• 한국아동복지학
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• 제54호
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• pp.79-111
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• 2016

본 연구는 영유아 시기에 경험하는 생애 초기 가족의 누적위험요인이 가정학습환경을 통해 유아의 언어 및 사회성 발달에 영향을 미치는 구조적 모델을 검증하는 데 그 목적이 있다. 만 3세 유아의 언어발달은 표현어휘력으로, 사회성 발달은 또래유능성으로 나타내었다. 한국아동패널(PSKC)의 2차년도와 4차년도 자료를 이용하여, 1,725가족을 대상으로 분석을 실시하였다. 상관관계 분석 및 구조방정식모델링 기법을 통하여 분석한 결과는 다음과 같다. 우선, 만 1세 누적위험요인과 만 3세 누적위험요인 간 상관관계는 높아, 누적위험요인의 종단적 지속성을 시사하였다. 만 1세 누적위험요인은 만 3세 가정학습환경의 질적 수준에 부정적인 영향을 미치고 가정학습환경은 유아의 언어 및 사회성 발달 모두를 유의하게 예측하였다. 하지만 만 1세 누적위험요인은 유아발달을 직접적으로 예측하지 않았다. 마지막으로 만3세 누적위험요인은 유아의 언어발달을 직접 예측하였으나 사회성 발달 및 가정학습환경에 유의한 영향을 미치지 않았다. 만 1세 누적위험요인${\rightarrow}$가정학습환경${\rightarrow}$유아발달의 구조적 관계에서 가정학습환경의 매개적 역할은 통계적으로 유의하였다. 종합하면, 영아기 가족 내 누적위험요인은 유아기 자녀의 발달을 돕는 가정학습환경 구성에 부정적인 영향을 미쳐 유아 발달에 간접적인 효과를 가지는 것으로 밝혀졌다. 영아기 자녀를 둔 위기가족을 대상으로 하는 조기 중재 및 지원에 대한 정책적 시사점이 논의되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.611-613
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• 2017

본 연구의 목적은 기존 무인 택배 시스템에 데이터 분석과 체계적인 관리 시스템을 도입하여 이용자 중심의 새로운 택배 배송 시스템의 모델을 제안하는 것이다. 본 모델은 택배 배송 ?데이터를 누적시켜 마케팅, 공공데이터 파생, 사용자 편리성 등의 다양한 기능을 웹과 모바일을 통해 사용자와 택배기사 및 운영자에게 제공할 수 있으며, 데이터 분석을 통해 신규 무인 택배함의 적절한 위치를 추천해 줄 수 있다. 또한, Power BI와 MySQL을 연동하여 실시간으로 누적되는 데이터를 시각화하여 제시할 수 있고 블루투스 비콘을 활용하여 배송 시 택배 기사의 현 위치 파악을 쉽게 해줄수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.505-508
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• 2004

본 논문은 동적 3-D 뉴로 시스템(A Dynamic 3-D Neuro System)모델을 이용하여 오프라인 필기체 숫자 인식 실험을 하였다. 3-D 뉴로 시스템 모델을 사용함으로써 기존에 교육된 정보를 유지하면서 새로운 정보를 추가할 수 있는 추가학습이 가능했고, 동일한 범주의 정보에 대해서는 반복교육 횟수에 따라 교육정도가 점점 누적되는 반복교육이 가능했다. 교육과정을 통해 누적된 정보로부터 일반화된 패턴(Generalized Pattern)을 도출해 인식시 사용할 수 있었다. 패턴 인식기는 피드백루틴을 통해 미지의 입력이미지를 원형이미지로 복원한 후, 그 결과 데이터를 사용하여 문자를 인식하도록 동작한다. NIST의 MNIST 데이터베이스를 사용해 실험을 하였고, 결과로 $99.0\%$의 정인식률을 얻었다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제3권4호
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• pp.27-34
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• 2009

This paper deals with the lifetime prediction of Aircraft Flaperon Joint made of AISI 4130 steel. Reviews are performed on the published damage models at first. And three different damage models are used for predicting the fatigue life of the structure subjected to variable amplitude fatigue loading. These models require no increase in complexity of use, nor do they require additional material property or mission loading information to achieve the improved accuracy. Finally a comparison among the fatigue results is performed. It is observed that the Miner's rule could predict longer life than other cumulative damage models which take into account loads below the endurance limit.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.293-296
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• 2021

K-water에서는 다목적댐의 관리를 위해 실시간으로 댐수위, 하천 수위 및 강우량 등을 계측하고 있으며, 계측된 값들은 댐을 효과적으로 운영하는데 필요한 데이터로 활용되고 있다. 특히 댐수위 이상 데이터를 탐지하지 못한 채 그대로 사용할 경우 댐의 방류 시기와 방류량 등을 결정하는 중요한 의사결정을 그르칠 수 있으므로 이를 신속히 탐지하는 것이 매우 중요하다. 현재의 자동화된 이상 데이터 탐지방법 중 하나는 현재 데이터가 최댓값과 최솟값을 초과할 때, 다른 하나는 현재 데이터와 일정 시간 동안의 평균값 간의 차이가 관리자가 정한 특정 값을 벗어났을 때를 기준으로 삼고 있다. 전자는 상한과 하한의 초과 여부만 판단하므로 탐지가 쉬우나 정상범위 내에서 발생한 이상 데이터는 탐지가 불가하다. 후자는 관리자의 경험을 통해 판단 조건을 정하기 때문에 객관성이 결여되는 문제가 있다. 특히 방류와 강우가 복합적으로 댐수위에 영향을 미치는 홍수기에 관리자의 경험에 기초한 이상 데이터 판별은 신뢰성의 문제가 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기계학습을 최초로 적용하여 이상 데이터를 탐지하고자 하였다. 댐수위, 누적강우량 및 누적방류량 데이터와 댐수위데이터를 가공하여 생성한 댐수위차, 댐수위차평균, 댐수위평균 등 자질들의 다양한 조합을 만든 후 이를 Random Forest, SVM, AdaptiveBoost 및 다층퍼셉트론(MLP) 등과 같은 여러 가지 기계학습모델 등을 통해 이상 데이터를 판별하는 실험(분류)을 하였다. 실험결과 댐수위, 댐수위차, 댐수위-댐수위평균, 누적강우량, 누적방류량 및 댐수위차평균을 사용하였을 때 MLP에서 가장 우수한 성능을 보였다. 이 연구를 통해서 댐수위 이상 데이터를 기계학습의 분류기능을 통해 효과적으로 탐지할 수 있다는 것과 모델의 성능은 실험에 사용한 자질의 수뿐 아니라 자질의 종류에도 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2009년도 정기 학술발표대회
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• pp.82-82
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• 2009

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2011년도 춘계학술논문요약집
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• pp.59-60
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• 2011

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.777-782
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• 2012

본 논문은 웹 검색 시스템의 사용자 질의에 대한 키워드 색인 기반의 검색 과정에서 적합 문서를 선별하기 위해 검색 키워드의 의미정보와 사용자의 누적 사용정보를 사용하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 소개한다. 검색 키워드 의미 정보를 이용하는 검색 방법은 검색 결과로서 의미적으로 무관한 많은 문서들을 배제할 수 있고, 사용자의 누적된 사용정보는 관심사에 중심을 둔 검색문서들을 상위에 제시할 수 있다. 검색 키워드의 의미정보 지식베이스를 구축하고, 검색 문서들을 색인어와 해당 의미범주로 분류하며, 사용자의 정답 문서 참조 행위에 대한 누적 정보를 순위 결정에 반영하여 검색 성능을 향상시킬 수 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.24-27
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• 2018

항공기용 레이다의 성능을 나타내는 최대 탐지 거리는 누적 탐지 확률로 규정된다. 이는 지상클러터에 의해 단일 탐지 확률이 거리에 따라 오르내리기 때문에 단일 탐지 확률로 탐지거리를 규정하기 어렵기 때문이다. 따라서 단조 증가하는 누적 탐지 확률을 이용하여 규정한다. 본 논문에서는 일정한 주기를 가지는 탐색 레이다에서 탐색 빔의 위치와 표적의 거리를 고려한 평균 누적 탐지 확률 계산법을 제시하며, 몬테카를로 시뮬레이션의 결과와 비교하여 동일함을 보였다. 수치적 계산에 의해 검증된 몬테카를로 시뮬레이션 모델은 추후 다양한 시나리오에 대한 시스템의 성능을 평가하는 데에 사용될 수 있을 것이다.

• 한국철도학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.52-58
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• 2014

노반 성토체에서 발생하는 소성 변형은 콘크리트 궤도의 안정성과 유지보수에 영향을 미친다. 철도 노반에서의 장기적인 소성 변형은 주로 반복적인 열차 통과로 발생하는 누적된 비탄성적 변형률에 의해 발생한다. 누적 소성 변형의 예측은 궤도의 유지보수와 열차의 안전한 운영을 위해서 중요하다. 본 연구에서는 서로 다른 강화노반 두께를 가진 철도노반에서 발생하는 연직 변위를 계산하였다. 누적 소성 변형률을 계산하기 위한 멱함수의 상수는 삼축 실험과 실대형 재하 실험의 결과로부터 구하였다. 표준 노반 단면에 대한 3차원 유한요소해석 결과로부터 강화노반의 두께를 선정하는 가이드라인을 제시하였다.