정보통신 기술의 발전과 스마트 기기의 확산으로 스마트러닝이 보편화되었으며 이에 따라 스마트러닝 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있으며 연구 성과가 축적되고 있다. 이에 기존의 스마트러닝 연구 중에 서 상관계수 결과를 포함한 논문을 대상으로 메타분석을 실시하여 스마트러닝의 효과크기를 분석하였다. 이 과정에서 선행연구 결과를 검토하여 스마트러닝 특성요인으로 동기유발, 시스템, 콘텐츠, 서비스로 유 목화하고, 결과변수로는 만족도, 성과, 태도를 정의하였다. 메타분석 결과 스마트러닝 전체 관점뿐 아니라 각 특성요인인 동기유발, 시스템, 콘텐츠, 서비스 모든 측면에서 스마트러닝의 효과크기는 유의하게 중간 정도 수준으로 나타났다. 유일하게 유의하지 않은 것으로 나타난 성과에 대한 콘텐츠의 효과크기를 제외 하고는 만족도, 성과, 태도 모든 측면에서 스마트러닝 각 특성요인의 효과크기가 유의하게 중간 정도 수준으로 나타났다. 연구 대상에 따른 효과크기 측면에서는 직장인이 가장 높은 효과를 유의하게 보였다. 표본수에 따른 효과크기 측면에서는 300명에서 999명까지가 유의하게 가장 높게 나타났다. 본 논문이 시도한 스마트러닝 메타분석은 시의성으로나 확장된 연구 대상 논문 수 측면에서 의의를 찾을 수 있으며 수많은 스마트러닝 특성요인과 결과변수를 유목화하고 분류한 뒤 이에 대한 효과크기를 측정하였다는 데에 의의가 있다. 각 연구자들의 시각과 필요에 따라 다양한 표현을 동원한 스마트러닝 특성요인과 결과변수를 본 연구의 연구자들이 종합적인 관점에서 분류한 것은 향후 스마트러닝 연구를 위한 하나의 새로운 밑거름이 될 수 있다.

신뢰성 있는 토양의 이산요소모델을 개발하기 위해서는 토양의 특성을 고려하여 매개변수를 교정해야 한다. 본 연구에서는 이산요소모델을 구성하는 각 매개변수가 토양 입자의 거동에 미치는 영향을 분석하였고, 분석된 결과를 이용하여 토양의 이산요소모델을 개발하였다. 민감도 분석의 대상이 되는 매개변수는 전단 계수, 마찰 계수, 표면 에너지 등으로 선정하였으며, 교정의 기준이 되는 토양의 특성은 가비중, 안식각, 점착력 및 내부마찰각으로 선정하였다. 또한, 토성이 서로 다른 해안가, 논 및 밭을 구성하는 토양을 대상으로 연구를 수행하여 다양한 토성에 대한 적용성을 확인하였다. 결과적으로 본 연구에서 수행한 민감도 분석 결과를 이용하여 각 토양의 거동을 모사할 수 있는 이산요소모델을 교정하였으며, 시험 결과와의 비교를 통해 교정된 이산요소모델을 검증하였다.

The study used the whole-life carbon assessment method to conduct a thorough carbon-neutral evaluation of a standard steel structure. To further assess carbon emissions, 11 design-changed models were evaluated, with changes made to the span between beams and columns. The results of the carbon emission assessment showed savings of approximately 13.1% by implementing the stage of the beyond life cycle. Additionally, the evaluation of carbon emissions through design changes revealed a difference of up to 42.2%. These findings confirmed that recycling and structural design changes can significantly reduce carbon emissions by up to 48.6%, making it an effective means of achieving carbon neutrality. It is therefore necessary to apply the stage of beyond life cycle and structural change to reduce carbon emissions.

Metal additive manufacturing (AM) has transformed conventional manufacturing processes by offering unprecedented opportunities for design innovation, reduced lead times, and cost-effective production. Aluminum alloy, a material used in metal 3D printing, is a representative lightweight structural material known for its high specific strength and corrosion resistance. Consequently, there is an increasing demand for 3D printed aluminum alloy components across industries, including aerospace, transportation, and consumer goods. To meet this demand, research on alloys and process conditions that satisfy the specific requirement of each industry is necessary. However, 3D printing processes exhibit different behaviors of alloy elements owing to rapid thermal dynamics, making it challenging to predict the microstructure and properties. In this study, we gathered published data on the relationship between alloy composition, processing conditions, and properties. Furthermore, we conducted a sensitivity analysis on the effects of the process variables on the density and hardness of aluminum alloys used in additive manufacturing.

This study presents the estimation of crack depth by analyzing temperatures extracted from thermal images and environmental parameters such as air temperature, air humidity, illumination. The statistics of all acquired features and the correlation coefficient among thermal images and environmental parameters are presented. The concrete crack depths were predicted by four different machine learning models: Multi-Layer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), and AdaBoost (AB). The machine learning algorithms are validated by the coefficient of determination, accuracy, and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The AB model had a great performance among the four models due to the non-linearity of features and weak learner aggregation with weights on misclassified data. The maximum depth 11 of the base estimator in the AB model is efficient with high performance with 97.6% of accuracy and 0.07% of MAPE. Feature importances, permutation importance, and partial dependence are analyzed in the AB model. The results show that the marginal effect of air humidity, crack depth, and crack temperature in order is higher than that of the others.

해상풍력발전기 설치선의 동적응답을 분석하기 위하여, 불규칙 파 정보를 고려한 시간영역 기반 비선형동적해석이 필요하다. 고전적인 단자유도 시스템은 가장 기본적으로 동적효과를 계산하는 방법이지만, 실제의 무게 중심 불일치, 비정규적인 파도 하중 그리고 항력의 비선형을 고려하지 못하는 제약조건들을 갖고 있다. 그리하여 불규칙 파를 고려한 다중 자유도 모델이 유사한 문제에 해답을 찾는데 폭넓게 사용되고 있다. 불규칙 시간영역 해석은 정확한 계산 결과를 제공하지만, 수렴 데이터의 수렴도가 민감하여 복잡하다. 이러한 제약점들을 극복하기 위하여 본 논문은 시간영역 해석 결과를 통하여 수정된 동적증폭계수를 개발하였으며, 기존보다 복잡성이 개선되면서 계산 시간을 획기적으로 단축하였다. 다양한 변수를 기준으로 한 시간영역 해석을 통하여 새롭게 개발된 동적증 폭계수는 단자유도 방법보다 더 높은 정도를 갖고 있으며, 예측이 가능하다.

본 연구에서는 점근해석 및 논로컬 이론에서 요구하는 4차 이상의 고차 미분근사를 수행하기 위하여 계방정식에 혼합변분이론을 적용하여 MLS 차분법으로부터 구해지는 고차 미분근사의 정확도를 큰 폭으로 향상시킨다. 또한, MLS 차분법에 존재하는 세 가지 조건변수에 따른 고차미분근사의 정확도를 비교·분석한다. 혼합변분이론의 합응력을 후처리하여 변위의 미분을 근사할 경우 기존의 변위장 기반 계방정식의 차분 결과에 비해 미분 차수가 2차 낮아진다. 해석 범위내 절점 수가 과도하게 많거나 기저 차수가 클 경우 MLS 차분법의 영향영역 내에서 과적합(overfitting)이 발생한다. 또한 영향영역이 최적 범위 이상으로 넓어질 경우 근사의 정확도가 떨어진다. 위 내용을 사인 하중을 받는 단순지지보 수치예제로부터 확인하였다.

PURPOSES: This study analyzed the differences in drivers’behaviors and car movements between drowsy driving conditions and normal driving. METHODS: This study analyzed behavior data from 32 participants and the related car movement data in a field test under drowsy driving and normal driving conditions. Acquired data were closed-eye time, distance between the test car and the left lane, distance between the test car and the right lane, driving speed, video clip of the driver’s face during driving, and so on. A total of 30 samples for drowsy driving and normal driving were selected once errors had been excluded. RESULTS: There were three factors that differed between drowsy driving and normal driving conditions: closed-eye time, distance between the test car and the left lane, and distance between the test car and the right lane. These results were significant at the 0.05 level. CONCLUSIONS : This study shows that there are three factors that vary significantly between drowsy driving and normal driving conditions that can be useful for detecting drowsy driving. Future studies should be designed with these results in mind, further considering, age, type of road, study site, and so on.

According to the structure, solenoid valve can be categorized as spool valve or poppet valve. While various research on spool valve which has simple structure and fine susceptibility to contamination has been conducted, poppet valve which has less susceptibility to contamination and advantage in a long time operation still need much research because of its complicated structure. In order to design the poppet valve, various parameters such as the diameter of the poppet, the angle of the poppet, the diameter of the disk, the spring stiffness, the spring preload and flow path structure should be considered. Conventional studies on poppet valve usually take only one design parameters and did not much focused on the effect of the parameters on flow characteristics. In this paper, the change of the flow characteristics according to the design parameters of the poppet valve for 3/2Way solenoid valve is analyzed. The previous studies and the results of initial model analysis was referred for the selection of the design parameters. The effects of design parameters on maximum pressure, minimum pressure, and pressure drop was examined using analysis of means(ANOM).

프리스트레스 콘크리트 정착부의 설계를 위해 AASHTO 및 PTI에서 관련 설계식을 제안하고 있다. 그러나 이러한 설계식은 구조물의 긴장력이 단순 지압판을 통해 구조 전반으로 전달된다는 가정으로 유도된 것으로 실제 구조물에 적용되는 상용 정착구의 형태와는 차이가 있다. 이 논문에서는 하중전달 시험에 의한 실험적 방법과 3차원 고체요소를 사용한 비선형 유한요소해석 프로그램을 이용한 해석적 방법을 통해 정착구의 형상 변수에 따른 정착부의 거동특성 변화에 대한 연구를 수행하였다. 하중전달시험 결과에서 얻어진 하중변위 곡선 및 극한하중 값을 해석을 통해 얻은 결과와 비교하여 유한요소모델의 적합성을 확인하였다. 또한 정착구의 리브의 설치위치, 리브의 개수, 리브의 설치길이를 주요 변수로 설정하여 형상변수에 따른 매개변수 연구를 수행하였다.