• Composites Research
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• 제19권5호
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• pp.20-27
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• 2006

니켈 나노와이어 고분자 복합재료의 자체 감지 및 계면 물성평가를 전기적 미세역학적 시험법을 이용하여 조사해 보았다. 본 연구에 사용된 미세 역학적 시험법은 인장과 압축 하중이 연속적으로 작용/완화 되었을 때, 온도, 습도에 대한 가시적인 감지가 가능한 시험법이다. 니켈 나노와이어 강화 에폭시 복합재료에서 니켈 나노와이어의 형상비에 따른 기계적 물성은 동일한 반복하중과 가변하중이 작용 하였을 때 전기적 Pull-out시험법을 통하여 간접적으로 측정하였다. 니켈 나노와이어 강화 에폭시 복합재료의 인장시험을 통해서 얻은 강성도와 겉보기 강성도를 비교해 보면 그 경향은 상호 일치함을 알 수 있었다. 니켈 나노와이어 강화 에폭시 복합재료를 이용하여 온도와 습도에 의한 영향으로 발생되는 반응을 감지할 수 있었다. 인장과 압축하중이 작용/완화 되었을 때 자체감지능은 니켈 나노와이어 강화 실리콘 복합재료에서 전기적 접촉 저항도 측정을 통해 관찰하였으며, 서로 반대의 경향으로 나타나는 것을 확인 하였다. 이것은 실리콘 기지재에 분산되어 있는 니켈 나노와이어간의 접점 연결 메카니즘이 다르기 때문에 발생되는 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.153-158
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• 2011

본 연구에서는 동일한 내용의 영상을 2D로 감상할 때와 3D로 감상할 때 함께 재생되는 음향이 어떻게 달라져야하는지를 확인하는 주관적 실험을 수행하고 그 결과를 고찰하였다. 먼저 음향 정보는 음원이 자체적으로 제공하는 정보인 음원의 거리와 방위각(즉 위치) 그리고 음원의 환경 혹은 장면(scene)이 제공하는 정보인 공간감으로 분리가 가능하므로 이에 맞게 동일 내용의 2D/3D 영상이 음원의 위치 선정에 미치는 영향 평가 실험과 동일한 내용의 2D/3D 장면이 음향 공간감에 주는 영향 평가 실험을 수행하였다. 첫 번째 실험 결과 3D 영상을 감상하는 경우 2D 영상을 감상할 때 보다 스크린을 기준으로 음원의 거리와 방위각을 확대하여 인지한다는 결과를 얻을 수 있었다. 이는 2D 영상용 소리보다 거리와 방위각이 큰 3D 영상용 소리를 만들어야 한다는 것을 의미한다. 또한 3D 영상용 소리는 3D 영상뿐만 아니라 2D 영상과도 잘 어울린다는 결과를 얻었다. 두 번째 실험 결과, 3D 영상을 감상하는 경우 2D 영상을 감상할 때 보다 잔향이 더 많은 소리를 선호함을 알 수 있었다. 이는 3D 영상을 감상할때 공간감이 강화되기 때문으로 해석된다. 본 연구의 결과는 기본적으로 2D 영상용 음향을 제작하던 음향엔지니어가 3D영상용 음향을 제작하는 데 활용할 수 있으며, 2D to 3D 음향을 자동으로 변형하는 연구의 기초가 될 것이다. 더 나아가서 본 연구의 결과를 기반으로 제한된 대역폭에서 2D 와 3D를 동시에 지원하는 방송 시스템을 설계하는데 적용해 본다면, 방송 데이터 규격은 스테레오 영상, 음원의 위치가 강조된 3D 음향과 공간감을 주는 잔향 정보로 구성하는 것이 적절하다고 할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.127-131
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• 2024

느린 학습자 청년 6인을 대상으로 놀이를 활용하여 수업한 입문과정 8차시를 실시한 후, 이 중 좀 더 관심을 보이는 학습자 3인을 대상으로 일반수업형식의 심화과정 5차시 실시하였다. 교육 후 학습자, 강사, 복지기관장, 학부모를 대상으로 인터뷰와 설문조사를 실시하였다. 학습자들은 대중적으로 회자되고 있는 SW교육에 참여한다는 사실 자체에 흥미를 보이고 참여하였다. 학습자들은 보드게임 등 놀이를 활용한 입문과정 교육에 더 만족하는 것으로 나타났고, 낯선 학습내용에 처음에는 낮은 효능감으로 참여하는 모습이었으나 반복할수록 좀 더 효능감이 높아지는 것이 관찰되었다. 또한 지능지수 80 이상의 청년들이 80 이하의 청년들보다 SW교육에 대한 관심도나 흥미가 더 높은 것으로 관찰되었다. 우리는 느린학습자 청년을 위한 SW교육 내용을 업무나 실생활에서 바로 사용할 수 있는 기회가 많지 않다고 보고, 생활적응을 향상시키기 위한 디지털리터러시 향상을 위한 디지털매체 활용 교육(온라인 화상회의, 사무용SW활용 등)교육을 중점적으로 수행해야 한다고 보았고 이에 관한 연구가 지속되어야 한다고 제안하고자 한다.

• Composites Research
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• 제18권4호
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• pp.21-26
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• 2005

탄소나노튜브 및 탄소나노섬유/에폭시 복합재료의 비파괴 손상감지능 및 응력전달 메카니즘이 전기-미세기계적 실험법을 통하여 조사되었다. 전기-미세기계적 실험법은 균일한 반복하중 하에서 전기저항을 측정함으로써 탄소나노복합재료의 감지반응을 평가하는 것이다. 큰 탄소섬유 부피 분율이 있는 복합재료가 에폭시 자체나 작은 부피 분율에 비하여 매우 큰 인장강도 특성을 보여주었다. 탄소나노섬유 복합재료는 제한된 온도범위 내에서 습도 감지능을 보여주었다. 형상비가 작은 탄소나노섬유 복합재료는 많이 첨가된 부피량에 기인하여 보다 큰 겉보기 탄성계수를 보여 주었다. 열처리된 전기 방사된 PVDF 나노섬유는 증대된 결정화에 기인하여 미처리의 경우보다 큰 기계적 특성을 보여 주었으며, 그 반면에 응력 감지능은 열처리의 경우에 감소를 보여 주었다. 전기 방사된 나노섬유는 또한 응력전달 뿐만 아니라 습도 및 온도에 대한 감지능도 나타내었다. 탄소나노튜브. 탄소나노섬유 및 전기 방사된 PVDF 나노섬유는 나노복합재료의 다기능에 응용할 수 있을 것이다.

• 정보화정책
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• 제23권2호
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• pp.54-72
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• 2016

이 글은 최근 주목받고 있는 온라인 청원과 공공문제 해결을 위한 크라우드 소싱 등 디지털 사회혁신(Digital Social Innovation) 사례를 분석하여 시민의 정책 관여가 민주주의에 기여하고 있음을 논증한다. 디지털 사회혁신은 크라우드 소싱이나 온라인 청원과 같은 디지털 기술을 활용하여 정책 수립과 집행 과정에 시민의 참여를 보장하기 위해 노력하는 것이다. 시민의 적극적인 정책 개입을 통해 정책 수립 과정은 물론 정책 자체의 민주성을 강화하는 일련의 과정은 개입 정당성(Throughput Legitimacy)이 강화되는 효과를 가진다. 시민의 동의와 협의 과정은 정책의 투명성, 효과성을 강화함으로써 정책 거버넌스의 질과 효능감을 향상시킬 수 있는 것이다. 이 글에서는 개입 정당성이 민주주의의 발전에 기여할 수 있다는 점을 경험 연구로 증명하기 위해 디지털 사회혁신의 다양한 사례들을 분석하였다. 이를 통해 그 동안 산발적이고 다양하게 시도되었던 디지털 사회혁신이 민주주의의 발전적 요소를 가지고 있고, 다양한 가치를 내재하고 있는 현대 사회의 시민의 참여 효능감을 높이는데 일조하고 있다고 평가하였다. 마지막으로 민주주의의 발전을 위한 개입정당성을 확보하기 위한 노력의 일환으로 디지털사회혁신이 가지는 함의에 대해 제시하였다.

• 비교문화연구
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• 제52권
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• pp.277-312
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• 2018

1940년대와 50년대에 등장한 1차 사이버네틱스 이론은 관찰 주체를 배제한 채 관찰하고자 하는 대상에 대한 객관적이고 보편적인 작동 메커니즘을 연구하는 방법론이다. 반면에 1970년대에 등장한 2차 사이버네틱스 이론은 시스템을 관찰하는 관찰자의 인식론적 구조 자체를 연구 대상으로 여기면서 인식 방식의 주관성, 개별성, 다양성을 인정하는 방법론이다. 훔베르토 마투라나와 프란시스코 바렐라는 2차 사이버네틱스의 탐구 영역을 인간 관찰자로 대표되는 생물학적 시스템의 작동 메커니즘 연구로 확대한다. 그들은 살아있는 시스템이 지닌 자기 조직화와 자기 재생산 메커니즘을 규명하는 일을 2차 사이버네틱스의 핵심적 연구 과제로 여긴다. 생물학적 시스템이 지닌 자기생산 능력을 기계적으로 재현하는 시스템 탐구는 통제 메커니즘 연구를 새로운 단계로 나아가게 하므로 3차 사이버네틱스라고 불릴만하다. 1차 사이버네틱스가 관찰자를 배제한 채 객관적 시스템에 대한 통제 기제를 탐구하고 2차 사이버네틱스는 인간으로 대변되는 생물학적 작동 메커니즘을 탐구한다면 3차 사이버네틱스에서는 살아 움직이는 시스템을 인위적으로 재창조하는 생명-기계 융합 시스템을 연구한다. 생물학적 시스템의 기계적 재생산을 현실화하는 일은 클라우스 슈밥의 4차 산업 혁명이나 에릭 브린욜프슨과 앤드루 맥아피가 제안하는 제2 기계 시대의 핵심적 화두 중 하나이다. 자기생산의 인위적 재현이 가능하게 되면 인간중심주의에서 인간과 기계가 다양한 형태로 결합되는 포스트휴먼 시대로 나아간다. 미국 소설가 딘 쿤츠의 소설 "악마의 씨앗"은 기계의 자기생산 능력을 주제로 삼는다. 1973년판과 이를 개정한 1997판를 비교하면 작가의 논점이 2차 사이버네틱스에서 3차 사이버네틱스로 변하고 있음을 읽을 수 있다. 1973년판에서는 과학 기술에 대한 공포심을 보여주는 인간 관찰자와 기술 만능을 주창하는 인공지능 프로테우스의 차이가 부각되나 궁극적으로는 인간 관찰자가 담론의 주도권을 행사하고 있다. 1973년에 비해 훨씬 기술 지배력이 강화된 1997년도에 출판된 수정본에서는 과학 기술에 대해 공포감을 느끼는 인간 화자는 사라지고 기술 만능을 자랑하는 인공지능 프로테우스가 처음부터 끝까지 이야기를 주도한다. 더 나아가 그는 첨단 지능뿐 아니라 인간 주인공 수잔에게 성적 갈망을 표출하는 남성적 정체성을 획득하여 더 이상 인간의 통제 대상으로 이용되는 기계가 아닌 이성을 욕망하는 능동적 주체가 된다. 남성 정체성 획득은 프로테우스의 기계적 자율성이 극대화됨을 의미한다. 여기서 우리가 주목할 만한 일은 프로테우스가 만든 인공지능 아이는 과학기술을 활용한 우생학이 앞으로 도래할 미래에 보편화될 수 있다는 우려를 낳게 하는 존재라는 사실이다. 프로테우스는 인간의 유전병을 고치고 유전자를 변형하여 완벽한 신체를 꿈꾼다. 또한 방대한 첨단 지성을 인간-기계 생명체에 주입하여 최고의 지성을 갖추도록 기획한다. 즉 그는 상품가치를 지닌 우수한 신체적 조건과 지적 자질을 기계적으로 재현하는 능력을 갖춘다는 측면에서 디지털 표준화를 추구한다. 결국 이런 기술적 우생학은 고전적 휴머니즘이 지닌 장점에 심각한 위해를 가하는 결과를 초래한다. 인간은 양도할 수 없는 자기 운명의 주관자가 아니라 언제든지 공학적으로 변경 가능한 구성물로 전락할 위험성을 동반하기 때문이다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.