• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권10호
• /
• pp.679-689
• /
• 2021

본 연구는 임금근로장애인의 코로나19로 인한 직장 내 어려움과 생활만족도의 관계에서 고용안정성의 매개효과, 그리고 장애중증여부에 의한 조절된 매개효과를 확인하는 데 목적을 두었다. SPSS 25ver, PROCESS macro를 활용하여 분석을 실시한 결과, 코로나19로 인한 직장 내 어려움은 임금근로장애인의 고용안정성을 통해 생활만족도에 부적 영향을 미쳤다. 즉 임금근로장애인이 경험하는 코로나19로 인한 직장 내 어려움 수준이 고용안전성을 통해 생활만족도를 저해하는 것으로 나타났다. 그리고 이러한 변수들 간의 관계에서 장애중증 여부의 조절효과는 나타나지 않았다. 이는 코로나19로 인한 직장 내 어려움은 장애 정도와 무관하게 임금근로장애인의 고용안정성, 생활만족도를 감소시키는 것으로 해석할 수 있다. 이러한 결과를 토대로 본 연구는 팬데믹 상황에서 임금근로장애인의 생활만족도, 고용안정성 증진을 위한 제도적 시사점들을 논의하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.56-61
• /
• 2022

본 논문에서 챗봇에서 사용하는 AI알고리즘과 자연어처리 방법을 분류하고 제시하고 챗봇 구현에 사용할 수 있는 프레임워크에 대해서도 기술한다. 챗봇은 사용자 인터페이스를 대화방식으로 구성하여 입력된 문자열을 해석하고 입력된 문자열에 적절한 답을 학습된 데이터에서 선택하여 출력하는 구조의 시스템이다. 최근 콜센터와 주문 업무에 적용하여 인건비를 감소하고 정확한 업무를 할 수 있는 장점이 있다. 하지만 질문에 대한 적정한 답변 집합을 생성하기 위해 학습이 필요하며 이를 위해 상당한 계산 기능을 갖는 하드웨어가 필요하다. 개발을 하는 업체는 물론 AI분야 개발을 학습하는 학생들의 실습은 한계가 있다. 현재 챗봇은 기존의 전통적인 업무를 대체하고 있으며 시스템을 이해하고 구현하는 실습과정이 필요한 실정이다. 정형화되어 있는 데이터에 대해서만 응답을 하는 수준을 넘어 딥러닝 등의 기술을 적용하여 비정형 데이터를 학습시켜 질문에 대한 응답의 정확성을 높이기 위해 RNN과 Char-CNN 등을 사용해야한다. 챗봇을 구현하기 위해서는 이와 같은 이론을 이해하고 있어야한다. 본 논문에서는 단기간에 챗봇 코딩교육에 활용할 수 있는 방안과 기존 개발자, 학생들이 챗봇 구현을 할 수 있는 플랫폼을 활용하여 학생들이 전체시스템을 구현 예를 제시하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제43권5호
• /
• pp.308-318
• /
• 2022

The purpose of this study is to evaluate the biomechanical properties of fractured adjacent soft tissue during closed reduction after forearm fracture using the finite element method. To accomplish this, a finite element (FE) model of the forearm including soft tissue was constructed, and the material properties reported in previous studies were implemented. Based on this, nine finite element models with different fracture types and fracture positions, which are the main parameters, were subjected to finite element analysis under the same load and boundary conditions. The load condition simulated the traction of increasing the fracture site spacing from 0.4 mm to 1.6 mm at intervals of 0.4 mm at the distal end of the radioulnar bone. Through the finite element analysis, the fracture type, fracture location, and displacement were compared and analyzed for the fracture site spacing of the fractured portion and the maximum equivalent stress of the soft tissues adjacent to the fracture(interosseous membrane, muscle, fat, and skin). The results of this study are as follows. The effect of the major parameters on the fracture site spacing of the fractured part is negligible. Also, from the displacement of 1.2 mm, the maximum equivalent stress of the interosseous membrane and muscle adjacent to the fractured bone exceeds the ultimate tensile strength of the material. In addition, it was confirmed that the maximum equivalent stresses of soft tissues(fat, skin) were different in size but similar in trend. As a result, this study was able to numerically confirm the damage to the adjacent soft tissue due to the fracture site spacing during closed reduction of forearm fracture.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제55권12호
• /
• pp.991-998
• /
• 2022

본 연구의 목적은 넓은 지역의 고해상도 홍수모의를 위해서 2차원 모형의 GPU (Graphics Processing Unit) 가속 모의기법을 개발하고 이에 대한 효과를 평가하는 것이다. 음해법을 적용하고 있는 정형 사각형 격자 기반의 2차원 모형인 G2D (Grid based 2-Dimensional land surface flood model) 모형에서 CUDA를 이용하여 GPU 가속 모의 기법을 개발하였다. 개발된 기법을 진주시 홍수모의에 적용하였다. 모의 도메인의 공간해상도는 10 m × 10 m이고, 계산되는 격자의 개수는 총 5,090,611개이다. 홍수모의는 2019년 10월 태풍 미탁에 의한 홍수 기간에 대해서 수행하였다. 강우레이더 자료를 생성항으로 적용하였으며, 남강댐 일류문 계측 방류량과 진주시(옥산교) 계측 유량을 경계조건으로 적용하였다. 연구결과 진주시 남강에서의 관측수위를 재현할 수 있는 광역 2차원 홍수 모형을 구축할 수 있었다. 또한 GPU 가속 기법의 적용 결과, CPU (Central Processing Unit)를 이용한 순차계산 및 병렬계산에 비해서 빠른 홍수모의가 가능하였다. 본 연구의 결과는 음해법을 적용하고 있는 2차원 범람모형의 GPU 가속 기법의 개발과 광역 지표면 홍수해석에 대한 연구에 기여할 수 있을 것이다.

• 디자인융복합연구
• /
• 제16권6호
• /
• pp.169-184
• /
• 2017

스마트폰과 같이 일상에서 이미 익숙하게 사용하는 제품이나 서비스에 있어 이미 드러난 사용자 니즈가 많은 만큼 드러나지 않는 니즈도 많아진다. '익숙한 불편함'을 알아채고 해결함으로써 기존의 제품 혹은 서비스에 대한 가치 확장의 기회를 끌어낼 수 있다. 숨은 니즈에 대한 다양한 연구들이 있었으며 그 결과 숨은 니즈에 대한 개념정의와 이를 알아내기 위한 방법들이 제시되었다. 그러나 기존 숨은 니즈에 관한 연구들은 주로 새로운 제품이나 서비스 개발에 초점이 맞춰져 있기 때문에 이미 익숙해진 사용에 있어서의 숨은 니즈를 다루기에는 어려운 점이 있다. 이에 익숙한 사용에서의 드러나지 않는 니즈에 대해 가설적으로 재정의하고 이를 알아내기 위해 새로운 방식으로 접근해보고자 한다. 숨은 니즈는 사용자의 표현 범위 밖에 존재하고 명백하게 설명하기 복잡한 문제로 지표 수준에서 다루기 어렵다. 이러한 이유에서 모든 설명을 배제한 사용자 행동 데이터로써 선택한 기본 데이터의 형태는 스마트폰의 스크린 샷이다. 또한 비정형 데이터 기반 정성적 분석의 한계를 극복하기 위해 정성코딩 기법을 사용하여 개별 데이터들에 규칙과 패턴을 부여하고자 한다. 사용자의 숨은 니즈를 이해할 수 있는 유의미한 단서들을 끌어내고 실제 시장동향과의 관련성 검토를 통해 숨은 니즈를 발견하는 방법으로써의 작동 가능성을 확인할 수 있다. 본질적으로 체계화하기 어려운 과제이지만 향후 다른 제품, 서비스 디자인의 숨은 니즈 발견에 있어 참고 가능한 하나의 프레임이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제36권3호
• /
• pp.155-163
• /
• 2023

원전 구조물의 실시간 모니터링 기술이 요구되고 있지만, 현재 운영 중인 지진 감시계통으로는 동특성 추출 등 시스템 식별이 제한된다. 전역적인 거동 데이터 및 동특성 추출을 위해서는 다수의 센서를 최적 배치하여야 한다. 최적 센서배치 연구는 많이 진행되어 왔지만 주로 토목, 기계 구조물이 대상이었으며 원전 구조물 대상으로 수행된 연구는 없었다. 원전 구조물은 미미한 신호대잡음비에도 강건한 신호를 획득하여야 하며, 모드 기여도가 저차 모드에 집중되어 있어 모드별 잡음 영향을 고려해야 하는 등 구조물 특성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 잡음에 대한 강건도와 모드별 영향을 평가할 수 있는 최적 센서배치 방법론을 제시하였다. 활용한 지표로서 auto MAC(Modal Assurance Criterion), cross MAC, 노드별 모드형상 분포를 분석하였으며, 잡음에 대한 강건도 평가의 적합성을 수치해석으로 검증하였다.

• 대한의생명과학회지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.91-108
• /
• 1996

본 실험은 골격의 위축이 일어난 노화 횐 쥐를 사용하여 단기간동안 트레드밀 훈련과 웨이트 트레이닝을 시켰을 때 골격근에 나타나는 변화들을 고찰하고자 고안되었다. 출생 후 24개월 된 수컷 횐 쥐를 사용하여 대조군과 트레드밀 훈련군, 웨이트 트레이닝군으로 구분하여 각 군별로 4주간 훈련시켜 각 군의 골격근은 조직 및 조직화학, 미세구조 및 세포 화학적 연구 및 입체해석학적 연구에 적용하였다. 각 훈련 기간동안 개체의 체중과 근육의 무게는 큰 변화가 없었고, 근섬유의 분포양상은 트레드밀 훈련군에서는 IIB형과 IIC형이 증가를 한 반면 IIA형은 감소를 하였고 I형의 근섬유 조성은 변화가 없었다 웨이트 트레이닝 후에는 IIA와 IIB형이 증가를 한 반면 IIC형은 감소하였다. 그러나 모든 근섬유 조성의 변화에는 유의성이 없었다. 노화 대조군의 조직구조 및 미세구조의 특징은 노화색소의 출현, 약한 수축대의 출현, 근섬유들의 분할현상 등이 관찰되었다 트레드밀 훈련 후에는 손가락형의 돌출부를 포함한 근초의 불규칙성이 나타났으며, 밝은 띠의 확장으로 인한 Z-선의 불규칙한 배열, 공포화, 장축과 평행한 근섬유의 분할현상이 나타났으며, 웨이트 트레이닝 후에는 많은 용해소체들과 함께 포식소자를 함유한 자가용해소체들이 나타났으며 심한 수축대가 나타났고 근원섬유들의 배열이 와해되는 현상도 나타났다. 조직화학 및 세포화학적인 측면에서 succinic dehydrogenase와 acid phosphatase는 활성도의 변화가 거의 없었으며, $Mg^{++}$-­ATPase의 활성은 훈련 후 약간 감소하는 경향이었다. 미세구조의 입체해석학적 분석에서는 측량한 구조물들의 체적밀도와 수밀도는 변화가 거의 없었고 사립체 내막의 표면밀도만 트레드밀 훈련군에서 증가되었다. 이상의 결과에서 볼 때 단기간의 지구력 훈련을 실시할 경우는 노화 골격근은 잘 적응하여 골격근의 위축 방지에 효율적이었으나 웨이트 트레이닝은 노화 골격근의 위축방지에 영향을 주지 못하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제37권1호
• /
• pp.67-76
• /
• 2024

본 논문에서는 역학적 변수들을 측정하는 방안으로 디지털 이미지 프로세싱과 강형식 기반의 MLS 차분법을 융합한 DIP-MLS 시험법을 소개하고 추적점의 위치와 이미지 해상도에 대한 영향을 분석하였다. 이 방법은 디지털 이미지 프로세싱을 통해 시료에 부착된 표적의 변위 값을 측정하고 이를 절점만 사용하는 MLS 차분법 모델의 절점 변위로 분배하여 대상 물체의 응력, 변형률과 같은 역학적 변수를 계산한다. 디지털 이미지 프로세싱을 통해서 표적의 무게중심 점의 변위를 측정하기 위한 효과적인 방안을 제시하였다. 이미지 기반의 표적 변위를 이용한 MLS 차분법의 역학적 변수의 계산은 정확한 시험체의 변위 이력을 취득하고 정형성이 부족한 추적 점들의 변위를 이용해 mesh나 grid의 제약 없이 임의의 위치에서 역학적 변수를 쉽게 계산할 수 있다. 개발된 시험법은 고무 보의 3점 휨 실험을 대상으로 센서의 계측 결과와 DIP-MLS 시험법의 결과를 비교하고, 추가적으로 MLS 차분법만으로 시뮬레이션한 수치해석 결과와도 비교하여 검증하였다. 이를 통해 개발된 기법이 대변형 이전까지의 단계에서 실제 시험을 정확히 모사하고 수치해석 결과와도 잘 일치하는 것을 확인하였다. 또한, 모서리 점을 추가한 46개의 추적점을 DIP-MLS 시험법에 적용하고 표적의 내부 점만을 이용한 경우와 비교하여 경계 점의 영향을 분석하였고 이 시험법을 위한 최적의 이미지 해상도를 제시하였다. 이를 통해 직접 실험이나 기존의 요소망 기반 시뮬레이션의 부족한 점을 효율적으로 보완하는 한편, 실험-시뮬레이션 과정의 디지털화가 상당한 수준까지 가능하다는 것을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제32권4호
• /
• pp.345-361
• /
• 2005

변환공간 색인이란 원공간 상의 공간 객체들을 변환공간 상의 크기가 없는 점들로 변환하여 색인한 후에 이들을 다루는 구조로, 이를 활용하는 조인 알고리즘은 크기가 없는 점들을 다루기 때문에 최적화가 상대적으로 단순하다는 장점을 가진다. 하지만, R 트리와 같은 원공간 색인에는 적용될 수 없는 단점을 가진다. 이러한 단점을 해결하는 방법으로 저자들 은 변환공간 뷰라는 개념을 사용하여 두 원공간 색인들을 변환공간에서 조인하는 변환공간 뷰 조인 알고리즘(transform-space view) join algorithm)을 제안한 바 있다. 여기서 변환공간 뷰(transform-space view)란 원공간 색인에 대한 가상의 변환공간 색인으로서 이미 구축된 원공간 색인을 구조적으로 변경하지 않고서도 가상의 변환공간 색인으로 해석하여 원공간 색인이 변환공간에서 조인될 수 있게 한다. 변환공간 뷰 조인 알고리즘에서 디스크 페이지 액세스 순서는 공간 채움 곡선에 의해 결정되는데, 이는 조인 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 변환공간 뷰 조인 알고리즘을 최적화 하는 방법으로 새로운 공간 채움 곡선인 적응형 행 기준 순서(adoptive row major order: ARM order)를 제안한다. 적응형 행 기준 순서는 주어진 버퍼 크기에 따라 디스크 페이지 액세스 순서를 적응적으로 조정하여 원패스 버퍼 크기(한 페이지 당 한번의 디스크 액세스를 보장하는 최소 버퍼 크기)와 디스크 액세스 횟수를 크게 줄인다. 정형적인 분석과 실험을 통하여 적응형 행 기준 순서를 사용하는 변환공간 뷰 조인 알고리즘의 우수성을 보인다. 실험 결과, 다른 공간 채움 곡선을 사용하는 변환공간 뷰 조인 알고리즘과 비교하여 적응형 행 기준 순서는 원패스 버퍼 크기를 최대 21.3배 줄이고, 디스크 액세스 횟수를 최대 $74.6\%$ 줄인다. 또한, R 트리를 원공간에서 조인하는 알고리즘들과 비교하여 원패스 버퍼 크기를 최대 15.7배 줄이고, 디스크 액세스 횟수를 최대 $65.3\%$ 줄인다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.199-219
• /
• 2018

인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.