This study evaluated the effects of image preprocessing techniques on detection of Fire Department Connection (FDC) in road view images using a YOLOv8s-based framework. Six preprocessing techniques were applied under identical training and evaluation settings, and their performances were assessed using precision, recall, mAP@50, and mAP@50–95. Geometric correction produced the largest improvement, increasing mAP@50–95 from 0.419 to 0.543 and also improving recall, indicating enhanced localization and detection stability. HSV (Hue, Saturation, Value)-based red restoration achieved the highest average precision among color-based methods, whereas Retinex-based illumination correction degraded the performance across all metrics. Bottom-region cropping improved localization accuracy but reduced recall owing to limited spatial coverage. These results demonstrate that distortion mitigation and selective color enhancement are effective preprocessing strategies for robust FDC detection in road view environments. The study provides practical guidelines for intelligent road asset management, contributing to optimized road network operation and accessibility by reducing emergency vehicle positioning time in complex urban road environments.

The tensile performance of anchors strongly influences the seismic safety of nuclear power plant equipment, as tensile failure of anchors has been identified as a governing failure mode in seismic fragility assessments. To improve the reliability of tensile-strength evaluation, this study examines existing design codes and research-based models by comparing them with experimental data. Design codes generally yield conservative estimates because they give limited consideration to anchor reinforcement. In contrast, research-based models provide a more accurate representation of load-sharing behavior between concrete breakout and anchor reinforcement but require relatively complex calculations for practical design applications. Based on experimental observations, a simplified method for evaluating tensile strength is proposed. The proposed method evaluates the combined resistance of concrete breakout and anchor reinforcement yielding or bond failure. Seismic fragility analysis results indicate that methods incorporating both concrete and reinforcement contributions increase the median capacity and HCLPF by approximately 11-20% compared to code-based approaches. These findings highlight the significant influence of tensile strength modeling on seismic performance assessment. The proposed method enables a more realistic and practical evaluation of anchor tensile strength, thereby improving the seismic safety assessment of nuclear power plant equipment.

Tactical data link (TDL) is one of the key means for enabling real-time exchange of tactical information among weapon systems operated by the Army, Navy, and Air Force. Most messages consist of position information of participating nodes, with latitude and longitude fields designed to enable worldwide operation. Given the limited operational area of Korean army, enabling worldwide operation requires an excessive number of data bits, which cause data overhead and reduced network efficiency. Therefore, in this paper, we investigate the current coordinate transmission methods used in TDL and propose a relative coordinate-based transmission scheme within a designated area to enhance network efficiency. The proposed method is optimized for the operational characteristics of the Korean military and improves both network efficiency and positional accuracy compared to existing TDL.

본원은 신장이식 환자의 평가를 위해 수술 14일 후 신장동맥 MRA 검사를 시행하고 있다. 기존 검사방법은 정확한 동맥기를 포착하는 데 어려움이 있었고 수술 직후의 환자에게 호흡 중지 기법을 적용해야 하는 제한점이 있었다. 이에 본 연구는 Ultrafast CS VIBE를 적용한 새로운 검사방법을 고안하여 기존 방법과 비교를 통해 유용성을 평가 하고자 하였다. MRI 장비를 이용하여 2024년 6월부터 2025년 3월 11일까지 신장이식을 받은 환자를 대상으로 연 구를 진행하였다. 기존 검사방법과 새로운 검사방법을 각각 43명의 증례에 적용하였으며 획득한 영상에서 CNR, 동맥기의 정확성, 운동 인공물 발생 여부를 비교 평가하였다. 평가 결과 새로운 검사방법의 CNR은 기존 방법의 약 60.3% 수준으로 나타났다. 그러나 동맥기의 정확성 평가에서는 새로운 방법을 적용한 모든 증례가 정확한 것으로 나타났고 기존 방법은 37.2%가 부정확한 것으로 평가되었다. 운동 인공물은 두 방법 모두 9.3%의 발생률을 보였다. 결론적으로, Ultrafast CS VIBE를 이용한 신장동맥 MRA 검사는 기존 기법 대비 CNR은 낮았으나, 3초 간격의 연속적인 다중 시기 영상(multi-phase imaging)을 제공함으로써 별도의 볼루스 추적(bolus tracking)이나 호흡 정지(breath-holding) 없이도 모든 증례에서 정확한 동맥기를 안정적으로 확보하여 기존 기법의 기술적 한계를 성 공적으로 극복하였다. 비록 자유 호흡에 따른 인공물 발생에 대한 지속적인 개선 노력은 필요하나 종합적으로 고려할 때 본 검사방법은 호흡 조절이 어려운 신장이식 직후 환자에게 매우 실용적인 대안이 될 것이라 사료된다.

코로나19 발생 직후 감소하였던 도시철도 이용객 수가 다시 증가하면서 도시철도 역사 내 승강장이나 대합실과 같은 대기 공간에서 의 인파 밀집 사고에 대한 국민들의 우려가 커지고 있다. 2022년 이태원에서 발생한 압사 사고로 인하여 인파 밀집 사고에 대한 국민 들의 관심과 우려가 크게 증가한 상황이며, 정부와 지방자치단체는 이러한 사고를 예방하기 위하여 혼잡도 예측 기술을 개발하는 등 다양한 시도가 이루어지고 있다. 특히 이용객들의 보행 동선이 한정되어 있고, 인파 밀집 현상이 빈번하게 나타나는 대중교통 시설의 혼잡 상황을 사전에 파악하고 이를 관리하기 위한 정량적인 혼잡도 분석 기술의 필요성이 더욱 강조되고 있다. 현재 도시철도 역사 내 인파 밀집도는 CCTV 영상을 기반으로 객체 검지 방식 또는 면적 대비 점유율을 산정하는 방식으로 도출되고 있으며, 대기 공간의 혼잡도는「도시철도 정거장 및 환승·편의시설 설계 지침」(국토교통부, 2018)에 제시된 서비스수준(Level of Service, LOS) 기준에 따라 공간 밀도와 보행 상태 등을 기반으로 평가되고 있다. 그러나 해당 방법론은 군중이 밀집된 상황에서 검지의 정확도가 떨어지고, 역사 내 대기 공간의 면적에 관한 정보가 필요하며, CCTV 화각에 따른 원근감 왜곡으로 인해 위치별로 점유율이 과대 또는 과소 추정되는 한계점이 존재한다. 이에 따라 본 연구에서는 Semantic Segmentation 방식을 활용하여 도시철도 역사 내 대기 공간의 면적과 인파의 수를 직접 산출하지 않고도 인파 밀집도를 예측하는 모형을 개발하였다. 이 모형은 승강장 CCTV 영상을 일정한 시간 단위로 분할한 이미지를 Semantic Segmentation 방식을 활용하여 인파 밀집도 산출 대상 영역을 구분하는 방식으로 대기 공간의 혼잡도를 예측한다. 다만, 해당 기법을 단독으로 적용하는 경우 동일한 인원이 존재하더라도 화각에 따른 원근감 차이로 인해 위치에 따라 점유율이 다르게 산출되는 문제점 이 존재한다. 이러한 한계점을 해소하기 위하여 CCTV 화각에 따른 점유율 왜곡을 최소화하는 보정 작업을 추가로 수행하였다. 모형은 CCTV 영상 이미지에 대한 Semantic Segmentation 과정을 수행하여 mask를 생성하고, 반복적으로 셀 분할 및 가중치 학습을 실시하여 화각에 따른 보정을 진행한다. 보정은 Huber Loss 함수와 경사하강법을 활용하여 이루어지며, 이 과정을 통해 셀의 적정 크기와 위치 별 가중치 행렬이 결정된다. 학습이 완료되면 모형은 이를 전체 이미지에 적용하여 최종적인 점유율을 예측한다. 해당 모형을 활용한 결과 전반적으로 우수한 예측 성능을 보였으나, CCTV 영상 내 인원이 증가할수록 예측의 정확도가 저하되는 경향이 확인되었다. 이는 고밀도 군중 상황에서의 공간 왜곡 보정 및 점유율 산정 방식에 대한 추가적인 개선 필요성을 보여주며, 향후 다양한 밀집 수준을 고 려한 보정 알고리즘의 고도화 연구로 확장될 필요가 있다.

영구자석 선형 전동기인 VCM(Voice coil motor)은 직접 구동 방식의 액츄에이터로 기어나 변속장치가 필요 없어 높은 정밀도 를 가지고 구조적인 특성상 기계적 마찰이 적어 소음이 발생하지 않는 장점을 가지고 있다. 아울러 회전운동을 직선 운동으로 변환하기 위한 별도의 장치가 필요하지 않고, 구동부가 가벼워 응답속도가 빠른 특징이 있다. 본 연구에서는 이러한 VCM을 다양한 산업 분야에 적용하기 위한 기초연구로 VCM의 속도제어를 위해 PSO(Pariticle swarm optimization) 기법을 적용하여 제어기의 유용성 평가를 위한 수 치 시뮬레이션을 수행하였다. 제어계는 전류와 속도 제어를 위한 이중 루프로 구성하였고, 각각의 제어 루프에는 PI 제어기를 적용하여 속도 목표치에 추종하는 출력값을 얻기 위한 제어기를 설계하였다. 제어기 파라미터 추정에는 PSO기법을 적용하였고, 제어기의 유용성 을 검증하기 위해 주파수 영역에서의 모델매칭기법을 적용한 제어 기법과의 제어 결과를 비교하였다. 두 가지 제어 기법은 MATLAB을 이용하여 수치 시뮬레이션을 수행했고, 제어 결과는 IAEU(Integral of absolute error units) 평가 지수를 이용하여 비교하였다. 수치 시뮬레 이션 결과 제안한 제어 기법의 유용성을 확인할 수 있었다.

본 연구에서는 고속선 선형설계의 효율성과 재현성을 향상시키기 위하여 선형 최적설계 자동화 기법을 제안하였다. 고속선에 서는 조파저항의 영향이 크고, 선형의 미세한 형상 변화가 저항 성능에 비선형적으로 작용해 경험 기반 설계에 한계가 있으므로, 이를 개 선하고자 다중단계 최적화와 ADAMS 알고리즘을 적용하여 복잡한 설계공간에서도 안정적인 탐색과 수렴성을 확보하고자 하였다. 선형 변경은 가우시안 구적법으로 국부 변형을 매끄럽게 제어하고자 하였으며, 목적함수인 조파저항을 구하기 위하여 포텐셜 기반 패널법을 적용하였다. 또한 민감도 분석을 통해 설계변수를 체계적으로 선정하고 변수 범위를 합리적으로 설정함으로써 비현실적 선형 생성과 최 적해 발산을 방지했다. R/V Athena 선형(Fn=0.45) 적용 결과, 배수량 변화는 거의 없으면서 조파저항은 유의미하게 감소했고, 최적화 전 과 정에서 선형의 기하학적 안정성도 확인되었다.

This paper presents an AI-based PHM (Prognostics and Health Management) framework for quantitative motor health assessment and remaining useful life (RUL) prediction. The proposed method first defines a health index using vibration and current signals of an industrial motor, and then adopts a two-stage PHM architecture consisting of health-state classification and deep learning-based RUL prediction. A degradation test bench is designed to obtain condition monitoring data for normal, warning, and critical states, and a hybrid 1D CNN– BiLSTM–attention model is developed to capture both local features and long-term temporal dependencies. Experimental results demonstrate that the proposed model outperforms conventional SVM and single LSTM baselines in terms of both health-state classification accuracy and RUL prediction accuracy, achieving a 20– 30% reduction in RMSE and more than 80% of RUL predictions within ±10% error. The proposed approach provides a practical PHM framework and modeling guidelines for implementing condition-based maintenance of electric motors in smart manufacturing environments.

상수관망의 누수는 수자원 손실 및 시설물 피해의 주요 원인으로, 효과적인 탐지를 위해 다양한 기술이 개발되고 있다. 본 연구는 실제 상수도 누수 사례를 대상으로 청음 데이터를 수집하고, 주파수 및 청각 기반 음향 특징을 추출하여 비지도 학습 기반의 이상 감지 모델을 적용함으로써 누수음을 탐지하는 기법을 제안한다. 청음 신호에 대해 푸리에 변환과 멜 주파수 켑스트럼 계수(MFCC)를 적용하여 총 86개의 음향 특징을 구성하였으며, 랜덤 포레스트를 통해 주요 변수 6개를 선정하였다. 거리 기반 군집 분석을 통해 정상 소음 분포를 구성하고, Isolation Forest 및 Autoencoder 알고리즘을 활용하여 이상 음향을 판별하였다. 비지도 모델에 의해 탐지된 이상 지점이 실제 현장 판단과 부합함을 확인하였다. 정량적 기준 기반의 이상 탐지 결과가 실제 누수 지점과 일관성을 보였다. 본 연구는 실무 적용 가능한 비지도 이상 탐지 접근법을 제시함으로써, 기존 라벨 의존 탐지 방식의 한계를 보완할 수 있음을 시사한다.

조선해양산업의 용접 자동화는 숙련 인력 부족과 고위험 환경 극복을 위해 협동로봇 중심으로 발전하고 있으나 선박블록 내 부 공간을 계측하기 위한 3차원 비전 센서의 경우 계측 거리에 따라 품질이 저하되는 문제가 있다. 본 연구는 협동로봇 용접 자동화를 위 해 3차원 포인트 클라우드 기반의 V-개선 용접선 검출 알고리즘을 제안하였으며 특히 자동화 용접에 필수적인 1m 미만 근거리에서 비전 센서 기술에 따른 계측 정밀도 및 검출된 평면의 개선각을 정량적으로 비교 검증하였다. 대중적으로 활용되고 있는 Active IR Stereo와 Time-of-Flight(ToF) LiDAR 센서를 400mm, 600mm, 800mm 거리에서 90° 개선각 시편으로 비교 평가한 결과 Active IR Stereo 센서는 삼각 측 량 원리의 한계로 인한 데이터 왜곡으로 상당한 각도 오차를 보였으며 800mm에서는 개선면 검출에 실패하였다. 반면 ToF LiDAR 센서는 데이터 왜곡에 강건하여 400mm에서 4.4°의 가장 낮은 평균 개선각 오차를 기록했으며 모든 거리에서 안정적으로 평면을 검출하였다. 이 를 통해 근거리 V-개선 형상 계측에는 ToF LiDAR 방식이 Active IR Stereo 방식보다 높은 정밀도를 제공하여 용접선 검출에 더 적합함을 정량적으로 검증하였다.

This study aims to provide a basis for selecting the appropriate traffic-flow evaluation indicators by quantitatively analyzing the relative importance of such indicators in mixed traffic environments in which automated vehicles (AVs) and conventional vehicles coexist. As AV technology progresses and its adoption increases, establishing reliable evaluation criteria that accurately reflect the characteristics and performance of traffic systems under transitional conditions is crucial. Thus, approximately 40 domestic and international studies were reviewed in this study, from which 45 evaluation indicators were identified. These indicators were classified into three major categories: mobility, safety, and environment. Five frequently used and representative indicators were selected from each category based on the appearance frequency and relevance. An analytic hierarchy process survey was conducted with a group of transportation experts to derive the relative importance (weights) of both the major categories and individual indicators. The analysis revealed that safety (0.53676) was the most important category, followed by mobility (0.34795) and environment (0.11528). After combining the weights of the categories and sub-indicators, the top three indicators, i.e., time to collision (TTC), time exposed to TTC, and deceleration rate to avoid crashes, appeared to be safety related and associated directly with the collision risk. These findings suggest that, in the early stages of AV deployment, traffic evaluations should prioritize safety considerations over mobility or environmental factors to ensure the successful integration of AVs into existing traffic systems.

본 연구는 초현실주의 미술의 표현 원리와 아동미술의 성격을 나란히 놓고 살펴보며, 두 영역이 공유하는 특징을 바탕으로 도 식기 전후 아동을 위한 미술 수업의 방향을 모색한 것이다. 현실 과 상상이 뒤섞인 초현실주의의 표현 방식은 비논리적 화면 구 성, 과감한 크기와 거리의 처리, 예상 밖의 사물 조합이 두드러지 는 도식기 전후 아동화의 특징과 자연스럽게 이어진다. 이에 따 라 초현실주의의 기법을 아동의 발달 특성과 표현 습성에 맞게 재구성한 수업 틀을 마련하고자 하였다. 연구 방법은 초현실주의 개념과 표현기법, 아동 발달과 아동미 술교육, 재료와 놀이 중심 미술수업에 관한 문헌과 선행 연구를 검토하고, 이를 토대로 수업 구조와 평가 방향을 정리하는 데에 두었다. 수업 디자인은 도입–표현–정리(감상 포함)-사후 기록의 흐름으로 구성되며, 다양한 생활 재료와 자연물을 활용해 우연한 흔적과 낯선 조합이 자연스럽게 드러나도록 설계하였다. 이때 교 사는 정답을 제시하는 위치에 서기보다, 아동이 떠올린 상상과 내면 이미지를 함께 살펴보는 동행자로 자리하는 태도를 중심으 로 하였다. 평가 방식은 결과물의 완성도보다 창의적 표현의 흐름, 정서적 변화, 재료 선택과 화면 구성에 대한 시도를 관찰 기록과 아동의 자기 보고를 통해 누적해서 살피는 방향으로 설정하였다. 수업 중 놀이 상황에서 나타나는 상호작용과 협력 경험을 함께 기록하 여, 사회적 태도와 관계 맺기 방식의 변화를 읽어 내고자 하였다. 초현실주의 기법을 활용한 아동미술 수업이 아동의 상상과 내면 이미지를 이끌어 내고, 미술 활동에 대한 태도와 정서적 안정감, 타 인과의 소통 경험을 키워 가는 교육의 형태로 자리할 수 있음을 제 시한다. 본 연구에서 제안한 수업 디자인과 평가 틀을 실제 학급에 적용하여 아동의 변화를 질적 및 양적 자료로 축적하는 후속 연구 가 필요하다.

본 연구는 정원의 현대적 의미와 가치, 역할 및 정원문화에 대한 인식과 정원문화 활성화 방안을 시민정원사 양성과정 수강자를 대상으로 분석하였 다. 연구는 정원과 정원문화에 관한 개방형 질문을 바탕으로 브레인스토밍과 토의를 실시하고, 수집된 비정형 텍스트 자료를 워드클라우드 기법을 통해 핵심 키워드 도출 및 주제 분류의 방식으로 분석하였다. 분석 결과, 정원이 가지는 주요 의미는 ‘치유’, ‘개인적 쉼터’, ‘자연과의 교감’, ‘사회적 연결’로 나타났다. 정원의 가치와 역할은 심리·정서적 측면, 환경·생태적 측면, 사회·공공적 측면의 세 가지 범주로 구분되었으며, 정원은 개인의 심신 안정과 삶의 질 향상뿐 아니라 공동체 소통과 생태적 감수성을 증진하는 공간으로 인식되고 있었다. 정원문화에 대한 인식은 인간과 인간 간의 관계적 측면과 인간과 자연의 상호작용 측면에서 확인되었다. 정원문화 활성화 방안으로는 소통과 참여의 촉진, 교육 및 역량 강화, 정책적 지원과 환경 조성, 홍보와 인식 제고의 네 가지 방향이 도출되었다. 본 연구는 시민정원사의 인식을 기반으로 정원과 정원문화의 의미와 역할을 체계적으로 정리하고, 워드클라우드 기법을 활용하여 질적 자료를 시각적으로 분석하였다는 점에서 의의를 가지며, 향후 정원문화 정책 및 실천적 프로그램 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 공주시 제민천 역사문화골목공동체 뉴딜사업 대상지에 대한 거주자와 방문객의 만족도 차이를 분석하고 수정 중요도–만족도 분석(Revised IPA)을 통해 개선 우선순위를 도출하였다. 제민천 일대 주민과 방문객 각 50명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, SPSS 30.0을 활용하여 신뢰도 검증, t-검정, 다중회귀분석 및 수정 IPA 를 수행하였다. 분석 결과 거주자는 ‘역사적 상징 성’과 ‘역사적 요소’가 중요도 대비 만족도가 낮아 우선 개선 영역으로 나타났다. 또한 ‘편의시설’과 ‘골목길 경관’은 점진적 개선이 필요한 항목으로 확인되었다. 반면 방문객은 ‘접근성’과 ‘편의시설’ 을 주요 개선 요소로 인식하였으며, 우선 개선 항목은 도출되지 않았다. 전체 이용자 만족도에 가장 큰 영향을 미친 요인은 ‘역사적 상징성’과 ‘야간 경관’으로 나타나 지역 정체성과 경관 경험이 만족 도 형성에 핵심적임이 확인되었다. 이러한 결과는 제민천 도시재생사업이 역사문화 자원 강화와 생활·관광 인프라 개선을 병행할 필요가 있음을 시사한다.

As the unmanned aerial vehicle industry grows, unexplained multirotor crashes continue to increase, and existing preventive maintenance methods have limitations in managing multirotor safety. Safety must be the top priority in multi-copter operations. To address this, real-time monitoring of the multi-copter's flight status during operation is required, along with anomaly detection and immediate response based on flight log information. However, limitations exist in processing anomaly data for each flight control log, necessitating the development of standardized technology to overcome this challenge. In this paper we propose a standardized process for collecting multi-copter flight control logs in real time, classifying the log information by message sets, and extracting key defect detection indicators contained in each message set. Furthermore, the extracted defect detection indicators were validated using various supervised learning models. In our experimental results, we collected flight logs from a multi-copter equipped with a defective propeller and conducted experiments using three defect detection models. The results show an accuracy rate of 0.99. This is the F1-score for the defect detection rate.

본 연구는 조영제 기반의 시간 분해 자기공명혈관조영술(4D TRAK)과 비조영 위상대조 자기공명영상(Phase Contrast MRI, PC-MRI)을 이용하여 대뇌 정맥 구조의 영상 품질과 진단적 유용성을 비교·평가하였다. 약 35명의 환자를 대상으로 속목동맥(ICA)과 위시상정맥굴(SSS)을 중심으로 정량(CNR) 및 정성(5점 척도) 분석을 시행하였으며, 전용 분석 도구인 Stroke Analyzer를 통해 동맥과 정맥 위상을 분리하고 정량 수치를 산출하였다. 4D TRAK은 PC-MRI보 다 모든 항목에서 높은 점수를 보였고, 정성 점수와 CNR 간에도 유의한 양의 상관관계가 확인되었다(p = 0.031). 4D TRAK은 동맥뿐 아니라 정맥 시각화에도 유효한 정보를 제공하며, 단일 검사로 동·정맥 구조를 동시에 평가할 수 있는 가능성을 보여주었다.

본 논문은 셰익스피어가 작품 속 등장인물과 관객 사이에 거리를 두는 문학적 장치들을 탐구한다. 􋺷코리올라누스􋺸는 주인공이 지나치게 많은 결점을 지니고 있다는 점뿐만 아니라, 작가가 모호함과 거리감을 조성하는 방식을 통해 관객이 등장 인물 중 누구에게도 완전히 공감하지 못하게 한다는 점에서 특이한 셰익스피어 비극 이다. 민주주의를 대표하는 인물들은 개성이 뚜렷하지 않게 한데 묶여 있는 반면, 귀 족을 대표하는 인물들은 복잡한 개인적 특성을 지닌 채 전면에 나서지만, 이러한 특징 들은 서로 다른 극적 구조로 인해 극의 전반부와 후반부 사이에 상반된 극적 효과를 만들어낸다. 이러한 집단화와 병치는 관객이 등장인물에 대해 중립적인 인식을 갖도록 유도하는 전략이다.