• 대한조선학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.122-129
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• 1997

외판곡가공 과정의 역학적해석에 사용되는 열탄소성 해석은 계산시간이 많이 소요된다. 선상가열작업의 최적공정을 구하기 위하여는 시뮬레이션과 유한요소해석 사이에 상당수의 반복계산이 필요하다. 그러므로 요구되는 천문학적인 계산시간으로 인하여 선상가열의 수치시뮬레이션은 많은 제약을 받고 있다. 따라서 선상가열의 시뮬레이션에 소요되는 역학해석 계산시간을 크게 줄이는 방안이 필요하다. 외판곡가공에서의 역학적 정보를 효율적으로 구하기 위하여, 본 논문에서는 먼저 선상 가열 작업에 영향을 끼치는 요소들을 살펴보았으며, 역전파 방식의 인공 신경망을 이용하여 일종의 추론기구를 구현하였다. 신경망은 은닉층의 갯수와 은닉층에 있는 뉴런의 갯수를 바꿔 주며 수치해석 결과들을 학습시켰다. 그 결과 두개의 은닉층을 가진 인공 신경망의 경우 각 은닉층에 뉴런의 갯수가 충분하다면 학습 예제들을 쉽게 학습하였고, 또 학습된 결과로부터 새로운 해를 도출해 낼 때 그 값은 실제 값과 비교해 볼 때 비교적 작은 오차를 보였다. 결과적으로 구하고자 하는 문제영역 근처에 충분한 학습 예제가 마련된다면 비교적 실제 값에 근사하는 결과를 보인다는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여, 수치해석결과의 학습방법을 기초로한 인공신경망은 곡면가공의 시뮬레이션단계에서 필요한 역학적 해석정보의 경제적인 산출에 적용가능함이 확인되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.656-664
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• 2020

본 연구는 일개 대학교에 재학 중인 학생들의 창의융합역량 수준을 분석하여 창의융합역량을 갖춘 인재 양성을 위한 기초자료를 마련하고자 진행되었다. 본 연구는 2018년 10월 1일부터 11월 10일까지 물리치료학과, 치위생학과, 제약공학과, 컴퓨터공학과에 재학 중인 1학년과 4학년을 대상으로 자기기입식설문을 진행하였다. 총 296명의 자료를 분석에 이용 하였으며 IBM SPSS/Win statistics 23.0 program을 사용하였다. 분석결과, 일반적 특성인 졸업 고등학교 지역이 수도권인 경우와 학과만족도가 높은 경우 창의융합역량이 높게 나타났으며 통계적으로 유의한 결과를 보였다(p<0.05). 또한, 비교과프로그램인 교내/외 경진대회, 글로벌 직무역량교육/해외연수 프로그램, 캡스톤디자인 및 팀 프로젝트 기반수업을 경험한 경우에서 통계적으로 유의미하게 높은 창의융합역량 수준을 확인할 수 있었다(p<0.05). 이에 창의융합역량을 증진 시킬 수 있는 대학 차원의 다양한 비교과목의 개발 및 운영이 이루어져야 할 필요성을 확인하였다. 본 연구결과를 바탕으로 창의융합역량 수준의 차이를 보인 다양한 변인을 확인함으로써 체계적인 교육을 통한 학생들의 창의융합역량 확장을 도모하고 새로운 가치를 창출할 수 있는 인재를 양성하기 위한 구체적 방안을 마련해야 할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-177
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• 2020

과학기술 분야의 연구·개발 결과는 연구보고서 형태로 국가과학기술정보서비스(NTIS)에 제출된다. 각 연구보고서는 국가과학기술 표준 분류체계 (K-NSCC)에 따른 분류코드를 가지고 있는데, 보고서 작성자가 제출 시에 수동으로 입력하게끔 되어있다. 하지만 2000여 개가 넘는 세분류를 가지고 있기에, 분류체계에 대한 정확한 이해가 없이는 부정확한 분류코드를 선택하기 십상이다. 새로이 수집되는 연구보고서의 양과 다양성을 고려해 볼 때, 이들을 기계적으로 보다 정확하게 분류할 수 있다면 보고서 제출자의 수고를 덜어줄 수 있을 뿐만 아니라, 다른 부가 가치적인 분석 서비스들과의 연계가 수월할 것이다. 하지만, 국내에서 과학기술표준 분류체계에 기반을 둔 문서 자동 분류 연구 사례는 거의 없으며 공개된 학습데이터도 전무하다. 본 연구는 KISTI가 보유하고 있는 최근 5년간 (2013년~2017년) NTIS 연구보고서 메타정보를 활용한 최초의 시도로써, 방대한 과학기술표준 분류체계를 기반으로 하는 국내 연구보고서들을 대상으로 높은 성능을 보이는 문서 자동 분류기법을 도출하는 연구를 진행하였다. 이를 위해, 과학기술 표준분류 체계에서 과학기술 분야의 연구보고서를 분류하기에 적합한 중분류 210여 개를 선별하였으며, 연구보고서 메타 데이터의 특성을 고려한 전처리를 진행하였다. 특히, 가장 영향력 있는 필드인 과제명(제목)과 키워드만을 이용한 TK_CNN 기반의 딥러닝 기법을 제안한다. 제안 모델은 텍스트 분류에서 좋은 성능을 보이고 있는 기계학습법들 (예, Linear SVC, CNN, GRU등)과 비교하였으며, Top-3 F1점수 기준으로 1~7%에 이르는 성능 우위를 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.3344-3352
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• 2015

본 연구는 외상성 뇌손상 환자를 대상으로 한국형 전산화 인지재활프로그램(CoTras)이 전두엽-집행기능에 미치는 효과를 알아보고자 하였다. 2013년 8월부터 2014년 3월까지 경남 창원에 위치하는 C병원에 내원한 외상성 뇌손상 환자 10명을 두 그룹으로 무작위 할당한 후 실험군에게 한국형 전산화 인지재활프로그램을, 대조군에는 자가인지훈련을 1일 1회, 주 5회, 4주 동안 적용하고 그룹 간 비교를 실시하였다. 이때 중재의 효과를 검증하기 위하여 한국판 몬트리올 인지평가(Korean Montreal Cognitive Assessment; K-MoCA), 시계 그리기 검사(Executive Clock Drawing Test; ECDT), 선로잇기 검사(Trail Making Test; TMT), Rey-도형 검사(Rey Complex Figure Test; RCFT)를 사용하였다. 그 결과, 실험군은 K-MoCA, TMT, RCFT-delayed recall에서 유의하게 향상된 반면(p<.05), 대조군은 모든 평가에서 유의한 변화가 없었다. 또한, K-MoCA, TMT, RCFT-delayed recall에서 실험군과 대조군의 변화량이 서로 유의한 차이가 있음을 확인하였다(p<.05). 본 연구는 한국형 전산화 인지재활프로그램이 외상성 뇌손상 환자의 전두엽-집행기능을 향상시키기 위해 국내 임상 환경에서 사용하기에 적절한 중재 도구임을 지지한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.183-188
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• 2019

본 연구는 응급구조학과와 간호학과에서 실시되는 재난관련 교육과정의 현황을 비교 분석하기 위한 서술적 조사 연구이다. 연구 분석대상은 인터넷 홈페이지를 이용하여 전국의 응급구조학과가 개설되어 있는 41개 대학을 대상으로 조사하였으며, 교육과정이 등재되어있지 않은 학교와 간호학과가 없는 학교를 제외하고 나머지 30개 대학을 연구대상으로 하였다. 연구 자료는 인터넷 홈페이지를 이용하여 교육과정을 수집하여 분석하였다. 키워드 '재난', '재해','응급'을 이용하여 만든 교과목을 조사하였으며, 교육과정은 재난관련 교과목의 개설현황, 전공 교양 분류, 학년, 학점, 이론 및 실습 시간 시수, 총 과목 개설수를 빈도와 백분율로 산출하였다. 연구결과는 재난관련 교과목 개설 현황은 응급구조학과는 29개교(96.7%) 간호학과 19개교(63.3%)였다. 개설 현황은 응급구조학과 2학년, 간호학과는 4학년이 가장 많았으며, 전공선택으로 2학점 개설이 가장 많았다. 본 연구결과를 토대로 재난에 대처할 수 있는 능력을 기르기 위해서는 재난현장에 맞는 지식과 술기가 필요하며 보건의료자원의 역할에 맞는 교육과정이 완성되어야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.207-212
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• 2020

본 연구는 서울시에 소재한 일반기업의 사무직 종사자 546명을 대상으로 조직시민행동, 임파워먼트 그리고 직무만족의 관련성에 대해 SPSS 23.0과 AMOS 21.0을 이용하여 실증분석을 시행하였다. 연구결과로는 첫째, 조직시민행동의 임파워먼트 관계에서 참여적 행동이 자기결정력에 정(+)의 영향을 주었고, 임파워먼트 요소인 자기 결정력과 영향력/의미성이 직무만족에 정(+)의 영향을 주었다. 둘째, 조직시민행동과 직무만족의 관계에서는 이타주의가 직무만족에 정(+)의 영향을 주었다. 셋째, 직무만족에 대한 직접효과와 간접효과를 살펴보면, 조직시민행동의 이타주의는 직접효과가 높았고, 참여적 행동은 간접효과의 값이 더 높았다. 반면에 임파워먼트의 요소인 자기결정력과 영향력/의미성은 조직시민행동보다 높은 값을 나타냈다. 따라서 직무만족에 영향을 주는 요소는 임파워먼트가 가장 중요한 요소임을 알 수 있었다. 그러므로 구성원들에게 부여된 임파워먼트의 효과성을 지속적으로 모니터링하고, 교육을 통해 업무 역할에 대한 의미성과 자기결정력을 제고하면 자율성이 높아져 조직의 활성화에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.171-181
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• 2020

본 연구는 미성년 자녀를 둔 임금근로 여성의 일과 가정의 양립에 영향을 미치는 요인을 분석하는 실증 연구이다. 분석 자료는 한국여성정책연구원의 여성가족패널조사(Korean Longitudinal Survey of Women & Families) 7차 웨이브의 1,113명을 대상으로 하였다. 연구방법으로는 '사회적 지원(가정 내 지원, 모성보호 지원, 보육 및 교육서비스)'과 '일자리 특성', '인구사회학적 변인', '남편의 특성'이 '일과 가정의 양립' 및 '갈등'에 미치는 영향을 분석하고자 다중회귀분석을 활용하였다. 분석결과 남편의 직장생활지지, 기업 내의 성차별, 여성의 교육연수는 일과 가정의 양립을 강화하는 요인으로 분석되었다. 그리고 기업 내의 성차별, 보육 및 교육시설 이용도, 미성년 자녀수, 남편 연령, 남편의 돌봄 도움만족도, 남편의 직장생활지지는 일과 가정의 갈등 요인으로 분석되었다. 따라서 일과 가정의 양립을 강화하는 방향이 장기적인 정책 방향이라면, 단기적으로는 갈등요인을 감소시킬 수 있는 정책의 보완 및 강화가 필요한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과가 미성년 자녀를 둔 임금근로 여성들의 모성보호와 일과 가정의 양립을 강화시키기 위한 객관적이고 학술적인 자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.109-117
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• 2020

에듀테인먼트 시스템은 학습자가 문제를 효과적으로 인식하고, 문제를 해결하는 데 필요한 중요한 정보를 파악 분류하고, 배운 내용을 전달할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 에듀테인먼트를 활용한 콘텐츠는 과학 및 산업 분야의 교육 및 훈련에 유용하게 적용될 수 있다. 본 논문에서는 직관적인 멀티 모달 인터페이스를 활용하여 신약개발에서 활용되고 있는 가상스크리닝에 적용될 수 있는 에듀테인먼트 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 분자 구조의 3D 모델을 효과적으로 조작하기 위해 입체 모니터를 활용하여 3차원(3D)거대 분자 모델링을 시각화 하였으며, 멀티 모달 인터페이스를 활용하여 분자 모델을 조작하고 있다. 본 시스템은 신약 개발 혹은 백신 개발에 있어 매우 중요한 방법 중의 하나인 가상 약물 선별 방법 중 하나 인 도킹 시뮬레이션 실험을 게임적 요소를 활용하여 쉽게 해결하는 방법을 제안하고 있다. 레벨 업 개념은 게임 요소가 객체와 사용자의 수에 의해 의존되는 바이오 게임 접근법을 활용하여 구현하였다. 실험 방법으로는 제안된 시스템의 신약 개발 과정에서 인간 면역 결핍 바이러스 (HIV)의 새로운 후보물질을 활용하여 바이러스의 활동 억제를 스크리닝하는 도킹 과정에서의 시간 측정으로 성능 비교 평가하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.63-70
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• 2021

고해상도 심층신경망을 이용하여 기상데이터를 초해상화하면 보다 더 정밀한 연구와 실생활에 유용한 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 고해상도 심층신경망 학습에 사용하기 위한 개선된 훈련자료 생산기술을 최초로 제안한다. 기상전문 지식으로 고해상도 기상 자료를 생성하기 위해, 전문 기관의 관측자료와 ERA5 재분석장 자료를 바탕으로 람베르트 정각원추도법과 객관분석을 적용했다. 그 결과, 기상 전문 지식 기반의 기온 및 습도 분석자료는 기존 배경장 대비 RMSE 값이 각각 최대 42%, 46% 개선되었다. 다음으로, 기상 전문 기술을 이용한 수동적인 데이터 생성 기법을 자동화하기 위해 인공지능 기술 중 하나인 SRGAN을 이용했고, 10 km 해상도를 가지는 전지구모델자료로부터 1 km 해상도를 가지는 고해상도 자료를 생성하는 실험을 진행했다. 최종적으로, SRGAN으로 생성한 결과는 전지구모델입력자료에 비해 높은 해상도를 가지며 수동으로 생성한 고해상도 분석자료와 유사한 분석 패턴을 보이면서도 부드러운 경계를 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.85-92
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• 2019

디지털 스토리텔링에 등장하는 3차원 가상 캐릭터에는 외형뿐만 아니라 자세나 동작에서도 캐릭터의 개성이 반영된 고유의 스타일이 부여된다. 그러나 사용자가 웨어러블 동작센서를 사용하여 직접 캐릭터의 신체 동작을 제어하는 경우 캐릭터 고유의 스타일이 무시될 수 있다. 본 연구에서는 가상 캐릭터를 위해 제작된 소량의 애니메이션 데이터만을 이용하는 검색 기반 캐릭터 동작 제어 기술을 사용하여 캐릭터 고유의 스타일을 유지하는 기술을 제시한다. 대량의 학습 데이터를 필요로하는 기계학습법을 피하는 대신 소량의 애니메이션 데이터로부터 사용자의 자세와 유사한 캐릭터 자세를 직접 검색하여 사용하는 기술을 제안한다. 제시된 방법을 검증하기 위해 전문가에 의해 제작된 가상현실 게임용 캐릭터 모델과 애니메이션 데이터를 사용하여 실험하였다. 평범한 사람의 모션캡쳐 데이터를 사용했을 때와의 결과를 비교하여 캐릭터 스타일이 보존됨을 증명하였다. 또한 동작센서의 개수를 달리한 실험을 통해 제시된 방법의 확장성을 증명하였다.