본 논문에서는 다양한 기상 조건에서 시인성과 내구성을 향상시키도록 설계된 도로 표시용 UV 경화 코팅 시스템 개발을 위해 수행한 연구의 결과를 나타내었다. 제조된 UV 코팅을 사용해 차선 표시의 재귀반사도와 내마모성을 강화하고 포장가속시험(APT), 휠 트래킹 내구성 테스트 등 다양한 테스트를 통해 성능을 평가하였다. 이 결과를 바탕으로 도로 안전을 위한 야간 시인성 및 미끄럼을 개선하 고자 한다.

교통안전시설물의 관리는 도로교통의 안전과 직결되는 문제이다. 운전자는 신호등, 표지판, 노면표시 등을 통해 운전에 필요한 정보 를 얻는다. 노후된 표지판과 노면표시는 운전자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있으므로 주기적인 시설물의 관리가 필요하다. 본 연구 는 딥 러닝 기술을 활용해 운전자 시각의 영상 자료에서 교통안전표지를 자동으로 탐지하고자 하며, 교통안전표지의 공통된 색상 특 징을 기반으로 클래스를 그룹으로 묶어 데이터셋을 구축하는 방법을 제안한다. 객체탐지의 성능지표로 널리 활용되는 mAP를 사용해 클래스 묶음 여부에 따른 탐지 성능을 비교한 결과, 색상 기반 클래스 묶음을 적용한 모델의 탐지 성능이 비교군에 비해 약 36% 상승 함을 확인하였다.

병충해의 조기 발견과 그에 따른 조치의 중요성은 농업 및 생태계 보전에 있어서 핵심적이다. 그러나 초기에는 일반적인 카메라나 센서로는 변화의 정도를 관측하기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 초분광 모듈을 활용하여 파장대별 식 물 데이터를 관측함으로써, 딥러닝 모델을 통해 가로수 식생의 건강 상태를 판별, 병충해 여부를 초기에 확인 가능하다. 이를 통해 조기에 병충해에 대해 조치함으로써 더 큰 피해를 방지할 수 있다. 이러한 접근 방식은 농업 및 생태학 분야 에서 식물의 건강을 모니터링하고 보전하는 데 적극적으로 연구되고 있다.

The main hydraulic pump is a device that generates the hydraulic pressure needed for the K2 tank. It is a pressure-compensated swash plate piston pump that generates the hydraulic power necessary to drive the hydraulic device. Hydraulic pump design changes were made due to frequent failures of the hydraulic pump. As a result of checking the operation records of the hydraulic pump, about 71% of the total engine operation time was in a stationary state where hydraulic pressure was not needed. This has the problem of constantly running when the engine is started, consuming unnecessary endurance time, and generating high noise. In this study, ISG(Idle Stop & Go) was applied to improve operation method. When applying ISG, the pressure can be reduced to about 85% or less in an environment where the operation of the main hydraulic pump is not necessary. So, the lifespan of the main hydraulic pump increases as a result of ISG application, thereby reducing the waste of national funds due to maintenance costs. Also, it is expected to contribute to improving combat power by reducing crew fatigue due to noise reduction.

Climate change has led to a significant increase in jellyfish populations globally, causing various problems. For power plants that use nearby seawater for cooling, the intrusion of jellyfish into intake systems can block the flow, leading to reduced output or even shutdowns. This issue is compounded by other small marine organisms like shrimp and salps, making it urgent to develop solutions to prevent their intrusion. This study addressed the problem using the BioSonics DT-X 120 kHz scientific fish finder to conduct preliminary tank experiments. We also deployed underwater acoustic and camera buoys around the intake of nuclear power plant, utilizing a bidirectional communication system between sea and land to collect data. Data collection took place from July 31, 2023 to August 1, 2023. While harmful organisms such as jellyfish and salps were not detected, we successfully gathered acoustic data on small fish measuring backscattering strength (SV). Analysis showed that fish schools were more prominent in the evening than during the day. The highest fish distribution was observed at 3:30 AM on July 31 with an SV of -44.8 dB while the lowest was at 12:30 PM on the same day with an SV of –63.4 dB. Additionally, a solar-powered system was used to enable real-time data acquisition from sea buoys with smooth communication between the land server and the offshore buoy located 1.8 km away. This research developed an acoustic-based monitoring system for detecting harmful organisms around the intake and provided foundational data for preventing marine organism intrusion and planning effective measures.

본 논문에서는 충격파 형태의 폭발 하중을 받는 부재의 소성 범위를 고려한 SDOF 해석의 수정계수를 개발하였다. SDOF 해석의 수 정계수는 MDOF 해석 결과 값을 비교하여 도출하였다. SDOF 해석에 영향을 미치는 매개변수로 부재의 경계조건, 폭발 하중 지속시 간과 고유주기 비를 선정하였다. 수정계수는 탄성 하중-질량 변환 계수를 기준으로 산정하였다. 수정계수 곡선은 상한, 하한 매개변수 경계 사이에 있도록 타원 방정식을 이용하여 도출하였다. 서로 다른 단면과 경계조건을 가지는 예제에 수정계수를 적용한 결과 SDOF 해석의 오차율이 15%에서 3%로 감소하였다. 본 연구의 결과는 수정계수를 적용하여 SDOF 해석의 정확도를 높임에 따라 폭발 해석 에 널리 활용될 수 있다.

This study aims to develop a Commercial Vehicle Integrated Traffic Safety System utilizing Connected Intelligent Transportation Systems (C-ITS) technology. This system provides functionalities for accident prevention and efficient traffic management through vehicle-to-vehicle and vehicle-to-infrastructure communications. The key findings suggest that the integrated system using C-ITS can offer functions for traffic safety and preliminary stages of autonomous driving. It is anticipated that by applying vehicle and Information and Communication Technology (ICT) technologies, traffic safety issues and driver convenience can be enhanced.

In response to the global transition towards carbon neutrality, there's an increasing emphasis on sustainable energy solutions, with offshore wind power playing a crucial role, especially in South Korea. This study presents an AI-based safety management system specifically designed for offshore wind operators. At the heart of this system is a machine learning algorithm that processes sensor data to automatically recognize human behavior and improve the accuracy of predicting worker actions and conditions. Such predictive analytics not only refines the analysis of behavioral patterns, but also increases the effectiveness of accident prevention. The results of this research are expected to significantly improve safety measures in offshore wind facilities and further sustainable energy initiatives.

다양한 원인으로 콘크리트 구조물에 하중이 작용되며, 이에 대한 적절한 대응이 이루어지지 않으면 구조물에 열화가 발생하고, 붕괴와 같은 대규모 재난을 초래할 수 있다. 구조물에 발생하는 하중을 감 지하는 연구는 지속적으로 이루어지고 있지만, 안전성 모니터링을 위한 혁신적인 시스템에는 여전히 부족함이 존재한다. 탄소나노튜브/폴리우레탄 복합체는 다양한 공학 분야에서 구조물 건전성 모니터링 을 위한 센서로 활용되어 센싱 효과가 뛰어난 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 공학 분야에서 구조물 건전성 모니터링 센서로 활용되고 있는 탄소나노튜브/폴리우레탄 복합체를 제작하여 모니터링 시스템을 개발하였다. 다양한 하중에 대한 센싱 성능을 파악하기 위해 인장, 압축, 충격 시험 을 진행하였고, 동시에 센서의 전기적 변화를 분석하였다. 추가적으로 본 센서가 구조물 표면에 적용 됨에 따라 온도, 습도와 같은 환경적 영향성을 분석하여 활용 가능성을 평가하였다. 또한, 최대 48행, 48열의 다중 계측이 가능한 IoT 기반 다중 모니터링 시스템을 개발하고, 이를 구조물에 적용된 센서 와 연계하여 스마트 모니터링 시스템으로서의 성능을 평가하였다. 이를 통해 탄소나노튜브/폴리우레탄 복합체 기반 센서는 구조물 하중 감지 시스템으로 활용이 가능할 것으로 판단되었다.

본 연구의 목적은 기존의 하드 타입의 관성 센서를 대체할 수 있는 소프트 원단 기반 팔꿈치 굽힘 각 센서를 개발하 고, 이를 이용하여 굽힘 각도를 추정하는 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 비교 선정을 위하여 Bergamo, E-band, Span cushion, Polyester의 서로 다른 역학적 특성을 가진 4종류 원단에 SWCNT (Single-Walled Carbon Nanotubes) 함침을 통해 전도성을 부여한 후 성능 평가를 통하여 하나의 원단을 선정하여 팔꿈치 굽힘 각 센서로 제작 하였다. 성능을 평가하는 지표로 게이지율(Gauge factor), 이력현상(Hysteresis) 및 센싱 범위를 사용하였다. 제작된 센 서를 통해 얻은 데이터는 bending 동작에서의 각도에 대한 센서 출력값의 변화와 extending 동작에서의 각도에 대한 센서 출력값의 변화가 다른 경향을 갖고 있기 때문에 두 가지 동작을 나누는 것을 1-step으로 하였다. 2-step으로, 데이 터의 복잡한 비선형 관계를 처리하고 높은 데이터 정확도를 달성하기 위해 MLP (Multi-Layer Perceptron)를 활용하였 다. 따라서 소프트 텍스타일 굽힘 센서를 제작하였고, MLP를 통해 비선형 관계를 처리하고 각도 추정이 가능해졌다. 본 연구 결과를 기반으로 다양한 스마트 웨어러블 및 헬스케어 분야에서 효과적으로 활용되기를 기대한다.

이 연구는 OpenAI의 GPT 아키텍처를 활용하여 진로교육에 맞춤형 교육과정 설계 시스템을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 현대 교육 환경에서 AI의 통합은 학습자 중심의 교육 방법론 개발에 필수적이며, 이 연구는 그러한 필요성에 응답하고자 하였다. GPT 아키텍처의 언어 처리 및 생성 능력과 국가직무능력표준(NCS) 기반 교육과정의 통합 가능성을 탐색하여 시스템의 바탕을 마련하였으며, 다양한 분야의 전문 가 검토를 통해 연구가 진행되었다. 검토에 참여한 전문가들은 컴퓨터공학, 교육공학, 진로교육, 대학 학 사지원팀 분야에서 활동하는 박사 및 석사 학위 소지자들로 구성되었으며, 이들의 피드백을 바탕으로 시 스템 설계와 개선이 이루어졌다. 연구의 산출물로는 AI 기술과 진로교육의 융합을 통한 교육 분야의 혁신 적 접근법이 적용된 시스템 개발을 위한 스토리보드가 제시되었다. GPT 아키텍처를 활용한 이 시스템은 학생들에게 개인화된 진로 교육과정을 제공하는 데 있어 중요한 역할을 할 수 있음을 보여주었다. 이 연구는 교육 기술의 발전과 학습자 중심의 맞춤형 교육 방법론 개발을 시도하는데 의미가 있으며, 미래 교육 기술 발전 방향에 대한 중요한 통찰을 제공한다. 또한, AI 기술을 활용한 교육과정 설계의 가능 성을 탐색하고, 교육 현장에서의 AI 적용을 위한 실질적인 기반을 마련하는 데 중점을 두었다. 이러한 접근은 학습자 개별의 요구를 충족시키는 동시에 교육의 효과성을 높이는 방향으로 교육 기술을 발전시 킬 수 있는 기회를 제공한다 .

Considering the difficulties of the manufacturing industry by improving production efficiency in the era of high wages and aging in domestic automation facilities, automation facilities are considered an irreversible trend, but many serious related disasters are occurring due to the problems of increasing automation facilities due to the enlargement of manufacturing processes, line-up, and automation. The purpose of this study is to review the usage conditions and safety measures for industrial robots that are experiencing serious industrial accidents and are expected to continue to increase in facilities among automation facilities at the automation industrial site and propose ways to ensure the fundamental safety of the facilities at all times The suggestions are as follows. The purpose is to prevent safety accidents in advance by applying safety door aids to industrial sites and installing additional safety devices in safety slide door lock systems applied to safety fence doors of new and already installed facilities to detach safety keys and ensure that workers carry them at all times.

도로의 포장 상태의 노후화나 관리미흡으로 인하여 시민의 사유 재산 중 주요한 요소인 자동차 등의 손상이나 자동차 사고 로 이어질 수 있어 큰 사회적 비용이 발생할 뿐 아니라, 시민들의 불편과 불만을 초래할 수 있다. 최근 도로 포장의 경우 포트홀 발생 건수와 그에 따른 민원 및 소송 건수가 증가해 행정력 및 예산이 낭비되고 있으며, 서울시의 경우 포장도로 노후화 추이가 증가함에 따라 유 지 관리 비용 또한 증가하고 있다. SOC 시설물 안전성 강화에 대한 사회적 요구는 지속적으로 증가하고 있어 한정된 예산의 효율적 활용을 위한 첨단 유지관리기술 도입이 시급하다.

This study improved the work efficiency by supplementing the shortcomings of the manual process by developing a double tube feeding device, and the following results were obtained by conducting the production capacity, production length, and defect rate tests. Developed a double tube production system to enable the simultaneous production of two tubes, increasing the production volume by about 1.5 times. The product length has been improved from semi-automatic to automated, and the production capacity has been improved from 16 to 25 pieces per hour (based on 15m). Developed a double-tube input straight line automatic adjustment feeder, which resulted in reducing the defect rate to less than 1%.

In this study, we have developed a movable defect detection system based on a vision module with machine-learning algorithm for distinguishing product quality. Machine-learning model determined the results in good or no good through images acquired from the vision module consisting of a camera, processor unit, and lighting. To ensure versatility for use in a variety of settings, we have integrated a robot arm and cart for the movable defect detection system, and the robot arm that adjusts the focus length is made to be able to rotate in all directions. The type of defect was divided into eccentricity defect and printing defect. As a result, it was confirmed that classification accuracy showed 0.9901 in our developed device.