Recently, machine learning is widely used to solve optimization problems in various engineering fields. In this study, machine learning is applied to development of a control algorithm for a smart control device for reduction of seismic responses. For this purpose, Deep Q-network (DQN) out of reinforcement learning algorithms was employed to develop control algorithm. A single degree of freedom (SDOF) structure with a smart tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. A smart TMD system was composed of MR (magnetorheological) damper instead of passive damper. Reward design of reinforcement learning mainly affects the control performance of the smart TMD. Various hyperparameters were investigated to optimize the control performance of DQN-based control algorithm. Usually, decrease of the time step for numerical simulation is desirable to increase the accuracy of simulation results. However, the numerical simulation results presented that decrease of the time step for reward calculation might decrease the control performance of DQN-based control algorithm. Therefore, a proper time step for reward calculation should be selected in a DQN training process.

In this paper, considering the limits of existing smart pots, we introduce the research result of the new smart pot that can easily grow various pet plants. Through Arduino control kit which is the one of the open source computing platform, electric circuit and equipment to fulfil the functions of the smart pot is newly designed and made. Especially the head of pump which is main function in smart pot and the structure of electric equipment is theoretically calculated and Finite Element Analysis (FEA) tool is used for static analysis to prevent damage to the pots. After that, new smart pot is made with the researched design materials and perform the various functional investigations to grow the indoor plants.

Ppuri or Root technology primarily includes technologies such as casting, mold, plastic working, welding, heat treatment and surface treatment. It is regarded as an essential element for improving the competitiveness of the quality of final products. This study investigates the current status of smart factory implementation for Ppuri companies and analyzes the influencing relationships among various company factors. The factors affecting smart factory implementation for Ppuri companies are sales, exports, number of technical employees, and holding corporate research institutes. In addition, this research shows that even if smart factory implementation is pursued for data collection, data utilization is not implemented properly. Thus, it is suggested that the implementation of smart factories requires not only the availability of facilities and systems but also proper data utilization.

본 연구에서는 고등학교-대학 연계 학과 전공체험 프로그램을 개발하여 적용하였다. 프로그램은 메이커 교육과 성장 가능성이 큰 스마트의류 테크놀로지를 접목시켰다. 첫째, P(준비) 단계에서는 스마트의류 및 메이커 교육에 대 한 선행 연구의 내용을 파악하여 스마트의류 테크놀로지를 염색 디자인 교과목에 접목하였다. 둘째, D(개발) 단계에 서는 잉크젯 프린터용 전사지를 이용한 전사염, 전도성 실과 LED 전구를 이용한 스마트의류 테크놀로지를 적용하 여 감성에코백을 만드는 프로그램을 개발하였다. 셋째, I(실행) 단계에서는 의류학 전공을 희망하는 고등학생 17명을 대상으로 수업을 진행하였다. 마지막으로 E(평가) 단계에서는 스마트의류 테크놀로지를 적용한 메이커 교육 프로그 램의 만족도를 5점 척도로 측정하였다. 그 결과 4.95점으로 매우 만족하는 것으로 평가되어, 기존 프로그램에 릴리패 드 아두이노를 추가한 심화 프로그램을 제안하였다. 따라서 본 연구를 통해 전도성 실과 전사염을 적용한 감성에코백 개발 프로그램은 스마트의류 테크놀로지에 보다 쉽게 접근할 수 있어 의류학 전공에 관한 고교 학생들의 생각을 확장시킬 수 있음을 확인하였다.

본 연구는 청소년의 스마트폰 의존이 삶의 만족도에 미치는 영향을 친구관계의 매개효과를 통해 살펴보 았다. 연구를 위해 한국아동·청소년패널조사(KCYPS 2018)에 응답한 전국 2590명의 중학생을 대상으로 하였다. 기술통계, 상관분석, 위계회귀분석 및 매개영향분석 분석방법을 실시했다. 연구결과 첫째, 기술통계 분석결과 삶의 만족도의 평균값이 청소년의 스마트폰 의존과 친구관계보다 낮게 나타났다. 둘째, 독립변수 인 청소년 스마트폰 의존도, 매개변수인 친구관계, 종속변수인 삶의 만족도 간에 정적(+) 상관성이 나타났 고 유의한 통계값이 나왔다. 셋째, 청소년의 스마트폰 의존이 삶의 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났 고, 친구관계가 부분매개 역할을 하는 것으로 밝혀졌다. 특히 기존의 대다수 선행연구와는 달리 청소년의 스마트폰 의존과 삶의 만족도가 정적(+) 영향 관계에 있다는 것은 적지 않은 함의가 있다고 본다. 즉 단순히 청소년들의 스마트폰 사용을 억제하기보다는 스마트폰이 가진 순기능에 주목해 볼 필요가 있다고 본다. 이 에 본 연구는, 청소년의 대인관계(친구관계)를 강화할 수 있는 방편의 하나로 스마트폰 사용의 순기능을 활용할 수 있는 청소년복지 프로그램 및 정책의 필요성을 제언하였다.

본 연구의 목적은 최근 확대되고 있는 스마트시티 조성과 주민참여를 통한 지역사회 문제를 해결하기 위해 스마트시티 리빙랩의 합리적 운영모델을 탐색하는 것이다. 이를 위해 스마트시티 리빙랩 이론적 고찰 및 선행연구, 리빙랩 방법론 등을 고찰하여 스마트시티 리빙랩 운영모델 구상(안)을 제안하였다. 또한, 스마 트시티 리빙랩 운영모델은 기본방향 설정, 운영환경 구성, 거버넌스 구축, 콘텐츠개발 및 운영프로세스 구성 등 4단계로 구성하고 단계별 세부적인 운영내용을 탐색하였다. 연구결과, 기본방향 설정에서는 운영 방향 설정, 리빙랩 프로세스 정의. 단계별 운영계획 수립이 필요하며, 운영환경 구성단계는 리빙랩 환경 정의, 예산 운영관리, 사용자 정의, 기술 하부구조 설정 등의 구성이 요청된다. 거버넌스 구축단계는 거버넌스 체계구성, 운영위원회 설치가 중요하며, 콘텐츠개발 및 운영프로세스 구성단계는 다양한 리빙랩 기법을 적 용한 스마트시티 리빙랩 콘텐츠 개발과 운영방식 및 리빙랩 기법 등의 개발을 제안하였다.

본 논문에서는 유지보수를 위한 구조물 인상 시 위험도 분석을 수행하여 안전사고를 방지할 수 있는 스마트 자동 인상 시스템을 개 발하였다. 쌍대비교행렬 분석 기법을 활용하여 위험도를 분석할 수 있는 정량적 위험도 분석 프로그램을 개발하였고, 이를 자동 인상 시스템과 연계하여 구조물 인상과 동시에 실시간으로 위험도 분석을 하였다. 자동 인상 시스템의 구성요소 중 거리측정센서로 구조 물 인상 시의 변위를 측정하고, 측정된 변위는 정량적 위험도 분석 프로그램에 입력되어 위험도를 분석한다. 개발한 스마트 자동 인상 시스템의 성능을 확인하기 위해 실제 교량을 대상으로 실험을 수행하였으며, 구조물 인상과 동시에 위험도 분석이 가능한지를 확인 하였다. 스마트 자동 인상 시스템의 성능을 평가하기 위해 인상실험 시 검증된 LVDT(linear variable differential transformer)를 함께 설치하였으며 거리측정센서와 LVDT로 측정되는 변위로 최대 인상량과 구역별 단차를 분석하였다. 인상장치의 동시 작동에 대한 성 능을 통계적 분석방법인 분산분석(analysis of variance) 방법을 이용하여 성능을 검증하였다.