해상 운송 시스템에 사이버 위협이 증가함에 따라, 안전한 운항을 보장하기 위한 사이버 복원력의 필요성이 부각되고 있다. 특 히, 자율운항선박과 같은 고도의 기술 융합이 요구되는 스마트선박은 기존보다 더 광범위한 사이버 공격 표면을 가지게 되어 이에 대한 리스크 관리가 필수적이다. 본 연구에서는 스마트선박의 사이버 복원력을 평가하기 위해 국제 표준인 IACS UR E26, E27, IEC 62443, NIST SP 800-160을 분석하고, 이를 통해 스마트선박의 선종과 자율화 수준에 따른 사이버 리스크 평가 및 각각의 리스크에 맞는 복원력 모델 개념을 설계하였다. 특히, 선박의 자율화 수준이 높아질수록 사이버 리스크가 커지므로 이를 반영한 맞춤형 대응 전략을 도출하고 스마트 선박의 사이버 복원력 향상을 위한 성숙도 모델을 제안했다.

The purpose of this study was to develop a more accurate model for predicting the in-situ compressive strength of concrete pavements using Internet-of-Things (IoT)-based sensors and deep-learning techniques. This study aimed to overcome the limitations of traditional methods by accounting for various environmental conditions. Comprehensive environmental and hydration data were collected using IoT sensors to capture variables such as temperature, humidity, wind speed, and curing time. Data preprocessing included the removal of outliers and selection of relevant variables. Various modeling techniques, including regression analysis, classification and regression tree (CART), and artificial neural network (ANN), were applied to predict the heat of hydration and early compressive strength of concrete. The models were evaluated using metrics such as mean absolute error (MAE) to determine their effectiveness. The ANN model demonstrated superior performance, achieving a high prediction accuracy for early-age concrete strength, with an MAE of 0.297 and a predictive accuracy of 99.8%. For heat-of-hydration temperature prediction, the ANN model also outperformed the regression and CART models, exhibiting a lower MAE of 1.395. The analysis highlighted the significant impacts of temperature and curing time on the hydration process and strength development. This study confirmed that AI-based models, particularly ANNs, are highly effective in predicting early-age concrete strength and hydration temperature under varying environmental conditions. The ability of an ANN model to handle non-linear relationships and complex interactions among variables makes it a promising tool for real-time quality control in construction. Future research should explore the integration of additional factors and long-term strength predictions to further enhance the model accuracy.

본 연구는 크리스천의 영적 성숙을 위한 <SOUL 코칭모델-프로그램>을 구 성하고, 그 적합성을 검토하는 것으로 경험적 연구의 수행(2)에 앞선 연구(1)로 다음과 같은 연구목적을 달성하기 위해 3가지의 연구문제를 설정하였다. 첫째, 영적 성숙을 위한 SOUL-COACH 코칭모델은 어떻게 구성되는지 살펴 보고 그것에 대한 적합성을 검토하였다. 그 결과, 1차 타당화를 바탕으로 수정․ 보완된 2차 타당화는 7점 리커트 척도로 분석하였는데, 6.33/7로 나타나 평균 90% 수준으로 <SOUL 코칭모델-프로그램> 구성의 적합성을 인정받았다. 둘째, SOUL-COACH 코칭모델에 기반한 SOUL 코칭프로그램은 어떻게 구 성되는지 살펴보았다. 이것은 크리스천의 영적 성숙을 위해 기본이 된다고 보는 [주기도문, 사도신경, 십계명, 팔복, 고린도전서 사랑장, 성령의 9가지 열매]의 6 가지를 선택하여 구성하였다. 셋째, SOUL 코칭프로그램의 보급을 위한 코치교육과정은 어떻게 구성되는 지 살펴보았다. 코치양성과정의 구성을 위한 교육 만족도는 5.50/7로 나타나 평 균 78.6%의 만족도를 보였으며 자유 토의에 의한 피드백을 고려하여 SOUL 코 칭프로그램을 교육할 수 있는 일반코치와 마스터코치 양성과정을 구성하였다. 본 연구에서 개발된 <SOUL 코칭모델-코칭프로그램>의 실행 효과성은 후속 연구(2)에서 분석될 것이다.

To adapt to a rapidly changing business environment, introduction of new management techniques and innovative activities are crucial. In the case of small and medium companies, the compensation for scarce management resources and sustainable development can be obtained from advantage of management consulting. In this study, we proposed the enterprise process evaluation model for small and medium business consulting, which can deploy the process improvement activities with considering the process maturity level within an organization. The process evaluation area of proposed Small and Medium Business, Staged Maturity Model (SMB-SMM) consists of four following parts: supply management, demand management, business management, and research and development(R&D) management. For each area, we set goals and also defined the practices to achieve their goals respectively. By applying the SMB-SMM model to the small and medium sized companies, the process maturity level can be defined. And then to overcome the gap between the goals and evaluation results the customized management consulting activities can be drawn from the predefined consulting approaches from the SMB-SMM.

The Fuji variety of apple, introduced in Japan, has excellent storage quality and good taste, such that it is the most commonly cultivated apple variety in Gunwi County, North Gyeongsang Province, Korean Peninsula. Accurate prediction of harvest maturity allows farmers to more efficiently manage their farm in important aspects such as working time, fruit storage, market shipment, and labor distribution. Temperature is one of the most important factors that determine plant growth, development, and yield. This paper reports on the beta distribution (function) model that can be used to simulate the the phenological response of plants to temperature. The beta function, commonly used as a skewed probability density in statistics, was introduced to estimate apple harvest maturity as a function of temperature in this study. The model parameters were daily maximum temperature, daily optimum temperature, and maximum growth rate. They were estimated from the input data of daily maximum and minimum temperature and apple harvest maturity. The difference in observed and predicted maturity day from 2009 to 2012, with optimal parameters, was from two days earlier to one day later.

Fuji apple variety introduced in Japan has excellent storage quality and good taste so it is most commonly cultivated in the Korean Peninsula. Accurate prediction of harvest maturity allows farmers to more efficiently manage their farm, such as working time, fruit storage, market shipment and labor distribution so it is very important. This study was carried out to predict the harvest maturity of ‘Fuji’ apple using DTS (Days Transformed to Standard temperature) model based on the Arrhenius law in the Gunwi province of the South Korea. Input data are daily average temperature and apple harvest maturity. Predicted the harvest maturity of Fuji apple after estimating the optimal parameters by using the Nelder-Mead method. The differences of observed and predicted harvest maturity day are approximately 1 to 4 days and the RMSE is 2.9.

이 연구의 목적은 다양한 혼화재의 치환과 양생온도를 고려한 콘크리트의 압축강도 발현을 평가할 수 있는 단순모델의 제시이다. 이를위해 ACI 209의 포물선 식을 성숙도 함수를 기반으로 하여 수정하였으며, 압축강도 발현 상수 A, B 그리고 재령 28일 압축강도는 264개의 기존 실험결과들의 회귀분석으로부터 결정하였다. 제시된 모델의 검증을 위하여 혼화재 치환과 양생온도를 변수로 3그룹의 실험을 수행하였다. 콘크리트의 28일 압축강도는 양생온도가 표준양생온도(20도시)보다 높을수록 또는 낮을수록 감소하였다. 초기 재령3일동안 표준온도에서 양생을 한 콘크리트의 압축강도 발현은 그 이후 양생온도 변화에 영향을 거의 받지 않았다. 제안된 모델의 예측값과 실험값의 비의평균과 표준편차는 각각 1.00와 0.08로서 실험결과와 잘 일치하였다.