• 지식경영연구
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• 제15권2호
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• pp.23-41
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• 2014

Firms increasingly utilize Social Networking Service(SNS) to lead user's voluntary behavior. In the web-based environment, users show coexist loyal behavior which is represented by 'web-based pro-organization citizenship behavior' and 'anti-citizenship behavior'. To measure genuine performance of web-activity, we separated degree of compliance based on credibility, 'deep-level' and 'surface-level' to comprehend different behavior after compliance. The analysis result shows that contents credibility is important to enhance deep-level of compliance which has significant influence on web-based pro-organization citizenship behavior. Contrastively, surface-level of compliance has influence on anti-citizenship behavior. Based on the results of these analyses, the directions of web-based activities for the common good and self-interests of the stakeholders of the web-based activities will be proposed.

• 한국IT서비스학회지
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• 제15권3호
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• pp.147-155
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• 2016

According to rapid development of technology, web text is growing explosively and attracting many fields as substitution for survey. The user of Facebook is reaching up to 113 million people per month, Twitter is used in various institution or company as a behavioral analysis tool. However, many research has focused on meaning of the text itself. And there is a lack of study for text's creation subject. Therefore, this research consists of sex/age text classification with by using 20,187 Facebook users' posts that reveal the sex and age of the writer. This research utilized Convolution Neural Networks, a type of deep learning algorithms which came into the spotlight as a recent image classifier in web text analyzing. The following result assured with 92% of accuracy for possibility as a text classifier. Also, this research was minimizing the Korean morpheme analysis and it was conducted using a Korean web text to Authorship Attribution. Based on these feature, this study can develop users' multiple capacity such as web text management information resource for worker, non-grammatical analyzing system for researchers. Thus, this study proposes a new method for web text analysis.

• 콘크리트학회논문집
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• 제15권5호
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• pp.697-704
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• 2003

본 연구의 목적은 장방형 개구부를 갖는 철근콘크리트 깊은 보에서 개구부 폭, 깊이 및 위치변화와 부재의 전단거동의 관계를 파악하고, 최대내력을 예측하기 위한 모델을 제시하는데 있다. 주요 변수로는 콘크리트 강도, 전단경간비, 개구부 폭, 깊이 및 위치 등이다. 시험체는 모두 25개이며 2점 대칭가력하였다. 실험결과로부터 개구부를 갖는 깊은 보의 전단거동은 개구부 크기와 전단경간비에 의해 가장 큰 영향을 받았으며, 이들이 증가할수록 이들이 증가 할 수록 콘크리트 설계기준은 불안전측에 있었다. 따라서 개구부 상$.$하 스트럿 작용과 주철근의 타이작용을 고려하여 개구부 효과를 반영한 깊은 보의 전단내력을 적절히 평가할 수 있는 모델을 제시하였다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2000년도 가을 학술발표회 논문집(II)
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• pp.885-890
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• 2000

12 RC deep beams with a/d = 1.17 are reported. This paper is to study the effect of vertical and horizontal web reinforcement and web reinforcement arrangement on inclined cracking shear, ultimate shear strength, midspan deflection, and inclined crack width. Test results indicated that web reinforcement produces and arrangement seems to moderately affect inclined cracking shear, ultimate shear strength and crack width. However, addition of horizontal web reinforcement(pv = 0.0085) little or no influence on inclined cracking shear, ultimate shear strength and crack width. The member which vertical and horizontal web reinforcement concentrate on the center web considerably increases in load-carrying capacity.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.21-30
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• 2024

본 연구는 폭증하는 디지털 비즈니스의 수요 증가를 감당하기 위하여 AI를 활용한 새로운 제작 방법을 모색하는데 목적이 있다. 이에 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 실제 웹페이지 생성 가능 시스템을 구축하고자 하였다. 첫째, 이커머스 웹사이트 기능을 바탕으로 분류체계를 수립하였다. 둘째, 웹페이지 구성요소의 유형을 체계적으로 분류하였다. 셋째, 딥러닝이 적용가능한 웹페이지 자동생성시스템 전체를 설계하였다. 실제 데이터를 학습하여 구현된 딥러닝 모델이 기존 웹사이트를 분석하고 자동생성되도록 재설계 함으로써, 산업에서 바로 사용가능한 방안을 제안했다. 나아가 체계가 부족했던 웹사이트 레이아웃 및 특징에 대한 분류체계를 수립했다는 측면에서 의의가 있다. 이는 향후 생성형 AI 기반의 웹사이트 연구 및 산업 분야에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 한국기록관리학회지
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• 제17권4호
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• pp.1-26
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• 2017

본 연구는 각 기관별로 산재되어 있는 재난안전정보의 효율적인 공유 및 활용과 일반 이용자들의 재난안전정보의 접근성 향상을 위하여 웹 크롤러를 활용한 자동수집방안을 제시하고자 한다. 그러나 현재 웹은 심층 웹이 대부분을 차지하고 있어 일반적인 아카이빙 전략에 사용되는 크롤러로 수집이 불가능하다. 이에 따라 본 연구에서는 심층 웹의 논리적 구조를 분석하여 정보 자원을 수집할 수 있는 알고리즘을 개발하고 실제 크롤러를 구현하였다. 이를 통해 재난안전정보의 자동수집을 수행하였고 이는 재난안전정보의 공유 및 활용으로 효율적인 재난 업무에 도움을 줄 것으로 예상된다. 나아가 본 연구에서 구현한 크롤러의 범용화를 통해 심층 웹 형태의 정보 자원을 자동수집할 수 있다는 점에 의의가 있다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제25권6호
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• pp.683-691
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• 2013

깊은 보의 파괴거동은 전단경간과 유효깊이의 비(a/d)에 따라 크게 변한다. $a/d{\leq}1.0$의 깊은 보는 복부의 쪼갬현상과 하중점과 재하점 부근에서의 콘크리트의 연화현상을 동반하는 파괴모드가 지배적인 파괴모드가 되는 것과 복부에 배치된 전단철근은 보의 파괴모드를 변화시키는 역할을 하고, 이러한 목적으로 복부철근을 배근할 때에는 반드시 연직 및 수평철근을 동시에 사용하거나 또는 사인장균열에 직각을 이루도록 철근을 배치하여야 한다. 한편, 1.0${\leq}2.5$의 깊은 보의 경우, 전단파괴시 주인장철근이 항복상태에 도달하지 않도록 충분히 배치되어져 있다면 복부에 배치된 수평철근으로 인한 전단강도 증가는 거의 기대하기 어렵다. 하지만 연직전단철근은 1.0${\leq}2.5$의 깊은 보가 일찍 타이드아치기구로 전이되는 현상을 방지함으로서 전단강도를 증대시키는 역할을 한다. 본 연구에서는 깊은 보에 대한 기존의 실험연구로부터 얻어진 파괴거동과 그것에 영향을 미치는 주요 인자들에 대해 정성적으로 분석하고, 소성이론을 적용하여 파괴강도를 구하는데 기초가 되는 역학모델을 정의하였다. 또한 정의된 역학모델을 근거로 소성이론의 상계정리(upper bound theorem)를 적용하여 a/d가 1이하의 깊은 보에 대한 전단강도식을 이론적으로 유도하였다. 이 연구에서 제안된 전단강도 산정식은 $a/d{\leq}1.0$의 깊은 보의 전단강도를 정확하게 예측하였다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 1998년도 가을 학술발표논문집(II)
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• pp.519-524
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• 1998

The shear behavior and reinforcement effects of simply supported reinforced concrete deep beams with web opening subject to concentrated loads have been scrutinized experimentally to verify the effects of structural parameters such as size, location and reinforcements of web opening. A total of 14 specimens were tested at the laboratory under two-point top loading. The shear span ratio was taken constantly 0.8, and various types of reinforcements based on truss models were adopted. In the tests, the effects of loction, reinforcements of web openings on the shear behavior, and crack initiation and propagation have been carefully checked and analyzed.

• 국제물리치료학회지
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• 제12권1호
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• pp.2261-2266
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• 2021

Background: Deep learning related research works on website medical images have been actively conducted in the field of health care, however, articles related to the musculoskeletal system have been introduced insufficiently, deep learning-based studies on classifying orthopedic manual therapy images would also just be entered. Objectives: To create a deep learning model that categorizes cervical mobilization images and establish a web application to find out its clinical utility. Design: Research and development. Methods: Three types of cervical mobilization images (central posteroanterior (CPA) mobilization, unilateral posteroanterior (UPA) mobilization, and anteroposterior (AP) mobilization) were obtained using functions of 'Download All Images' and a web crawler. Unnecessary images were filtered from 'Auslogics Duplicate File Finder' to obtain the final 144 data (CPA=62, UPA=46, AP=36). Training classified into 3 classes was conducted in Teachable Machine. The next procedures, the trained model source was uploaded to the web application cloud integrated development environment (https://ide.goorm.io/) and the frame was built. The trained model was tested in three environments: Teachable Machine File Upload (TMFU), Teachable Machine Webcam (TMW), and Web Service webcam (WSW). Results: In three environments (TMFU, TMW, WSW), the accuracy of CPA mobilization images was 81-96%. The accuracy of the UPA mobilization image was 43~94%, and the accuracy deviation was greater than that of CPA. The accuracy of the AP mobilization image was 65-75%, and the deviation was not large compared to the other groups. In the three environments, the average accuracy of CPA was 92%, and the accuracy of UPA and AP was similar up to 70%. Conclusion: This study suggests that training of images of orthopedic manual therapy using machine learning open software is possible, and that web applications made using this training model can be used clinically.

• 콘크리트학회논문집
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• 제13권6호
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• pp.619-628
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• 2001

깊은 보의 실제 시공에서는 창호, 배관, 설비 등의 건축적 요구 조건과 각종 제약 조건에 의하여 복부에 개구부를 설치해야하는 경우가 많으며, 이러한 개구부를 갖는 깊은 보에서는 하중 전달 경로가 개구부의 위치와 크기 및 형태 등에 큰 영향을 받게 된다. 이 연구는 양단이 단순지지되어 있는 철근콘크리트 질은 보를 대상으로 하여, 전단경간비와 콘크리트 강도, 복부 보강형태 및 개구부의 위치 등 여러 구조 변수가 깊은 보의 최대 전단내력과 균열 발생 및 진전, 파괴형태 등에 미치는 영향을 실험을 통해 조사하고 이론과 비교하였다 실험 결과, 깊은 보의 거동은 복부의 대각균열 형성과 크게 연관되어 있으며, 전단경간비와 개구부의 영향에 따라 내력이 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 이론식으로는 Kong의 제안식과 Ray의 제안식이 비교되었으며 개구부의 크기가 커 다소 오차를 보이는 X 계열 시험체를 제외하면 Kong과 Ray의 제안식 모두가 깊은 보의 극한 전단강도를 적절히 예측할 수 있는 것으로 조사되었다.