The purpose of this study is in allowing thinking about the design development process which is more towards the visual and perceptional aspects related to the form structure by more diverse methods by typology of idea generation. To accomplish such goal, researches in the psychology, pedagogy, engineering, and consilient studies as well as related precedent researches and reference data in architecture, promotion, industrial design, and other art fields and fashion designs are collected and analyzed to see the study trend. In addition, in the content analysis method based on such, the idea generation was classified into types in consideration of relevancy, usefulness, and suitability with fashion. First, a concentrated thinking of a limited space is a method of leading an optimal design by focusing on solving the cause of a problem within a space which generates the problem. Second, plan thinking per section of structure decomposition is a method of dismantling the design problems per organization, thinking type, factor, and characteristic into sub-modules to re-interpret and re-organize the problems in various aspects. Third, an associated thinking through interpreting relationships among vocabularies is a method of selecting the marginal languages that allow a person to come up with concrete forms and the key words related to fashion to import the characteristics and attributes of the marginal languages and thematic relationship between the two terms to search the relevancy. Lastly, the free integrated thinking of language extension is a method of groping integration between other fields and fashion by free integration among the extended terms by extending the vocabularies through inferring metaphorical expressions founded upon individual's memories or knowledge concepts regarding theme words that do not allow concrete forms to come up.
코로나19 상황에서 교육산업은 4차 산업혁명의 핵심기술을 기반으로 다양한 지능 정보기술을 도입함으로써 기존의 이러닝(e-Learning)에서 한 단계 진화한 '에듀테크' 개념을 정리하고 다양한 컨텐츠를 통하여 확산시키고 있다. 한편, 각종 산업은 기존의 비즈니스에 새로운 기술의 적용을 통하여 신산업을 창출하고 있으며, 새롭게 나타나는 문제를 해결할 수 있는 기존의 전통적인 ICT 기술과 산업 비즈니스를 이해하는 인력의 양성을 필요로 하고 있다. 그러나, 기존의 단방향 지식전달의 고전적인 이러닝 또는 일부 대화형을 구축한 양방향 소통체계로는 이러한 인력을 양성하기 위한 콘텐츠를 구축하기에 어려움이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기존의 양방향 소통체계를 기반으로 교육자가 실시간으로 학습자와 소통하며 문제해결형 교육을 진행할 수 있는 협동형 이러닝 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과, 콘텐츠에 대한 프레임과 프로토타입 개발을 통하여 수업에 일부 적용하고, 교수자 및 학습자의 효용성 분석을 통하여 실제 수업에 적용하기 위한 시뮬레이션 기반 협동형 콘텐츠로써 적합함이 나타났다.
배경제거는 동영상의 내용을 자동으로 분석하기 위한 매우 중요한 기술의 하나로 움직이는 객체를 검출하고 추적하기 위한 핵심 기술이다. 본 논문에서는 배경 모델과 함께 배경 영상을 제공하는 새로운 샘플링 기반의 배경제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 움직임이 빠른 객체와 느린 객체를 동시에 처리하기 위해 다중 구간 샘플링 기법을 이용하여 배경 모델을 생성한다. 이러한 다중 구간 배경 모델들로부터 최선의 배경 모델을 만들기 위해 "신뢰도"를 사용한 것이 본 논문의 특징이다. 배경 제거 분야에서 다양한 모델을 병합하여 하나의 모델을 만들기 위해 신뢰도를 정의하여 사용한 경우는 현재까지 보고되지 않았다. 실험을 통해 제안된 방법이 다양한 속도의 객체가 존재하고 시간에 따른 그림자의 이동과 같은 환경 변화가 있는 응용에서도 안정적인 결과를 나타내는 것을 알 수 있었다.
Lydon, Darragh;Taylor, S.E.;Lydon, Myra;Martinez del Rincon, Jesus;Hester, David
Smart Structures and Systems
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제24권6호
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pp.723-732
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2019
Globally road transport networks are subjected to continuous levels of stress from increasing loading and environmental effects. As the most popular mean of transport in the UK the condition of this civil infrastructure is a key indicator of economic growth and productivity. Structural Health Monitoring (SHM) systems can provide a valuable insight to the true condition of our aging infrastructure. In particular, monitoring of the displacement of a bridge structure under live loading can provide an accurate descriptor of bridge condition. In the past B-WIM systems have been used to collect traffic data and hence provide an indicator of bridge condition, however the use of such systems can be restricted by bridge type, assess issues and cost limitations. This research provides a non-contact low cost AI based solution for vehicle classification and associated bridge displacement using computer vision methods. Convolutional neural networks (CNNs) have been adapted to develop the QUBYOLO vehicle classification method from recorded traffic images. This vehicle classification was then accurately related to the corresponding bridge response obtained under live loading using non-contact methods. The successful identification of multiple vehicle types during field testing has shown that QUBYOLO is suitable for the fine-grained vehicle classification required to identify applied load to a bridge structure. The process of displacement analysis and vehicle classification for the purposes of load identification which was used in this research adds to the body of knowledge on the monitoring of existing bridge structures, particularly long span bridges, and establishes the significant potential of computer vision and Deep Learning to provide dependable results on the real response of our infrastructure to existing and potential increased loading.
The local wind systems in the Pohang region were categorized into wind sectors. Still, thorough knowledge of wind resource assessment, wind environment analysis, and atmospheric environmental impact assessment was required since the region has outstanding wind resources, it is located on the path of typhoon, and it has large-scale atmospheric pollution sources. To overcome the resolution limitation of meteorological dataset and problems of categorization criteria of the preceding studies, the high-resolution wind resource map of the Korea Institute of Energy Research was used as time-series meteorological data; the 2-step method of determining the clustering coefficient through hierarchical clustering analysis and subsequently categorizing the wind sectors through non-hierarchical K-means clustering analysis was adopted. The similarity of normalized time-series wind vector was proposed as the Euclidean distance. The meteor-statistical characteristics of the mean vector wind distribution and meteorological variables of each wind sector were compared. The comparison confirmed significant differences among wind sectors according to the terrain elevation, mean wind speed, Weibull shape parameter, etc.
A well-designed website is mandatory for good marketing and proper tourism business. This research considers Nepal as a domain of study and specifically explores welcomenepal.com, the official tourism portal as a reference for the study. The work is based on the study of the existing literature, user-survey, and technical testing of the website using open-source testing tools to identify user perspective, design issues, website architecture and design quality of the tourism website. A population size of 400 respondents, which consist of both domestic and international tourist, are considered for the survey. Data is received from 360 respondents, which is analyzed using statistical tests like Cronbach's alpha, Pearson's correlation, cross-tabulations, bars charts and graphs to draw inferences and consclusion. The software-based test results serve as another important parameter for the evaluation of the current official website. This study brings out core needs of the tourist in terms of expectations from a tourism website and access technical quality of the current portal to provide necessary feedback and suggestions. The government officials, business houses, and web designers can utilize this work as a knowledge base to build tourism websites, which are user-centric. Further, the work is specifically important for Nepal government and tourism officials to identify shortcomings in their current website and make improvements for better design and user adaptability in future.
신약 재창출은 현재 사용되는 약물의 새로운 용도를 발견하는 방법이다. 텍스트 마이닝은 정형화되지 않은 문서로부터 의미 있는 지식을 획득하는 과정을 의미한다. 본 논문에서는 약물-유전자와 유전자-질병에서 동시에 측정된 유전자 출현 빈도의 비율을 고려하여 새로운 약물-질병 관계를 추론하는 방법을 제안한다. 생물학적 문헌으로부터 약물-유전자와 유전자-질병의 동시출현 빈도를 측정하고 각 약물과 질병에 대하여 유전자의 출현 비율을 계산한다. 약물-질병 관계의 가중치는 동시에 측정된 유전자 출현 비율의 평균을 이용하여 계산되고 이를 이용하여 각 질병의 분류 정확도를 측정한다. 약물-질병 관계를 추론하는 것에서 동시출현 빈도를 문장 단위로 측정하고 여러 관계를 고려하는 방법이 기존 방법보다 더 정확히 식별해내는 것을 보였다.
급속하게 확산되어온 ICT 기술과 다양한 산업의 융합은 현대를 살아가는 개개인이 느끼지 못하는 사이에 기존 산업의 패러다임을 허물고 풍요로운 삶을 영위할 수 있도록 해준다. 이는 개인의 삶에 대한 영향뿐만이 아니고 사회와 국가의 수준과 경쟁력을 높여주는 원동력이 되고 있다. 현대 산업사회는 복잡성이 증대되고 있고 필요한 지식의 양은 날로 늘어나고 있으며, ICT 기술은 계속 진화하고 있다. 이에 따라 새로운 비즈니스 모델이 창출되고 있고 경쟁력 없는 기존의 사업은 자연 도태되며, 기존 산업의 변화 혹은 새로운 산업을 위한 생태계가 구축된다. 최근의 융합 환경에서 시도되는 신규 사업과 경쟁의 질서는 불확실성의 리스크에 노출되기가 쉽다. 이러한 변화는 기존 산업의 몰락을 촉진하거나 새로운 비즈니스 모델의 창출로 이어진다. 변화의 중심에는 디지털 전환(Digital Transformation)과 ICT 융합이 있다. 이러한 현상이 가져오는 사회와 산업의 변화를 분석하고 ICT 융합 산업 경쟁력 확보를 위한 발전방향, 전략 및 추진방안에 대하여 연구한다.
이더리움 토큰 스마트 계약의 표준 API인 ERC-20은 지갑이나 분산 거래소같은 응용 프로그램들에서 호환성을 보장하기 위해 도입되었다. 그러나 API의 동작에 대한 엄밀한 기능 명세와 표준 적합성 리뷰 도구는 지원되고 있지 않아 호환성 취약점 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이더리움 블록체인의 ERC-20 토큰 스마트 계약 프로그램들의 관례상 표준에 부합하는지 검사하는 새로운 리뷰 절차와 이를 지원하는 도구를 제안하였다. 기존 이더리움 블록체인 시장 상위 100개의 토큰 스마트 계약 프로그램들을 ERC-20 API 기능 동작면에서 분석한 지식을 바탕으로 관례상 표준을 명시적으로 정의하였고, 이렇게 정의된 관례상 표준으로 새로운 ERC-20 스마트 계약 프로그램을 체계적으로 리뷰할 수 있는 방법을 설계할 수 있었다. 이 리뷰 방법을 지원하는 도구를 개발하고 벤치마크 프로그램에 대해 실험 평가하였다.
한국에서 전통적인 과학기술인력 직업군의 경계는 빠른 속도로 허물어지고 있다. 한편으로는 지식기반경제의 등장과 확장으로 과학기술이 전통적 활용영역을 넘어 확산됨에 따라 과학기술인력 역시 다양한 융합분야로 진출하고 있으며, 동시에 고학력 인구의 비중에 비해 고급 직종의 비중이 상대적으로 낮은 데에서 기인한 하향취업이 그러한 경향을 가속화시킨다. 이 논문에서는 박사급 이공계 인력에 초점을 맞추어 직업구성의 변화 추이를 살펴보고 그 결정요인을 실증적으로 분석하고자 한다. 구체적으로, 관련 직종을 전통적 과학기술직업군과 기타 직업군으로 나누어 그 비중의 변화를 도출하며, 이러한 직업구조의 변화에 대한 영향요인을 분석한다. 분석에는 과학기술정책연구원의 '2012 박사인력활동조사' 데이터를 활용하였다. 분석 결과는 이공계 박사인력의 직업구성에 뚜렷한 변화가 일어나고 있음을 보여준다. 직업다변화는 공학보다는 이학 분야에서, 공공보다는 민간 분야에서, 그리고 신규 세대일수록 더 빠르게 진행되고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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