This study proposes an improved method for updating finite element models (FEM) by incorporating the random field characteristics of concrete material properties in reinforced concrete structures. Traditional FEM often assumes homogeneous material properties, which can lead to significant discrepancies between predicted and actual dynamic responses, especially in structures where the Young’s modulus (E) of concrete varies due to factors like curing conditions, material composition, and construction methods. We employed a Gaussian random field model and a system identification (SI) technique to address this limitation to optimize sensor placement. We developed an FEM updating method that incorporates the spatial variability of concrete elasticity. This optimization allowed for a more accurate capture of dynamic properties across various structural locations, resulting in FEM updates that reflect concrete’s inherent heterogeneity. The proposed method was validated through numerical examples, comparing dynamic response accuracy in models before and after updating. Results demonstrated that error values, measured in terms of maximum value error and normalized root mean squared Error (NRMSE), were significantly reduced in the updated models compared to the pre-update model. This approach effectively addresses the limitations of homogeneous assumptions in FEM.

Our study develops a finite element analysis (FEA) model to evaluate the seismic performance of a two-story reinforced concrete (RC) school building and validates it through experiments. We developed a methodology that reflects failure modes from past experiments and validated it by comparing results at both the member (columns) and system (beam-column joints) levels. We created an FEA model for seismic-vulnerable RC moment frames using this methodology. This model incorporates bond-slip effects using three methods: Merged Nodes, Constrained Beam in Solid Penalty (CBISP), and Constrained Beam in Solid Friction (CBISF), which model the interaction between reinforcement and concrete. The approach provides a reliable tool for evaluating seismic performance and improves the accuracy of reinforced concrete frame evaluations.

Existing reinforced concrete buildings with seismically deficient columns experience reduced structural capacity and lateral resistance due to increased axial loads from green remodeling or vertical extensions aimed at reducing CO2 emissions. Traditional performance assessment methods face limitations due to their complexity. This study aims to develop a machine learning-based model for rapidly assessing seismic performance in reinforced concrete buildings using simplified structural details and seismic data. For this purpose, simple structural details, gravity loads, failure modes, and construction years were utilized as input variables for a specific reinforced concrete moment frame building. These inputs were applied to a computational model, and through nonlinear time history analysis under seismic load data with a 2% probability of exceedance in 50 years, the seismic performance evaluation results based on dynamic responses were used as output data. Using the input-output dataset constructed through this process, performance measurements for classifiers developed using various machine learning methodologies were compared, and the best-fit model (Ensemble) was proposed to predict seismic performance.

본 연구는 Van Meter & Van Horn의 정책 집행 시스템 모델을 이론 적 틀로 삼아, C대학을 사례로 중국 대학생 혁신창업교육 정책의 집행 효과에 나타나는 차이를 탐구하였다. 연구방법으로는 사례연구를 적용하 였고, 첫째, 문헌 분석을 통해 중국의 관련 정책과 C대학의 정책 집행 문서를 정리함으로써, 이론적 기반과 주요 영향 요인을 도출하였다. 둘 째, 심층 인터뷰를 하여 C대학의 정책 집행 현황을 조사하고, 정책 집행 자, 교수, 학생들의 피드백을 수집함으로써 정책 집행 과정에서 나타나는 핵심 문제를 분석하였다. 연구결과, 중국 대학생 혁신창업교육 정책의 집 행에는 정책 개념의 모호성, 자원의 부족, 다중 조직 간 협력의 어려움, 경직된 행정 체계, 낮은 사회 참여도, 집행자의 소극적 태도 등이 주요 저해 요인으로 작용하고 있음이 확인되었다. 이에 본 연구는 정책 효과 제고를 위해 정책 개념의 명확화, 재정 지원 제도의 구축, 조직 구조의 최적화, 데이터 플랫폼의 마련, 자원 통합 시스템 구축, 교사와 학생 중 심의 실행 방안 등 여섯 가지 개선 방향을 제안하였다. 이러한 연구는 Van Meter & Van Horn 모델의 적용 가능성과 정책 집행에 미치는 구 체적 영향을 실증적으로 분석함으로써, 향후 정책 수립과 집행 과정에 실질적 시사점을 제공한다.

정확한 선박 항적 예측은 선박의 충돌 회피 전략 수립과 자율운항 선박의 안전 운항에 중요한 요소이다. MMG(Maneuvering Modeling Group) 모델이나 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 활용하여 선박 항적을 계산할 수 있지만, 계산을 위한 선박의 정확한 계 수등을 확보하는 것은 현실적으로 어렵다. 이에 대한 대안으로, LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 인공지능을 활용한 항적 예측 연 구가 진행되고 있다. 그러나 LSTM 단독으로는 선박의 복잡한 비선형적 움직임을 완벽히 예측하는데 한계가 있다. 예측 정확도를 향상 시키기 위해 본 연구에서는 STL-CNN-LSTM 하이브리드 모델을 제안한다. 이 모델은 STL (Seasonal and Trend decomposition using Loess)을 이용한 데이터를 분해하고, CNN(Convolutional Neural Network)을 활용한 데이터의 특징 추출, 그리고 LSTM을 통한 학습이 이뤄진다. 이 연구는 CNN-LSTM에 비해 얼마나 더 높은 항적 예측도를 보여주는지 비교 분석한다. 분석 결과, STL-CNN-LSTM 모델은 CNN-LSTM보 다 우수한 예측 성능을 보이며, 예측 오차는 1~5미터 범위 내에 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 정밀한 충돌 회피 전략 개 발에 기여할 수 있으며, 향후 연구에서는 실무 적용을 위한 충돌회피 모델의 설계 고도화 연구에 적용될 것이다.

해양오염사고가 발생하면 해양경찰청에서는 긴급방제에 관한 전략 수립을 위해 유출유 확산 예측모델을 구동한다. 이러한 유출유 확산예측모델은 바람, 해류, 조류 등 해양기상을 기반으로 해상에서 유출유 이동방향과 소멸시간 등을 예측하며, 그 결과를 기 반으로 해양경찰청에서는 방제전략을 수립하고 필요한 방제자원을 동원한다. 이뿐만 아니라 유출유 확산예측모델은 해양경찰청의 해 양환경에 관한 다양한 법률 분야와 연계된 형사법 작용의 기술적 근거를 제공한다. 우선 행정법적 측면에서 해양경찰청이 방제의무자 에게 이행하도록 하는 권력적 행정행위로서의 방제명령 등에 대한 비례성 원칙에 부합하는지를 확인할 수 있고, 이는 행정의무 미이행 에 대한 형사법 작용의 전제 요건이 될 수 있다. 그리고 국제법적 측면에서 관할해역 이원에서 발생한 오염에 대해 국가의 개입여부를 판단할 수 있는 근거를 제공하고, 이는 형사관할권에 대한 판단에 있어 기술적 자료가 될 수 있다. 더불어 형사법적 측면에서는 예측 모델은 해양오염과 유출원 사이의 인과관계를 증명하는 방법으로 활용할 수도 있다. 그리고 기후위기로 친환경선박이 도입되고, 이에 따라 해양오염사고는 인명과 환경에 함께 피해를 주는 복합사고 형태로 변화할 것이다. 이에 따라서 기술적 측면에서 기존 해상에서의 유출유 예측모델은 대기ㆍ해양ㆍ수중에 대한 통합모델로 전환되어야 한다. 그리고 제도적 측면에서 친환경선박의 위험 연료에 대한 관리의무 규정을 마련하여야 하고, 의무이행을 위한 형사정책적 측면에서는 위험연료 유출로 해양환경 위해가 있는 경우에 형사벌 대 상이 될 수 있다. 여기서 통합모델은 환경ㆍ안전이 관한 보호법익 침해를 증명하는 과학적 증거로 활용할 수 있다.

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 연구에서는 사회과학적 문학연구에 대한 통합 학문연구로서의 의의 와 가능성을 탐색하였고, 이를 기반으로 연구 방법론적 요건을 갖춘 사 회과학적 문학작품 분석모델을 개발하고자 하였다. 통합 학문연구의 영 역을 지속적으로 넓혀가고 있는 21세기는 단순한 학술연구에 그치지 않 고 근대 분과학문의 영역을 아우르며 새롭고 종합적인 학문을 탐색해 나 가고 있다. 따라서 본 연구를 통해 개발된 SSLA모델(Social Science Literature Analysis Model)은 사회과학연구의 새로운 분야로서 더욱 탄력을 받게 될 것이다. 또한 문학작품에서의 복잡한 사회현상을 보다 심층적이고 과학적으로 규명함으로써 연구 패러다임의 다각화 및 경계 없는 통합 학문연구의 토대를 확보할 수 있다는 점에서 본 연구는 매우 의의가 있다.

Due to recent increase in the number of elderly patients, there is a problem of nutritional imbalance and immune function in the elderly due to decreased ability to consume food. To solve these problems, this study was conducted to verify an immunityenhancing effect of Sagunja-tang porridge (SP) on cyclophosphamide (CPA)-induced immunosuppression using an animal model. Experimental groups were set as normal control, CPA-treated group, positive control group, and SP-treated groups (0.25%, 0.5%, 1.0%). Except for the normal control group, experimental groups were injected with 100 μL of CPA dissolved in 0.9% NaCl at a concentration of 150 mg/kg twice at the beginning of the experiment and 3 days later to induce immunosuppression. When spleen cell proliferation was analyzed, both B and T cells were decreased in the immunosuppressed group, but increased in test substance-treated groups in a concentration-dependent manner. To see the effect of improving immunity, levels of IgA known to protect the mucosal surface were measured. Higher levels of IgA were found in SP-low concentration (SL) and SP-middle concentration (SM) groups. These results suggest that using SP might be an effective way to improve nutritional imbalance and immune function in the elderly.

During the reign of King Sejong in the Joseon Dynasty (1433-1438), the Daegyupyo (large gnomon) was produced. The Daegyupyo, with a crossbar (horizontal bar), was used to observe the length of the gnomon’s shadow cast by the sun passing at the meridian. The shadow of this crossbar can be obtained using a measurable device called the Yeongbu (shadow definer). These Daegyupyo and Yeongbu are described in detail in the “Treatise on Astronomy” of Yuan History or “Celestial Spheres and Globes” of Jega-Yeoksang-Jjp (Collected Discourses on the Astronomy and Calendrical Science of the Chinese Masters). According to Jega-Yeoksang-Jjp, the Yeongbu had a structure similar to a door attached to its frame. A pinhole is located in the center of a copper leaf corresponding to the door of the Yeongbu. The image of the sun’s meridian transit and the shadow of the crossbar through the pinhole are projected onto the surface of the Daegyupyo’s ruler stone. Unlike the width and length of the Yeongbu, the height of the Yeongbu is not recorded. This research analyzed the height of the Yeongbu required to maintain the constant distance from the pinhole to the ruler stone surface. Based on these assumptions, it was estimated that 8 to 13 Yeongbu of different heights would be needed for observations using the Daegyupyo in Seoul. To accommodate the need for Yeongbu of various heights, this study proposed a model for a stackable Yeongbu with an adjustable height.

이 연구는 한국, 베트남, 인도의 궤적을 비교 분석하여 우즈베키스탄 전자 산업의 기술 축적 전략을 수립한다. 한국의 국가 주도 모델, 베트남 의 FDI 주도 조립 성장, 인도의 하이브리드 전략에 초점을 맞춘 이 연구 는 우즈베키스탄에 이전 가능한 교훈을 파악한다. 혼합 방법 접근 방식 (정책 분석 및 국가 간 사례 연구)을 채택한다. 이 연구는 이러한 모델이 FDI 제한, 저가치 수출, 인력 기술 격차와 같은 과제를 어떻게 해결하는 지 살펴본다. 주요 연구 결과에 따르면 한국의 성공은 장기적인 국가-산 업 협력과 STEM 교육 개혁에 달려 있었고, 베트남은 FDI 친화적 정책 을 우선시했지만 저가치 조립에 국한되어 있다. 인도의 PLI 제도는 보조 금이 국내 R&D를 육성하는 동시에 글로벌 제조업체를 유치할 수 있는 방법을 보여준다. STEM 커리큘럼을 산업 요구 사항(예: 한국 기업과의 파트너십)에 맞추고 지역 무역 협정을 강화함으로써 우즈베키스탄은 자 원 의존에서 중앙아시아 전자 허브로 전환할 수 있다. 이 연구는 정책 입안자에게 기술적 도약과 글로벌 경쟁력을 가속화하기 위한 체계적이고 맥락에 맞는 프레임워크를 제공한다.

해상에서의 안전한 의사소통은 선박 운항의 핵심 요소로, 국제해사기구(IMO)는 SMCP(Standard Marine Communication Phrases)를 제정하여 선내외 교신에서 활용할 수 있도록 하였다. SMCP를 포함한 해사영어는 효과적이고 정확한 의사소통을 위해 일반 영어와는 다 른 문법적, 어휘적, 구조적 특성을 반영하고 있으며, 간결성과 명확성에 초점이 맞추어져 표준화되어 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 상 용 LLM 모델의 해사영어 활용 능력을 PHP Text Similarity 알고리즘과 BERT 기반 모델을 활용하여 평가하였다. 먼저 ChatGPT, Google Gemini, Meta LLaMA 3 70B Instruct 모델을 대상으로 SMCP 기반 문장 구성, 용어 정의, 빈칸 채우기 문제를 포함한 총 60문항을 활용하여 성능을 비교 분석하였다. 이후 해사고등학교 학생들의 시험 결과와 LLM 모델의 결과를 비교하여, LLM이 실제 해기사 교육 수준과 비교 했을 때 어느 정도의 해사영어 이해 및 문장 구성 능력을 갖추었는지 평가하였다. 대체적으로 LLM 모델들은 높은 정답률을 보였으나, 표 준화된 문구를 정확하게 활용하거나 관용적으로 사용되는 해사영어 표현을 이해하고 적용하는 데 한계점이 있음을 확인하였다. 본 연구 는 해기교육기관 및 실무 현장에서 상용 LLM 모델의 해사영어 활용 가능성을 평가하는 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 향 후 보다 정교한 모델을 대상으로 추가연구가 필요하다.

Given the hazards posed by black ice, it is crucial to investigate the conditions that contribute to its formation. Two ensemble machinelearning algorithms, Random Forest (RF) and Extreme Gradient Boosting (XGBoost), were employed to forecast the occurrence of black ice using atmospheric data. Additionally, explainable artificial intelligence techniques, including Feature Importance (FI) and partial dependence Plot (PDP), were utilized to identify atmospheric conditions that significantly increase the likelihood of black ice formation. The machinelearning algorithms achieved a forecasting accuracy of 90%, demonstrating reliable performance. FI analysis revealed distinct key predictors between the algorithms: relative humidity was the most critical for RF, whereas wind speed was paramount for XGBoost. The PDP analysis identified the specific atmospheric conditions under which black ice was likely to form. This study provides detailed insights into the atmospheric precursors of frost/fog-induced black ice formation. These findings enable road managers to implement proactive winter road maintenance strategies, such as optimizing anti-icing patrol routes and displaying warnings on various message signs, thereby enhancing road safety.