• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.73.2-73.2
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• 2012

Matusoka & Kawara (2010) showed that the number density of the most massive galaxies (log $M/M_{\odot}=11.5-12.0$) increases faster than that of the next massive group (log $M/M_{\odot}=11.0-11.5$) during 0 < z < 1. This appears to be in contradiction to another important empirical concept of "downsizing". We attempt to understand the two observational findings in the context of the hierarchical merger paradigm using semi-analytic techniques. Our models closely reproduce the result of Matusoka & Kawara (2010). Downsizing can also be understood as larger galaxies have on average smaller assembly ages but larger stellar ages. Our fiducial models further reveal the details on the history of stellar mass growth of massive galaxies. The most massive galaxies (log $M/M_{\odot}=11.5-12.0$ at z=0), which are mostly brightest cluster galaxies, obtain roughly 70% of their stellar components via merger accretion. The role of merger accretion monotonically declines with galaxy mass: 45% for log $M/M_{\odot}=11.0-11.5$ and 20% for log $M/M_{\odot}=10.5-11.0$ at z = 0. The specific accreted stellar mass rates via galaxy mergers decline very slowly during the whole redshift range, while the specific star formation rates sharply decrease with time. In the case of the most massive galaxies, merger accretion becomes the most important channel for the stellar mass growth at z ~ 2. On the other hand, in-situ star formation is always the dominant channel in the $L_*$ galaxies.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.154-154
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• 2018

To interpret the climate projections for the future as well as present, recognition of the consequences of the climate internal variability and quantification its uncertainty play a vital role. The Korean Peninsula belongs to the Far East Asian Monsoon region and its rainfall characteristics are very complex from time and space perspective. Its internal variability is expected to be large, but this variability has not been completely investigated to date especially using models of high temporal resolutions. Due to coarse spatial and temporal resolutions of General Circulation Models (GCM) projections, several studies adopted dynamic and statistical downscaling approaches to infer meterological forcing from climate change projections at local spatial scales and fine temporal resolutions. In this study, stochastic downscaling methodology was adopted to downscale daily GCM resolutions to hourly time scale using an hourly weather generator, the Advanced WEather GENerator (AWE-GEN). After extracting factors of change from the GCM realizations, these were applied to the climatic statistics inferred from historical observations to re-evaluate parameters of the weather generator. The re-parameterized generator yields hourly time series which can be considered to be representative of future climate conditions. Further, 30 ensemble members of hourly precipitation were generated for each selected station to quantify uncertainty. Spatial map was generated to visualize as separated zones formed through K-means cluster algorithm which region is more inconsistent as compared to the climatological norm or in which region the probability of occurrence of the extremes event is high. The results showed that the stations located near the coastal regions are more uncertain as compared to inland regions. Such information will be ultimately helpful for planning future adaptation and mitigation measures against extreme events.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권3호
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• pp.203-220
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• 2021

이 연구는 과학적 논증 담화에 대한 자동 채점의 성능 개선 방향을 탐색하였으며, 자동 채점 모델을 활용하여 논증 담화의 양상과 패턴을 분석하였다. 이를 위해 과학적 논증 수업에서 발생한 학생 발화를 대상으로 논증 수준을 평가하는 자동 채점을 수행하였다. 이 자동 채점의 데이터셋은 4가지 단위의 논증 피처와 논증 수준 평가틀로 구성되었다. 특히, 자동 채점에 논증 패턴을 반영하기 위하여 논증 클러스터와 n-gram을 활용하였다. 자동 채점 모델은 3가지의 지도 학습 기법으로 구성되었으며, 그 결과 총 33개의 자동 채점 모델이 구성되었다. 자동 채점의 결과, 최대 85.37%, 평균 77.59%의 채점 정확도를 얻었다. 이 과정에서 논증 담화의 패턴이 자동 채점의 성능을 개선하는 주요한 피처임을 확인하였다. 또한, 의사결정 나무와 랜덤 포레스트의 모델을 통하여 과학적 논증 수준에 따른 논증의 양상과 패턴을 분석하였다. 이를 통하여 주장, 자료와 함께 정당화가 체계적으로 구성된 과학적 논증과 자료에 대한 활발한 상호작용이 이루어진 과학적 논증이 논증 수준의 발달을 이끈다는 점 등을 확인하였다. 이와 같은 자동 채점 모델의 해석은 논증 패턴을 분석하는 새로운 연구 방법을 제언하는 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.561-568
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• 2023

콘크리트 구조물은 대내외적 환경에 의해 다양한 결함이 발생한다. 결함이 있는 경우 콘크리트의 구조적 안전성에 문제가 있어 이를 효율적으로 파악하여 유지관리하는 것이 중요하다. 하지만, 최근 딥러닝 연구는 콘크리트의 균열에 초점이 맞추어져 있어, 박락과 오염 등에 대한 연구는 부족하다. 본 연구에서는 라벨링이 어려운 박락과 오염에 초점을 맞추어 언라벨 방법, 필터링 방법, 전이학습과 k-means cluster의 융합을 통한 4개의 모델을 개발하고 성능을 평가하였다. 분석결과, 융합모델이 결함을 가장 세밀하게 구분하였으며, 직접 라벨링을 하는 것보다 효율성을 증가시킬 수 있었다. 본 연구 결과가 향후 라벨링이 어려운 다양한 결함 유형에 대한 딥러닝 모델 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국음향학회지
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• 제28권6호
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• pp.566-571
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• 2009

본 논문에서는 eigenvoice 방식에 기반하여 다양한 잡음 환경에 강인한 고속 화자 적응 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 잡음 제거 기술과 환경 군집화 방법을 기반으로 한다. 그러나, 잡음 제거 기술을 통해 잡음을 제거한 후에도 여전히 잔여 잡음이 존재하므로 비음성 구간의 켑스트럼 평균을 사용하여 잡음 환경별로 화자 적응 데이터를 분류한 후 각각의 환경별로 환경 모델을 구성한다. 이러한 환경 군집화를 적응데이터에 대해 구성한 후 테스트 음성이 입력되면 군집화된 모델 중에서 인식 데이터와 가장 유사한 복수의 환경별 군집화된 화자 적응 모델을 구한 후 이들의 가중함을 통해 화자 적응을 수행하는 방법이다. 제안된 방법은 적응 및 평가를 통해 화자 독립 모델을 사용한 경우에 비해 $40{\sim}59%$ 인식 오류 감소율을 얻었다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.36-47
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• 2023

주요 산업현장에서 설비를 제어하는 산업제어시스템(ICS, Industrial Control System)이 네트워크로 다른 시스템과 연결되는 사례가 증가하고 있다. 또한, 이러한 통합과 함께 한 번의 외부 침입이 전체 시스템 마비로 이루어질 수 있는 지능화된 공격의 발달로, 산업제어시스템에 대한 보안에 대한 위험성과 파급력이 증가하고 있어, 사이버 공격에 대한 보호 및 탐지 방안의 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 비지도학습 형태의 딥러닝 모델이 많은 성과를 보여 딥러닝을 기반으로 한 이상(Anomaly) 탐지 기술이 많이 도입되고 있다. 어어, 본 연구에서는 딥러닝 모델에 전처리 방법론을 적용하여 시계열 데이터의 이상 탐지성능을 향상시키는 것에 중점을 두어, 그 결과 웨이블릿 변환(WT, Wavelet Transform) 기반 노이즈 제거 방법론이 딥러닝 기반 이상 탐지의 전처리 방법론으로 효과적임을 알 수 있었으며, 특히 센서에 대한 군집화(Clustering)를 통해 센서의 특성을 반영하여 Dual-Tree Complex 웨이블릿 변환을 차등적으로 적용하였을 때 사이버 공격의 탐지성능을 높이는 것에 가장 효과적임을 확인하였다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제24권6호
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• pp.864-880
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• 2003

A unified picture for magnetism, superconductivity, quantum optics and other properties of molecule-based materials has been presented on the basis of effective model Hamiltonians, where necessary parameter values have been determined by the first principle calculations of cluster models and/or band models. These properties of the matetials are qualitatively discussed on the basis of the spin and pseudo-spin Hamiltonian models, where several quantum operators are expressed by spin variables under the two level approximation. As an example, ab initio broken-symmetry DFT calculations are performed for cyclic magnetic ring constructed of 34 hydrogen atoms in order to obtain effective exchange integrals in the spin Hamiltonian model. The natural orbital analysis of the DFT solution was performed to obtain symmetry-adapted molecular orbitals and their occupation numbers. Several chemical indices such as information entropy and unpaired electron density were calculated on the basis of the occupation numbers to elucidate the spin and pair correlations, and bonding characteristic (kinetic correlation) of this mesoscopic magnetic ring. Both classical and quantum effects for spin alignments and singlet spin-pair formations are discussed on the basis of the true spin Hamiltonian model in detail. Quantum effects are also discussed in the case of superconductivity, atom optics and quantum optics based on the pseudo spin Hamiltonian models. The coherent and squeezed states of spins, atoms and quantum field are discussed to obtain a unified picture for correlation, coherence and decoherence in future materials. Implications of theoretical results are examined in relation to recent experiments on molecule-based materials and molecular design of future molecular soft materials in the intersection area between molecular and biomolecular materials.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.127-138
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• 2021

본 연구의 목표는 인터렉션이 하나의 영역으로서 묘사 가능성을 증명하는 것이다. 또한 패러다임화된 시각으로 인터렉션을 이해하려고 시도하는 것이다. 일반적으로 통용되는 규칙에 기초하여 이론모델을 구축하고, 디자이너들에게 인터렉션의 본질을 효과적으로 이해하도록 돕고, 현재 인터렉션 설계가 주로 기초적인 수단으로 의존하게 됨으로써 파생되는 인력과 시간비용의 낭비를 방지하는 것이다. 2000년도에 처음으로 인터렉션 패러다임화의 개념을 제시한 이래 지금까지 관련된 연구에는 일부 결함이 존재한다. 예를들어 제시된 이론 모델들이 서로 다른 척도에서 만들어졌거나, 혹은 접근하는 시각에 객관성이 결여된 것, 그리고 주로 연구자의 개인적 경험 등에서 오는것 등이다. 본 연구의 가치와 뛰어난 성과는 그 전체적 기초가 파일검색이라는 토대위에 구축되었다. 최근 2000년 이래 현재까지의 인터렉션 패러다임화에 관한 연구 총 21편의 수집을 통하여 인터렉션 속성 모델 19개,인터렉션 속성 포함 총 174개를 추출하였다. 또한 이 174개 속성에 대하여 보다 통일된 표준 척도에 근거를 두고 집합류의 연구수단을 이용하여 재분류 귀납함으로써 두 개의 이론 모델을 한 조로 만들었다. 이 두 모형은 각각 인터렉션 운용과 인터렉션 체험의 시각으로 접근하며, 그중 각 모델은 각각 6개의 독립된 속성을 포함한다. 이 인터렉션 모델의 제시 및 집합류 데이터의 분석은 각 인터렉션 속성이 인터렉션 설계에서 얼마만큼의 주목을 받고 중요한지 밝히는데 도움이 될것이다. 이런 데이터는 디자이너가 디자인 과정에서 힘 분배를 합리적으로 할 수 있게 도와주며, 또한 미래에 인터렉션 설계에 관해 발전공간을 설계하기 위한 이론적 근거를 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.93-112
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• 2015

소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국의류산업학회지
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• 제3권5호
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• pp.415-422
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• 2001

Focusing on working with fashion show as fashion model in South Korea, this study was develop a fashion model typology based on specific model characteristics related demographics and body, job satisfaction/dissatisfaction factors. The survey was done through questionnaire and 194 fashion models were used in the data analysis. The statistical analysis used in this study were frequency, ${\chi}^2$-test, cluster Analysis, MANOVA. ANOVA and Duncan multiple range test. The results of this study were as follows: 1) The majority of sample were as follows: unmarried, college graduate and undergraduate, resident in the Seoul, 20 to 24 yrs old female with 175-177 cm, 52-54 kg, B-W-H (33-24-35 inch). 2) The types of fashion model were classified into 4 types: showing type, lack of professionalism type, matured professionalism type, dissatisfaction with job-environment type. The model segments were profiled on levels of various job related attitude factors, job satisfaction/dissatisfaction, model education, working condition, human relation, regulation discrimination, fashion show stage level, the job of model, body & clothing, and promising job. 3) There were significant differences found between their sex, academic background, guarantee, and in all factors in their job related attitude factors, job satisfaction/dissatisfaction, model education, working condition, human relation, regulation discrimination, fashion show stage level, the job of model, body & clothing, style promising job.