As the number of enlistees decreases due to social changes like declining birth rates, it is necessary to conduct research on the appropriate recalculation of the force that considers the future defense sufficiency and sustainability of the Army. However, existing research has primarily focused on qualitative studies based on comprehensive evaluations and expert opinions, lacking consideration of sustained support activities. Due to these limitations, there is a high possibility of differing opinions depending on perspectives and changes over time. In this study, we propose a quantitative method to calculate the proper personnel by applying system dynamics. For this purpose, we consider a standing army that can ensure the sufficiency of defense between battles over time as an adequate force and use battle damage calculated by wargame simulation as input data. The output data is the number of troops required to support activities, taking into account maintenance time, complexity, and difficulty. This study is the first quantitative attempt to calculate the appropriate standing army to keep the defense sufficiency of the ROK Army in 2040, and it is expected to serve as a cornerstone for adding logical and rational diversity to the qualitative force calculation studies that have been conducted so far.

계명대학교 인텔리전트건설시스템핵심지원센터(이하 INTEL센터)는 2020년 교육부 주관 핵심연구지 원센터 조성지원과제로 선정되어 현재 2단계 2차년도(5년차)를 진행하고 있습니다. INTEL센터는 사용 률이 낮고 노후화된 기존의 유휴 연구장비를 집적하여 성능을 보완하고, 다양한 분야 및 연구에 장비 및 전담인력을 지원하는 역할을 하고 있습니다. 또한 계명대학교 성서캠퍼스 내 첨단건설실험센터 및 사용성평가연구센터의 건설 및 IoT 분야의 첨단장비를 접목하여 대내외 연구원 및 산업계에 공동연구 및 장비활용을 할 수 있도록 서비스를 지원하고 있습니다. INTEL센터는 4차 산업혁명의 핵심기술인 IoT 분야를 구축 시스템에 융합하여 지능형 평가 시스템 구축을 목표로 하고 있습니다. 원격실험제어시스템 도입 및 인프라 구축을 통하여 실험의 실시간 협업 이 가능한 서비스를 제공하며, 디지털트윈 기반 3D 공간건설시스템을 구축하여 웹을 통한 시험시설환 경과 보유 장비들의 탐색이 가능한 서비스를 제공하고 있어 사용자 요구에 맞는 장비를 선택, 예약까 지 진행할 수 있는 One-Stop 서비스 제공이 가능합니다. INTEL센터가 갖춘 첨단화된 인프라와 IoT, 건설, 기계, 의용공학 등의 다양한 분야의 전문가들을 바탕으로 차세대 융복합 연구 및 연구지원을 이어가고 있으며, 혁신적인 연구 및 전문인력 양성을 통 해 연구장비 공동활용 및 산학연 공동연구에 기여하도록 노력하고 있습니다.

Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., soil moisture sensors) and micro-climate monitoring sensors (e.g., thermometers and irradiance sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and performance estimation. Particularly, the real-time monitoring data is used as an input of the DSS system for performance estimation of an APV system in terms of production yields of crops and monetary benefit so that a data-driven function is implemented in the proposed system. The proposed DSS is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the smart farming technology in the field of agriculture.

Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., thermometers, irradiance sensors, and soil moisture sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a simulation-based decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and simulation-based performance estimation. Particularly, an agent-based simulation (ABS) is used to mimic functions of an APV system so that a data-driven function and digital twin environment are implemented in the proposed system. The ABS model is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the digital twin technology in the field of agriculture.

선박의 안전 확보를 위해 준수해야 하는 IMO 복원성 규칙에는 복원정 곡선(GZ Curve) 등에 관한 내용이 다양하게 규정되어 있다. 이 IMO 복원성 규정에는 다양한 항목의 만족 기준이 제시되고 있으나, 선박을 운항하는 선장에게 선박의 복원성능을 종합적이며, 간편하게 제공할 수 있는 방법은 부재한 상황이다. 이를 위해 본 연구에서는 복원성을 하나의 값으로 표현할 수 있는 지수를 개발하였다. IMO에서 규정한 선박의 6가지 복원성 항목과 대상선박의 적재상황에 따른 복원성 계산결과를 바탕으로 지수산정식이 도출되었다. 또한 개발된 지수산정식을 적용하여 다양한 화물 적재 상황별 복원성 지수(Stability Index)를 계산하였으며, 복원성능의 전반적인 정도를 수치적으로 적절하게 설명할 수 있음을 검증하였다. 이는 선박의 선장에게 복원성 평가하고 판단하는데 도움을 줄 것으로 판단된다.

본 논문에서는 국제해사기구의 데이터수집 시스템 도입에 따른 MRV 지원 및 국제해운 에너지 효율 포탈 시스템에 대한 기술적 검증을 수행하였다. 데이터 수집 시스템과 연료 사용량 데이터 수집 방법론을 포함하는 SEEMP 가이드라인의 주요 내용을 검토하고, EU MRV와 차이점을 분석하여 MRV에 대한 국내 해운선사의 대응전략을 제시하고 이에 대한 MRV 지원시스템의 기술적 적합성을 검토하였다. MRV 지원시스템은 배출량 데이터를 원시단계에서 최종단계까지 통합 관리함으로서 검증을 위한 비용과 업무 효율성을 높일 수 있으며, 현재 해운선사의 보고절차를 유지하면서 데이터 변환 기능을 통해 표준양식으로 배출량 데이터를 수집하고 보고 할 수 있다. 또한, 포탈시스템에 대한 접근권한을 구분하여 해운선사의 데이터 수집과 보고, 검증자의 데이터 검증업무를 지원할 수 있으며 전자적인 방법으로 보고서 제출이 가능하여 MRV 국제 규제에 대한 대응이 가능하다.