본 연구는 비수도권 대학생들의 괜찮은 일자리 도전과 획득 그리고 여 기에 영향을 미치는 요인과 결과에 대한 근거 이론 연구이다. 연구자는 Strauss & Corbin(1998)과 Corbin & Strauss(2015)가 제시한 근거 이 론 연구 방법으로 접근했다. 연구 참여자는 이론적 표집 방법으로 선정 했다. 연구 참여자 선정 기간은 2023년 8월 1일부터 2024년 4월 30일 까지였다. 자료 분석 결과는 다음과 같다. 개방 코딩에서 개념이 도출되 었다. 축 코딩에서는 개방 코딩에서 구성한 13개의 범주를 패러다임 모 형에 재배열했다. 인과적 조건은 비수도권 대학 핸디캡, 맥락적 조건은 수도권 중심구조, 진로 예기불안, 중심현상은 진로 자본 축적의 취약성, 중재적 조건은 취준생 윈윈, 공·사적 지지 네트워크, 내적 동기 강화로 나타났다. 작용/상호작용은 직업 자기효능감 강화, 자기에 의지한 투쟁, 외길 전념, 미래지향적 비전과 노력, 현실기반 진로 선택으로 나타났다. 결과는 승리의 역사 쓰기로 나타났다. 연구 결과에 근거하여 첫째, 일 자 유 의지. 둘째, 인정투쟁과 지역 사랑. 셋째, 진로 자본 축적의 취약성에 대해 논의했고, 취업진로상담센터를 중심으로 일 자유 의지를 위한 강화 프로그램. 둘째, 지역 자부심을 강화할 수 있는 프로그램, 취업 준비생들 간의 연대, 비수도권 대학생들의 긍정적 심리자본을 위한 지지 프로그램 에 대해 구체적인 제언을 했다.

본 연구는 뇌 DWI에서 딥러닝 적용 시 48채널과 8채널 헤드 코일 간 영상 품질의 차이를 분석하는 것을 목표로 하였다. 3.0T MRI를 사용하여 두 종류의 코일을 비교하였으며, 딥러닝 알고리즘의 효과를 확인하기 위해 SNR(신호 대 잡음비), ADC(겉보기 확산 계수), SSIM(구조적 유사성 지수)을 측정하였습니다. 연구 결과에 따르면, 딥러닝 적용 후 b-value에 따른 두 코일 간의 차이가 나타났다. 특히 b-value 0 및 1000에서는 딥러닝 적용 전후에 두 코일 간 통계적으로 유의미한 차이가 없었지만, b-value 3000에서는 적용 전후 모두에서 유의미한 차이가 있었다. SSIM 분석에서도 딥러닝 적용 전후 차이는 없었으나, b-value에 따른 차이가 측정되었습니다. 이러한 차이는 영상 판독에 영향을 미칠 수 있으며, 이를 개선하기 위해서는 딥러닝 알고리즘이 부위별, 코일별, 펄스 시퀀스별로 최적화 될 필요가 있다. 따라서 본 연구는 향후 딥러닝 기반 MRI 영상의 정확도와 일관성을 높이기 위한 기초 정보를 제공 하며, 임상적 적용에서 부위별, 수신 코일별, 펄스 시퀀스별로 세분된 딥러닝의 최적화가 필요하다.

급성 뇌경색 진단에는 환자에 따라 관류강조영상과 조영증강 자기공명혈관영상이 동시에 촬영되는 경우가 있으며, 이 과정에서 MRI 조영제인 가돌리늄의 T1 단축 효과가 발생하여 동맥과 정맥의 신호 겹침이 빈번히 발생한다. 특 히, 3D T1 경사에코 기법을 사용한 CE-MRA에서 첫 번째 조영제 주입(PWI) 후 연속적으로 발생하는 T1 감소 효과로 인해 혈관의 정확한 묘사에 한계가 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 마스크 영상의 획득 시점을 조정하여 새로운 방법(B)을 제안하였다. 기존 방법(A)에서는 관류강조영상 이전에 마스크 영상을 획득했지 만, 새로운 방법(B)에서는 관류강조영상 이후 마스크 영상을 획득하여 동맥과 정맥 신호 겹침을 효과적으로 줄였다. 연구 결과, S상 정맥동과 내경정맥에서 새로운 방법이 기존 방법보다 유의미하게 낮은 대조대잡음비를 보였으며, 신호 겹침이 줄어들어 정맥 신호의 억제 효과가 극대화되었다(p<0.05). 본 연구의 새로운 방법은 기술적으로 추가적 인 복잡성 없이 효율적으로 정맥 신호를 제거하여 CE-MRA 영상의 진단적 정확성을 향상하는 유용한 기법으로 평 가된다. 향후 연구에서는 더 다양한 환자군을 대상으로 본 방법의 유용성을 검증하고, 최적의 방안 모색을 할 필요가 있다.

본 연구는 신HSK 1·2급에 나온 문법등급과 기출문제와의 연관성을 알아보고, 독 해에 꼭 필요한 술어 부분을 구성하는 품사와 문장성분 등을 대상으로 출현빈도를 조사하여, 효과적인 HSK 대비 회화교재를 편성하는데 그 목적이 있다. K대학 항공 서비스학과 학습자들을 대상으로 회화교재를 기반으로 한 수업에 대한 설문을 진행 하였는데, 학습자들이 ‘단어의 양’에 부담을 느낀다는 것을 알게 되었다. 단어의 양을 줄이고, 학습의 우선순위를 찾기 위해서 신HSK 1·2급에 나온 문법등급과 기출문제 와의 연관성을 대조한다. 그리고 문법포인트의 범위와 출현 빈도, 필수단어의 출현 빈도 등을 제시하여, 신HSK 2급 시험을 대비한 교재 편성에 도움이 되고자 한다.

본 연구는 방사형 K-공간 획득 기법 중 하나인 JET 기법을 적용하여 어깨관절 자기공명영상 검사에서의 움직임 인공물과 노이즈를 감소 효과를 평가하였다. 2023년 2월 1일부터 3월 31일까지 어깨관절 자기공명영상 검사를 받 은 35명을 대상으로 선정하여 후향적으로 분석하였다. 평가는 JET 기법 적용 여부에 따라 신호 대 노이즈 비, 평균 대 표준편차 비, 움직임 인공물 발생 여부에 대한 영상 평가를 수행하였다. JET 기법을 적용한 그룹에서는 신호 대 노이즈 비, 평균 대 표준편차 비, 움직임 인공물 발생 여부에 대한 영상 평가 값이 통계적으로 유의하게 높게 나타났다(p<0.05). 본 연구를 통해 어깨관절 자기공명영상 검사 시 JET 기법의 도입은 움직임 인공물의 감소뿐만 아니라 신호 대 노이즈 비와 평균 대 표준편차 비가 향상된 영상을 얻을 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 JET 기법이 어깨관절 영상 취득에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 더 나아가 다양한 부위에 적용되는데 있어 서도 기여할 수 있을것으로 예상된다.

The 4th Industrial Revolution and the continuous development of Science and Technology have also required a speedy business promotion method in the defense industry. Advanced countries including the United States are already boldly innovating the existing high-cost and long-term acquisition system with the highest priority in weapons development to cope with the military rise of Russia and China. The Ministry of National Defense and the Defense Acquisition Program Administration have also recently introduced a quick acquisition system and are applying it to business promotion. In addition, some small-scale projects and weapons systems are being reorganized so that they can be managed by the units demanding them. After an organizational diagnosis of the Project Acquisition Group by the Ministry of National Defense in 2020, it has been reassigned as a subordinate unit of the Army Logistics Command from a direct unit managed by the Army HQ. As a result, problems such as work conflict or redundancy have been identified. In addition, a system has been implemented to shorten the acquisition period by applying a rapid acquisition program in the field of weapons systems by benchmarking the rapid acquisition program of advanced countries. The force support system project process will also need to introduce such a quick acquisition system. In addition, the Ministry of National Defense is considering ways to delegate some weapon systems to each military, which will then carry out tasks ranging from requirements determination to project management. Accordingly, it is now time to expand the organization for the management of the Army's weapons system acquisition project. Therefore, in this paper, the Army Project Acquisition Group was analyzed on its organization, acquisition procedures, and cooperation systems, with presentations of development plans for each field.

In this research, a new Test and Evaluation (T&E) procedure for defense AI systems is proposed to fill the existing gap in established methodologies. This proposed concept incorporates a data-based performance evaluation, allowing for independent assessment of AI model efficacy. It then follows with an on-site T&E using the actual AI system. The performance evaluation approach adopts the project promotion framework from the defense acquisition system, outlining 10 steps for R&D projects and 9 steps for procurement projects. This procedure was crafted after examining AI system testing standards and guidelines from both domestic and international civilian sectors. The validity of each step in the procedure was confirmed using real-world data. This study's findings aim to offer insightful guidance in defense T&E, particularly in developing robust T&E procedures for defense AI systems.

In this study, using deep learning, super-resolution images of transmission electron microscope (TEM) images were generated for nanomaterial analysis. 1169 paired images with 256  256 pixels (high resolution: HR) from TEM measurements and 32  32 pixels (low resolution: LR) produced using the python module openCV were trained with deep learning models. The TEM images were related to DyVO4 nanomaterials synthesized by hydrothermal methods. Mean-absolute-error (MAE), peak-signal-to-noise-ratio (PSNR), and structural similarity (SSIM) were used as metrics to evaluate the performance of the models. First, a super-resolution image (SR) was obtained using the traditional interpolation method used in computer vision. In the SR image at low magnification, the shape of the nanomaterial improved. However, the SR images at medium and high magnification failed to show the characteristics of the lattice of the nanomaterials. Second, to obtain a SR image, the deep learning model includes a residual network which reduces the loss of spatial information in the convolutional process of obtaining a feature map. In the process of optimizing the deep learning model, it was confirmed that the performance of the model improved as the number of data increased. In addition, by optimizing the deep learning model using the loss function, including MAE and SSIM at the same time, improved results of the nanomaterial lattice in SR images were achieved at medium and high magnifications. The final proposed deep learning model used four residual blocks to obtain the characteristic map of the low-resolution image, and the super-resolution image was completed using Upsampling2D and the residual block three times.

Naval weapons systems of the Republic of Korea are acquired through the Defense Planning Management System. Recently, acquisition of some naval ships have been delayed, and the causes of the delays have been recognized as inappropriate project management at the Execution Phase. However, we argue that the delay problem in naval ships acquisition should be approached, with due regard for the entire Defense Planning Management System. That is, We should try to investigate from Planning Phase to those of Programming, Budgeting and Execution Phases. Therefore, in this study, we investigated the actual cases of the delay in naval acquisition at all phases of the Defense Planning Management System. Based on the investigation, we tried to identify the naval ship Acquisition Delay Factors and find out the Weights of those factors. As the next step, we calculated the Influence Measures on the naval missions, including the Cost of Naval Capability Gap derived from the delays in acquisition of naval ships. As a final step, we calculated the Acquisition Delay Measures based on the interrelationship between the Acquisition Delay Factors and the Influence Measures. Then we evaluated and analyzed what the results stand for. Finally, we made suggestions for future improvement. The improvement suggestions we made for preventing delay in acquisition of naval ships in this study are as follows. First, we need a shift in perception. It is necessary to measure the Acquisition Delay Factors in acquiring naval ships and manage them from the Planning Phase. Second, resolution must be concerted efforts. All relevant agencies, not just a few, should work together to resolve the problems of acquisition delay. Third, analysis must be based on the accumulation of data. This allows the elaborating of naval ship Acquisition Delay Factors and Delay Measures. If this research method is applied to other military weapons systems in the future, we may be able to not just identify the Acquisition Delay Factors in acquisition of other military weapons systems, but also pursue improvement in those cases.

기후 변화에 따른 이상기상 등 농업환경변화에 따른 농작물의 생산성 및 품질 저하 등의 문제가 발생하고 있다. 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 정보통신기술(Information & Communications Technology; ICT), 사물인터넷 (Internet of Things; IoT) 및 인공지능(Artificial Intelligence; AI) 등을 이용한 지능한 작물 모델 개발과 정보화 자원 구축 등의 연구가 진행되고 있다. 국내의 ICT를 적용한 스마트팜은 비닐하우스와 같은 시설 내부 환경을 제어하는 기술로 구성되어 있으나 국내 농경지 면적의 95%는 노지로 되어 있어 노지에 쉽게 적용할 수 있는 농업 ICT 기술 이 필요하다. 따라서 본 연구는 노지 작물의 지능형 생육 환경 모델 개발을 위한 IoT 기반 환경 데이터 획득 시스 템을 구축하고 시계열 계측을 통해 농작물 생육의 주요 인자인 토양 수분과 토양 온도의 변화 특성을 파악하고자 한다. 본 실험은 전북 완주군 소재 국립식량과학원 풍산나물콩 및 대풍콩 재배 포장에 환경데이터 획득 시스템을 구축하였으며 IoT 기반 토양센서(Sentek Drill&Drop, Australia)을 통해 토양의 수분 및 온도를 측정하였다. 토양 센 서는 서로 간섭을 최소화하기 위해 일정 간격으로 설치하고 지면으로부터 전극을 깊이 30 cm 까지 삽입시킨 후 20년 07월 04일부터 20년 10월 07일까지 깊이 10 cm, 20 cm, 30 cm의 토양 수분 및 온도의 시계열 변화를 비교 분 석하였다. 토양 수분 및 온도 변화는 지면으로부터 깊이 10 cm, 20 cm, 30 cm 순으로 크게 나타났다. 본 연구의 결 과는 4차 산업 기술의 농업적 적용성을 높이기 위한 빅데이터 구축 및 노지 스마트팜 기술 기반 확보를 위한 자료 로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

트랙터의 보급이 늘어나는 만큼 올바른 사용법 및 점검이 중요하다. 특히 타이어 공기압에 따른 토양다짐 현상, 연료의 과소비, 안전사고를 예방하기 위해 간편한 측정기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 대중적 모바일 영상 취득 장치인 스마트폰 카메라를 활용해 획득한 이미지 데이터로 타이어 압력을 예측하였다. 전통적 캘리브레이션을 응용하여 왜곡률을 보정하였다. 트랙터 타이어에 공기압을 0 kPa에서 300 kPa까지 주입하면서 구간별 타이어 촬영을 하였으며, 타이어 중심을 기준으로 상, 하, 좌, 우의 픽셀을 측정하였다. 하중을 받는 타이어의 기하학적 특성을 고려하여 중심과 바닥의 픽셀을 보정식을 통해 보정한 뒤 압력에 따른 픽셀의 변화를 도출하였다.