This paper presents a finite-difference method (FDM)-based heat-transfer model for predicting black-ice formation on asphalt pavements and establishes decision criteria using only meteorological data. Black ice is a major cause of winter road accidents and forms under specific surface temperature and moisture conditions; however, its accurate prediction remains challenging owing to dynamic environmental interactions. The FDM incorporates thermodynamic properties, initial pavement-temperature profiles, and surface heat-transfer mechanisms, i.e., radiation, convection, and conduction. Sensitivity analysis shows the necessity of a 28-d stabilization period for reliable winter predictions. Black-ice prediction logic evaluates the surface conditions, relative humidity, wind speed, and latent-heat accumulation to assess phase changes. Field data from Nonsancheon Bridge were used for validation, where a maximum prediction accuracy of 64% is indicated in specific cases despite the overestimation of surface temperatures compared with sensor measurements. These findings highlight the challenges posed by wet surface conditions and prolonged latent-heat retention, which extend the predicted freezing duration. This study provides a theoretically grounded methodology for predicting black ice on various road structures without necessitating additional measurements. Future studies shall focus on enhancing the model by integrating vehicle-induced heat effects, solar radiation, and improved weather-prediction data while comparing the FDM with machine-learning approaches for performance optimization. The results of this study offer a foundation for developing efficient road-safety measures during winter.

As the Fourth Industrial Revolution advances, smart factories have become a new manufacturing paradigm, integrating technologies such as Information and Communication Technology (ICT), the Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), and big data analytics to overcome traditional manufacturing limitations and enhance global competitiveness. This study offers a comprehensive approach by evaluating both technological and economic performance of smart factory Research and Development (R&D) projects, addressing gaps in previous studies that focused narrowly on either aspect. The research combines Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling and Data Envelopment Analysis (DEA) to quantitatively compare the efficiency of various topics. This integrated approach not only identifies key research themes but also evaluates how effectively resources are utilized within each theme, supporting strategic decision-making for optimal resource allocation. Additionally, non-parametric statistical tests are applied to detect performance differences between topics, providing insights into areas of comparative advantage. Unlike traditional DEA methods, which face limitations in generalizing results, this study offers a more nuanced analysis by benchmarking efficiency across thematic areas. The findings highlight the superior performance of projects incorporating AI, IoT, and big data, as well as those led by the Ministry of Trade, Industry, and Energy (MOTIE) and small and medium-sized enterprises (SMEs). The regional analysis reveals significant contributions from non-metropolitan areas, emphasizing the need for balanced development. This research provides policymakers and industry leaders with strategic insights, guiding the efficient allocation of R&D resources and fostering the development of smart factories aligned with global trends and national goals.

본 연구는 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용하여 국내 학술 지에 게재된 위기개입·상담 관련 연구동향을 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 국내 등재(후보) 학술지에 게재된 137편의 논문을 분석하였 다. 논문 분석을 위하여 넷마이너(NetMiner) 4.0 프로그램을 활용한 키 워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 수행하였다. 키워드 네트워크 분석 을 통해 키워드 빈도분석, 키워드 동시출현빈도분석과 함께 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성 등의 중심성 분석을 실시하였고, 토픽모델링분석 을 통해 논문에 잠재된 토픽과 키워드를 도출하였다. 키워드 네트워크 분석을 통한 키워드 빈도분석에서는 자살, 상담자, 전문가, 학교, 청소년 등이 주요 키워드로 나타났고, 토픽모델링 분석에서는 토픽-1(외상 스트 레스 위기상담), 토픽-2(취약계층 위기개입), 토픽-3(위기청소년 가족통합 서비스), 토픽-4(위기가정 개입), 토픽-5(자살집단 위기대응) 등 총 5개의 토픽이 등장하였다. 분석 결과를 토대로 위기개입·상담에 관한 연구는 다 양한 위기집단을 대상으로 위기 후 외상 스트레스에 대한 개입과 대응에 관한 연구들이 주로 이루어진 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 위기개입·상담 연구를 위한 기초자료를 제공하고, 위기개입·상담에 필요 한 방안 마련에 기여할 것으로 보여진다.

The management of pollutant emissions from industrial sites involves various crucial steps, including estimating emission quantities and assessing their impact on surrounding areas. While emissions from point sources, such as exhaust outlets, are relatively easier to manage, emissions from area sources, such as workshops and livestock facilities, are often challenging to measure due to various constraints. To address this issue, this study proposes a method for estimating emissions from area sources by utilizing data collected at site boundaries and applying a reverse modeling approach. Using data from actual livestock facilities, along with reverse modeling results, this study identified a strong correlation between the facility area and the number of livestock raised. Correlation analyses revealed positive relationships between the facility area and the average odor emission rate, as well as between the number of livestock and the average odor emission rate. In addition, the results of reverse modeling confirmed a significant correlation between odor emissions, the number of livestock, and the facility area. Based on these findings, this study developed an odor emission factor for livestock facilities using the number of livestock and the facility area as activity indicators. The odor emission factor is expressed in units of OU/s/pig/m², where “OU” represents odor units, “s” denotes seconds, “pig” corresponds to the number of livestock, and “m²” refers to the total facility area. By multiplying the number of livestock by the facility area, the total odor emission rate (OU/sec) can be calculated. Unlike traditional emission factors that rely solely on the number of livestock, this newly developed factor incorporates all facilities contributing to odor emissions within a livestock operation. This approach allows for the estimation of odor emissions using external measurement data and facility information, even in cases where direct measurements are impractical. The results of this study are expected to be effectively utilized for odor evaluation and management in livestock facilities.

본 연구에서는 중속 충돌하중을 받는 RC 벽체의 배면파쇄 영역을 모사할 수 있는 모델링 기법을 범용 유한요소해석 프로그램인 LS-DYNA을 통해 제안하였다. 충돌해석에 주로 사용되는 요소 삭제 기능이 발사체의 하중 전달에 영향을 미치고 이로 인해 배면파 쇄 영역이 과소평가 된다고 판단하였다. 따라서 충돌 위치 주변에는 요소 삭제 기능을 사용하지 않는 모델링 기법을 제안하였다. 제안 된 기법을 적용한 해석이 실험 결과를 근접하게 모사함에 따라, 제안한 기법이 연속적인 충돌에너지의 전달에 효과적임을 확인하였 다. 추가적으로 다른 충돌 조건에 대해 해당 기법의 적용성 검토를 진행한 결과, 대칭 조건을 사용하지 않고, 철근의 결속을 함께 모사 할 경우 RC 벽체의 파괴 거동을 더욱 근접하게 모사할 수 있음을 확인하였다.

In this work, the depth of the interphase in graphene polymer systems is determined by the properties of graphene and interfacial parameters. Furthermore, the actual volume fraction and percolation onset of the nanosheets are characterized by the actual inverse aspect ratio, interphase depth, and tunneling distance. In addition, the dimensions of graphene, along with interfacial/interphase properties and tunneling characteristics, are utilized to develop the power-law equation for the conductivity of graphene-filled composites. Using the derived equations, the interphase depth, percolation onset, and nanocomposite conductivity are graphed against various ranges of the aforementioned factors. Moreover, numerous experimental data points for percolation onset and conductivity are presented to validate the equations. The optimal levels for interphase depth, percolation onset, and conductivity are achieved through high interfacial conductivity and large graphene nanosheets. In addition, increased nanocomposite conductivity can be attained with thinner nanosheets, a larger tunneling distance, and a thicker interphase. The calculations highlight the considerable impacts of interfacial/interphase factors and tunneling distance on the percolation onset. The highest nanocomposite conductivity of 0.008 S/m is acquired by the highest interfacial conduction of 900 S/m and graphene length (D) of 5 μm, while an insulated sample is observed at D < 1.2 μm. Therefore, higher interfacial conduction and larger nanosheets cause the higher nanocomposite conductivity, but the short nanosheets cannot promote the conductivity.

This study analyzes the discourse of Korean internet users regarding patient clothing and identifies the changes to structure and content of clothing resulting from infectious disease outbreaks. The analysis draws on texts from Korean blogs, internet cafes, and news articles from 2011 to 2021 related to patient clothing. Using Ucinet 5 and NodeXL 1.0.1 programs, network density, centrality, and cluster analyses were conducted using the Wakita–Tsurumi algorithm. Additionally, Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling was applied using Python 3.7 to further explore thematic patterns within the discourse. Throughout the period of study, it was found that users consistently discussed the specific purpose and functionality of patient clothing. Following the outbreak of COVID-19, the distribution and influence of keywords related to the functional aspects of patient clothing, such as “hygiene and safety,” significantly increased. An increased focus was placed on elements such as functionality, activity, autonomy, hygiene, and safety during the pandemic as public health concerns grew. It can be seen that patients increasingly share their experiences online and hospitalization rates surge during health crises; this study provides valuable insights into how the design of patient clothing can be improved through various informatics techniques. It underscores the evolving perception of patient clothing as essential medical equipment during health emergencies. In addition, it offers practical guidance for enhancing designs that better reflect shifting societal concerns, particularly regarding health, safety, and patient comfort.

Aluminum-based composites are in high demand in industrial fields due to their light weight, high electrical conductivity, and corrosion resistance. Due to its unique advantages for composite fabrication, powder metallurgy is a crucial player in meeting this demand. However, the size and weight fraction of the reinforcement significantly influence the components' quality and performance. Understanding the correlation of these variables is crucial for building high-quality components. This study, therefore, investigated the correlations among various parameters—namely, milling time, reinforcement ratio, and size—that affect the composite’s physical and mechanical properties. An artificial neural network model was developed and showed the ability to correlate the processing parameters with the density, hardness, and tensile strength of Al2024-B4C composites. The predicted index of relative importance suggests that the milling time has the most substantial effect on fabricated components. This practical insight can be directly applied in the fabrication of high-quality Al2024-B4C composites.

본 논문은 모바일 폰 사진을 활용하여 도시 공간에서 전력선과 건물 사이의 거리를 편리하게 모델링하고 측정하는 방법에 중점을 두고 있으며, 이에 대한 정확성을 평가하였다. 모바일 장 치용 2뷰 지오메트리를 사용한 전력선과 건물의 3D 재구성 방법을 설계하여 어디에서나 즉시 측정할 수 있도록 하였다. 특징점을 사용하여 전력선과 건물 사이의 거리를 계산하고 건물 정 보를 활용하여 게임 가상 공간에 전력선과 전주를 배치할 수 있다. 본 논문에서는 대전시 내 10개의 위치에서 실험을 실시하고, 상업용 시스템과 LiDAR가 있는 경우와 없는 경우를 포함 한 이전 방법과의 성능을 평가하였다. 우리의 방법을 스마트폰에 구현했기 때문에 장점은 휴 대성과 저렴함이다.

The health and working conditions of employees have become increasingly important issues in modern society. In recent years, there has been a continuous rise in problems related to the deterioration of workers’ alth, which seriously affects their safety and overall quality of life. Although existing research has investigated various factors affecting workers’ health and working conditions, there is still a lack of studies that scientifically analyze and identify key variables from the vast number of factors. This study employs the Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) technique to mathematically analyze the key variables influencing workers’ health status and satisfaction with their working environment. Lasso is a technique used in machine learning to identify a small number of variables that impact the dependent variable among a large set of variables, thereby reducing model complexity and improving predictive accuracy. The results of the study can be utilized in efficiently improving workers’ health and working environments by focusing on a smaller set of impactful variables.

Line observations of young stellar objects (YSOs) at (sub)millimeter wavelengths provide essential information of gas kinematics in star and planet forming environments. For Class 0 and I YSOs, identification of Keplerian rotation is of particular interest, because it reveals presence of rotationally-supported disks that are still being embedded in infalling envelopes and enables us to dynamically measure the protostellar mass. We have developed a python library SLAM (Spectral Line Analysis/Modeling) with a primary focus on analyses of emission line data at (sub)millimeter wavelengths. Here, we present an overview of the pvanalysis tool from SLAM, which is designed to identify Keplerian rotation of a disk and measure the dynamical mass of a central object using a position-velocity (PV) diagram of emission line data. The advantage of this tool is that it analyzes observational features of given data and thus requires few computational time and parameter assumptions, in contrast to detailed radiative transfer modelings. In this article, we introduce the basic concept and usage of this tool, present an application to observational data, and discuss remaining caveats.

수소 취성 파괴는 수소가 풍부한 환경에 노출된 재료의 구조적 무결성을 보장하는 데 있어 다양한 산업 응용 분야에서 큰 도전 과제 이다. 본 연구는 연성 파괴 모델인 Gurson-Cohesive 모델과 수소 확산 모델을 통합하는 수치 모델을 제안하고 수소 취화가 파괴 거동 에 끼치는 영향을 조사한다. 사용된 연성 파괴 모델은 손상 진화를 모사하는 Gurson 모델과 균열 표면의 불연속성과 응력-균열폭 관계 의 연화 거동을 설명하는 표면 요소 기반의 Cohesive zone 모델을 결합한 파괴 모델이며, 균열 시작 기준으로 공극과 삼축성을 고려한 다. 또한, 파괴 모델과 통합된 수소 확산 분석은 수소 강화 탈결합(HEDE) 메커니즘과 그에 따른 균열 시작 및 진전에 미치는 영향을 고 려하며, 응력-균열폭 관계에 대한 수소의 영향을 고려한다. 수치 예제로 매개변수 연구를 통하여 확산 계수와 수소 취화 파과 특성에 대한 민감도를 조사한다. 수소 확산 모델과 연성 파괴 모델을 통합한 프레임워크를 제시함으로써 본 연구는 수소 취화 파괴에 대한 이 해를 제공하여 엔지니어링 응용 분야에서 기여할 수 있을 것이다.

본 연구의 목적은 국내 학술지에 게재된 크리스천 코칭과 관련된 논문을 대 상으로 키워드 네트워크과 토픽을 분석하여 연구 동향을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 KCI에서 2008년부터 2024년까지 한국연구재단 등재지와 등재후보지에 게재된 36건의 크리스천 코칭 관련 논문을 분석하였다. 키워드 네트워크와 토픽 모델링을 분석하기 위하여 넷마이너(NetMiner) 4.0 프로그램을 활용하였다. 키 워드 네트워크 분석은 빈도분석과 키워드 동시 출현분석, 중심성 분석(연결 중 심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 하였다. 토픽모델링 분석은 LDA 기법을 활 용하여 논문에 잠재된 토픽과 키워드를 추출하였다. 키워드 네트워크 분석 결과 ‘코칭’, ‘연구’, ‘크리스천’, ‘프로그램’, ‘교회’, ‘리더십’ 등이 주요 키워드로 나타났 다. 토픽모델링 분석 결과 Topic-1(상담활동), Topic-2(목회 활동), Topic-3(코 칭 활동), Topic-4 (크리스천 신앙), Topic-5(코칭 연구), Topic-6(연구 활동), Topic-7(교수 활동)으로, 총 7개의 토픽으로 구성되었다. 연구 결과 ‘코칭’, ‘연 구’, ‘교회’, ‘크리스천’ 등의 키워드가 높은 연결 중심성을 보였음이 확인되었다. ‘코칭’은 연결 중심성, 근접 중심성과 매개 중심성 모두에서 높은 값을 보여, 크 리스천 코칭 연구의 핵심적인 역할을 하고 있음이 나타났다. 본 연구의 결과는 크리스천 코칭 연구에 유용한 기초자료를 제공하고 크리스천과 교회 성장에 도 움을 줄 수 있는 방안 마련에 기여 할 것이다.

Additive Manufacturing (AM) is a process that fabricates products by manufacturing materials according to a three-dimensional model. It has recently gained attention due to its environmental advantages, including reduced energy consumption and high material utilization rates. However, controlling defects such as melting issues and residual stress, which can occur during metal additive manufacturing, poses a challenge. The trial-and-error verification of these defects is both time-consuming and costly. Consequently, efforts have been made to develop phenomenological models that understand the influence of process variables on defects, and mechanical/ electrical/thermal properties of geometrically complex products. This paper introduces modeling techniques that can simulate the powder additive manufacturing process. The focus is on representative metal additive manufacturing processes such as Powder Bed Fusion (PBF), Direct Energy Deposition (DED), and Binder Jetting (BJ) method. To calculate thermal-stress history and the resulting deformations, modeling techniques based on Finite Element Method (FEM) are generally utilized. For simulating the movements and packing behavior of powders during powder classification, modeling techniques based on Discrete Element Method (DEM) are employed. Additionally, to simulate sintering and microstructural changes, techniques such as Monte Carlo (MC), Molecular Dynamics (MD), and Phase Field Modeling (PFM) are predominantly used.

본 연구에서는 Text-to-3D 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스 방 꾸미기 게임의 프로토타 입을 설계하고 구현하고자 하였다. <Roblox>와 <Minecraft>와 같은 가상 현실 기반의 메타버 스 게임은 사용자를 단순한 플레이어에서 창작자인 크리에이터로 발전할 수 있게 하였고 이러 한 재미 요소는 대중적인 인기에 이바지하였다. 생성형 AI는 데이터와 패턴을 기반으로 다양 한 형태의 미디어 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있으며, 게임 개발에도 마찬가지로 유용하다. 이러 한 생성형 AI를 통한 콘텐츠 제작은 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 결과적으로 콘텐츠의 품질을 높이고 다양성을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 언리얼 엔진의 네트워크 프레임워크 를 활용한 리슨 서버(Listen-Server) 방식으로 방 꾸미기 게임을 설계 및 구현하였다. 이 게 임의 핵심 시스템은 메타버스에서 사용자가 쉽게 생성형 AI로 3D 모델을 생성하고, 자신의 방 에 배치할 수 있게 하는 것이다. 본 연구를 통해 코딩 기초 이해는 물론 좀 더 쉬운 방법으로 3D 오브젝트 생성을 통해 사용자가 원하는 메타버스 플랫폼 제작을 가능하게 하며 이러한 과 정은 사용자뿐만 아니라 동시에 창작자의 역할로 이용자의 주체성, 창의성, 의사소통 능력 등 을 향상할 가능성을 찾고자 한다. 그뿐만 아니라 기본적인 코딩 학습을 이해함으로써 사용자 의 창작 활동에 기회를 확장할 뿐만 아니라 메타버스 콘텐츠 개발에 이바지하고자 한다.

피영극(皮影戏)은 중국 전통 민속예술로서, 2011년 유네스코 세계인류 무형문화유산으로 등재 된 연극이다. 본 연구는 중국 북부지역의 산시성의 전문서적에 수록된 캐릭터 조각 및 색채, 문양을 중심으 로 분석한 결과 산시성(山西省)의 피영극은 두 종류로, 산시성 북부의 ‘효의(孝义)’는 주로 『봉신연의(封 神演义)』의 스토리 인물 캐릭터로 피영극의 주요 특징은 음각과 양각 조각의 사용과 색채가 어두우며, 종 이스크린의 배경을 사용한다. 산시성 남부의 ‘후마(侯马)’ 피영극은 산시성의 전통 연극인 ‘진극(晋剧)’의 영향을 받았으며 캐릭터의 특징은 생(生), 단(旦), 정(净), 추(丑) 4가지 역할로 망사스크린의 배경을 사용 한다. 피영극은 송나라, 명나라, 청나라 시대의 의상과 신앙, 생활습관, 신분, 사회제도 및 유교문화 등을 음각과 양각의 조형적인 요소를 사용하여 표현하며, 전통적인 오행색(五行色)으로 색채를 연출한다. 본 연 구는 산시성 피영극의 조형예술의 특성 이해 및 전통 공예의 특징 유지와 애니메이션, 영화 등 혁신적 요소 를 더하여 아동 청소년들에게 피영극 문화의 전통적 가치를 전파와 계승 발전을 기대해 본다.

This paper aims to study the modeling and controller of an electrically driven tractor optimized for energy efficiency under off-road conditions and when subjected to loads such as plowing. The dynamic model design is aimed at a 30kW electric tractor. The vehicle model consists of a 30kW motor, transmission, wheels, and a controller, designed using the commercial software Matlab/Simulink. In order to optimize energy efficiency under load conditions, this paper designs and implements a PID controller focusing on the vehicle's speed and wheel slip. The newly proposed electric tractor modeling and PID controller aim to demonstrate improved energy efficiency through simulation.

해상풍력자원지도는 풍력발전사업, 국가 재생에너지 공급 정책, 전력계통망 계획의 핵심자료이다. 본 연구에서는 풍력자원 해석기술의 개발 동향을 검토하고 시사점을 논의하였다. 국가별 해상풍력자원지도 개발하여 활용하고 있는 대표적인 국가는 유럽연합 (덴마크), 미국, 그리고 일본이며, 이들을 중심으로 풍력자원지도 생산 기술 및 활용 현황을 분석하였다. 기본적으로 풍력자원지도의 품 질 향상을 위해 수치해석 기술을 업그레이드 해오고 있다. 이들의 개발 전략은 앙상블 중규모 수치해석과 중규모-미세규모 모델의 커 플링이었고 그 외 모델내 물리해석기법들의 적용은 지역마다 다른 것으로 확인되었다. 따라서 최근 진보된 수치모델을 도입하고 우리 나라 풍황 특성을 고려하여 최적의 실험디자인을 도출해야 할 것으로 보인다. 특히 300 m부근의 대기경계층에서의 연직고도의 상세 한 반영은 공통점으로, 이는 대형화된 풍력터빈을 고려하여 최적의 풍력발전소 후보지 발굴에 적합하도록 장기간의 풍황정보를 정확 하게 제공하기 위한 제안사항인 것으로 보인다.