• Therapeutic Science for Rehabilitation
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• v.12 no.1
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• pp.65-78
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• 2023

Objective : The typical decline in function due to aging includes limitations in vision, hearing, cognitive function, and activities of daily living. Therefore, this study evaluated the mediating effect of cognitive function on the relationship between vision and hearing and activities of daily living. Methods : The participants in this study were 36,767 persons from the long-term care database on older adults provided by the National Health Insurance Sharing Service. The extracted variables were: (i) independent variables: visual and hearing; (ii) dependent variables: basic and instrumental daily living activities; and (iii) mediator variables: cognitive function. Regression analysis was performed evaluate the mediating effects of the extracted variables. Results : Cognitive function showed a mediating effect of 30% on the relationship between vision and basic daily life activities and 42% in the relationship with instrumental daily life activities. The mediating effect was 50% in the relationship between hearing and basic activities of daily living, and 53% in the relationship with instrumental activities of daily living. Conclusion : Prevention programs for functional decline due to aging are in progress in Korea. Based on the results of this study, establishing a prevention program would help promote successful aging.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2002.05b
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• pp.1316-1321
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• 2002

일반적으로 강우-유출모형은 lumped model과 distributed model로 크게 구분될 수 있으며, 우리나라에서는 이중 비교적 부족한 자료를 이용하여도 개략적 모의가 가능한 전자를 널리 사용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 모형들의 매개변수를 보정하는 방법에 관해 연구하였다. 일반적으로 모형의 보정 방법에는 크게 시행오차에 의한 수동보정(manual calibration) 방법과 최적화 기법에 의한 자동보정(automatic calibration) 방법으로 나눌 수 있다. 수동보정 방법은 모형 수행결과를 수문곡선의 시각적 비교에 의해 관측치와 비교하여 모형 운영자의 주관적인 판단하에 조정하는 기법이며, 자동보정 방법은 최적화 기법을 이용8하여 특정한 산정기준(estimation criteria)을 최대 또는 최소화시켜 모형의 매개변수를 결정하는 방법이다. 이러한 최적화기법은 일반적으로 직접탐색법과 경사법으로 구분할 수 있다. 경사법은 수렴속도가 빠르지만 편미분에 의해 방향을 찾아가는 방법으로 편도함수가 필요하므로 수문모형에는 적용하기가 힘들므로 적합하지 않다. 그러나, 보다 많은 컴퓨터 수행시간을 필요로 하는 직접탐색법의 경우 수렴속도는 느리지만, 편도함수를 필요치 않으므로 수문모형의 최적화 기법으로 적합하다고 할 수 있다. 직접탐색법에는 simplex-search 법, 패턴인식(pattern-search)법, rotating-direction 법, brent 법 등이 있으며, 본 연구에서는 직접탐색법의 일종인 패턴인식(pattern -search)법을 이용하여 매개변수 최적화 과정을 모의하였다. 이러한 매개변수 보정모형을 구성한 후 이를 가장 보편적으로 사용되고 있는 유출모형인 각종 단위도법들을 결합하는 모형을 구성하였다. 또한 구성된 모형을 시범유역에 적용하여 나온 결과를 HEC-1에서 적용되고 있는 단일변량 증감법과 같은 최적화 기법을 이용한 결과와 비교·분석을 실시하였다. 본 모형을 활용하여 강우-유출 모형의 매개변수를 지속적으로 산정하고 일반화할 경우 임의의 유역의 수문기상학적 특성에 부합한 매개변수를 정량화 시킬 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.366-368
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• 2021

최근 프로그램은 그 크기와 복잡도가 나날이 증가하고 있어, 프로그램 행위 모델링에 대한 중요성은 다양한 분야에서 증대되고 있다. 프로그램의 동적 분석은 런타임에 생성되는 데이터가 너무나 많아, 많은 데이터를 활용하기 용이한 딥러닝 기술이 사용되고 있다. 하지만, 기존의 연구들은 연산과 연산의 매개변수 중 매개변수에 대한 고려가 충분치 않았다. 이는 매개변수가 딥러닝에 알맞은 입력으로 표현되기 어렵기 때문인데, 우리는 이를 해결하기 위해 매개변수로 인해 발생되는 런타임 행위에서 특징적인 값들을 추출하는 것으로 대체하였다. 또한, 연산과 특징적인 값들이 여러 개의 LSTM-RNN 으로 처리됨을 보이고, 이 결과를 시각화 하여 효과적임을 보였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.2
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• pp.233-243
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• 2010

A method is proposed of estimating Muskingum-Cunge parameters for natural streams using cross-sectional and longitudinal channel geometry and roughness coefficient data. Firstly, for various water-surface levels at a cross section cross-sectional areas and hydraulic radii are calculated. Corresponding discharges are then calculated using Manning's equation. This procedure is repeated for all cross-sections in the reach. Finally, routing parameters are estimated from the calculated cross-sectional area and discharge value pairs by regression analysis. The procedures for estimating Muskingum-Cunge parameters are applied to the South Han River. Flows calculated by Muskingum-Cunge model with estimated parameters showed much better agreement with those by dynamic wave model in peak discharge, time to peak discharge, and normalized RMS errors than those calculated by the HEC-1 Muskingum-Cunge model.

• Journal of Practical Engineering Education
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• v.13 no.2
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• pp.233-242
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• 2021

In this paper, as a liberal arts course for non-majors, we proposed a supervised learning artificial neural network parameter optimization method and a basic education method for activation function to design a basic artificial neural network subject curriculum. For this, a method of finding a parameter optimization solution in a spreadsheet without programming was applied. Through this training method, you can focus on the basic principles of artificial neural network operation and implementation. And, it is possible to increase the interest and educational effect of non-majors through the visualized data of the spreadsheet. The proposed contents consisted of artificial neurons with sigmoid and ReLU activation functions, supervised learning data generation, supervised learning artificial neural network configuration and parameter optimization, supervised learning artificial neural network implementation and performance analysis using spreadsheets, and education satisfaction analysis. In this paper, considering the optimization of negative parameters for the sigmoid neural network and the ReLU neuron artificial neural network, we propose a training method for the four performance analysis results on the parameter optimization of the artificial neural network, and conduct a training satisfaction analysis.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.1-6
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• 2007

최근 다양한 기기와 환경에서 문자 입력에 대한 요구가 높아지고 있다. 이에 따라 효율적인 문자 입력 인터페이스 설계를 위해 문자 입력 인터페이스의 평가가 필요한 실정이다. 기존 연구를 살펴보면 문자 입력 시간을 시각 탐색 시간과 손가락 이동 시간으로 나누고 정보처리 이론인 Hick-Hyman Law와 Fitts’ Law를 통해 예측, 평가 하였다. 하지만 위 두 과정은 연속적(serial)인 과정으로 눈과 손의 coordination(협응)에 대해 관과 하는 한계가 있다. 또한, 기존 문자 입력 시간 예측 모델은 전문가라는 특정 숙련도를 가정하고 만들어졌기 때문에 실제 문자 입력 시간에 비해 과대 측정되어 왔다. 이에 본 연구는 문자 입력 시간 예측 모델에 눈-손 coordination 매개변수를 삽입하고자 눈-손 coordination의 시간을 측정하고 행태를 분석하였다. 또한, 비숙련자와 숙련자의 구분을 통해 시각 탐색 시간과 손 움직임 시간 그리고 눈-손 coordination의 시간 과 행태가 어떻게 변화하는 지 분석하였다. 그 결과 눈-손 coordination 시간은 문자 입력 시간과 밀접한 관계가 있었다, 그리고, 눈-손 coordination 시간은 숙련도에 상관없이 문자 입력 시간의 22%를 차지하였다. 또한, 숙련자와 비숙련자의 문자 입력 시간과 비교해 손과 coordination 시간 비율은 차이가 없었다. 하지만, 눈의 움직임 시간 비율은 큰 차이를 나타내었다. 이 결과는 눈-손 coordination과 숙련도 차이를 기존 문자 입력 예측 모델에 매개변수로써 적용하기 위한 기초 자료가 될 것이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.11C
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• pp.1066-1070
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• 2006

In this paper, we present a residual filter to improve performance of H.264 compressed video. In general, noisy video sequences captured by imaging system result in decline of coding efficiency and unpleasant coding artifacts due to higher frequency components. By incorporating local statistics and quantization parameter into filtering process, the spurious noise is significantly attenuated and coding efficiency is improved, leading to improvement of visual quality and to bit-rate saving for given quantization step size. In addition, in order to reduce the complexity of the residual filter, noise induced by analyzing H.264 transformation and quantization processes are introduced. The simulation results show the capability of the proposed algorithm.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.2C
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• pp.41-48
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• 2005

In this paper, we present a low complexity modified Gaussian model based pre-processing filter to improve the performance of H.264 compressed video. Video sequence captured by general imaging system represents the degraded version due to the additive noise which decreases coding efficiency and results in unpleasant coding artifacts due to higher frequency components. By incorporating local statistics and quantization parameter into filtering process, the spurious noise is significantly attenuated and coding efficiency is improved for given quantization step size. In addition, in order to reduce the complexity of the pre-processing filter, the simplified local statistics and quantization parameter are introduced. The simulation results show the capability of the proposed algorithm.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2023.11a
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• pp.97-100
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• 2023

스타트업은 우리 경제의 성장 동력으로 자리매김하고 있으며, 다양한 분야에서 스타트업이 탄생해 일부는 스케일업(scale-up)하여 유니콘 기업으로 발전하는 반면 일부는 데스밸리(Death Valley)를 넘지 못하고 실패한다. 스타트업이 창업 이후 성공적인 사업화를 통해 지속적인 성장을 이룰 수 있도록 공공과 민간부문에서 다양한 노력을 펼쳐 나가고 있으며, 창업자 보육에 필요한 서비스를 종합적으로 제공하는 액셀러레이터가 스타트업 육성 모델로 주목받고 있다. 액셀러레이터에 대한 관심이 증가하는 것에 비례하여 액셀러레이팅 프로그램의 효과에 대한 연구도 최근 활발하게 이루어지고 있으며, 많은 연구에서 액셀러레이팅이 기업성과에 미치는 긍정적인 효과가 검증되고 있다. 액셀러레이팅 프로그램의 운용 주체와 내용이 다양하여 프로그램 효과 분석도 다각적인 시각에서 이루어질 필요가 있으며, 본 연구에서는 동일한 프로그램에 참여하였음에도 불구하고 기업성과에 차이가 발생하는 것이 참여자의 특성에 기인하는지를 분석하고자 한다. 이를 위해 액셀러레이팅 프로그램에 참여하는 스타트업 CEO의 특성에 초점을 맞춘 연구모형을 설정하였다. 액셀러레이팅 프로그램에 대한 만족도를 독립변수로, 기업성과인 재무적성과와 비재무적성과를 종속변수로 설정하고, 자기효능감, 낙관주의, 희망, 회복탄력성인 긍정심리자본을 매개변수로 설정하여 CEO의 긍정심리자본 정도에 따라 액셀러레이팅 프로그램의 효과에 차이가 있는지 실증적 분석을 통해 검증하고자 한다. 연구 대상은 중소기업 지원 정책금융기관인 신용보증기금과 중소기업은행의 액셀러레이팅 프로그램인 스타트업 네스트(Start-up NEST)와 IBK창공에 참여한 경험이 있는 스타트업 CEO를 대상으로 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.04a
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• pp.67-70
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• 2002

시공간 접근 방법들을 위한 효율적인 성능평가 환경은 최소한 다음과 같은 모듈들을 포함해야 한다. 종합적인 데이터집합의 생성, 데이터집합의 저장, 접근 구조들의 수집과 실행, 실험적인 결과의 시각화 등이다. 데이터집합 저장 모듈에 초점을 맞추어서 다양한 실제 세계 시나리오를 실험하기 위한 종합적인 데이터의 생성이 요구된다. 과거의 여러 알고리즘들은 작업공간에서 미리 분배된 정적인 공간데이터를 생성하기 위하여 구현되어져왔다. 하지만 시간에 따라 변화하는 공간객체인 시공간 데이터를 생성하기에는 어렵다. 이 논문에서 시공간 데이터 타입의 데이터 생성기에서 고려하여야 할 매개변수들에 대하여 논의한다. "Generate_Spatio_Temporal_Data"라는 알고리즘은 움직이는 점 또는 사각형데이터를 생성하고 거래시간과 유효시간을 구별하지 않았으며 시간 점만을 표현하였다. 이 논문에서는 정확한 시간적 개념을 표현하기 위하여 거래시간과 유효시간간격 모두를 지원하는 데이터 생성기에 관하여 논의하기 위한 알고리즘을 제시하고 실제적인 데이터집합 생성을 위한 매개변수들을 나타낸다.