• Computers and Concrete
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• 제24권5호
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• pp.469-488
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• 2019

In this research study, the artificial neural networks approach is used to estimate the ultimate shear capacity of reinforced concrete beams with transverse reinforcement. More specifically, surrogate approaches, such as artificial neural network models, have been examined for predicting the shear capacity of concrete beams, based on experimental test results available in the pertinent literature. The comparison of the predicted values with the corresponding experimental ones, as well as with available formulas from previous research studies or code provisions highlight the ability of artificial neural networks to evaluate the shear capacity of reinforced concrete beams in a trustworthy and effective manner. Furthermore, for the first time, the (quantitative) values of weights for the proposed neural network model, are provided, so that the proposed model can be readily implemented in a spreadsheet and accessible to everyone interested in the procedure of simulation.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.359-363
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• 2022

The COVID-19 pandemic that occurred in 2020 had an impact on nearly every organization, including the technology-oriented ones. The effects have ranged from minimal hazards to serious interruptions, but also thriving enterprises, depending on the various industry areas of the companies. During this period, the ability to move quickly and to be resilient have been necessary for survival. To fight the pandemic, software developers worldwide had come up with several technological developments and advancements. This paper will focus on the changes COVID-19 brought to software development, the processes that software firms followed during the pandemic, and any recommendations needed to help software development during pandemics.

• BMB Reports
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• 제56권1호
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• pp.43-48
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• 2023

Pre-clinical models are critical in gaining mechanistic and biological insights into disease progression. Recently, patient-derived organoid models have been developed to facilitate our understanding of disease development and to improve the discovery of therapeutic options by faithfully recapitulating in vivo tissues or organs. As technological developments of organoid models are rapidly growing, computational methods are gaining attention in organoid researchers to improve the ability to systematically analyze experimental results. In this review, we summarize the recent advances in organoid models to recapitulate human diseases and computational advancements to analyze experimental results from organoids.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권2호
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• pp.87-92
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• 2024

The rapid development of artificial intelligence technology in recent years is evident, from the emergence of ChatGPT to innovations like Midjourney, Stable Diffution, and the upcoming SORA text-to-video technology by OPENai. Animation capture technology, driven by the AI technology trend, is undergoing significant advancements, accelerating the progress of the animation industry. Through an analysis of the current application of DEEPMOTION, this paper explores the development direction of AI motion capture technology, analyzes issues such as errors in multi-person object motion capture, and examines the vast prospects. With the continuous advancement of AI technology, the ability to recognize and track complex movements and expressions faster and more accurately, reduce human errors, enhance processing speed and efficiency. This advancement lowers technological barriers and accelerates the fusion of virtual and real worlds.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권6호
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• pp.985-995
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• 2015

본 연구는 창의적이고 통합적인 사고의 활성화를 위하여 과학 문항에 예술적 요소와 기술적 요소를 도입함에 따른 효과를 알아보기 위한 것이다. 평가 문항은 수능에 예술적 요소와 기술적 요소를 도입한 4개의 문항(STA)과 기술적 상황에 예술적 요소를 도입한 문항(TA)으로 이루어져 있다. 특히, TA는 3개의 문항(과학 및 일상생활과 관련된 문항, 창의적 설계)으로 이루어져 있다. 대구시 소재 고등학교 3학년 학생 60명(남:39명, 여:21명)을 대상으로 STA에 대한 문제해결 과정을 살펴보았으며 상세한 분석을 위해 이 학생들 중 4명을 추출하여 회상면접법을 이용하여 면담도 실시하였다. 또한, STA에 대한 분석 결과를 기반으로 TA를 제작하여 위의 학생 4명을 대상으로 문제해결 과정을 살펴보았으며 위와 마찬가지로 면담도 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들은 과학적 상황을 예술적 상황과 기술적 상황보다 많이 선택하였으며 그 이유는 빠른 시간 내에 문제를 해결하기 위해 문제의 길이가 짧은 상황을 선호하기 때문인 것으로 나타났다. 둘째, STA의 예술적 상황과 기술적 상황을 과학적 상황보다 흥미롭지만 어렵게 느끼는 것으로 나타났으며 TA의 예술적 요소를 도입한 기술적 상황도 과학적 상황보다 흥미롭게 느끼는 것으로 나타났다. 셋째, 학생들은 STA에서 주어진 상황에 관계없이 문제해결에 필요한 핵심적 과학지식을 사용하여 비교적 간략하게 문제를 해결하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 이는 학생들의 문제해결 과정이 반복학습에 의해 정형화되었을 가능성이 있음을 의미한다고 볼 수 있다. STA의 모든 상황에서 논리적 사고와 정교성은 나타났으나 독창성은 두드러지지 않았고 통합적 사고는 나타나지 않았다. 넷째, TA의 과학과 관련된 문항에서는 위와 유사한 결과가 나타났으나 일상생활과 관련된 문항의 경우 학생들은 일상생활을 기반으로 서술하였으며 독창성이 나타났으며 특히, 창의적 설계에서는 학생들의 독창적인 아이디어와 통합적 사고가 나타났다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권3호
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• pp.751-770
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• 2018

Web applications are indispensable in the software industry and continuously evolve either meeting a newer criteria and/or including new functionalities. However, despite assuring quality via testing, what hinders a straightforward development is the presence of defects. Several factors contribute to defects and are often minimized at high expense in terms of man-hours. Thus, detection of fault proneness in early phases of software development is important. Therefore, a fault prediction model for identifying fault-prone classes in a web application is highly desired. In this work, we compare 14 machine learning techniques to analyse the relationship between object oriented metrics and fault prediction in web applications. The study is carried out using various releases of Apache Click and Apache Rave datasets. En-route to the predictive analysis, the input basis set for each release is first optimized using filter based correlation feature selection (CFS) method. It is found that the LCOM3, WMC, NPM and DAM metrics are the most significant predictors. The statistical analysis of these metrics also finds good conformity with the CFS evaluation and affirms the role of these metrics in the defect prediction of web applications. The overall predictive ability of different fault prediction models is first ranked using Friedman technique and then statistically compared using Nemenyi post-hoc analysis. The results not only upholds the predictive capability of machine learning models for faulty classes using web applications, but also finds that ensemble algorithms are most appropriate for defect prediction in Apache datasets. Further, we also derive a consensus between the metrics selected by the CFS technique and the statistical analysis of the datasets.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1384-1390
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• 2019

본 논문은 머신비전기반 자동검사를 위한 대상객체의 인식방향성 개선 연구로서, 영상카메라에 의한 자동 비전검사의 과정에서 제한성이 따르는 대상 객체의 인식방향성을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 통하여 머신비전 자동검사에서 시험대상물의 위치와 방향에 상관없이 검사대상의 영상을 검출할 수 있게 함으로써 별도 검사지그의 필요성을 배제하고 검사과정의 자동화 레벨을 향상시킨다. 본 연구에서는 검사대상으로서 와이어 하네스 제조과정에서 실제 적용할 수 있는 기술과 방법을 개발하여 실제 시스템으로 구현한 결과를 제시한다. 시스템구현 결과는 공인기관의 평가를 통하여, 정밀도, 검출인식도, 재현률 및 위치조정 성공률에서 모두 성공적인 측정결과를 얻었고, 당초 설정하였던 10종류의 컬러구별 능력, 1초 이내 검사시간, 4개 자동모드 설정 등에서도 목표달성을 확인하였다.

• 경영과정보연구
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• 제30권4호
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• pp.315-338
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• 2011

본 연구는 기업의 핵심인재 관리제도의 도입정도가 기업의 경영성과에 미치는 영향을 분석하고자 하였으며, 실제 이들의 영향관계에서 전략적 인적자원관리(SHRM)의 관점에서 상황요인으로서 기업의 경쟁전략 및 기술환경의 동태성이 중요한 조절변수의 역할을 하는지를 규명하고자 하였다. 이를 위한 연구가설로서는 첫째, 핵심인재의 채용, 확보, 육성 등에 대한 제도적 특성이 기업의 경영성과에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 제시하였다. 둘째, 기본가설에 대한 조절효과로서 우선 기업의 경쟁전략을 설정하였고, 다음으로는 기업을 둘러싼 환경 요소 중 기술환경의 동태성을 추가적으로 설정하였다. 세부가설에서는, 공격전략(Prospector)을 가진 기업이 분석전략(Analyzer)이나 방어전략(Defender)을 가진 기업들보다는 핵심인재관리와 경영성과의 관계를 보다 더 강하게 영향을 미칠 것 것이라는 가설을 세웠으며, 기술환경의 동태성이 큰 환경에 처한 기업일수록 그렇지 않은 기업에 비해 핵심인재 관리제도가 기업성과에 긍정적인 영향을 미친다는 가설도 제시하였다. 본 연구는 2007년도 한국직업능력개발원에서 조사한 인적자본 기업패널(HCCP)의 자료를 중심으로 핵심인재의 관리제도와 경쟁전략 및 기술환경의 특성을 도출하였으며, 경영성과 자료는 한국신용평가(주)의 KIS-VALUE 데이터를 중심으로 분석하였다. 그 결과 핵심인재제도와 기업의 경영성과간의 영향관계를 찾아낼 수 있었으며, 경쟁전략 및 기술환경의 조절효과도 찾아낼 수 있었다. 따라서 효과적인 핵심인재의 제도는 기업이 놓여있는 환경적 특성이나, 경쟁우위 전략의 선택과 관련이 있음을 보여주었기 때문에 기업이 어떠한 환경에 놓여 있느냐, 그리고 어떠한 경쟁우위전략을 선택하느냐의 특성을 파악한 후 핵심인재의 제도를 도입하는 방안을 고려해야 하며, 그렇게 해야 성과를 높일 수 있다는 결과를 얻을 수 있었다. 특히, 이와 같은 연구결과는 SHRM의 관점에서 상황론적 관점을 뒷받침해주는 중요한 시사점을 도출할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.769-777
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• 2023

세계화는 경제적, 기술적, 문화적으로 급속한 변화를 가져왔다. 세계 각국이 소통하고, 세계화들을 잘 인식하고 이해하려면, 창의력이나 기획력이 코딩화되는 능력을 발휘할 수 있다. 본 논문에서는 세계 문제를 풀 수 있는 데이터 분석을 제시하고 방증하고자 한다. 글로벌 시장에서 상품이나 서비스의 가치가 연결성에 따라 높아진다. 이러한 연결성이 문화의 가치를 높여주는 요인 중 하나가 되고 있다. 이를 고려한 변화는 문화적 확산과 혁신성장을 촉진하고, 세계 각 지역에서의 생산성과 경쟁력을 증대시켰다. 본 논문에서는 세계화와 반세계화가 문화적 확산과 혁신성장에 미친 영향에 대해 미국 중상층의 소득을 비교해 다루고 있다. 세계화는 K-문화의 다양한 요소들이 상호 교류하고 확산될 수 있도록 환경을 조성했다. 인터넷, 소셜미디어, 국제여행 등을 통해 세계화는 한국의 혁신성장에도 긍정적인 영향을 끼쳤다. 경제 활동, 기술 혁신, 창조적인 산업 등의 분야에서 세계화는 새로운 기술과 접근법을 촉진하며, 이를 통해 기존의 경제 모델을 변화시키고 새로운 중상층 모델로 K-문화수출에 기여하였다. 그러나 문화 산업에서의 세계화는 지역적인 특성과 개성을 잃어버리는 결과를 초래해서 성장이 감소할 수 있으며, 이는 중상층의 문화적인 단일화와 소외(단절)를 가져와 도태될 수 있다. 미국 중상층소득에 대한 K-수출의 실증분석결과, 반세계화에도 문화적 확산과 혁신을 개발해야 한다. 이러한 산업변화로 한류의 소프트파워가치는 주요 수출국의 중상층에 대한 사용가치를 만들 수 있음을 방증한 연구이다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.161-167
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• 2010

천연자원이 부족한 우리나라의 디지털 전자산업은 국가경쟁력을 높일 수 있는 중요한 분야임에 틀림이 없다. 하지만 출산율 감소, 인구의 노령화, 신흥 개발국의 성장, 이공계 기피현상 등은 끊임없는 기술개발의 커다란 걸림돌이 되고 있는 실정이다. 이를 극복하기 위하여 어린이들에게 흥미를 유발시키고 창의력 있는 기초과학기술교육의 기회를 제공하는 일은 우수한 인력을 배출할 수 있는 매우 중요한 일이라 할 수 있다. 본 연구에서는 KEA(한국전자정보통신산업진흥회)에서 개발한 DIKI-3000(차세대 디지털리더 육성 프로그램 : Digital Future Reader Program)을 초등학교 교육현장에 적용해 보고 특기적성 종합검사의 결과를 비교 분석하여 향상되어진 특기적성의 요소들을 파악하고, 보완해야 할 점들을 모색해 보고자 한다.