• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.123-139
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• 2019

주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.

• 센서학회지
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• 제15권2호
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• pp.127-133
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• 2006

Recent studies demonstrated the ability of carbon nanotube (CNT) to promote electron transfer reactions of important compounds and to impart higher stability onto electrochemical sensors. CNT-based sensors measured by hydroxyl radical concentration or pH value suggest great promise for biosensors. This paper describes a new method for fabricating a very simple and inexpensive pH sensor compose of single walled-carbon nanotubes (SW-CNTs) using an ultra-precision spray. CNT-based sensor shows pH sensitivity in buffer solution at different pH range. Our experimental results show the sensor responses to pH buffer solution and the conductance of depends on the pH values. These results support application possibility of SW-CNTs based pH sensor for mass production.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.73-76
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• 2015

최근 스마트 단말을 통한 유해 콘텐츠의 보급이 확산되면서 스마트 단말에서 유해 콘텐츠를 차단하기 위한 소프트웨어의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 기반 스마트 단말에서 실행 이벤트의 분석을 통하여 유해 콘텐츠를 탐지 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 안드로이드기반 스마트 단말에서 스트리밍 서비스가 실행되는 구조 및 관련 실행 이벤트들의 연관성을 분석하였으며, 분석 결과를 토대로 스마트 단말에서 유해 콘텐츠의 실행 여부를 판단할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제63권2호
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• pp.237-249
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• 2017

The Self-Organization Feature Map as an unsupervised network is very widely used these days in engineering science. The applied network in this paper is the Self Organization Feature Map with constant weights which includes Kohonen Network. In this research, Reinforced Concrete Shear Wall buildings with different stories and heights are analyzed and a database consisting of measured fundamental periods and characteristics of 78 RC SW buildings is created. The input parameters of these buildings include number of stories, height, length, width, whereas the output parameter is the fundamental period. In addition, using Genetic Algorithm, the structure of the Self-Organization Feature Map algorithm is optimized with respect to the numbers of layers, numbers of nodes in hidden layers, type of transfer function and learning. Evaluation of the SOFM model was performed by comparing the obtained values to the measured values and values calculated by expressions given in building codes. Results show that the Self-Organization Feature Map, which is optimized by using Genetic Algorithm, has a higher capacity, flexibility and accuracy in predicting the fundamental period.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.615-616
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• 2016

최근 4차 산업으로 패러다임이 변화함에 따라 SW산업이 더욱 중요하게 되었다. 이에 따라 전 세계적으로 코딩 교육에 대한 수요도 증가하게 되었고 기업에서도 SW를 잘 만들기 위한 코드 관리 중요성도 증가하게 되었다. 많은 양의 프로그래밍 소스코드를 사람이 일일이 채점하고 관리하는 것은 사실상 불가능하기 때문에 이러한 문제를 해결할 수 있는 코드 평가 시스템이 요구되고 있다. 하지만 어떤 코드가 좋은 코드인지 코드를 어떻게 평가해야하는지에 대한 명확한 기준은 없으며 이에 대한 연구도 부족한 상황이다. 최근에 주목 받고 있는 Deep Learning 기술은 이미지 처리, 자연어 처리등 기존의 Machine Learning 알고리즘이 냈던 성과보다 훨씬 뛰어난 성과를 내고 있다. 하지만 Programming language 영역에서는 아직 깊이 연구된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 Deep Learning 기술로 알려진 Convolutional Neural Network의 변형된 형태엔 Tree-based Convolutional Neural Network를 사용하여 프로그래밍 소스코드를 분석, 분류하는 알고리즘 및 코드의 Representation Learning에 대한 연구를 진행함으로써 이러한 문제를 해결하고자 한다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제88권5호
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• pp.419-437
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• 2023

The use of reinforced concrete (RC) shear walls (SW) as an efficient lateral load-carrying system has gained recent attention. However, creating openings in RC shear walls is unavoidable due to architectural requirements. This reduces the walls' strength and stiffness, resulting in the development of wall piers. In this study, the cyclic behavior of RC shear walls with openings, reinforced with carbon fiber reinforced polymer (CFRP) sheets in various patterns, was numerically investigated. Finite element analysis (FEA) using ABAQUS software was employed. Additionally, the retrofitting of sub-standard buildings (5, 10, and 15-story structures) designed based on the old and new versions of the Iranian Code of Practice for Seismic-Resistant Structures was evaluated. Nonlinear static analyses, specifically pushover analyses, were conducted on the structures. The best pattern of CFRP wrapping was determined and utilized for retrofitting the sub-standard structures. Various structural parameters, such as load-carrying capacity, ductility, stress contours, and tension damage contours, were compared to assess the efficiency of the retrofit solution. The results indicated that the load-carrying capacity of the sub-standard structures was lower than that of standard ones by 57%, 69%, and 67% for 5, 10, and 15-story buildings, respectively. However, the retrofit solution utilizing CFRP showed promising results, enhancing the capacity by 10-25%. The retrofitted structures demonstrated increased yield strength, ultimate strength, and ductility through CFRP wrapping and effectively prevented wall slipping.

• 펄프종이기술
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• 제47권4호
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• pp.136-143
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• 2015

It is well known that the use of PCC as a filler for printing paper making brought about the serious deterioration of strength properties of paper, although PCC could be helpful to reduce the energy consumption. The use of modified PCC with NCC was tried to solve and/or reduce the strength deterioration problem. NCC was prepared from SwBKP by the acid hydrolysis. There was no significant changes in chemical properties and crystalline structure. However the cyrstallinity of NCC was higher than those of SwBKP. The different dosage of NCC was applied to modify the properties of PCC. 0.1% of NCC dosage was enough to improve ash retention and paper properties. The use of modified PCC with NCC as a filler improved ash retention, bulk, opacity and formation without the serious deterioration of strength properties. Thus the use of modified PCC with NCC might be helpful for not only reduction of energy consumption but also increase of filler dosage without the significant sacrifice of strength properties by the optimization of retention system.

• Computers and Concrete
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• 제25권2호
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• pp.155-166
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• 2020

In this work, the buckling and vibrational behavior of the composite beam armed with single-walled carbon nanotubes (SW-CNT) resting on Winkler-Pasternak elastic foundation are investigated. The CNT-RC beam is modeled by a novel integral first order shear deformation theory. The current theory contains three variables and uses the shear correction factors. The equivalent properties of the CNT-RC beam are computed using the mixture rule. The equations of motion are derived and resolved by Applying the Hamilton's principle and Navier solution on the current model. The accuracy of the current model is verified by comparison studies with others models found in the literature. Also, several parametric studies and their discussions are presented.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.685-694
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• 2022

The goal of few-shot semantic segmentation is to build a network that quickly adapts to novel classes with extreme data shortage regimes. Most existing few-shot segmentation methods leverage single or multiple prototypes from extracted support features. Although there have been promising results for natural images, these methods are not directly applicable to the aerial image domain. A key factor in few-shot segmentation on aerial images is to effectively exploit information that is robust against extreme changes in background and object scales. In this paper, we propose a Mask-Guided Attention module to extract more comprehensive support features for few-shot segmentation in aerial images. Taking advantage of the support ground-truth masks, the area correlated to the foreground object is highlighted and enables the support encoder to extract comprehensive support features with contextual information. To facilitate reproducible studies of the task of few-shot semantic segmentation in aerial images, we further present the few-shot segmentation benchmark iSAID-, which is constructed from a large-scale iSAID dataset. Extensive experimental results including comparisons with the state-of-the-art methods and ablation studies demonstrate the effectiveness of the proposed method.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.917-920
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• 2010

Web 2.0 시대를 대표하는 핵심적인 컨텐츠는 단연 UCC이다. 사용자가 직접 만드는 컨텐츠를 의미하는 UCC는 유투브, 아프리카TV 등을 통하여 많은 수익을 거두며 관련 업계의 주목을 받고 있으나 복제와 수정, 전송이 쉬운 인터넷 환경에서 많은 저작권 문제를 내포하고 있다. 최근에는 웹을 중심으로 CCL을 통해 자신의 저작물에 대한 허용조건을 명시하여 다른 사용자에게 명시된 조건하에서 자유롭게 저작물을 이용할 수 있게 하는 방법이 널리 이용되고 있다. 그러나 CCL로 허용된 컨텐츠를 이용함에 있어서 CCL의 누락 및 위변조를 통해 저작물을 불법으로 이용하는 행위가 증가하고 있어 CCL 활성화의 장애물이 되고 있다. 또한 다양한 응용프로그램에 CCL을 적용하고 검증하기 위한 SW 플랫폼이 부재한 상태이다. 이에 본 논문에서는 효과적으로 컨텐츠에 CCL을 적용하고 CCL로 사용허가된 컨텐츠를 검증 할 수 있는 SW 플랫폼을 제안한다.