• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.103-111
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• 2024

축류팬은 상대적으로 저압의 유동 영역에서 유동을 수송하기 위해 사용되며, 다양한 설계 변수에 대해 설계된다. 축류팬의 날개 끝 형상은 유동 및 소음 성능에 지배적인 역할을 수행하며 이에 대한 대표적인 유동 현상으로 날개 끝에서 발생하는 날개 끝 와류와 누설 와류가 있다. 이러한 3차원 유동 구조를 제어하기 위해 다양한 연구가 수행되어 왔으며, 항공기 분야에서 날개 끝 와류를 억제하고 효율을 증가시키기 위해 윙렛 형상이 개발되었다. 본 연구에서는 에어컨 실외기용 축류팬 날개에 적용된 윙렛 형상의 영향을 분석하기 위한 수치적, 실험적 연구를 수행하였다. 3차원 유동 구조 및 유동 소음을 수치적으로 분석하기 위해 unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS) 방정식과 Ffocws-Williams and Hawkings(FW-H) 방정식을 전산유체역학 기법에 기초하여 수치 해석하였으며, 실험 결과와의 비교를 통해 수치 기법의 유효성을 검증하였다. 윙렛 형상에 따른 날개 끝 와류와 누설 와류의 형성의 차이를 3차원 유동장을 통해 비교하고, 그에 따른 공기역학적 성능을 정량적으로 비교하였다. 또한, 예측 유동장을 바탕으로 소음을 수치적으로 모사하여 윙렛 형상이 유동 소음 측면에 미치는 영향을 분석하였다. 대상 팬 모델의 시제품을 제작하여 유동 및 소음 실험을 실시하여 실제 성능을 정량적으로 평가하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.33-48
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• 2024

향상된 모바일 광대역(eMBB), 초저지연 및 고신뢰 통신(URLLC), 대규모 기계형 통신(mMTC) 등의 특징을 가진 5G의 등장으로 인해 효율적인 네트워크 관리와 서비스 제공을 위해 증가하는 네트워크 트래픽과 복잡성 해결이 시급한 상황이다.본 논문에서는 기계학습(Machine Learning, ML) 및 딥러닝(Deep Learning, DL)기술을 활용하여 5G 네트워크의 초고속, 초저지연, 초연결성이라는 주요 과제를 해결하면서 네트워크 슬라이싱 및 자원 할당을 동적으로 최적화하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 제안된 기법에서는 네트워크 트래픽 및 자원 할당에 대한 예측 모델, 네트워크 대역폭 및 지연 시간을 최적화하면서 동시에 개인 정보와 보안을 향상시키기 위한 연합 학습(FL) 기법을 사용한다. 특히, 본 논문에서는 랜덤 포레스트와 LSTM 등 다양한 알고리듬과 모델의 구현 방법에 대해 자세히 다루며, 이를 통해 5G 네트워크 운영의 자동화와 지능화를 위한 방법론을 제시한다. 마지막으로 제안된 기법을 통해 5G 네트워크에 ML 및 DL을 적용하여 얻을 수 있는 성능향상 효과를 성능평가 및 분석을 통해 검증하고 다양한 산업 응용 분야에서 네트워크 슬라이싱 및 자원 관리 최적화를 위한 솔루션을 제시한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제30권2호
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• pp.147-156
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• 2024

수산자원의 지속 가능한 관리와 증대는 전 세계적으로 중요한 이슈로 부상하고 있으며, 본 연구는 이에 대응하는 한국수산자원공단의 수산자원 현존량 추정을 위한 딥러닝 기반 수산자원 증대사업 효과조사 기법 개발을 위해 구성 기술 중 하나인 어류 탐지 및 분류 모델 구축과 성능 비교를 수행하였다. 다양한 크기의 YOLOv8-Seg 모델에 어류 이미지 데이터셋을 학습한 후 각 성능평가 지표를 비교 분석하여 적용 가능한 최적의 모델을 선정하고자 하였다. 모델 구축에 사용된 자료는 총 12종의 어류로 이루어진 36,749장의 이미지와 라벨 파일로 이루어지며, 학습에는 증강을 적용하여 데이터의 다양성을 증가시켰다. 동일한 환경 및 조건에서 총 다섯 개의 YOLOv8-Seg 모델을 학습 및 검증한 결과 중간 크기의 YOLOv8m-Seg 모델이 가장 짧은 13시간 12분의 학습 시간과 mAP_50:95 0.933, 추론 속도 9.6 ms로 높은 학습 효율성과 우수한 탐지 및 분류 성능을 보였으며, 각 지표 간의 균형을 고려할 때 실시간 처리 요구사항을 충족하는 가장 효율적인 모델로 평가되었다. 이와 같은 실시간 어류 탐지 및 분류 모델을 활용하여 효율적인 수산자원 증대사업의 효과조사가 가능할 것으로 보이며, 지속적인 성능 개선 및 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 기독교교육논총
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• 제76권
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• pp.237-258
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• 2023

연구 목적 : 청소년의 문제는 사회의 책임을 넘어 교회의 책임이기도 하다. 청소년의 영성을 향상시키고 관리하는 기독교 집중 교육프로그램에 대한 선행연구는 기획과 운영, 교회 및 가정과의 연계에 주안점을 두었으며 정성적 연구가 주를 이루었다. 이에 반해 청소년 영성 변화에 관한 정량적 연구는 찾아보기 어렵다. 특히 기독교의 신앙의 핵심인 회심과 성화가 영성에 미치는 영향을 탐색한 연구는 더욱 찾아보기 어렵다. 이에 본 연구는 회심과 성화를 중심으로 한 집중 교육프로그램이 청소년들의 영성에 어떠한 영향을 주는지 검증하고자 한다. 연구 내용 및 방법 : 연구의 목적을 달성하기 위해 회심과 성화, 영성의 주요 개념을 살피고 회심 및 성화 중심의 교육 프로그램의 사례로 'A'캠프의 교육목표를 탐색하였다. 그리고 캠프의 교육프로그램이 청소년 영성변화에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위해 2023년 여름에 진행한 캠프에서 사전사후 검사를 실시 하였다. 사전사후 검사는 이은철과 김민정이 개발한 영성수준 측정도구를 사용하였으며 1일차와 3일차에 사전사후 검사를 각각 실시 한후 최종 109개의 설문지를 회수하여 대응표본 t검정으로 분석하였다. 분석 결과 하나님과의 관계 t=-9.65, 전통적 신앙심 t=-6.22, 영성의 영향 t=-6.35, 종교활동 t=-8.32, 초월적인 힘의 경험 t=-8.67, 바르게 사는 것 t=-8.04으로 전영역에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 결론 및 제언 : 본 연구 결과에서 회심과 성화에 집중 했을 때, 청소년들의 영성의 수준이 전반적으로 향상되고, 특히 청소년들이 하나님을 체험하고, 성령의 임재를 통해서 바르게 살고자 다짐하는 것으로 확인되었다. 결과를 기반으로 통해 청소년을 위한 집중 교육프로그램의 방향을 논할 수 있을 것이다. 특별히 캠프를 통한 집중 교육의 방향성을 제시한 것은 매우 큰 시사점이라고 할 수 있다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제30권3호
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• pp.239-265
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• 2024

본 연구는 자살 관련 행동에 대해 전통적인 예측 모형(기법)과 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구의 예측력을 비교하기 위한 목적에서 수행되었다. 따라서 체계적 리뷰 수준에서 벗어나 메타분석을 통해 과학적으로 두 가지 기법의 예측력에 대해 살펴보고, 지역적인 수준에서 특히 국내 연구를 통해 알 수 있는 변인들을 분석하여 추후 자살 관련 행동 예측 연구에 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 머신러닝을 사용한 연구 50개와 전통적 기법을 활용한 연구 74개로 총 124개의 문헌이 메타분석에 포함되었다. 연구 결과 전통적 기법을 활용한 연구들의 통합 AUC는 .770으로 머신러닝을 활용한 연구들의 통합 AUC값인 .853보다 낮은 것으로 나타났다. 특히 아시아권의 연구(AUC = .944)가 서양(AUC = .820)과 한국(AUC = .864)의 연구에 비해 높은 정확도를 나타내었다. 국내 연구에서의 조절효과를 추가적으로 분석한 결과 남성의 비율이 많을수록, 예측 대상이 자살 시도일수록 예측 정확도가 높았으며, 예측 대상이 자살 사망일수록, 그리고 신경망분석(Neural Network)을 활용한 연구일수록 예측 정확도가 낮았다. 본 연구는 자살 관련 행동의 예측에 대한 다양한 연구결과를 종합하고, 머신러닝을 활용한 예측의 효과성을 검증하는 한편, 국내에서 활용가능한 변인을 탐색하는 데 그 의의가 있다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권6호
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• pp.68-78
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• 2023

본 연구에서는 안개(haze)가 존재하는 영상에서의 색상 왜곡에 대하여 분석하고자 한다. 장면에 안개가 포함되는 경우, 장면에서 반사되는 칼라 신호는 안개 성분에 따른 투과율의 영향으로 색상의 왜곡이 수반된다. 통상적인 안개 제거(de-hazing) 방법으로 안개의 영향을 배제하는 경우 색상의 왜곡이 충분히 해소되지 않는 경향이 있다. Khoury 등은 많은 연구에서 언급되는 안개 모델인 다크-채널-프라이어(dark channel prior) 기법을 이용하여 색상의 왜곡 정도를 파악하였다. 그러나 색 오차 값 등 왜곡의 경향성 만을 확인하였고, 구체적인 색 왜곡에 대한 분석을 하지 않았다. 본 논문에서는 색 왜곡의 형태를 분석하고, 색상의 왜곡을 줄일 수 있는 복원 방법을 제안하였다. Khoury 등이 사용한 데이터베이스의 입력 영상에는 표준 칼라 도구인 맥베스 칼라체커(Macbeth color checker)가 포함되어 있다. 맥베스 칼라체커(Macbeth color checker)의 칼라 값들을 이용하여 안개 농도의 변화에 따른 색상 왜곡을 분석하고, 모델링을 통하여 새로운 색상 왜곡 모델을 제시하였다. 제안한 방법은 안개 농도 변화에 따른 단계별 색도(chromaticity)의 변화와 기준 정보(ground truth)의 색도를 이용하여 사상(mapping) 함수를 구하는 것이다. 색 왜곡의 형태가 안개 농도에 비례하여 단계별로 차이가 있으므로 모든 단계에서 안정적으로 작동하는 통합적인 사상 함수를 구하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 제안한 방법을 통한 색상 왜곡의 개선을 각도 오차(angular error)의 값을 기준으로 추정하였으며, 기존 방법에 비하여 15% 정도의 개선효과가 있음을 검증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.77-85
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• 2024

의족과 절단단을 연결해주는 현가장치는 하지 절단 장애인이 의족착용을 가능하게 하며 보행뿐만 아니라 일상생활 중에서도 항상 절단단과 접촉되어 있어 의족 사용 중 가장 민감하게 느끼는 부분이다. 본 논문에서는 영구자석의 인력과 척력의 원리를 이용하여 자석의 극성변화로 하지 절단 장애인들의 절단단과 의족을 고정할 수 있는 자석락 현가장치를 개발하였다. 자석락의 작동 방식은 비자성체인 황동심을 기준으로 좌우에 네오디움 자석을 NNSS로 배치 시 자력은 흡착부재를 매개체로 하여 황동심을 넘어 외부로 흘러 결합력이 발생하며, 90도 회전 시 자석은 NSNS로 위치 이동하며 자력이 내부로 흘러 상쇄되는 원리이다. 이를 바탕으로 인장강도를 통한 결합력 시험 및 비교군인 셔틀락 현가장치와의 단기적인 의족 비교 평가를 수행하여 시제품에 대한 신뢰성 검증 및 만족도를 평가하였다. 그 결과 적정 결합력을 상회하는 인장강도를 확인하였으며 자석락이 셔틀락 대비 높은 만족도를 나타냈다. 추후 제품화를 위한 장기적인 ADL 임상시험을 수행해 실제 절단 장애인들에게 보급 가능한 제품으로 개발하고자 한다.

• 기독교교육논총
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• 제77권
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• pp.251-276
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• 2024

연구 목적: 본 연구는 대학의 교육 질을 제고하기 위해 교수들의 교육 역량을 강화할 수 있는 방안으로 교수 유형을 설정하고, 해당 유형을 평가할 수 있는 진단 도구를 개발한 후, 유형에 맞는 맞춤형 교육 과정을 개발하는 것이다. 연구 내용 및 방법: 이 연구를 위해 문헌 연구와 델파이 기법을 활용했다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 선행 연구를 분석하여 세 가지 새로운 교수 스타일 유형(스타강사형, 학습 멘토형, 디자이너형)을 도출했다. 둘째, 국내외에서 널리 사용되는 Grasha의 티칭 스타일 검사를 수정 및 보완해 유형별로 8문항씩 총 24개 문항으로 진단 도구를 개발했다. 셋째, 교수 유형별 교육 커리큘럼을 개발했는데, 모든 유형에서 필요한 공통 과정과 각 유형별 특화 과정으로 구성했다. 넷째, 개발된 모형, 도구, 커리큘럼의 타당성을 10명의 전문가 델파이 방법을 통해 검증하고 확정했다. 결론 및 제언: 본 연구를 통해 교수는 자신의 유형을 인식하고 맞춤형 교육을 받을 수 있는 기반을 마련했다. 이는 개별 교수의 강점과 선호하는 교수법을 강화하고, 교육 역량을 향상시키는 데 기여할 것이다. 그러나 이러한 성과를 시스템적으로 활용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요하다. 특히, 교수자에 대한 인센티브 제공과 참여 교수 간의 정보 공유를 촉진할 방안에 대한 연구가 더 필요할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제31권1호
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• pp.33-41
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• 2019

목 적: 식도암 방사선치료 시 세기조절방사선치료(Intensity Modulated Radiation Therapy, IMRT) 및 용적세기조절회전치료(Volumetric Modulated Arc Therapy, VMAT)에서 Jaw-Tracking 기법 유 무에 따라 저선량 영역에 대한 주변 정상장기의 용적선량을 분석하여 그 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 본 원에서 사용하고 있는 선형가속기 VitalBeamTM(Varian Medical System, U.S.A)으로 식도암 방사선치료를 받은 27명을 대상으로 하였으며, 치료계획은 Eclipse(Ver. 13.6 Varian, U.S.A)를 이용하여 Jaw-Tracking(JT)을 사용한 치료계획과 Non Jaw-Tracking(NJT) 치료계획을 수립하였으며, 치료계획용적(Planning Target Volume, PTV)에 빗장위림프절(Supraclavicular Lymph Nodes, SCL)이 포함되어 있는 T자형 PTV를 가진 환자를 대상으로 하였다. 조사범위에 대한 영향을 확인하기 위해 복강(Celiac) 포함 여부로 비교군을 나누었다. 수립된 치료계획의 비교를 위해 손상위험장기는 양측 폐, 심장, 척수를 비교하였으며 Conformity Index(CI), Homogeneity Index(HI)를 비교하였다. 임상적용 검증을 위해 전자포탈영상장치(Electronic Portal Imaging Device, EPID)를 이용하여 Portal Dosimetry를 실시하였고, 선량 영역의 임계치(Threshold)를 10 %, 5 %, 0 %로 매개변수로 설정하여 감마분석을 실시하였다. 결 과: 모든 치료계획은 3 mm / 3 %, 감마통과율 95 % 기준에 대해 Threshold 10 %의 경우 95 % 이상으로 JT, NJT 모두 통과하였으며, IMRT는 Threshold가 5 %, 0 %로 줄어들수록 JT보다 NJT의 값이 1 % 이상 줄어 들었다. IMRT에서 양측 폐의 $V_5$와 $V_{10}$은 JT에서 Celiac을 포함하지 않을 때 최대 14.7 %, 평균 8.5 %, 5.3 % 만큼 감소했고, $D_{mean}$은 $72.3{\pm}51cGy$ 감소하였으며, Celiac을 포함할 때 JT에서 선량감소가 증가하였다. 심장의 $D_{mean}$은 $68.9{\pm}38.5cGy$, 척수의 $D_{max}$는 $39.7{\pm]30.1cGy$만큼 감소하였다. VMAT은 JT기법 사용 시 폐에서 $V_5$ 평균 2.5 % 감소하였고, 심장 및 척수에서 소량 감소하였으며, Celiac 포함 시 JT의 선량감소가 증가하였다. 결 론: 식도암 치료계획에서 IMRT가 JT 사용 시 양측 폐의 $V_5$, $V_{10}$에서 유의미한 감소가 나타났고, 저 선량영역에서 조사범위가 클수록 선량감소가 크게 나타났다. 따라서 식도암 방사선치료에는 IMRT가 VMAT보다 JT 적용 시 더 효과적이며, 저 선량영역에서의 MLC 누설 및 투과선량으로부터 정상장기를 보호할 수 있다.