자연환경은 인간의 삶과 밀접하게 연결되어 있으며, 다양한 형태로 혜택을 제공한다. 인간은 생태계로부터 직·간접적 인 혜택을 받는데, 이를 정량적으로 평가한 개념을 생태계서비스라고 한다. 본 연구는 산림유전자원보호구역, 습지보호 지역과 독특한 미기후현상으로 인해 북방계 및 고산식물이 잔존하여 보호 가치가 높은 풍혈지까지 3가지 유형을 대상으 로 생태계서비스를 평가하였다. 서식지질(Habitat Quality) 및 탄소저장량(Carbon)을 InVEST 모델을 활용하여 정량적 으로 분석하였으며, 연구 대상지는 산림유전자원보호구역(가지산, 불모산, 가덕도), 습지보호지역(사자평, 신불산, 화엄 늪), 풍혈지(밀양 얼음골, 의성 빙계계곡, 함화산) 총 9개 지역으로 선정하였다. 서식지질 분석 결과, 전체 평균은 0.83으로 나타났으며, 보호지역 내부의 서식지질이 외부보다 전반적으로 높았지만, 사자평 고산습지의 경우 억새군락지 로 인해 인공초지가 포함되어 내부가 서식지질이 더 낮게 나타났다. 또한, 서식지질이 높을수록 대상지 면적이 증가하 며, 위협 수준이 감소하는 경향이 나타났다. 이는 인위적 간섭과 개발이 위협요인과 직결되며, 서식지질 저하와 대상지 의 면적이 밀접한 연관이 있음을 확인하였다. 탄소저장량 분석에서는 김해 불모산이 가장 높은 값을 보였으며, 의성 빙계계곡이 가장 낮은 값을 기록하였다. 대상지 면적이 클수록 탄소저장량이 높은 경향을 보였으며, 탄소저장량 구성 비율에서는 지상부 바이오매스가 가장 큰 비중을 차지하였다. 탄소저장량 변화를 살펴보았을 때, 사자평 고산습지가 가장 크게 감소하였는데, 인간의 간섭과 개발이 토지유형 변화에 영향을 미친 것으로 판단된다. 본 연구는 산림생물다양 성 특정지역의 중요성을 정량적으로 평가함으로써 보호전략 수립에 필요한 과학적 근거를 제공하는 데 기여할 수 있다. 특히, 보호지역 후보지인 풍혈지에 대해 생태계서비스를 평가하여 향후 OECM 지정 가능성을 검토하는 기초 자료로 활용될 수 있으며, 보호지역의 다양성과 특수성을 고려한 맞춤형 보전 정책 수립에도 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

본 연구는 중소형 내항여객선의 운항 성능을 효율적으로 평가할 수 있는 실용적인 한국형 성능 평가 모델을 제안한다. 국제 선박성능평가 표준 ISO19030은 대형 선박에 적합한 평가 기준을 제공하지만, 중소형 내항여객선에 적용할 경우 복잡한 절차와 높은 비용 이 발생한다. 문제를 해결하기 위해 엔진성능, 추진성능, 연료효율을 주요 지표로 설정하고, 로그북 데이터와 AIS 항적 데이터를 활용하여 성능 변화를 분석하였다. 실증 분석 결과, 제안된 평가 모델은 중소형 내항여객선에 적합한 실용적 도구로서 유효성이 입증되었으며, ISO19030보다 간단하고 경제적인 대안임이 확인되었다. 상가검사와 유지보수 활동이 성능 회복에 중요한 역할을 한다는 사실이 밝혀졌 고, RPM 조정이 성능 개선에 중요한 요인임도 확인되었다. 조류, 풍향, 화물량 등의 외부 요인을 충분히 반영하지 못한 한계가 있지만, 후 속 연구를 통해 변수들을 고려하면 평가 모델의 신뢰성과 정확성이 높아질 것으로 기대된다.

해상 운송 시스템에 사이버 위협이 증가함에 따라, 안전한 운항을 보장하기 위한 사이버 복원력의 필요성이 부각되고 있다. 특 히, 자율운항선박과 같은 고도의 기술 융합이 요구되는 스마트선박은 기존보다 더 광범위한 사이버 공격 표면을 가지게 되어 이에 대한 리스크 관리가 필수적이다. 본 연구에서는 스마트선박의 사이버 복원력을 평가하기 위해 국제 표준인 IACS UR E26, E27, IEC 62443, NIST SP 800-160을 분석하고, 이를 통해 스마트선박의 선종과 자율화 수준에 따른 사이버 리스크 평가 및 각각의 리스크에 맞는 복원력 모델 개념을 설계하였다. 특히, 선박의 자율화 수준이 높아질수록 사이버 리스크가 커지므로 이를 반영한 맞춤형 대응 전략을 도출하고 스마트 선박의 사이버 복원력 향상을 위한 성숙도 모델을 제안했다.

This study evaluated the feasibility of integrating the carbon storage of grasslands in Gangwon province into the InVEST carbon storage and sequestration model using large-scale digital land cover maps. Land cover maps from 1980, 1990, 2000, and 2010, obtained from the Environmental Geographic Information Service, were analyzed, with 28 maps examined for each year. Grassland carbon storage in Gangwon province was estimated through the InVEST software. The findings indicated that the grassland area showed an increase in 1990, followed by a declining trend, contrasting with the continuous reduction observed in actual managed grassland areas. Discrepancies between mapped and managed grassland areas were attributed to the classification criteria of the land cover maps, which included non-forage land uses such as golf courses, ski resorts, and green spaces, resulting in overestimations of grassland areas. To enhance accuracy, the adoption of land cover maps with refined grassland classification criteria is necessary. Accurate representation of grassland areas in land cover maps is critical for reliable estimation of grassland carbon storage using the InVEST software.

지진발생 시, 건물은 작게는 손상에서 크게는 붕괴까지 이어지므로 인명과 재산상의 피해가 생길 수 있다. 이러한 지진의 위험성에 대비하여 건물의 내진성능평가가 필요하다. 현재 내진성능평가 기법의 경우 개별 건물을 대상으로 하기에 많은 시간이 투자되어야 한다. 따라서, 지역규모의 건물들을 대상으로 하는 내진성능평가 기법의 개발이 필요한 실정이다. 본 연구는 RC 주거형 건물의 내진 성능을 평가하고 보강계획을 수립하기 위해 비선형 Shear Spring을 가진 단자유도모델을 구축하였다. 구조물의 비선형 응답을 모사 하기 위한 비선형 Shear Spring은 T-SR-μ를 매개변수로 정의된다. 해당모델에 100개의 PEER 지진을 적용하여, 최대층간변위비 응답 으로 건물의 내진성능을 평가하였다. 제안기법의 적용성을 확인하기 위하여 상세모델과 비교하였을 때, 두 모델 모두 건물의 내진성 능을 같은 수준으로 판단하였음을 확인하였다. 본 연구는 제안된 방식이 실제 건물의 내진성능을 예측할 수 있음을 보여주었다.

최근 인공지능 분야에서 가장 활발히 연구되고 있는 거대 언어 모델은 교육에 대한 응용 가능성을 보 이며, 교육학의 거의 모든 분야에서 그 활용 방안이 연구되고 있다. 이러한 연구는 공학 교육에서도 주목 받고 있다. 그러나 구체적인 활용 분야와 방법에 대해서는 아직 많은 연구가 필요한 상황이다. 특히, 거대 언어 모델을 이용한 교육과정 설계와 개선에 대한 연구는 인공지능 공학과 교육학 두 분야에서 모두 중요한 연구 과제로 부각되고 있다. 이러한 응용 필요성에 대한 예시이자 전략으로써, 본 연구는 OpenAI에서 발표한 최신 거대 언어 모델인 ChatGPT-4o를 이용하여 한국과학기술원(KAIST) 공과대학 학부 전공 과 목과 S전자 DS부문(반도체사업부) 직무 사이의 연관성을 분석하고, 그 결과를 기반으로 대학과 기업체 양측에 반도체 산업 인력 양성과 채용에 대한 실질적인 응용 전략을 제안한다. 이를 위해 KAIST 공과대 학 학부과정에 개설된 모든 전공 과목과 S전자 DS부문(반도체사업부)의 직무기술서를 ChatGPT-4o에 학습시켜 각 과목이 특정 제품군, 직무와 가지는 연관성을 특정 범위와 기준에 의거하여 정량화된 점수로 평가했다. 또한, 각각의 직무, 전공, 과목별로 확보한 데이터를 기초적인 통계 분석을 통해 평가했으며, 구직자와 구인자의 활용 가능성에 초점을 두고 특정 전공의 각 직무별 연관성과 특정 직무의 각 전공별 연관성, 그리고 특정 직무 및 전공의 반도체 제품군별 연관성 등 다양한 조건에서 분석을 진행하였다. 또 한 본 전략에 대한 반도체 산업 실무자 견해를 수집하여 실제 전략으로의 활용 가능성을 검증하였다. 분 석 결과, 간단한 질문과 분석만으로도 전공, 교과목별로 유의미한 직무 연관성의 차이를 확인했다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 대학 교육과정의 개선과 기업 채용 및 양성 과정에서의 응용 전략을 제시한 다. 이 연구는 대학과 산업 간의 협력을 통해 인적자원 개발과 채용 효율성 증대에 기여할 것으로 기대한 다. 또한, 후속 연구로 구직자와 구인자, 교수자 등 본 연구의 효과를 확인할 수 있는 집단을 대상으로 한 대규모 설문조사 및 전문가그룹 대상 질적연구 등을 제안하여 실제 활용도와의 비교 분석 연구를 제안 한다. 결론적으로, 본 연구는 거대 언어 모델을 활용하여 필요한 인재를 양성하기 위한 교육 과정 설계의 구체적인 응용 가능성을 제시함으로써, 인공지능을 이용한 교육 분야에 대한 기여 방안을 모색한다.

Dynamic responses of nuclear power plant structure subjected to earthquake loads should be carefully investigated for safety. Because nuclear power plant structure are usually constructed by material of reinforced concrete, the aging deterioration of R.C. have no small effect on structural behavior of nuclear power plant structure. Therefore, aging deterioration of R.C. nuclear power plant structure should be considered for exact prediction of seismic responses of the structure. In this study, a machine learning model for seismic response prediction of nuclear power plant structure was developed by considering aging deterioration. The OPR-1000 was selected as an example structure for numerical simulation. The OPR-1000 was originally designated as the Korean Standard Nuclear Power Plant (KSNP), and was re-designated as the OPR-1000 in 2005 for foreign sales. 500 artificial ground motions were generated based on site characteristics of Korea. Elastic modulus, damping ratio, poisson’s ratio and density were selected to consider material property variation due to aging deterioration. Six machine learning algorithms such as, Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Artificial Neural Networks (ANN), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), were used t o construct seispic response prediction model. 13 intensity measures and 4 material properties were used input parameters of the training database. Performance evaluation was performed using metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analysis results show that neural networks present good prediction performance considering aging deterioration.

목적: 라이프스타일 행동에 반영된 가치체계를 측정하기 위한 Yonsei Lifestyle Profile-Values (YLP-V)의 구성타당도와 신뢰도를 검증하였다. 연구방법: 온라인 리서치 기관에 등록된 만 55세 이상의 지역사회 거주 중고령자 및 노인 300명을 대상으로 YLP-V를 사용하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 기술통계, 차별기능문항, 요인분석을 실시하였다. 요인분석은 요인구조 추정을 위한 탐색적 요인분석과 4가지 경쟁모델(단일요인, 계층적 요인, 다차원 요인, 이중요인)에 대한 확인적 요인분석을 통해 비교하고 타당성을 확인하였다. 결과: 목표회전을 통한 탐색적 요인분석 결과, YLP-V의 활동(activity, 5문항), 관심(interest, 4문항), 의견 (opinion, 9문항)에서 목표행렬에서 0.4 이상의 부하량을 갖는 것을 확인하였다. 확인적 요인분석 결과, 이중요인 모델(χ2 = 164.58**, degree of freedom = 117, root mean square error of approximation = 0.05, standard root mean residual = 0.04, comparative fit index = 0.95, Turker Lewis index = 0.93)이 가장 우수하게 나타났다. 결론: 라이프스타일에서 미시적 접근이 가능한 YLP-V 개발 근거와 일관성 있는 요인구조를 확인하였다. 이는 YLP-V가 총 18문항의 활동, 관심, 의견에 대한 이중요인 구조로 타당성을 확인하였으며, 건강 라이프스타 일에서 행동에 반영된 가치체계 측정과 이해에서 활용될 수 있을 것이다.

Occurrence of process environment changes, such as influent load variances and process condition changes, can reduce treatment efficiency, increasing effluent water quality. In order to prevent exceeding effluent standards, it is necessary to manage effluent water quality based on process operation data including influent and process condition before exceeding occur. Accordingly, the development of the effluent water quality prediction system and the application of technology to wastewater treatment processes are getting attention. Therefore, in this study, through the multi-channel measuring instruments in the bio-reactor and smart multi-item water quality sensors (location in bio-reactor influent/effluent) were installed in The Seonam water recycling center #2 treatment plant series 3, it was collected water quality data centering around COD, T-N. Using the collected data, the artificial intelligence-based effluent quality prediction model was developed, and relative errors were compared with effluent TMS measurement data. Through relative error comparison, the applicability of the artificial intelligence-based effluent water quality prediction model in wastewater treatment process was reviewed.

본 논문에서는 기저 스크리닝 기반 크리깅 모델(BSKM: Basis Screening based Kriging Model) 생성의 정확도를 높이기 위해 페널티 를 적용한 최대 우도 평가 방법(PMLE : Penalized Maximum Likelihood Estimation)에 대해서 소개한다. BSKM에서 사용하는 기저함 수의 최대 차수와 종류는 그 중요도에 따라서 결정하게 되며, 이때 중요도의 지표는 기저함수에 대한 교차 검증 오차(CVE : Cross Validation Error)로 택한다. 크리깅 모델(KM : Kriging Model) 구성시 최적의 기저함수 조합은 우선 최대 기저함수 차수를 선택하고 개별 기저함수의 중요도를 평가를 하게 된다. 최적 기저함수 조합은 크리깅 모델의 CVE가 최소가 될 때까지 개별 기저함수의 중요도 가 높은 순으로 기저함수를 하나씩 추가하며 찾는다. 이 과정에서 KM은 반복적으로 생성해야 하며, 동시에 데이터 사이의 상관관계 를 나타내는 하이퍼 매개변수(Hyper-parameters)도 최대 우도 평가방법을 통해 계산하여야 한다. 하이퍼 매개변수의 값에 따라 선택 되는 최적의 기저함수 조합이 달라지기 때문에 KM의 정확도에 막대한 영향을 미치게 된다. 정확한 하이퍼 매개변수를 계산하기 위해 서 PMLE 방법을 적용하였으며, Branin-Hoo 함수 문제에 적용하여 BSKM 의 정확성이 개선될 수 있음을 확인하였다.

of hazardous risk factors, risk estimation and determination steps by reflecting the trend of overseas risk assessment. METHODS : In deriving, estimating and determining risk factors, comparing the procedures presented by the ILO with the domestic guidline to find out the differences in procedural. and, According to the domestic manual, after setting the criteria for determining a deterministic perspective, analyze the risk assessment data of a specific domestic company and three overseas risk assessment research data to analyze the differences in methodology domestic and abroad. RESULTS : Within the country, there is a possibility that a deterministic view may be applied to all stages of procedure, and certain corporate data to the risk estimation and determination stage. In the case of overseas, the trend of applying deterministic perspectives to the risk determination stage was confirmed. CONCLUSIONS : Present the need for a standard model for improving deterministic methods in the other two stages, excluding risk determination in the domestic evaluation procedure.

As a means to activate eco pastoral system in alpine grassland, the government can consider public pastures, which are currently unused, to scale them up into public ranches. Depending on ownership and operation, four management models proposed as follows: 1) Government-Owned and Operated with Balanced Profit and Loss 2) Government-Owned and Operated with Revenue Generation 3) Government-Owned but Privately Operated by Outsourced to Professional Manager 4) Full Privatization (Ownership and Operation by Private Individuals). The study outlined above proposes four management models for the activation of eco pastoral system in alpine grassland. It also suggests methods for the selection and performance evaluation of manager to establish a profitable structure. Additionally, the research provides management methods for the conservation of grazing ecology in pastoral ecosystems. Particularly, the adaptation of tools commonly used in South Korean business sector for the selection and performance evaluation of manager within the system of the proposed management models. This aspect is deemed valuable as it aligns these tools with the specific characteristics of eco pastoral system in alpine grassland, contributing not only to the effective implementation of the models but also to the enhancement of the revenue structure.

Maintaining sea superiority through successful mission accomplishments of warships is being proved to be an important factor of winning a war, as in the Ukraine-Russia war. in order to ensure the ability of a warship to perform its duties, the survivability of the warship must be strengthened. In particular, among the survivability factors, vulnerability is closely related to a damage assessment, and these vulnerability data are used as basic data to measure the mission capability. The warship's mission capability is usually measured using a wargame model, but only the operational effects of a macroscopic view are measured with a theater level resolution. In order to analyze the effectiveness and efficiency of a weapon system in the context of advanced weapon systems and equipments, a warship's mission capability must be measured at the engagement level resolution. To this end, not the relationship between the displacement tonnage and the weight of warheads applied in the theater level model, but an engagement level resolution vulnerability assessment method that can specify physical and functional damage at the hit position should be applied. This study proposes a method of measuring a warship’s mission capability by applying the warship vulnerability assessment method to the naval engagement level analysis model. The result can be used as basic data in developing engagement algorithms for effective and efficient operation tactics to be implemented from a single unit weapon system to multiple warships.