• International Journal of Quality Innovation
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• 제7권1호
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• pp.60-89
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• 2006

In the Knowledge-based Economic Era, all of the enterprises are facing global competitive pressure. The activities of knowledge accessing, codifying, and application will obviously become the main inner function on enterprise operation. Knowledge will be the primary competitive advantage; therefore, he who wants to hold the competitive advantage should do the knowledge management (KM) very well. In this study, we construct the research dimensions and variances by the successful factors of KM, which had been practiced very well by big enterprises inside and outside our country, and which was recommended by the related scholars. In order to approach the differences between big enterprises and small and medium-sized enterprises (SMEs) towards implementing KM, this study takes the way of questionnaire investigation to do empirical analysis and to construct the model of KM by path analysis. The study found out when implementing KM, SMEs should highlight 'leadership,' 'library-architecture,' and 'corporate culture' these three aspects, while 'information technology' and 'performance evaluation' these two aspects show no remarkable influence. It shows that he who wants to construct KM might not too overweight on information technology to build the KM system. Therefore, we suggest when implementing KM, enterprises should reinforce the corporate culture by sharing, organized KM process, learning environment for all employees, and highly authorization by top managers in order to reach the expectant success of KM. The result of this study offers practical thinking directions to reach the expectant success for the policy makers in SMEs, who are accessing to or evaluating to implement KM.

• 한국건축친환경설비학회 논문집
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• 제12권6호
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• pp.669-679
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• 2018

Energy consumption savings in buildings should be reviewed in diverse areas such as air conditioning system and lighting responsible for cooling and heating, and energy management systems such as BAS (Building Automation System) and BEMS (Building Energy Management System) are introduced to improve energy consumption efficiency and to promote economic control of related facilities by integrated management of energy generated and consumption in buildings. The measured building of this study uses regenerative geothermal system. Measured values of heat pump and system COP were 4.7 and 4.2 respectively, and they were found to be higher 11.9% and 23.5% than rated values. As a result of analyzing the air conditioning and lighting energy from the first floor to the fourth floor performing the air conditioning, the second and third floors, which have a high frequency of use, are compared with the first and fourth floors 50% higher energy consumption ratio. On the other hand, the general heat storage system uses the nighttime power of the previous day to store heat and use it the next day. The total number of days of abnormal operation during the summer season is 61 days. The electricity cost corresponding to the abnormal operation is 1,840,641 KRW, and the normal operation using the nighttime power is 1,363,561 KRW, which is difference of 477,080 KRW, 35% increase in cost. We will utilize it as the main data of BEMS through analysis of winter operation characteristics as well as summer operation characteristics.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.57-64
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• 2021

본 논문에서는 음성 명령을 인식하여 비행기의 1차 조종면을 제어할 수 있는 장치를 제안한다. 음성 명령어는 19개의 명령어로 구성되며 총 2,500개의 데이터셋을 근간으로 학습 모델을 구성한다. 학습 모델은 TensorFlow 기반의 Keras 모델의 Sequential 라이브러리를 이용하여 CNN 모델로 구성되며, 학습에 사용되는 음성 파일은 MFCC 알고리즘을 이용하여 특징을 추출한다. 특징을 인식하기 위한 2단계의 Convolution layer 와 분류를 위한 Fully Connected layer는 2개의 dense 층으로 구성하였다. 검증 데이터셋의 정확도는 98.4%이며 테스트 데이터셋의 성능평가에서는 97.6%의 정확도를 보였다. 또한, 라즈베리 파이 기반의 제어장치를 설계 및 구현하여 동작이 정상적으로 이루어짐을 확인하였다. 향후, 음성인식 자동 비행 및 항공정비 분야의 가상 훈련환경으로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한치과교정학회지
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• 제52권2호
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• pp.112-122
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• 2022

Objective: This study aimed to present and evaluate a new deep learning model for determining cervical vertebral maturation (CVM) degree and growth spurts by analyzing lateral cephalometric radiographs. Methods: The study sample included 890 cephalograms. The images were classified into six cervical stages independently by two orthodontists. The images were also categorized into three degrees on the basis of the growth spurt: pre-pubertal, growth spurt, and post-pubertal. Subsequently, the samples were fed to a transfer learning model implemented using the Python programming language and PyTorch library. In the last step, the test set of cephalograms was randomly coded and provided to two new orthodontists in order to compare their diagnosis to the artificial intelligence (AI) model's performance using weighted kappa and Cohen's kappa statistical analyses. Results: The model's validation and test accuracy for the six-class CVM diagnosis were 62.63% and 61.62%, respectively. Moreover, the model's validation and test accuracy for the three-class classification were 75.76% and 82.83%, respectively. Furthermore, substantial agreements were observed between the two orthodontists as well as one of them and the AI model. Conclusions: The newly developed AI model had reasonable accuracy in detecting the CVM stage and high reliability in detecting the pubertal stage. However, its accuracy was still less than that of human observers. With further improvements in data quality, this model should be able to provide practical assistance to practicing dentists in the future.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권22호
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• pp.9731-9737
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• 2014

Large scale secular registry or surveillance systems have been accumulating vast data that allow mathematical modeling of cancer incidence and mortality rates. Most contemporary models in this regard use time series and APC (age-period-cohort) methods and focus primarily on predicting or analyzing cancer epidemiology with little attention being paid to implications for designing cancer registry, surveillance or evaluation initiatives. This research models age-specific cancer incidence rates using logistic growth equations and explores their performance under different scenarios of data completeness in the hope of deriving clues for reshaping relevant data collection. The study used China Cancer Registry Report 2012 as the data source. It employed 3-parameter logistic growth equations and modeled the age-specific incidence rates of all and the top 10 cancers presented in the registry report. The study performed 3 types of modeling, namely full age-span by fitting, multiple 5-year-segment fitting and single-segment fitting. Measurement of model performance adopted adjusted goodness of fit that combines sum of squred residuals and relative errors. Both model simulation and performance evalation utilized self-developed algorithms programed using C# languade and MS Visual Studio 2008. For models built upon full age-span data, predicted age-specific cancer incidence rates fitted very well with observed values for most (except cervical and breast) cancers with estimated goodness of fit (Rs) being over 0.96. When a given cancer is concerned, the R valuae of the logistic growth model derived using observed data from urban residents was greater than or at least equal to that of the same model built on data from rural people. For models based on multiple-5-year-segment data, the Rs remained fairly high (over 0.89) until 3-fourths of the data segments were excluded. For models using a fixed length single-segment of observed data, the older the age covered by the corresponding data segment, the higher the resulting Rs. Logistic growth models describe age-specific incidence rates perfectly for most cancers and may be used to inform data collection for purposes of monitoring and analyzing cancer epidemic. Helped by appropriate logistic growth equations, the work vomume of contemporary data collection, e.g., cancer registry and surveilance systems, may be reduced substantially.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권7호
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• pp.37-47
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• 2011

그래픽 프로세서의 발달로 실사 수준의 고품질 컴퓨터 그래픽은 여러 분야에 다양한 용도로 사용되고 있으며, 그래픽 프로세서의 핵심 중 하나인 셰이더 프로세서는 프로그램 가능한 통합 셰이더로 발전하였다. 그러나 현재의 상용 그래픽 프로세서들은 특정한 알고리즘에 최적화되어 있어 다양한 알고리즘의 개발을 위해서는 독립적인 셰이더 프로세서가 필요하다. 본 논문에서는 프로그래머블 통합 셰이더 프로세서에서 DirectX 셰이더 어셈블리 명령어를 수행할 수 있는 고성능 3차원 컴퓨터 그래픽 영상을 지원하기 위한 제어 유닛을 설계하고 구현하였다. 설계한 제어 유닛은 기능적 레벨에서 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 검증 하였으며, FPGA Virtex-4에 구현하여 하드웨어 리소스 사용율을 확인하고 ASIC 라이브러리를 적용하여 동작속도를 확인 하였다. 또한 비슷한 기능을 하는 셰이더 프로세서에 비해 약 1.5배 정도 많은 수의 명령어를 지원하며, 사용하는 연산 유닛 수에 비해 전체적인 성능은 약 3.1GFLOPS 향상된 결과를 보였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권10호
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• pp.3913-3923
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• 2023

Todays, medium energy resolution detectors are preferably used in radioisotope identification devices(RID) in nuclear and radioactive material categorization. However, there is still a need to develop or enhance « automated identifiers » for the useful RID algorithms. To decide whether any material is SNM or NORM, a key parameter is the better energy resolution of the detector. Although masking, shielding and gain shift/stabilization and other affecting parameters on site are also important for successful operations, the suitability of the RID algorithm is also a critical point to enhance the identification reliability while extracting the features from the spectral analysis. In this study, a RID algorithm based on Bayesian statistical method has been modified for medium energy resolution detectors and applied to the uranium gamma-ray spectra taken by a LaBr3:Ce detector. The present Bayesian RID algorithm covers up to 2000 keV energy range. It uses the peak centroids, the peak areas from the measured gamma-ray spectra. The extraction features are derived from the peak-based Bayesian classifiers to estimate a posterior probability for each isotope in the ANSI library. The program operations were tested under a MATLAB platform. The present peak based Bayesian RID algorithm was validated by using single isotopes(²⁴¹Am, ⁵⁷Co, ¹³⁷Cs, ⁵⁴Mn, ⁶⁰Co), and then applied to five standard nuclear materials(0.32-4.51% at.²³⁵U), as well as natural U- and Th-ores. The ID performance of the RID algorithm was quantified in terms of F-score for each isotope. The posterior probability is calculated to be 54.5-74.4% for ²³⁸U and 4.7-10.5% for ²³⁵U in EC-NRM171 uranium materials. For the case of the more complex gamma-ray spectra from CRMs, the total scoring (ST) method was preferred for its ID performance evaluation. It was shown that the present peak based Bayesian RID algorithm can be applied to identify ²³⁵U and ²³⁸U isotopes in LEU or natural U-Th samples if a medium energy resolution detector is was in the measurements.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제11권2호
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• pp.41-56
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• 2013

목적 : 본 연구의 목적은 국내 외 감각통합기능의 실행능력을 측정하는 평가도구에 대한 체계적 고찰을 통해 정상아동의 수행 평균이나 범위를 제시하고자 하였다. 연구방법 : Medline, PubMed, Ovid, Eric, 국회도서관, 국가과학기술정보센터, Kiss(한국학술정보), RISS(학술연구정보서비스), 구글 검색 엔진을 이용하여 감각통합이론의 틀을 바탕으로 한 실행능력 평가도구명을 검색하였다. 대상논문은 2000년 1월부터 2011년 4월까지 출판된 학위논문, 학회지, 저널이었다. 결과 : 총 24개의 논문이 검색되었고, 사용된 평가도구는 Bruinink-Oseretsky Test of Motor Proficiency (BOTMP), Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency, Short Form (BOT-SF), Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency, Second Edition (BOT-2), Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency, Second Edition, Short Form (BOT-2-SF), Clinical Observations of Motor and Postural Skills (COMPS), Motor Assessment Battery for Children (MABC), Clinical Test of Sensory Interaction with Balance (CTSIB), Sensory Integration and Praxis Test (SIPT) 소항목이었다. BOTMP-SF에서 그리스와 미국아동의 수행을 비교한 결과, '달리기 속도 및 민첩성', '카드분류하기', '점찍기' 항목에서 큰 수행의 차이를 보였다. BOT-2의 한국아동의 수행결과는 8개 소항목에서 모두 평균과 평균이상의 결과를 보였으며 BOT-2-SF의 인도아동의 수행결과는 연령이 증가할수록 모든 항목의 수행도가 높아짐을 보였다. 영국, 캐나다, 한국 아동이 수행한 COMPS에서는 세 나라 평균이 모두 정상범주에 있었고 특히, 한국아동의 평균 수행점수가 캐나다 아동에 비해 높았다. 결론 : 본 연구에서 제시하는 국내 외 정상 아동의 수행 결과는 임상의 평가 대상이 되는 장애아동의 실행능력 수행을 비교하는데 기준을 제시할 것이다.

• 대한지리학회지
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• 제46권6호
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• pp.707-723
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• 2011

현재 대부분의 국내외 대학과 교육 기관에서는 온라인 학습방법을 채택하고 있다. 이에 본 연구는 전통적인 교수법에 대한 상대적 이점으로 많은 온라인 학습도구를 통한 학습효과를 자연지리학 강좌를 중심으로 정량적으로 평가하고자 하였다. 자연지리학 수강자들을 대상으로 실험을 실시하였으며, 인터넷 상에서 정보의 전파 도구로 널리 사용되고 있는 RSS(Really Simple Syndication) 기반의 Podcasting과 Profcast 소프트웨어 프로그램을 이용하여 생성한 동영상 강의가 온라인 도구로 활용되었고, 전통적인 강의실 수업도 함께 병행하였다. 학습효과를 살펴보기 위해, 수강자들이 작성한 강의평가 자료를 분석하였다. 실험은 2007년 봄학기부터 2008년 봄학기까지 동일한 자연지리학 개론 강좌를 대상으로 실시되었다. 본 연구에서 다루어진 실험의 결과에 의하면 온라인 학습 도구는 학습자들의 학습 효과뿐 아니라 수업과 강사에 대한 태도를 긍정적으로 변화시키는 것으로 나타났다. 또한 단순한 PowerPoint 슬라이드만 제공될 때에 비해 교수자의 음성 녹음이 결합된 강의자료가 학습 동기를 높이는데 더욱 효과적인 것으로 조사되었다. 즉, PowerPoint 슬라이드와 같은 시각적인 강의 자료만 제공되는 경우에는 기존의 강의방식과 학습 효과 면에서 큰 차이를 보이지 않았으나, 시각자료에 강의음성이 결합되었을 때, 인터넷 학습자료에 접근하는 빈도가 증가하고 학업성적 및 수업 출석률이 향상되었다. 연구 결과를 바탕으로 온라인과 교실 학습을 병행한 블랜디드형 교수설계 모델이 제안되었다.

• 정보관리학회지
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• 제39권3호
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• pp.99-132
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• 2022

본 연구의 목적은 LDA 토픽모델링 결과와 BERTopic 토픽모델링 결과를 합성하는 방법론인 Augmented and Extended Topics(AET)를 제안하고, 이를 사용해 문헌정보학 분야의 연구주제를 분석하는 데 있다. AET의 실제 적용결과를 확인하기 위해 2001년 1월부터 2021년 10월까지의 Web of Science 내 문헌정보학 학술지 85종에 게재된 학술논문 서지 데이터 55,442건을 분석하였다. AET는 서로 다른 토픽모델링 결과의 관계를 WORD2VEC 기반 코사인 유사도 매트릭스로 구축하고, 매트릭스 내 의미적 관계가 유효한 범위 내에서 매트릭스 재정렬 및 분할 과정을 반복해 증강토픽(Augmented Topics, 이하 AT)을 추출한 뒤, 나머지 영역에서 코사인 유사도 평균값 순위와 BERTopic 토픽 규모 순위에 대한 조화평균을 통해 확장토픽(Extended Topics, 이하 ET)을 결정한다. 최적 표준으로 도출된 LDA 토픽모델링 결과와 AET 결과를 비교한 결과, AT는 LDA 토픽모델링 토픽을 한층 더 구체화하고 세분화하였으며 ET는 유효한 토픽을 발견하였다. AT(Augmented Topics)의 성능은 LDA 이상이었으며 ET(Extended Topics)는 일부 경우를 제외하고 대부분 LDA와 유사한 수준의 성능을 나타내었다.