모빌리티 예측은 단순한 통행 경로 예측을 넘어, 사회 전반의 효율성 및 안전성 향상을 위한 핵심 데이터를 제공한다는 점에서 중 요하다. 기존의 예측 기법은 시공간적 규칙성과 개인 이동 패턴의 통계적 특성 분석에 주로 의존하였으며, 최근 딥러닝 기반의 시공간 모델링을 통해 예측 성능이 향상되었다. 그러나 여전히 개인 통행의 단기·장기적 시공간 의존성 및 복잡한 패턴을 처리하는 데 한계가 존재한다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 대규모 사전 학습된 거대 언어 모델(Large Language Model; LLM)을 도입하여, 개인 속성뿐 만 아니라 실제 통행 데이터를 반영한 객체 단위 통행 생성 프레임워크를 제안한다. LLM 기반(ChatGPT-4o) 객체 단위 통행 생성 프레 임워크는 (1) 개인 모빌리티 패턴 학습, (2) 통행 생성의 두 단계로 이루어진다. 이후 한국교통연구원의 개인통행 실태조사(2021) 데이 터를 이용하여 프레임워크의 통행 생성 성능을 확인하였다. 통행 시작·출발 시간 분포, 출발·도착지 장소 유형, 통행목적, 이용 교통수 단의 정확도를 확인한 결과, 대부분 항목에서 70% 이상의 정확도를 보였다. 하지만 통행목적은 13개의 목적 중 하나를 예측해야 하기 에 정확도가 다른 항목에 비해 약 40%로 낮게 나타났다. 본 연구는 통행 생성 프레임워크를 설계하고, 이에 맞춰 입력 데이터를 가공 및 프롬프트 엔지니어링을 수행함으로써 LLM 기반 통행 생성 기술의 가능성을 확인하였다. 향후 프레임워크의 예측 성능 검증 및 개 선을 위한 추가 연구가 필요하며, 날씨, 대규모 행사 등과 같은 외부 요인들을 고려하면 더욱 정교하고 현실적인 통행일지를 생성할 수 있을 것이다.

Evaluating the performance of asphalt concrete using CT scanning has become an essential area of research due to its potential to revolutionize the way we assess road materials. Traditional methods often require destructive sampling, which can damage infrastructure and offer limited insight into the material's internal structure. In contrast, CT scanning provides a non-destructive, highly detailed analysis of asphalt's internal features, such as air voids, aggregate distribution, and binder coverage, all of which are critical to its durability and performance. Additionally, the ability to create 3D models from CT scans allows for deeper insights into factors like void connectivity and aggregate bonding, which directly affect the lifespan of pavements. By combining CT imaging with advanced data processing techniques, such as deep learning, this research offers more accurate and reliable methods for optimizing asphalt mix designs, ultimately leading to longer-lasting roads, reduced maintenance costs, and more sustainable construction practices.

작은뿌리파리는 시설하우스에 발생하여 심각한 경제적 피해를 주고 있는 중요한 해충이다. 때문에 이를 방제하기 위한 다양한 연구 진행을 위해서는 간단하고 효과적인 대량 사육 방법이 요구된다. 본 연구는 시중에서 저렴하게 구입 가능한 기주인 강낭콩을 이용하여 작은뿌리파리의 대 량 사육 방법을 개발하고자 수행하였다. 시험은 강낭콩의 불린 기간 및 개수에 대한 작은뿌리파리의 산란수를 조사하였으며, 그 결과 3일 불린 강낭 콩에서 산란수가 108.2개로 가장 많았고, 강낭콩의 개수가 많을수록 산란수가 증가하였다. 또한 작은뿌리파리의 산란수가 가장 높게 나타난 3일 불 린 강낭콩배지와 기존에 사육배지로 보고된 감자디스크배지에서 산란수, 부화율, 용화율, 우화율, 생존수 및 알에서 성충까지 발육 기간을 비교하였 으며, 강낭콩배지에서 감자디스크배지보다 산란수가 8.5배 이상 높았고 용화율, 우화율, 생존수도 높게 나타났다. 알에서 성충까지 발육 기간은 강 낭콩배지에서 11.7일로 감자디스크배지보다 7일정도 빨리 우화하였다.

PURPOSES : This study aims to provide quantitative profile values for the objective evaluation of concrete surface profile (CSP) grades in concrete structures. The main aims are to quantify the CSP grade required for concrete surface pretreatment and proposing a more suitable CSP grade for structural maintenance. METHODS : Initially, the challenges in measuring concrete surface profiles were outlined by analyzing pretreatment work and profile samples of concrete pavements. Theoretical foundations for quantifying concrete surface roughness were established, and regression models including linear regression, cubic regression, and log regression were selected. Additionally, the interquartile range anomaly removal technique was employed to preprocess the data for regression modeling. RESULTS : Concrete CSP profiles were measured through indoor tests, and the measured data were quantified. Linear regression, cubic regression, and log regression models were applied to each CSP grade for comparative analysis of the results. Furthermore, comparative studies were conducted through adhesion strength tests based on the CSP grade. CONCLUSIONS : Our results are expected to establish objective standards for the pretreatment stage of concrete repair and reinforcement. The derived reference values can inform standards for the restoration and reinforcement of concrete structures, thereby contributing to performance improvement. Moreover, our results may serve as primary data for the repair and reinforcement of various concrete structures such as airports, bridges, highways, and buildings.

이 논문에서는 파랑 하중을 받는 부유식 구조체의 운동 해석에 있어서 시스템 식별 방법을 이용한 상태공간방정식 모델을 수립하 고 해석하는 방법을 제안하였다. 상태공간방정식 모델의 수립 방법으로는 주파수영역에서 하중-변위 입출력 관계에 대한 목표 전달 함수를 구하고 이에 가장 근접하는 상태공간방정식을 구하는 절차를 제시하였다. 전통적으로 부유식 구조체 운동의 시간영역 해석은 지연함수의 합성곱적분을 포함하는 Cummins 방정식을 시간적분하여 이루어진다. 상태공간방정식 모델은 이러한 시간영역해석을 효과적으로 수행하기 위한 방법의 하나로서 연구되어 왔다. 제안하는 방법에서는 시스템 식별방법인 N4SID 와 전달함수의 분모 및 분자 다항식의 계수를 설계변수로 하는 최적화방법을 사용하여 목표 전달함수에 상응하는 상태공간방정식을 구한다. 제안하는 방법 의 적용성을 보이는 예제로서 단자유도 수치모델 및 6자유도 바지의 운동을 해석하였다. 제시하는 상태공간방정식 모델은 주파수영 역 및 시간영역에서 모두 기존의 해석결과와 잘 일치하고 시간영역해석에서는 계산의 정확도를 확보하면서 계산 시간을 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.

Recently, the demand for shape memory alloys in the biomedical industry is increasing. Nitinol alloy, which accounts for most of the shape memory alloy market, occupies most of the biomedical field. Nitinol for biomaterials requires a clean surface without sub-micron surface integrity and surface defects in order to be used more safely in a living body. Among them, new technologies such as polishing using MR fluid are being studied, but there is a disadvantage in that it takes a long time for processing due to a low material removal rate. In this study, material removal studies were conducted for effective polishing, and excellent polishing properties of MR fluid were confirmed.

전 세계적으로 급격하게 성장하는 스마트농업의 중요 요소 중 하나인 자동 관개시스템은 토양수분 센서에서 계측한 데이터를 기반으로 관개시점과 관개량을 판단하기 때문에 토양수분 센서의 설치가 필수적이다. 하지만 국내의 경우 토양을 고려하지 않고 단순히 포장의 가운데에 센서를 설치하는 등 토양수분 센서의 설치 위치에 대한 기준이 마련되어 있지 않아 토양수분 계측 위치에 관한 기준 검토가 필요하다. 본 연구에서 통계학적 방법을 이용하여 토양수분의 대표 계측지점을 선정 연구를 수행하였다. 토양은 수직적 또는 수평적으로 불균일성을 갖기에 구명이 쉽지 않다. 따라서 포장 전체에 걸쳐 지속해서 편향이 발생하지만 특정 위치에서의 평균 토양수분이 시간에 따라 유지한다는 시간 안정성 개념을 기반으로, 평균 토양수분을 나타내는 대표지점 선정 연구를 수행하였다. 토양수분을 측정하기 위한 시스템을 제작하였고, TDR (Time Domain Reflectometry) 센서를 이용하여 총 30개 지점을 측정하였다. 2023년 5월부터 8월까지 측정한 날짜·지점별 데이터를 이용하여, 지점의 편향을 정량화하여 식별할 수 있는 MRD (Mean Relative Difference, 평균상대차이)와 측정의 정밀도를 나타내는 RD (Relative Difference, 상대차이)의 SDRD (Standard Deviation of Relative Difference, 표준편차)를 산출하고, MRD와 SDRD를 통합한 지표로써 RMSE (Root Mean Square Error, 평균제곱근오차) 를 구하여, 시간 안정성이 가장 높은 지점인 RMSE의 수치가 최소인 지점을 대표지점으로 선정하였다. 토양수분 센서로 측정한 데이터를 사용하여 지점별 RMSE를 산출하고 비교하여, 평균적인 토양수분을 나타내는 대표지점을 선정할 수 있음을 확인하였다.

최근 소셜미디어 이용이 심리적 웰빙에 미치는 영향이 부각되고 있으나 어떤 요소가 소셜미디어 상에서의 관계 의 질을 예측할 수 있는지에 대한 연구는 상대적으로 드물다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 COVID-19로 인한 자가격리 동안 인스타그램 활동과 외로움, 우울 등의 심리 상태가 소셜미디어 상에서의 관계의 질을 예측할 수 있는지 알아보고자 하였다. 성인 95명을 대상으로 자가격리 중과 자가격리 해제 후 시점에서 외로움, 인스타그 램 활동, 소셜미디어 상에서의 관계, 우울 등에 대해 자기보고식 설문에 응답하도록 하였다. 그 후, 다차원 척도법과 표상유사성분석, 분류분석을 각 시점에 대해 수행하였다. 다차원척도법 결과, 1차원에서 인스타그램 이용 시간과 우울이 다른 변인들과 구별되었으며, 2차원에서 외로움과 수동적 이용이 다른 변인들과 구별되었다. 그 후 소셜미 디어 상에서의 관계의 질의 고,저 집단에 대해 표상유사성분석을 실시한 결과, 소셜미디어 상에서의 관계의 질이 높은 집단은 낮은 집단보다 자가격리의 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났다. 분류분석 결과에서도 소셜미디어 상에서의 관계의 질 예측 변인이 사회적 고립의 여부에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 사람들이 사회적 고립 상황에 있지 않을 때 인스타그램 이용 변인과 심리적 변인이 소셜미디어 상에서의 관계를 더 잘 예측할 수 있음을 시사한다.

뒷흰가는줄무늬밤나방은 열대거세미나방 성페로몬 트랩에 지속적으로 상당수 유인되는 있는 비래해충이지만, 국내에서 뒷흰가는줄무늬 밤나방에 대한 정보는 매우 미흡한 실정이다. 향후 뒷흰가는줄무늬밤나방에 대한 다양한 연구 진행을 위해서는 대량사육에 관한 선행연구가 요구 된다. 본 연구에서는 뒷흰가는줄무늬밤나방 대량사육을 위한 인공사료 2종의 개별 및 조합 공급과, 집단 또는 개체사육이 발육 및 산란에 미치는 영향을 분석하였다. 기존 나방류 사육용 2종의 인공사료에 대한 발육특성을 비교한 결과, 검거세미나방 인공사료 제공시 유충은 높은 생존율과 빠른 발육을 보였으나, 번데기 무게는 감소하였다. 2종 인공사료 간 산란수에는 유의한(P < 0.05) 차이가 없었다. 집단사육은 개체사육에 비해 유 충의 빠른 발육과 번데기 무게 및 생존율 감소를 야기하였다. 또한, 먹이와 사육 방법에 따라 암컷과 수컷에 미치는 영향이 달랐다. 뒷흰가는줄무 늬밤나방의 대량 사육을 위해서는 부화 직후 검거세미밤나방 인공사료를 이용해서 집단 사육한 후, 2령 혹은 3령 이후에는 개체사육하는 것이 효 율적일 것으로 판단되었다.

본 연구는 추가적인 장비 없이 UAV만을 사용한 균열폭 측정 및 균열의 3차원 재구성 방법을 제안한다. UAV 사진측량법 및 CNN을이용한 균열의 3차원 재구성 및 균열폭 측정 검증을 위해 5곳의 균열이 존재하는 벽면을 대상으로 균열의 3차원 재구성을 하였 으며 UAV와 균열 사이의 거리 4가지에 대해 균열폭을 측정하고 균열 현미경 측정값과 비교하여 정확성을 검증하였다. 대부분의 균열 에서 균열폭을 정확히 측정하였으나 균열폭이 0.5mm보다 작은 경우와 벽면이 심하게 그늘져 어두운 곳에서는 측정 유효성이 떨어지 는 결과를 보였다.

최근 노인 인구가 증가함에 따라, 이들의 삶의 질에 대한 사회적 관심도가 높아지고 있으며, 노인들의 건강하고 활기찬 노후를 고려하는 활동적 노후 및 고령친화도시의 개념이 주목받고 있다. 이러한 상황에서 많은 지자체는 노인들이 지역 사회에서 여생을 의미 있게 보낼 수 있도록 다양한 노인여가복지 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 그러나 실질적인 노인 수요에 부합하는 서비스 공급이 이루어지지 못하고 있으며, 지역별로 노인여가복지 서비스의 공간적 격차가 발생하고 있는 실정이다. 이는 노인여가복지 입지와 관련하여 체계적인 법적 기준이 부재하기 때문이다. 이에 본 연구는 서울시의 노인여가복지 시설에 대한 수요와 공급의 공간적 불일치성을 탐색하고, 공간 효율성과 형평성을 고려한 노인복지센터의 최적 입지 대안을 제시하고 있다. 연구 결과, 여러 입지 시나리오에 따라 서울시 노인복지센터의 공간적 접근성을 향상시킬 수 있는 다양한 최적 입지 대안들을 제시할 수 있었으며, 향후 노인복지 서비스 공급과 관련한 계획 및 정책에 있어 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다

This study developed and evaluated a load cell-based automatic weighing system for the automated harvesting of laver (Porphyra tenera) in seaweed aquaculture. The current manual harvesting process was compared with the load cell-based automated system, and quantitative measurements of time, distance, and weight were conducted. The results demonstrated that the load cell-based system reduced the unloading time and increased the throughput compared to the manual method. In addition, statistical analysis confirmed that there was no significant difference from the mean in the weight measurement obtained using the load cell-based system. Based on these findings, the load cell-based automatic weighing system holds potential for efficient production and transactions in laver cultivation, contributing to cost reduction and improving the quality of life for aquaculture workers.

난치성 담관결석은 내시경 유두 괄약근 절개술 후 EPLBD, 기계적 쇄석술, 경구담관경 유도하 담관 내 전기수압쇄석술 혹은 레이저 쇄석술, 일시적 플라스틱 담관 스텐트 삽입, 경피경간담관경유도하 쇄석술, 체외충격파쇄석술 등 다양한 시술을 통해 해결될 수 있다. 본고에서는 가용 가능한 다양한 방법을 사용하여 난치성 총담관결석을 제거한 증례를 소개하고 각각의 과정에서의 시술의 어려움을 극복하는 대응방법을 논의하고자 하였다.

본 연구에서는 수산물 시료 중 Salmonella spp. 검출을 위해 단시간의 전배양(2시간 이내)과 탈염과정을 포함한 DNA 추출법을 사용하여 분자생물학적 검출을 위한 수산 물 전처리 방법에 대해 연구하였다. 배양 시간에 따른 증 균 효율을 탐색하기 위해 100, 101 및 102 CFU/mL농도 의 Salmonella spp. 5종을 NB 0.5에 접종하여 증균 전, 1시간 및 2시간 동안의 증균 효율을 비교하였다. 그 결 과, 2시간 동안 모든 농도에서 약 1 log CFU/mL가 증균 되어 초기 농도와 유의적인 차이가 나타났다. 또한 지역 별 패류시료에 S. Typhimurium을 인위적으로 감염시킨 뒤 DNA를 추출하여 염농도를 측정한 결과, 모든 시료의 염농도가 0%로 DNA 추출과 동시에 탈염이 이루어진 것 을 확인하였다. 이후 추출한 DNA를 사용하여 PCR을 수 행한 결과 모든 시료에서 S. Typhimurium의 특이적 양성 밴드가 확인되었다. 다음으로 수산물 시료 중 Salmonella spp. 검출을 위한 증균 과정과 탈염을 포함한 DNA 추출 방법의 검증을 위해 멸균 홍합시료 및 비멸균 홍합시료 에 Salmonella spp. 5종을 인공적으로 약 100, 101, 102 CFU/g의 농도로 오염시켜 전배양과 DNA를 추출하여 PCR로 특이적 증폭 밴드의 여부를 확인한 결과, 모든 농 도의 Salmonella spp. 5종에서 특이적 밴드가 확인되었다 . 결과적으로 본 연구에서 제시한 전배양 및 DNA 추출 방법을 포함한 전처리 방법과 PCR을 사용하여 수산물 시 료에서 10 CFU/g 미만의 Salmonella spp.를 검출하였으 며, 시간과 비용면에서 효율적이며 과정이 복잡하기 않기 때문에 수산물의 처리 현장에 활용될 수 있을 것으로 기 대된다.

핵심정서(core affect) 이론에 따르면, 정서는 정서가(valence)와 각성가(arousal)의 독립적인 두 차원의 구성으로 이루어진다(Russell, 2003; Russell & Barrett, 1999). 기존 정서 연구에서는 정서를 유발하는 여러 시청각 자극들이 핵심정서 차원에 위치한다는 사실을 밝혀냈다. 하지만 기존 연구에서 사용된 대부분의 자극은 시각과 청각에 국한되 어 있었으며, 미각 자극들을 활용한 연구는 많지 않았다. 이에 본 연구에서는 정서유발 자극으로서 미각 자극을 활용 하여 유발된 정서가 미각 자극의 속성에 따라 핵심정서 차원에 표상되는지 알아보고자 하였다. 실험 자극으로 실생 활에서 접할 수 있는 식품들을 4가지 기본 맛 유형(단맛, 쓴맛, 신맛, 그리고 짠맛), 그리고 2가지 맛의 강도 설계로 자극을 선정하였다. 참가자들에게 각 자극을 제시하고, 자극에 대한 맛 평정과 참가자가 느낀 정서를 평정하도록 하였다. 수집된 자료는 일변량분석방법인 반복측정변량분석과 다변량분석방법인 다차원척도법(multidimensional scaling) 및 분류분석(classification)으로 분석하였다. 변량분석 결과, 참가자들은 단맛을 지각할수록 긍정적인 정서 를, 쓴맛 혹은 짠맛을 지각할수록 부정적인 정서를 경험하였다. 각성가 결과에서는 맛의 강도가 강할수록 더 높은 각성 경험이 보고되었다. 다차원척도법 분석 결과, 1차원에서 단맛 대 쓴맛 그리고 짠맛 대비를, 2차원에서 쓴맛과 짠맛 구분을 확인하였다. 벡터 피팅 결과는 핵심정서이론의 설명대로 1차원이 정서가, 2차원이 각성가 차원으로 구 성되었음을 지지하였다. 분류분석 결과 참가자들의 정서 반응을 통해 미각 자극의 맛 유형을 유의미하게 예측할 수 있었다. 본 연구의 결과는 미각 자극도 자극 속성에 따라 핵심정서차원에 위치한다는 것을 시사한다.

본 연구에서는 2 016년부터 2 02 0년까지 내륙 관측소 중 안개 최다발 지역인 안동을 대상으로 XGBoost-DART 머신러닝 알고리즘을 이용하여 1 시간 후 안개 유무를 예측하였다. 기상자료, 농업관측자료, 추가 파생자료와 각 자료 를 오버 샘플링한 확장자료, 총 6개의 데이터 세트를 사용하였다. 목측으로 획득한 기상현상번호와 시정계 관측으로 측 정된 시정거리 자료를 각각 안개 유[1]무[0]로 이진 범주화하였다. 총 12개의 머신러닝 모델링 실험을 설계하였고, 안개 가 사회와 지역사회에 미치는 유해성을 고려하여 모델의 성능은 재현율과 AUC-ROC를 중심으로 평가하였다. 전체적으 로, 오버샘플링한 기상자료와 기상현상번호 기반의 예측 목표를 조합한 실험이 최고 성능을 보였다. 이 연구 결과는 머 신러닝 알고리즘을 활용한 안개 예측에 있어서, 목측으로 획득한 기상현상번호의 중요성을 암시한다.

2020년 이후 코로나-19로 인해 전 세계적으로 다양한 사회･경제적 문제가 발생하였고, 이로 인해 비대면 문화와 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통한 활동이 급격히 늘어났다. SNS 데이터는 저비용으로 많은 양의 데이터를 확보할 수 있으며, 다양한 정보를 포함하고 있어 도시 계획 및 운영에 활용될 수 있다. 이에 따라, 새로운 방법의 적용이 필요해졌고, 최근 발전한 인공지능 기술을 활용하여 공간 유형의 변화를 설명하는 것이 가능해졌다. 이를 위해 머신러닝 군집화 방법을 사용하여 관광지 분포 패턴 및 도시 관심 지역을 추출할 수 있게 되었다. 기존에는 군집화를 위해 K-means, DBSCAN을 활용해 왔으나. HDBSCAN에 대한 국내 연구 활용 사례는 부족한 상황이다. 따라서, 본 연구는 2019년과 2020년의 서울시 플리커 데이터와 HDBSCAN을 활용하여 도시 관심 지역에 대한 공간 유형의 변화를 설명하고자 하였다. 본 연구에서는 HDBSCAN 방법을 이용하여 플리커 게시물을 군집화하고 도시 관심 지역을 도출하였으며, 실루엣 점수를 통해 각 군집에 대한 군집화 정도를 점수화하였다. 연구 결과, 실제 서울 시내의 도심 및 부도심 등 주요 지점을 따라 군집이 도출되었고, 실루엣 점수를 활용한 평가 결과 군집화 정도가 통계적으로 유의미한 수준으로 계산되었다.