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.

Approximately 40,000 elevators are installed every year in Korea, and they are used as a convenient means of transportation in daily life. However, the continuous increase in elevators has a social problem of increased safety accidents behind the functional aspect of convenience. There is an emerging need to induce preemptive and active elevator safety management by elevator management entities by strengthening the management of poorly managed elevators. Therefore, this study examines domestic research cases related to the evaluation items of the elevator safety quality rating system conducted in previous studies, and develops a statistical model that can examine the effect of elevator maintenance quality as a result of the safety management of the elevator management entity. We review two types: odds ratio analysis and logistic regression analysis models.

In this study, we analyzed how the revenue water ratio(RWR) is affected by changes in conditions of the water supply area, such as the ratio of aging pipes, maintenance conditions, and revenue water. As a result of analyzing the impact of pipe aging and maintenance conditions on the RWR, it was confirmed that the RWR could be decreased if the pipe replacement project to improve the aging pipe ratio was not carried out and proper maintenance costs were not secured. It was also confirmed that an increase in the revenue water could be operated to facilitate the achievement of the project’s target RWR. In contrast, a decrease in the revenue water due to a population reduction could affect the failure of the target RWR. In addition to analyzing the causes of variation in the RWR, the calculation of estimated project costs was considered by using leakage reduction instead of RWR from recent RWR improvement project cost data. From this analysis, it was reviewed whether the project costs planned to achieve the target RWR of the RWR improvement project in A city were appropriate. In conclusion, the RWR could be affected by variations in the ratio of aging pipes, maintenance conditions, and revenue water, and it was reasonable to consider not only the construction input but also the input related to RWR improvement, such as leakage reduction, when calculating the project cost.

Numerous factors contribute to the deterioration of reinforced concrete structures. Elevated temperatures significantly alter the composition of the concrete ingredients, consequently diminishing the concrete's strength properties. With the escalation of global CO2 levels, the carbonation of concrete structures has emerged as a critical challenge, substantially affecting concrete durability research. Assessing and predicting concrete degradation due to thermal effects and carbonation are crucial yet intricate tasks. To address this, multiple prediction models for concrete carbonation and compressive strength under thermal impact have been developed. This study employs seven machine learning algorithms—specifically, multiple linear regression, decision trees, random forest, support vector machines, k-nearest neighbors, artificial neural networks, and extreme gradient boosting algorithms—to formulate predictive models for concrete carbonation and thermal impact. Two distinct datasets, derived from reported experimental studies, were utilized for training these predictive models. Performance evaluation relied on 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 analytical outcomes demonstrate that neural networks and extreme gradient boosting algorithms outshine the remaining five machine learning approaches, showcasing outstanding predictive performance for concrete carbonation and thermal effect modeling.

This study aimed to assess and determine the optimal model for predicting the full bloom date of ‘Fuji’ apples across South Korea. We evaluated the performance of four distinct models: the Development Rate Model (DVR)1, DVR2, the Chill Days (CD) model, and a sequentially integrated approach that combined the Dynamic model (DM) and the Growing Degree Hours (GDH) model. The full bloom dates and air temperatures were collected over a three-year period from six orchards located in the major apple production regions of South Korea: Pocheon, Hwaseong, Geochang, Cheongsong, Gunwi, and Chungju. Among these models, the one that combined DM for calculating chilling accumulation and the GDH model for estimating heat accumulation in sequence demonstrated the most accurate predictive performance, in contrast to the CD model that exhibited the lowest predictive precision. Furthermore, the DVR1 model exhibited an underestimation error at orchard located in Hwaseong. It projected a faster progression of the full bloom dates than the actual observations. This area is characterized by minimal diurnal temperature ranges, where the daily minimum temperature is high and the daily maximum temperature is relatively low. Therefore, to achieve a comprehensive prediction of the blooming date of ‘Fuji’ apples across South Korea, it is recommended to integrate a DM model for calculating the necessary chilling accumulation to break dormancy with a GDH model for estimating the requisite heat accumulation for flowering after dormancy release. This results in a combined DM+GDH model recognized as the most effective approach. However, further data collection and evaluation from different regions are needed to further refine its accuracy and applicability.

최근 지구 온난화의 영향으로 태풍의 파괴력이 증가함에 따라 부유식 해상풍력발전기의 막대한 유실과 붕괴에 대한 우려가 깊어지고 있다. 부유식 해상풍력발전기의 안전한 운영을 위해 새로운 형태의 탈착형 계류 시스템 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서 고 려한 새로운 반잠수식 계류 풀리는 기존의 탈착형 계류 장치에 비해 계류 라인으로 부유식 해상풍력 터빈을 보다 쉽게 탈부착할 수 있도 록 고안되었다. 8MW급 부유식 해상풍력발전기에 적용 가능한 반잠수식 계류 풀리의 초기 설계에 대한 구조적 안전성을 검토하기 위해 3D 프린터를 이용하여 축소구조모형을 제작하고, 이 모형에 대한 구조시험을 수행하였다. 축소 모형의 구조시험을 위해 3D 프린팅에 사 용된 ABS 소재의 인장 시편을 제작하고 인장시험을 수행하여 소재의 물성을 평가하였다. 인장시험에서 얻은 재료 특성과 축소모형 구조 시험과 동일한 하중 및 경계 조건을 적용하여 반잠수식 계류 풀리의 유한요소해석을 수행하였다. 유한요소해석을 통해 반잠수식 계류 풀 리의 구조적 취약 부분을 검토하였다. 반잠수식 계류 풀리의 주요 하중조건을 고려하여 구조모형시험을 수행하였으며, 재료의 최대인장 응력 이상이 발생하는 위치에 대해 유한요소해석과 시험 결과를 비교하였다. 유한요소해석과 모형시험의 결과로부터 작동조건에서는 Body와 Wheel의 연결부 구조가 취약한 것으로 파악되었고, 계류조건에서는 Body와 Chain stopper의 연결부 구조가 취약한 것으로 검토되었 다. 축소모형 구조시험에서 나타난 SMP의 구조 취약부는 구조해석의 결과와 일치하는 것으로 나타났다. 연구 결과를 통해 반잠수식 계류 풀리의 초기 설계에 대한 구조적 안전성을 실험적으로 검증할 수 있었다. 또한, 본 연구 결과는 상세설계 단계에서 반잠수식 계류 풀리의 구조 강도를 향상시키는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 K연구원의 상향식 R&D과제기획 차원의 신규 연구기획과제 선정 평가를 위한 평가도구 개발에 목적을 두고 진행하였다. 이를 위해 CIPP모형과 연구기획평가를 위한 선정평가 및 평가지표에 관한 선행연구를 중심으로 R&D과제기획 선정평가 항목과 문항을 개발 한 후, 2회에 걸친 델파이 조사를 실시하였다. 개발된 평가도구는 13명의 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하여 내용타당도, 합의도 및 수렴도를 검증하였다. 최종 선정된 R&D과제기획 선정평가 도구는 8개 항목에 총 21개 문항으로, 상황평가 5 문항, 투입평가 2문항, 과정평가 8문항, 산출평가 6문항으로 구성되었다. 개발된 평가 도구는 상향식 기획 과정상의 문제점을 해소하고 연구자들의 기획역량을 제고하는 데 기여할 것이다. 또한, 선정 평가 시 평가에 대한 일관성과 효율성 제고에 기여할 것이다.

Online communities are identified as people gathering online and communicating through the internet to share ideas, objectives, goals, without any geographical boundary. The growth of user-generated content created in online communities has transformed the way consumers search for and share information, particularly in the hospitality industry. Particularly, in the restaurant and food sectors due to the intangible nature of hospitality services, online reviews play an important role on consumer decisions. Furthermore, online reviews on restaurants are not only informational but also, they impact consumers’ choices regarding restaurants. Consequently, the nature of such user-generated content that is produced at a high speed and is diverse and rich should be treated and understood. This study proposes the first tailored BERTopic model together with sentiment analysis based on pre-trained BERT model that takes advantage of its novel sentence embedding for creating interpretable topics into the analysis of restaurant online reviews to determine how the customers elaborate their criteria in the context of certain experiences. An exploratory analysis is presented involving a large-scale review data set of 261,531 restaurant online reviews from 4 different countries retrieved from the eWOM community thefork.com. A broad list of the topics discussed by customers post-dining in restaurants is built. Insights into the behavior, experience, and satisfaction of the customers across the different restaurants are discovered. This approach and findings are encouraging hospitality managers in understanding customers’ perception, through which applicable marketing can be developed to attract and retain potential customers.

본 연구는 Fuzzy-Delphi법과 DEMATEL-ANP법으로 경관평가 모형을 구축한 뒤 하북성 형태시 소재 칠리하(七裏河)를 사례로 실증 분석한 결과이다. Delphi법에 따른 1차 설문지를 이용하여 최초 54개 지표를 40개 지표로 줄인 후 전문가 Fuzzy-Delphi법에 따른 2차 설문지 및 데이터 처리 결과 모든 평가 지표는 수렴기준에 도달하였다. 평가지표 중간값이 임계값보다 낮은 지표를 삭제한 뒤 최종적으로 22개 지표를 중심으로 도시 하천 호안지역 경관 평가체계를 구성하였다. 도출된 모델은 치수, 친수, 이수, 보수 등 4개 방면의 기능분류이며, 다시 기능적 측면, 안전성 측면, 경관적 측면, 생태적 측면, 사 회경제적 측면 등 5가지 기준으로 유형화되었다. 평가지표 중 영향력이 큰 상위 5개 요인은 수역경관 (C11), 건설투자(C19), 식물피복률(C16), 호안의 친수성(C10), 시각적 조화(C9) 순이었다. 그러나 인문 경관의 다양성(C12)요인의 가중치가 최하위임을 볼 때 도시 하천의 호안경관과 인문경관은 거의 배 제된 상태이며, 자연경관과 수역경관의 상호작용에 더 많은 관심을 기울이고 있음이 확인되었다. 한편 도시 경관평가 체계에서 5개 준칙층의 순서는 경관 미학성> 생태성 > 사회경제성 > 기능성 > 안 전성 순으로 나타났는데 이는 도시 내 수로의 호안 지역 경관의 전체적인 경관 감지와 흡인력을 반영 한 결과로 평가되었다. 칠리하 호안구역의 종합적 경관 평가치는 70.93점으로 만족스러운 수준이지 만 익수사고에 대비한 구조시설(C6) 인문경관의 다양성(C12) 그리고 역사문화 풍습의 구현(C22) 항 목에 있어서는 시급한 개선이 필요한 것으로 밝혀졌다.

In the automobile manufacturing industry, lightweight design is one of the essential challenges to be solved fundamentally. The vehicle wheels are classified as safety related components as the main substructure of the vehicle. In this study, we illustrate a technique for selecting the appropriate number of spokes. Based on the basic model of the selected number of spokes, we propose a method to maintain stiffness and design lightweight using topology optimization software. Based on the basic model of the selected number of spokes, it was redesigned to be lightweight while maintaining stiffness by utilizing topology optimization software. By comparing and reviewing the structural analysis results of the basic model and the redesigned model, a design technique that can maintain structural safety and reduce wheel mass was proposed.

본 연구는 생후 12개월령의 염소를 사용하여 앞다리, 뒷 다리, 등심 및 갈비 부위로 분할하여 in vitro 소화실험을 통해 부위별 단백질 가수분해도 및 아미노산 조성을 조사 하였다. 이 때, 소고기 및 돼지고기의 분할육을 이용하여 염소고기와 비교, 분석하였다. 염소고기 분할육 중 뒷다리 (8.32%) 및 갈비(8.32%)가 가장 높게 단백질 가수분해도가 나타났으며, 염소고기의 갈비 부위는 갈비 분할육 중 가장 높은 단백질 가수분해율을 보였던 돼지고기(8.57%)와 유의 차가 없었다 (P>0.05). In vitro 소화 전에는 염소고기 분할 육 중 등심에서 글리신(11.03%)이, 앞다리에서 글루타민 (53.44%)이 다른 고기 종류 및 분할육들에 비해 유의적으 로 높은 비율로 포함된 것이 확인되었다(P<0.05). In vitro 소화 후에는 염소고기 갈비 부위에서 라이신(17.54%)이 가 장 높은 비율로 포함된 것으로 확인되었으며, 소 갈비 부 위보다 유의적으로 높았다(P<0.05). 본 연구는 염소고기 분 할육의 단백질 가수분해도 및 아미노산 조성을 제공하며 단백질 소화양상 및 생체 이용률을 평가하기 위한 기초 자 료로써 활용되어질 수 있을 것으로 사료된다.

As the environmental impacts of fossil fuel energy sources increase, the South Korean government has tried to change non-environmental- friendly enery sources to environmental-friendly energy sources in order to mitigate environmental effects, which lead to global warming and air pollution. With both a limited budget and limited time, it is essential to accurately evaluate the economic and environmental effects of renewable energy projects for the efficient and effective operation of renewable energy plants. Although the traditional economic evaluation methods are not ideal for evaluating the economic impacts of renewable energy projects, they can still be used for this purpose. Renewable energy projects involve many risks due to various uncertainties. For this reason, this study utilizes a real option method, the Geske compound model, to evaluate the renewable energy projects on Jeju Island in terms of economic and environmental values. This study has developed an economic evaluation model based on the Geske compound model to investigate the influences of flexibility and uncertainty factors on the evaluation process. This study further conducts a sensitivity analysis to examine how two uncertainty factors (namely, investment cost and wind energy production) influence the economic and environmental value of renewable energy projects.

Radiation dose rates for spent fuel storage casks and storage facilities of them are typically calculated using Monte Carlo calculation codes. In particular, Monte Carlo computer code has the advantage of being able to analyze radiation transport very similar to the actual situation and accurately simulate complex structures. However, to evaluate the radiation dose rate for models such as ISFSI (Independent Spent Fuel Storage Installation) with a lot of spent fuel storage casks using Monte Carlo computational techniques has a disadvantage that it takes considerable computational time. This is because the radiation dose rate from the cask located at the outermost part of the storage facility to hundreds of meters must be calculated. In addition, if a building is considered in addition to many storage casks, more analysis time is required. Therefore, it is necessary to improve the efficiency of the computational techniques in order to evaluate the radiation dose rate for the ISFSI using Monte Carlo computational codes. The radiation dose rate evaluation of storage facilities using evaluation techniques for improving calculation efficiency is performed in the following steps. (1) simplified change in detailed analysis model for single storage cask, (2) create source term for the outermost side and top surface of the storage cask, (3) full modeling for storage facilities using casks with surface sources, (4) evaluation of radiation dose rate by distance corresponding to the dose rate limit. Using this calculation method, the dose rate according to the distance was evaluated by assuming that the concrete storage cask (KORAD21C) and the horizontal storage module (NUHOMS-HSM) were stored in the storage facility. As a result of calculation, the distance to boundary of the radiation control area and restricted area of the storage facility is respectively 75 m / 530 m (KORAD21C case), and 20 m / 350 m (NUHOMS-HSM case).

For the spent fuel modeling, the plastic model of the cladding used in FRAPCON uses the σ􀷥 = K􀟝̃􀯡 􁉂 􀰌􁈶 􀬵􀬴􀰷􀰯􁉃 􀯠 format. Strength coefficient (K), strain hardening exponent (n), strain rate sensitivity constant (m) are derived as the function of temperature. The coefficient m related to the strain rate shows dependence on the strain rate only in the α-β phase transition section, 1,172.5~1,255 K. But this is the analysis range of the FRAPTRAN code, which is an accident condition nuclear fuel behavior evaluation code. It does not apply to evaluate spent fuel. This coefficient in FRAPCON is used as a constant value (0.015) below 750 K (476.85°C), and at a temperature above 750 K, it is assumed that it is linearly proportional to the temperature without considering the strain rate dependence, also. In order to confirm the effect of strain rate, multiple test data performed under various conditions are required. However, since the strain rate dependence is not critical and test specimen limitation in the case of spent fuel, it is needed to replace with a new plastic model that does not include the strain rate term. In the new plastic model, the basic form of the Ramberg-Osgood equation (RO equation) is the same as ε􀷤 = 􀰙􀷥 􀮾 + 􀜭􀯥 􁉀􀰙􀷥 􀮾􁉁 􀯡􀳝. If the new variable α is defined as α = 􀜭􀯥􁈺􀟪􀯢/􀜧􁈻􀯡􀳝􀬿􀬵, this equation can be transformed into ε􀷤 = 􀰙􀷥 􀮾 + 􀟙 􀰙􀷥 􀮾 􁉀 􀰙􀷥 􀰙􀰬 􁉁 􀯡􀳝􀬿􀬵 . The procedure for expressing the stress-strain curve of the cladding with the RO equation is as follows. First, convert the engineering stress-strain into true stress-strain. Second, using a data analysis program such as EXCEL or ORIGIN, obtain the slope of the linear trend-line on the linear part and use it as the elastic modulus. Third, using the 0.2% offset method, find the yield point and the yield stress. Finally, using the solver function of EXCEL, find the optimal values of α and 􀝊􀯥 that minimize the sum of errors. The applicability of the suggested RO equation was evaluated using the results of the Zircaloy-4 plate room temperature tensile test performed by the KAERI and the Zircaloy cladding uniaxial tensile test results presented in the PNNL report. Through this, the RO equation was able to express the tensile test results within the uncertainty range of ±0.005. In this paper, the RO equation is suggested as a new plastic model with limited test data due to the test specimen limitation of spent fuel and its applicability is confirmed.

해양사고의 감소를 위하여 국제해사기구(IMO) 체약국 정부에서 IMO 협약 및 규정에 대한 이행은 필수적이다. IMO 협약이행코 드(III Code)에서는 각 주관청에게 협약이행을 주기적으로 점검 및 평가하여 개선하는 체계를 갖추도록 요구하고 있으며 성과지표를 평가방 법에 포함하도록 요구하고 있음에 따라 회원국은 자국의 협약이행 평가를 위한 성과지표를 개발할 필요가 있다. 이에, 본 논문의 목적은 주관청의 협약이행 수준을 계량화하여 평가할 수 있도록 대표적인 평가측정 기법인 균형성과표(BSC) 및 핵심성과지표(KPI)를 활용한 평가 모델을 개발하여 제시하는 것이다. 논문의 결과로서, III Code 요건에 BSC 개념을 적용한 III-BSC 관점에서 수립된 비전의 달성을 위해 반드 시 확보해야 하는 핵심성공요인(CSF)을 도출하고, 도출된 CSF를 측정할 수 있도록 평가영역별 후보 KPI를 개발하여 4계층의 초기 연구모형 을 설계하였으며, SMART 기법을 활용한 조사설계를 통해 KPI의 타당성을 검증하여 연구모형을 완성하였다. 또한, 개발한 연구모형을 기반 으로 AHP 분석을 통해 각 계층별 요소의 가중치를 도출하여 BSC 기반 IMO 협약이행에 대한 평가모델을 개발하여 제시하였다. 개발된 평 가모델이 정량적으로 IMO 협약이행 수준을 파악하는 도구로 활용될 수 있으며, 이를 통해 IMO 회원국들의 협약이행 수준 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구는 영국기상청에서 개발된 지역기후모델 Hadley Centre Global Environmental Model version 3 regional climate model (HadGEM3-RA)로부터 모의된 동아시아 지역의 기온과 강수 결과를 평가하였다. HadGEM3-RA 는 Coordinated Regional climate Downscaling Experiment-East Asia (CORDEX-EA) Phase II 영역에서 15년 (2000- 2014년) 모의되었다. 동아시아 여름 몬순에 의한 HadGEM3-RA 강수대 분포는 Asian Precipitation Highly ResolvedObservational Data Integration Towards Evaluation of water resources (APHRODITE) 자료와 잘 일치한다. 그러나, 동 남아시아 강수는 과대 모의하며 남한에서는 과소 모의한다. 특히 모의된 여름철 강수량과 APHRODITE 강수량은 남한 지역에서 가장 낮은 상관 계수와 가장 큰 오차크기(RMSE)를 보인다. 동아시아 기온 예측은 과소 모의하며 겨울철 오 차가 가장 크다. 남한 기온 예측은 봄 동안 가장 큰 과소 모의 오차를 나타냈다. 국지적 예측성을 평가하기 위하여 서 울기상관측소 ASOS 자료와 비교한 기온과 강수의 시계열은 여름철 강수와 겨울철 기온이 과소 모의하는 공간 평균된 검증 결과와 유사하였다. 특히 여름철 강수량 증가시 과소 모의 오차가 증가하였다. 겨울철 기온은 저온에서는 과소 모 의하나 고온은 과대 모의하는 경향이 나타났다. 극한기후지수 비교 결과는 폭염은 과대 모의하여, 집중호우는 과소 모 의하는 오차가 나타났다. 수평해상도25km로 모의된 HadGEM3-RA는 중규모 대류계와 지형성 강수 예측에서 한계를 보였다. 본 연구는 지역기후모델 예측성 개선을 위한 초기 자료 개선, 해상도 향상, 물리 과정의 개선이 필요함을 지시 한다.