This study investigated the use of weakly supervised learning (WSL) and partial annotation-based semantic segmentation for recognizing ingredients in the traditional Korean dish bulgogi. A dataset was created to encompass various cooking stages and imaging conditions, with pixel-level labels generated for major ingredients: beef, onion, green onion, carrot, chili pepper, mushroom, button mushroom, and king oyster mushroom, using partial annotations. To enhance model robustness, data augmentation techniques such as rotation, scaling, horizontal flipping, and color jittering were employed. The DeepLabV3+ architecture was utilized, with ResNet50 and ResNet101 serving as backbone networks. The results demonstrated that ResNet50 provided stable performance with lower computational costs, while ResNet101 achieved higher segmentation accuracy for smaller or visually complex ingredients. Models trained with data augmentation showed improved recall and F1-scores, especially for smaller ingredient classes. Overall, both backbone models exhibited consistent performance across key segmentation metrics, including mean Intersection over Union (mIoU), precision, recall, and F1-score. These findings indicate that WSL, in conjunction with partial annotation, can effectively facilitate ingredient-level segmentation in mixed dishes like bulgogi.

The engineered materials arresting system (EMAS) is a safety facility installed at the end of runways to safely stop aircraft when runway overruns occur. The EMAS comprises porous panels composed of specialized materials; however, direct exposure to environmental factors, such as moisture infiltration, freeze–thaw cycles, and ultraviolet radiation, may cause performance degradation. In regions with four distinct seasons and significant temperature variations, such as South Korea, changes in the physical properties and durability of porous panels can pose significant challenges. Therefore, a protective top coating must be applied to EMAS panels to protect the panels from environmental stress and ensure long-term durability. This study presents a preliminary investigation into the development of a high-performance polyureabased top coating to effectively protect the components of an EMAS and crushable concrete panels as well as to maintain the system’s long-term durability and arresting performance. First, optimal formulations were determined via a design study, where the index ratio (the equivalent ratio of polyurea resin to the curing agent) and the NCO content of the isocyanate component were varied. Second, the curing behavior, mechanical properties, and temperature dependence were evaluated. Polyurea—a high-performance elastomer formed by the reaction between isocyanate and amine-based curing agents—exhibits rapid reactivity, complete waterproofing, excellent flexibility, and elasticity, thus satisfying the essential requirements of EMAS top coatings. Considering the balance between stiffness and flexibility, an index ratio of 1.05 and an NCO content of 16.0% were identified as the optimal mix design. Mechanical testing demonstrated a high tensile strength of 20.0 MPa, an outstanding elongation at break of 388%, and a tear strength of 100 N/mm, thus indicating sufficient durability and flexibility to withstand aircraft jet blast and temperature fluctuations. Temperature-dependence tests confirmed that the elongation remained at 136% (at -20 °C) and the tensile-strength ratio at 68% (at 60 °C), thus demonstrating that the coating can maintain stable performance in environments with significant seasonal temperature variations.

This study proposes a surrogate model framework that integrates finite element analysis and deep learning to rapidly estimate equivalent material properties of patterned sheets. Conventional homogenization methods can only be applied after the pattern geometry has been finalized, requiring additional modeling and simulation. In contrast, the proposed approach establishes a surrogate model in advance, enabling the immediate estimation of equivalent material properties once the pattern geometry is defined. A dataset of 5,000 cases was generated using simulations, and Bayesian hyperparameter optimization was applied to improve model performance. The surrogate model achieved R² values above 0.99 for all target properties, confirming high internal consistency. Experimental validation with patterned STS304 specimens yielded meaningful results, with all errors remaining within 15%, which demonstrates the reliability of the proposed surrogate model despite minor deviations caused by fabrication imperfections and limited training data. Despite these limitations, the proposed system enables instant estimation of equivalent properties from pattern geometries, offering significant reduction in computational cost and design time. This approach enhances design reliability and provides a practical tool for the application of patterned materials in industrial engineering.

This study presents analytical and experimental approaches to identify packing factors for polydisperse granular materials that maximize structural strength. The findings indicate that structural strength depends not only on the packing density but also on the particle-size distribution. A higher percentage of large particles correlates with greater structural strength, even for packings with identical density values. Therefore, this study proposes that the criterion for optimal packing should prioritize the maximum structural strength instead of the maximum packing density. This criterion is derived from proposed coordination numbers for polydisperse granular materials, which account for both the compaction degree and the proportion of particles of varying sizes. Physical experiments were conducted to measure the densities of packings with different particle-size distributions, and the experimental results were compared with analytical simulations using the discrete-element method. These comparisons indicate qualitative agreement between experimental and analytical data.

본 연구에서는 3D 스캐닝 기반의 역설계 기술과 전과정평가(Life Cycle Assessment, LCA)를 통합하여 실제 생산 공정의 특성을 반영한 디지털 모델을 구축하고 이를 기반으로 선박의 성능과 환경성을 동시에 개선하는 지속가능한 설계 방법을 제안하였다. 연구 대상 인 8m급 복합재료 소형 선박을 3D 스캐닝하여 초기 디지털 모델을 생성하였으며 이후 설계 중량과 실제 측정 중량 간의 차이를 규명하기 위해 수적층(hand lay-up) 공법의 제조 공차, 재료 겹침, 불균일한 수지 분포 등 생산 현장의 비정형적 요소를 모델에 정량적으로 반영하여 실제 제작 상태에 근접한 역설계 모델을 개발하였다. 이를 기준으로 성능 개선 요구사항을 만족시키는 최종 설계안을 도출하고 두 모델 에 대한 전과정평가를 수행하여 환경 영향을 비교 분석하였다. 그 결과 생산 공정의 특성을 고려한 역설계 모델은 실제 선박의 중량과 0.02% 이내의 오차를 보여 높은 정확도를 입증하고 이를 바탕으로 개선된 최종 설계안은 역설계 모델 대비 평균 1.94%의 환경 영향 감소 효과를 보였으며 폴리에스터 수지가 전체 환경 부하의 핵심 요인임을 정량적으로 식별하였다.

Hydrogen has a wide flammability range and rapidly diffuses in air, making precision detection technology essential to prevent explosion risks and ensure system safety as the adoption of hydrogen infrastructure expands. Polymer materials are employed in such infrastructure to seal high-pressure hydrogen, and reliable measurement techniques capable of quantifying trace amounts of hydrogen permeating or leaking through these materials is necessary. In this study, a hydrogen quantification system combining volumetric analysis with image analysis was utilized to evaluate the hydrogen uptake and diffusivity of HDPE (high-density polyethylene), NBR (nitrile butadiene rubber), and EPDM (ethylene propylene diene monomer) under high-pressure conditions. The results indicated that HDPE and NBR samples containing silica filler exhibited hydrogen uptake behavior consistent with Henry’s law, while EPDM samples with carbon black filler demonstrated additional hydrogen adsorption on the carbon black surface. These research results provide a foundation for more precisely evaluating the permeation and leakage behavior of polymers in high-pressure hydrogen environments, and are expected to contribute to the safe and efficient development of hydrogen infrastructure.

바이오차는 현재 토양개량제이자 탄소격리재로 사용되고 있으며, 건축산업에서 탄소격리에 관한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 목질계 바이오차를 시멘트 복합체에 함유하여 탄소격리효과의 가능성을 조사하는 것을 목표로 한다. 목질계 바이오차는 고탄소 물질로 수분을 흡수하는 특성이 있으며 시멘트 복합체에 함유하고자 할 때 시멘트와 비슷한 입도를 가져야한다. 혼입방법에 따라 바이오차를 함유한 시멘트 모르타르의 압축강도 특성을 평가하였으며, 시멘트를 바이오차로 1∼5% 치환하는 경우 Plain 대비 5∼12%까지 압축강도가 증진되는 것을 확인하였다.

산업의 고도화와 정밀함이 진행됨에 따라 공정과 부품의 수분 제어 기술의 중요도가 높아지고 있다. 이에 낮은 운영, 설치비용, 항상성 유지, 신뢰성이 확보된 고효율 제습 기술의 개발이 요구된다. 멤브레인 콘덴서는 고효율의 제습기술 로 주목받고 있으며, 무기막을 활용할 경우 가혹한 환경에 적용시킬 수 있을 것으로 기대된다. 소수성 미세다공성 물질인 실 리카라이트-1 (silicalite-1)과 친수성 메조다공성 물질인 γ-알루미나를 이용하여 재료물질의 기공 크기에 따른 멤브레인 콘덴 서의 성능을 비교하였다. 수열합성 및 이차성장을 통해 실리카라이트-1/α-알루미나 멤브레인 콘덴서을 제조하였으며, 보헤마 이트 졸 기법(boehmite sol-gel method)으로 합성한 후 실란코팅을 통해 소수성 개질된 γ-알루미나/α-알루미나 멤브레인 콘 덴서를 제조하였다. 수분 응축 실험을 진행한 결과, 실리카라이트-1/α-알루미나 멤브레인 콘덴서는 36.5%의 수분 제거율을 보였으며, γ-알루미나/α-알루미나 멤브레인 콘덴서는 51.4%의 수분 제거율을 보였다. 이는 메조 기공을 갖는 기공구조가 제 습성능에 영향을 미치는 중요한 요소임을 시사하며, γ-알루미나가 경제적 이점을 제공할 뿐만 아니라 우수한 성능을 나타내 어 산업용 제습 응용 분야를 위한 멤브레인 콘덴서에 적합한 물질로 보인다.

본 연구는 에드문트 후설의 내적시간 의식을 중심으로 ‘현상 학’을 이론적 프레임워크를 삼아 종합회화를 창작할 때 어떻게 멀티미디어와 다차원적인 형태로 추상적인 철학적 시간 개념을 구체적인 시각적 경험으로 전환하는지 탐구하고자 한다. 에드문 트 후설은 시간은 단순한 선형적인 흐름이 아니라 ‘인상 (Impression)’, ‘파지(Retention)’, ‘예지(Protention)’로 구성된 내 적시간 구조라고 언급하였다. 본 연구는 내적시간 의식 이론을 활용해 종합회화가 어떻게 매체의 중첩, 탈구축, 재구성을 통해 시간의 다차원성을 보여주는지 분석하고자 한다. 창작이 이루어 지는 매 순간은 ‘현재성’을 외재화한 것이면서도 과거 기억에 대 한 지속과 미래에 대한 열린 기대를 담고 있다. 논문은 종합 회화의 창작 과정과 최종 형태가 내적 시간 의식 의 복잡한 교직(交織)을 구현함을 깊이 있게 설명한다. 즉, 모든 창작 행위는 '근원 인상(primal impression)'의 현재적 드러남인 동시에, 과거의 층위와 흔적에 대한 '파지(retention)'를 필연적 으로 내포하며, 나아가 미래의 화면 형태와 의미를 향한 '예지 (protention)'를 잉태하고 지향한다. 이 과정에서 매체는 단순히 물질적 지지체를 넘어 시간의 '물질적 증거'가 되며, 그 물리적 특성과 조합 방식은 시간의 층위성, 연속성 및 잠재적 변화를 담 지하고 드러낸다. 작품 형식의 개방성과 미완결성은 관객이 자신 의 내적 시간 의식으로 해석에 참여하여 유동적인 의미를 함께 구축하도록 이끄는데, 이는 '예지'의 미래 지향성과 호응한다. 본 문은 리히터, 폴록, 켄트리지, 블라지 등 예술가들의 작품 사례 분석을 통해, 종합 회화가 어떻게 '근원 인상'의 즉각성, '파지' 의 회고성, 그리고 '예지'의 예기성을 단순한 선형적 중첩이 아닌, 다차원적 예술 시공간 속에서 함께 얽혀 공존하게 하는지를 구체적으로 제시한다. 결론적으로, 본 논문은 종합 회화가 그 독특한 예술 실천을 통 해 단순히 회화의 표현 경계를 확장하는 데 그치지 않고, 더 중 요하게는 내적 시간 의식이라는 추상적 철학 사변을 감각적으로 인지 가능하며 시간의 깊이를 함축한 실존적 체험으로 전환시킨 다는 점을 강조한다. 이는 예술, 시간, 그리고 주체 의식의 관계 를 이해하는 데 있어 현상학의 구체적 예증과 깊은 통찰을 제공 한다.

지진이라는 재해는 인류가 직면하고 있는 재해 중 가장 파괴적인 자연재해 중 하나로 인명, 자연을 포함한 인프라, 경제에도 지대한 영향을 끼질 수 있다. 세계적으로도 최근 수년간 환태평양 조산대를 기점으로 지진의 빈도가 꾸준히 증가해왔으며 강도 또한 상승해져왔다. 규모가 7 가량을 넘는 지진부터는 인류가 대처하기 힘들만큼 많은 에너지가 발생되며 특히나 우리나라와 밀접히 인접해 있는 일본의 경우 난카이 대지진과 같은 이슈가 발생하여 그 경계의식이 높아진 실정이다. 따라서 이에대한 지진 에너지를 효과적으로 흡수하고 분살시킬 수 있는 댐퍼장치들이 많이 발명되었고 여기에 적용되는 많은 압축 소재들이 개발되고 있다. 현재까지는 많은 댐퍼 장치가 고무를 압축재료로 사용하고 있으며 이를 대체하기 위해 폴리우레탄이라는 고분자 재료가 개발되었지만 낮은 하중에도 쉽게 변형이 발생하는 한계가 발생하는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 폴리케톤이라는 물질을 재료적 성능 평가를 통해 제안한다. 폴리 케톤은 합성될 때 일산화탄소를 매개로 하기 때문에 탄소저감에도 효과적인 물질이다. 이러한 폴리케톤을 폴리우레탄과 반복 압축 실 험을 통해 비교하였으며 시편의 길이, 선행압축의 유무 등의 변수를 적용하여 실험을 진행하였다. 이후 힘-변형 그래프, 최대 압축성능, 에너지 소산 능력, 초기회복력 등의 성능을 확인하였다. 실험 결과 모든 결과가 폴리케톤이 폴리우레탄보다 우수한 성능을 나타냈으며 내진 구조용 압축소재로서의 적용 가능성을 입증하였다.