• 청정기술
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• 제20권3호
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• pp.232-240
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• 2014

폴리염화비닐(polyvinyl chloride, PVC)은 자동차 내장재(도어 트림 및 대쉬 보드 등)에 아주 널리 사용되고 있으나 특정조건에서 유해물질을 배출하므로 규제가 되는 소재로 알려져 있다. 그러므로 열가소성 폴리올레핀계 고분자인 폴리프로필렌(polypropylene, PP)이 자동차 내장재 부분에서 PVC를 대체할 수 있는 중요한 재료로 부각되고 있다. PP(비정영역:0.855, 결정영역:$0.946g/cm^3$)의 또 다른 장점은 PVC($1.1{\sim}1.45g/cm^3$)에 비해 밀도가 낮으므로 자동차의 중량을 줄일 수 있다는 것이다. 한편 모든 부품은 표면보호와 미관상 코팅이 반드시 필요하며, 그들을 조립하는데 접착제가 필요하다. 지금까지 주로 사용해 온 용제-베이스의 접착제/코팅제의 경우 휘발성 유기화합물(volatile organic compounds, VOC)의 발생과 열악한 작업 환경으로 환경친화적인 수성 접착제/코팅제의 수요가 증가하고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구에서는 소수성 고분자 PP에 적용되는 환경친화적인 다양한 수분산 폴리우레탄-우레아 선처리제(primer: 마감도료가 기질에 보다 잘 접착될 수 있도록 선처리하는 도료)를 이온성분 dimethyl propionic acid (DMPA) 함량별, 다양한 NCO/OH 몰비, 변성 실리콘 디올의 다양한 함량 및 소프트세그먼트 함량 등의 여러 배합으로 제조하였다. 제조된 시료 중 DMPA 함량 21 mol%, 소프트세그먼트 함량 73%, 변성 실리곤 디올 5 wt% 및 NCO/OH 몰비 1.2를 사용한 시료가 기질 PP 시트와의 접착력이 우수하였으며, 첨가제는 분산제 0.5 wt%, 레벨링제 0.5 wt%, 소포제 1.5 wt% 및 소광제 3.0 wt%가 가장 적합한 첨가 함량임을 알 수 있었다.

• 원예과학기술지
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• 제30권5호
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• pp.586-595
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• 2012

본 연구는 실제 재배농가에서 실시되는 엽채류 수경재배를 이용한 원예치료 프로그램을 통해 지적 장애학생의 직업적응력을 향상시키고자 실시하였다. 직업적응훈련모델과 제 7차 특수학교 직업교과과정 농업교과의 경제작물영역에서 수경재배의 특성과 기초적인 이론을 바탕으로 엽채류(상추, Lettuce (Lactuca sativa L. 'Asia Heuk Romaine')) 수경재배를 이용한 원예치료 프로그램(총 22회기)을 개발하였다. 인천광역시 K구에 위치한 특수학교 전공과에 재학중인 1-2학년 지적 장애학생 14명(남 10명, 여 4명)을 대상으로, 학교와 가까이 위치하고 있는 인천시 K구에 위치한 채소류 전문생산농가에서 실시되었다. 본 프로그램은 2011년 9월부터 12월까지 주 2회(회기 당 평균 60분) 전공과 교육과정 내 실습교육의 일부로 진행되었다. 수경재배를 이용한 원예치료 프로그램의 효과를 검증하기 위해서 담임교사 또는 원예치료사가 원예치료 프로그램 실시 전과 후에 실험에 참여한 장애학생들을 대상으로 신경근육발달능력(McCarron assessment neuromuscular development), 정서적 행동능력(emotional behavioral checklist), 대인관계전략(interpersonal negotiation strategies), 직업 흥미도 검사(KEPAD pictoral vocational interest test)를 실시하였다. 그 결과, 수경재배를 이용한 원예치료 프로그램 실시 후에 지적 장애학생들의 운동능력(P= 0.002), 정서적 행동능력(P= 0.00), 대인관계전략(P = 0.05)이 유의하게 향상된 것으로 나타났다. 그러나 직업 흥미도에 대한 통계적 유의성은 나타나지 않았다. 결론적으로, 본 수경재배를 이용한 원예치료 프로그램은 지적 장애학생들의 직업적응력 증진에 영향을 미치는 운동능력과 정서적 행동능력 및 대인관계전략에 긍정적인 효과가 있는 것으로 조사되었으며, 수경재배는 대체로 단순하고 쉬운 작업과정으로, 지적 장애인의 직업영역으로써 적합하며, 직무수행에 있어서도 비교적 어려움이 적은 직종이라 판단된다. 추가적으로 직업적응력 증진을 위해 실제 현장에서 다양한 종류의 엽채류를 재배하는 수경재배 프로그램의 개발 및 적용이 필요할 것이다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제7권1호
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• pp.37-46
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• 2009

목적: 감각조절장애는 감각처리의 문제로 나타날 수 있는 하나의 증상군이다. 이러한 문제를 평가하기 위해 많은 도구들이 개발되어 사용되고 있다. Short Sensory Profile은 감각조절의 어려움을 선별하는 평가도구로 만 3세에서 10세 아동에게 사용할 수 있다. 본 연구는 Short Sensory Profile을 번안한 단축감각력의 국내 표준화를 위한 연구의 일환으로 7~9세 정상발달아동을 대상으로 성별, 연령간의 차이와 미국의 표준점수와의 비교 및 단축감각력 문항의 점수별 응답 비율을 조사하여 검사도구 문항으로 적합한지 그 특성을 살펴보고자 하였다. 연구방법: 단축감각력을 사용하여 남학생81명, 여학생 74명을 조사하였다. 결과: 1. 7~9세아동 단축감각력의 성별 유의미한 차이는 없었다. 2. 7~9세아동 단축감각력의 연령별 유의미한 차이는 없었다. 3. 평균과 1SD범위를 미국의 Short Sensory Profile 표준점수기준의 정상범주와 비교하였을 때, 하부영역과 총점에서 약간의 차이를 보였다. 4. 단축감각력 각 문항별 응답비율을 분석해 보았을 때 일반아동에게 50% 이상 나타나는 항목이 6문항이었다. 결론: 7~9세아동 단축감각력의 성별, 연령별 유의미한 차이는 없었다. 이는 이 연령집단의 아동들에게 같은 분류기준을 적용할 수 있을 것으로 보이며. 평균과 1SD범위를 미국의 Short Sensory Profile 표준점수 기준과 비교하였을 때, 하부영역과 총점에서 약간의 차이를 보였고 각 문항의 비율에서 일반아동에게도 흔히 나타나는 항목이 6개 있었다. 따라서 단축감각력에 대한 문항분석과 만 3~10세 전 연령을 포함한 국내 표준화에 대한 연구가 필요하다고 본다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.311-320
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• 2007

본 논문에서는 강건한 얼굴 포즈 추정과 실시간 표정제어가 가능한 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 방법 및 시스템을 제안한다. 기존의 비전 기반 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 반영하지 못하고 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있다. 그러나, 얼굴 포즈를 정확히 추정하여 반영하는 작업은 현실감 있는 얼굴 애니메이션을 위해서 중요한 이슈로 인식되고 있다. 본 연구 에서는 얼굴 포즈추정과 얼굴 표정제어가 동시에 가능한 통합 애니메이션 시스템을 제안 하였다. 제안된 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출은 비모수적 HT 컬러 모델과 템플릿 매칭을 통해 수행된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 얼굴 모션 추정을 위하여 3차원 실린더 모델을 검출된 얼굴 영역에 투영하고 광류(optical flow) 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 주요 얼굴 특징점을 검출하며 광류 알고리즘에 의하여 특징점을 추적한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수(parameters)를 계산한다. 결국 얼굴 표정 복제는 두 개의 정합과정을 통해 수행된다. 애니메이션 매개변수 3차원 얼굴 모델의 주요 특징점(제어점)의 이동은 획득된 애니메이션 매개변수를 적용하여 수행하며, 정점 주위의 부가적 정점의 위치는 RBF(Radial Basis Function) 보간법을 통해 변형한다. 실험결과 본 논문에서 제안된 비전기반 애니메이션 시스템은 비디오 영상으로부터 강건한 얼굴 포즈 추정과 얼굴의 표정변화를 잘 반영하여 현실감 있는 애니메이션을 생성함을 입증할 수 있었다.

• 한국인구학
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• 제20권2호
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• pp.181-198
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• 1997

사회발전에 관한 기존이론의 분석틀을 비판적으로 검토하는 이 글은 급속한 경제성장에 따른 사회적 결과로서 삶의 질의 과정에 대해 그 인과 구조를 조망함으로써 정치경제적 요소보다는 사회적 조건에 대한 합리적 선택이론의 명제를 제시한다. 아울러 근대의 지배적 담론이었던 시간과 역사에 가려져 있던 공간을 사회적 관계의 산물이자 동시에 사회적 과정과 끊임없이 상호작용하는 역동적인 대상으로 접근한다. 곧 삶의 질 자체가 공간적으로 생산되며, 복지국가의 실현 역시 그것이 실현될 수 있는 열린 사회의 공간을 전제로 한다는 것이다. 분석의 초점은 부분적으로 국가구조의 결과이면서 동시에 국가로부터의 자율성을 기반으로 하는 발전경로의 역사적인 흐름과 성격을 파악하는 데 두고 있다. 또한 국가권력과 시민사회 세력간의 힘의 역학관계를 바탕으로 성장위주의 발전전략으로부터 삶의 질을 찾아가는 사회적 변동에 관한 이론적 함의를 제시함으로써 사회발전의 의미를 재성찰하고 앞으로의 발전과정에 대해 조심스럽게 진단하고자 한다. 연구의 결과는 시민사회가 국가권력과의 대응관계에서 어떻게 그 성격을 변화시켜 왔으며 또 삶의 질을 둘러싼 사회적 조건은 어떻게 형성해 왔는가를 보여준다. 특히 국가의 성장위주의 경제정책과 억압적 사회정책은 역설적으로 경제성장의 주체인 사회적 공간의 인내력을 감소시킴으로써 사회변동의 틀을 마련해 준다. 더욱이 국가권력의 질적으로 상이한 측면을 반영한 질적 분석에 따르면, 국가중심적 이론은 국가의 적극적인 경제개입과 사회통제를 강조함으로써 사회의 다른 영역을 등한시함과 동시에 삶의 질을 위한 사회적 조건을 규명하는데 한계를 지님으로써 그 이론적 내용을 수정해야 할 필요성이 있다. 반대로 노동 및 환경운동에 직접적으로 또는 간접적으로 영향력을 행사하는 시민사회의 성립과 공고화과정은 한국에서 복지국가의 형성과 삶의 질을 위한 실질적 노력을 제고하는 데 필수적인 요소로 나타나고 있다. 한국의 지탱가능한 사회발전에 대한 이론적 전망은 공공-민간 부문의 협력체계에 입각한 국가재정의 견고성에 의해 삶의 질의 사회적 공간을 제공, 확산하는 데 달려있으며, 유럽의 경우에서와 같이 과도한 복지지향의 사회정책과 형평성의 원리는 동시에 견제됨을 요구한다. 이러한 성장과 분배의 양립가능성을 조절하는 균형점으로서 삶의 질에 관한 연구는 발전과정과 사회정의와 관련하여 다른 역사적·문화적 조건 위에서 그 일반화의 수준을 검토하는 작업을 미래의 탐구영역으로 남겨놓고 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제3권1호
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• pp.5-15
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• 2001

논의 시기별 파장별 분광반사특성을 조사하기 위해, Landsat TM 밴드, RVI, 습윤도의 특성을 분산분석한 결과, 가시광선 영역의 TM 밴드 1, 2, 3의 논지역 평균 자료값은 식물색소에 의한 광흡수와 관련이 많아 군락형성이 최대인 8월 19일과 9월 1일에 가장 낮아졌다가 등숙기인 9월 중 하순에 다시 높아졌다. 중간 적외선 영역인 TM 밴드 5와 7은 수분에 민감하여, 담수상태로 수체의 영향이 컸던 5월 31일과 6월 2일의 자료값이 가장 낮았고, 군락의 최성기에서 성숙기로 접어들면서 식물체의 수분함량이 줄어들어 자료값이 점점 높아졌다. 한편, RVI는 출수ㆍ개화기인 8월 19일과 9월 1일에 가장 높았고, 습윤도는 벼의 생육초기에서 성숙기로 갈수록 계속 낮아졌다. 이앙기인 5월 31일, 출수기인 8월 19일 두시기 자료에서 수분에 민감한 TM 밴드 5, 식생의 특징이 드러나는 RVI, 또한 모든 밴드의 특성이 포함된 습윤도를 벼 재배면적 추정을 위한 정보로 이용하여, 이앙기에 담수상태이고 같은 지역이 출수기에 무성한 식생의 특징을 보이는 곳을 벼 재배지역으로 정하여 벼 재배면적 지도를 작성하였다. 벼 재배면적은 7291.19ha 추정되었고, 지형도를 이용한 100지점의 정확도 검증 결과 92%로 나타났다. 1991년 5월 31일과 8월 19일 두 시기의 Landsat TM 밴드 3, 4, 5, RVI 및 습윤도를 각각 유효밴드로 선정하여 중첩한 총 10개의 밴드를 가진 화상을 생성하여 기존의 분류법에 이용하였다. 최대우도법에 의한 감독분류 결과 벼 재배면적은 9100.98 ha였다. Error matrix에 의한 분류정확도는 97.2%로 나타났고, 지형도를 이용한 정확도는 95%로 나타났다. 분류항목수를 15개와 20개로 한 ISODATA법에 의한 비교사 분류결과 벼 재배면적이 각각 6663.60ha와 5704.56 ha로 추정되었고, 지형도에 의한 분류정확도는 각각 87%와 82%로 나타났다. 통계연보를 기준자료로 하여 분류방법간 비교를 위하여 당진군 우강면에 대하여 벼 재배면적 비교를 한 바 감독분류에 의해 2522.97ha로 가장 크게 추정되었고, 다음이 규칙기반분류와 분류항목수를 20으로 한 무감독분류법으로 각각 1567.31 ha와 1865.61 ha로 추정되었다. 분류항목수를 15로 한 무감독분류에 의한 벼 재배면적이 1638.72 ha로 가장 작게 추정되었다. 이때, 통계연보 자료상의 우강면의 논면적(2242.69ha)에 가장 가깝게 추정된 결과는 규칙기반분류이었다. 벼 재배지역은 추정방법에 관계없이 이앙기와 출수기, 두 시기의 자료를 이용한 경우 다소 차이는 있으나 정확하게 구분되었다. 위성의 분광반사 특성을 이용한 규칙기반분류는 매우 쉽고, 재현성이 있으며, 넓은 지역에 대한 신속한 작업이 가능하다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.161-177
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• 2015

정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.

• 한국인구학
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• 제10권1호
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• pp.70-86
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• 1987

사회발전에 관한 기존이론의 분석틀을 비판적으로 검토하는 이 글은 급속한 경제성장에 따른 사회적 결과로서 삶의 질의 과정에 대해 그 인과 구조를 조망함으로써 정치경제적 요소보다는 사회적 조건에 대한 합리적 선택이론의 명제를 제시한다. 아울러 근대의 지배적 담론이었던 시간과 역사에 가려져 있던 공간을 사회적 관계의 산물이자 동시에 사회적 과정과 끊임없이 상호작용하는 역동적인 대상으로 접근한다. 곧 삶의 질 자체가 공간적으로 생산되며, 복지국가의 실현 역시 그것이 실현될 수 있는 열린 사회의 공간을 전제로 한다는 것이다. 분석의 초점은 부분적으로 국가구조의 결과이면서 동시에 국가로부터의 자율성을 기반으로 하는 발전경로의 역사적인 흐름과 성격을 파악하는 데 두고 있다. 또한 국가권력과 시민사회 세력간의 힘의 역학관계를 바탕으로 성장위주의 발전전략으로부터 삶의 질을 찾아가는 사회적 변동에 관한 이론적 함의를 제시함으로써 사회발전의 의미를 재성찰하고 앞으로의 발전과정에 대해 조심스럽게 진단하고자 한다. 연구의 결과는 시민사회가 국가권력과의 대응관계에서 어떻게 그 성격을 변화시켜 왔으며 또 삶의 질을 둘러싼 사회적 조건은 어떻게 형성해 왔는가를 보여준다. 특히 국가의 성장위주의 경제정책과 억압적 사회정책은 역설적으로 경제성장의 주체인 사회적 공간의 인내력을 감소시킴으로써 사회변동의 틀을 마련해 준다. 더욱이 국가권력의 질적으로 상이한 측면을 반영한 질적 분석에 따르면, 국가중심적 이론은 국가의 적극적인 경제개입과 사회통제를 강조함으로써 사회의 다른 영역을 등한시함과 동시에 삶의 질을 위한 사회적 조건을 규명하는데 한계를 지님으로써 그 이론적 내용을 수정해야 할 필요성이 있다. 반대로 노동 및 환경운동에 직접적으로 또는 간접적으로 영향력을 행사하는 시민사회의 성립과 공고화과정은 한국에서 복지국가의 형성과 삶의 질을 위한 실질적 노력을 제고하는 데 필수적인 요소로 나타나고 있다. 한국의 지탱가능한 사회발전에 대한 이론적 전망은 공공-민간 부문의 협력체계에 입각한 국가재정의 견고성에 의해 삶의 질의 사회적 공간을 제공, 확산하는 데 달려있으며, 유럽의 경우에서와 같이 과도한 복지지향의 사회정책과 형평성의 원리는 동시에 견제됨을 요구한다. 이러한 성장과 분배의 양립가능성을 조절하는 균형점으로서 삶의 질에 관한 연구는 발전과정과 사회정의와 관련하여 다른 역사적·문화적 조건 위에서 그 일반화의 수준을 검토하는 작업을 미래의 탐구영역으로 남겨놓고 있다.

• 과학교육연구지
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• 제43권1호
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• pp.157-172
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• 2019

이 연구의 목적은 난이도가 다른 생명과학공통성 발견 과제를 수행하는 동안 뇌 활성 차이를 분석하는 것이다. 이 연구에는 35명의 예비 생명과학교사들이 참여하였다. 이 연구는 뇌파 기록을 위한 블록디자인으로 설계되었다. 피험자들이 공통성 발견 과제를 수행하는 동안 뇌파가 수집되었다. sLORETA 분석 방법과 상대파워스펙트럼 분석 방법은 2개의 소재로 구성된 쉬운 난이도의 과제를 수행할 때와 5개의 소재로 구성된 어려운 난이도의 과제를 수행할 때 뇌 활성 차이를 분석하는 데에 이용되었다. 그리고 공통성 발견 과제의 난이도에 따라 활성화된 대뇌 피질과 피질하 영역의 역할을 조사하였다. 연구 결과 연구결과, 세타파의 경우, 쉬운 난이도 과제와 비교하여 어려운 난이도 과제 수행 시 세파타의 활성은 전두엽에서 유의미하게 감소하였고 후두엽에서는 증가하였다. 알파파의 경우, 쉬운 난이도 수행시보다 어려운 난이도의 과제를 수행할 때 전두엽에서 알파파의 활성이 유의미하게 감소하였다. 베타파의 활성은 어려운 난이도의 과제를 수행할 때 쉬운 난이도의 과제 수행시보다 전두엽, 두정엽, 후두엽에서 유의미하게 감소하였다. 마지막으로 감마파의 경우 쉬운 난이도의 과제를 수행할 때와 비교하여 어려운 난이도의 과제를 수행할 때 감마파의 활성이 전두엽에서는 감소하였고 두정엽과 측두엽에서는 활성이 증가하였다. 공통성 발견 과제의 난이도 수준은 대상이랑(cingulate gyrus), 쐐기소엽(cuneus), 혀이랑(Lingual gyrus), 후측 대상피질(posterior cingulate), 쐐기전소엽(precuneus), 엽하영역(sub-gyral)에 영향을 준다는 것을 보여주었다. 따라서 공통성 발견 과제의 난이도는 이미지로부터 인출된 시각적 정보와 위치정보를 통합하는 과정, 대상의 속성을 비교하고 필요한 정보를 선택하는 과정, 선택한 정보의 시각적 작업 기억 과정, 이 모든 과정에서의 주의집중에 대한 인지과정에 영향을 준다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.