• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.43-45
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• 2010

본 논문은 기능성 실버 게임의 플레이 과정에서 사용자의 인지적 반응을 코드화 하고, 실증적 방법을 통해 인지처리과정을 분석하고, 패턴화 시키는데 목적을 둔다. 뉴웰의 MHP(Model Human Process)이론을 평가를 위한 모델로 삼고, 평가 방법 설계를 위해 Schneier와 Mehal의 정량적 변수와 정성적 변수 이론을 사용한다. 실험은 실증적 평가방법 중 특정 부분에 대한 정밀한 평가를 주로 하는 실험실 평가로 전문가 집단을 통한 예비실험을 실시한다. 인지기능 향상을 위한 기능성 실버게임의 인지패턴 표준화를 위한 연구는 급속하게 고령화 사회로 변화되고 있는 현 시장에 새로운 문화콘텐츠 개발의 중요한 지표로 활용되리라 기대한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.248-259
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• 2002

최근의 새로운 교수 학습 형태인 웹기반 교육에서의 가장 중요한 요소는 시.공간적으로 떨어져 있는 학습자의 학습 상황을 파악하고 분석하여, 학습자에게 적절한 학습내용과 과정을 제시하는 하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 웹기반 교수 시스템에서 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하고, 차기 학습을 할 경우에 이에 기초하여 적절한 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 또한, 학습의 평가도 문제의 난이도, 관련학습 자료의 난이도, 관련 학습목표의 중요도, 각각의 관련성을 고려하여 퍼지 함수에 의해 언어 변수로 평가된다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.35-35
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• 2016

수문학적 빈도해석은 일반적으로 단변량 형태에 해석이 주를 이루고 있으나, 최근 다변량 해석에 대한 이해와 더불어, 해석 기술 발달에 따라 빈도해석에서도 다변량 해석적 접근이 이루어지고 있다. 기존 다변량 해석 방법으로는 Copula방법 적용이 활발하게 이루어지고 있으며, 특히 가뭄해석에 있어 지속시간과 심도를 동시에 평가하는 2변량 가뭄빈도해석에 대한 연구가 다수 이루어지고 있다. 그러나 기존 해석 방법은 정상성 해석 모형으로서 기상변동성과 같은 시변동성을 고려하는데 한계가 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 Bayesian 기반 Copula 함수의 매개변수를 추정함과 동시에 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 2변량 비정상성 빈도해석 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 최근 우리나라와 미국에서 발생한 2013-15년 가뭄빈도에 대한 평가와 동시에 이에 따른 불확실성을 정량적으로 평가하는 연구를 진행하였다.

• Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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• autumn
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• pp.363-366
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• 2002

The advanced construction technology endorsement system(ACTES) has used the improper evaluation criteria. Because of its insufficiency of quantitative evaluation, it is difficult to attain the objective and fairness. This study used a survey to investigate a actual condition of ACTES. The survey found that ACTES needed a evaluation criteria and a quantitative evaluation method. In addition, This study proposes the evaluation model that uses a discriminant function. The model process consists of several phases that are brain storming, t-test and discriminant function analysis.

• Composites Research
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• v.24 no.4
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• pp.36-40
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• 2011

This paper described analysis of acoustic emission parameter for the damage evaluation of type II vehicle fuel tank during fracture test. The observation of Kaiser effect, Felicity effect and creep effect is the means of damage evaluation method. It is possible to evaluate tank damage by the ratio of hit of over 60 dB and total hit. Damage mechanism of pressure tank can be estimated by analysis of average rise time, average amplitude.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2018.06a
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• pp.139-139
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• 2018

최근 자동차 산업을 중심으로 한 수송용 기기의 경량화 추세에 따라 대표적인 경량금속 소재인 알루미늄 합금에 대한 수요가 증가하고 있으며 이에 따라 알루미늄 합금 표면에 다양한 특성을 부여할 수 있는 표면개질 기술에 대한 필요성이 부각되고 있다. 알루미늄 합금의 대표적인 표면처리기술인 아노다이징과 유사한 원리로 표면에 세라믹 코팅층을 형성할 수 있는 기술인 플라즈마 전해 산화(Plasma electrolytic oxidation, PEO)가 주목을 받고 있다. PEO 코팅법은 전해액 내에 소재를 침지시키고 400 ~ 600V에 이르는 고전압을 인가시켜 마이크로 방전을 유도하여 표면에 치밀한 세라믹 층을 형성시키는 기술이다. 본 연구에서는 PEO법으로 표면 개질된 Al 합금 표면의 표면 조직 특성과 전기화학 특성을 평가하고, 코팅층 특성에 미치는 공정 변수의 영향을 분석하고자 하였다. PEO 처리를 위해 사용된 소재는 상용 Al 합금 판재(Al 5083-O)로서 $2cm{\times}2cm$로 절단하여, 에머리페이퍼로 1000번까지 연마하여 사용하였다. 시험을 위한 PEO 처리 시스템은 전해액 수조, 일정 온도 유지를 위한 열교환기와 칠러, 전원 발생을 위한 전원공급기(power supply)로 구성되었다. 전해액은 약 알칼리 수용액을 이용하였으며, 전원 공급기를 통해 시험편에 펄스 전류를 인가하였다. PEO 처리 후 시편에 대하여 SEM, EDS, XRD 등을 이용한 표면 특성 평가를 실시하였다. 또한 코팅층의 전기화학적 부식 특성 평가를 위해 해수용액에서 동전위분극실험을 실시하였다. 시험 결과, Al 합금의 PEO 처리 시 내식성은 개선되는 것으로 확인되었으며, 공정변수는 표면의 미세조직 및 전기화학적 특성에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.392-395
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• 2017

본 연구에서는 일 증발접시 증발량 산정을 위한 딥러닝 (deep learning) 모형의 적용성을 평가하였다. 본 연구에서 적용된 딥러닝 모형은 deep belief network (DBN) 기반 deep neural network (DNN) (DBN-DNN) 모형이다. 모형 적용성 평가를 위하여 부산 관측소에서 측정된 기상자료를 활용하였으며, 증발량과의 상관성이 높은 기상변수들 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 조합을 고려하여 입력변수집합 (Set 1, Set 2, Set 3)별 모형을 구축하였다. DBN-DNN 모형의 성능은 통계학적 모형성능 평가지표 (coefficient of efficiency, CE; coefficient of determination, $r^2$; root mean square error, RMSE; mean absolute error, MAE)를 이용하여 평가되었으며, 기존의 두가지 형태의 ANN (artificial neural network), 즉 모형학습 시 SGD (stochastic gradient descent) 및 GD (gradient descent)를 각각 적용한 ANN-SGD 및 ANN-GD 모형과 비교하였다. 효과적인 모형학습을 위하여 각 모형의 초매개변수들은 GA (genetic algorithm)를 이용하여 최적화하였다. 그 결과, Set 1에 대하여 ANN-GD1 모형, Set 2에 대하여 DBN-DNN2 모형, Set 3에 대하여 DBN-DNN3 모형이 가장 우수한 모형 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 비록 비교 모형들 사이의 모형성능이 큰 차이를 보이지는 않았으나, 모든 입력집합에 대하여 DBN-DNN3, DBN-DNN2, ANN-SGD3 순으로 모형 효율성이 우수한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.107-110
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• 2009

본 연구에서는 동영상 자극이 제시되었을 때 시각적으로 느껴지는 감성을 자율신경계 반응, 동공반응 그리고 주관 설문으로 평가하였다. 20~27세 사이의 대학생 남녀 20명이 실험에 참여 하였고 뉴스, 다큐멘터리1, 다큐멘터리2, 사랑, 스포츠 그리고 전쟁의 6가지 장르의 동영상에서 Gamma, Hue, Lightness 그리고 Saturation의 4가지 화질변수가 변경된 영상을 시각자극으로 제시하였다. 장르를 다르게 한 실험이 총 6회 진행되었으며 장르별로 기본영상 1개와 화질변수가 변경된 영상 16개가 무작위 순서로 제시되었다. 1회 실험이 진행되는 약 14분 동안 PPG, SKT 그리고 GSR 센서를 착용하여 생리 반응을 측정하였고 눈 영상을 기록하여 동공 반응을 측정하였다. 시각자극에 대한 주관적 평가를 위해 1~7점 척도의 불쾌도, 긴장도 그리고 피로도 항목의 설문을 실시하였다. 생리반응, 동공반응 그리고 주관설문 결과를 화질변수 별로 나누고 일원배치 분산분석을 실시하여 차이가 있는지를 확인하였다. 그 결과 시각 감성이 어떤 화질변수에 의해 유발되는지 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.392-395
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• 2009

응답면 기법을 활용하여 댐구조물과 같은 사회간접자본 시설물의 파괴확률을 구할 수 있다. 본 위험성 평가과정에서 응답면기법으로 구성한 한계상태 방정식을 유전자알고리즘의 적합도 방정식으로 사용하면, 핵심타입이나 지반종류, 지반다짐정도 등의 입력설계변수의 최적화 과정 속도를 더욱 신속화 시킬 수 있다. 제안된 응답면 기법과 유전자알고리즘의 복합해석기법은 신뢰성기반 최적화프로그램으로 기존의 유전자알고리즘의 수렴속도를 더욱 빠르게 하여주고, 특히 입력변수의 상하한계가 불확실한 경우에도 만족스러운 수렴성을 보장하여준다. 한계상태 방정식의 목표신뢰도 지수를 변화시켜면 해당하는 입력변수의 최적값을 출력하여주므로, 입력변수의 제약조건에 가격함수와 같은 가중치를 벌칙함수로 부여하면 가격최적화 프로그램으로 작용하게 되며, 시설물 운영자에게는 목표신뢰도에 대한 유지관리 기법과 정도를 의사결정 할 수 있도록 하여주는 기능을 가지게 된다. 조사된 많은 댐구조물의 파괴모드가 시간에 독립적으로 시공중 또는 시공완료 후 5년이내에 다수 발생하는바, 파괴모드를 조사하고 중요한 파괴모드인 파이핑 현상에 대해서 파괴확률을 계산하고 최적유지관리를 위한 개선된 유전자알고리즘 최적화 연산을 수행하였다. 기존 댐구조물과 같이 설계변수와 하중의 변동성을 알기가 어려운 경우에 유지관리비용 최소화를 위해서 본 제안 프로그램의 확장된 버젼은 중요한 기준을 제시하여줄 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1829-1833
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• 2007

최근 강우-유출 모형은 유역의 지형적, 물리적 상황을 최대한 반영한 입력자료를 이용할 수 있고, 최종 유출지점에서의 해석 결과뿐만 아니라 해석하고자 하는 유역내의 시간적, 공간적 수문 요소 분포 특성을 이해할 수 있도록 물리적 이론에 기초한 분포형 수문모형을 개발하고 지속 발전시키고 있다. 분포형 수문모형은 집중형 수문모형에 비해 매개변수 갯수를 현저히 줄일 뿐만 아니라 실지 지형자료에 입각한 매개변수 선정이 가능하다. 분포형 지형자료와 강우자료로부터 추정된 초기 매개변수의 값에 의한 모의가 매개변수가 개념적, 경험적 의미가 큰 집중형 모형에 비해 정확하기 때문에 미세한 매개변수의 조정만으로도 유역의 유출량을 모의할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 여러 가지 장점을 지닌 분포형 수문모형이 유역크기가 작고, 시간 공간적으로 지형입력자료의 변동성이 작은 도시하천 소배수구역에서의 모의 효율성 및 적용성을 평가하였다. 레이더강우를 이용한 분포형 수문모형으로서 미국 University of Oklahoma에서 개발한 $Vflo^{TM}$을 사용하여 중랑천 유역의 3개 소배수구역(월계1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)에서 유출 모의를 수행하였다. 각 소배수구역 특성별 모의 결과 비교, 분석을 수행하였다. 이를 통해 도시하천 소배수구역에서의 유출 모의 및 분포형 수문모형 선정에 적절한 근거로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.