교량의 내하력을 확인하기 위해서는 외관상태 점검 및 차량재하시험, 유한요소해석 수행이 필요하 다. 규모가 작은 교량은 시간 혹은 비용적인 문제로 인해, 상기 과업을 수행하여 내하력을 확인하기가 어려운 점이 있다. 본 연구에서는 플랫폼을 통해 교량의 정보를 등록하여 데이터의 분석에 의해 추정 내하성능을 제공하기 위한 연구를 수행하였다. 추정 내하성능 결과는 점검진단 보고서 상의 안전성 평 가 데이터를 수집하여 통계 분석에 의한 결과를 제공한다.

코로나 사태 이후 공연예술계는 ‘초지능화’와 ‘초연결성’의 특징으로 대표되는 메타버스에 주목 하기 시작했다. 직접 만나서 소통할 수 없는 비대면적 상황은 현실세계와 가상공간을 연결해 주는 메타버스 플랫폼 전시 공연 활성화에 큰 영향을 끼쳤다. 코로나 사태가 끝난 이후에도 공연예술계는 다양하고 실험적인 온-오프라인 공연의 형태로 해당 기술을 활용한 다양한 프로 젝트 전시들을 선보이고 있다. 이처럼 실감 콘텐츠와 가상현실을 접목한 VR, XR 기술들은 빠 르게 실감 콘텐츠와 전시공연분야에 접목되며 실험적이고 다양한 공연과 전시를 선보이고 있 다. 메타버스 플랫폼을 활용한 전시와 공연들이 관객들이 어떠한 방식으로 다가가고 있는지 실감 콘텐츠 공연사례들을 분석하고, 가상현실이 일상화되고 있는 요즘, 전시와 공연 예술 분 야의 변화의 방향을 살펴본다.

This study examines the rise of the Body Positive Movement on TikTok and its role as a form of online content activism influencing the fashion design and industry. Through a combination of literature review and case study methodology, the study explores the expression techniques and thematic types of Body Positive Movement on TikTok. Reviews of literature, previous studies, online articles, fashion journals, and relevant search terms on TikTok informed a definition of Body Positive Movement and an analysis of its formation and rise. The research findings confirm the impact TikTok content on Body Positive Movement has on the fashion industry in addressing external factors (i.e., ‘Appearance’, ‘Race’, ‘Aging’, ‘Physical Disability’) and intrinsic factors (i.e., ‘Acceptance of Diversity’, ‘Self-Esteem’, ‘Rejection of Stereotypes’, ‘Appropriate Representation’, ‘Information Provision’). The key external factor , ‘Appearance’, includes subcategories such as ‘Body Shape’, ‘Body Hair’, ‘Skin’, and ‘Facial Features’. TikTok content creators on fashion creatively combine music, emojis, and visual storytelling to exhibit positive self-perception concerning these factors. A significant finding of the study is that short clips predominantly manifesting external factors differentiate into informative or enlightening videos associated with intrinsic factors. The study underscores Body Positive Movement's important influence on the fashion industry from design to presentation.

통도사의 진신사리 1과가 봉안된 <용연사 금강계단>은 석종형 ‘탑’의 형태로 1673년에 건립되었다. <석가여래비> 기록에 따르면 이는 통도사 고승 우운진희와 석조 장인들의 공헌 으로 판단된다. <용연사 금강계단>은 조각승 종인이 1708년에 중창하였다. 기단의 부조상 8기, 사천왕 상 4기는 종인이 속한 단응ㆍ탁밀 유파가 제작한 상들과 얼굴, 복식, 신체비례 등 표현에서 공통점을 보인다. 기단의 부속재 중 가구식 기단이 포함된 점은 <통도사 금강계단> 조형의 영향을 받은 것 으로 판단된다. 방형단 위에 원형단이 돋을새김된 탑신받침은 <사나사 원증국사탑>, <홍제 암 사명대사탑>을 계승한 것으로 추정된다. 부조상은 <용연사 금강계단> 건립 이전에 조성된 석탑 사례를 통해 팔금강상이라 여겨진 다. 또한 조선 후기 여러 의식집의 옹호게에 팔금강과 사천왕이 불린다는 점에서 유관하다 생각된다.

This study presents the fabrication and application of a graphene-assisted voltammetry platform for the sensitive detection of nitrate ions in PM2.5 (atmospheric aerosols with a maximum diameter of 2.5 μm). The MoS2/ reduced graphene oxide/ glassy carbon electrode ( MoS2/rGO/GCE) was prepared using a simple and efficient electrochemical deposition method. The rationale behind selecting MoS2/ rGO stems from their individual properties that, when combined, can enhance the electrode’s performance. MoS2 offers excellent electro-catalytic activity and selectivity for nitrate ion detection, while rGO provides high conductivity and a large surface area for enhanced sensitivity. The electrochemical performance of MoS2/ rGO/GCE was investigated and compared with MoS2/ GCE and bare GCE using cyclic voltammetry and electrochemical impedance spectroscopy. The results demonstrated that MoS2/ rGO/GCE exhibited enhanced electro-catalytic activity, high conductivity, and improved selectivity for nitrate ion detection. The optimal pH value for detecting nitrate ions was determined to be 8.0. Differential pulse voltammetry (DPV) was employed to investigate the linear range and detection limit of nitrate ions on MoS2/ rGO/GCE, resulting in a linear range from 1 to 300 μM and a detection limit of 0.35 μM. The reproducibility and the stability of MoS2/ rGO/GCE were assessed, showing satisfactory performance. Real sample analysis from Chengdu City showed a strong correlation between the results obtained using MoS2/ rGO/GCE and ion chromatography, highlighting its potential application in monitoring nitrate ions in PM2.5. The findings of this study contribute to the development of a graphene-assisted voltammetry platform for sensitive nitrate ion detection in PM2.5, offering potential benefits for real-time air pollution monitoring and environmental health assessments.

해사영어는 선박 운항, 해양 안전, 선내 의사소통 및 선외 교신을 위해 설계된 특수한 영어 언어체계이다. 국제해사기구 STCW(선원의 훈련, 자격증명 및 당직근무의 기준에 관한 국제협약)에 따르면 국제항해에 종사하는 항해사가 되기 위해서는 SMCP를 포함한 해사영어 대한 충분한 이해가 수반되어야 한다. 본 연구는 음성인식, 번역, 단어 기입 등 유형의 해사영어시험을 통하여 학생들 의 해사영어 활용 능력을 측정하고 플랫폼 사용에 따른 시험 점수 향상 정도, 나아가 초임항해사로 나가기 위하여 요구되는 해사영어 시험 플랫폼 활용 시간 등을 조사하고자 하였다. 실험은 먼저 초기 시험을 통해 학생들의 일반영어능력과 SMCP 활용 능력에 대한 연 관성을 조사한 후, 중간 시험 및 최종 시험을 통해 플랫폼 활용에 대한 점수 향상 정도, 응시시간 변화 등 요인을 측정하였다. 초기 시 험을 통해 개인 요인(예: 토익 점수, 본인 스스로에 대한 영어능력 평가)에 따른 그룹 간 해사영어시험 점수에 유의한 차이가 있음을 확인하였으며, 중간시험 및 최종시험을 통해 플랫폼 활용이 유의한 시험점수 향상으로 이어졌음을 확인하였다. 해당 연구는 해사 교육 분야에 다양하게 적용할 수 있는 학습 플랫폼 활용 효능을 조사하였으며 향후 해사영어 교육 외 그 범위를 넓혀 활용될 수 있을 것으 로 사료된다.

다중 에이전트 강화학습의 발전과 함께 게임 분야에서 강화학습을 레벨 디자인에 적용하려는 연구가 계속되 고 있다. 플랫폼의 형태가 레벨 디자인의 중요한 요소임에도 불구하고 지금까지의 연구들은 플레이어의 스킬 수준이나, 스킬 구성 등 플레이어의 매트릭에 초첨을 맞춰 강화학습을 활용하였다. 따라서 본 논문에서는 레 벨 디자인에 플랫폼의 형태가 사용될 수 있도록 시각 센서의 가시성과 구조물의 복잡성을 고려하여 플랫폼 이 플레이 경험에 미치는 영향을 연구한다. 이를 위해Unity ML-Agents Toolkit과MA-POCA 알고리즘, Self-play 방식을 기반으로2vs2 대전 슈팅 게임 환경을 개발하였으며 다양한 플랫폼의 형태를 구성하였다. 분석을 통해 플랫폼의 형태에 따른 가시성과 복잡성의 차이가 승률 밸런스에는 크게 영향을 미치지 않으나 전체 에피소 드 수, 무승부 비율, Elo의 증가폭에 유의미한 영향을 미치는 것을 확인했다.

가상의 공간에서 함께 즐기는 콘텐츠에 대해 관심이 늘어나고 있다. 더불어 가상공간에서 나만의 아바타도 꾸미고 게임 콘텐츠 역시 즐기고 있다. 이러한 가상의 공간을 메타버스라고 하며 대표적인 플랫폼으로는 제 페토와 로블록스가 있다. 메타버스 플랫폼은 플랫폼의 취지에 맞게 유저가 직접 제작하기 편리한 컨텐츠 제 작 도구를 지원한다. 그러나 일반 유저가 제작한 콘텐츠는 메타버스에서 활동하고 있는 다양한 유저의 관심 과 흥미를 지속적으로 유발하기에는 부족한 부분이 있어 꾸준한 흥행이 어렵다. 본 논문은 기존 게임 엔진을 활용해서 콘텐츠를 제작하는 콘텐츠 개발자로서 메타버스 플랫폼이 제공하는 제작 도구의 효용성을 검증하 고자 게임 엔진의 선택 기준을 참고하여 인터페이스, 개발 언어, 개발 공정의 기준으로 대표하는 플랫폼의 제작 도구를 비교하였다.

우리나라에서는 해상교통관제분야에 4차산업기술 중 클라우드, AI 기술을 접목한 클라우드 해상교통관제시스템이 개발중에 있 으며, 기존의 해상교통관제시스템(VTS)과는 차별화된 기술과 운영프로그램이 적용되어, 현재 부산항 VTS에 시범센터의 구축이 진행 중이 다. 신개념의 클라우드 VTS를 운용하게된 운영자와 유지보수 담당자등의 종사자들의 역할이 새롭게 정의될 필요가 있으며, 클라우드 VTS의 원할한 운영을 위한 신규 교육과정개발이 요구되는 시점이다. 따라서, 동 연구에서는 클라우드 VTS의 개발내용을 소개하고, 안전 한 운영을 보장할 수 있는 클라우드 VTS 운영자 및 유지보수 담당자를 대상으로 하는 교육시행 방안에 관한 연구를 수행하였다.

국제항로표지협회(IALA)는 선박의 안전하고 효율적인 운항을 위해 2016년에 선박교통관제서비스(VTS) 운영을 위한 VTS 매뉴 얼 권고지침을 제시하였으며, 한국해양경찰청(KCG)은 IALA VTS 매뉴얼 및 VTS 관제사의 교육훈련 지침에 근거하여 2022년까지 전국 항 만 및 연안 수역에 총 19개의 VTS 센터를 설치·운영하고 있다. 또한, IALA는 효율적인 e-Navigation 시스템 서비스와 관제 당국의 안전하고 효율적인 VTS 서비스 지원을 위해 2011년에 VTS 간 데이터 교환 표준인 Inter-VTS Exchange Format(IVEF) 서비스권고안(V-145)을 제시했다. IVEF 서비스는 선박 정보교환을 위한 공통 프레임워크로 일곱 개의 기본 IVEF 서비스(BISs) 모델을 제시하고 있으며, VTS 서비스 제공자 는 IVEF 표준을 이용하여 공동 운항구역에 대한 VTS 정보공유를 통해 보다 안전하고 효율적인 VTS 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에 서는 KCG에서 수행하고 있는 클라우드 기반 VTS 통합 플랫폼 및 개발 서비스를 BISs의 데이터 모델, 상호작용 모델, 인터페이스 모델에 근거하여 제시했다. 또한, IVEF 서비스 구현을 위한 클라우드 VTS 통합 플랫폼 테스트 베드를 구축하고, IVEF 서비스의 주요 기능을 구현 한 결과를 보였다.

해상교통관제센터에는 RADAR, AIS(Automatic Identification System), 기상센서, VHF(Very High Frequency) 등이 설치되어 운영되고 있으며, 해상교통관제사는 이를 활용하여 관제구역을 통항하는 선박의 동정을 관찰하고 정보를 제공하는 관제 업무를 수행한다. 이들 장 비에서 생성되는 각종 관제 데이터는 해상교통 상황을 분석하기 위한 자료로 그 활용 가치가 매우 높지만, 시스템 제조사간 호환성 부족 또는 정책상의 문제로 인해 체계적으로 관리되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 해상교통관제센터에서 수집되는 관제 데이터 를 효율적으로 수집, 저장, 관리할 수 있는 관제 빅데이터 체계를 개발하였다. 개발된 관제 빅데이터 체계는 체계 개발의 중요한 이슈 중 하나였던 운영 안정성을 확보하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 적용하였으며, 효율적인 실시간 운항 정보의 탐색을 위해 저장소를 이원화하여 체계 성능을 향상시킬 수 있었다. 구현된 체계는 실해역 데이터를 적용한 시범 운영을 통해 성능을 확인하고 추가적인 개선 사항을 파악하였으며, 실제 관제 환경에서의 활용 가능성을 검토하였다.

Recently, due to the expansion of the logistics industry, demand for logistics automation equipment is increasing. The modern logistics industry is a high-tech industry that combines various technologies. In general, as various technologies are grafted, the complexity of the system increases, and the occurrence rate of defects and failures also increases. As such, it is time for a predictive maintenance model specialized for logistics automation equipment. In this paper, in order to secure the operational safety and reliability of the parcel loading system, a predictive maintenance platform was implemented based on the Naive Bayes-LSTM(Long Short Term Memory) model. The predictive maintenance platform presented in this paper works by collecting data and receiving data based on a RabbitMQ, loading data in an InMemory method using a Redis, and managing snapshot DB in real time. Also, in this paper, as a verification of the Naive Bayes-LSTM predictive maintenance platform, the function of measuring the time for data collection/storage/processing and determining outliers/normal values was confirmed. The predictive maintenance platform can contribute to securing reliability and safety by identifying potential failures and defects that may occur in the operation of the parcel loading system in the future.

In this work, norepinephrine (NE) was determined by an electrochemical sensor represented by a carbon paste electrode boosted using nitrogen-doped porous carbon (NDPC) derived from Spirulina Platensis microalga anchored CoFe2O4@ NiO and 1-Ethyl-3-methylimidazolium acetate (EMIM Ac) ionic liquid. The morphological characteristics of the catalyst were recorded by field emission scanning electron microscope (FE-SEM) images. Moreover, the electrochemical behavior of norepinephrine on the fabricated electrode was checked using various voltammetric methods. All tests were done at pH 7.0 as the optimized condition in phosphate buffer solution. The results from linear sweep voltammetry revealed that the electro-oxidation of norepinephrine was diffusion, and the diffusion coefficient value was obtained by chronoamperometry (D⁓6.195 × 10– 4). The linear concentration of the modified electrode was obtained from 10 to 500 μM with a limit of detection of 2.26 μM using the square wave voltammetry (SWV) method. The sensor selectivity was investigated using various species, and the results from stability and reproducibility tests showed acceptable values. The sensor's efficiency was tested in urine and pharmaceutical as real samples with recovery percentages between 97.1% and 102.82%.

Industrial complexes are areas where manufacturing companies are integrated, and logistics between tenant companies play a very important role, but idle resources can occur depending on the situation if each company operates independently. Accordingly, this study aimed to reduce overall logistics costs and increase corporate productivity by looking at ways to share and utilize logistics resources such as warehouses and transportation equipment to efficiently utilize logistics resources in industrial complexes and implementing a logistics sharing platform that can share these idle resources. To this end, this study conducted a research survey on the logistics status of manufacturing companies in Ulsan-Mipo Industrial Complex, based on this analysis, the necessity of logistics resource types and utilization of industrial complex resident companies, and based on this, a service model for logistics resource sharing was studied. In addition, it was intended to analyze the operational characteristics of the existing logistics system to derive improvements and to derive optimal measures to utilize information on shared idle resources. This study confirmed the importance of sharing and utilizing idle resources to optimize logistics resources in industrial complexes, and is expected to contribute to reducing logistics costs and increasing logistics efficiency of tenant companies.

Big data technology is being used in various fields followed by the development of information and communication technology. In the corporate and public sectors, diverse system platforms are built and operated due to the needs of users, but efficiency is low because they are built from an individual service perspective rather than an integrated service perspective. In this study, the relationship between presenting the characteristics of the type of shared information platform, the integration plan, and integration performance of the shared information system platform was analyzed. The results of the study will provide guidelines for the integration of shared information system platforms by the government and private companies in the future.

우리나라 해양환경에 유출되는 위험·유해물질(Hazardous Noxious Substances, HNS)의 해양환경 및 사회환경 영향평가 결과 와 HNS 확산 영역, 해양환경 정보, HNS 실태조사 결과 등 관련 연구 결과 및 자료를 정책결정자와 연구자들에게 공유할 수 있는 HNS 국내 용 플랫폼을 구축하고자 한다. 국내의 HNS 관리 및 배출 체계 마련을 위한 의사결정 지원이 가능하고 국내 실정에 적합한 플랫폼의 설계 를 위하여 유해물질의 데이터 관리 및 유출 시 대응 도구, 기초적인 정보 등 플랫폼에 관련된 기술동향을 분석하는 등 국내·외의 플랫폼 개발 사례를 고찰하였다. 유속 벡터의 전처리 기능 개발, 전처리 결과에 따른 동적 시각화 구현, 해양산업시설 배출 HNS의 유출량과 유출 범위의 전처리 모듈, HNS 해양환경 영향평가 연산 모듈 프로토타입을 개발하였다. HNS 해양환경 영향평가를 위한 국내용 HNS 플랫폼은 초기 위해성을 평가하고 대응 및 관련 법제화 시 과학적인 기초 도구로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

농가 현장에서는 미소 해충의 약제저항성 발달로 인하여 방제에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 약제저항성 수준을 효율적으로 진단하고, 화학적 방제 의사결정을 지원할 수 있는 약제저항성 관리 플랫폼을 구축하고자 수행하였다. 플랫폼은 크게 ⅰ) 농가 맞춤형 약제 추천, ⅱ) 지역별 약제저항성 지도로 구성되어 있다. 이용자는 잔류접촉법 기반의 생물검정법 RCVpW(Residual Contact Vial plus Water) 결과를 현장에서 입력하면 PLS에 부합 한 약제 정보를 제공받을 수 있다. 또한 생물검정 결과는 DB화를 통해 지역별 약제 저항성 정보 지도를 보여줌으 로써 해충별, 작물별, 연도별 저항성 패턴 결과를 확인할 수 있다. 본 플랫폼을 활용한다면 약제의 오남용을 줄임 은 물론 해충의 약제저항성 발달 지연 및 약제저항성 발달 양상을 확인할 수 있어 향후 방제전략 수립에 활용할 수 있을 것으로 생각된다.