• 한국안광학회지
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• 제20권2호
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• pp.201-210
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• 2015

목적: Vision therapy 프로그램이 양안시기능 개선에 주는 효과를 통계적으로 종합하기 위하여 전체평균 효과크기, 종속변수별 평균 효과크기 그리고 대상특성과 처치특성에 따른 효과크기를 메타분석 기법을 이용하여 분석하고자 하였다. 방법: 자료의 분석을 위해 vision therapy 프로그램을 적용하고 그 효과를 분석한 국내 선행연구 14편을 선정하여 메타분석하였다. 결과: 전체평균 효과크기는 1.207로 높은 수준의 효과크기를 나타내었다. 양안시이상 유형별 하위영역의 평균 효과크기는 버전스 이상 그룹(2.989)이 가장 높았으며, 조절기능이상 그룹(0.868), 조절기능과 버전스 모두 이상이 있는 그룹(0.692) 순이었다. 대상특성에 따른 효과크기는 중복장애가 없는 양안시이상 그룹(2.509)을 대상으로 실시한 vision therapy가 가장 컸으며, 주당횟수별 평균 효과크기는 주당 7회의 처치 때 2.310으로 가장 큰 효과크기를 나타내었다. 그리고 처치기간에 따른 효과크기는 8주에서 2.019로 양안시기능 개선을 위한 vision therapy가 가장 효과적이었다. 결론: Vision therapy 효과에 대한 각각의 연구결과를 평균 효과크기로 변환하고 이를 객관화하는 방법을 통해 양안시기능 개선을 위한 치료가 효과적임을 증명할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.437-441
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• 2017

우리나라는 전 국토의 70%가 산지이고 하천경사가 다른 나라에 비해 상대적으로 급하여 홍수 관리에 매우 불리한 조건을 가지고 있으며, 특히 홍수기간의 집중호우 및 돌발홍수는 인명과 재산의 막대한 피해를 입히고 있다. 최근은 기후변화로 인하여 극심한 홍수, 가뭄 등 재해의 발생빈도가 증가하는 추세로 기후변화의 영향을 최소화할 수 있는 수재해 방재관리가 필요한 상황이다. 중 대하천의 경우에는 비교적 수재해 방재관리가 잘 이루어지고 있으나, 소하천(일부 중하천 포함)의 경우에는 취약한 구조를 보이고 있다. 특히 홍수기간(7월~9월)의 인명과 재산의 피해는 주로 소하천 위주로 발생하고 있으며, 사전 사후의 체계적인 대응이 이루어지지 못하고 있다. 수재해 방재관리를 위해서는 일차적으로 수문자료의 획득에 있으며, 그 이후 해당유역에 적합한 수재해 대응을 위한 체계적인 방법론과 방재시스템 개발 운영이 수반되어야 안전한 방재관리를 할 수 있다. 따라서 수재해 방재관리 체계를 구축하기 위해서는 중 소규모 유역 단위를 대상으로 지속적이고 신뢰성 있는 자료의 획득과 축적이 중요하므로 중 소규모 유역 단위의 대표성 있는 시험유역의 운영은 매우 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국건설기술연구원에서 운영하는 차탄천 유역(유역면적 $190.64km^2$, 유로경사 0.96%, 경기도 연천군 소재)의 신뢰성 높은 2016년 관측자료를 이용하여 강우특성, 유출특성, 증발산량 등 수문특성을 분석하였으며, 과거 관측결과와 비교하였다. 강우특성 분석으로는 호우사상 분리, 주요 호우사상 분석, 지속기간별 최대강우량, 시간분포 등이 있다. 2016년은 2015년보다 최대 강우지속기간은 적게, 평균 강우지속기간은 크게, 최대 강우강도와 평균 강우강도는 모두 적게 나타나는 호우의 특징을 보이나, 설마천 유역과 같이 50mm 이상의 호우사상수의 증가에 기인하여 연 총강우량 증가로 유출률이 증가하는 유출특성을 보인다. 2016년의 하천유출률은 강우량 대비 39.6%(장진교, 유역출구)와 58.9%(보막교, 중간 소유역)로 과거 2012년~2015년의 평균 유출률 48.9%와는 다소 차이를 보인다. 2015년의 장진교 38.2%는 차이를 보이지 않으나, 보막교의 38.3%는 많은 차이를 보인다. 강우-유출특성 분석결과 강우량의 증가에 기인하여 2016년의 연간 하천유출량은 2015년보다 크게 증가 하였다. 그리고 2016년의 증발산량은 강우량 대비 장진교 50.1%, 보막교 35.4%로 2015년의 장진교 49.9%와 비슷한 값을 보이나, 2015년의 보막교는 54.9%로 약 19.5% 정도의 적은값을 보인다. 온도, 습도, 풍속, 일조시간에 영향을 받는 증발산량은 2015년보다 일평균 습도는 변화가 거의 없었으나, 일평균 풍속의 증가, 일평균 기온과 일조시간의 감소에 기인하여 적은 증발산량을 보이는 것으로 분석되었다. 이와 같이 산정된 수문자료는 수재해 방재를 위한 기초자료로 매우 유용하게 활용되므로 지속적인 시험유역의 운영은 매우 필요하다.

• 한국조경학회지
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• 제45권1호
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• pp.28-34
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• 2017

본 연구는 실내에 많이 사용되는 목본식물인 산호수(Ardisia pusilla), 클루시아(Clusia rosea), 팔손이(Fatsia japonica), 인도고무나무(Ficus elastica)를 대상으로 관수주기에 따른 식물생육 상태를 측정하여 향후 실내 환경개선에 도움이 되는 조경식물의 적절한 관수주기를 구명하고자 수행하였다. 목본식물 4종을 10cm 포트에 식재하여, 관수주기를 2회/1주, 1회/1주, 1회/2주의 3수준으로 하여 120일 동안 처리한 후, 초고, 생체중, 건조중, SPAD, 엽색, 엽수분포텐셜, 엽록소 형광(Fv/Fm), 광합성율을 측정하였다. 실험기간 동안 평균 토양수분함량은 2회/1주 $48.8{\pm}2.1%$, 1회/1주 $25.2{\pm}4.4%$, 1회/2주 $10.3{\pm}2.4%$ 순으로 나타났다. 2회/1주 관수 시 산호수는 엽수분포텐셜이 높게 나타났고, Fv/Fm이 0.731로 나타나 과습에 대한 스트레스를 보였다. 1회/2주 관수 시 산호수, 팔손이, 인도고무나무의 광합성율은 유의성이 없어 클루시아에 비해 건조에 민감한 것으로 나타났다. 1회/1주 관수하여 평균 토양수분함량이 25%일 때 본 실험에 사용된 4종 목본식물 모두 실내 생육이 원활한 것으로 나타나 실내조경용으로 이용성이 높을 것으로 판단된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제21권2호
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• pp.70-75
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• 2006

서울시 송파구 가락동에 위치한 가락 농수산물 도매 시장에서 구입한 건포류 32건(오징어류 14건, 명태류 10건, 쥐치포 4건, 대구포 그리고 조개류 각각 2건씩)을 조사한 결과를 보면, 그 평균치가 수분 17.28%, 회분 4.92%, 일반 세균수 $1.1{\times}10^7$ CFU/ml, 대장균군수 $9.0{\times}10^3$ CFU/ml, 그리고 포도상구균수 $5.4{\times}10^6$ CFU/ml로 각각 나타났다. 분리 동정된 111주를 살펴보면, 72주의 대장균군속균에서는 21주의 Pantoea spp, 14주의 Enterobacter cloacae, 그리고 13주의 Ranella aquatilis 등이 주로 나타났고, 포도상구균속균 12주 중에서는 Staphylococcus xylosus가 4주로 가장 많았다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권6호
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• pp.1627-1634
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• 2020

본 연구에서는 수성 아크릴계 점착제의 물성에 대한 주 단량체의 측쇄 사슬의 영향을 비교하기 위해 주 단량체로 각각 ethyl acrylate, 2-ethylhexyl acrylate, lauryl methacrylate를 사용하여 acrylic acid, 2-hydroxyethyl acrylate와 공중합체를 합성하여 수성 아크릴 점착제를 제조하였다. 제조한 수성 아크릴 점착제의 고형분, 평균입도분포, 초기점착력, 최대점착력, 박리강도, 내열점착력 등의 물리적 특성을 비교하였다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제17권1호
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• pp.81-113
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• 2011

이 연구에서는 청소년 사이버 환경실태와 활동내용 및 활동시간에 대한 분석을 통해 청소년 놀이공간으로서 사이버 환경을 이해하고, 이러한 사이버 세계에서 청소년의 자기개념을 학교별 성별로 분석하는데 주된 목적이 있다. 분석대상은 총 1,388명(초 337, 중 326, 고 361, 대 364; 남 696, 여 692)이었다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 사이버 환경실태를 보면 청소년 대부분(96.9%)이 집에 컴퓨터가 있었고, 집에 컴퓨터가 있어도 PC방을 이용하는 경우가 많았다. 둘째, 사이버 활동내용으로 PC방 이용형태를 분석한 결과는, 청소년의 70.3%가 PC방에서 게임을 하였으며, 그 다음으로 정보검색, 채팅, 사이버 커뮤니티의 순서로 나타났다. 셋째, 사이버 활동시간으로서, 1주일 평균 온라인 게임하는 시간은 5.43시간이었으며, 남자가 여자보다 현저하게 많이 하였다. 1주일 평균 정보검색 시간은 2.60시간이었으며, 대학생이 가장 많이 하였다. 1주일 평균 채팅하는 시간은 1.69시간이었으며, 학교별 성별 차이가 없었다. 1주일 평균 인터넷 사용하는 시간은 9.65시간이었으며, 초등학생에서 대학생으로 됨에 따라 점차 많이 사용하였다. 1주일 평균 컴퓨터 사용하는 시간은 총 10.91시간이었는데, 학교별로는 초 중 고등학생에서 대학생으로 됨에 따라, 성별로는 남자가 여자보다 더욱 컴퓨터를 많이 사용하였다. 넷째, 사이버공간에 있을 때의 자기로서, 초등학생과 중학생은 재미있다를, 고등학생과 대학생은 평소와 같다를 가장 많이 지적하였다. 이외에도 여가활동을 한다, 가상인물이 된다 등이 부각되었다. 다섯째, 인터넷에서 게임할 때의 자기는, 학교별로나 성별로 모두 재미있다는 반응이 가장 많았다. 이외에, 몰입한다. 거칠어진다, 평소와 같다 등이 지적되었다. 여섯째, 인터넷에서 채팅을 할 때의 자기도, 학교별로나 성별로 모두 재미있다는 반응이 가장 많았다. 이외에, 관심없다, 평소와 같다, 채팅안함, 대화한다 등이 부각되었다. 일곱째, 인터넷에서 친한 친구와 교류할 때의 자기도, 학교별로나 성별로 모두 재미있다가 과반수 이상으로 가장 많았다. 이외에 대화한다, 평소와 같다, 가까워진다 등이 포함되었다. 이러한 결과를 종합해 볼 때, 한국 청소년들에게 친숙한 놀이공간으로 작용하고 있는 사이버공간에서의 자기개념으로 재미라는 요소가 가장 특징적으로 부각되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.328-330
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• 2002

본 논문에서는 역전파 신경망(Backpropagation Neural Network)을 시계열 데이터인 주가 데이터를 이용한 주가 예측의 정확도를 향상시키기 위한 학습 방법으로 적용하였다. 실제 증권거래소의 종목 데이터에서 비교적 등락폭이 안정적인 각 산업분야별 5개 기업의 5일 이동평균선 데이터 240개를 훈련 데이터로, 20개는 테스트 데이터로 이용하였다. 선정된 입력 데이터를 은닉층의 개수와 은닉 노드의 개수 등을 달리 하면서 10,000번의 훈련을 통해서 실험 하였으며, 그 결과 1개의 은닉층을 사용한 네트워크1은 20개의 테스트 데이터 사이의 19개의 신호 중 14개를 예측하였고, 2개의 은닉층을 사용한 네트워크 2는 16개를 예측하였다. 시험 결과를 통해서 보듯이 은닉층을 2개 사용하였을 때 보다 좋은 실험 결과를 얻을 수 있었으며, 역전파 신경망 모델이 주가 예측에 적합하다는 것이 증명되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.363-366
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• 2021

본 연구에서는 콘크리트의 균열을 추출하여 추출한 균열을 분석하고 시각화하여 나타내는 방법을 제안한다. 추출한 균열을 분석하여 길이, 넓이, 평균 폭 등의 주요 지표를 측정하여 균열 부위에 대한 세부 정보를 파악할 수 있게 하였다. 특히 균열 분석 과정에서 기존의 균열 중심부와 에지 간의 직선 최단 거리 계산을 통한 균열 폭 측정 방식이 아닌 내접원 탐색 방식을 적용하여 다각형의 균열에 대한 폭 측정 방식을 제안하고 있다. 또한 분석 결과를 Wavefront 3D OBJ 모델과 CAD 파일로 생성하였고, 이를 웹 브라우저를 통해 입체적으로 볼 수 있도록 시각화 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.541-544
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• 2021

본 논문은 어떤 기업의 주식 주문 정보를 담고 있는 호가창(limit order book)과 해당 기업과 관련된 뉴스 헤드라인을 사용하여 해당 기업의 주가 등락을 예측하는 딥러닝 기반 모델을 제안한다. 제안 모델은 호가창의 중기 변화와 단기 변화를 모두 고려하는 한편, 동기간 발생한 뉴스 헤드라인까지 예측에 고려함으로써 주가 등락 예측 정확도를 높인다. 제안 모델은 호가창의 변화의 특징을 CNN(convolutional neural network)으로 추출하고 뉴스 헤드라인을 Word2vec으로 생성된 단어 임베딩 벡터를 사용하여 나타낸 뒤, 이들 정보를 결합하여 특정 기업 주식의 다음 날 등락여부를 예측한다. NASDAQ 실데이터를 사용한 실험을 통해 제안 모델로 5개 종목(Amazon, Apple, Facebook, Google, Tesla)의 일일 주가 등락을 예측한 결과, 제안 모델은 기존 방법에 비해 정확도를 최대 17.14%, 평균 10.7% 향상시켰다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.456-458
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• 2023

원본 이미지를 변형하여 학습용 데이터를 확장하는 기법에 대해서는 이전부터 꾸준히 논의된 바가 있다. 턴 테이블과 크로마 키를 이용하여 객체의 영상을 촬영하고 프레임을 추출하여 이미지 분류, 영상 내 객체 탐지 등에 사용이 가능한 데이터 셋의 확장 구축 방안에 대해 다루며, 성능 분석 결과 평균 90% 이상의 객체 검출률을 보였으며 객체 탐지 모델의 경우에서 보다 높은 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 영상내 단일 객체를 인지하기 위한 상황을 위해 본 논문이 제시하는 데이터셋 구축 방안은 충분한 효과를 보일 수 있을 것으로 기대된다.