• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권6호
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• pp.2297-2310
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• 2022

A condensation heat transfer model is essential to accurately predict the performance of the passive containment cooling system (PCCS) during an accident in an advanced light water reactor. However, most of existing models tend to predict condensation heat transfer very well for a specific range of thermal-hydraulic conditions. In this study, a new correlation for condensation heat transfer coefficient (HTC) is presented using machine learning technique. To secure sufficient training data, a large number of pseudo data were produced by using ten existing condensation models. Then, a neural network model was developed, consisting of a fully connected layer and a convolutional neural network (CNN) algorithm, DenseNet. Based on the hold-out cross-validation, the neural network was trained and validated against the pseudo data. Thereafter, it was evaluated using the experimental data, which were not used for training. The machine learning model predicted better results than the existing models. It was also confirmed through a parametric study that the machine learning model presents continuous and physical HTCs for various thermal-hydraulic conditions. By reflecting the effects of individual variables obtained from the parametric analysis, a new correlation was proposed. It yielded better results for almost all experimental conditions than the ten existing models.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.213-220
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• 2024

본 논문에서는 WebAssembly(WASM)를 활용하여 디바이스와 엣지 클라우드 간의 Federated Learning을 수행하는 최적화 전략을 제안한다. 제안된 전략은 일부 학습을 디바이스에서 수행하고, 나머지 학습을 엣지 클라우드에서 수행하여 효율성을 극대화하는 것을 목표로 한다. 특히, GPU 메모리 세그먼트 간 데이터 이동과 연산 작업의 중첩을 최적화하여 전체 학습 시간을 줄이고 GPU 사용률을 향상시키는 방법을 수학적으로 설명하고 평가한다. 다양한 실험 시나리오를 통해 비동기 데이터 전송과 연산 중첩이 학습 시간을 단축하고 GPU 사용률을 향상시키며, 모델 정확도를 증가시킴을 확인하였다. 모든 최적화 기법을 적용한 시나리오에서 학습 시간이 47% 단축되었고, GPU 사용률은 91.2%로 향상 되었으며, 모델 정확도는 89.5%로 증가함을 확인하여 비동기 데이터 전송과 연산 중첩이 데이터 전송을 기다리는 GPU 유휴 시간을 줄이고, 병목 현상을 완화할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 향후 Federated Learning 시스템의 성능 최적화에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1-9
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• 2018

본 논문은 얼굴의 표정 변화를 통해 감정을 분석하는 방법으로 조현병의 초기 증상을 스스로 인지할 수 있는 감정 트레이닝 프레임워크를 제안한다. 먼저, Microsoft의 Emotion API를 이용하여 캡처된 얼굴 표정의 사진으로부터 감정값을 얻고, 피크 분석 기반 표준편차로 시간에 따라 변화하는 얼굴 표정의 미묘한 차이를 인식해 감정 상태를 각각 분류한다. 그리하여 Ekman이 제안한 여섯 가지 기본 감정 상태에 반하는 감정들의 정서 및 표현능력이 결핍된 부분에 대해 분석하고, 그 값을 이미지 색상 변환 프레임워크에 통합시켜 사용자 스스로 감정의 변화를 쉽게 인지하고 트레이닝 할 수 있도록 하는 것이 최종목적이다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권4호
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• pp.361-370
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• 2023

Swarm has recently become a critical component of offensive and defensive systems. Multi-agent reinforcement learning(MARL) empowers swarm systems to handle a wide range of scenarios. However, the main challenge lies in MARL's scalability issue - as the number of agents increases, the performance of the learning decreases. In this study, transfer learning is applied to advanced MARL algorithm to resolve the scalability issue. Validation results show that the training efficiency has significantly improved, reducing computational time by 31 %.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2007년도 추계학술논문발표회 논문집
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• pp.283-288
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• 2007

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.195-218
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• 2017

The paper tests the above socio-cognitive model with four empirical case studies of leading Korean science and technology research and technology transfer organizations. The case studies demonstrate clear differences in individuals' frames about the technology transfer process and arising conflicts. As a result, technology transfer process is not fully controllable and is highly contextual. We argue, whereas public policy in countries approaching technology frontier provides essential support for defining and exploiting best practices (routines/pathways) for technology transfer at organizational level, they have not matured enough to support the timely identification and resolution of conflicts between individual actors, hence the inefficiencies. Therefore, among others, public policy for technology transfer could consider allowing an inclusive approach to recognition of best practices for technology transfer and innovation processes, increased social interactions between technology transfer actors, and their training on resolution of individual level cognitive conflicts.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제31권12호
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• pp.3815-3817
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• 2010

• 한국잠사곤충학회지
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• 제40권1호
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• pp.33-37
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• 1998

Two types of sperm, apyrene and eupyrene, are identified in A. mylitta. The sperm in the adult moth are motionless in seminal vesicles. At the time of ejaculation they received a secretion from male ejaculatory duct that renders them motile. The dissociation of eupyrene bundles, eupyrene sperm motility and the sequence of events of sperm migration in both sexes are described in the present paper.

• 인지과학
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• 제16권1호
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• pp.53-67
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• 2005

본 연구는 전문성에 따른 범주화 양상의 차이를 확인하고, 범주화 훈련이 전문성에 따라 인지 문제 해결에 어떠한 영향을 주는지 살펴보았다. 실험 떼서는 수학 연립방정식 문제를 사용하여 전문성 수준에 따른 집단별 문제 범주화 양상의 차이를 확인하였다. 전문가는 주로 문제 해결방법과 관련된 문제의 구조적 특징을 범주화의 기준으로 사용하였지만, 초보자는 문제의 표면적 정보를 기준으로 하여 범주화하였다. 그러나 문제의 구조를 명시적으로 표현한 조건 범주화 상황에서 초보자의 범주화 양상이 전문가와 같은 형태로 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 초보자와 전문가의 범주화 양상이 다른 것은 초보자들이 문제의 깊은 구조를 파악하는데 어려움이 있기 때문인 것으로 보인다. 실험 2에서는 문제의 구조가 명시적으로 표현된 조건 범주화 훈련이 문제해결 능력의 향상을 가져올 수 있는지 알아보기 위하여 문제 해결 훈련을 한 집단과의 비교를 통해 전이 검사수행을 살펴보았다. 실험 결과, 전문가 집단은 문제해결 훈련이 효과적이었던데 반해, 초보자 집단은 문제 분류훈련이 더 효과적인 것으로 나타났다. 이는 초보자의 경우 문제의 깊은 구조를 파악하기 어렵기 때문에 이를 명시적으로 보여주어 훈련시킴으로써 문제 해결에 도움을 주기 때문인 것으로 보인다. 따라서 전문성의 수준에 따라 서로 다른 형태의 교육방법이 사용되어야 할 것이다.

• 수산해양교육연구
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• 제27권6호
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• pp.1569-1592
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• 2015

The purpose of this study was to examine educational performance of key competencies in the situation by introducing NCS of junior college. And also, this study aimed at investigating the effects of individual characteristics on the relationship between characteristics of key competencies based on NCS and educational transfer. Data was collected from samples of 389 freshman and sophomore students who took the classes about communication skills and problem solving skills of key competencies. All of the students major in secretarial science. Based on the collected data, this study analyzed structural equating model, using AMOS Graphics. The result of analysis showed that there was a significant positive effect of educational training characteristics on educational transfer in some research models planned in this study. The findings in analysis of mediating effect showed that there was a full mediation effect of determinacy of career attitude maturity, and there was a partial mediation effect of readiness of career attitude maturity. Based on the result, this study proposed theoretical and practical ways considering individual characteristics for establishment and development of NCS.