The purpose of this study is to develop and implement a customized AI-based speaking diagnosis, learning, and assessment system, SpeakMaster, in order to overcome the lack of systematic evaluation and practice opportunities in school English speaking class. This system integrates automated speaking scoring to provide students with feedback on their speaking abilities across pronunciation, conversation, and presentation. This study adopts a design-based research methodology, demonstrating the development and implementation process. 1,451 students and eight teachers in elementary, middle, and high schools participated in the experiment. Data were collected through learning logs, teacher journals, interviews, and post-surveys. The findings indicate that the system design is appropriate for English class, promoting students’ flow in engaging speaking practice. Students showed motivation and satisfaction while teachers found the system valuable for monitoring student progress and facilitating speaking assessments. Despite the challenges of improving chatbot performance and enhancing scoring reliability, the results suggest that SpeakMaster shows potential to enhance English speaking education.

본 연구에서는 TMD 설계 방법에 따른 배관의 지진응답 감소효과를 분석하였다. 구체적으로, 실제 원전 배관에 대한 진동대 시험 결과를 바탕으로 수치 배관 모델을 수립하고 검증하였다. 검증된 배관 모델을 바탕으로 TMD 설치 위치를 결정하고, 여러 가지 방법을 사용하여 TMD 설계값을 도출하였다. 더불어, 본 연구에서는 기존 설계식들을 기하평균한 값을 TMD 설계값으로 활용하였다. 최종적으로, 기존 배관을 기반으로 설계된 TMD가 지진의 무작위성과 지진 및 대상물질의 불확실성 아래에서도 효용성을 검증하였다. 또한, 연구에서 제안한 기하평균 모델을 기반으로 설계된 TMD의 작동성을 확인하였다. 결과적으로, TMD 설계 공식 및 방법에 따른 성능 차이를 비교한 결과, 기하평균 모델의 경우, 기존 설계식들의 특징을 포괄하는 양상이 보였다. 이러한 기하평균 모델은 추후 반복 적인 수치해석을 수행할 때 초기값으로 사용될 수 있을 것으로 보인다. 더불어, 이러한 분석 결과는 향후 원전 배관 계통의 TMD 설계 를 통해 내진 성능을 개선하는 데 유용한 자료로 활용될 것으로 기대된다.

목적 : 본 연구는 착용자의 몰입감과 편의성을 고려한 소형·고성능 Head-Mounted Display (HMD) 광학계를 구현하기 위해, 프리즘 기반의 비구면 광학계를 설계하고 그 성능을 분석하였다. 방법 : Code V 소프트웨어를 이용해 광학계를 설계하였으며, 설계 목표는 대각선 시야각 40°, 전체 시스템 두 께 약 11 mm, 조리개 크기 4 mm, ERF 15 mm 조건 하에서 0.01 mm 이하의 RMS 스팟 크기와 50 cycles/mm 에서 0.4 이상의 MTF 값을 확보하는 것이다. 총 10개 면으로 구성된 시스템은 3개의 프리즘과 1개의 디스플레이 로 이루어졌으며, 프리즘은 9개의 광학 면을 형성하고, 10번 면은 디스플레이 면이다. 5개의 비구면 면을 적용하였 으며, 비축 구조와 광로 접힘 기법을 통해 소형화와 고해상도를 동시에 달성하도록 구성되었다. 결과 : 최종 설계된 광학계는 중심부 스팟 크기 0.005 mm, 전체 평균 0.01 mm 이하로 유지되었으며, 50 cycles/mm 기준 MTF는 0.4를 달성하여 고주파 성능이 우수함을 입증하였다. 왜곡률은 최대 +2.8%로 확인되어 기존 연구 대비 향상된 왜곡 특성을 보였다. 광학 성능은 중심부뿐만 아니라 주변 시야에서도 안정적으로 유지되었 으며, 전체 시스템 두께는 11 mm로 소형화가 가능함을 입증하였다. 결론 : 본 연구는 프리즘과 비구면 요소만을 활용해 구조적 단순화와 광학적 고해상도를 동시에 달성한 사례로, 향후 웨어러블 디스플레이 및 초소형 AR 용 HMD 개발에 적용 가능한 경량화 설계 전략으로 활용될 수 있다.

To proceed an efficient acquisition program, a variety of factors such as acquirement of excellent weapon system, research and development of defense technology for independent national defense and efficient obtainments are needed to be considered. But present evaluation system of weapon is not enough to include them all. Therefore this study aims to design weapon evaluation system to overcome the cognitive error of decision makers and to cope with the complexity and uncertainty in national acquisition field. To accomplish the goal, the researchers derive 4 factors (compatibility of hierarchy, extensibility, compromise between cost and non-cost factors and aggregation of evaluation criteria and group) based on AHP. And the research intends to present rational weapon evaluation structure which can include national security environment to analysis and guarantee the objective setting of weights through empirical tests.

연안 및 근해를 운항하는 천수선박은 프로펠러의 잠김 깊이가 부족하여 추진 효율이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 이를 개선하기 위해 선미 하부에 Y형 또는 I형 스트럿 구조물을 설치하여 프로펠러 축을 지지하고, 프로펠러를 보다 깊이 잠기도록 설계하는 방법이 널리 적용되고 있다. 그러나 스트럿 베어링의 적용 방식과 위치는 추진축계의 유연성 및 진동 특성에 큰 영향을 미치므로, 초기 설계단계에서 적절한 축계 배치가 필수적이다. 본 연구에서는 스트럿 구조를 갖는 선박을 대상으로, 베어링의 수와 배치에 따른 추진축계 의 정렬 특성과 횡진동 거동을 분석하였다. Y형 스트럿 베어링과 선미관 베어링이 조합된 기존 축계는 높은 횡방향 유연성을 확보하였으 나, 프로펠러 블레이드 통과 주파수와 고유진동수가 근접하여 공진 위험이 존재함을 확인하였다. 이를 해결하기 위해 선미관 베어링을 제 거하고, I형 스트럿 베어링으로 대체하는 새로운 베어링 배치를 제안하였으며, 반력영향계수와 진동모드 해석을 통해 최적의 설치 위치를 도출하였다. 해석 결과, I형 스트럿 베어링을 FR.10~FR.11 구간에 배치하는 경우 정렬 안정성과 공진 회피 측면에서 가장 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구는 스트럿 베어링을 갖는 천수선박의 추진축계 설계 시, 유연성과 진동 특성을 동시에 고려한 최적 베어링 배치 가이 드라인을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

페어리드 체인 스토퍼(Fairlead Chain Stopper, FCS)는 10MW급 부유식 해상풍력 발전기에 설치하기 위해 새롭게 개발된 탈착형 계류 시스템이다. 본 연구에서는 다양한 메타모델과 입자군집최적화 알고리즘을 이용하여 FCS의 구조설계에 대한 최적설계안을 탐색하 였다. FCS의 구조설계는 선급규정 설계하중조건을 산정하여 유한요소해석을 통해 수치해석적으로 평가하였고, 수치해석모델을 최적설계 에 연계하여 적용하였다. 최적설계의 수렴 효율성을 향상시키기 위해 반응표면모델, 크리깅, 체비쇼프직교다항식, 그리고 신경망과 같은 다양한 메타모델이 사용되었다. 최적설계에서 제한조건은 설계하중조건 별 응력을 고려하였고, 주요 구조부품의 두께 치수를 이산설계변 수와 연속설계변수로 각각 적용하여 목적함수인 최소중량설계를 달성할 수 있는 최적해의 특성을 비교하였다. 최적설계 알고리즘은 이산 설계변수의 최적해 탐색이 가능한 입자군집최적화가 적용되었다. FCS의 구조설계에 대해 신경망 기반의 메타모델이 적용된 경우에 4.72% 이하의 오차율로 최적해의 결정이 가능한 것으로 확인되었다.

최근 건축 구조공학 분야에서도 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 인공지능(AI) 기술 도입이 증가하고 있지만, 한국형 구조설계 기준과 같은 지역 특화 규정을 반영하지 못하거나 잘못된 정보를 제공하는 환각 현상 등 여러 한계를 보인다. 이를 극복할 수 있는 유 망한 기술로서 검색-증강 생성(RAG)이 제시되고 있으며, 본 논문에서는 한국 건축 구조공학 도메인에 특화된 RAG 시스템인 StructCPT를 개발하여 그 성능을 평가하였다. StructCPT는 한국어 기반 구조공학 지식베이스에서 질의에 적합한 정보를 실시간으로 추출하는 도메인 특화 검색기이며, 대조학습 기반의 MAXIM(Maximum Similarity Retrieval) 임베딩 기법을 이용하여 질의와 문서 간 최대 의미적 유사도를 학습한다. 실험 결과 StructCPT는 BM25, Contriever, SPECTER와 같은 기존 범용 검색 기법들 대비 정량적 평 가 지표에서 일관되고 유의미한 성능 향상을 보여주었다. 특히 구조공학 전문 용어 처리와 복합적 질의에 대한 검색 정확도 및 재현율 에서 월등히 높은 성과를 나타냈으며, 실제 구조공학 문제 적용에서도 높은 정확도를 달성하였다. 또한 검색 속도와 메모리 사용 측면 에서도 실무 적용에 적합한 효율성을 입증하였다. 본 연구는 구조공학 분야에 특화된 최초의 RAG 시스템 개발 사례로서, 향후 도면･ 이미지 등 멀티모달 정보와 지식그래프 통합을 통한 추가 발전 방향을 제시하며, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기반 구조공학 의사결 정 지원의 기초를 마련하였다.

In this study, a compact 20X magnification optical system was designed for application not only in hospitals and research institutions but also in hair salons and personal hair diagnostic devices. The system was developed with a measurement field diameter of 0.35 mm and a total optical system length of 125 mm to ensure practical usability. Through optical system analysis, it was confirmed that the designed system achieved an MTF of over 0.4 at 20 lp/mm, and the CCD optical axis tolerance exceeded 2 mm, providing sufficient alignment stability. A review of the microscope illumination structure confirmed that coaxial illumination alone was sufficient to observe the cuticle at the central region of the hair. Furthermore, experiments using the fabricated prototype clearly demonstrated structural changes in the cuticle depending on the degree of hair damage. In future research, by acquiring a larger dataset of hair samples with varying degrees of damage and thickness, AI-based analytical techniques could be utilized to quantitatively evaluate hair damage. This system holds significant potential for practical applications in precise, high-resolution hair diagnostics across various fields.

As the E-commerce market grows, the importance of personalized recommendation systems is increasing. Existing collaborative filtering and content-based filtering methods have shown a certain level of performance, but they have limitations such as cold start, data sparseness, and lack of long-term pattern learning. In this study, we design a matching system that combines a hybrid recommendation system and hyper-personalization technology and propose an efficient recommendation system. The core of the study is to develop a recommendation model that can improve recommendation accuracy and increase user satisfaction compared to existing systems. The proposed elements are as follows. First, the hybrid-hyper-personalization matching system provides recommendation accuracy compared to existing methods. Second, we propose an optimal product matching model that reflects user context using real-time data. Third, we optimize Personalized Recommendation System using deep learning and reinforcement learning. Fourth, we present a method to objectively evaluate recommendation performance through A/B testing.

This study aims to measure the current control waveform of an injector in real time using the developed monitoring system and verify its compliance with the manufacturer’s control waveform requirements. The measured operating waveforms include a peak current phase of 20A and a hold current phase of 10A. The injector of the engine was tested at 1500 RPM and 2000 RPM under conditions of normal fuel injection, small fuel injection, and large fuel injection. In this research, a real-time monitoring system was designed, incorporating an FPGA board and RS232 communication for PC interaction. This system is capable of measuring four channels simultaneously. Furthermore, it is expected that the system could measure up to 12 cylinders concurrently with the addition of more current probes while maintaining the same system configuration. The real-time collection of output waveforms using the developed monitoring system confirmed that the injector operates correctly and meets the manufacturer’s requirements.

This study aims to optimize the SDC (Spinning Dust Collector) system in amphibious assault vehicle engines through numerical analysis of dust and moisture particle separation efficiency using CFD-DPM. Focusing on an axial cyclone structure, the research evaluates separation efficiency across various particle sizes and flow conditions. The results demonstrate that vortices generated by cyclone blades play a critical role in influencing particle trajectories and improving separation performance. Additionally, the study highlights the significant impact of engine flow conditions and housing design, emphasizing that their careful optimization enhances the system's efficiency in separating dust and water. These findings offer valuable insights into optimizing inlet and outlet flow paths and cyclone housing design, providing a solid foundation for advancing SDC system performance in high-efficiency engines.