 산자수(Litter size) 등에 대한 유전모수를 추정하였다. Landrace종에서 총산자수(Total number of piglets born; TNB), 생존산자수(Number of piglets born alive: NBA), 복당평균생시체중 및 복당평균생시체중 변이계수의 유전력은 각각 0.14, 0.09, 0.33 및 0.16. Yorkshire종에서는 각각 0.11, 0.99, 0.28 및 0.07로 추정되었다. 산자수와 복당평균생시체중 간에는 부(-)의 상관관계를 나타내었으며, 복당평균생시체중과 변이계수사이의 표현형상관과 유전상관이 두 품종에서 모두 –0.40에서 –0.45로 높게 나타났다. 자돈 생시체중에 대한 균일도를 개량하기 위해서는 복당평균생시 체중(MBW0)과 복당평균생시체중변이계수(CVMBW0)를 선발지수식에 포함시키는 것이 바람직하다고 생각된다.

계약 등 공식적인 절차 없이 팬 개인이 실연 (Performance)을 직접 촬영한 동영상인 이른바 ‘직캠’은 K-pop 팬덤 문화의 발전을 견인하는 주요한 팬 콘텐츠(Fan-made Contents)중 하나로 자리 잡게 되었다. 그런데 이러한 ‘직캠’은 작곡가, 음반 제작사, 그리고 실연자인 가수의 수익에 부정적인 영향을 미쳐서, 코로나바이러스 발생 이후 위축된 공연계에서는 위 ‘직캠’에 대한 규제 수요가 늘어나게 되었다. 이에 따라 2020년 12월에는 ‘직캠’을 금지 및 처벌하는 저작권법 개정안이 발의되기도 하였다. ‘직캠’의 대상인 ‘생음악 실연(A Live Musical Performance)’에 대해 작곡가, 작사가 및 안무가는 저작권을 가지고, 음반제작자와 실연자는 저작인접권을 가진다. ‘직캠’을 통해 생음악 실연을 복제⋅전송하는 것은 위 권리자들의 저작 권 및 저작인접권과 밀접한 관련이 있다. 팬덤 내부에서 공유되기 위한 목적으로 촬영된 ‘직캠’의 특성상 ‘직캠’은 저작권법상 사적이용을 위한 복제에 해당하지 않고, 포괄적 공정이용에 해당한다 고 보기도 어려워 저작권 및 저작인접권을 침해할 소지가 있다. 이러한 ‘직캠’에 의한 저작권침해를 방지하기 위한 목적으로 최근 제시된 저작권법 일부개정법률안은 복제의 목적⋅방법⋅장소 등을 불문하고 실연을 녹음⋅녹화하거나 공중송신하는 모든 행위를 처벌 대상으로 하고 있어 과도한 국가 형벌권 행사라는 문제점을 가진다. 따라서, 생실연의 불법 녹음 및 공중송신을 처벌하는 미국연방형법 조항을 참조하여, ‘실연에 대한 대가를 지불하는 유료 공연장’에서 ‘상업적 이득이나 개인의 재정적인 이득을 목적으로’ 생음악 실연을 저작재산권자의 허락 없이 녹음⋅녹화하거나 이러한 복제본을 전송(혹은 공중송신)한 자에 대하여 행정제재인 과태료를 부과하는 방식을 제안한다.