• 재활치료과학
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• 제8권2호
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• pp.79-88
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• 2019

목적 : 경험학습모델에 따라 하나의 체계적 프로그램으로 결합하였는데 이 접근법의 목표는 환자와 보호자들의 이해를 돕고 필요한 것을 인지시키는 것에 초점을 두었다. 이러한 선행연구들의 결과를 근거로 본 연구자는 환자와 대화상대자 사이의 의사소통 개선을 위한 보호자 교육과 경험학습모델에 근거한 그룹훈련의 장점을 알아보고자 하였다. 연구방법 : 이 연구에서는 부산광역시 소재에 있는 종합병원에 입원한 40~50세의 비유창성 실어증 환자 6명(구어 실행증 2명, 브로카실어증 3명, 명칭 실어증 1명)과 보호자들을 연구 대상으로 선정하였다. 명확한 정보교환 의사소통은 보호자가 촉진전략을 사용하여 환자의 메시지를 파악하였는지 알아보고 사회적 상호작용 의사소통은 보호자의 긍정적인 행동과 방해하는 행동의 빈도 변화를 파악하였다. 보호자의 행동 변화는 훈련 전의 부정적 행동들이 훈련 후 어떠한 행동으로 변화하였는지 알아보고 설문지를 통해 환자와 보호자들의 만족도를 알아보았다. 결과 : 첫째, 보호자 교육과 경험학습에 근거한 그룹훈련이 명확한 정보교환 의사소통을 향상 시켰다. 둘째, 보호자 교육과 경험학습에 근거한 그룹훈련이 사회적 상호작용 의사소통을 향상 시켰다. 셋째, 보호자 교육과 경험학습에 근거한 그룹훈련이 보호자의 행동을 변화시켰다. 넷째, 보호자 교육과 경험학습에 근거한 그룹훈련이 환자와 보호자들의 만족도를 향상 시켰다. 결론 : 본 연구를 바탕으로 하여 국내에서는 그동안 거의 고려되지 않았던 실어증 환자의 보호자 교육에 대한 중요성을 깨닫고, 국외에서 이미 활용 중인 여러 유형의 프로그램을 표방하여 우리나라의 문화와 재활 환경에 맞는 다양한 보호자 교육의 내용을 계획할 필요가 있다.

• 터널과지하공간
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• 제31권5호
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• pp.309-332
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• 2021

고준위방사성폐기물 심층처분장 내 천연방벽은 방사성핵종의 누출을 방지 및 지연할 수 있는 수리학적 특성을 갖춰야 한다. 결정질 암반의 경우 불연속면에 의해 수리학적 성능이 결정되기 때문에, 불연속면의 수리-역학적 복합거동에 대한 자세한 모사가 필요하다. 불연속체 기반 해석기법은 불연속면의 생성, 전파, 변형, 미끄러짐과 같은 복잡한 거동을 구현할 수 있어 결정질 암반 모사에 적합하다. 본 연구에서는 불연속면에서의 수리-역학 복합거동에 초점을 맞추어, UDEC, 3DEC, PFC, DDA, FRACOD, TOUGH-UDEC과 같은 상용화된 불연속체 기반 수리-역학 복합거동 해석기법을 조사하였다. 블록 기반 불연속체 해석기법의 경우 주로 불연속면 상에서 진행되는 유체 유동을 바탕으로 수리-역학 복합거동을 해석하였고, 그중 일부는 다른 수리학적 해석기법과의 결합을 통하여 모델 전체에 대한 수리-역학적 복합거동을 제공하였다. 입자 기반 불연속체 해석기법의 경우에는 입자 사이로 흐르는 유체를 반영하여 불연속체 모델 전체에 해당하는 수리-역학적 복합거동 모사가 가능하다. 현재까지 상용화된 불연속체 기반 복합거동 해석기법은 2차원 해석만 제공하거나, 수리학적 해석 성능이 떨어지고, 불연속면에서의 유체 유동만 고려되거나, 자세한 수리학적 해석을 지원하지 않는 등의 한계점이 있어 고준위방사성폐기물 심층처분시스템의 정확한 수리-역학 모델링에는 적합하지 않을 수 있다. 본 기술보고에서 검토한 다양한 해석기법들의 장단점을 참고하여 향후 처분시스템을 정확하고 자세하게 모사할 수 있는 불연속체 기반 수리-역학 복합거동 해석기법의 개발이 필요하다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권2호
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• pp.93-106
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• 2021

일반적으로 세그먼트 라이닝 터널은 프리캐스트 콘크리트 세그먼트를 연결하여 하나의 링을 구성하고 터널의 진행방향으로 링을 서로 결합하여 형성한 터널을 말한다. 세그먼트 라이닝의 구조적 특성은 세그먼트 이음부의 거동에 따라 크게 달라지므로 이음부를 적절하게 모델링해야 한다. 지반 하중을 받을 때 세그먼트 이음부는 회전에 저항하는 힌지로 작동하며, 모멘트-회전 관계는 비선형 거동을 보인다. 세그먼트 이음부가 라이닝 거동에 미치는 영향을 파악하기 위해 실제 설계에 통용되는 일본 기준 및 Janssen 모델을 적용하여 세그먼트 이음부의 모멘트-회전 관계를 설정하였다. 또한 이 논문은 지압강도를 기초로 세그먼트 이음부의 회전강성을 결정하는 방법을 제시하였다. 가상의 설계조건에서 기존 모델 및 제시된 방법을 적용해 세그먼트 이음부의 회전을 추정하고 세그먼트 라이닝과 이음부에서 발생하는 단면력을 계산하였다. 세그먼트 이음부의 회전이 증가할수록 이음부의 접촉 면적이 감소하므로 세그먼트 이음부의 지압강도를 확인해야 한다. 이 논문은 세그먼트 이음부의 지압강도를 검토하기 위해 세그먼트 이음부의 회전강성을 결정하고 지압강도를 계산하는 일관된 방법을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.105-112
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• 2021

빅데이터 시대에 접어들며 데이터에 대한 관심이 폭발적으로 늘어나고 있다. 특히, 인터넷 및 소셜미디어의 발전은 새로운 데이터들의 생성으로 연결되어 빅데이터와 인공지능 시대의 실현과 융합 기술의 새로운 장을 열 수 있게 되었으며, 과거에는 프로그램으로 다루지 못하던 데이터에 대한 분석 요구가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 시대에서 많이 요구되는 비정형 데이터에 대한 분류를 위하여 분석 모델을 설계하고 이를 검증하였다. 데이터는 디비피아의 논문 요약과 주제어, 그리고 부주제 어를 크롤링하였으며, 코엔엘피의 데이터 사전을 이용해 데이터베이스를 생성하고, 형태소 분석을 통하여 단어의 토큰화 과정을 수행하였다. 또한, 카이스트의 9 품사 분류 체계를 이용해 명사를 추출하고, TF-IDF 값을 생성하였으며, 학습 데이터와 Y 값을 결합하여 분석 데이터 셋을 생성하였다. 이와 같이 생성된 분석 데이터 셋에 랜덤 포레스트와 서포트 벡터 머신 그리고 의사결정트리, 이렇게 세 가지 분석 알고리즘을 적용하여 분류의 적정성을 측정하였다. 본 논문에서 제안한 분류 모델 기법은 논문 분류 외에도 민원 분류 분석 및 텍스트 관련 분석 등 다양한 분야에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.651-658
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• 2021

풀림 방지 코팅 볼트는 주로 자동차 안전 관련 부품을 결합하는 데 사용되므로 안전성 유지를 위해 코팅 결함을 사전에 감지해야 한다. 이를 위해 이전 연구 [CNN 및 모델 시각화 기법을 사용한 코팅 볼트 불량 판별]에서는 합성곱 신경망을 사용했다. 이때 합성곱 신경망은 데이터 수가 많을수록 이미지 패턴 및 특성 분석 정확도가 증가하지만 그에 따라 학습시간이 증가한다. 또한 확보 가능한 코팅 볼트 샘플이 한정적이다. 본 연구에서는 이전 연구에 전이학습을 추가적으로 적용해 데이터 개수가 적은 경우에도 코팅 결함에 대해 정확한 분류를 하고자 한다. 전이학습을 적용할 때 학습 데이터 수와 사전 학습 데이터 ImageNet 간의 유사성을 고려해 분류층만 학습했다. 데이터 학습에는 전역 평균 풀링, 선형 서포트 벡터 머신 및 완전 연결 계층과 같은 분류층을 적용했으며, 고려한 모델 중 완전 연결 계층 방법의 분류층이 가장 높은 95% 정확도를 가진다. 추가적으로 마지막 합성곱층과 분류층을 미세 조정하면 정확도는 97%까지 향상된다. 전이학습 및 미세 조정을 이용하면 선별 정확도를 향상시킴은 물론 이전보다 학습 소요시간을 절반으로 줄일 수 있음을 보였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.55-63
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• 2022

최근 중국에서 중대형 도시철도의 급속한 발전으로 고속철도의 총 운행거리와 총 EMU(Electric Multiple Units) 수가 증가하고 있다. 고속 EMU의 시스템 복잡성은 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 장비의 안전성과 유지보수의 효율성에 대한 더 높은 요구사항을 제시한다. 현재 중국의 고속 EMU의 유지보수 모드는 여전히 계획적인 유지보수 및 고장보수에 기반한 사후 유지보수 방식을 채택하고 있어 유지보수가 미흡하거나 과도하게 이루어지며, 장비 고장 처리의 효율성을 떨어뜨리고 유지보수 비용을 증가시킨다. PHM(진단 및 예측관리)의 지능형 운영 및 유지관리 기술을 기반으로 합니다. 본 논문은 고속 EMU의 서로 다른 시나리오의 다중 소스 이기종 데이터를 통합하여 "차량 시스템-통신 시스템-지상 시스템"의 통합 PHM 플랫폼을 구축하고, 장비 고장 메커니즘을 인공지능 알고리즘과 결합하여 고속 EMU의 트랙션 모터에 대한 고장 예측 모델을 구축한다. 고속 EMU의 안전하고 효율적인 작동을 보장하기 위해 고장 예측 및 정확한 유지보수를 사전에 수행해야 한다.

• 기호학연구
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• 제54호
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• pp.205-224
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• 2018

본 연구는 건축기호학에서 퍼스 기호학의 논리적 장점을 건축 디자인에 활용하기 위해 필요한 연구의 일환으로서 퍼스 유형론의 적용성을 검토하고 건축 디자인에 접목하기 위한 방법을 모색하는 연구이다. 이를 위하여 형식논리학 관점에서 양자의 접목 방법에 대하여 검토한다. 나아가서 본 연구에서는 기호포함구조가 기호 성장 모델의 근간 역할을 할 수 있는 가능성에 대해서 검토한다. 본 연구에서는 퍼스의 기호 유형론의 역삼각형 구조를 재구성한 기호포함구조의 도식을 제시하고 이것을 중심으로 논의를 진행하였다. 연구 결과 건축 디자인에서 이루어지는 해석, 생성 작업의 연속성과 논리성이 본 연구에서 제시된 기호포함구조의 삼중 구조를 적용함으로써 논리적, 구조적 설명과 분해가 가능하고 이를 통해 디자인의 질 향상에 기여할 수 있다는 것이 나타났다. 나아가서 제시된 기호포함구조는 건축 디자인에서 이루어지는 기호의 확장 또는 성장 모델의 배경 프레임 역할을 할 수 있다는 가능성이 나타났다. 향후 적용성을 높이기 위한 과제로서 건축 디자인 사고와 기호 유형론에 근간한 포함 관계적 사고를 추론 프레임으로 결합하기 위한 연구의 필요성이 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.17-26
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• 2003

최근 인터넷 등의 급속한 보급 및 상용화에 따라 인터넷을 통한 다양한 정보서비스가 널리 이루어지고 있다. 이는 컴퓨터와 네트워크의 결합에 의한 정보의 흐름에 정보를 어떤 형태로 보호할 것인가가 사회적으로나 국가적 차원에서 급속도로 확산 요구되고 있다. 이러한 시대적 요구에 부응하기 위해 정보보호분야에 대한 인력을 체계적으로 양성하기 위한 각종 대책이 정부나 교육기관에서 수립되어지고 있다. 정부는 이미 정보보호기술개발 5개년 계획을 수립하여 현재 각종 사업과 프로젝트를 수행하고 있다. 더불어 국내 전국의 각 대학에서도 이러한 국내외 흐름을 감지하여 정보보호분야에 대한 학과 설립 등을 통해 체계적인 인력양성방안을 수립 추진하고 있는 실정이다. 정보보호분야에 대한 교육목표 설정, 교재개발, 교육과정의 설계, 실험실습실의 구축과 교원확보 등 이미 많은 부분에 대한 준비를 시작하고 있다. 대부분의 대학들이 학부과정에서 지도해야 할 부분이 정보를 보호하기 위한 기술습득에 필요한 기초지식일 것으로 사료된다. 본 논문에서는 이와 관련하여 외국대학과 전국 4년제 주요 대학에 신·증설된 정보보호관련학과의 현황과 교육과정을 살펴보고 분석하여 향후 정보보호 관련 교육방향과 인력양성을 위하여 효과적인 교과과정모델을 개발, 제시하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.183-191
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• 2021

비간섭 부하 모니터링은 사용자 에너지 소비량의 실시간 모니터링을 통해 가전기기의 사용량 예측 및 분류를 하는 기술로, 최근 에너지 절약의 수단으로 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 GAF(Gramian angular field) 기반 1차원 시계열 데이터를 2차원 행렬로 변환하는 기법과, 합성곱 신경망(convolutional neural networks)을 결합해 사용자 전력 사용량 데이터로부터 가전기기를 예측하는 시스템을 제안한다. 학습을 위해 공개 가정용 전력 데이터인 REDD(residential energy disaggregation dataset)를 사용하고, GASF(Gramian angular summation field), GADF(Gramian angular difference field)의 분류 정확도를 확인한다. 시뮬레이션 결과, 이중 상태(on/off)를 가지는 가전기기에서 두 모델 모두 97%의 정확도를 보였고, 다중 상태를 가지는 기기에서 GASF는 95%로 GADF보다 3% 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 차후 데이터의 량을 증가시키고 모델을 최적화해 정확도와 속도를 개선할 예정이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.315-325
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• 2021

소셜 앱에 게이미피케이션 방식이 적용되면서 유저들의 흥미와 제품에 대한 몰입을 보다 더 유발시키며, 그 가치와 중요성이 커지고 있다. 게이미피케이션이란 게임이 아닌 분야에 게임의 기법과 사고를 적용하여 사용자의 몰입을 유도하는 것을 의미한다. 이에 본 논문은 게이미피케이션 분석 모델인 옥탈리시스를 차용하여 중국 3대 소셜 앱에 대한 사용자의 지속 활용도를 분석하여 그 특성을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위한 연구의 전개는 첫째, 게이미피케이션의 구성요소와 특성에 대해 기존 사례를 통해 살펴본다. 둘째, 중국 3대 소셜 앱인 위쳇, QQ, 샤오홍슈에 대해 옥탈리시스의 8가지 분석 툴을 통해 설문조사를 실시하고 그 지속 활용도에 대해 분석한다. 분석 결과 게임 메커니즘의 외적 표현인 세 가지 요소 포인트(Point), 배지(Badge), 리더보드(Leadboard)는 사용자의 활용도가 지속되지 않았으며, 이는 단지 하나의 수단일 뿐임을 알 수 있었다. 반면, 소셜 앱의 특성과 콘텐츠 그리고 사용자의 욕구가 결합되어야 게임화 된 사고를 극대화 할 수 있으며, 이에 따라 사용자의 지속 활용도가 유지 됨을 알 수 있다.