Earticle

다양한 QoS를 수준을 갖는 위성통신망 서비스를 원활하게 지원하기 위한 효율적인 스케줄러의 설계는 위성통신 네트워크의 가장 중요한 핵심 설계 요소 중의 하나이다. 많은 스케줄러가 제안되었지만, 기존 방법들은 실시간 및 비실시간 트래픽을 다양하게 갖는 실용적인 액션 시나리오를 반영하기보다는 특정 액션 시나리오에만 집중하여 지연 조건을 만족시키고 처리량을 감소시키려는 일차원적인 접근 방식만을 고려한 문제점이 있었다. 본 논문에서는 가상시간(VT) 및 가상종료시간(VFT) 기반 우선순위 결정의 개념과 단말기의 QoS 클래스별로 별도 의 버퍼를 도입하여 위성통신 시스템에 효율적인 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 계획은 기존 방법에 비해 처리량 성능이 향상되었음에도 실시간 서비스의 지연 요구사항을 충족한 것으로 나타났다.

Designing an efficient scheduling strategy to seamlessly support satellite communication network services with varying levels of QoS is one of the most important key design elements of satellite communication networks. Although many schedulers have been proposed, existing methods have the problem of considering only one-dimensional approaches to satisfy delay conditions and reduce throughput by focusing only on specific action scenarios rather than reflecting practical action scenarios with varying real-time and non-real-time traffic. In this paper, we propose an efficient scheduling algorithm for satellite communication systems by introducing the concept of virtual time (VT) and virtual end time (VFT)-based prioritization and a separate buffer for each QoS class of the terminal. Simulation results show that the proposed scheme satisfies the delay requirements of real-time services, even though the throughput performance is improved over conventional methods

최근 3년간 농업 관련 뉴스 및 동향에 따르면 양봉산업의 뿌리인 꿀 채밀량이 감소 추세에 있어 양봉산업 전체에 큰 손해가 있는 상황이다. 이러한 현상은 이상 기후에 대한 대응책 미비, 각종 해충과 질병의 발생 등이 원 인으로 제공되고 있는 것으로 보고되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 벌꿀 생산량의 군집의 수, 군집 당 평균 수확 량, 총 생산량, 연도별 생산량의 변화에 따른 미래의 세계 양봉산업의 가능성을 예측하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 미국의 벌꿀 생산량에 대한 데이터의 종합적 통계를 구하고, 그룹별 생산량에 대한 군집 회귀 분석을 수행하 여 꿀벌 군집 소멸과의 상관성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 기상 변화 데이터를 활용하여 평년 기온의 상승과 미국 내 벌꿀의 총생산량은 줄어들었음을 확인할 수 있었고 생존 군락이 점점 줄어드는 결론이 도출되었다.

According to agricultural news and trends for the past three years, the amount of honey harvested, which is the root of the beekeeping industry, is on the decline, causing great damage to the entire beekeeping industry. It is reported that this phenomenon is provided as the cause of the lack of countermeasures against abnormal climate and the occurrence of various pests and diseases. Therefore, in this paper, research was conducted to predict the future potential of the world's beekeeping industry according to the number of clusters of honey production, average yield per cluster, total production, and annual production. To this end, comprehensive statistics of honey production data in the United States were obtained, and cluster regression analysis was performed on production by group to analyze correlation with honey bee colony extinction. As a result of the analysis, it was confirmed that the average annual temperature increased and the total production of honey in the United States decreased by using the weather change data, and the conclusion was drawn that the surviving colony gradually decreased.

현재, 메타버스 세계는 가상공간에서 자유롭게 이야기하고 상품(goods)를 거래하는 메타커머스(Meta-commerce) 시대로 급변하고 있다. 또한, 메타커머스는 2D를 벗어나 3D 가상공간에서 자유롭게 자신의 세상을 만들고 있다. 하지만, 대부분의 메타버스 시스템은 재미와 게임 요소를 적용해 사용자를 늘리고 있고, 메타버스 기반으로한 화 상교육과 같은 분야는 아직 솔루션 및 서비스가 미비한 상태이다. 본 연구에서는 게이미피케이션이 추가해 화상 및 교육을 할 수 있는 웹 기반 메타버스 시스템을 제안했다. 본 논문에서는 교육에 필요한 기능으로 화면공유, 음성전달, 참여자 아바타 생성 및 수업자료 공유하는 방법을 연구했다. 특히, 제안하는 Web 기반의 메타버스 교육 서비스 솔루션은 특별한 어플리케이션의 설치없이 웹에 접근하도록 WebRTC 기술을 적용하는 방법을 제안했다. 또한, 3차원 가상공간을 WebXR 기술을 적용하고 가상세계에서 체감형 메타버스 시스템을 구현하는 방법을 제시 했다. 본 연구로 향후 화상교육을 메타버스 서비스 기술을 통해 누구나 쉽게 접근할 것으로 사료 된다.

Currently, the metaverse world is rapidly changing into the era of meta-commerce, where people can freely talk and trade goods in virtual space. In addition, meta commerce is creating its own world freely in 3D virtual space beyond 2D. However, most metaverse systems tend to increase users by applying fun and game elements, and solutions and services are still lacking in areas such as video conferences and education based on metaverse. In this study, a web-based metaverse system with gamification and video and education was proposed. The thesis researched methods for screen sharing, voice transmission, participant avatar creation, and class data sharing as necessary functions for education. In particular, we studied how to apply WebRTC technology to access web-based metaverse education service solutions without installing special applications. In this study, WebXR technology was applied to a three-dimensional virtual space and a tangible metaverse was proposed in the virtual world. With this study, it is considered that anyone can easily access video education through metaverse world technology in the future.

무선 통신 환경에서 딥러닝을 기반으로 미래 신호대잡음비(SNR)를 예측하는 기술을 제안한다. 본 논문에 서 고려하는 통신시스템은 시분할 전이중 방식을 사용하며, 여러 개의 안테나로 수신하며 동일한 안테나를 이용하 여 미래에 송신한다. 여러 수신 안테나에서 과거에 수신된 SNR을 기반으로, 미래 송신 안테나 별로 SNR을 예측 하는 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 수신하는 비율 또는 수신 SNR을 기록하는 비율은 10%에서 100%로 설정한 다. 만약 수신 기록이 없어 SNR 기록이 존재하지 않는다면 이전에 수신된 SNR과 이후 수신된 SNR의 선형 보간 (Linear interpolation)을 통해 수신 SNR을 설정한다. 모의실험 결과에 따르면 광대역 신호일 때 협대역 신호보다 우수한 성능을 보인다. 광대역인 경우 20km/h의 속도를 기준으로 제안방법이 기존방법에 비해 약 0.37dB에서 약 0.98dB 우수하고, 협대역인 경우 20km/h의 속도를 기준으로 제안방법이 약 0.29dB에서 약 0.88dB 우수하다.

This paper proposes a deep-learning based signal to noise ratio (SNR) prediction technique for wireless communication environments. The communication system considered in this paper uses time division duplex (TDD), and receives signal using multiple antennas while transmits with only one antenna. Based on the SNR measurements when receiving in the past, we proposed a convolutional neural network (CNN) model to predict the SNRs for all antennas at the time of future transmission. If there is no received signal nor SNR measurement, the SNR measurements are filled by linear interpolation of neighboring two received SNRs. According to the simulation results, the wideband signals show better prediction performance than the narrowband signals. In the case of wideband, the proposed technique is about 0.37～0.98 dB superior to the conventional method for 20 km/h. For narrowband, the proposed one is better by 0.29～0.88 dB.

조명제어 시스템은 전등 부하를 효율적으로 관리 및 제어하여 전력 에너지 절감 효과를 도모하는 시스템 이다. 특히 야외의 공원이나 아파트 단지 등 전등의 수가 많고 효율적인 모니터링이 필요한 곳에 필요한 시스템이 다. 최근에는 조명의 밝기와 색상을 제어하여 감성조명을 적용한 시스템 개발이 진행되고 있다. 본 연구에서는 LoRa 기반의 원격제어 기술을 적용한 조명 제어 시스템을 설계하였다. 제안한 시스템의 주목적은 설치된 조명의 상황을 모니터링하고 주변 환경에 따라 조명을 자율적으로 제어하는 데 있다. 본 연구에서 사용한 통신 모듈은 Murata LoRa이며 동작 주파수는 922.1 Mhz를 적용하여 노드 간의 통신을 구현하였다. 제안한 시스템은 야외 온 도와 습도를 실시간으로 측정하여 조명의 밝기 및 색상을 능동적으로 제어할 수 있도록 설계하였다. 실험을 통해 LoRa 기반 야외 조명 제어 시스템의 통신 신호 범위는 최대 120m까지 작동하는 것을 확인할 수 있었다.

A lighting control system is a system that efficiently manages and controls light loads to promote power and energy saving effects. In particular, it is a necessary system for places where there are many lights, such as outdoor parks or apartment complexes, and efficient monitoring is required. Recently, development of a system that applies emotional lighting by controlling the brightness and color of lighting is being developed. In this paper, a lighting control system using LoRa-based remote control technology was designed. The main purpose of the proposed system is to monitor the status of the installed lighting and autonomously control the lighting according to the surrounding environment. The communication module used in this study is Murata LoRa, and communication between nodes is implemented by applying an operating frequency of 922.1 Mhz. The proposed system is designed to actively control the brightness and color of lighting by measuring outdoor temperature and humidity in real time. Through experiments, it was confirmed that the communication signal range of the LoRa-based outdoor lighting control system operates up to 120m.

실제 환경에서 연합학습을 수행하기 위해 많은 기기가 준비되어야 하고 다양한 상황들에 대한 고려가 필 요하다. 이는 높은 비용 소모를 야기하므로 실제 환경에서 연합학습을 구축하기 전에 시뮬레이션을 통해 성능 측 정을 해보는 과정이 필요하다. 또한 기존의 연합학습 방법은 개인이 소유하고 있는 다양한 기기들을 고려하지 않 는다는 한계를 가지고 있다. 이와 같은 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 연합학습에 사용되는 다양한 인자들을 파라미터화한 시뮬레이터를 구현하였고 개인이 소유한 다양한 기기가 활용된 학습이 고려될 수 있도록 Learning Agent 개념을 추가하였다. 제안한 시뮬레이터는 Windows 11, Python3.9의 환경에서 구현되었으며, 본 논문에서 가정한 상황에서 시뮬레이션 한 결과 Learning Agent를 사용한 경우, 평균적으로 전체 학습 시간은 1/2 가량 줄 어들었으며 상한 정확도에 수렴하기까지의 소요 시간은 1/3 가량 줄어듦을 확인하였다. 따라서 제안된 시뮬레이터 는 사용자의 다양한 기기를 활용한 연구에 활용될 수 있을 것이며 실제 환경에 연합학습을 구축하려는 상황에서 성능 측정을 위해 활용할 수 있는 도구가 될 것으로 기대한다.

To perform federated learning (FL) in real environments, many devices are required and various situations should be considered. This leads to high-cost consumption, so we need a process to measure performance through simulation before conducting FL in a real environment. In addition, the existing FL has a limitation in that it does not consider users’ devices which can be utilized for training. To overcome such limitation, in this paper, we implemented the FL simulator that parameterizes various factors in FL to consider diverse devices and situations. Also, the concept of Learning Agent was considered so that the simulator includes training by using users’ idle devices. The simulator was implemented on Windows 11 using Python 3.9. Using the simulator, we performed the various simulations in the assumed situations. As a result, on average, the total training time was halved and the time required to reach the saturation point of accuracy was reduced by one-third. These results showed that the proposed simulator can be used for researches using various users’ idle devices and measure performance before constructing FL systems in real environments.

차량 블랙박스를 통해 수집되는 운전자의 얼굴이나 보행자의 얼굴은 사고 분석이나 운전자 모니터링 모델 구축을 위한 데이터로써 중요한 가치를 지닌다. 하지만 사전동의를 얻지 않은 얼굴 데이터는 개인정보 보호 문제가 제기되며 모든 경우에 사전동의를 얻어 정보를 획득하기가 쉽지 않다. 또한 개인정보 보호 문제를 중요시하여 비식 별화를 진행하게 되면 비식별화를 진행한 이후의 얼굴 이미지가 실제로 추출한 표정, 성별 등의 데이터와 일치하는 지 평가할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Neural Style Transfer를 이용하여 비식별화를 진행하여 비식 별화 후에도 표정, 성별, 나이 등의 정보를 보존하고 확인 가능한 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통해 최적의 화풍을 적용한 결과 80.93%의 비식별화율과 주관적 평가 항목인 표정, 성별, 나이에 대해 95.3%의 인식률로 비식 별화 후에도 얼굴의 중요한 특징을 보존하는 것을 확인하였다. 본 논문(연구)에서 제안한 비식별화 방법은 개인정 보를 보호하면서 추출한 데이터를 사람이 검수할 수 있어 탐지와 인식 모델에 양질의 데이터로 활용이 가능하다.

The driver's face or pedestrian's face which collected through the vehicle black box has important value as data for accident analysis or driver monitoring model construction. However, face data without prior consent raises privacy issues, and in all cases, obtaining information with prior consent is not easy. In addition, if de-identification is carried out with an emphasis on privacy issues, it is dificult to evaluate whether the facial image after de-identification matches the data such as facial expression and gender actually extracted. In this paper, we propose a method for preserving and confirming information such as facial expression, gender, and age after de-identification by using Neural Style Transfer. As a result of applying the optimal style, it was confirmed that important facial features were preserved even after de-identification with a de-identification rate of 80.93% and a recognition rate of 95.3% for subjective evaluation items such as expression, gender, and age. The de-identification method proposed in this paper can be used as high-quality data for detection and recognition models as the extracted data can be confimed by humans while protecting privacy.

최근 실내에서 생활하는 시간이 증가됨에 따라 실내공기질의 중요성을 인식하고 있다. 또한, 에너지 절감 및 효율을 높이기 위해 실내공간은 점점 밀폐화 되고 있어 실내공기질에 대한 개선 요구가 증가하고 있다. 실내공 기질 개선을 위한 공기정화기에서 미세먼지 제거를 위해 주로 사용되는 EPA(Efficient Particulate Air Filter) 필 터와 실내 유해가스 제거를 위해 주로 사용되는 ACF 필터의 여과성능을 비교하고자 본 연구를 시작하였다. 각 섬 유상 필터를 통한 공기 흐름과 압력 강하를 유동해석을 통해 수치해석 방식으로 도출하여 제시하였다. 결론적으로, ACF 필터를 구성하고 있는 섬유는 EPA 필터를 구성하고 있는 지지층 섬유보다 얇고 EPA 필터의 여과층 섬유보 다는 굵은 특성이 있어 형성되는 기공이 상대적으로 크게 형성되는 특성이 있어 EPA 필터에 비해 공기투과도과 높으면서, 압력손실도 낮게 나타나는 것을 공기의 흐름을 통해 확인하였다. 또한, 여과속도는 여과재 전단에 절곡된 각도에 따라 유속의 특성이 달라지는 것을 확인할 수 있었으며, 이는 공기정화기 효율향상의 측면에서 절곡형 필터 적용시, 여과효율과 압력강하 간의 영향을 고려한 최적의 필터 특성을 확인하여야 하는 것으로 보인다. 본 연구를 향후 실내공기질 개선을 위한 EPA 필터와 ACF 필터를 효과적으로 융합하는 방안으로 활용하고자 한다.

Recently, as people spend more time indoors, the importance of indoor air quality is recognized. In addition, in order to save energy and increase efficiency, the indoor space is becoming more and more airtight, and the demand for improvement of indoor air quality is increasing. In this study, the filtration performance of the EPA filter, which is mainly used to remove fine dust, and the ACF filter, which is mainly used for removing harmful gases, in an air purifier for improving indoor air quality was compared. In addition, the results were derived and presented in a numerical analysis method through flow analysis of the air flow and pressure drop through each fibrous filter. In conclusion, the fibers constituting the ACF filter are thinner than the support layer fibers constituting the EPA filter and thicker than the filter layer fibers of the EPA filter. It was confirmed through the flow that the air permeability and pressure loss were low compared to the EPA filter because the pores formed by this were relatively large. In addition, it was confirmed that the filtration rate varies according to the pleated angle at the front end of the filter medium. This means that it is necessary to check the optimal filter characteristics in consideration of the effect between filtration efficiency and pressure drop when applying a bending type filter in terms of improving the efficiency of the air purifier. This study is intended to be used as a method for effectively converging EPA filters and ACF filters to improve indoor air quality in the future.

같은 문화를 공유하는 인종 간에 비슷한 외모를 가지고 있는 한국, 중국, 일본인에 대해 CNN 구조를 기 반한 EfficientNet으로 얼굴 이미지를 학습시킨 결과, 약 92%의 높은 정확도를 확인하였다. EfficientNet의 인식률 이 높다는 점은 고무적이지만, 모델을 빌드하고 처리하는 것에 많은 시간이 필요하므로 좀 더 효율적인 방법이 요 구된다. 따라서 본 논문은 인종을 구분하는 데에 가장 큰 영향을 미치는 얼굴의 특징을 알아내어 빠르게 분석할 수 있는 알고리즘을 만들고자 한다. 이를 위하여 첫째, Face Landmark를 사용하여 얼굴의 전체 윤곽을 점으로 표시하고 기준점으로부터의 각 거리를 측정하여 특정 부위의 비율을 계산한다. 둘째, eXplainable AI (XAI) 기법 중 Grad-CAM을 통해 신경망이 판단한 특징을 기반으로 특정 영역의 비율 값을 머신러닝 알고리즘과 DNN으로 학습한다. 그 결과 Face Landmark를 활용한 방법이 약 63%의 정확도로 가장 높은 것을 확인하였다.

As a result of learning facial images with EfficientNet based on CNN structure for Koreans, Chinese, and Japanese who have similar appearances among races sharing the same culture, we confirmed a high accuracy of about 92%. The high recognition rate of EfficientNet is encouraging, but more efficient methods are required as it takes a lot of time to build and process the model. Therefore, this paper aims to create an algorithm that can quickly analyze facial features that have the greatest influence on classifying race. To this end, first, the percentage of a specific area is calculated by using Face Landmark to dot the entire outline of the face and measuring each distance from the reference point. Second, based on features determined by the neural network through Grad-CAM among eXpliable AI (XAI) techniques, the ratio values of specific regions are learned by machine learning algorithms and DNN. As a result, it was confirmed that the method using Face Landmark was the highest with an accuracy of about 63%.

본 연구에서는 IT 기기 산업용 장갑의 내구성 및 기능성을 부여하기 위해 나일론 원사, Oxy PAN/FR Rayon 혼방사 및 동사를 사용하여 복합사 및 산업용 장갑을 제조하였다. 그리고 제조된 복합사 및 장갑원단의 물 리적 특성과 난연성, 항균성 그리고 정전기 특성에 대해 분석하였다. 나일론 원사에 Oxy PAN/FR Rayon 혼방사 및 동사가 함유된 복합사의 강도가 증가하였고, 신도는 감소하였다. 장갑원단의 인장강력은 Oxy PAN/FR Rayon 혼방사 및 동사 함유로 섬도가 증가할수록 강력은 크게 증가하였다. 장갑원단의 니트 구조상 Course 방향이 Wale 방향보다 인장강력은 높고, 신도는 낮은 값을 보였다. Oxy PAN/FR Rayon 혼방사와 동사가 함유된 장갑 원단은 난연성이 우수하였고, 특히 동사 함유 원단에서는 항균성 및 마찰대전성의 기능성이 우수하였다.

In this study, composite yarns and industrial gloves were manufactured using nylon yarn, Oxy PAN/FR Rayon blended yarn and copper yarn to give durability and functionality to industrial gloves for IT devices. In addition, the physical properties, flame retardancy, antibacterial and electrostatic properties of the composite yarn and glove fabric were analyzed. The composite yarn containing the Oxy PAN/FR Rayon blended yarn with and without adding copper yarn in the nylon yarn increased in strength and decreased in elongation compared to the conventional one. Tensile strength of the glove fabric increased significantly as the fineness increased as the content of Oxy PAN/FR Rayon blended yarn and copper yarn increased. Due to the knit structure of the glove fabric, the tensile strength is higher in the Course direction than in the Wale direction. and the elongation showed a low value. The glove fabric containing Oxy PAN/FR Rayon blended yarn and copper yarn had excellent flame retardancy, and in particular, the copper yarn-containing fabric had excellent antibacterial and triboelectric functions.

본 논문에서는 현재 사용되고 있는 통합접지방식 접지저항 측정의 한계점 및 현실적 개선안을 제시하였 다. 전위강하법에 따르면 오차율을 감안하여 접지극에서 80m이상 이격을 권고하고 있으나, 현장에서 80m이상 이 격하는 것은 현실적으로 많은 제약이 따른다. 본 논문에서는 측정을 통해 이격거리를 줄이면서 접지저항 값이 오 차범위 내 들어오는지를 확인하기 위해 먼저 통합접지 실증시험 설비를 구축하였으며, 접지저항을 측정하는 대표 적인 3종류의 장비로써 폭넓게 사용되고 있는 정밀접지저항계, 종합접지저항계, 다기능계측기를 활용하여 장비별 보조극과 거리별 접지저항을 반복 측정하였다. 측정을 통해 전위강하법에서 제안한 거리별 오차범위를 기존의 측 정 방법인 전류보조극을 80m 이격하는 것보다 50m까지 이격하여도 오차범위에 들어왔음을 입증하였다. 또한 측 정 데이터 분석을 통해 현장에 설치된 보조접지극의 위치를 알 수 없는 상태에서 기설치된 보조접지극에 의존하 여 접지저항을 측정하면 제대로 된 접지저항을 측정할 수 없음을 확인하였고, 결국 접지시스템을 검사함에 있어서 반드시 부분검사가 필요하다는 결론을 도출하였다. 본 논문의 결과는 향후 현실적이면서 안전한 접지저항 측정에 있어서 중요한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

In this paper, the limitations and practical improvement plans of the currently used integrated grounding method earth resistance measurement were presented. According to the potential drop method, it is recommended to separate more than 80m from the earth electrode in consideration of the error rate.Being more than 80m away from the site is realistically subject to many restrictions. In this paper, in order to check whether the ground resistance value falls within the error range while reducing the separation distance through measurement, an integrated grounding demonstration test facility was first established, a comprehensive earth resistance meter, and a multi-function measuring instrument were used to repeatedly measure the earth resistance of auxiliary poles by equipment and by distance.Through the measurement, it was proved that the error range by distance proposed in the potential drop method was within the error range even if the current auxiliary electrode was separated by 50M rather than 80M apart, which is the existing measurement method. In addition, through analysis of the measurement data, it was confirmed that the ground resistance cannot be measured properly if the ground resistance is measured depending on the auxiliary earth electrode installed in the field in a state where the location of the auxiliary earth electrode installed on the site is unknown. It was concluded that a partial examination was necessary in The results of this paper are expected to be used as important basic data for realistic and safe earth resistance measurement in the future.

SiO2 첨가가 Fe-Si계 합금의 열전물성에 미치는 영향에 대해 연구하였다. Fe, Si, Mn(p형 불순물), Co(n형 불순물) 및 SiO2의 혼합 분말을 고주파 유도가열로를 이용해서 0～2wt% SiO2 첨가 Fe0.97Mn0.05Si2 및 Fe0.97Co0.03Si2 ingot을 제조하였다. Ingot을 분쇄해서 체가름한 분말을 성형하고, Ar+7%H2 분위기 1200℃에서 10 시간 소결시킨 후 반도성인 β-FeSi2상으로의 상전이를 위해 830℃에서 100시간 열처리 공정을 행하였다. Ar 분위 기 150～700℃에서 동일 시편에 대해 Seebeck 계수와 도전율을 측정하였다. 온도 상승과 함께 Seebeck 계수가 상승하였고, Mn 고용 p형 FeSi2는 650K 부근에서 최고값을 갖고 감소하였으며, Co 고용 n형 FeSi2는 750K 부근 을 경계로 점차 감소 또는 유지하는 경향을 나타내었다. 절연성 SiO2의 영향으로 SiO2 첨가량이 증가함에 따라 Seebeck 계수가 상승하였다. 반면에 도전율은 SiO2 첨가량이 증가함에 따라 감소하였으며, 금속전도성인 ε-FeSi 상의 잔존량과 함께 밀도 및 기공률 등의 미세구조의 영향도 상당히 크게 기여하였다. Power factor는 p형 FeSi2 에서는 SiO2를 0.5wt% 첨가한 시편이 800K 이상에서 10-5.14대, n형 FeSi2에서는 2wt% 첨가한 시편이 750K 이 상에서 10-5.05대로 가장 큰 값을 나타내었다.

The effect of SiO2 addition on the thermoelectric property of Fe-Si alloy was investigated. The starting Fe-Si alloy powders were obtained from ingots in the composition Fe0.95Mn0.05Si2 and Fe0.97Co0.03Si2 added 0～ 2wt% SiO2, which were prepared in a RF inductive furnace from Fe, Si, Mn, and SiO2 powders. The various starting powders were pressed into a compact, and sintered at 1200℃ for 10h, heat treated at 830℃ for 100h under Ar+7%H2 atmosphere to transform to the semiconducting β-FeSi2 phase. The Seebeck coefficient and electrical conductivity were measured for the same specimen at 150～700℃ under Ar atmosphere. The Seebeck coefficient increased with increasing temperature, that of Mn-doped FeSi2 exhibited the maximum value at about 650K and decreased with increasing temperature. The Seebeck coefficient of Co-doped FeSi2 exhibited the maximum value at about 750K and decreased slightly and/or little changed with increasing temperature. The Seebeck coefficient for all specimens increased with increasing the amount of SiO2 additive exhibited insulating behavior. On the other hand, electrical conductivity decreased with increasing the amount of SiO2 additive. Amount of ε-FeSi exhibited metallic conduction and microstructure(density, porosityb etc.) were considerably effective to electrical conductivity. The maximum value of power factor was the order of 10-5.14 at above 800K for p-type FeSi2 added 0.5 wt% SiO2, 10-5.05 at above 750K for n-type FeSi2 added 2wt% SiO2.

본 연구에서는 국내 건설산업의 대표적인 친환경 건축물 인증제도인 G-SEED와 국제적으로 공인된 BREEAM, LEED, WELL 인증을 상호 비교하였다. 그 결과 첫 번째, 건강과 웰빙 향상을 목적으로 G-SEED 실 내환경 분야(IEQ)를 BREEAM, LEED 수준과 비교하였을 때, 우선적으로 G-SEED의 건물 용도별로 구분된 기 준에 대해 다른 시설도 적용할 수 있도록 평가 범위에 대한 확장이 필요하다. 그리고 BREEAM과 LEED의 IEQ 분야에서 공통적으로 다루고 있는 평가 기준(즉, LEED의 평가 수준)을 벤치마킹하여 G-SEED에 적합하도록 제 안할 수 있다. 두 번째, WELL을 중심으로 BREEAM, LEED와 비교하였을 때, G-SEED에서 가장 낮은 분포를 보이는 분야는 조명(Lights), 그 다음은 소음/음향(Sound)이며, 마찬가지로 BREEAM과 LEED의 관련 요소들을 벤치마킹하여 G-SEED에 적합하도록 제안할 수 있다.

G-SEED as representative green building certification criteria domestically used was compared to internationally authorized BREEAM, LEED, and WELL in this study. As a result of comparisons between IEQ field of G-SEED and the level of BREEAM and LEED for improving health and wellbeing, it was found that expanding the evaluation range to include other facilities classified by building uses of G-SEED was important. This suggests that G-SEED should be followed by benchmarking the evaluation standard (i.e., evaluation levels of LEED) which is universally covered by the IEQ field of BREEAM and LEED. By comparing BREEAM and LEED based on WELL, the field with the lowest contribution to G-SEED was Lights, followed by Sound. This could propose G-SEED after benchmarking relative elements of BREEAM and LEED.

본 연구는 그린리모델링의 기획단계에서 건물군을 대상으로 한 건물에너지 성능기반 그린리모델링 우선순 위 의사결정 프로그램을 개발하는 것이 연구의 목적이다. ECO2-OD의 세부 기술 트리를 작성하고 패시브기술, 액티 브기술, 신재생에너지 요소기술별 성능기준 설정 및 연간 1차에너지 소요량 예측식을 개발하여 시뮬레이터 엔진을 설계하였다. 에너지 절감량 예측식의 설명력을 의미하는 결정계수(R2)는 패시브 기술이 0.93<R2<0.99, 액티브 기술 이 0.99<R2로 에너지 절감량 예측식의 정확성을 확보하였으며, 사용자 친화적인 프로그램 환경을 기반으로 평가도 구가 개발되었다. 건축물의 용도가 ‘어린이집’, ‘보건소’, ‘의료시설’인 그린리모델링 실증사업 3개소를 대상으로 한 에 너지 절감량 예측식의 오차율(E) 검증결과, 0.1%<E<17.7%의 오차율로 개발 프로그램의 유의성을 확보하였다.

This study aims to develop a decision-making program for green remodeling based on building energy performance in public buildings. Energy simulator engine was actuated by the prediction formulas of annually required primary energy in buildings according to component technologies in ECO2-OD program. The accuracy of coefficient of determination(R2) for the prediction equations of building energy saving was verified by 0.93<R2<0.99 for passive technologies and 0.99<R2 for active technologies. As a result of verifying the error rate(E) of the prediction equations of building energy saving, the significance of decision-making program was proved to an error rate of 0.1%<E<17.7%.

본 연구의 목적은 한국 수출액의 변동률을 살펴보기 위해 주요 수출대상국인 중국과 미국, 베트남, 일본 에 대한 수출액 동향을 상호 비교 분석하여 어느 국가가 어느 정도의 영향을 미치고 있는지를 분석하는데 있다. 이를 위해 관세청과 한국은행에서 지난 2010년 1월부터 2022년 8월까지 총 152개월 자료를 검색하여 정리하였다. 중국과 미국, 베트남, 일본의 수출액은 2022년도 기준으로 한국 총 수출액의 약 52.3%를 차지하고 있다. 상관분석 결과 한국 수출액은 미국, 중국, 베트남, 일본 순으로 높은 상관관계를 보여주었다. 회귀분석결과 한국 수출액은 중국, 미국, 베트남, 일본과 상호 강한 동조화 현상을 보여주었으며 모두 통계적으로 유의하게 도출되었다. 향후 한국 수출을 지속적으로 증가시키기 위해서는 중국, 미국, 베트남, 일본뿐만 아니라 유럽과 중동지역, 중남미, 아프 리카 등으로 수출 대상국을 넓혀 나가야 할 것이다. 중앙아시아 및 러시아와 협력하여 신북방정책을 추진하고 아 세안지역 및 인도를 포함한 신 남방정책을 다시 추진해 나가야 할 것이다.

The purpose of this study is to compare and analyze export trends to China, the United States, Vietnam, and Japan, which are major export destinations, in order to examine the rate of change in Korea's exports. So, let's look at which countries are having an impact on Korea's exports to what extent. To this end, we searched and compiled data for a total of 152 months from January 2010 to August 2022 from the Korea Customs Service and the Bank of Korea. Exports from China, the United States, Vietnam and Japan accounted for about 52.3% of Korea's exports as of 2022. As a result of the correlation analysis, Korea's exports showed a high correlation in the order of the US, China, Vietnam, and Japan. As a result of the regression analysis, Korea's exports showed a strong correlation with China, the US, Vietnam, and Japan, and all of them were statistically significant. In order to continuously increase exports to Korea in the future, it is necessary to enlarge the export target countries not only to China, the United States, Vietnam, and Japan, but also to Europe, the Middle East, Central & South America and Africa. In cooperation with Central Asia and Russia, the New Northern Policy should be promoted and the New Southern Policy including the ASEAN region and India should be promoted again.

대학의 기업가적 역할과 더불어 산학협력단의 인력양성, 기술이전 및 사업화, 자문, 창업에 대한 지원 등 포괄적인 기능이 확대되고 있다. 전국 4년제 대학의 산학협력단은 2020년을 기준으로 215개가 운영되고 있으며, 운영 형태에 따라 독립형, 통합형, 연계형, 병렬형으로 분류되어 있다. 그러나 대학의 산학협력단의 운영 형태에 따른 분류는 산학협력단의 기능을 고도화하기 위한 시사점을 도출하기에는 부적절하다. 따라서 산학협력단의 규모 와 기능에 따른 전략을 도출하기 위해서는 산학협력단의 유형을 체계적으로 분류할 필요가 있다. 이에 본 연구는 산학협력단을 유형화하기 위해 2015년부터 2019년까지 195개의 산학협력단 수익과 직원 규모를 토대로 K-means 클러스터링 분석을 수행하였다. 분석 결과 산학협력단은 4개 군집으로 분류되었으며, ANOVA 분석 결과 총 수익 과 직원 변수에서 4개 그룹 간의 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 계량적 분석 결과를 토대로 산학협력단 의 유형 특징에 따른 정책 시사점을 제시하였다.

Along with the entrepreneurial roles of university, the functions of industry-university cooperation foundations have expanded the functions including human capital training, technology transfer and commercialization, consultation, and startups. As of 2020, there are 215 foundations at universities that can be classified into four types such as independent, integrated, connected, and parallel ones based on their operation types. However, the classification is inappropriate to draw policy implications for elevating the roles of foundations. To tackle the problem, the current study conducted K-means clustering to classify the foundations using the amounts of income and the numbers of employees working at the 195 foundations from 2015 to 2019. Four clusters were derived from the analysis, and shown statistical differences in the amounts of income and numbers of employees among the clusters based on the ANOVA analysis. From the results of quantitative analyses, the study suggested policy implications that can improve the roles of foundations.

본 연구는 수업운영전략으로서 게이미피케이션을 적용하고자 하는 대학 교수자의 수업설계 및 계획활동을 안내하는 지원도구 프로토타입(인쇄물형태)을 개발하는 것이다. 설계·개발 연구방법을 활용하였으며, 연구 절차는 1) 문헌분석을 통한 수업설계 지침 도출, 2) 1차 수업설계 지원도구 개발 및 전문가 검토를 통한 타당화 확보, 3) 전문 가 검토 결과를 바탕으로 한 2차 수업설계 지원도구 개발 및 현장 교수자의 사용성 평가, 4) 사용성 평가 결과를 반 영한 최종 수업설계 지원도구 개발 순으로 진행하였다. 이 지원도구는 게이미피케이션 요소로서 스토리, 목표, 도전, 경쟁협력, 성취보상, 피드백을 확인하고, 게이미피케이션 적용 수업설계단계를 총 10단계인 필수 및 선택적 활동으 로 제시하고, 단계별 설명 및 수행지시문, 예시, 선택 가능한 구체적 활동, 워크시트 ,수업계획안 양식 등을 포함한다. 사용성 평가결과, 본 지원도구 프로토타입은 교수자의 게이미피케이션을 적용하는 수업계획활동에 대한 구체적인 안 내를 제공하는 것으로 긍정적으로 평가되었다. 본 연구의 의의는 게이미피케이션을 적용한 수업설계 단계를 제시하 고, 단계별 설명, 수행지시문, 선택 가능한 구체적 활동, 예시, 워크시트, 테크놀로지를 포함하는 수업설계 지원도구 를 개발함으로써 교수자가 게이미피케이션을 적용한 수업을 계획하는데 실질적인 도움을 줄 것으로 기대된다.

The purpose of this research is to develop a performance support tool for gamification-based instructional design for university instructors. To develop the tool, this study first examine elements of gamification, and then draws guidelines for instructional design. We developed the 1st version of tool and conducted an expert examination. And, we revised the 2nd version of tool and implemented an usability test. As a result of research, the gamification elements consist of story; goals; challenges; competition/cooperation; achievement/reward; and feedback. The tool presented a total of 10 steps as gamification instructional design steps. The tool in printed form provides a description of each phase, instructions, specific activities to choose from, examples, and worksheets. This gamifiication-based instructional design support tool is expected to provide practical help to instructors when designing courses applied gamification as a course management strategy to promote students' participation in college classes.

인공지능 교육의 방향과 깊이에 대한 논의가 계속되고 있는 오늘날, 본 논문에서는 ｢초·중등 인공지능 교 육 내용기준｣의 고등학교 과정에서 도입되는 CNN(합성곱 신경망)에 대하여 초등학생을 대상으로 교육하는 프로 그램을 제안한다. CNN 알고리즘의 핵심인 합성곱 연산은 곱셈과 덧셈의 연속적인 혼합계산이라는 점에서 수학과 교육과정과의 융합을 모색할 수 있다. 제안된 CNN 교육 프로그램에서 교수자는 합성곱, 스트라이드, 패딩, 풀링이 라는 4개 모듈을 합리적으로 조합하고 학습자의 학년 수준에서 다룰 수 있는 수 체계와 연산을 접목할 수 있다. 권장되는 모듈의 조합은 6가지이며, 초등학교 2학년부터 6학년 학습자까지 학습의 범위와 깊이에 차이를 둔다. 향 후 현장 수업을 통해 교육 프로그램의 효과성을 검증할 필요가 있다.

This paper proposes a program to educate elementary school students about Convolutional Neural Network(CNN). This algorithm introduced in the high school course of the “Elementary and Secondary AI Education Content Standards”. Convolutions, the core of CNN algorithms, are continuous mixed computations of multiplication and addition, so convergence with elementary mathematics curriculum can be sought. In the proposed CNN education program, instructors can combine 4 modules: convolution, stride, padding, and pooling, and incorporate mathematical systems and operations related with the learners' grades. There are 6 recommended combinations of modules, and there are differences in the scope and depth of learning from 2nd to 6th graders. It is necessary to verify the effectiveness of the program through field classes in the future.

2015 개정 교육과정에 나타난 ‘음악과 건강’이라는 내용 요소와 연계하여 최근 발표된 2022 개정 교육과 정 시안에서도 음악의 아름다움이나 가치, 정서적 안정을 느낄 수 있는 감성을 강조한다. 지금까지 일반적으로 불 리어 온 음악 치료는 ‘학교 현장’이라는 특수한 상황에서 사용되기에는 다소 어려움이 따른다. ‘치료’는 자칫 학부 모나 학생들 사이에 정신장애나 정서 장애 등의 부정적 의미로 불리어질 수도 있고 또 어딘가 부족해 보이고 미 흡해 보이는 이상 징후로 느껴질 수 있기 때문이다. 학교에서 ‘음악 치유’는 일반 학생 또는 일반학급의 특수 대상 자를 위해 일반 교사가 실천하는 수행으로, 음악교육에 있어 학생의 정서적 지원을 염두에 둔다. 인공지능, 지능정 보화사회로의 급격한 변화에 있어 학생의 정서 순화가 필요한 시점에서, 특히 교육 현장에서 정서․행동 장애, 스 트레스, 품행장애, 학습 부진 등의 학생은 음악교육에서 ‘음악 치유’가 필요하다. 앞으로 학교 음악교육의 실천이 학생의 음악성을 함양하고 더불어 정서를 순화할 수 있는 방향으로 꾸준히 모색되어야 한다.

In connection with ‘Music and Health’ from 2015 Revised Music Curriculums, emotions which provoke musical beauty and emotional stability are also emphasized in the recently released 2022 Revised Curriculums. However, it has been somewhat difficult to use current music therapies in particular situations such as school. Such therapies could be perceived negatively (e.g., mental disorder, emotional disturbance, incompetence, inadequacy, etc.) by students or their parent(s). ‘Music Healing’ at school is a practice performed by teachers for regular or target students. In such music education, emotional support is emphasized. At a time when it is necessary to refine students’ emotions in the rapid change to artificial intelligence and intelligent information society, especially students with emotional/behavioral disorder, stress, conduct disorder or poor academic performance in the educational field need ‘music healing’ in music education. do. In the future, the practice of school music education should be steadily sought in the direction of cultivating students' musicality and purifying their emotions.

본 연구는 2016년과 2017년‘익산 여성의 전화’기관 대상, 2022년 도서관 상주 작가로 일반인 대상‘에세이 쓰기’, 정토 대상으로‘한뼘자전소설쓰기’를 진행한 사례이다. 자기 서사를 먼저 말하고, 글로 쓰고, 발표하고, 발표 글에 대해 참여자들이 공감하고, 문집을 제작하고, 발표회를 함으로써 심리 상담보다 큰 치유적 효과가 있었다. 또 한 치유적 글쓰기뿐만 아니라 소설창작기법으로 활용이 가능한 글쓰기라는 것을 알 수 있었다. 따라서 본 연구는 ‘한뼘자전소설쓰기’의 진행 방법과 글감 선택, 글감에 맞는 읽기 텍스트, 대상자 선정 시 주의할 점, 진행 이후 참 여자의 변화, 특히 문학 공모전에 참여하여 수상하는 등, 제2의 삶을 사는 참여자에 대한 사례를 정리한 것이다.

This study is a case of conducting 'Iksan Women's Telephone' in 2016 and 2017, 'writing an essay' for the general public as a library resident writer in 2022, and 'writing a full-length novel' for Jeongto. It had a greater healing effect than psychological counseling by telling self-narrative first, writing it, presenting it, having participants sympathize with the presentation, producing an anthology, and holding a presentation. In addition, it was found that writing can be used not only as a healing writing but also as a novel creation technique. Therefore, this study examines how to proceed with 'Writing a Biographical Novel', selection of writing style, reading text suitable for writing style, points to note when selecting subjects, changes in participants after the process, especially the second life, such as participating in a literary contest and receiving an award. This study summarizes the cases of participants who buy.

본 연구는 치위생(학)과 학생을 대상으로 소셜미디어 이용실태 및 동기, 일반적인 특성의 다중 요인을 동 시에 살펴보고, 이를 바탕으로 이들의 디지털 리터러시 융합역량 증진을 위한 교육 프로그램 개발에 필요한 기초 자료를 제공하고자 실시하였다. 일부 지역 3·4년제 치위생(학)과 재학생을 대상으로 임의표집 설문조사를 실시하 였다. 연구결과 주관적 디지털 리터러시 융합역량에 가장 큰 영향요인은 자기표현동기이었으며, 자기표현동기가 높을수록 디지털 리터러시 인식영역이 높았으며, 정보기능동기가 높을수록 디지털 리터러시 행동영역이 높았다. 또한 디지털 리터러시 정의의 인지와 교육 경험은 비교적 낮으나 디지털 리터러시 교육의 희망하는 비율은 높았 다. 결론적으로 향후 치위생(학)과에서도 체계적인 디지털 리터러시 융합역량 강화교육 프로그램이 필요하다.

This study examines multiple factors of social media usage, motivation, and general characteristics of dental hygiene students at the same time, and based on this, basic data necessary for developing educational programs to enhance their digital literacy convergence capabilities It was done to provide. A random sampling survey was conducted for students enrolled in 3-4 year dental hygiene courses in some regions. As a result of the study, the most influential factor on the subjective digital literacy convergence competency was self-expression motivation. The higher the self-expression motivation, the higher the digital literacy recognition domain. In addition, the perception of digital literacy definition and educational experiences were relatively low, but the desired rate of digital literacy education was high. In conclusion, there is an urgent need for a digital literacy convergence competency strengthening education program in dental hygiene in the future.

본 연구는 요양보호사의 코로나-19 감염관리 수행도에 미치는 영향 요인을 파악하여 코로나-19 감염관 리 수행역량을 강화시키기 위한 기초자료를 마련하고자 수행되었다. 서술적 조사연구로 연구대상자는 요양보호사 314명이었으며, 자료수집은 2022년 6. 20-7.15일까지였고, 수집된 자료는 t-test, One-way ANOVA, Pearson's correlation coefficient, Scheffe, Multiple linear regression으로 분석하였다. 감염관리 수행도는 3.30점 중간수준, 지식 11.21점, 태도 3.43점, 인지도 2.86점으로 낮은 수준을 보였다. 코로나-19에 대한 지식과 태도(r=.228, p<.001). 인지도와 태도(r=.177, p<.01). 태도와 수행도(r=.235, p<.001), 인지도와 수행도 간에 양의 상관관계가 있었다 (r=.188, p<.01). 감염관리 수행도 영향요인으로 태도(β=.29, p<.01) 및 인지도(β=.41, p<.01), 근무장소(β=.43, p<.001), 성별(β=-0.44, p<.01)로 나타났다. 본 연구결과를 토대로 요양보호사의 감염관리 태도 및 인지도 향상과 함께 근 무장소를 고려한 교육프로그램을 개발하여 적용할 필요가 있겠다.

The present study aimed to identify the factors affecting COVID-19 infection control practice among 314 care workers working in elderly care facilities and home care centers. Data collected between June 20 and July 15, 2022 were analyzed by t-test, one-way ANOVA, Pearson’s correlation coefficient, and Scheffe’s test, hierarchical multiple regression analysis. Results revealed COVID-19 infection control practice 3.30 points. Other variables associated with COVID-19 infection control, such as infection, attitude, and awareness, also had low scores, with 11.21, 3.43, and 2.86 points, respectively. Findings also showed positive correlations between attitude and COVID-19 infection control knowledge and attitude (r=.228, p<.001); awareness and attitude (r=.177, p<.01); attitude and practice (r=.235, p<.001); and awareness and practice (r=.188, p<.01). Factors affecting COVID-19 infection control practice among care workers were infection control attitude (β=.29, p<.01), infection control awareness (β=.41, p<.01), workplace (β=.43, p<.001), and sex (β=-.44, p<.01). The study findings indicate the need for developing and applying training programs to improve the infection control attitude and awareness among care workers and strengthen their infection control competencies considering their workplace.

본 연구는 간호대학생의 온라인 수업에서의 디지털 리터러시가 학습실재감, 학습만족도에 미치는 영향관 계를 규명하는데 목적이 있다. J도 내에 있는 3개 대학의 간호학과 학생 117명을 대상으로 설문조사를 실시하였으 며, SPSS 23.0, SmartPLS4.0을 이용하여 분석을 시행하였다. 분석결과, 첫째 디지털 리터러시가 학습실재감에 정 (+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.749, t=18.575). 둘째, 디지털 리터러시가 학습만족도에 정(+)의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다(β=0.081, t=0.533). 셋째, 학습실재감이 학습만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.520, t=3.678). 온라인 수업에서 학습자의 디지털 리터러시 능력이 학습 실재감을 통해서만 학습만족 도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 온라인 수업 내 학습만족도를 위해 교수자는 학생의 디지털 리터러 시 능력을 고려한 학습 실재감을 최대한 이끌어낼 수 있도록 학습자들이 교수자 또는 동료학습자들과의 상호작용 기회를 제공할 수 있는 교수법을 마련해야 한다.

This study aims to investigate the influence relationship between digital literacy in online classes of nursing students on learning reality and learning satisfaction. A survey was conducted on 117 nursing students from three universities in J province, and an analysis was performed using SPSS 23.0 and SmartPLS 4.0. As a result of the research, it was found that digital literacy had a positive (+) effect on learning presence (β=0.749, t=18.575). Second, it was found that digital literacy did not have a positive (+) effect on learning satisfaction (β=0.081, t=0.533). Third, it was found that learning presence had a positive (+) effect on learning satisfaction (β=0.520, t=3.678). It was found that learners' digital literacy ability in online classes affects learning satisfaction only through a sense of learning presence. Therefore, for the learning satisfaction of in online classes, professor should prepare teaching methods that can provide learners with opportunities to interact with instructors or fellow learners to derive the maximum sense of learning, considering students' digital literacy skills.

본 연구는 코로나 19 발생 이전(2018년-2019년)과 이후(2020년-2021년)에 보도된 ‘아동학대’ 관련 언론기 사를 비교분석함으로써, 코로나 19 발생 이후 ‘아동학대’에 대한 사회적 실태와 인식을 파악하고, 이를 통해 코로 나 19로 변화된 상황에서 ‘아동학대’ 문제를 예방 및 해결하기 위한 방향성을 제시하고자 하였다. 주요 결과는, 첫 째, 코로나 19 발생 이전에 비해 발생 이후에 ‘아동학대’ 관련 기사가 2.8배 이상 증가하였다. 둘째, 코로나 19 발 생 이전과 이후 시기에 있어 키워드 트렌드, 연관어 분석, 관계도 분석에서 차이가 나타났다. 본 연구결과는 빅데 이터를 통해 아동학대에 대한 문제들을 파악하고 관련 정책 및 사회적인 인식이 어떻게 변화했는지 분석함으로써 코로나 시대 이후 ‘아동학대’ 관련 제도 및 예방·치료 프로그램을 개발하는 데 활용할 수 있는 기초자료를 제공했 다는 데 의의가 있다.

This study compares and analyzes media articles related to 'Child Abuse' reported before (2018-2019) and after (2020-2021) the outbreak of COVID-19, and examines the social reality of 'Child Abuse' after the outbreak of COVID-19. and through this, I tried to suggest a direction to prevent and solve the problem of 'Child Abuse' in the situation changed by COVID-19. The main results are: First, compared to before the outbreak of COVID-19, articles related to ‘Child Abuse’ increased by more than 2.8 times after the outbreak. Second, there were differences in keyword trends, related word analysis, and relationship analysis before and after the outbreak of COVID-19. The results of this study provide basic data that can be used to develop systems and prevention and treatment programs related to 'Child Abuse' in the post-COVID-19 era

본 골밀도 검사실의 구조를 보면, 몇몇 의료기관에서 촬영실과 제어실을 같은 공간에 설치를 하고 있으 며, 단순히 이동형 방어벽을 사용하여 방사선 작업종사자 피폭을 방어하고 있다. 따라서, 골밀도 검사 시 발생하는 산란선으로 인해 방사선 작업종사자에 대한 피폭이 있을 가능성이 있다. 이에 본 연구에서는 몬테칼로 전산모사를 통해 골밀도 촬영 시 방사선 작업종사자가 받는 피폭선량을 계산하여 방사선 작업종사자에 대한 방사선학적 안정 성을 평가하고자 하였다. 그 결과 이동형 차폐벽을 사용하지 않은 경우 1.964～66.180 mGy/year 영역에서 피폭량 이 계산되었으며, 차폐벽을 사용한 경우 0.095～4.171 mGy/year로 평가되었다. 결과를 분석하면, 반드시 이동형 차폐벽을 설치하고 검사를 시행해야 연간선량한도를 넘지 않는 것으로 나타났으며, 방사선 방호최적화를 위해서 방사선 작업종사자 스스로가 피폭 위험에 대한 인식을 가지고 적극적인 방어를 해야 할 것으로 판단된다.

When examining the structure of the bone mineral density, most medical institutions install an imaging room and a control room in the same space, and simply use a movable barrier to protect the radiation workers from exposure. Therefore, in this study, we tried to evaluate the radiological safety of radiation workers during bone density imaging through Monte Carlo computational simulation. As a result, the exposure dose was calculated in the area of 1.964～66.180 mGy/year when the movable shielding wall was not used, and 0.095～4.171 mGy/year when the shielding wall was used. Analysis of the results showed that the annual dose limit was not exceeded only when a movable shielding wall was installed and inspection was performed. Furthemore for the optimization of radiation protection, it is judged that radiation workers themselves must be aware of the risk of exposure and actively defend themselves.