• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.417-418
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• 2007

본 논문에서는 입체음향을 2채널로 재생할 때 이동음이 부드럽게 생성되도록 하는 방법에 대해 연구한다. 일반적으로 이동음 효과 생성을 위해 머리전달함수(Head Related Transfer Function : HRTF)의 주파수 영역에서의 보간을 사용한다. 하지만 특정 점에서 측정된 머리전달함수를 이용하여 이동하는 음을 생성하기 때문에 클릭음 발생, 보간 특성의 변화 등의 문제점이 발생하게 된다. 이 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 이동음의 궤적 상에 있는 머리전달 함수들을 그룹화하여 이동음의 구현에 사용한다. 위와 같은 방법으로 구현된 이동음의 성능 평가 결과 보다 자연스러운 이동음이 생성되는 것을 확인하였다.

• 대한치과보철학회지
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• 제47권4호
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• pp.406-415
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• 2009

연구목적: 본 연구는 유색 및 백색 지르코니아 세라믹으로 제작된 코핑의 디자인에 따른 지르코니아 세라믹 코핑의 파절 하중과 변연 적합성을 평가한 것으로 그 결과를 임상에 응용하는데 도움을 주고자 하였다. 연구재료 및 방법: CAD/CAM system (Everset, KAVO Dental GmbH, Biberach, Germany)을 이용하여, 80개의 상악 제1 소구치 세라믹 코핑을 제작하되, 1그룹은 전체적으로 균일하게 0.3 mm로, 2그룹은 협면 0.3 mm 설면 0.6 mm, 3그룹은 전체 0.6 mm 균일하게, 4그룹은 협면 0.6 mm 설면 1.0 mm로 디자인하고, 유색 (I) 및 백색 (II) 지르코니아 코핑을 각 그룹당 10개가 되게 하였다. 소성직후와 조정 후 코핑의 변연 적합성을 Video Microscope System (sv-35, Sometech, Seoul, Korea)를 이용하여 100배율로 관찰하였고, 금속 주 모형에 코핑을 강화형 글래스아이오노머 시멘트로 합착 후 Universal Testing Machine (Instron 4467, Norwood, MA, USA)을 이용하여 파절 하중을 측정하여, one-way ANOVA test 를 시행하여 결과를 분석하였다. 결과: 1. CAD/CAM 지르코니아 코핑의 파절 하중은 1그룹, 2와 3그룹, 그리고 4그룹간에 유의성있는 차이를 보였으며 I4, II4의 파절 하중값이 가장 컸다. 2. 코핑의 디자인이 같고 색이 다른 그룹간의 비교에서는 전 그룹 모두 파절 하중값의 유의성은 없었다. 3. 소성 직후 변연 오차 측정값은 I2그룹을 제외한 전 그룹에서 협측 측정점에서 변연오차가 가장 큰 경향을 보였다. 4. 소성 직후 변연 오차 측정값은 I 그룹 지르코니아 그룹에서 그룹별 전체적인 변연적합도를 보았을 때 그룹간에 유의한 차이는 없었다 (P>.05). 5. 소성직후 변연 오차 측정값은 백색 지르코니아 그룹에서 그룹별 전체적인 변연 적합도를 보았을때 II1그룹의 변연 오차가 가장 컸다 (P<.05). 6. 소성직후 변연오차 측정값은 디자인이 같은 그룹의 유색, 백색 비교에서, I1와 II1그룹을 제외한 나머지 그룹에서 백색 지르코니아의 변연 적합도가 더 좋았다 (P<.05). 7. 내면 조정 후에는 색상화 및 지르코니아 코어 디자인에 따른 전 그룹간 변연 적합도의 차이는 없었다 (P>.05). 결론: 지르코니아 코핑 디자인과 색상화에 따른 변연 적합성은 소성 직후에는 다소 차이가 있었으나 내면 조정을 하면 임상 사용에는 무리가 없을 것으로 판단되었고, 파절강도 강화를 위해 코핑의 두께는 가급적 두꺼워야 하나, 가시면 (순면, 협면)의 심미성(반투명성)을 고려할 경우 가시면을 0.3 mm로 얇게 해도 파절 강도에 큰 영향을 주지 않는 것으로 사료되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.2375-2382
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• 2011

웹사이트 운영이 비즈니스 모델로서의 성공을 거두기 위한 가장 중요한 요소 중 하나는 웹사용자의 성향을 분석하여 이를 효율적으로 이용하는 것이다. 사용자 분석을 통하여 사용자들에게 웹사이트의 가치를 효율적으로 전달하고 이를 통하여 운영자는 충분한 수익을 거둘 수 있다. 이러한 점에서 웹 사이트를 이용하는 사용자들의 취향과 행동방식을 얻어내려는 웹 방문 패턴 발견으로써의 사용자 클러스터링은 매우 중요하다. 또한 얻어진 사용자의 클러스터링 정보는 웹 개인화나 웹 사이트를 재구성하는데 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 웹 방문 데이터를 정제하고 분류하여 그 특성에 따라 사용자들을 몇 개의 그룹으로 클러스터링 하기 위한 알고리즘이 제안된다. 알고리즘은 2단계로 구성되는데 첫 번째 단계는 초기해를 구하는 단계로서, 패스의 사이각을 이용하여 유사도를 측정하고 이 유사도에 따라 K개의 사용자 그룹으로 분류하여 초기해를 구한다. 두번째 단계는 첫 번째 단계에서 구한 초기해를 개선하여 최적해를 찾는 과정으로서 하이퍼플레인을 이용하여 클러스터링하는 개량된 K-평균알고리즘을 제안한다. 또한 실험을 통하여 기존의 방법과 비교하여 제안된 알고리즘의 효율성과 패스 특성이 보다 정확하게 계산된 클러스터링이 구현됨을 확인할 수 있다.

• 대한조선학회논문집
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• 제55권1호
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• pp.66-74
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• 2018

In order to evaluate the precision degree of the blocks on the dock, the shipyards recently started to use the point cloud approaches using the 3D scanners. However, they hesitate to use it due to the limited time, cost, and elaborative effects for the post-works. Although it is somewhat traditional instead, they have still used the electro-optical wave devices which have a characteristic of having less dense point set (usually 1 point per meter) around the contact section of two blocks. This paper tried to expand the usage of point sets. Our approach can estimate the rework time to weld between the Pre-Erected(PE) Block and Erected(ER) block as well as the precision of block construction. In detail, two algorithms were applied to increase the efficiency of estimation process. The first one is K-mean clustering algorithm which is used to separate only the related contact point set from others not related with welding sections. The second one is the Concave hull algorithm which also separates the inner point of the contact section used for the delayed outfitting and stiffeners section, and constructs the concave outline of contact section as the primary objects to estimate the rework time of welding. The main purpose of this paper is that the rework cost for welding is able to be obtained easily and precisely with the defective point set. The point set on the blocks' outline are challenging to get the approximated mathematical curves, owing to the lots of orthogonal parts and lack of number of point. To solve this problems we compared the Radial based function-Multi-Layer(RBF-ML) and Akima interpolation method. Collecting the proposed methods, the paper suggested the noble point matching method for minimizing the rework time of block-welding on the dock, differently the previous approach which had paid the attention of only the degree of accuracy.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 1998년도 춘계정기학술대회
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• pp.10-10
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• 1998

생명공학의 혁신적 발명성을 매우 잘 보여주는 성공사례의 하나가 사람락토페린을 함유한 형질전환 젖소의 개발이다. 우유의 모유화를 내걸고 있는 본 연구는 국내·외에 막대한 잠재시장 규모가 예상되고 있다. 그러나 생명공학 제품은 ‘생물 재해(Bio Hazard)’에 대한 우려와 윤리문제를 제기할 수 있기 때문에 대중인식(Public Acceptance)에 대한 연구가 매우 중요한 의미를 가지는 것이다. 이러한 상황인식하에 사람락토페린을 함유한 유제품에 대한 소비자행태분석(Consumer Behavior Analysis)을 수행하게 되었다. 본 연구에 사용된 연구방법은 비시장가치평가법 중 임의가치평가법(CVM)을 사용하고 있다. 임의가치평가법은 선진국 특히 본 이론의 발상지인 미국에서 환경재기 가치를 측정하는 방법으로 사용되어 오고 있는데 이를 신상품 및 과학기술의 가치평가법으로 확대하여 연구하여온 필자의 일련의 연구중의 한 시도이다. 좋은 CVM 연구를 수행하기 위해서는 CVM이 요구하는 가치평가방법에 맞추어 설문서가 구성되고 분석되는 일이 무엇보다도 중요한 일이다. 본 연구에서는 CVM의 연구방법에 맞추어 사람락토페린 강화우유에 대한 소비자지불의향(Consumer Willingness to Pay) 조사와 더불어 사람락토페린 강화우유에다가 DHA, 칼슘 등 새로운 기능성 물질을 추가하여 더욱 좋은 기능을 첨가한 경우의 구입할 용의와 지불의향에 대한 조사를 수행하였다. 본 연구에서는 과학기술에 의해 탄생된 신상품에 대한 임의가치평가법의 적용이라는 새로운 시도의 연구라는점을 감안하여 본 연구를 바탕으로 더욱 새로운 문제제기와 추가적인 연구가 필요하다고 생각된다.적인 자세를 견지한다. 한편, 적응의 원리에 입각한 교육은 문화와 전통에 대한 피동적 전승을 넘어서 사회의 변화에 따라 교육체제와 내용을 바꾸는 등 적극적으로 변화에 대응하고, 이러한 변화를 주도할 인간육성에 힘을 기울이는 교육방식을 취한다. 시대적 변화의 소용돌이 속에서 교육은 이제 기왕의 많은 교육적 신화들을 타파하고 뉴 밀레니엄을 준비해야할 기로에 서 있다. 현재의 변화를 슬기롭게 대처하고 미래의 변화에 능동적으로 적응하는 인간을 육성하기 위한 오늘날 교육의 사명은 우선 미래사회를 위한 교육정책의 방향을 수립하는 일이다. 교육정책은 국가의 교육방침으로서 현실 교육문제의 해결도 중요하지만 미래의 발전을 기약할 수 있는 장기적인 비젼과 목표 속에서 정립될 필요가 있다. 이러한 의도하에 본 연구는 21세기를 대비한 교육정책의 방향을 탐색하고 그에 따른 정책적 과제를 제시하는 데 그 목적이 있다. 이러한 목적하에 본고는 \circled1 과거 우리 나라의 교육정책을 반성적으로 회고하고, \circled2 미래사회에 대한 전망과 교육적 시사점을 분석하며, \circled3 마지막으로 21세기의 변화에 적응하기 위한 교육정책의 방향과 과제를 내용으로 제시하고자 한다.탄산염으로의 전환이 진행되고 있다. 이러한 배경으로부터 Uchida그룹에서 개발한 FeiCr/AVTi재료와 현재 분리판 재료로 사용증인 SUS 310, S SUS 316재료에 대해. 산화성 분위기의 5기압까지의 가압하에서, Li-K, Li-Na탄산염에 대하여 부 식거동을 검토한 결과, 가압하에서 내식성이 향상되는 것이 발견되었다. 이유로서는 가압하에서 용융탄산엽의 증가된 산화력으로 보다 치밀한 내식성 산화물 피막

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.