• 재활복지
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• 제21권3호
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• pp.129-146
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• 2017

본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와 같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써 감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의 화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할 수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫 번째 모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의 처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한 시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.129-131
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• 2021

본 연구의 목적은 모바일 헬스케어 앱의 사용자 경험 요인을 분석하여 제안하는 데 있다. 의료 관련 앱은 주로 의료 서비스 제공자 중심의 기능으로 디자인되어 개인의 서비스 접근성이 낮으며, 데이터 활용에 대한 고려가 부족하다. 개인이 주도적으로 건강 데이터를 활용하기 위해서는 개인 - 건강 데이터 커뮤니케이션을 고려한 앱 개발이 필수적이며, 이와 관련된 사용자 경험을 평가하는 도구가 필요하다. 먼저 문헌 조사를 통해 사용 편의성, 사용 만족도, 정보 구조, 유용성, 정보 품질, 심미성 6가지 사용자 경험 요인을 수집하였다. 이후, '나의건강기록' 앱을 대상으로 사용자 심층인터뷰를 진행하여 모바일 헬스케어 앱 사용자 경험에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 심층인터뷰 결과, 사용자 경험 요인에 정보의 이해용이성 요인이 새롭게 도출되었다. 정보의 이해용이성은 건강 정보를 알기 쉽게 제공하여, 사용자들이 어려움 없이 정보를 이해할 수 있는 능력을 의미하고 건강정보이해능력과 관련이 높다. 각 도출된 요인은 정보 주체(사용자)의 편의성, 활용성, 유지율을 높일 수 있는 모바일 헬스케어 앱을 디자인하는 데 유용할 것으로 기대된다.

• 한국해양학회지
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• 제15권2호
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• pp.79-88
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• 1980

Diaphus suborbitalis는 일본 준하만에 있어서 중 심층성 어류 micronekton의 주요종이다. 본연구에서는 본종의 생태규명의 일환으로서 지리분포와 일주수직이동의 양식을 밝혔다. 시료는 1971년 5월부터 1977년 4월까지 동경대학 해양연구소 연구선 담청환과 저인망어선에서 채집했다. 채집에는 6ft.의 IKMT, 구경 160cm의 대형플랑크톤네트(ORI), 구경 56cm의 MTD플랑크톤네트와 저인망을 사용했다. 1971년 5∼6월의 만내전역에 걸친 조사에 의하면, 본종은 연안성이 강하여 만의 안쪽부분으로부터 만서부에 있어서의 200∼500m 등심선에 따른 해역에 분포의 중심을 갖고, 만중앙부와 만남동부 및 만입구에서는 출현량이 적다. 이것은 본종이 Sergestes lucens, Diaphus watasei, Maurolicus muelleri등과 함께 만내에서 대륙붕사면 주변해역에 분포의 중심을 갖는 생물군집의 일원임을 나타내고 있다. 어군탐지기와 Net채집에 의한 시료에 의하면, 본종의 층간의 서식층은 수심 200∼400m 전후의 대륙붕사면의 근저층이다. 일몰시부터 음파산란층(DSL)을 형성하는 다른 생물과 함께 상승하기 시작하여, 야간은 수심 50m 전후층을 중심으로 분포한 후 새벽녘에 하강을 개시하여 다시 층간의 서식층으로 이동한다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제29권2호
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• pp.14-21
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• 2009

Recently, alternative energy resources have emerged considerably due to the high oil prices and environment problems. Deep sea water that is one of the natural energy sources can be one of the attractive solutions to reduce the environment problems, and there are already a few examples in some developed countries. In this study, cooling system of deep sea water using heat exchangers of two hotels, located in near Haeundae Bay in Busan, have been analyzed on the quantity of electricity and gas use comparison between existing cooling system and deep seawater cooling system by using E-Quest simulation program. The results of the study showed that the Hotel A approximately saves 370 millions won per year, and the Hotel B saves 248 millions won per year. It means that the cooling system by using deep sea water has great worth to reduce the ratio of fuel sources.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.270-272
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• 2004

본 논문에서는 뇌손상으로 인하여 난독증을 보이는 환자를 대상으로 시각적 단어 재인과정에 대한 평가와 기능적 자기공명영상기법을 통한 언어처리과정의 대뇌활성 양상을 살펴봄으로써 난독증의 특성을 알아보고자 한다. 인지신경심리학적 언어행동평가를 통해 환자 JYM는 자소-음소 변환(grapheme-phoneme conversion)경로와 직접 경로(direct route) 모두가 손상된 심층성 난독증(deep dyslexia)으로 보이며. 기능적 자기공명영상촬영 결과 언어처리과정에서 특정한 언어관련영역보다 등외측전전두영역과 시각피질의 활성이 증가되는 양상을 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.243-245
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• 2022

다양한 분야에서 심층 신경망 기반 모델이 사용되면서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나 기계학습 모델의 오작동을 유도하는 적대적 공격(adversarial attack)에 의해 심층 신경망 모델의 취약성이 드러났다. 보안 분야에서는 이러한 취약성을 보완하기 위해 의도적으로 모델을 공격함으로써 모델의 강건함을 검증한다. 현재 2D 이미지에 대한 적대적 공격은 활발한 연구가 이루어지고 있지만, 3D 데이터에 대한 적대적 공격 연구는 그렇지 않은 실정이다. 본 논문에서는 뉴럴 렌더링(neural rendering)과 적대적 공격, 그리고 3D 표현에 적대적 공격을 적용한 연구를 조사해 이를 통해 추후 뉴럴 렌더링에서 일어나는 적대적 공격 연구에 도움이 될 것을 기대한다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.43-52
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• 2021

국제 물류수송을 위해 연약지반에서의 항만개발이 활발하게 추진됨에 따라 항만구조물의 안정성 확보를 위해 시멘트를 원지반 흙과 혼합하여 연약지반에 직접 개량체를 형성하는 심층혼합공법의 적용도 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나 시멘트의 경우 제품의 생산과정에서 많은 온실가스를 배출하는 문제가 있어 탄소중립이라는 국가적 목표 달성을 위해 새로운 대체재료의 개발 및 사용이 사회적으로 요구되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 순환자원을 재활용하여 시멘트와 유사한 경화반응을 유도할 수 있도록 개발된 CMD-SOIL을 심층혼합공법용 지반개량재로 사용하여 현장에 적용하고, 적용성을 평가함으로써 시멘트의 대체 가능성을 판단하고자 하였다. 연구결과, 설계기준강도 대비 CMD-SOIL의 압축강도는 현장 배합시험에서 1.46 ~ 2.64배, 확인보링에서 대비 1.2 ~ 5.03배 높은 수준을 나타내어 항만구조물의 안정성 확보에 요구되는 충분한 압축강도의 발현이 이루어지는 것으로 분석되었다. 또한 설계기준강도에 대한 현장에서의 압축강도의 비(λ)도 0.63 ~ 1.14로 기존의 연구결과와 유사한 결과를 나타내어 포틀랜드 시멘트, 고로슬래그 시멘트 등의 기존의 재료와 비교할 때 적용성의 차이는 없어 시멘트를 대체하여 심층혼합공법용 지반개량재로서의 사용이 가능할 것으로 분석되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.157-158
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• 2019

발전소 관리의 단기 전력 수요에 대한 정확한 예측은 전력 시스템의 안전하고 효율적인 작동을 보장하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 가우스 커널 함수 네트워크 (GKFNs)의 심층 구조를 이용하여 일일 최대 전력 수요를 예측하는 새로운 방법을 제시한다. 제안 된 GKFN의 깊이 구조는 표준 GKFN에 비해 예측 정확도를 향상시킨다. 한국의 일일 최대 전력 수요를 예측하기위한 시뮬레이션은 제안 된 예측 모델이 GKFN 모델, k-NN 및 SVR과 같은 다른 예측 모델에 비해 예측 성능에 이점이 있음을 보여준다. GKFN의 제안된 심층 구조는 시계열 예측 및 회귀 문제의 다양한 문제에 적용될 수 있다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1999년도 춘계학술발표회요약집
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• pp.84-84
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• 1999

• 한국농림기상학회지
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• 제21권2호
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• pp.85-96
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• 2019

일사량은 자연 생태계와 농업 생태계에서 에너지 수지와 물 순환을 추정하는데 중요한 변수이다. 일별 일사량을 추정하기 위해 심층 신경망(DNN) 모델이 개발되었다. 일조시간 등의 변수보다 기상 관측소에서의 가용성이 더 높은 온도와 강수량이 심층 신경망 모델의 입력 자료로 사용되었다. five-fold crossvalidation 을 사용하여 심층 신경망을 훈련시키고 검증하였다. 국내 15 개의 기상 관측소에서 30 년 이상 장기간의 기상 자료가 수집되었다. Cross-validation을 통해 얻어진 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일별 일사량 추정치에 대해 비교적 작은 RMSE($3.75MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$) 값을 가졌다. 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일사량의 변위의 약 68%를 설명했다. 1985 년과 1998 년의 일사량 관측값은 일조시간에 비해 상당히 낮은 값이 관측되었다. 이는 후속 연구에서 일사량 관측 데이터의 품질 평가가 필요할 것임을 시사했다. 해당 연도의 데이터를 분석에서 제외했을 때, 심층 신경망 모델의 추정값은 통계적 수치가 약간 높게 나타났다. 예를 들어, $R^2$ 와 RMSE 의 값은 각각 0.72 와 $3.55MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$ 이었다. 심층 신경망 모델은 기온과 강수량을 통해 일사량을 추정하는데 유용하며, 이는 미래 기후 시나리오 자료에 대해서 활용할 수 있을 것이다. 따라서, 공간에 대한 제약이 완화된 심층 신경망 모델은 작물 모델의 입력 자료로 일사량이 필요한 작물 생산성에 대한 기후 변화 영향 평가에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.