Automated structural design methods for reinforced concrete (RC) beam members have been widely studied with various techniques to date. Recently, artificial intelligence has been actively applied to various engineering fields. In this study, machine learning (ML) is adopted to make automated structural design model for RC beam members. Among various machine learning methods, a supervised learning was selected. When a supervised learning is applied to development of ML-based prediction model, datasets for training and test are required. Therefore, the datasets for rectangular and t-shaped RC beams was constructed by commercial structural design software of MIDAS. Five supervised learning algorithms, such as Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), Artificial Neural Networks (ANN), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) were used to develop the automated structural design model. Design moment (Mu), design shear force (Vu), beam length, uniform load (wu) were used for inputs of structural design model. Width and height of the designed section, diameter of top and bottom bars, number of top and bottom bars, diameter of stirrup bar were selected for outputs of structural design model. Performance evaluation of the developed structural design models was conducted using metrics sush as root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination (R2). This study presented that random forest provides the best structural design results for both rectangular and t-shaped RC beams.

해사 데이터는 항만을 입출항하는 선박 정보, 해상에서 운송되는 화물 정보, 이를 모니터링하고 관리하는 해상교통관제 정보 등 해상에서 생성되는 모든 데이터로 정의할 수 있다. 이러한 해사 데이터는 그 종류만큼이나 다양한 형식으로 송수신되고 있으며, 각각 의 데이터가 서로 밀접하게 연관되어 있는 멀티모달의 특징을 가지고 있기 때문에 데이터의 통합 관리가 어려운 실정이다. 더욱이 해사 데이터를 인공지능 시스템에 활용하기 위해서는 데이터 도메인에 대한 지식이 필요하기 때문에 비전문가의 경우 데이터를 활용하는 데 제약이 많았다. 이에 본 논문에서는 데이터의 연관 관계를 이용하여 멀티 모달 해사 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 데이터 체계를 제안하였다. 제안하는 관리 체계는 멀티 모달 데이터의 전처리 작업 절차와 연관 관계 기반의 그래프 데이터베이스, 비정형 데이터를 위 한 객체 저장 공간을 포함하고 있으며, 이를 통해 수집된 데이터로부터 연관 관계를 자동으로 추출하여 저장할 수 있도록 설계하였다. 또 한, VHF 데이터의 데이터베이스 구축 예시를 통해 제안하는 데이터 관리 체계의 활용 가능성을 검토하였으며, 기존의 데이터 관리 체계 에 비해 데이터의 이해도를 높이고, 활용도를 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.

해상 운송 시스템에 사이버 위협이 증가함에 따라, 안전한 운항을 보장하기 위한 사이버 복원력의 필요성이 부각되고 있다. 특 히, 자율운항선박과 같은 고도의 기술 융합이 요구되는 스마트선박은 기존보다 더 광범위한 사이버 공격 표면을 가지게 되어 이에 대한 리스크 관리가 필수적이다. 본 연구에서는 스마트선박의 사이버 복원력을 평가하기 위해 국제 표준인 IACS UR E26, E27, IEC 62443, NIST SP 800-160을 분석하고, 이를 통해 스마트선박의 선종과 자율화 수준에 따른 사이버 리스크 평가 및 각각의 리스크에 맞는 복원력 모델 개념을 설계하였다. 특히, 선박의 자율화 수준이 높아질수록 사이버 리스크가 커지므로 이를 반영한 맞춤형 대응 전략을 도출하고 스마트 선박의 사이버 복원력 향상을 위한 성숙도 모델을 제안했다.

본 논문에서는 마스크 설계에 다양한 위상 최적설계 기법을 적용하고, 광학 근접 보정 성능을 비교한다. 포토리소그래피 공정 중 포토레지스트에 가해지는 빛의 간섭 효과를 보정하는 광학 근접 보정 기술은 반도체 품질을 결정하는 중요한 요소 중 하나이다. 전통 적인 광학 근접 보정 기술에서는 마스크의 일부 요소를 조정하며 보정 효과를 시뮬레이션과 실험으로 확인하면서 설계를 진행한다. 이러한 경험적 설계를 통해 최적의 마스크 형상을 얻는 데는 한계가 있기 때문에, 위상 최적화 기법을 이용한 마스크 설계의 필요성이 증가하고 있으며, 민감도 기반 알고리듬을 이용한 위상 최적설계가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 이진 구조 위상 최적설계(TOBS)와 새롭게 고안한 완화된 이진 구조 위상 최적설계(Continuated TOBS)를 이용하여 기존 최적설계와 비교하고, 더 발전된 최적설계 방향 을 제시한다.

본 논문에서는 소성 설계를 기반으로 한 프레임 구조 설계 시, 기둥의 종류에 따른 구조 제작 비용과 거동의 차이를 연구하였다. 축 력과 횡력을 모두 받는 구조물에 적합한 기둥 부재를 선택하는 것이 중요하며, 플라스틱 설계 방법을 채택할 경우 기둥의 역할이 더욱 강조된다다. 특히, 횡력은 기둥의 연성을 요구하며, CFT(콘크리트 충전 강관)형 기둥은 RC(철근 콘크리트) 기둥보다 높은 강철 비율 로 연성을 확보하게 된다. 이 논문에서는 CFT 기둥이 RC 기둥보다 더 나은 성능을 보이는지 확인하기 위해 다양한 구조 유형에서 기 둥을 설계하고 분석하였다. CFT 기둥을 소성 설계에 채택함으로써 얻을 수 있는 이점은 다양한 구조 유형에 따른 하중 유형의 분석을 통해 제시한다.

Performance-Based Seismic Design (PBSD) is an approach that evaluates how structures will perform under different levels of seismic activity. It focuses on ensuring that buildings not only withstand earthquakes but also meet specific performance objectives, such as minimizing damage or maintaining functionality after the event. Unlike traditional methods, PBSD allows for more tailored, cost-effective designs by considering varying degrees of acceptable damage based on the structure's importance and use. PBSD was introduced in Korea in 2016 to replace elastic design, which is inevitable to over-design to cope with all variables such as earthquakes and winds. When PBSD is applied to the structural design new building, One of the challenges of PBSD is the complexity involved in creating accurate inelastic analysis models. The process requires significant time and effort to analyze the results, as it involves detailed simulations of how structures will behave under seismic stress. Additionally, organizing and interpreting the analysis data to meet performance objectives can be labor-intensive and technically demanding. In order to solve this problem, a post-processor program was developed in this study. A post-processor was developed based on Excel program using Visual Basic for Applications(VBA). Because analysis outputs of Perform-3D, that is a commercial software for structural analysis and design, are very complicated, generation of tables and graphs for report is significant time and effort consuming task. When the developed post-processor is used to make the seismic design report, the required task time is significantly reduced.

목적: 본 연구는 특수교육지원센터에서 근무하는 작업치료사의 직무 경험에 대해 알아보고 특수교육지원센터에 서의 작업치료사의 역할을 정립하고자 한다. 연구방법: 본 연구는 특수교육지원센터에 근무하는 작업치료사 5명을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 진행하였 다. 작업치료사의 평균 임상 경력은 11년이고, 특수교육지원센터 근무 경력은 11년이었다. 특수교육지원센터 내 작업치료사의 역할에 대해 그룹으로 자유롭게 토의를 진행하였고, 모든 토의 내용은 클로버 노트로 녹음하여 텍스트 스크립트를 완성하였다. 현상학적 분석 방법으로 Giorgi 연구절차에 따라 5명의 연구자가 함께 중요의미 단위를 분석하였다. 아울러 텍스트 마이닝 분석을 위해 Python을 사용하였다. 결과: 특수교육지원센터에서 근무하는 작업치료사가 수행하고 있는 직무에 대한 의미단위 18개와 구성요소 7개를 도출하였다. 이로부터 다시 총 3개의 작업치료사의 직무를 최종 도출하였고, 직무에는 치료지원, 치료대상자 진단평가, 행정업무가 있었다. 결론: 본 연구결과를 통해 특수교육지원센터에서 근무하는 작업치료사의 직무역할을 정립하고 이를 토대로 특수교육지원센터에서 근무하는 작업치료사의 업무 매뉴얼을 개발하는데 기초자료로 활용하고자 한다.

정보 매체의 다각화와 함께 사람들이 직면하는 정보의 양과 종류가 과 부하 현상을 보이고 있다. 이러한 배경에서 글자보다 도형이 효율적인 정보 획득 수단으로 자리 잡아 직관적이고 명확한 장점을 제공한다. 관 광지 안내 시스템에서 직관적인 도형 정보는 텍스트 읽기에 따른 피로감 이나 장애감을 줄여 다양한 사람들의 접근성을 높이는 데 기여한다. 본 연구는 다중 자원 관광 경관 지역의 정보 안내도 설계에 관한 연구를 목 적으로 한다. 문헌 연구, 현장 조사, 사례 분석 등의 방법을 통해 다중 자원 관광 및 정보 안내도의 현황과 추세를 분석하고 요약하였다. 관광 지를 다양한 자원 유형에 따라 구분하여 각기 다른 대상의 요구를 충족 시키고, 각 자원 유형에 적합한 정보 안내도 설계 방법을 제시하였다. 첫 째, 유사한 관광지에서 발생하는 안내도의 단순화, 무질서화, 동질화 및 정보 전달력 약화 문제를 개선하였다. 둘째, 다중 자원 관광지의 증가하 는 발전 추세에 따라 새로운 정보 안내도 설계 방법과 그 잠재적 가치를 탐구하였다.

The purpose of this study was to incorporate Pakistan's climatic conditions into the road design process by performing a cluster analysis using collected climate data. Monthly time-series data for six climate variables—altitude, sea level, maximum temperature, minimum temperature, vapor pressure, and precipitation—were used to cluster 24 locations. Missing values were imputed using the Kalman filter, and hierarchical and k-medoid clustering analyses were performed based on the dynamic time warping (DTW) distance. By evaluating two to five clusters using six validity indices, the optimal number of clusters was determined to be two. the optimal two-cluster classification results were confirmed to be consistent between the two methods. When the clustering results were visualized on a map of Pakistan alongside the data, the clusters were divided into areas with relatively high and low altitudes. By classifying the regions of Pakistan into two clusters using time-series data of climate variables, this study highlights the distinct characteristics of each cluster. These findings suggest that management strategies tailored to the characteristics of each cluster can be applied to various fields.

The purpose of this study was to optimize the design of asphalt concrete pavements for Jeju Island by considering the regional characteristics of the island. This study employed an MEPDG program to determine the allowable traffic loads for class 4 vehicles by considering the axle loads, climate, and material properties. Samples of basalt asphalt concrete from Jeju were used to measure the dynamic modulus for material property estimation. The climate input was based on 30-year climate data from Jeju. The thicknesses and moduli of the subgrade, subbase, and asphalt layers were incorporated into the design. The regression-analysis program SPSS was used to develop a regression equation for the overlay design, factoring in the modulus and thickness ratios between the existing and overlay asphalt layers. A pavement-thickness design formula tailored to Jeju's characteristics was derived. An equivalent single-axle load factor (ESALF) formula was developed to facilitate traffic-load estimation for different roads, enabling the easy incorporation of varying traffic volumes into the design. The ESALF formula demonstrated a high correlation with the pavement thickness, subgrade conditions, and axle loads, whereas the pavementthickness design formula exhibited strong correlations with the pavement thickness, subgrade state, thickness ratios, and modulus ratios. The use of basalt aggregates in asphalt concrete pavements provides an economically viable and technically sound solution for Jeju. The proposed design methodology not only reduces costs but also enhances pavement performance and road safety. The developed formulas offer flexibility in adjusting designs based on specific traffic conditions, providing optimal pavement solutions for different road categories.

In this paper, we deal with the design of a model predictive control (MPC) for precise speed servo control of DC motor systems. The proposed controller is designed in the form of optimal control that calculates and outputs the optimized control input under constraints for each sampling. In particular, MPC designs the control inputs in advance for each sampling and predicts the outputs using them. Thus, it shows excellent control performance even in the case of disturbance or model uncertainty. The effectiveness of the proposed controller was demonstrated through computer simulations using MATLAB/Simulink and DC motor experimental system using real time controller. Moreover, the effectiveness of the proposed controller was confirmed by comparing its control performance with PID controller, which was tested under the same experimental condition as the MPC.

In the case of Korean coastal fishing vessels primarily, it satisfies the fishing capacity and shifts in pace with trends. At the moment, speedy vessels with large load capacity and competitive hull forms are preferred since catch has decreased. However, in the design of Korean coastal fishing vessels, performance verification designers and related commercial programs are not utilized in various fields such as large vessels. Moreover, alleviated standards are applied, making securing and verifying the performance of fishermen’s preferred hull a must. To meet such demands, this research suggests a design system that the modules can be brought together as a fishing vessel model by AI; this would be a turnaround of coastal fishing vessel designing.

This research introduces a novel probabilistic approach to consider the effects of uncertainty parameters during the design and construction process, providing a fresh perspective on the evaluation of the structural performance of reinforced concrete structures. The study, which categorized various random design and construction process variables into three groups, selected a two-story reinforced concrete frame as a prototype and evaluated it using a nonlinear analytical model. The effects of the uncertainty propagations to seismic responses of the prototype RC frame were probabilistically evaluated using non-linear dynamic analyses based on the Monte-Carlo simulation sampling with the Latin hypercube method. The derivation of seismic fragility curves of the RC frame from the probabilistic distributions as the results of uncertainty-propagation and the verification of whether the RC frame can meet the seismic performance objective from a probabilistic point of view represent a novel and significant contribution to the field of structural engineering.