• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.17-25
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• 2013

축열재 이용 기술은 실내 냉난방을 위하여 사용된 에너지를 장시간 일정온도로 유지할 수 있도록 하여 에너지 사용 효율을 높이는 장점이 있다. 이 중 상변화 물질을 이용한 잠열 축열재는 물질의 잠열성질을 이용하는 것으로서 심물질로서 일정온도에서 녹는점을 갖는 물질을 캡슐화 하여 이를 건축자재에 적용하여 실내 및 외기의 온도에 따라서 심물질이 녹거나 어는 과정에서 축열과 방열로 인한 에너지 절감 및 차단 효과를 갖는다. 상변화 물질을 이용해 축열재를 만드는 방법은 마이크로 캡슐화의 방법이 있다. 이 방법은 크게 분류하면 화학적 방법, 물리 화학적 방법 및 물리적 기계적 방법의 3가지로 나눌 수 있다. 물리 화학적 방법으로 습식공정에 의한 마이크로 캡슐화 공정을 이용했으며 이 공정은 심물질을 용매에서 에멀젼화한 다음 고분자모노머를 심물질인 에멀젼의 벽면에 코팅하여 경화 시키는 공정이다. 이 경우에 심물질의 에멀젼이나 벽재 모노머의 코팅 성능을 좋게 하기 위하여 계면활성제가 사용된다. 또한 계면활성제의 특성에 따라서 마이크로 캡슐화의 성능이 좌우되고 특히 벽재물질의 코팅 두께 및 코팅의 균일성에 크게 좌우된다. 본 연구에서는 상변화를 이용한 축열재로서 심물질인 1-도데카놀을 멜라민수지로 계면중합법에 의하여 마이크로 캡슐화 하는데 있어서 계면활성제인 SSMA(sulfonated styrene-maleic anhydride)의 화학적 특성에 따른 마이크로 캡슐의 성능과 이에 따른 축열 성능을 비교하였다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제8권4호
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• pp.427-433
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• 2001

키토산을 각각 0% (Co), 0.05%(A), 0.1%(B), 0.3%(C), 0.5%(D)의 비융로 침가하여 백설기를 제조하여 키토산 첨가에 따른 백설기의 품질특성과 저장성을 조사하였다. 백설기의 품질특성은 pH, 수분함량, 색상, 기계적 texture를 측정하고 관능검사를 행하였으며 백설기의 저장성은 $5^{\circ}C 와 25^{\circ}C$. 에서 저장중 생균수의 변화를 조사하였다. 키토산을 첨가하지 않은 대조구의 pH는 5.65로 산성 올 나따낸 편이나 키토산 첨가군은 모두 pH 7청도로 높은 편이었으며 수분함량은 38-40%로서 시료간에 차이를 나타내지 않았다. 백셜기의 색상은 대조군의 명도 (L치)가 84.28, 적색도(a치)가 -1.56, 황색도(b치)가 7.68 이었으며 키토산의 증가에 따라 명도, 적색도, 황색도 모두 증가하는 경향이었고 $\Delta$E(색채)는 대조군에 비해 모든 군에서 차이를 나타내었으나 유의차는 볼 수 없었다. Texture 측정결과, 응집성(Cohesiveness)과 탄성 (Springness)은 대조군이 가장 높았으며 검성과 부서짐성 은 대조군에 비해 키토산의 챔가 함량이 중가할 수록 중가하는 경향을 나다내였다 관능검사결과, 대조군이 색상, 삼킨후의 느낌, 총합팽가에서 유의적으로 높았으며 향파 부드러운 정도는 유의적 차이가 없었고 촉촉한 정도는 키토산 첨가군이 대조군에 비하여 유의적으로 높은 접수를 얻었다(p<0.05). 떡의 저장직전의 생균.수는 대조구에서 $4.2\times102$C CFU/g이었으며 키토산 을 0.05 -0.1 % 첨가한 경우에는 대쪼구와 큰 차이가 없었으나 0.3-0.5% 첨가한 ;경우에 는 대조구보다 0.5 -1.0 log cycle 낯은 생균수 이었다 $5^{\circ}C$에서 4주일간 저장했윷 때 대조구는 저장 2주일까지 생균수의 증가를 냐타니}어 $8.1\times105$CFU/g에 도달한 후 $1.8\times104$CFU/g 으로 감소하였으며 키토산 첨가구는 0.3% 이상외 키토산 침가구는 대조구보다 1.9 log cycle 이상 낮은 생률수를 유치하였다 백성기를 20t에 l주일간 저장했을 때 대조구의 생균수는 108 많D/g 이상에 도짤하였으나 0.3%의 키토산 첨가구는 106_107 앉D/g에 도짤하였다 키토산 첨가 백설기의 Shelf~life는 $5^{\circ}C$와 $20^{\circ}C$에서 모두 대조구에 비하여 연장되는 효과를 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.99-112
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• 2010

앙상블 학습은 분류 및 예측 알고리즘의 성과개선을 위하여 제안된 기계학습 기법이다. 그러나 앙상블 학습은 기저 분류자의 다양성이 부족한 경우 다중공선성 문제로 인하여 성과개선 효과가 미약하고 심지어는 성과가 악화될 수 있다는 문제점이 제기되었다. 본 연구에서는 기저 분류자의 다양성을 확보하고 앙상블 학습의 성과개선 효과를 제고하기 위하여 유전자 알고리즘 기반의 범위 최적화 기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 최적화 기법을 기업 부실예측 인공신경망 앙상블에 적용한 결과 기저 분류자의 다양성이 확보되고 인공신경망 앙상블의 성과가 유의적으로 개선되었음을 보여주었다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제19권1호
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• pp.69-82
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• 2021

목적 : 본 연구는 발달성협응장애(Developmental Coordination Disorder; DCD)에 관한 국내 연구동향 및 DCD의 선별이나 중재에 관한 연구결과를 고찰하여 향후 관련 종사자들이 연구를 설계하거나 중재결과를 효과적으로 제시할 수 있도록 기본정보를 제공하고자 한다. 연구방법 : 체계적 고찰방법을 사용하여 1990년 1월부터 2020년 12월까지 국내에서 발행된 논문들 중 발달성협응장애와 관련된 논문을 검색하였다. 검색어는 국내의 연구현황을 확인하기 위해 '발달성협응장애', '발달협응', '발달적 협응'으로 선정하였다. 검색원은 한국교육학술정보원과 한국학술정보, 구글학술검색을 사용하였다. 검색된 4,878개의 논문 중 중복되어 검색된 논문과 배제기준에 해당되는 논문을 제외한 총 17편의 논문이 분석에 사용되었다. 선정된 논문은 DCD연구 중 평가와 중재접근을 분석하기 위하여 Wilson(2005)이 제시한 개념적 모델을 이용하였다. 결과 : 선정된 연구의 질적수준을 분석한 결과에 따르면 두 집단간의 비무작위 연구인 level II가 70%를 차지하였다. 연구설계 시대상 아동의 DCD 유무를 판별하기 위해 Movement Assessment Battery for Children test(MABC)와 MABC Second Edition(MABC-2)(72%)가 운동발달 평가도구로 주로 사용되었다. 중재연구 중 역동체계접근을 적용한 논문은 47%으로 가장 높았으며, 정상발달기술접근의 논문과 인지적 신경과학을 적용한 논문은 각각 18%이었고, 신경발달이론을 적용한 논문은 11%이었다. 정상발달기술접근과 일반적 능력접근을 병행한 논문은 6%로 가장 낮은 사용을 보였다. 이들 논문은 주로 DCD아동들의 운동특성이나 운동(체육)프로그램의 중재효과에 관한 것이었다. 결론 : 국내에서 진행된 DCD관련 연구는 대부분 DCD의 움직임 특성을 설명하거나 운동 중재프로그램의 효과성을 설명한 연구가 주류를 이루었다. 향후 DCD 연구에서는 국내 실정에 적합한 평가도구들의 타당성에 관한 연구와 재활 분야에서 사용하고 있는 다양한 중재접근의 효과를 입증하여 DCD 아동의 운동협응을 향상시키기 위한 시도가 필요하다.

• 적정기술학회지
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• 제6권1호
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• pp.28-36
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• 2020

지속가능한 적정기술은 대상 지역의 정치적, 문화적, 환경적 측면에 대한 고려와 함께 사용자 중심 설계가 요구된다. 하지만 적정기술 준비과정에서 보급 이후 실제 사용자 행위를 결정하는 사용자 의도와 경험에 대한 사전 파악에 한계가 있다. 그 결과, 해당 기술이 설계자의 의도와는 다르게 사용되거나 불편한 경우가 많다. 본 연구는 적정기술 사례를 마이어의 어포던스 이론을 반영한 분석틀로 분석하고, 디자인 측면의 개선책을 제시하고자 한다. 어포던스 이론은 사용자가 사물에 대해 사전 지식과 경험에 근거한 해석을 통해 그 특징을 파악하고 사용하도록 하는 요인에 대한 이론이다. 이 연구에서 분석 사례는 2015년 8월부터 2018년 1월까지 베트남 빈딘성에 설치된 6개의 학교 중 3개 학교의 정수시설 설계자 인터뷰, 관리교육자료, 관리자 인터뷰 내용이다. 해당 사례는 주기적인 설치, 관리, 점검으로 개선하려 했지만 유사한 문제가 지속적으로 발생한 사례로, 본 연구의 분석대상으로 적합하다고 판단되었다. 우선, 시설 점검 및 관리자 인터뷰 내용을 설치 당시 배부한 관리자 교육자료와의 비교를 통해 불일치하는 시설을 발견한다. 다음으로, 설계자가 의도한 어포던스와 실제로 관리 행위에 영향을 준 어포던스를 분석한 뒤 문제가 발생한 3개 사례에서 도출된 공통적인 어포던스를 바탕으로 설계 보완책을 제시한다. 이를 통해 적정기술의 보급 전 사용자의 행위를 고려한 디자인의 적용이 필요함을 시사하고, 기존의 문제가 발생한 기술에 대해 어포던스를 바탕으로 한 분석틀을 통해 개선책을 찾는 과정에서 본 연구가 선례가 될 수 있을 것이라 사료된다.

• 현장농수산연구지
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• 제20권2호
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• pp.57-72
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• 2018

본 연구는 한농대에서 발간하는 청년 농어업인들의 우수한 영어·영농 정착사례에서 의미 있는 정보를 추출하고자 프로그램 R의 Text mining으로 주요단어를 추출하고 시각화를 위하여 word cloud를 작성하였다. 먼저 전체 표본에 대한 text mining 결과에서는 '대표', '이사', '생각', '자신', '시작', '마음', '노력' 등이 상위 50개 핵심 단어 가운데 빈도수가 높게 나타난 단어들이다. 이는 젊은 농부들이 회사의 경영주가 되기 위해서거나 또는 경영주로서 그들 스스로 생각하고 판단하고 추진하는 능력을 갖추고 있음을 표현이며 자기의 꿈을 버리지 않고 스스로 꿈꾸는 일을 헤쳐 나가는 모습의 표현이라 할 수 있다. '아버지', '부친' 및 '부모님' 등의 단어 빈도수가 높은 것은 부모협농과 승계농의 비율이 높은 경영형태의 영향이라 할 수 있으며, '한국농수산대학', '대학', '졸업', '공부' 등의 단어는 이들의 높은 교육의식을 나타낸 결과이며, '유기농'과 '친환경' 의 단어는 우수사례자들의 친환경 농업에 대한 관심도를 나타낸 결과라 할 수 있다. 또한 '판매', '체험' 등의 6차산업 관련어는 농어업·농어촌을 활성화시키기 위한 이들의 노력을 나타내는 결과라 할 수 있다. 한편 '인터넷', '블로그', '온라인', '홈페이지', 'SNS', 'ICT', '융복합' 및 '스마트' 등의 단어들은 비록 상위 50위 안에는 없었으나 이들 단어들이 빠지지 않고 추출된 결과는 영어·영농의 과학화·첨단화에 청년농부들의 관심이 높아지고 있음을 알 수 있었다. 다음으로 품목별 샘플에 대하여 빈도수가 상위 50위 이내인 주요단어를 그룹화 한 결과로서 축산, 채소 및 수산은 '시설', 식량작물은 '장비', '기계' 등의 빈도수가 높게 나타냈다. '친환경'은 채소작물과 식량작물에서 나타났으며, '유기농'은 채소, 식량작물, 과수에서 나타났다. 식량작물에서는 '우렁이'가 추출되었으며, 우수농수산물을 의미하는 '인증'은 수산에서만 나타났다. '6차산업' 관련단어로 '생산'은 모든 계열, '가공', '유통'은 과수, '체험'은 채소, 식량작물 및 과수에서 나타났다. 그리고 텍스트 마이닝으로 추출한 단어를 시각화하기 위하여 전체 샘플과 각 품목별로 word cloud를 작성하여 구조화되지 않은 비정형 텍스트인 우수사례들이 내포하고 있는 의미를 글자의 크기로 알 수 있도록 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.219-240
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• 2018

감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.