• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12spc호
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• pp.383-390
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• 2021

The main purpose of the study is to determine the features of the functioning of the university as a part of the state structure in the context of marketing management n the context of storing information technologies. Students were obtained due to the following theoretical methods: systems of analysis and synthesis, induction and deduction, comparison, classification, generalization and systematization, idealization and abstraction. It is advisable to study the essence and nature of educational services, as well as the role of education in economic development, relying on the methodology of institutional theory, the theory of stakeholders, which makes it possible to assess the contribution of education to the harmonization of public and individual interests, the formation of appropriate structures and subjects of development, ensuring the building of intellectual potential and quality of life. The specificity of the functioning of the university as a part of the state structure in terms of managing marketing activities was characterized.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권1호
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• pp.1-14
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• 2017

토지피복도는 지역의 현황을 파악하는 기초적 자료이지만 시간적 공간적 해상도의 한계로 인하여 생태 연구 분야에서의 활용성은 떨어지는 측면이 있다. 이에 본 연구에서는 UAV으로 취득된 고해상도 영상을 기반으로 토지피복도 제작과 자료의 활용가능성을 알아보고자 하였다. UAV를 이용하여 연구대상지 $2.5km^2$ 범위에서 10.5cm 정사영상을 취득하였으며 객체기반(Object-based)과 화소기반(pixel-based) 분류를 통해 얻어진 토지피복도를 비교 분석하였다. 정확도 검증 결과 화소기반 분류는 Kappa 0.77, 객체기반 분류는 Kappa 0.82로 분류정확도가 높았으며, 전반적인 면적비율은 유사하지만 초지, 습지 지역에서 양호한 분류 결과가 나타났다. 객체기반 분류를 위한 최적의 영상분할 가중치는 Scale150, Shape 0.5, Compactness 0.5, Color 1로 선정하였으며 가중치 선정과정에서 Scale이 가장 큰 영향을 주었다. 화소기반 분류 결과와 비교해 객체간의 명확한 경계를 가지므로 결과물 판독이 용이한 것으로 나타났으며, 환경부 토지피복도(세분류)와 비교하여 개발지역(도로, 건물 등)을 제외한 자연지역(산림, 초지, 습지 등)의 분류에 효과적이었다. UAV 영상을 활용한 토지피복 분류방법으로서 객체기반 분류기법의 적용은 자료의 최신성, 정확성, 경제성 등의 장점으로 생태 연구 분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제38권1호
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• pp.23-33
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• 2020

최근 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)를 이용하여 고해상도 영상을 편리하게 취득할 수 있게 되면서 저비용으로 소규모 지역의 관측 및 공간정보 제작이 가능하게 되었다. 특히, 농업환경 모니터링을 위하여 작물생산 지역의 피복지도 생성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 랜덤 포레스트와 SVM (Support Vector Machine) 및 CNN(Convolutional Neural Network) 을 적용하여 분류 성능을 비교한 결과 영상분류에서 딥러닝 적용에 대하여 활용도가 높은 것으로 나타났다. 특히, 위성영상을 이용한 피복분류는 위성영상 데이터 셋과 선행 파라메터를 사용하여 피복분류의 정확도와 시간에 대한 장점을 가지고 있다. 하지만, 무인항공기 영상은 위성영상과 공간해상도와 같은 특성이 달라 이를 적용하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 위성영상 데이터 셋이 아닌 UAV를 이용한 데이터 셋과 국내의 소규모 복합 피복이 존재하는 농경지 분석에 활용이 가능한 딥러닝 알고리즘 적용 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 최신 딥러닝의 의미론적 영상분류인 DeepLab V3+, FC-DenseNet (Fully Convolutional DenseNets), FRRN-B (Full-Resolution Residual Networks) 를 UAV 데이터 셋에 적용하여 영상분류를 수행하였다. 분류 결과 DeepLab V3+와 FC-DenseNet의 적용 결과가 기존 감독분류보다 높은 전체 정확도 97%, Kappa 계수 0.92로 소규모 지역의 UAV 영상을 활용한 피복분류의 적용가능성을 보여주었다.

• 폴리머
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• 제32권2호
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• pp.125-130
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• 2008

A commercial cyclic diphosphonate ester (TPMP) and melamine (MA) was combined and added to polyamide 6 (PA6) to prepare the fire retardant PA6. An increase of the oxygen index to 28.6 as well as an improvement of the UL-94 classification to V-0 rating was observed. Cone measurements explained the rate of heat release (RHR) decreased and TGA showed the early decomposition and high solid residue due to co-addition of TPMP and MA, suggesting the occurrence of synergistic effect of TPMP and MA on fire resistance of PA6. The morphology of the char developed during combust ion showed the appearance of thick, intumescent cells on the surface of retardant PA6, which protects the underlying material from the action of the heat flux or flame and limits the diffusion of combustible volatile products towards the flame and oxygen.

• 대한조선학회 특별논문집
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• 대한조선학회 2015년도 특별논문집
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• pp.69-73
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• 2015

An evaluation of the accidental limit state (ALS) for design of a semi-submersible drilling rig is one of the essential design requirements as well as ultimate limit state (ULS) and fatigue limit state (FLS). This paper describes the ALS evaluation on the explosion accident at shale shaker room of semi-submersible drilling rig. There are three steps for the ALS evaluation such as structural analysis at concept design, risk based safety design and structural analysis at detailed design. For the ALS evaluation at concept design, conceptual explosion overpressure from the Rule guided by the classification society was used in the structural analysis that was carried out using LS-DYNA. To set up the design accidental load (DAL), explosion analysis was carried out using FLACS taking safety barriers into consideration. Then, the structural analysis was carried out applying DAL for the ALS evaluation at detailed design. Through the ALS evaluation on the explosion at shale shaker room, the importance of the risk based safety design was described.

• 사상체질의학회지
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• 제21권3호
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• pp.76-88
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• 2009

1. Objectives: We would know what kind of symptom are different according to Cold and Heat characteristics and health state. We also tried to suggest the development of Sasang Constitution diagnosis model considering of them. 2. Methods: We recruited 1,523 subjects between 10 and 80, excluding individuals who have physically or psychologically serious disease or women in pregnancy in the 21 Oriental Medical Clinics. We seperated group according to Cold and Heat characteristics and health state in CRF(Case Report Form, C-2009-002439) questionnaire and we also developed Sasang constitution diagnosis program to compare agreement according to sex and age group with Cold/Heat and health state one. 3. Results: The number of discordance items are much more than that of accordance items in group seperated according to Cold and Heat, and Health state Sasang constitution agreement rate of Cold/Heat and health state group is higher than that of total group through program. When we diagnosed Sasang constitution with different group characteristics to know the group differences, the disparity rate of the group according to Heat/Cold and Health state is lower than that of the group according to sex and age. 4. Conclusions: As Sasang constitution characteristics are different according to Cold/Heat group and Health state classification, we can upgrade Sasang constitution agreement rate with questionnaire considered of Heat/Cold and health state.

• Steel and Composite Structures
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• 제21권6호
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• pp.1183-1210
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• 2016

Viscoelastic sandwich structures (VSSs) are widely used in mechanical equipment, but in the service process, they always suffer from aging which affect the whole performance of equipment. Therefore, aging state recognition of VSSs is significant to monitor structural state and ensure the reliability of equipment. However, non-stationary vibration response signals and weak state change characteristics make this task challenging. This paper proposes a novel method for this task based on adaptive second generation wavelet packet transform (ASGWPT) and multiwavelet support vector machine (MWSVM). For obtaining sensitive feature parameters to different structural aging states, the ASGWPT, its wavelet function can adaptively match the frequency spectrum characteristics of inspected vibration response signal, is developed to process the vibration response signals for energy feature extraction. With the aim to improve the classification performance of SVM, based on the kernel method of SVM and multiwavelet theory, multiwavelet kernel functions are constructed, and then MWSVM is developed to classify the different aging states. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed method, different aging states of a VSS are created through the hot oxygen accelerated aging of viscoelastic material. The application results show that the proposed method can accurately and automatically recognize the different structural aging states and act as a promising approach to aging state recognition of VSSs. Furthermore, the capability of ASGWPT in processing the vibration response signals for feature extraction is validated by the comparisons with conventional second generation wavelet packet transform, and the performance of MWSVM in classifying the structural aging states is validated by the comparisons with traditional wavelet support vector machine.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권4호
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• pp.337-345
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• 2007

본 연구의 목적은 중 고등학교 학생들과 과학교사들의 물질의 세 가지 상태에 대한 분류 기준을 조사하고 비교해 보는 것이다. 본 연구의 대상은 물질의 상태를 구분하기 위해 처음으로 미시적 관점을 학습한 중학교 1학년 학생 76명과 화학 I II를 모두 배운 고등학교 3학년 학생 69명, 중등학교 과학교사 130명이었으며, 연구 방법은 질문지에 의한 조사 방법을 사용하였다. 연구 결과, 중학교 학생들의 경우 미시적 관점으로 물질의 세 가지 상태를 배웠음에도 불구하고 거시적 관점으로 분류한 응답이 가장 높은 비율을 차지하였다. 고등학생들의 경우에는 고체와 기체 상태에 대해서는 미시적 관점을 포함한 응답비율이 높게 나타났으나, 액체 상태에 대해서는 거시적 관점을 포함한 응답비율이 더 높게 나타났다. 이러한 경향성은 과학을 전공한 교사들에게도 같게 나타났다. 과학교사들은 거시적 관점과 미시적 관점을 고르게 사용하는 것으로 나타났으나, 이들의 관점들이 서로 긴밀하게 연결되지 못하고 단순히 나열식으로 제시되는 특정이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 물질의 상태 분류 기준에 대한 거시적 관점에서 미시적 관점으로의 연계적 전환이 펼요하며, 다양한 교육적 노력이 요구된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.76-88
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• 2015

이 논문에서는 작물 재배지의 분류를 목적으로 능동 학습과 과거 토지 피복도 기반의 시간 문맥 정보를 결합하는 분류 방법론을 제안하였다. 신뢰성 높은 훈련 자료의 추출을 위하여 능동 학습 기반 반복 분류를 적용하였으며, 과거 토지 피복도의 작물 재배 규칙을 시간 문맥 정보로 정량화 하여 능동 학습 기법의 적용시 훈련 자료의 할당과 작물 간 분광학적 혼재 효과 완화에 이용하였다. 제안 분류 방법론의 적용 가능성을 평가하기 위해 미국 Illinois 주의 옥수수와 콩 재배지역의 구분을 목적으로 MODIS 시계열 식생지수 자료와 과거 cropland data layer(CDL) 자료를 이용한 사례연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 초기 감독 분류 결과에서 나타났던 옥수수와 콩의 오분류와 기타 작물과 비작물의 오분류 양상이 능동 학습 기반 반복 분류를 통해 완화되었다. 그리고 CDL 자료로부터 추출한 시간 문맥 정보를 추가적으로 결합함으로써 주요 작물에서 나타나는 과추정 양상이 완화되어 가장 우수한 분류 정확도를 나타내었다. 따라서 제안 기법이 양질의 훈련 자료의 확보가 쉽지 않은 작물 재배지의 분류에 유용하게 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1035-1046
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• 2022

이 연구에서는 토지 피복 분류를 위한 다중 해상도 자료 융합의 적용성을 평가하였다. 여기서 다중 해상도 자료 융합 모델로는 spatial time-series geostatistical deconvolution/fusion model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 지역은 미국 Iowa 주의 일부 농경 지역으로 선정하였으며, 대상 지역의 규모를 고려해 다중 해상도 자료 융합의 입력 자료로 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 및 Landsat 영상을 사용하였다. 이를 바탕으로 STGDFM 적용해 Landsat 영상이 결측된 시기에서 가상의 Landsat 영상을 생성하였다. 그리고 획득한 Landsat 영상과 함께 STGDFM의 융합 결과를 입력 자료로 사용해 토지 피복 분류를 수행하였다. 특히 다중 해상도 자료 융합의 적용성 평가를 위해 획득한 Landsat 영상만을 이용한 분류 결과와 Landsat 영상 및 융합 결과를 모두 이용한 분류 결과를 비교 평가하였다. 그 결과, Landsat 영상만을 이용한 분류 결과에서는 대상 지역의 주요 토지 피복인 옥수수와 콩 재배지에서 혼재 양상이 두드러지게 나타났다. 또한 건초 및 곡물 지역과 초지 지역 등 식생 피복 간의 혼재 양상도 큰 것으로 나타났다. 반면 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서는 옥수수와 콩 재배지의 혼재 양상과 식생 피복 간의 혼재 양상이 크게 완화되었다. 이러한 영향으로 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서 분류 정확도가 약 20%p 향상되었다. 이는 STGDFM을 통해 MODIS 영상이 갖는 시계열 분광 정보를 융합 결과에 반영하면서 Landsat 영상의 결측을 보완할 수 있었고, 이러한 시계열 분광 정보가 분류 과정에 결합되면서 오분류를 크게 줄일 수 있었던 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 통해 토지 피복 분류에 다중 해상도 자료 융합이 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.