하수처리장의 안정성과 효율성의 향상을 위해 스마트 기술 도입이 요구되고 있으나, 운영 데이터베이스 구축에 있어 계측의 신뢰성과 연속성 확보에 어려움이 있다. 활성슬러지 모델은 하수처리장의 디지털트윈으로 활용되며, 유입수 성상이 동일하더라도 다양한 운전 조건에 대한 데이터를 생산할 수 있다. 본 연구에서는 실측 데이터와 시뮬레이터 기반 합성 데이터를 통합하여 하수처리장 질소 농도 예측 머신러닝 모델을 구축하였다. A2O 공정의 호기조를 대상으로 기체상 N2O 및 액상 NH4 + 농도를 측정하였으며, 내부반송량, 외부반송량 등 운전인자를 포함한 운영데이터베이스를 구축하고 분석하였다. 확보한 실측 데이터를 기반으로 운영 특성을 분석하고, Sumo4N 모델을 활용하여 다양한 운전 조건에서의 합성 데이터를 생성하였다. 이후 두 데이터를 통합하여 데이터 증강을 수행함으로써, 실측 데이터의 양적 한계를 보완하였다. 모델 학습을 위한 입력 변수로는 외부⋅내부 반송량, 폭기량, 온도, 유입 질소 부하, pH를 선정하였으며 호기조의 N2O, NH4 +과 방류수 TN 농도를 예측하기 위한 머신러닝 모델을 개발하였다. 모델 학습에는 Lasso Regression, Random Forest, k-NN, SVR 알고리즘을 적용하여 성능을 평가하였다. 그 결과 SVR 알고리즘이 모든 질소 성분 예측에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 개발된 모델 모두 R² ≥ 0.75의 높은 예측 성능을 나타내었다. 이는 시뮬레이터 기반 데이터 증강을 통해 기체상 및 액상 질소의 통합 제어를 위한 머신러닝 모델 구축의 가능성을 시사한다.

This study developed a patient-specific cardiac motion-based virtual reality cardiovascular intervention simulator for training purposes. Personalized 3D cardiac models were generated from medical images using AI-based nnU-Net segmentation, and ECG-synchronized motion was integrated to reproduce physiological cardiac cycles through P-QRS-T waveform analysis. In particular, this study went beyond simple simulation by designing and implementing serious game elements including difficulty adjustment by user skill level, real-time haptic feedback, and a quantitative scoring system to maximize educational effectiveness. Real-time stent insertion was implemented at performance exceeding 60fps through the Extended Position-Based Dynamics (XPBD) algorithm. Experimental results showed that the segmentation model achieved high accuracy with an average Dice Similarity Coefficient (DSC) above 0.90, and the dynamic model demonstrated biomechanical behavior similar to clinical data, showing 12.3% coronary artery diameter change and 3.2mm positional displacement during the cardiac cycle.

Autonomous vehicle (AV) technology is rapidly entering the commercialization phase driven by advancements in artificial intelligence, sensor fusion, and communication-based vehicle control systems. Real-world road testing and pilot deployments are increasingly being conducted, both domestically and internationally. However, ensuring the safe operation of AVs on public roads requires not only technological advancement of the vehicle itself but also a thorough pre-evaluation of the road environments in which AVs are expected to operate. However, most previous studies have focused primarily on improving internal algorithms or sensor performance, with relatively limited efforts to quantitatively assess how the structural and physical characteristics of road environments affect AV driving safety. To address this gap, this study quantitatively evaluated the compatibility of road environments for AV operation and defined the road conditions under which AVs can drive safely. Three evaluation scenarios were designed by combining static factors such as curve radius and longitudinal gradient with dynamic factors such as level of service (LOS). Using the MORAI SIM autonomous driving simulator, we modeled the driving behaviors of autonomous vehicles and buses in a virtual environment. For each scenario, the minimum time to collision (mTTC) from the moment the AV sensors detected a lead vehicle was calculated to assess risk levels across different road conditions.The analysis revealed that sharper curves and lower service levels resulted in significantly increased risk. Autonomous buses exhibited a higher risk on downhill segments, autonomous vehicles were more vulnerable to uphill slopes and gradient transitions. The findings of this study can be applied to establish road design standards, develop pre-assessment systems for AV road compatibility, and improve AV route planning and navigation systems, thereby providing valuable implications for policy and infrastructure development.

현재 국내에서는 아스팔트 포장의 예방적 유지보수공법의 사용이 미미하며, 시공 기준 또한 부재한 실정이다. 이에 따라 포장가속시 험시설을 활용하여 예방적 유지보수공법 적용에 대한 공용성 변화 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 포그씰 A, B 공법에 대해 도포 량을 다르게 시공하여 기능성 인자인 BPN, MPD와 물성 인자인 공극률에 대해 추적조사를 진행하여 공용성 변화를 분석하였다. 주행 횟수의 산정은 가속시험기의 등가단축하중(ESAL, Equivalent SIngle Axle Load)의 관계식을 통해 실제 교통량을 등가단축하중으로 환산 하여 가속시험 주행 횟수를 산정하여 시공 후 공용 1년까지의 성능을 분석하였다. 분석 결과 기능성 인자인 MPD는 차량 주행으로 인 해 점차 감소하였으며, BPN은 시공 직후 포그씰 처리로 인한 미끄럼 저하가 지배적으로 나타났으나 점차 회복되는 것으로 나타났다. 물성 인자인 공극률은 주행 횟수가 증가할수록 포그씰이 포장 표면으로 채워져 공극률이 줄어드는 것으로 나타났다. 도포량별 분석 결과 도포량이 가장 많은 구간에서 저하율이 모든 인자에서 가장 큰 것으로 나타났으며, 두 도포량의 경우 인자별로 미세한 차이는 존재하였으나 대부분 비슷한 경향을 보이는 것으로 확인되었다.

고속도로 터널 구간은 일반 도로에 비해 사고 발생 빈도와 심각도가 높으며, 특히 터널 내에서 발생하는 사고나 공사와 같은 돌발 상황은 대기 행렬을 유발해 후미 추돌 위험을 증가시킨다. 본 연구에서는 운전자가 돌발 상황 지점에 접근할 때 선제적으로 대응할 수 있도록, Driving Simulator를 활용하여 다양한 정보를 제공하는 터널 내 교통관리 시스템의 효과를 분석하였다. 분석 대상은 차로 변 경 유도, 속도 감소 유도, 돌발 상황 안내로 구성된 세 가지 교통관리 시스템의 개별 효과와 이들의 통합 운영이 터널의 안전성과 운 영 효율성에 미치는 영향을 포함하였다. 분석 결과, 세 가지 교통관리 시스템을 통해 터널 내 평균 통행 속도가 증가하였으며, 돌발 상황 발생 지점에서 차량의 차로 변경과 감속이 선제적으로 이루어지고 급감속 횟수가 현저히 감소하였다. 본 연구는 터널 내 돌발 상황 발생 시 다양한 정보를 제공함으로써 터널의 안전성과 교통흐름을 개선할 수 있음을 입증하였으며, 특히 여러 시스템을 통합적 으로 운영할 때 그 효과가 극대화됨을 Surrogate Safety Measure를 통해 확인하였다. 이러한 결과는 향후 터널 교통관리에서 단일 시스 템의 기능만을 고려하기보다는, 다양한 교통관리 시스템 간 상호작용을 고려해야 함을 시사한다.

본 연구에서는 해양공간 통합관리 수단의 지원책으로 활용되는 해양공간 정책 시뮬레이터 기술에 대한 한국, 중국, 일본, 미국, 유럽 등 주요 5개국에 대한 정량분석을 위한 유효특허 1,474건을 도출하고, 연도별, 국가별 특허출원 동향 및 워드 클라우드 분석을 통해 국내 기술 경쟁력 및 국내·외 기술 트렌드를 파악하였다. 분석 결과 해양공간 정책 시뮬레이터 기술의 경우 중국(1,254건, 85.1%) 주도의 특허출원이 활발하게 이루어지고 있으며, 세부 기술별로는 어업환경 변화예측 및 활용 시뮬레이터(AC)가 392건(26.6%)으로 가장 높은 것 으로 나타난다. 핵심 키워드 변화를 통해 최근에는 다중 데이터의 수집과 데이터의 탐지, 예측, 평가 등으로 기술 트렌드가 이루어지고 있 음을 확인하였으며, 중국 주도의 시장 독과점 및 선점에 대비하기 위해 주변 기술에 대한 특허출원 고려 및 표준화 선점 등의 연계 전략 을 통한 대비와 정부 차원의 해양공간 정책 시뮬레이터 기술 연구개발에 대한 적극적인 정책적 지원이 필요함을 진단하였다.

PURPOSES : Evaluation of the effectiveness of changing the form of yellow carpet installation as a way to reduce child pedestrian traffic accidents. METHODS : Through expert opinion, two improvement plans for yellow carpet installation (oblique type, extended type) were derived. The improvement paln was built in virtual reality, and a virtual driving experiment was performed using a driving simulator and eye-trakcing device. The improvement effects of the two alternatives were evaluated by analyzing eye-tracking data and driving behavior. RESULTS : In the case of the oblique type, it was analyzed that it was effective in improving the total gaze time and first gaze position compared to the normal type. In the case of the extended type, it was analyzed that the workload during operation can be reduced. However, neither of them had a significant effect on driving behavior. CONCLUSIONS : Although the change in the yellow carpet installation type did not affect the driver's driving behavior, it had advantages in terms of visual behavior and workload while driving, so it can be considered as an alternative among measures to improve traffic accidents involving children and pedestrians.

목적 : 본 연구는 시뮬레이터 훈련이 척수손상 환자의 운전시뮬레이터 도로 주행시간과 주행조작 능력에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 단일사례실험연구 AB설계로 진행되었으며, 기초선 3회기, 중재기 10회기를 적용하였다. 기초선 3회, 중재기 5회 도로주행코스(중급) 수행 시 운전시간, 주행조작 능력 자료가 수집되었으며, 연구결과 분석을 위하여 시각적 분석 방법과 평균 ±2*표준 편차를 사용한 양적 분석을 동시에 사용하였다. 결과 : 연구대상자 3명의 총 주행시간은 기초선 A보다 중재기 B에서 3분 내외의 감소하였고, 세 명 모두에서 통계학적으 로 의미있는 주행 능력의 향상이 확인되었다. 주행조작능력 또한 오류 점수가 감소하였고, 첫 번째 참여자와 세 번째 참 여자의 경우 그 변화가 통계학적으로 유의하였다. 결론 : 본 연구에서 연구대상자의 총 주행시간 및 수행 오류의 감소가 확인되어 운전시뮬레이터 훈련의 효과가 있었다. 이 와 같은 결과는 운전시뮬레이터 훈련의 적용 가능성을 뒷받침 한다.

In this study, we proposed a simulator for the development of a digital multi-process welding machine and a welding process monitoring system. The simulator, which mimics the data generation process of the welding machine, is composed of process control circuit, peripheral device circuit, and wireless communication circuit. Utilizing this simulator, we aimed to develop a welding process monitoring system that can monitor the welding situations of four multi-process welding machines and three processes each, with data transmission through wireless communication. Through the operation of the proposed simulator, sequential digital processing of multi-process welding data and wireless communication were achieved. The welding process monitoring system enabled real-time monitoring and accumulation of the process data. The selection of upper and lower limits for process variables was carried out using a deep neural network based on allowable changes in bead shape, enabling the management of welding quality by applying a process control technique based on the trend of received data.

At present, the assessment for the crew training using the ship handling simulator is completed by the assessor, which is subjective and difficult to unify the assessment criteria. Under this assessment mode, the assessor will have a great work intensity. So it is necessary to design and develop the automatic assessment system for the ship handling simulator. This paper introduces the automatic assessment system developed by Dalian Maritime University (shorted for DMU), which includes the assessment method, system architecture and implementation. A selected example of applications is described.