The preliminary study was conducted on the use of navigation instruments and programs conducted in the previous demonstration and experiment of the training ship SAEBADA, real-time sharing and accuracy of land and sea information, and the development of real-time effective information transmission and reception and management system programs. Based on this, this study used the training ship CHAMBADA, which is similar in length to the tonnage of the fishing boat. The purpose is to present errors in ship situation-specific information data, alarm systems for marine information, and land and ship transmission and reception programs collected using intelligent information management systems to find out whether they can be applied and used in fishing boats. It plans to conduct research on direct and indirect safety and ship’s stability when the intelligent information management system operates in real time in the operation of ships considering the characteristics of small fishing boats and the characteristics of fishing.

본 연구는 대학에서 미래 일자리 지형변화에 대응하고 신기술분야의 주요 직무를 성공적으로 수행하기 위한 핵심 직무역량 도출을 국내 K대학의 사례를 통해 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 신기술분야 로 지능형드론 및 UAM 신기술분야를 선정하고 지역산업 및 K대학 역량 분석 기반으로 핵심직무역량 도출하고자 신기술분야 사례분석-신산업 분야 직무 역량 정의-산업체 전문가 의견 수렴(FGI)-대학 교원 인터뷰 및 설문조사-산업현장성 검증 단계로 연구를 진행하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 신 기술분야의 문헌 및 자료분석을 통해 직무역량을 정의하고 산업 전문가 의견수렴을 통해 직무기초역량 11개, 직무기술역량 43개, 및 초직능적 기술역량 28개 후보군이 도출되었다. 둘째, 관련 대학 교원을 대상 으로 설문조사 결과, 총 7개의 직무기초역량, 9개의 직무기술역량, 8개의 초직능적 기술역량으로 직무역 량 모델을 구성하였다. 셋째, 도출된 직무역량을 토대로 지역 산업 현장 검증을 설문조사를 실시하였고 최종 선정을 위해 각 역량에 대한 Needs Weight를 산출하였다. 그 결과 직무기초역량으로 ‘직업적 윤리 의식, 창의적 사고, 혁신적 사고, 융합적사고, 미래지향적 사고’, 초직능적기술역량은 ‘문제인식 및 문제해 결력, 자기주도성, 탐구정신, 협동 및 기술협력, 의사소통’ , 직무기술역량은 ‘이동체 제어기술, 설계/제작/ 제어능력, 무선통신기술, 센서시스템 활용기술, ICT 기술이해 및 활용’ 등으로 규명되었다. 결과를 토대로 신기술분야의 핵심직무역량 도출을 위한 시사점과 연구의 한계점을 제시하였다.

The need for an intelligent information-based ship accident prevention and control system for various marine accidents is very clearly emerging. As it is a variety of marine accidents, the causes are diverse. Therefore, it can be said that it is very important to prevent these marine accidents and their causes in advance. Therefore, a study was conducted on an intelligent information-based ship safety management decision support system that provides information necessary for decision-making at sea and land through an integrated management device for ships that informs safety-related risks in real-time ship operation. In the future, we intend to pursue the development of a system that can aim for safer and more economical ship operation by linking it to navigation instruments through the evaluation and analysis of AI, IoT, and big data.

Through the process of chemical vapor deposition, Tungsten Hexafluoride (WF6) is widely used by the semiconductor industry to form tungsten films. Tungsten Hexafluoride (WF6) is produced through manufacturing processes such as pulverization, wet smelting, calcination and reduction of tungsten ores. The manufacturing process of Tungsten Hexafluoride (WF6) is required thorough quality control to improve productivity. In this paper, a real-time detection system for oxidation defects that occur in the manufacturing process of Tungsten Hexafluoride (WF6) is proposed. The proposed system is implemented by applying YOLOv5 based on Convolutional Neural Network (CNN); it is expected to enable more stable management than existing management, which relies on skilled workers. The implementation method of the proposed system and the results of performance comparison are presented to prove the feasibility of the method for improving the efficiency of the WF6 manufacturing process in this paper. The proposed system applying YOLOv5s, which is the most suitable material in the actual production environment, demonstrates high accuracy (mAP@0.5 99.4 %) and real-time detection speed (FPS 46).

There has been a steady rate of accident in Coal Thermal Power Plants which have relatively higher chance of mortality. However, neither the systematic view of safety management nor the methodology such as safety factors or system requirements are yet to be studied in detail. Therefore, this study aims to propose a methodology to preemptively deal with safety issues and to secure fact focused responsibility in safety. It consists of two main parts. First, the Safety Measurement Index(SMI) with total 50 factors is proposed by analyzing the key factors that contribute to safety accidents based on failure mode and effect analysis (FMEA) and quality function deployment (QFD). To analyze the safety requirements, index presented by major countries and organizations are discussed. Second, main features of intelligent CCTV are studied to determine their relative importance for the framework of Smart Safety Management System (SSMS). Main features are discussed with four technological steps. Also, QFD was held to analyze to analyze how key technologies deal with Quality Measurement Index(QMI). The research results of this study reveal that scientific approaches could be utilized in integrating CCTV technologies into a smart safety management system in the era of Industry 4.0. Moreover, this reasearch provides an specific approach or methodology for dealing with safety management in Coal Thermal Power Plant.

본 논문에서는 유연/인쇄 전자 기술을 활용해 고성능의 유기물 반도체 기반 트랜지스터를 개발하고, 이를 통해 인공지능용 반도체 및 폴리모픽 전자회로에 응용하기 위해 공액구조 고분자 반도체 소재의 광파 어닐링 방법에 따른 특성 향상 효과를 연구하였다. 일반적으로 열처리를 위해 가장 많이 활용되는 핫플레이트의 경우 반도체 소자 특성의 균일도 문제와 높은 온도 및 열-용량으로 인한 플라스틱 기판 사용의 제한, 긴 어닐링 시간 등의 문제로 인해 실제 산업에서 활용하는데 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 광파를 활용한 효과적인 유기물 반도체 필름의 열처리 공정을 개발함으로써 Roll-to-Roll 방식의 고속/대면적 인쇄 공정에 적합한 열처리 방법과 반도체 층 전체의 높은 결정화도 유도를 통한 성능 향상과 소자 균일도 개선을 위한 방법을 개발하였다.

본 논문은 지각된 가치가 적용된 관광 행동의도 정보를 이용한 지능형 클라우드 환경에서의 관광추천시스템을 제안한다. 이 제안 시스템은 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용하여 관광추천시스템에 적용하였다. 본 제안 시스템은 다양하게 수집할 수 있는 관광 정보와 관광객이 평소에 지각하고 있던 가치와 사람의 행동에서 나타나는 의도를 수집 분석하여 관광 추천시스템에 적용하였다. 이는 기존에 활용되던 다양한 분야의 관광플랫 폼에 관광 정보, 지각된 가치 및 행동의도에 대한 연관성을 분석하고 매핑하여, 실증적 정보를 제공한다. 그리고 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 선형 모형 구성요소와 신경만 구성요소를 합께 학습하여 한 모형에서 암기 및 일반화 모두를 달성할 수 있는 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용한 관광추천 시스템을 제시하였고, 파이프라인 동작 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 추천시스템은 와이드 앤 딥러닝 모형을 적용한 결과 관광관련 앱 스토어 방문 페이지 상의 앱 가입률이 대조군 대비 3.9% 향상했고, 다른 1% 그룹에 변수는 동일하고 신경망 구조의 깊은 쪽만 사용한 모형을 적용하여 결과 와이드 앤 딥러닝 모형은 깊은 쪽만 사용한 모형 대비해서 가입률을 1% 증가하였다. 또한, 데이터셋에 대해 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 측정하여, 오프라인 AUC 또한 와이드 앤 딥러닝 모형이 다소 높지만 온라인 트래픽에서 영향력이 더 강하다는 것을 도출하였다.

The convergence of artificial intelligence with smart factories or smart mechanical systems has been actively studied to maximize the efficiency and safety. Despite the high improvement of artificial neural networks, their application in the manufacturing industry has been difficult due to limitations in obtaining meaningful data from factories or mechanical systems. Accordingly, there have been active studies on manufacturing components with sensor integration allowing them to generate important data from themselves. Additive manufacturing enables the fabrication of a net shaped product with various materials including plastic, metal, or ceramic parts. With the principle of layer-bylayer adhesion of material, there has been active research to utilize this multi-step manufacturing process, such as changing the material at a certain step of adhesion or adding sensor components in the middle of the additive manufacturing process. Particularly for smart parts manufacturing, researchers have attempted to embed sensors or integrated circuit boards within a three-dimensional component during the additive manufacturing process. While most of the sensor embedding additive manufacturing was based on polymer material, there have also been studies on sensor integration within metal or ceramic materials. This study reviews the additive manufacturing technology for sensor integration into plastic, ceramic, and metal materials.

본 연구는 지능형 개인비서 서비스의 사용 경험을 HCI의 평가 기준을 바탕으로 비교ㆍ분석하여 사용 경험의 긍정적인 요소와 개선되어야 할 요소를 탐색하고자 한다. 현 시장에서 점유율이 가장 높은 지능형 개인비서 서비스인 애플의 시리, 구글의 구글어시스턴트, 삼성의 빅스비를 대상으로 연구를 진행하였다. 연구 방법은 1차로 문헌 연구를 통하여 현 서비스의 개념과 특징에 대해 비교ㆍ분석하였고 2차로 약 2주간 UI/UX 디자인 전문가 7명을 대상으로 맥락질문법을 활용하여 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰는 피터 모빌(Peter Morville)의 사용자 경험 허니콤(user experience honeycomb) 7가지 사용성 원칙을 5가지로 재구성하여 유용성, 편의성, 시각적 매력성, 신뢰성, 만족도에 대한 질문을 진행하였다. 이후 재구성한 사용성 원칙 내용을 바탕으로 평가 rating 및 시스 템 사용성 척도 (SUS) 를 바탕으로 평가를 실시하였다. 본 연구는 인공지능 개인비서 서비스의 사용경험을 정량적, 정성적으로 분석했다는데 의의가 있다.