• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.2
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• pp.647-664
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• 2022

This study explores the possibility that the figure of the Estill Voice Training model, which is based on speech science, can contribute to the expansion of vocal expertise in the acting art where an actor creates a character. The purpose of this study is to examine the usage plan. The training model through the fluidity and structural functionality of the voice production organ is differentiated from the existing voice training that focuses only on the results of sound due to its ambiguous abstraction. Developing the voluntary coordination ability of the occipital region and vocal tract, such as False Vocal Folds, Cricoid Cartilage, Velum, AES, and Anchoring, has scientific efficiency that makes it easier to produce artistic target sounds, and it is a technical skill that can creatively overcome the functional limitations faced by actors. It can be used as a methodology. The Estill model Figure, which is a principle training for harmony and coordination between the elements of voice production, has a practical value that can be used as an alternative training model for the voice education of actors in Korea, where images and abstractions are the mainstream.

• 전기의세계
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• v.44 no.2
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• pp.9-14
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• 1995

TMI사고 이후 원자력의 안전성을 확보하고자 하는 노력은 사실상 확률론적 안전성분석 방법론 연구 외에도 다양하게 진행되었다. 이에는 사고 예방 차원의 안전계통 설비 보강을 통한 다중성(redundancy) 및 다양성(diversity)의 확보, 모의제어반(simulator) 등을 이용한 운전원 훈련프로그램 강화, 사고 증상에 따라 안전기능의 저해 여부를 추정가능토록 요구하는 비상운전절차서의 완비 노력과 사고 영향 완화를 위한 대체 설비의 신설 등이 있다. 하지만 이런 모든 보완 작업들이 얼마나 효율적으로 이루어지며 어느 정도 안전성 향상이나 위험도 관리에 기여할 수 있는 지에 대한 의문은 여전히 남게 되었으며, 이에 대한 정량적인 평가수단으로서 또 다시 확률론적 안전성분석 방법이 각광받게 되었다. 왜냐하면 확률론적 안전성분석은 그 방법의 특성상 발전소 경험 자료를 토대로 한 가장 현실적인 접근방법을 이용하고 최적 거동 및 현상에 대한 분석을 수행하기 때문이다.

• Journal of Agricultural Extension & Community Development
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• v.15 no.1
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• pp.75-111
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• 2008

본 연구는 국내 농촌지도인력 역량모델 개발을 위한 기초 연구로서 역량의 정의, 역량모델 개발방법, 인적자원개발을 위한 역량모델 활용 현황에 대한 문헌을 고찰하였다. 역량은 사용되는 상황이나 맥락에 따라서 다양하게 정의되고 있어 사전적인정의와 다양한 연구자들의 역량의 정의에 대한 이론, 특정한 조직이나 직업군에서 사용되고 있는 역량의 정의를 비교 분석하였으며, 결과적으로 역량은 개인의 역할 수행과 직무성과와 상관관계가 있으며 훈련과 개발을 통하여 개선되어질 수 있는 관련된 지식, 기술, 태도의 집합체로 정의하였다. 역량모델을 개발하는 방법도 다양한데, 초기단계에서는 탁월한 직원과 일반직원의 특정한 업무추진사례를 인터뷰와 관찰을 통하여 분석하여 이들 간에 차이를 가져오는 특성이나 행동을 추출하는 직무역량진단법이 주로 활용되었다. 이 방법에는 많은 비용과 시간이 소모되어 이를 간소화한 여러 가지 방법이 개발되었다. 또한 기존 직원 특성 분석보다 다양한 정보원과 미래에 대한 가정을 활용하여 바람직한 직무 결과와 역량, 역할을 추출하는 방법도 개발되었으며 직업이 빠르게 변화하는 시대적인 특성상 이런 방법의 활용이 확대되고 있다. 이런 다양한 방법 중 역량 모델을 활용할 직무나 조직의 특성에 맞는 방법을 선택하여 적용하여야 한다. 역량모델을 활용한 인적자원개발을 통하여 기업뿐만 아니라 정부조직에서도 효율적인 직원 역량 개발, 개인과 조직의 성과 향상 등의 효과가 나타나고 있으며, 앞으로 농촌지도조직에서도 지도인력 역량 개발과 지도사업의 효율성을 향상을 위하여 역량모델을 개발 활용할 필요성이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1114-1115
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• 2023

이 논문은 해양 안전 및 보트 운항 훈련을 위한 소형선박 시뮬레이터의 개발을 다룬다. 시뮬레이터는 자유 운항, 시험 모드 운항, 초급자 훈련 모드 운항 등 다양한 기능을 제공하며, 사용자의 실력과 선호도에 따라 맞춤 교육을 제공한다. 이를 통해 보트 운항의 안전성을 향상시키고, 비용 효율적인 방법으로 많은 사용자들에게 접근 가능한 학습 도구를 제공한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.2
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• pp.192-200
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• 2001

본 논문은 조명 변화, 표정 변화, 부분적인 오클루전이 있는 얼굴 영상에 강인하고 적은 메모리양과 계산량을 갖는 효율적인 얼굴 인식 방법을 제안한다. SKKUface(Sungkyunkwan University face)라 명명한 이 방법은 먼저 훈련 영상에 PCA(principal component analysis)를 적용하여 차원을 줄일 때 구해지는 특징 벡터 공간에서 조명 변화, 얼굴 표정 변화 등에 해당되는 공간이 최대한 제외된 새로운 특징 벡터 공간을 생성한다. 이러한 특징 벡터 공간은 얼굴의 고유특징만을 주로 포함하는 벡터 공간이므로 이러한 벡터 공간에 Fisher linear discriminant를 적용하면 클래스간의 더욱 효과적인 분리가 이루어져 인식률을 획기적으로 향상시킨다. 또한, SKKUface 방법은 클래스간 분산(between-class covariance) 행렬과 클래스내 분산(within-class covariance) 행렬을 계산할 때 문제가 되는 메모리양과 계산 시간을 획기적으로 줄이는 방법을 제안하여 적용하였다. 제안된 SKKUface 방법의 얼굴 인식 성능을 평가하기 위하여 YALE, SKKU, ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴 데이타베이스를 가지고 기존의 얼굴 인식 방법으로 널리 알려진 Eigenface 방법, Fisherface 방법과 함께 인식률을 비교 평가하였다. 실험 결과, 제안된 SKKUface 방법이 조명 변화, 부분적인 오클루전이 있는 얼굴 영상에 대해서 Eigenface 방법과 Fisherface 방법에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.25 no.4
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• pp.1-8
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• 2020

In this study, we have investigated potential application of 3D model-based learning material in training of new workers for production of electrical systems in the ship-building. Most of new trainees such as new employees or workers on job-transition have lots of difficulty when given the first task due to their poor ability to understand related engineering drawings. This is mainly caused by the fact that drawings are loaded with too many ambiguous symbols to precisely describe the characteristics of components required for installation of electrical equipments and cables. As one way to improve the ability of new employees to read drawings, we have suggested a new training method based on 3D models of major components required for production of the electrical systems in the ship.

• Journal of Practical Engineering Education
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• v.13 no.2
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• pp.393-403
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• 2021

The purpose of this study is to propose a method of designing a systematic panel survey at the institutional level to lay the foundation for data-based decision-making using vocational training teachers and instructors as the population. In this study, the target population and sampling frame, which are the main elements necessary for planning a panel survey, are proposed. Also based on expert advice and empirical data analysis, the sampling unit and sampling method taking into account the outer and inner variables are presented, comprehensively considering the representativeness of data, the efficiency and sustainability of data collection. As a result of the study, with the unit of the panel as a vocational training institution, a two-stage stratified proportional sampling plan is proposed so that the institution selected as the panel and the vocational training teachers and instructors belonging to the institution can participate in the survey. Based on this, implications for the panel survey sample design are presented.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.48 no.2
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• pp.171-183
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• 2018

Despite the rapid expansion of satellite images supply, the application of imagery is often restricted due to unautomated image processing. This paper presents the automated process for the selection of training areas which are essential to conducting supervised image classification. The training areas were selected based on the prior and cover information. After the selection, the training data were used to classify land cover in an urban area with the latest image and the classification accuracy was valuated. The automatic selection of training area was processed with following steps, 1) to redraw inner areas of prior land cover polygon with negative buffer (-15m) 2) to select the polygons with proper size of area ($2,000{\sim}200,000m^2$) 3) to calculate the mean and standard deviation of reflectance and NDVI of the polygons 4) to select the polygons having characteristic mean value of each land cover type with minimum standard deviation. The supervised image classification was conducted using the automatically selected training data with Sentinel-2 images in 2017. The accuracy of land cover classification was 86.9% ($\hat{K}=0.81$). The result shows that the process of automatic selection is effective in image processing and able to contribute to solving the bottleneck in the application of imagery.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.553-555
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• 2001

블라인드 등화기법은 별도의 훈련신호없이 효율적인 데이터 전송을 위한 등화기 탭 수정을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 이중 모드를 갖는 SCS-MMA 방법을 제안한다. 기존의 CMA와 MMA 기법들은 자승평균 오차함수(mean squared error function)를 기반으로 하는 포물선을 이루지 않는 비용함수를 사용하므로, 부적절한 국부 최소값으로 수렴할 수 있다. 제안하는 방법은 정규화된 MMA 등화 방법을 기반으로 수렴 속도의 개선과 요구되지 않은 국부 최소값으로의 수렴진행을 방지위해 SCS(soft constraint satisfaction) 알고리듬을 구현하였다. 또한, 입력 신호에 신뢰도를 주어 결정지향 알고리듬으로 자동 전환하는 방법을 적용한다. 이를 통해, 보다 빠른 수렴과 정상상태에서 결정지향 알고리듬에서와 같은 평균 오차값을 보장할 수 있다. 실험 결과 제안된 알고리듬이 기존의 방법들보다 수렴속도와 안정성에 있어 우수한 성능을 갖음을 볼 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.6
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• pp.7-17
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• 2009

The precise analysis of exercise data for designing an effective rehabilitation system is very important as a feedback for planing the next exercising step. Many subjective and reliable research outcomes that were obtained by analysis and evaluation for the human motor ability by various methods of biomechanical experiments have been introduced. Most of them include quantitative analysis based on basic statistical methods, which are not practical enough for application to real clinical problems. In this situation, data mining technology can be a promising approach for clinical decision support system by discovering meaningful hidden rules and patterns from large volume of data obtained from the problem domain. In this research, in order to find relational rules between posture training type and muscle activation pattern, we investigated an application of the WAR(Weishted Association Rule) to the biomechanical data obtained mainly for evaluation of postural control ability. The discovered rules can be used as a quantitative prior knowledge for expert's decision making for rehabilitation plan. The discovered rules can be used as a more qualitative and useful priori knowledge for the rehabilitation and clinical expert's decision-making, and as a index for planning an optimal rehabilitation exercise model for a patient.