The importance of Structural Health Monitoring (SHM) in the industry is increasing due to various loads, such as earthquakes and wind, having a significant impact on the performance of structures and equipment. Estimating responses is crucial for the effective health management of these assets. However, using numerous sensors in facilities and equipment for response estimation causes economic challenges. Additionally, it could require a response from locations where sensors cannot be attached. Digital twin technology has garnered significant attention in the industry to address these challenges. This paper constructs a digital twin system utilizing the Long Short-Term Memory (LSTM) model to estimate responses in a pipe system under simultaneous seismic load and arbitrary loads. The performance of the data-driven digital twin system was verified through a comparative analysis of experimental data, demonstrating that the constructed digital twin system successfully estimated the responses.

Tendon-driven mechanisms have gained prominence in a range of applications, including soft robots, exoskeletons, and prosthetic devices. These mechanism use flexible tendons or cables to transmit force and control joint movement. As the popularity of these mechanisms grows, there is an increasing demand for solutions to enhance stability and safety. The use of brakes is a well-known solution, but existing models are difficult to customize for small soft robots. In this paper, we present a one-way shape memory alloy-based compact brake for tendon-driven mechanisms. The proposed soft brake featured a thin design and was tailored for seamless integration within a tendon-driven mechanism. In addition, the use of the one-way shape memory alloys enabled the design of the brakes that are both compact and powerful. This brake is expected to be widely used in miniaturized tendon-driven robots.

이 연구는 중국의 이미지 처리 소프트웨어 메이투를 중심으로 하여 기 술수용이론을 적용하고 확장하여 중국 사용자들의 이미지 처리 소프트웨 어 사용 의도에 대한 가능성을 탐구하는 것이다. 이를 위해 설문조사 방 법을 사용하여 사회의 다양한 계층의 다양한 그룹을 조사하고 수집한 데 이터를 분석했다. 연구 결과는 사용자의 사용 의도에 영향을 미치는 것 으로 나타났으며, 특히 사용자의 편리성과 유용성에 더해, 호기심과 자아 형상 일치성도 메이투 사용자의 사용 의도에 긍정적인 영향을 미치는 것 으로 나타났다. 본 논문의 연구 결과는 메이투와 같은 이미지 편집 소프 트웨어의 개발과 운영에 가치 있는 통찰을 제공할 수 있다.

한반도는 주변국의 안보정세 변화, 북한의 미사일 도발, 병역자원의 급 감, 민간 생활지역 확장으로 훈련장 부족 및 민원증가, 안전사고 등 많은 도전요인에 직면해 있다. 특히 군사대비태세의 근간이라 할 수 교육훈련을 위한 여건은 매우 심각한 수준이다. 이를 극복하기 위해 국방 분야에서는 4차산업혁명 기술을 적용한 LVCG 과학화 훈련체계를 구축하여 추진하고 있다. LVCG 과학화 훈련은 Live 체계(실기동훈련, KCTC), Virtual 체계 (가상현실), Constructive 체계(전투모의), Game 체계(게임) 등을 활용하 여 언제 어디서든지 실전과 같은 훈련 경험이 가능하며, 훈련 결과에 대한 데이터를 활용하여 객관적 평가가 가능하다. 따라서 AI, AR, VR 등 과학기 술의 발달을 기회요인으로 활용하여 체계별 성능을 개량하고 LVCG 체계 를 하나의 환경에서 운용할 수 있는 합성훈련환경(STE)을 구축하여 실전 과 같은 훈련이 되도록 해야 한다.

High-strength low-alloy steel is one of the widely used materials in onshore and offshore plant engineering. We investigated the alloying effect of solute atoms in α-Fe based alloy using ab initio calculations. Empirical equations were used to establish the effect of alloying on the Vicker’s hardness, screw energy coefficient, and edge dislocation energy coefficient of the steel. Screw and edge energy coefficients were improved by the addition of V and Cr solute atoms. In addition, the addition of trace quantities of V, Cr, and Mn enhanced abrasion resistance. Solute atoms and contents with excellent mechanical properties were selected and their thermal conductivity and thermal expansion behavior were investigated. The addition of Cr atom is expected to form alloys with low thermal conductivity and thermal expansion coefficient. This study provides a better understanding of the state-of-the-art research in low-alloy steel and can be used to guide researchers to explore and develop α-Fe based alloys with improved properties, that can be fabricated in smart and cost-effective manners.

This study focused on improving the phase stability and mechanical properties of yttria-stabilized zirconia (YSZ), commonly utilized in gas turbine engine thermal barrier coatings, by incorporating Gd2O3, Er2O3, and TiO2. The addition of 3-valent rare earth elements to YSZ can reduce thermal conductivity and enhance phase stability while adding the 4-valent element TiO2 can improve phase stability and mechanical properties. Sintered specimens were prepared with hot-press equipment. Phase analysis was conducted with X-ray diffraction (XRD), and mechanical properties were assessed with Vickers hardness equipment. The research results revealed that, except for Z10YGE10T, most compositions predominantly exhibited the t-phase. Increasing the content of 3-valent rare earth oxides resulted in a decrease in the monoclinic phase and an increase in the tetragonal phase. In addition, the t(400) angle decreased while the t(004) angle increased. The addition of 10 mol% of 3-valent rare-earth oxides discarded the t-phase and led to the complete development of the c-phase. Adding 10 mol% TiO2 increased hardness than YSZ.

This study was conducted to develop a model for predicting the growth of kimchi cabbage using image data and environmental data. Kimchi cabbages of the ‘Cheongmyeong Gaual’ variety were planted three times on July 11th, July 19th, and July 27th at a test field located at Pyeongchang-gun, Gangwon-do (37°37′ N 128°32′ E, 510 elevation), and data on growth, images, and environmental conditions were collected until September 12th. To select key factors for the kimchi cabbage growth prediction model, a correlation analysis was conducted using the collected growth data and meteorological data. The correlation coefficient between fresh weight and growth degree days (GDD) and between fresh weight and integrated solar radiation showed a high correlation coefficient of 0.88. Additionally, fresh weight had significant correlations with height and leaf area of kimchi cabbages, with correlation coefficients of 0.78 and 0.79, respectively. Canopy coverage was selected from the image data and GDD was selected from the environmental data based on references from previous researches. A prediction model for kimchi cabbage of biomass, leaf count, and leaf area was developed by combining GDD, canopy coverage and growth data. Single-factor models, including quadratic, sigmoid, and logistic models, were created and the sigmoid prediction model showed the best explanatory power according to the evaluation results. Developing a multi-factor growth prediction model by combining GDD and canopy coverage resulted in improved determination coefficients of 0.9, 0.95, and 0.89 for biomass, leaf count, and leaf area, respectively, compared to single-factor prediction models. To validate the developed model, validation was conducted and the determination coefficient between measured and predicted fresh weight was 0.91, with an RMSE of 134.2 g, indicating high prediction accuracy. In the past, kimchi cabbage growth prediction was often based on meteorological or image data, which resulted in low predictive accuracy due to the inability to reflect on-site conditions or the heading up of kimchi cabbage. Combining these two prediction methods is expected to enhance the accuracy of crop yield predictions by compensating for the weaknesses of each observation method.

미세구조 특성의 불확실성은 재료 특성에 많은 영향을 준다. 시멘트 기반 재료의 공극 분포 특성은 재료의 역학적 특성에 큰 영향을 미치며, 재료에 랜덤하게 분포되어 있는 많은 공극은 재료의 물성 예측을 어렵게 한다. 공극의 특성 분석과 재료 응답 간의 상관관계 규명에 대한 기존 연구는 통계적 관계 분석에 국한되어 있으며, 그 상관관계가 아직 명확히 규명되어 있지 않다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network)을 활용한 이미지 기반 데이터 접근법을 통해 시멘트 기반 재료의 역학적 응답을 예측하 고, 공극분포와 재료 응답의 상관관계를 분석하였다. 머신러닝을 위한 데이터는 고해상도 마이크로-CT 이미지와 시멘트 기반 재료의 물성(인장강도)로 구성하였다. 재료의 메시 구조 특성을 분석하였으며, 재료의 응답은 상장균열모델(phase-field fracture model)에 기 반을 둔 2D 직접 인장(direct tension) 유한요소해석 시뮬레이션을 활용하여 평가하였다. 입력 이미지 영역의 기여도를 분석하여 시편 에서 재료 응답 예측에 가장 큰 영향을 미치는 영역을 CNN을 통하여 식별하였다. CNN 과정 중 활성 영역과 공극분포를 비교 분석하 여 공극분포특성과 재료 응답의 상관관계를 분석하여 제시하였다.

장대교량은 낮은 고유진동수와 감쇠비를 가지는 초유연구조물로 진동사용성 문제에 취약하다. 하지만 현재 국내 설계지침에서는 풍속이나 진폭에 대한 임계값을 기반으로 유해진동 발생 여부를 평가하고 있다. 본 연구에서는 장대교량에서 발생하는 유해진동을 보다 정교하게 식별하기 위하여 딥러닝 기반 신호분할 모델을 활용한 데이터 포인트 단위의 와류진동 식별 방법론을 제안한다. 특별 히 포락선을 가지는 사인파를 활용하여 와류진동에 해당하는 데이터를 합성함으로써 모델 구축에 필수적인 와류진동 데이터 획득 및 라벨링 과정을 대체하였다. 이후 푸리에 싱크로스퀴즈드 변환를 적용하여 시간-주파수 특징을 추출하여 신경망의 인풋 데이터로 사 용하였다. 합성데이터만을 이용하여 양방향 장단기 기억신경망(Bidirectional Long-Short-Term-Memory) 모델을 훈련하였고 이를 라 벨 정보를 포함한 실제 사장교의 계측데이터를 이용하여 학습한 모델과 비교하여 모델의 실시간 와류진동 식별 성능을 검증하였다.

본 논문에서는 유한요소해석 프로그램을 통해 파괴 거동 유형별 철근콘크리트 기둥 및 폭발 하중을 모델링하였으며, 실제 실험과 의 동적 응답을 비교하여 모델의 적합성을 입증하였다. 개발한 모델을 이용하여 폭발 하중에 대한 부재의 동적 응답을 확인하기 위해 폭발 하중 시나리오를 설정하였으며 해당 시나리오별 폭발 하중에 대한 시간에 따른 변위 및 응력 결과를 도출하였다. 동적 응답을 통 해 폭발 하중에 대한 기둥의 성능평가(Ductility, Residual)를 수행하였으며 이를 비교 및 분석하였다.

본 연구의 목적은 민주시민이자 세계시민으로서 갖추어야 할 자질과 현재와 미래 사회에서 요구되는 인성을 평가하는 성찰-실천기반 인성척 도를 개발하는 것이다. 첫째, 50개의 예비문항으로 탐색적 요인분석을 수행한 결과 총 8개 요인(자기이해, 공감, 공정, 협동, 인권, 미디어리터 러시, 환경, 그리고 타문화이해, 각 요인당 4개 문항)을 추출하였다. 둘 째, 급내상관계수를 이용하여 척도의 검사-재검사 신뢰도를 평가하였고, 그 결과 8개 요인 모두 높게 나타났다. 셋째, 32개 문항으로 확인적 요 인분석을 수행한 결과 성찰-실천기반 인성척도 모형은 전체 설명변량 중 65.67%를 설명하였고 모형 적합도 지수는 좋은 것으로 나타났다. 본 척 도의 신뢰도와 타당도 모두 높게 나타났다. 이들 결과는 성찰-실천기반 인성척도는 타당하고 신뢰할 만한 인성 측정 도구로 사용될 수 있다는 것을 나타낸다. 본 연구의 성찰-실천기반 인성척도를 교육 현장에 적용 하여 인성교육의 효과성과 그 효과의 지속성을 검증하는데 사용할 수 있 을 것이다.

본 연구에서는 평활화 유한요소법(Smoothed finite element method)을 도입한 위상분야법(Phase-field method)에 대해 소개하고자 한다. 위상분야법은 최근 균열 개시 및 전파 해석에 많이 사용되는 기법으로 균열 표면을 추적하기 위한 추가적인 처리기법이 필요하 지 않는 특징이 있다. 위상분야법에서 복잡한 균열 전파를 포착하기 위해 높은 정확도의 변형률 에너지를 평활화 유한요소법을 도입 하여 계산하였다. 평활화 유한요소법은 유한요소를 하위 셀로 나누고 각각의 하위 셀을 평활화 영역으로 재조립하여 변형률 에너지 를 계산하게 된다. 또한 해석 시간 단축을 위하여 쿼드트리 요소망을 제안한 기법에 사용하였다. 수치 예제를 통하여 제안한 기법을 참 조해 및 유한요소법과 비교하여 검증하였다.

가스 분리 방법 중에서도, 멤브레인을 이용한 CO2 포집 및 분리는 지속적으로 개발되고 있는 꾸준히 성장하는 분 야이다. 이온성 액체(IL) 기반 복합 막은 CO2를 분리하는 데 있어 우수한 성능값을 보여준다. 유사하게, 다양한 공중합체/IL 복합막 또한 향상된 성능을 보여준다. 이러한 공중합체/IL 복합만에 산화그래핀과 같은 필러를 첨가하면 IL과 유기 필러 사 이에서 발생하는 강한 상호작용으로 인해 필러의 효과가 더욱 향상되며, 이는 결과적으로 CO2의 친화도, 선택도 및 흡착과 같은 요소를 향상시킨다. 금속-유기 구조체(MOF)를 사용하는 공중합체/IL 복합 막은 향상된 CO2 투과도를 보여주었다. 이 총설에서는 이온성 액체와 공중합체복합막의 다양한 조합에 따른 이산화탄소분리성능에 대한 상관관계를 논의한다.

본 연구는 대학생의 상황학습 기반 예비부모교육에 대한 요구도를 조 사하여 학습자의 요구를 반영한 예비부모교육 개발을 위한 근거자료를 마련하기 위해 시행되었다. 본 연구에 참여한 대상자는 D시 소재 4년제 대학교 2곳, 2년제 대학교 3곳에 재학하는 대학생 367명이었으며, 데이 터는 온라인 Google 폼을 사용하여 배포 및 수집되었다. 자료는 IBM S PSS 22 Version을 사용하여 기술통계 및 독립표본 t-검정으로 분석되 었다. 연구결과는 2년제 대학생이 4년제 대학생에 비해 예비부모교육 내 용의 하위영역 중 부모됨에 대한 학습 요구가 더 높았고, 상황학습에 대 한 요구 또한 더 높았다. 한편 1~2학년이 3~4학년에 비해 상황학습에 대한 요구가 더 높았다. 본 연구는 대학생의 특성을 고려하여 예비부모 교육에 대한 요구도를 조사하고 반영하여 실제 학교 현장에서 실시 가능 한 예비부모교육 내용을 개발한 것에 그 의의가 있다.

VRFB에 사용되는 막의 수송 능력은 배터리 성능에 필수적인 요소이다. 탁월한 배터리 성능을 위해서는 높은 양 성자 전도도와 낮은 바나듐 이온 투과도가 달성되어야 한다. 하지만 양성자 전도도와 바나듐 이온 투과도 사이에는 상충관계 가 존재한다. 따라서 이 상충관계를 해결하는 것이 VRFB의 발전에 필수적이다. 또한 높은 쿨롱 효율, 전압 효율 및 에너지 효율을 유지하는 것이 고성능 VRFB를 위해 필수적이다. 최근 복합막과 SPEEK 막을 중심으로 나피온 막의 기존 한계를 극 복하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. VRFB은 이 논문에서 검토하는 복합막에서 충전식 배터리의 필수 등급이다.

PURPOSES : To prevent an increasing number of drowsiness-related accidents, considering driver fatigue is necessary, which is the main cause of drowsiness accidents. The purpose of this study is to propose a methodology for selecting drowsiness hotspots using continuous driving time, a variable that quantifies driver fatigue. METHODS : An analysis was conducted by dividing driver fatigue, which changes according to time and space, into temporal and spatiotemporal scenarios. The analysis technique derived four evaluation indicators (precision, recall, accuracy, and F1 score) using a random forest classification model that is effective for processing large amounts of data. RESULTS : Both the temporal and spatiotemporal scenarios performed better in models that reflected the characteristics of road sections with changes in time and space. Comparing the two scenarios, it was found that the spatiotemporal scenario showed a difference in precision of approximately 10% compared with the temporal scenarios. In addition, [Model 2-2] of the spatiotemporal scenario showed the best predictive power by assessing the model’s accuracy via a comparison of (1-recall) and precision. This shows better performance in predicting drowsy accidents by considering changes in time and space together rather than constructing only temporal changes. CONCLUSIONS : To classify hotspots of drowsiness, spatiotemporal factors must be considered. However, it is possible to develop a methodology with better performance if data on individuals driving vehicles can be collected.

PURPOSES : The purpose of this study was to improve the performance of concrete pavements by decreasing measurement deviations using an Internet of Things (IoT)-based air content measurement device. METHODS : We calculated the properties of concrete which varied according to the air content. For a low measurement deviation, the concrete pavement performed according to the design standard. To confirm the difference in the performance of the concrete pavement for various air contents, we verified the change in the relative dynamic modulus according to the number of freeze–thaw cycles for each value of the air content. In addition, we analyzed the number of durability cracks according to the freeze–thaw cycles in the field. RESULTS : We confirmed that IoT-based measurement equipment improved the performance of pavements without changing their mixing designs or specifications. We confirmed that the performance of concrete pavements changed even with variations in air content within the range of quality standards. Using IoT-based air content management, we confirmed the reduction in concrete pavement durability cracks without changing the mixing design. CONCLUSIONS : We confirmed that IoT-based air-content management improved pavement performance. The feasibility of extending this concept to manage other concrete properties such as the chloride content should be acknowledged. Future research will require laboratory tests to understand the variation in concrete properties with varying air contents and to consider diverse load conditions.