Effective mixing of different-sized aggregates in mobile asphalt plant dryers is crucial for ensuring high-quality, consistent asphalt production. This study explores the application of spatial analysis techniques, particularly the Discrete Element Method (DEM), to understand and optimize the mixing process of aggregates in drum dryers. The research emphasizes the importance of proper mixing to achieve uniform moisture removal and heating across various aggregate sizes. Larger aggregates heat more slowly, while finer particles risk overheating or being carried away by air currents, necessitating careful management of the mixing process. Using LIGGGHTS, an open-source simulation framework, we conducted DEM simulations to analyze the spatial distribution and behavior of aggregates within a 3D model of a drum dryer. The study considered multiple factors affecting mixing efficiency, including drum inclination, rotational speed, and aggregate feeding frequency. Results indicate that the rotational speed of the drum dryer has the most significant impact on mixing effectiveness. The DEM simulations provided valuable insights into particle movement, heat transfer, and potential segregation issues within the dryer. Further investigations into additional factors that may influence aggregate mixing in drum dryers is recommended, paving the way for improved efficiency and quality in asphalt manufacturing.

국내에는 지형적인 조건 또는 그 외의 여러 제약에 따라 줄눈 콘크리트 포장(JCP)을 시공하는 경우가 많았다. JCP는 시공 이후 양생 제로 도포함에도 불구하고 시간이 지남에 따라 부등건조수축이 나타나, 운전자의 승차감과 안정성을 악화시킨다. 이를 해결하기 위해 포장설계 지침을 지속적으로 개정하고 있지만, 부등건조수축으로 인한 민원이 계속 발생하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 JCP의 부등건조수축량에 영향을 줄 수 있는 변수를 설정하여 변수에 따른 거동 차이를 보고자 하였다. 3D 유한요소해 석 프로그램 ABAQUS를 이용하여 유한요소법을 통한 해석을 진행하였고, 모델링은 2차로 6 슬래브를 모형화하였다. JCP의 부등건조 수축량에 영향을 주는 슬래브 깊이별 온도변화가 포장설계에 따라 어떻게 변화하는지 고려하기 위하여, 그에 대한 변수로 하부층 종 류의 영향, 슬래브 두께의 영향, 주행차로 다웰바 추가 설치 유무의 영향, 줄눈 간격의 영향을 설정하였다. 기본적인 모델의 유한요소해석 부등건조수축량 결과와 위에서 설정한 변수를 적용하여 만든 모델에 대한 유한요소해석 부등건조수축 량 결과를 각각 도출하였고, 기본 모델 결과와 변수를 적용한 모델 결과를 비교하여 각각의 인자가 어느 정도의 영향을 미치는지 확 인해 보았다. 영향이 큰 인자들을 선별하여 복합적인 변수에 대한 영향을 보고자 하였고, 복합 변수를 적용한 모델의 유한요소해석 부등건조수축 량 결과와 기본 모델의 유항요소해석 부등건조수축량 결과를 비교하여 그 차이가 어느 정도인지 확인하였다. 이에 따라 앞으로 JCP구 간 부등건조수축에 대한 해결을 위해 중점을 두어야 할 인자를 파악할 수 있었으며, 결과를 현장에 적절하게 적용한다면 도로 주행성 과 안전성을 개선할 수 있을 것으로 판단된다. 유한요소해석 결과에 대한 신뢰도를 부여하기 위해 현장 데이터와도 비교 분석하였고, 계절에 따라 약간의 차이는 있었으나, 평균값 과는 유사하여 본 연구의 구조해석 모형이 다양한 조건에 따른 연직변위 발생함에 있어 비교하는데 유용하다고 판단하였다.

본 논문은 모바일 폰 사진을 활용하여 도시 공간에서 전력선과 건물 사이의 거리를 편리하게 모델링하고 측정하는 방법에 중점을 두고 있으며, 이에 대한 정확성을 평가하였다. 모바일 장 치용 2뷰 지오메트리를 사용한 전력선과 건물의 3D 재구성 방법을 설계하여 어디에서나 즉시 측정할 수 있도록 하였다. 특징점을 사용하여 전력선과 건물 사이의 거리를 계산하고 건물 정 보를 활용하여 게임 가상 공간에 전력선과 전주를 배치할 수 있다. 본 논문에서는 대전시 내 10개의 위치에서 실험을 실시하고, 상업용 시스템과 LiDAR가 있는 경우와 없는 경우를 포함 한 이전 방법과의 성능을 평가하였다. 우리의 방법을 스마트폰에 구현했기 때문에 장점은 휴 대성과 저렴함이다.

본 연구의 목적은 국내 학술지에 게재된 크리스천 코칭과 관련된 논문을 대 상으로 키워드 네트워크과 토픽을 분석하여 연구 동향을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 KCI에서 2008년부터 2024년까지 한국연구재단 등재지와 등재후보지에 게재된 36건의 크리스천 코칭 관련 논문을 분석하였다. 키워드 네트워크와 토픽 모델링을 분석하기 위하여 넷마이너(NetMiner) 4.0 프로그램을 활용하였다. 키 워드 네트워크 분석은 빈도분석과 키워드 동시 출현분석, 중심성 분석(연결 중 심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 하였다. 토픽모델링 분석은 LDA 기법을 활 용하여 논문에 잠재된 토픽과 키워드를 추출하였다. 키워드 네트워크 분석 결과 ‘코칭’, ‘연구’, ‘크리스천’, ‘프로그램’, ‘교회’, ‘리더십’ 등이 주요 키워드로 나타났 다. 토픽모델링 분석 결과 Topic-1(상담활동), Topic-2(목회 활동), Topic-3(코 칭 활동), Topic-4 (크리스천 신앙), Topic-5(코칭 연구), Topic-6(연구 활동), Topic-7(교수 활동)으로, 총 7개의 토픽으로 구성되었다. 연구 결과 ‘코칭’, ‘연 구’, ‘교회’, ‘크리스천’ 등의 키워드가 높은 연결 중심성을 보였음이 확인되었다. ‘코칭’은 연결 중심성, 근접 중심성과 매개 중심성 모두에서 높은 값을 보여, 크 리스천 코칭 연구의 핵심적인 역할을 하고 있음이 나타났다. 본 연구의 결과는 크리스천 코칭 연구에 유용한 기초자료를 제공하고 크리스천과 교회 성장에 도 움을 줄 수 있는 방안 마련에 기여 할 것이다.

This paper aims to study the modeling and controller of an electrically driven tractor optimized for energy efficiency under off-road conditions and when subjected to loads such as plowing. The dynamic model design is aimed at a 30kW electric tractor. The vehicle model consists of a 30kW motor, transmission, wheels, and a controller, designed using the commercial software Matlab/Simulink. In order to optimize energy efficiency under load conditions, this paper designs and implements a PID controller focusing on the vehicle's speed and wheel slip. The newly proposed electric tractor modeling and PID controller aim to demonstrate improved energy efficiency through simulation.

Abstract Handling imbalanced datasets in binary classification, especially in employment big data, is challenging. Traditional methods like oversampling and undersampling have limitations. This paper integrates TabNet and Generative Adversarial Networks (GANs) to address class imbalance. The generator creates synthetic samples for the minority class, and the discriminator, using TabNet, ensures authenticity. Evaluations on benchmark datasets show significant improvements in accuracy, precision, recall, and F1-score for the minority class, outperforming traditional methods. This integration offers a robust solution for imbalanced datasets in employment big data, leading to fairer and more effective predictive models.

게임 엔진과 같은 3D공간에서 프로시저럴 모델링 애셋을 사용하여 도시를 구성하는 방식은 이전부터 존재하여 다양한 방법으로 제작되어 왔습니다. 초기 제작시간은 길지만 라이브러리가 구축됨에 따라, 크기와 모양이 다양한 건물을 보다 빠르고 다양하게 배치가 가능하다는 장점 을 바탕으로 사용되었습니다. 하지만, 앙곡과 안허리곡으로 이루어진 이중곡선을 가지며 결구 방식에 따라 모양이 변화하는 한옥의 경우에는 프로시저럴 기법으로 모델링 애셋을 제작하기 어려워 수동 모델링이나 스캔 데이터 형식으로만 존재하는 불편함이 존재하였습니다. 그렇기 에, 본 연구에서는 게임 엔진에서 사용이 가능한 가변적인 한옥 모델링에 대한 프로시저럴 기 법에 대해 소개하고자 합니다.

본 연구에서는 Text-to-3D 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스 방 꾸미기 게임의 프로토타 입을 설계하고 구현하고자 하였다. <Roblox>와 <Minecraft>와 같은 가상 현실 기반의 메타버 스 게임은 사용자를 단순한 플레이어에서 창작자인 크리에이터로 발전할 수 있게 하였고 이러 한 재미 요소는 대중적인 인기에 이바지하였다. 생성형 AI는 데이터와 패턴을 기반으로 다양 한 형태의 미디어 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있으며, 게임 개발에도 마찬가지로 유용하다. 이러 한 생성형 AI를 통한 콘텐츠 제작은 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 결과적으로 콘텐츠의 품질을 높이고 다양성을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 언리얼 엔진의 네트워크 프레임워크 를 활용한 리슨 서버(Listen-Server) 방식으로 방 꾸미기 게임을 설계 및 구현하였다. 이 게 임의 핵심 시스템은 메타버스에서 사용자가 쉽게 생성형 AI로 3D 모델을 생성하고, 자신의 방 에 배치할 수 있게 하는 것이다. 본 연구를 통해 코딩 기초 이해는 물론 좀 더 쉬운 방법으로 3D 오브젝트 생성을 통해 사용자가 원하는 메타버스 플랫폼 제작을 가능하게 하며 이러한 과 정은 사용자뿐만 아니라 동시에 창작자의 역할로 이용자의 주체성, 창의성, 의사소통 능력 등 을 향상할 가능성을 찾고자 한다. 그뿐만 아니라 기본적인 코딩 학습을 이해함으로써 사용자 의 창작 활동에 기회를 확장할 뿐만 아니라 메타버스 콘텐츠 개발에 이바지하고자 한다.

자율주행에 관한 관심은 전 세계적으로 증가하고 있으며, 글로벌 자동차 제조사들과 기술기업들이 자율주행 분야에 대한 투자를 늘 리고 있어 향후 자동차 산업과 교통체계 전반에 큰 변화가 전망된다. 이처럼 자율주행 관련 연구와 개발은 끊임없이 진보하고 있으며, 관련 연구 수행은 계속해서 이루어질 것으로 보인다. 연구 수행에 있어 동향 파악은 필수 요소이며, 본 연구에서는 국내 자율주행 연 구 동향을 분석하고자 한다. 연구 동향을 분석한 다양한 분야의 선행연구 검토 결과, 각각 연구 목적에 맞는 다양한 데이터베이스를 이용하여 데이터를 수집하였으며 연구 주제어 혹은 초록을 분석데이터로 활용하였음을 확인하였다. 자율주행 연구 동향에 대해 분석 한 선행연구 검토 결과, 기존 연구들은 분야를 구분하지 않고 연구를 수집·분석하였음을 확인하였다. 자율주행은 도로, 교통, 자동차, 기계, 컴퓨터, 전자, 전기 등 다양한 분야를 포함하고 있기에 분야별 연구 동향 분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 도로·교통 분야 의 동향 분석을 위해 최근 5년간(2019년~2023년) 국내 도로·교통 분야 등재 학술지에 게재된 학술 논문을 대상으로 연구 동향을 분석 하였으며, 보다 많은 텍스트 데이터를 활용하기 위해 주제어가 아닌 초록을 활용하였다. 키워드 출현 빈도 분석을 통해 주요 키워드를 도출하였으며, 토픽 모델링을 통해 주요 연구주제를 도출하였다. 본 연구에서 수행한 자율주행 연구 동향 파악은 도로·교통 분야에서 향후 수행될 자율주행 연구 방향 수립에 시사점을 제공할 것이라 기대된다.

태풍 매미 통과 시에 부산연안에서 폭풍해일고를 해석하기 위한 수치실험을 수행하였다. 태풍 매미는 2003년 9월 12일 21:00에 중심기압 950hPa로 우리나라 남해안에 상륙하였으며, 지난 수십년 간에 걸쳐 최악의 해안재해로 기록되었다. 태풍 매미 통과시 부산항, 여 수항, 통영항, 마산항, 제주항 및 서귀포항에서 관측된 폭풍해일고와 계산된 해일고의 시계열을 비교하였으며, 계산결과와 관측결과는 잘 일치하였다. 태풍해일고는 마산항에서 약 230 cm로 가장 크게 나타났으며, 여수항과 통영항에서는 약 200 cm, 부산항에서는 약 75 cm로 나 타났다. 폭풍해일 수치실험결과, 부산 동부 연안에서 해일고는 52∼55 cm 범위이고, 외해로 갈수록 해일고는 감소하였다. 따라서 반폐쇄된 만에서는 해일고의 상승으로 인한 연안 침수범람 피해가 크게 발생할 것으로 사료되며, 본 수치실험결과는 태풍으로 인한 연안재해 저감 을 위한 중요한 자료로 사용될 수 있다.

Although many attempts have been made to solve the atmospheric diffusion equation, there are many limits that prevent both solving it and its application. The causes of these impediments are primarily due to both the partial differentiation term and the turbulence diffusion coefficient. In consideration of this dilemma, this study aims to discuss the methodology and cases of utilizing a passive air sampler to increase the applicability of atmospheric dispersion modeling. Passive air samplers do not require pumps or electric power, allowing us to achieve a high resolution of spatial distribution data at a low cost and with minimal effort. They are also used to validate and calibrate the results of dispersion modeling. Currently, passive air samplers are able to measure air pollutants, including SO2, NO2, O3, dust, asbestos, heavy metals, indoor HCHO, and CO2. Additionally, they can measure odorous substances such as NH3, H2S, and VOCs. In this paper, many cases for application were introduced for several purposes, such as classifying the VOCs’ emission characteristics, surveying spatial distribution, identifying sources of airborne or odorous pollutants, and so on. In conclusion, the validation and calibration cases for modeling results were discussed, which will be very beneficial for increasing the accuracy and reliability of modeling results.

The purpose of this study is to identify the major peacekeeping activities that the Korean armed forces has performed from the past to the present. To do this, we collected 692 press releases from the National Defense Daily over the past 20 years and performed topic modeling and social network analysis. As a result of topic modeling analysis, 112 major keywords and 8 topics were derived, and as a result of examining the Korean armed forces's peacekeeping activities based on the topics, 6 major activities and 2 related matters were identified. The six major activities were 'Northeast Asian defense cooperation', 'multinational force activities', 'civil operations', 'defense diplomacy', 'ceasefire monitoring group', and 'pro-Korean activities', and 'general troop deployment' related to troop deployment in general. Next, social network analysis was performed to examine the relationship between keywords and major keywords related to topic decision, and the keywords ‘overseas’, ‘dispatch’, and ‘high level’ were derived as key words in the network. This study is meaningful in that it first examined the topic of the Korean armed forces's peacekeeping activities over the past 20 years by applying big data techniques based on the National Defense Daily, an unstructured document. In addition, it is expected that the derived topics can be used as a basis for exploring the direction of development of Korea's peacekeeping activities in the future.