PURPOSES : The aim of this study is to develop a decision-making model for safety countermeasures based on the characteristics of water deer roadkills. METHODS : Through field investigation, 113 water deer roadkills with factors related to environment, geometry, and ecology were collected from May 2018 to April 2019. From the collected database, the characteristics of water deer roadkills were analyzed. An analytic hierarchy process was applied to establish a decision-making model to prevent water deer roadkills from appearing. RESULTS : The likelihood of water deer roadkills increases in summer and winter, road sections in suburban areas with low traffic volume, surrounding farmlands, and areas without illumination. The results show that factors such as safety, ecology, road geometry, policy consistency, and the willingness of the local government are critical factors for establishing the decision-making model. CONCLUSIONS : Appropriate safety countermeasures for water deer roadkills can be developed if the roadkill frequency, degree of sight distance restriction, speed limit for controlling overspeeding, roadkill severity, degree of forest area, traffic volume, and willingness of competent authorities are considered as essential variables.

This study was conducted to determine the possibility of estimating the daily mean temperature for a specific location based on the climatic data collected from the nearby Automated Synoptic Observing System (ASOS) and Automated Weather System(AWS) to improve the accuracy of the climate data in forage yield prediction model. To perform this study, the annual mean temperature and monthly mean temperature were checked for normality, correlation with location information (Longitude, Latitude, and Altitude) and multiple regression analysis, respectively. The altitude was found to have a continuous effect on the annual mean temperature and the monthly mean temperature, while the latitude was found to have an effect on the monthly mean temperature excluding June. Longitude affected monthly mean temperature in June, July, August, September, October, and November. Based on the above results and years of experience with climate-related research, the daily mean temperature estimation was determined to be possible using longitude, latitude, and altitude. In this study, it is possible to estimate the daily mean temperature using climate data from all over the country, but in order to improve the accuracy of daily mean temperature, climatic data needs to applied to each city and province.

The objective of this study was to access the effect of climate and soil factors on alfalfa dry matter yield (DMY) by the contribution through constructing the yield prediction model in a general linear model considering climate and soil physical variables. The processes of constructing the yield prediction model for alfalfa was performed in sequence of data collection of alfalfa yield, meteorological and soil, preparation, statistical analysis, and model construction. The alfalfa yield prediction model used a multiple regression analysis to select the climate variables which are quantitative data and a general linear model considering the selected climate variables and soil physical variables which are qualitative data. As a result, the growth degree days(GDD) and growing days(GD), and the clay content(CC) were selected as the climate and soil physical variables that affect alfalfa DMY, respectively. The contributions of climate and soil factors affecting alfalfa DMY were 32% (GDD, 21%, GD 11%) and 63%, respectively. Therefore, this study indicates that the soil factor more contributes to alfalfa DMY than climate factor. However, for examming the correct contribution, the factors such as other climate and soil factors, and the cultivation technology factors which were not treated in this study should be considered as a factor in the model for future study.

The leading source of occupational fatalities is a portable ladder in Korea because it is widely used in industry as work platform. In order to reduce victims, it is necessary to establish preventive measures for the accidents caused by portable ladder. Therefore, this study statistically analyzed injury death by portable ladder for recent 10 years to investigate the accident characteristics. Next, to monitor wearing of safety helmet in real-time while working on a portable ladder, this study developed an object detection model based on the You Only Look Once(YOLO) architecture, which can accurately detect objects within a reasonable time. The model was trained on 6,023 images with/without ladders and safety helmets. The performance of the proposed detection model was 0.795 for F1 score and 0.843 for mean average precision. In addition, the proposed model processed at least 25 frames per second which make the model suitable for real-time application.

한국은 2000년을 기점으로 국내 복지국가에 대한 논의와 연구가 활발히 진행 되고 있는 상황이다. 대부분의 연구 주제는 한국이 복지국가가 되기 위한 조건이 무엇이며 그 전략이 무엇인가에 대한 것이다. 그러나 많은 연구들이 한국은 이미 복지국가라는 것을 상정한 상태로 논의를 하고 있거나 한국의 목표가 유럽의 복지국가라는 전제하에서 논의되고 있는 상태다. 즉, 복지국가의 유형이나 성격 논쟁 등 대부분의 연구가 유럽 의 복지국가로 수렴 되어지는 결론을 보여주고 있다. 하지만 과연 한국의 여러 제한된 시스템 속에서 ‘유럽의 복지국가 모델이 합리적인 대안이 될 수 있는가’ 또, 한국의 복지 철학과 정치 시스템을 바탕으로 ‘유럽의 복 지국가 모델을 적용하는 것이 가능한가’ 라는 문제의식을 갖게 한다. 본 고는 거시적인 관점에서 복지국가론을 비판하고 한국이 나아가야 할 국가모델이 복지국가에만 있는 것이 아니라 다른 발전된 미래 모델에도 있다는 것을 제시함에 목적이 있다. 먼저 에스핑 앤더슨의 ‘복지국가 유형 분류’를 이용하여 유럽 복지국가의 모델을 설명하고 복지국가의 성공 요인을 다섯 가지로 논하였다. 그리고 한국과 유럽의 정치구조를 비교한 후 한국이 지향하는 복지국가 형태에 따른 저해 요소들에 대하여 설명하고, 새로운 국가모델로 공진 국가, 생태 국가, 혁신국가, 소강 국가, 지식 국가를 제시하였다. 결론적으로 본고는 한국의 프레임 속 복지가 과연 완벽한 복지 시스템인가를 생각해보고, 미래 한국의 발전을 위해 복지국가 이외의 새로운 국가모델을 제시해 본 시론적 성격의 논문이다.

본 연구는 GOD 4N 리더십코칭모델을 활용하여 크리스천 유아교사를 위한 리더십코칭 프로그램을 구성하고 그 적용 효과를 분석하기 위하여 2가지 연구 문제를 설정하고 수행하였다. 연구문제 1은 GOD 4N 리더십코칭모델을 활용하여 크리스천 유아교사를 위한 리더십코칭 프로그램을 구성하는 것으로, 본 연구를 통해 5시간의 워크숍과 다자간 통화방식 및 52개의 받은말씀카드를 활용한 5일간의 ‘받은말씀선생님코칭’이 개발·구성되었으며, 프로그램은 ‘캐롤리더선생님’으로 명명되었다. 연구문제 2는 GOD 4N 리더십코칭모델을 활용하여 구성된 프로그램의 적용 효과를 확인하는 것으로, ‘153 coaching paper’의 사전-사후 검사를 통한 양적분석과 ‘받은말씀선생님코칭’의 내용을 Word Cloud 방법으로 해석한 질적분석의 두 가지 방식으로 이루어졌다. 그 결과, 크리스천 교사집단에게 유의미한 효과가 확인되었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 하여 유아교육기관과 교회학교 부모를 대상으로 한 실행이 이루어지도록 관련 연구가 지속 되어 크리스천 리더십코칭에 대한 이론적 확장에 기여해야 하고, 실천적 입장에서 크리스천 리더십코칭에 대한 지식과 기술의 학습이 단계적으로 투입될 수 있는 연구가 추가로 필요하다.

본 연구는 PFEG(글루코실세라마이드 4.0% 함유)가 저미네랄 특수사료(HR-AD)를 섭취시킨 헤어리스 마우스에서 발생하는 피부장벽 붕괴에 대한 억제작용이 있는지를 확인하고자 하였다. 4주간의 투여를 통해 정상군(Rabo MR Stock)과 비교하여 대조군(HR-AD)에서는 경피 수분 손실량(TEWL)이 서서히 상승하여 피부장벽기능의 붕괴가 발생함과 동시에 표피 수분량 및 각층 수분량도 서서히 저하되는 것이 확인되었다. 육안적으로는 깊은 주름 형성이 확인되었으며 조직학적 소견에서는 표피의 비후와 각화 항진이 확인되었다. 그러나 PFEG를 섭취시킨 시험군에서는 대조군에서 유발되는 피부장벽기능 붕괴에 대한 억제 효과가 확인되었다. 즉, 글루코실세라마이드 0.01% 배합군 및 0.1% 배합군에서는 섭취 시작 2주일째 이후 야기되는 TEWL 상승을 완전히 억제하였다. 또한, 저하되는 표피 수분량, 각층 수분량에 대해서도 유의하게 억제하여 피부 보습 기능을 유지하고 있었다. 육안적으로도 깊은 주름 형성은 억제되었으며, 조직학적인 검토에서도 표피의 비후나 각화 항진은 확인되지 않았다. 이러한 결과는 HR- 1 마우스의 피부 세라마이드 생산 개선에 기인한 결과라고 예상된다. 즉, HR-AD 섭취에 의해 HR-1 마우스는 세라마이드를 포함한 피부 지질의 함량 및 구성에 이상이 생기고, 피부 수분량이 급격히 줄어들어 피부 보습 능력이 저하된다. 그런데 PFEG의 혼합 투여는 손상된 피부의 세라마이드 함량 및 구성을 정상과 가깝게 만들어, 대조군에서 나타나는 증상의 발현을 억제하는 것으로 판단된다. 이상의 결과로부터 PFEG의 섭취는 피부장벽기능의 손상으로 발생하는 다양한 피부 수분 손실을 억제함으로써 피부 보습 개선에 우수한 효능이 있음을 알 수 있었다. 따라서 PFEG가 피부 보습에 도움을 주는 건강기능성 원료로서 이용 가능성이 높음을 확인할 수 있다.

본 연구는 전문코치의 역량강화를 위해 국제코칭연맹(ICF, International Coaching Federation)에서 최근 제시한 8가지 핵심 코칭역량 모델을 기존 11가지 역량과 비교하여 분석하였다. 이에 업데이트된 8가지 역량의 배경과 기존 11가지 역량과 업데이트된 8가지 역량 간의 차이점 비교를 실시하고, 8가지 역량의 해석과 적용에 관하여 살펴보았다. 본 연구를 통해 8가지 역량이 기존 역량과 비교해서 나타난 차이점은 다음과 같다. 첫째, 8가지 역량은 코치가 가져야 할 윤리적 행동과 비밀유지에 대해서 최우선적으로 강조하고, 전문코치로서의 코칭마인드셋 및 지속적인 성찰, 고객과의 파트너십의 중요성, 다양한 코칭 계약 간의 차이 그리고 문화적, 체계적 및 맥락적 인식에 관한 중요성이 포함되었다는 점이다. 둘째, 코칭역량에 새로 포함된 내용과 기본 구성 요소들은 오늘날 코칭실천의 핵심 요소를 반영하며 미래를 위해 보다 강력하고 포괄적인 코칭 표준으로 사용될 것이라는 점이다. 셋째, 새로운 역량모델은 더 단순하고, 이해하기 쉽게, 일관되고 명확한 언어를 사용하였다는 점이다. 본 연구는 향후 전문코치가 핵심역량에 대한 이해를 넓히고 핵심 코칭역량 모델에 관한 기초 연구 자료가 될 것이다.

본 연구는 충돌 사고 중에서 정박지에서 대기하고 있는 선박과 이 정박지를 통항하는 선박 간 충돌사고가 자주 발생함에 따라, 정박선 사이를 통항하는 선박의 충돌위험을 예측할 수 있는 모델을 개발하기 위한 기초 연구로 통항 선박의 안전 영역을 도출하는 것이 목적이다. 이를 위해 우리나라 최대 항만인 부산항 남외항 정박지를 대상 해역으로 선정하고 정박선이 가장 많이 대기한 기간 VTS(Vessel Traffic Service) 항적 자료를 추출하여 분석하였다. 정박선 사이를 통항하는 선박의 길이(L)를 기준으로 정박선과 어느 정도의 안전한 거리 (D)를 두고 통과하는지를 알기 위하여 통항 선박의 방위별 D/L 비를 구하였다. D/L 비 분포의 평균 domain을 기준으로 기존 선박 domain 범위 안으로 정박선이 존재할 비율을 분석하여 VTS 관제사의 위험 정도를 반영한 domain을 도출하였다. 추후 연구로는 정박선 사이의 최소 안전거리인 Domain-watch와 정박지 통항 선박의 안전 domain을 활용한 정박지 통항 선박의 충돌위험도 평가 및 분석을 하고, 이를 통해 VTS가 정박지를 좀 더 효율적이고 안전하게 관리하기 위한 모델을 개발하고자 한다.

다양한 산업에서 강조되고 있는 정비의 중요성은 각 분야에 다양한 정비전략을 적용하도록 만들었다. 해양산업 역시 그에 따른 정비전략의 변화가 있었으나 타 산업 대비 그 속도가 느려 실제 적용이 되지 않은 채 과거 시행되고 있던 방식을 유지하는 경우가 많다. 특히 선박은 기존에 행해왔던 방식의 정비전략을 사용하고 있는 편이며 해상의 조건에서 선박은 새로운 정비전략의 개발을 필요로 하고있다. 이에 선박예지정비모델은 기기의 정비가 필요한 시점을 예지하여 조치할 수 있는 정비전략으로서 선박이 항해 중에 처할 수 있는 정비 관련 위험요소들을 줄여 주는 모델이다. 본 연구는 선박예지정비모델의 개발을 위한 연구 중의 하나로서, LNG선박 입거사양서의 텍스트 데이터 분석을 통한 결과를 원문의 내용을 바탕으로 해석해보았다. 공통된 정비항목 조합을 도출하여 선박 내 다른 기기들 사이에 작용하고 있는 상호연관성을 발견하고 이를 앞으로 개발될 선박예지정비모델에 적용하고자 한다.

해양 운송 산업은 특성상 항공 및 철도 등의 다른 운송 산업보다 비교적 늦게 신기술이 적용되는 산업이다. 현재 대부분의 선박은 기계장치 및 시스템에 문제가 발생하거나 운용 시간 기반으로 정비를 하는 사후 정비(Corrective Maintenance, CM)와 예방 정비 (Preventive Maintenance, PM)에 속하는 시간 기반 정비(TBM, Time Based Maintenance)가 적용되고 있다. 그러나 높은 유지보수 비용이 요구되고, 육상의 즉각적인 지원이 어려우며, 선박이 멈추면 즉시 위험에 노출되는 해양 환경에서 운영되는 선박에서 과도한 단순 정비로 인한 인력과 비용 낭비, 예측되지 못한 고장 및 결함으로 유발되는 사고 등으로 인해 운용 효율화 측면에서 기존 정비법에 대한 한계점이 문제시 되고 있다. 예지 정비(Predictive Maintenance, PdM)는 진보된 기술로 기계의 상태 및 성능을 모니터링하여 고장시기를 예측하여 정비하는 방법으로 핵심 기계장치가 항상 최상의 작동 상태를 효율적으로 유지할 수 있도록 한다. 본 논문은 해양 환경에서 PdM의 적용성에 중점을 둔 해양 예지 정비(MPdM, Maritime Predictive Maintenance)에 대해 고안하였으며, 제시된 MPdM은 지리적 고립과 극한 해양 상황 등 해양 운송 산업의 특수한 환경을 고려하여 설계되었다. 본 논문은 선진 미래 해양 운송을 가능하게 하는 MPdM이라는 개념과 그 필요성을 제안한다.

이 논문에서는 공용중인 구조물의 상시 계측 자료를 사용한 온라인 유한요소 모델 업데이트 방법을 제안한다. 일반적인 최적화 방법에 기반한 기존의 방법은 최적해를 찾기까지 반복적으로 고유치 해석을 수행해야 하므로 상시 업데이트에 사용하기에는 효과적이지 못하다. 제안하는 방법은 별도의 오프라인 작업이나 사용자의 개입이 없이 자동화된 과정으로 계측과 동시에 온라인 유한요소모델 업데이트를 수행할 수 있는 새로운 방법이다. 자동화된 Cov-SSI 알고리즘을 통해 구조물의 진동 계측 신호로부터 고유진동수 및 모드 형상을 식별하고, 이를 다시 역 고유치 신경망에 입력하여 최종적으로 업데이트된 유한요소 모델의 파라미터를 추정한다. 풍하중을 받는 20층 전단 빌딩 구조 모형에 대한 수치예제를 통해 제시한 방법이 자동으로 연속적인 유한요소모델 업데이트를 할 수 있었음을 확인하였다. 또한, 계측 도중 구조물의 특성이 변화하는 시나리오에 대한 예제에서 구조물의 변화가 일어나는 시점과 변화 후 변동된 구조 모델 파라미터 값을 성공적으로 추정할 수 있음을 확인하였다.

머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.

본 논문에서는 배관의 ISO 도면 교환파일을 이용하여 AR/VR모델을 실시간으로 생성하는 방법을 소개한다. 도면 교환 파일 중에서 산업 표준으로 활용되는 IDF 파일을 분석했으며, 속성 정보의 추출과 함께 형상을 파라메트릭한 방법으로 정의하는 방법을 사용하였다. 이 방법을 통해서 파일 크기가 작은 도면 교환 파일을 사용함으로써 원거리 데이터 교환이 용이하면서도 형상과 속성을 모두 전달 할 수 있는 효과를 가질 수가 있다. 이 과정에서 본 논문에서는 배관과 컴포넌트의 형상을 템플릿 형태로 정의해 놓았으며, 이를 통해 배관의 도면 교환 파일로부터 실시간으로 배관 형상을 생성함과 동시에 설계 정보와 함께 AR/VR모델로 가시화가 됨을 검증하였다.

The role of QR code robots in smart logistics is great. Cognitive robots, such as logistics robots, were mostly used to adjust routes and search for peripheral sensors, cameras, and recognition signs attached to walls. However, recently, the ease of making QR codes and the convenience of producing and attaching a lot of information within QR codes have been raised, and many of these reasons have made QR codes recognizable as visions and others. In addition, there have been cases in developed countries and Korea that control several of these robots at the same time and operate logistics factories smartly. This representative case is the KIVA robot in Amazon. KIVA robots are only operated inside Amazon, but information about them is not exposed to the outside world, so a variety of similar robots are developed and operated in several places around the world. They are applied in various fields such as education, medical, silver, military, parking, construction, marine, and agriculture, creating a variety of application robots. In this work, we are developing a robot that can recognize its current position, move and control in the directed direction through two-dimensional QR codes with the same horizontal and vertical sides, and the error is to create a QR code robot with accuracy to reach within 3mm. This paper focuses on the moving control model during the development of QR code-aware indoor mobility robots.

본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8 월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시 장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.

PURPOSES : The purpose of this study is to contribute to the utilization of standards while considering the possible upgrade of a local system as a subject of the application. Therefore, this study aims to explore the possible application of LandInfra for a local road management (maintenance) system in the context of enabling the basis of 3D geospatial road information management in Korea. METHODS : Based on a review of related literature and international standards, an analysis of the current system is performed. After reviewing the LandInfra standard, an examination of corresponding classes between each data model (HMS and LandInfra) is performed for the mapping process. After the mapping process, a data model of the LandInfra-based HMS pavement data model is proposed. RESULTS : To apply the LandInfa to the HMS pavement part, an examination of each data model is performed. After this procedure, a LandInfra-based HMS pavement database schema is proposed in the context of enabling 3D geospatial road information management and maintenance, particularly for pavement management information. CONCLUSIONS : This paper presents how the LandInfra international open geospatial standard can be applied to the local road management system (HMS pavement part). As a result of this study, the LandInfra standard could be applied to the HMS; however, an encoding of the standard is required for conformance. Thus, further studies would be the encoding of the proposed data model for conformance with InfaGML encoding standards. In addition, a system prototype may be needed for complete application.