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.

The purpose of this paper is to propose part management and standardization to reduce cost and increase compatibility of parts through standardization and standardization of parts to be applied to urban air mobility(UAM) systems, Personnel Air Vehicle(PAV), Vertical Take-Off and Landing (VTOL), and so on. In other words, parts used in the urban air transportation system must be verified from the initial design stage in accordance with the aviation standard, and a systematic management system for various parts must be established to secure stability and improve quality. Therefore, as a system similar to the aviation component management system, it should be thoroughly managed for urban aviation components.

Conventional wastewater treatment plants (WWTPs) do not fully remove micropollutants. Enhanced treatment of sewage effluents is being considered or implemented in some countries to minimize the discharge of problematic micropollutants from WWTPs. Representative enhanced sewage treatment technologies for micropollutant removal were reviewed, including their current status of research and development. Advanced oxidation processes (AOPs) such as ozonation and UV/H2O2 and adsorption processes using powdered (PAC) and granular activated carbon (GAC) were mainly discussed with focusing on process principles for the micropollutant removal, effect of process operation and water matrix factors, and technical and economic feasibility. Pilot- and full-scale studies have shown that ozonation, PAC, and GAC can achieve significant elimination of various micropollutants at economically feasible costs(0.16-0.29 €/m3). Considering the current status of domestic WWTPs, ozonation and PAC were found to be the most feasible options for the enhanced sewage effluent treatment. Although ozonation and PAC are all mature technologies, a range of technical aspects should be considered for their successful application, such as energy consumption, CO2 emission, byproduct or waste generation, and ease of system construction/operation/maintenance. More feasibility studies considering domestic wastewater characteristics and WWTP conditions are required to apply ozonation or PAC/GAC adsorption process to enhance sewage effluent treatment in Korea.

이 연구는 동원전력을 구성하는 동원자원의 군사적 효용성을 분석하 고 강화 방안을 제시하기 위한 것이다. 동원전력의 군사능력과 잠재역 량, 그리고 평판은 군사적 효용성의 척도이다. 동원전력이 평시 전쟁 억제 기능을 한다면 군사적 효용 가치가 있는 것이다. 그러나 전쟁 초 기 방어작전에 참여하는 동원사단은 군사력으로서 평판이 낮은 수준이 다. 이를 개선하려면 한국군의 ‘동원’ 개념부터 재설계해야 한다. 현대 화된 자원으로 잘 준비되고 훈련된 잠재전력을 유사시 작전에 활용하 는 개념이 동원이어야 한다. 둘째, 선발예비군 제도를 도입하여 비상근 전투예비군으로 동원사단을 집중 육성해야 한다. 이들은 상비전력 저하 를 상쇄하고 병역제도 전환기적 과도기에 국방운영의 융통성을 제공하 게 될 것이다. 셋째, 전시 군수소요의 충당은 국민의 재산을 먼저 활용 한다는 편의적 관례에서 벗어나 비축을 통해 평시 동원전력의 완전성 을 높여야 한다. 동원사단의 무기체계‧장비‧물자는 상비군과 동일하게 현대화하고, 긴요 품목 대부분은 비축하여 유사시 즉각 전투력이 발휘 되도록 해야 한다. 군과 정부는 미래 안보의 비관적 상황을 전제로 대 비하되 불가피한 선택의 시간이 오기 전에 동원자원의 군사력 효용성 을 높이는 정책을 과감하게 추진해야 할 것이다.

Purpose: 본 연구의 목적은 본 연구의 목적은 2주간의 회전근개의 강화운동이 회전근개의 근육 두께, 견봉하 공간, 어깨 불안정성에 미치는 영향을 알아보고자 하는 것이다. Methods: 근골격계 질환이 없는 대상자 35명을 대상으로 수행하였으며, 횡격막 호흡을 하는 그룹과 횡격막 호흡을 하지 않는 그룹으로 나누었으며, 두 그룹 모두 필라테스를 수행하였다. 실험에 사용한 기기로는 Ultrasonography(US), Pulmonary function tests(FEV1 / FVC), Bioeletic Impedance Analysis, Sit and reach test를 사용하였다. 근골격계 질환이 없는 대상자 20명이 실험에 참여하였다. 근력 강화 운동은 2주 동안 주 5세트, 총 50세트 실시하였으며, 운동은 풀캔, 빈캔, 외회전 운동으로 진행하였다. 초음파를 이용하여 극상근과 극하근의 근육 두께와 견봉하 공간의 변화를 확인하였다. CSMI는 가시위근과 가시아래근의 근력을 평가하는 데 사용되었다. 정규성 검증을 실시한 후, 반복측정분산분석 (repeated measures of ANOVA)를 사용하여 운동 전, 1주후, 2주후를 비교하였다. 사후 분석을 위해 Fisher’s LSD를 실시하였다. Results: 근력의 비교에서 운동 2주 후 측정 시 내회전에서 유의한 차이가 있었다 (P <0.05). 외회전에서는 유의한 차이가 없었다 (P >0.05). 근육두께에서는 가시위근과 가시아래근의 근육 두께는 유의한 차이가 없었다 (P >0.05). 또한 봉우리밑 공간에서도 유의한 차이가 없었다 (P >0.05). Conlusion: 결론적으로, 빈캔 운동과 풀캔 운동, 측면 외회전 운동은 어깨관절 안쪽돌림의 근력 강화에 긍정적인 효과가 있었다

본 연구는 인천광역시 강화군에 위치한 퇴모·혈구산의 관속식물상과 강화도 및 주변 지역의 외래식물 등을 파악하여, 조사된 식물들의 체계적인 관리와 생물다양성 보전을 위한 기초자료로 활용하기 위하여 조사를 실시하였다. 조사는 2019년 3월부터 2020년 10월까지 총 13회에 걸쳐 실시되었다. 퇴모·혈구산 일대의 관속식물상은 총 101과 321속 517종 13아종 38변종 5품종 573분류군으로 파악되었다. 이는 우리나라 관속식물 총 4,641분류군의 약 12.35%로 나타났다. 퇴모·혈구산에서 확인된 한반도 북방계식물은 청나래고사리 등 68분류군, 한반도 특산식물은 늦둥굴레 등 10분류군, IUCN 지정 희귀식물은 께묵 등 총 9분류군이 확인되었다. 식물구계학적 특정식물은 총 69분류군으로 파악 되었다. Ⅳ등급은 뚝사초 등 3분류군, Ⅲ등급은 종덩굴 등 14분류군이 확인되었다. 연구 대상지에서 출현한 귀화식물은 개망초, 돼지풀, 망초 등 63분류군으로 확인되었다. 개망초, 돼지풀, 망초 3종은 강화도뿐만 아니라 주변 지역인 석모도, 교동도 김포 등에도 전방위적으로 확산된 것으로 파악되었다. 그리고 가시상추, 가시박, 애기수영 등 생태계교란식물이 퇴모·혈구산에 처음으로 보고되어 퇴모·혈구산 내 특기할만한 식물 등 자생식물에 대해 중장기적인 보전 대책을 수립하 고 정기적으로 물리적인 제거 등의 관리방안 대책을 조기에 마련하여야 할 것이다

In this study, we developed a healthy snack using dried shrimp powder which is rich in calcium to help prevent bone disease. Different types of yanggaeng were prepared with varying ratios of dried shrimp powder; 1%, 3%, 5%, and 7%. Moisture content, color value, texture properties, and mineral concentration were measured. The L, a, and b chromaticity values showed significant differences in the 5% addition group (p<0.001). The texture properties, hardness, and adhesion decreased significantly as the amount of shrimp powder increased (p<0.001), while chewiness and elasticity significantly increased as the amount increased (p<0.001). Calcium and potassium increased significantly as the amount of shrimp powder increased (p<0.001).

해양경찰은 구조, 재난관리, 치안유지, 마약 및 밀수 단속, 주변국 대응, 환경보전, 해양안보 등 다양한 업무를 수행하는 국 내 유일의 해양종합행정기관으로서 그 역할과 임무를 국민에게 제대로 알리는 홍보활동이 매우 중요하다. 하지만 해안가, 도서지역 주 민들을 제외한 대부분의 국민들은 일상생활에서 해양경찰의 치안행정 서비스를 직접 접하는 경우가 드물고, 이로 인해 해양경찰의 역 할과 임무에 대한 국민들의 이해도는 낮다. 이 연구는 해양경찰 재출범 3년차를 맞아 해양경찰 홍보 조직과 업무 현황을 고찰하고, 일 선 홍보담당자를 대상으로 설문조사하여 해양경찰의 홍보 실태를 진단하고, 해양경찰 홍보 강화방안을 제시하였다. AHP분석 결과 해 양경찰 홍보는 전담인력 증강 배치를 통해 홍보조직의 내실화를 기하고, 홍보대상에 따른 홍보 전략을 명확히 한 맞춤형 홍보를 강화 하며, 홍보 담당자의 직무교육을 강화하고, 홍보 업무에 대한 지휘관 및 내부 구성원의 관심과 지원이 필요한 것으로 나타났다.

현재 교량과 같은 토목구조물의 설계프로세스는 1차 설계 후 구조 검토를 수행하여 기준에 부적합할 경우 재설계하는 과정을 반복 하여 최종적인 성과품을 만드는 것이 일반적이다. 이러한 반복 과정은 설계에 소요되는 기간을 연장시키는 원인이 되며, 보다 수준 높 은 설계를 위해 투입되어야 할 고급 엔지니어링 인력을 기계적인 단순 반복 작업에 소모하고 있다. 이러한 문제는 설계 과정 자동화를 통하여 해결할 수 있으나, 설계 과정에서 사용되는 해석프로그램은 이러한 자동화에 가장 큰 장애요인이 되어 왔다. 본 연구에서는 기 존 설계 과정 중 반복작업을 대체하고자 강화학습 알고리즘과 외부 해석프로그램을 함께 제어할 수 있는 인터페이스를 포함한 교량 설계 프로세스에 대한 AI기반 자동화 시스템을 구축하였다. 이 연구를 통하여 구축된 시스템의 프로토타입은 2경간 RC라멘교를 대 상으로 제작하였다. 개발된 인터페이스 체계는 향후 최신 AI 및 타 형식의 교량설계 간 연계를 위한 기초기술로써 활용될 수 있을 것 으로 판단된다..

Purpose: This study examined the effect of the blended learning method during self-practice of transfusion therapy on nursing students’ academic achievement in transfusion therapy, confidence in performing transfusion therapy, self-directed learning ability, and satisfaction with self-practice. Methods: The study design was a non-equivalent control group pretestposttest quasi-experimental design. The participants were 75 nursing students divided into two groups: 38 in the experiment group and 37 in the control group. The blended learning method, combined with face-to-face and online learning, was applied to the experimental group’s self-practice from October 12 to 30, 2020. For the control group’s self-practice, face-to-face learning without online learning was employed. Results: The experimental group showed significantly better academic achievement than the control group. There were no significant differences in confidence in performance, self-directed learning ability, and satisfaction with self-practice between the two groups. Conclusion: This study showed that the blended learning method combined with face-to-face learning and online learning in self-practice significantly affected academic achievement. Further studies are needed to identify effective online learning methods for nursing practice.

1. 본 연구는 한국-미얀마 농업분야 개발협력(ODA)의 지속 가능성 강화 방안을 분석하기 위해 2001~2017년 시계열(time series)자료를 토대로 자기회귀분포시차 모델(Autoregressive Distributed Lag, ARDL)방법과 최소자승법(Ordinary Least Square, OLS)을 사용하였다. 2. 분석결과 1) 미얀마 농업 개발에 지원된 국제사회의 ODA, 한국이 지원한 농업 분야 ODA, 농촌 개발에 대한 한국 ODA 등의 변수가 미얀마의 농업 GDP에 긍정적으로 기여한 반면, 2) 한국 ODA는 가치사슬 분야 및 기술전수 분야에 미친 영향이 부정적으로 나타났다. 이는 이 분야의 지원 규모가 매우 작아 미얀마 농업발전에 미친 영향을 측정하기 어렵기 때문인 것으로 해석할 수 있다. 또한 한국이 미얀마에 제공한 농업 ODA 중 농산물 생산 및 유통 분야에 대한 지 원은 영향이 미미한 것으로 나타났으나 양(+)의 영향을 나타 내었다. 3. 분석 결과 한국의 미얀마 대상 농업 분야 ODA는 선택과 집중을 토대로 미얀마 농업 발전에 긍정적인 영향을 미치고 있는 농촌개발 분야에 장기적으로 지원을 확대할 필요성이 있음을 확인하였다.

A mid-story isolation system was proposed for seismic response reduction of high-rise buildings and presented good control performance. Control performance of a mid-story isolation system was enhanced by introducing semi-active control devices into isolation systems. Seismic response reduction capacity of a semi-active mid-story isolation system mainly depends on effect of control algorithm. AI(Artificial Intelligence)-based control algorithm was developed for control of a semi-active mid-story isolation system in this study. For this research, an practical structure of Shiodome Sumitomo building in Japan which has a mid-story isolation system was used as an example structure. An MR (magnetorheological) damper was used to make a semi-active mid-story isolation system in example model. In numerical simulation, seismic response prediction model was generated by one of supervised learning model, i.e. an RNN (Recurrent Neural Network). Deep Q-network (DQN) out of reinforcement learning algorithms was employed to develop control algorithm The numerical simulation results presented that the DQN algorithm can effectively control a semi-active mid-story isolation system resulting in successful reduction of seismic responses.

최근 시스템 반도체 발전으로 인하여 자동차 산업의 전장(電装)에 대한 기술혁 신이 빠르게 진행되고 있다. 특히, 자동차의 전장화는 자동차 부품업체들의 기술개발 경쟁을 가속화시키고 있으며, 개발 주기 또한 빠르게 변화하고 있다. 이러한 변화로 인하여 연구개 발에 대한 전략과 기획의 중요성은 더욱 강화되고 있다. 자동차 산업의 패러다임 변화로 인 하여, 연구개발 전략 중의 하나인 제품-기술로드맵(P/TRM)은 기획 단계에서 기술예측, 기 업의 기술수준평가, 기술획득방법(Make/Collaborate/Buy) 등의 분석을 통하여 개발이 이루 어져야 한다. 제품-기술로드맵은 제품과 기술의 고객 니즈를 파악하고 기술의 선정, 개발방향을 설정하 는 툴(Tool)로써, 미래의 발전방향 추세를 예측하고 매크로(Macro) 트랜드의 전략적 방향성 과 목표를 설정하는데 사용된다. 하지만, 대부분의 기업에서는 해당 기술의 논문이나 특허 분석, 전문가 델파이에 주로 의존하는 정성적인 방법을 통하여 제품-기술로드맵을 개발하고 있다. 본 연구는 가트너의 하이프 사이클과 누적이동평균 기반 데이터 전처리, 딥러닝(LSTM) 시계열 분석 기법을 융합하여 자동차 산업 중심으로 제품-기술로드맵을 보완하고 강화시킬 수 있는 시뮬레이션을 통하여 실증 연구를 진행하였다. 본 논문에서 제시한 실증 연구는 자 동차 산업 뿐만 아니라, 범용적으로 타제조업 분야에서도 사용 가능할 수 있다. 또한, 기업적인 측면에서는 그동안 정성적인 방법에 의존하던 로드맵 작성 방법에서 탈피 하여 좀 더 정확한 제품-기술로드맵을 통하여 적기에 시장에 제품을 제공함으로써 선도업체 로 나아가기 위한 밑거름이 될 것이라고 사료된다.