백두대간 남한지역을 산림기후대별로 중부지역(8개 군락)과 남부지역(8개 군락)으로 구분하여 군락을 유형화한 결과 중부지역은 소나무와 신갈나무, 낙엽활엽수혼효림, 아고산대식생, 남부지역은 소나무, 낙엽활엽수혼효림, 신갈나무로 구분되었다. 수평적 식생유형의 차이는 중부지역은 낙엽성 참나무류와 낙엽활엽수혼효림이 광범위하게 분포하고 있으 며, 남부지역은 소나무군락, 참나무류가 광범위하게 분포하는 것으로 분석되었다. 이는 기후, 지형, 인간 활동 등 환경요 인 영향에 기인한 것이며, 전반적으로 해발고가 높고 지형이 험준한 중부지역은 인간간섭이 적어 교란의 정도가 낮고, 다양한 보호구역 지정 등에 따라 현존식생 보전이 가능하였으며, 자연림의 온전한 생육기간 확보로 낙엽활엽수종과 참나무류가 광범위하게 분포하는 것으로 분석되었다. 남부지역은 중부지역보다 해발고가 낮고 인간간섭이 용이하여 이차림 초기 식생인 소나무군락이 우점하며, 경쟁상태에 있는 참나무류의 세력이 확장되고 있는 추세로 분석되었다.

라멘 구조는 건설 분야에서 가장 널리 쓰이는 구조 형식이다. 그러나 최대 부모멘트가 발생하는 우각부에서 적절한 세부 검토 가 필요하다. 따라서 적절한 휨강도 및 휨강성을 보유한 연결구조가 필요하며, 이에 적합하지 않을 경우 우각부 볼트 배치를 회피하여야 한다. 이 연구에서는 휨강도, 휨강성 및 시공안전성 등의 구조적 성을 개선하기 위해 특수한 형식의 우각부 볼트 연결 방식을 제안하였 으며, 기존 및 제안한 볼트 연결 방식이 적용된 강재 라멘 구조에 대한 휨강도실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 우각부 볼트 연결 방식은 기존 방식에 비해 휨성능이 우수한 것으로 나타났으며, 하부구조 전면에 헌치를 설치할 경우 휨성능이 더욱 증대되는 것으로 나타 났다.

서울시와 같은 도심지의 경우 상수도관, 하수관, 가스관, 통신․전기선과 같은 인프라 시설물을 도로포장 하부에 매설하고 있다. 그 러나 도로 지하에 각종 시설물을 매설하거나 유지보수 등으로 인해 노면을 굴착할 경우, 포장체 구성에 불연속면을 생성하여 이에 대 한 복구가 적절하지 않았을 경우 지반침하, 포장 노면 균열, 평탄성 불량 등의 발생으로 도로 이용자의 승차감 저하 및 노면배수 불량 으로 인한 차량 주행의 안전성 저하, 보도의 경우 통행인의 불편 초래 및 안전사고를 유발할 수 있다. 그러나 현재 서울시의 도로굴착복구 공사는 도로 이용자의 편의를 위해 당일 굴착·당일 복구를 원칙으로 하고 있으며, 이를 위해 주 간 공사 및 장시간 교통통제를 지양하고 있어, 하루 중 야간 8시간 정도로 공사 시간이 부족하고 수많은 공사가 산발적으로 시행됨에 따라 관리 감독이 어려워 시공 품질관리가 미흡하며, 특히 지하 매설물 공사 이후 포장층 하부의 되메우기 공정은 다짐 작업이 제대 로 이루어지지 않는다. 일반적으로 서울시 도로굴착복구 공사는 공사 당일 임시포장을 시행하고, 일정 기간 경과 후 차로 단위로 항구 포장 복구를 시행하고 있으며, 이로 인한 도로 평탄성 불량으로 소음․진동 발생 및 포장 조기 파손의 원인으로 작용하고 있다. 특히 되메우기 공정의 경우, 현행 시방서에 따르면 신속한 되메움 복구 및 관로 주변의 조밀한 충진을 목적으로 관로 주변을 양질의 모래로 시공하는 것을 원칙으로 하고 있으나, 기존 되메움 재료인 모래는 결속력이 약해 인접 구간 공사 시 세굴로 인한 사고 발생 위험 요소를 내재하고 있으며, 누수에 의한 세굴 발생시 편토압 등으로 인해 주변 지반의 침하 등 2차 파손을 발생시킬 수 있다.

2020년 국토교통부에서는 ‘결빙 취약구간 평가 세부 배점표’에 의하면, 전국의 고속국도 및 일반국도를 대상으로 결빙 취약 구간 464 개소를 선정하여 관리중에 있다. 그러나 감사원은 2020년 진행한 주요 사회기반시설(도로ㆍ고속철도) 안전관리실태 감사에서 결빙 취 약 구간 선정 시 터널 입출구부 등 결빙위험이 큰 구간이 도로포장 홈파기 대상구간에서 누락된 점을 지적하였다. 이러한 근거로 결 빙에 취약한 터널 입ㆍ출구에서 결빙사고가 우려되는 등 ‘겨울철 도로교통 안전 강화대책’의 실효성이 저하될 가능성이 제시되었다. 또한 본 연구에서 자체적으로 검토한 결과, 4개 특성 12개 항목으로 구성된 ‘결빙 취약구간 평가 세부 배점표’의 도로시설 항목에서 터널, 교량 등 도로시설물의 배점 부여 기준을 확인하기 어려웠으며, 각 도로시설에 대한 정의가 모호하여 평가표의 현장 적용성이 제 한되거나 신뢰도 검증이 부족한 점을 확인하였다. 본 연구에서는 국토교통부에서 제공하는 노드(Node) 및 링크(Link) 기반의 국내 도로망 GIS(Geographic Information System)데이터 에 결빙사고 데이터의 위치정보를 결합하여 고속국도 및 일반국도의 터널 및 교량 등을 포함하는 도로시설물 및 그 주변에서 발생한 결빙사고 이력을 자료화하였다. 최종적으로 도로시설물별 결빙사고 발생 비율 및 사고 심각도(사망자, 부상자 수)에 대한 분석을 통해 도로시설물의 결빙사고 상관 정도와 영향 범위를 파악하였다.

Due to seismically deficient details, existing reinforced concrete structures have low lateral resistance capacities. Since these building structures suffer an increase in axial loads to the main structural element due to the green retrofit (e.g., energy equipment/device, roof garden) for CO2 reduction and vertical extension, building capacities are reduced. This paper proposes a machine-learning-based methodology for allowable ranges of axial loading ratio to reinforced concrete columns using simple structural details. The methodology consists of a two-step procedure: (1) a machine-learning-based failure detection model and (2) column damage limits proposed by previous researchers. To demonstrate this proposed method, the existing building structure built in the 1990s was selected, and the allowable range for the target structure was computed for exterior and interior columns.

In South Korea, over 400,000 Non-building Structures are inadequately managed and exposed to potential risks due to insufficient inspection systems, leading to an increase in accidents and significant losses of life and property. Therefore, it is crucial for users to conduct proactive self-inspections to identify and mitigate potential hazards. This study reclassified Non-building Structures into four main categories by analyzing their structural characteristics and associated risks through statistical analysis. Among these, retaining walls, which account for the largest proportion, were systematically analyzed to identify common damage patterns. Based on this analysis, self-inspection checklists were developed for both non-experts and experts. The proposed process involves an initial visual inspection using a simple non-expert checklist, followed by a more detailed expert-level inspection if any anomalies are detected. The reliability of this process was validated through approximately 120 validation processes.

기존 연구에서는 고령화에 따른 얼굴정서 인식 능력 저하가 보고되었으나 대부분 청년층이 연구 참여자로 참여하 였기 때문에, 실제 정서 인식 능력의 저하 때문인지 혹은 실험에 사용되는 청년층의 얼굴 자극으로 인한 자기 나이 얼굴 인식 편향 때문인지 알기 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구와 직접적인 비교를 위해 Kim(2021)의 연구와 동일한 자극을 사용하고 노년층을 연구 참여자로 모집하여 실험을 진행하였다. 본 연구에서는 6종류 얼굴 정서(화난, 역겨운, 두려운, 행복한, 중립적인, 그리고 슬픈)를 3종류 연령(청년, 중년, 노년)층이 표현하는 얼굴 자극 을 한 쌍으로 제시하여 두 얼굴 자극의 유사성을 측정하였다. 다차원척도법 분석 결과, 전반적으로 세 핵심차원을 모두 확인함으로써 노년층 역시 청년층과 비슷하게 얼굴 정서가 정서 차원에 표상됨을 확인하였다. 노년층이 평가하 는 청년층의 역겨운 정서는 각성가와 지배가가 더 낮게, 두려운 정서는 각성가와 지배가가 더 높게 평정하였다. 즉, 노년층은 청년층이 표현하는 ‘역겨운’을 덜 강하게 평정하였으며, 노년층이 청년층의 ‘두려운’ 얼굴 정서를 과대평가 하는 경향을 발견하였다. 이와 같은 결과는 자기 나이 얼굴 인식 편향의 효과가 모든 얼굴 정서에 해당한다기보다 정서 특징적으로 적용됨을 의미한다.

Dynamic responses of nuclear power plant structure subjected to earthquake loads should be carefully investigated for safety. Because nuclear power plant structure are usually constructed by material of reinforced concrete, the aging deterioration of R.C. have no small effect on structural behavior of nuclear power plant structure. Therefore, aging deterioration of R.C. nuclear power plant structure should be considered for exact prediction of seismic responses of the structure. In this study, a machine learning model for seismic response prediction of nuclear power plant structure was developed by considering aging deterioration. The OPR-1000 was selected as an example structure for numerical simulation. The OPR-1000 was originally designated as the Korean Standard Nuclear Power Plant (KSNP), and was re-designated as the OPR-1000 in 2005 for foreign sales. 500 artificial ground motions were generated based on site characteristics of Korea. Elastic modulus, damping ratio, poisson’s ratio and density were selected to consider material property variation due to aging deterioration. Six machine learning algorithms such as, Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Artificial Neural Networks (ANN), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), were used t o construct seispic response prediction model. 13 intensity measures and 4 material properties were used input parameters of the training database. Performance evaluation was performed using 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 analysis results show that neural networks present good prediction performance considering aging deterioration.

국가 수준에서의 식물다양성보전의 대상은 제한적인 분포를 나타내는 특산식물이다. 본 연구에서는 한국특산식물인 동강할미꽃의 분포 현황을 조사하고 평가하였다. 다음으로 생육지의 식생환경을 조사하였고 각 개체군의 구조를 평가하였 다. 이와 더불어 각 개체군의 활력을 평가하고 비교하였다. 추가적으로 연간생장특성을 관찰하였다. 동강할미꽃의 분포지는 크게 석회암 바위절벽, 능선 바위지대, 석회암지대의 산지 정상부 및 풍화작용에 의해 형성된 사질토양의 생육지로 구분되었다. 함께 분포하는 식물은 지리적인 위치에 따라 구분되었고 각각의 생육지를 반영하였다. 측정된 식물체의 잎 수를 이용하여 평가한 개체군 구조는 안정적인 개체군과 상대적으로 불안정한 개체군이 구분되었다. 상대적으로 어린 개체로 구성된 개체군은 능선 바위지대와 석회암지대의 산지 정상부 및 풍화작용에 의해 형성된 사질토양의 생육지에서 관찰되었다. 석회암 바위절벽의 개체군에서 성숙한 개체의 꽃 수가 가장 많았다. 반면에 석회암 산지의 정상부에 위치한 개체군은 잎 수는 많았지만 식물체의 키가 작고 화서의 수도 가장 적었다. 석회암 지대의 바위절벽에 분포하는 개체는 정착 이후 오랜 기간 동안 생육하면서 종자를 생산하고 확산시킨다고 판단되었다. 반면에 석회암 능선의 분포지와 석회암지대의 산지 정상부 및 풍화작용에 의해 형성된 사질토양의 생육지에서는 환경적인 요인으로 개체의 생장이 제한되었고 석회암의 절벽 분포지에 비해 상대적으로 짧은 생활사 주기를 나타내는 것으로 추정되었다. 동강할미꽃은 이른 봄철에 개화하고 여름철이 시작되기 이전에 열매 성숙과 종자 확산이 완성되었다. 생육지는 여름철을 기준으로 하루 중 7시간 내외로 햇볕을 받는 공간으로 평가되었다. 이것은 생장을 위해 강한 햇볕을 필요로 하는 동강할미꽃이 건조한 조건에서 정착하고 생존하여 생활사를 만들 수 있는 조건으로 생각되었다. 본 연구를 통해 확보된 현황 자료를 바탕으로 동강할미꽃은 위기종(EN)으로 평가하는 것이 타당하다고 평가되었다. 또한 수집된 정보는 향후 IUCN의 국가적색목록평가를 위한 중요한 정보가 될 것으로 예상되었다. 동강할미꽃은 강원도 평창군, 정선군의 석회암 바위 절벽에서 다양한 형질의 개체가 관찰됨에 따라 핵심적인 분포지로 높은 가치를 나타냄을 제안하였다.

This study comprehensively investigates three types of graphite materials as potential anodes for potassium-ion batteries. Natural graphite, artificial carbon-coated graphite, and mesocarbon microbeads (MCMB) are examined for their structural characteristics and electrochemical performances. Structural analyses, including HRTEM, XRD, Raman spectroscopy, and laser particle size measurements, reveal distinct features in each graphite type. XRD spectra confirm that all graphites are composed of pure carbon, with high crystallinity and varying crystal sizes. Raman spectroscopy indicates differences in disorder levels, with artificial carbon-coated graphite exhibiting the highest disorder, attributed to its outer carbon coating. Ex-situ Raman and HRTEM techniques on the electrodes reveal their distinct electrochemical behaviors. MCMB stands out with superior stability and capacity retention during prolonged cycling, attributed to its unique spherical particle structure facilitating potassium-ion diffusion. The study suggests that MCMB holds promise for potassium-ion full batteries. In addition, artificial carbon-coated graphite, despite challenges in hindering potassium-ion diffusion, may find applications in commercial potassium-ion battery anodes with suitable coatings. The research contributes valuable insights into potassiumion battery anode materials, offering a significant extension to the current understanding of graphite-based electrode performance.

본 논문에서는 충격파 형태의 폭발 하중을 받는 부재의 소성 범위를 고려한 SDOF 해석의 수정계수를 개발하였다. SDOF 해석의 수 정계수는 MDOF 해석 결과 값을 비교하여 도출하였다. SDOF 해석에 영향을 미치는 매개변수로 부재의 경계조건, 폭발 하중 지속시 간과 고유주기 비를 선정하였다. 수정계수는 탄성 하중-질량 변환 계수를 기준으로 산정하였다. 수정계수 곡선은 상한, 하한 매개변수 경계 사이에 있도록 타원 방정식을 이용하여 도출하였다. 서로 다른 단면과 경계조건을 가지는 예제에 수정계수를 적용한 결과 SDOF 해석의 오차율이 15%에서 3%로 감소하였다. 본 연구의 결과는 수정계수를 적용하여 SDOF 해석의 정확도를 높임에 따라 폭발 해석 에 널리 활용될 수 있다.

본 논문에서는 스테레오 비전 센서를 이용한 프리팹 강구조물(PSS: Prefabricated Steel Structures)의 조립부 형상 품질 평가 기법을 소개한다. 스테레오 비전 센서를 통해 모형의 조립부 영상과 포인트 클라우드 데이터를 수집하였으며, 퍼지 기반 엣지 검출, 허프 변 환 기반 원형의 볼트 홀 검출 등의 영상처리 알고리즘을 적용하여 조립부 영역의 볼트홀을 검출하였다. 영상 내 추출된 볼트홀 외곽선 위 세 점의 위치 정보에 대응되는 3차원 실세계 위치 정보를 깊이 영상으로부터 획득하였으며, 이를 기반으로 각 볼트홀의 3차원 중심 위치를 계산하였다. 통계적 기법 중 하나인 주성분 분석 알고리즘(PCA: Principal component analysis) 알고리즘을 적용함으로써 3차 원 위치 정보를 대표하는 최적의 좌표축을 계산하였다. 이를 통해 센서의 설치 방향 및 위치에 따라 센서와 부재 간 평행이 아니더라도 안정적으로 볼트홀 간의 거리를 계측하도록 하였다. 각 볼트홀의 2차원 위치 정보를 기반으로 볼트홀의 순서를 정렬하였으며, 정렬된 볼트홀의 위치 정보를 바탕으로 인접한 볼트홀 간의 각 축의 거리 정보를 계산하여 조립부 볼트홀 위치 중심의 형상 품질을 분석하였 다. 측정된 볼트홀 간의 거리 정보는 실제 도면의 거리 정보와의 절대오차와 상대오차를 계산하여 성능 비교를 진행하였으며, 중앙값 기준 1mm 내의 절대오차와 4% 이내의 상대오차의 계측 성능을 확인하였다.

목적: 본 연구의 목적은 뇌졸중 환자들을 대상으로 사회연결망 분석을 활용하여 일상에서 수행되는 작업의 연결망 구조를 분석하는 것이다. 연구방법: 본 연구의 대상은 뇌졸중 환자 40명이다. 작업연결망의 구조 분석은 사회연결망 분석을 기반으로, 네트워크 분포와 중심성, 그리고 응집구조에 대한 분석이 수행되었다. 작업수행은 대상자들이 일상생활 활동 중에서 가장 만족한 활동으로 설정하였고, 통계청 생활시간조사의 일상생활 활동수행의 45문항을 활용하여 조사되었다. 활동에 대한 강도는 10점 척도로 평정하도록 하였고, 연결망의 강도로 분석하였다. 결과: 연결정도 중심성, 매개 중심성, 위세중심성이 높은 활동은 personal health care로 나타났다. 응집구조 분석결과 작업연결망은 3개의 하위 커뮤니티로 구성되었다. 결론: 본 연구의 결과는 뇌졸중 환자들의 작업연결망의 구조를 관계형태로 이해하는 데 가치와 의미를 지니며, 작업수행의 관계와 패턴에 대한 지식적 체계를 제공한다. 게다가, 본 연구의 결과는 임상적으로 치료적 접근과 중재, 교육의 과정에서 작업을 활용하고, 연계하여 확장하는 데 중요한 통찰력을 제공한다. 이에, 본 연구의 결과는 뇌졸중 환자를 대상으로 중재계획을 수립하고 목표를 설정하는 데 중요한 지침으로 활용될 수 있다.

In this paper, machine learning models were applied to predict the seismic response of steel frame structures. Both geometric and material nonlinearities were considered in the structural analysis, and nonlinear inelastic dynamic analysis was performed. The ground acceleration response of the El Centro earthquake was applied to obtain the displacement of the top floor, which was used as the dataset for the machine learning methods. Learning was performed using two methods: Decision Tree and Random Forest, and their efficiency was demonstrated through application to 2-story and 6-story 3-D steel frame structure examples.

In this study, we propose an optimal design method by applying the Prefabricated Buckling Restrained Brace (PF-BRB) to structures with asymmetrically rigidity plan. As a result of the PF-BRB optimal design of a structure with an asymmetrically rigidity plan, it can be seen that the reduction effect of dynamic response is greater in the case of arrangement considering the asymmetric distribution of stiffness (Asym) than in the case of arrangement in the form of a symmetric distribution (Sym), especially It was confirmed that at an eccentricity rate of 20%, the total amount of reinforced PF-BRBs was also small. As a result of analyzing the dynamic response characteristics according to the change in eccentricity of the asymmetrically rigidity plan, the distribution of the reinforced PF-BRB showed that the larger the eccentricity, the greater the amount of damper distribution around the eccentric position. Additionally, when comparing the analysis models with an eccentricity rate of 20% and an eccentricity rate of 12%, the response reduction ratio of the 20% eccentricity rate was found to be large.

Piloti-type structures with vertical irregularity are vulnerable to earthquakes due to the soft structure of the first story. Structural characteristics of buildings can significantly affect the seismic loss function, calculated based on seismic fragility, and therefore need to be considered. This study investigated the effects of the number of stories and core locations on the seismic loss function of piloti-type buildings in Korea. Twelve analytical models were developed considering two variations: three stories (4-story, 5-story, and 6-story) and four core locations (center core, x-eccentric core, y-eccentric core, and xy-eccentric core). The interstory drift ratio and peak floor acceleration were assessed through incremental dynamic analysis using 44 earthquake records, and seismic fragility was derived. Seismic loss functions were calculated and compared using the derived seismic fragility and repair cost ratio of each component. The results indicate that the seismic loss function increases with more stories and when the core is eccentrically located in the piloti-type structure model. Therefore, the uncertainty due to the number of stories and core location should be considered when deriving the seismic loss function of piloti-type structures.