정화조(Septic tank) 시스템에서의 슬러지 지속적 축적은 처리 효율 저하와 유지관리 비용 증가를 초래한다. 그러나 기존 활성슬러지 모델(activated sludge models, ASM)은 세균의 영양단계에 초점을 두고 있어, 상위 포식자에 의해 유도되는 슬러지 저감 메커니즘을 정량적으로 설명하는 데 한계가 있다. 본 연구는 ASM3의 저장–성장 틀을 기반으로, 윤충(rotifer biomass, )과 섬모충(ciliate biomass, XC)의 생태역학을 통합한 확장 모델을 제안한다. 이를 위해 세균 군집을 일반 박테리아와 필라멘트성 박테리아로 구분하고, 이를 선택적으로 섭식하는 포식자를 도입하여 총 16개의 상태변수와 13개의 공정으로 구성하였다. 포식 과정에서는 기근 조건에서의 호흡 및 유지대사 등, 내부 저장물질(XSTO)에 의해 매개되는 동적 과정을 수리적으로 구조화하였다. 총부유물질(XSS)의 질량수지식을 전개⋅분석한 결과, 기존의 내생호흡 경로 외에도 포식 단계에서 발생하는 추가적인 탄소 무기화가 슬러지 저감의 핵심 메커니즘임을 이론적으로 도출하였다. 특히 윤충의 필라멘트성 박테리아 섭식은 슬러지 벌킹 완화 가능성을 시사한다. 본 연구는 포식–피식 상호작용을 반영하여 슬러지 생성 및 감량 메커니즘을 재해석할 수 있는 이론적 틀을 제시한다. 제안된 모델의 반응식 및 계수의 예측 정확성은 향후 파일럿 규모 실험과 장기 운전 데이터를 통해 단계적으로 검증할 예정이며, 이를 통해 다양한 운전 조건과 포식자 군집 변화에 따른 슬러지 제거수율 변동을 예측하고, 저에너지⋅저슬러지 운전 전략 수립을 위한 기반을 제공하고자 한다.

국내 조직은 오랫동안 문화적·제도적 기반이 충분히 마련되지 않은 상태에서 외국의 인적자원 평가제 도를 무비판적으로 도입해 혼란을 겪어 왔다. 직무연구의 부재 속에서 직무분석을 전제로 한 평가방식을 적용하거나, 경쟁적 환경에도 불구하고 보수적·속인적 특성을 중심으로 한 평가를 지속한 사례가 대표적 이다. 특히 외환위기 이후 성과주의가 본격 도입되면서 연공중심의 기존 평가체계는 급격한 변화를 맞이 했고, 연봉제·인센티브제 등 새로운 보상체계의 확대는 팀워크 저하와 인간관계 훼손 등 부작용도 함께 초래하였다. 이러한 성과주의 체계가 조직 내에 안정적으로 정착하기 위해서는 무엇보다 평가시스템의 공정성·합리성·신뢰성 확보가 필수적이다. 본 연구는 (B)시설관리공단(FMA: Facilities Management Authority)의 인적자원 평가체계 운영 실태를 분석하고, 인사평가·내부평가·다면평가 각 영역에서 나타나 는 구조적 문제를 검토하여 개선방안을 제시하는 데 연구의 주안점을 두었다. 이론적 고찰과 실태분석 결과를 통합하여 인적자원평가의 타당성을 제고할 수 있는 대안을 도출하고, 조직 특성과 직무환경을 반 영한 전략적 인적자원 평가체계 구축을 위한 정책적 시사점을 제안하였다.

Piloti-type buildings are widely constructed in urban areas of South Korea. Due to stiffness irregularities, piloti-type buildings are vulnerable to lateral loads such as earthquakes. Although seismic retrofitting is necessary for piloti-type buildings, many of these structures are privately owned, and the extensive number of buildings creates significant challenges in terms of cost and time for regional seismic performance evaluation. This study proposes a methodology for determining the seismic performance of multiple piloti-type buildings within a region by utilizing structural parameters. Information on piloti-type buildings is classified into public building data and exterior building data, which are integrated to define structural parameters for estimating the first natural period of the buildings. Linear regression analysis was performed to develop a regression equation correlating structural parameters with the natural period. Additionally, the natural period and structural parameters are used to perform another linear regression analysis to estimate the yield and ultimate points of the capacity curve. The capacity curves derived from the regression equations facilitate seismic performance evaluation based on structural parameters.

Rapidly changing environmental factors due to climate change are increasing the uncertainty of crop growth, and the importance of crop yield prediction for food security is becoming increasingly evident in Republic of Korea. Traditionally, crop yield prediction models have been developed by using statistical techniques such as regression models and correlation analysis. However, as machine learning technique develops, it is able to predict the crop yield more accurate than the statistical techniques. This study aims at proposing the onion yield prediction framework to accurately predict the onion yield by using various environmental factor data. Temperature, humidity, precipitation, solar radiation, and wind speed are considered as climate factors and irrigation water and nitrogen application rate are considered as soil factors. To improve the performance of the prediction model, ensemble learning technique is applied to the proposed framework. The coefficient of determination of the proposed stacked ensemble framework is 0.96, which is a 24.68% improvement over the coefficient of determination of 0.77 of the existing single machine learning model. This framework can be applied to the particular farmland so that each farm can get their customized prediction model, which is visualized by the web system.

본 연구에서는 C# 프로그래밍 언어를 기반으로 하여 E-NET 네트워크 프레임워크를 개발하였 다. E-NET은 기존 네트워크 프레임워크의 복잡한 코드 구성을 단순화하고, 직관적인 클래스 이름을 제공하여 접근성을 개선하였다. 또한, 낮은 수준에서 구현되어 개발자들이 시스템 설정 을 더 쉽게 변경할 수 있도록 설계되었다. Unity 상용 게임 엔진을 활용하여 채팅 프로그램을 개발함으로써 E-NET의 효율성을 확인하였다. 이 연구는 E-NET이 온라인 게임 개발 및 기타 네트워크 응용 프로그램에 있어 간편하고 효과적인 솔루션임을 입증하며, 추가적인 사용자 경 험을 통해 그 효용성을 검증할 예정이다.

다중 운집 사고는 주로 도시 내 밀집된 공간에서 발생하며, 보행자의 자유로운 이동이 제한될 때 더욱 위험하다. 이러한 상황에서 군중의 물리적 압력이 더해지면 대형 참사로 이어질 수 있어 예방과 신속한 대응이 필수적이다. 사고 발생 가능성을 최소화하기 위해 서는 실시간으로 군중 밀도를 모니터링하고, 위험 상황을 사전에 경고할 수 있는 예측 시스템 구축이 필요하다. 그러나 현재 사용되는 CCTV 기반 모니터링 시스템은 특정 구역에 국한되며, 설치 및 유지 비용이 높아 광범위한 모니터링에는 한계가 있다. 이에 본 연구 에서는 Cell Transmission Model(CTM)을 기반으로 한 양방향 보행 시뮬레이션 프레임워크를 개발하고, 이를 모바일 통신 데이터로 검증하였다. 연구 과정에서는 먼저 1)단방향 보행 CTM을 구축하고, 2)이를 양방향 보행 CTM으로 확장하여 경계 셀을 재설정하고 유 입량을 조정하는 방식으로 진행했다. 또한, 다중 운집 사고를 구현하기 위해 체류 개념을 추가했다. 검증 단계는 1)대상지 선정, 2)보행 네트워크 구축, 3)시뮬레이션 적용, 4)모바일 통신 데이터와의 비교 검증 순으로 이루어졌다. 대상지는 이태원 참사가 발생했던 이태원 역 부근으로, 20×20m 셀 단위로 보행 네트워크를 구축했다. 시뮬레이션 결과, 모바일 통신 데이터와의 높은 유사도를 보였다. 본 연구 에서 개발한 시뮬레이션은 대규모 행사나 혼잡한 보행 환경에서 군중 밀집을 예측하고, 사고 가능성을 조기에 경고하는 데 활용될 수 있다. 특히, 대형 이벤트나 도시 재난 관리에서 실시간 대응 시스템의 기초 자료로 사용할 수 있다.

In this study, we focus on the improvement of data quality transmitted from a weather buoy that guides a route of ships. The buoy has an Internet-of-Thing (IoT) including sensors to collect meteorological data and the buoy’s status, and it also has a wireless communication device to send them to the central database in a ground control center and ships nearby. The time interval of data collected by the sensor is irregular, and fault data is often detected. Therefore, this study provides a framework to improve data quality using machine learning models. The normal data pattern is trained by machine learning models, and the trained models detect the fault data from the collected data set of the sensor and adjust them. For determining fault data, interquartile range (IQR) removes the value outside the outlier, and an NGBoost algorithm removes the data above the upper bound and below the lower bound. The removed data is interpolated using NGBoost or long-short term memory (LSTM) algorithm. The performance of the suggested process is evaluated by actual weather buoy data from Korea to improve the quality of ‘AIR_TEMPERATURE’ data by using other data from the same buoy. The performance of our proposed framework has been validated through computational experiments based on real-world data, confirming its suitability for practical applications in real- world scenarios.

PURPOSES : An automated driving guidance framework was developed for automated vehicles based on cooperation between infrastructure and automated vehicles. The proposed automated driving guidance framework is assumed to function only when an automated vehicle encounters situations in which it cannot safely pass through without cooperation with the infrastructure. METHODS : A four-step concept of automated driving guidance levels was employed, and the decision criteria, such as moving object, event, and externality, were defined as the criteria for determining the automated driving guidance level. The judgment criteria of each stage and procedure for determining the autonomous driving guidance level were determined based on successive judgments, and the proposed automated driving guidance framework was designed based on an expert survey. The survey was aimed at experts with experience related to automated driving system research or technology development. RESULTS : The resulting framework shows the steps and criteria for determining whether automated driving guidance is required under a specific situation and what the guidance should be. CONCLUSIONS : The proposed automated driving guidance framework is designed to function only when an automated vehicle encounters situations in which it cannot safely pass through without cooperation with the infrastructure.

이 연구의 목적은 공공기관이 스마트시티 사업을 수행함에 있어 어느 정도의 수준과 역량을 보유하고 있는지 판단하기 위한 수준진단 프레임워크를 수립하는 것이다. 이러한 연구목적 달성을 위해 기존의 지자체 GIS수준평가 방법과 국토부의 스마트시 티 인증체계 기준, 미래사회의 변화 모습 등 다양한 요소를 검토하여 최종적으로는 스마트시티 인프라역량, 기술 및 데이터 보유역 량, 연계통합역량, 미래의 스마트시티 정책수용역량 등 4개의 분야의 총 50개 세부 항목을 도출하고, 이를 계량화시킬 수 있는 틀을 마련하였다. 이 프레임워크를 공공기관 A, B, C에 적용한 결과를 상호비교하였다. 본 연구에서 제시한 스마트시티 사업수행 수준진단 틀은 각 기관에서 시간이 흐른 후에 역량 변화에 활용될 수도 있고, 각 기관의 특성에 맞게 일부 세부항목을 변경하여 활용될 수 있을 것이며, 각 기관이 스마트시티 분야의 활동계획과 전략을 수립하기 위해, SWOT 분석 대신 활용할 수 있을 것이다

The proportions of both the fishery industry and the gross regional domestic product in the national economy are gradually decreasing. If high value-added processed fishery products suitable for regional characteristics are developed, these proportions can be improved. In pursuit of this, it is first necessary to discover processed fishery products specialized in each region and then establish a development framework for them. In this study, location coefficient was used to find processed fishery products specialized in each region. Then, dynamic shift-share analysis was used to establish a development framework which consisted of four development types of processed fishery products. Based on the magnitudes of the industrial mix effect and the regional shift effect, the supporting strategy directions were proposed for four development types of processed fishery products. The supporting strategy directions were all focused on revitalizing the local economy.