본 연구는 초고령노인의 인지기능을 생애과정이라는 연속선상에서 이해하고자 70대 이후 10년간의 인지기능의 변화를 살펴보고, 인지기능 변화에서 집단 내 차이에 주목하여 서로 다른 궤적의 유형을 살펴보고자 하였다. 또한 배우자 상실과 성별이 인지기능 변화궤적의 다양성과 어떠한 관련이 있는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 2006년(1차)부터 2016년(6차)까지 총 6차년도 '고령화연구패널'의 응답자 800명을 대상으로 잠재유형성장분석과 다항로지스틱 분석을 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 잠재유형성장분석 결과, 분석대상자들의 인지기능 변화궤적은 세 가지의 유형, 인지기능의 초기값이 높고 이를 유지하는 [고기능 유지형], 초기값이 낮으며 이후 지속적인 감소를 보이는 [저기능 감소형], 그리고 중간수준의 초기값을 유지하는 [중기능형]으로 구분되었다. 다항로지스틱 분석을 통해 유형과 결혼상태 및 성별과의 관련성을 살펴본 결과, 성별과 결혼상태를 함께 고려하는 경우 여성이 남성에 비해 [고기능 유지형]에 비해 [저기능 감소형]이나 [중기능형]에 속할 가능성이 유의하게 높았다. 성별을 고려하지 않는 경우에는 결혼상태와 인지기능 변화유형과의 관련성이 유의하게 나타나, 유배우상태가 유지된 사람들에 비해 조사기간 중 사별을 경험한 사람들은 [고기능 유지형]에 비해 [저기능 감소형]에 속할 확률이 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 고령자들의 인지기능 변화가 하나의 궤적을 따르기보다는 다양한 궤적 유형이 존재한다는 점을 보여준다. 또한 이러한 인지기능의 다양성을 이해하는데 있어 성별과 결혼상태, 특히 결혼상태를 배우자 존재 여부의 고정된 상태가 아닌 배우자 상실과 같이 결혼상태에서의 변화 경험을 함께 고려하는 것이 필요하다는 점을 시사한다.
연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
본 연구의 목적은 홍콩의 대학 부설 평생교육기관에서 한국어 수업을 듣는 학습자들을 가르친 경험이 있는 한국어 강사들을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 실시하여 그들을 가르치면서 알게 된 홍콩 학습자의 특성을 파악하는 것이다. 이를 통해 홍콩의 한국어 학습자들에게 적합한 교수 방안을 모색하고자 한다. 이를 위해 최소 5년 이상 한국어를 가르친 경험이 있는 강사 10명을 대상으로 인터뷰를 하였다. 연령별 홍콩 한국어 학습자의 특성으로는 20대가 가장 많았지만, 50대 이상도 상당한 비율을 차지하는 등 연령층이 다양했다는 점이다. 한국어 학습의 동기 부여에 한류, 홍콩 정부의 평생 교육 보조금 지원의 영향이 컸다. 홍콩 학습자들의 특성은 적극적인 학습 욕구와 노력, 지속적인 학습 의도, 말하기에서 소극적인 참여와 절제, 개인 정보 공개에 민감함 등이었다. 이러한 결과를 바탕으로 한국어를 효과적으로 가르치기 위해서는 한 반에서 다양한 연령층을 고려한 교수 학습 방법이 필요하다는 점과 홍콩 한국어 학습자들의 특성이 반영된 말하기 교수 방법이 마련되어야 한다는 점을 제언하였다. 본 연구의 의의는, 홍콩에서 그동안 파악되지 않았던 현지의 홍콩 한국어 일반 학습자들의 특성 분석을 통해, 학습 동기, 학습 태도, 한국어 학습을 할 때 어려워하는 점을 확인한 현장 연구라는 것이다.
Objectives: In this study, the scale of exceeding the extreme heat exposure standard at the construction site was estimated using the nationally approved statistical data and wet bulb globe temperature modeling method. By comparing and analyzing the modeling results with the existing work environment monitoring results, the risk of heat exposure at outdoor construction sites was considered. Methods: Using the coordinates of second level administrative districts and meteorological observatories as the key, the automated synoptic observing system data and building permit data for 2021 were matched. The wet-bulb temperature was obtained using Stull's formula, and the globe temperature was obtained using the TgKMA2006 model. WBGT was calculated using these. Excess rates were obtained compared to exposure limits for heavy work-continuous work and moderate work-25% rest. It was compared with the results of the work environment monitoring in 2020. Results: As a result, 1,827,536 cases were estimated for 11,052 workplaces in one year. This is much higher than the 5,116 cases of 3818 workplaces of the existing work environment monitoring results. It is confirmed that the exposure limit was exceeded in 10.6~24.0% of the entire period and 70.2~84.1% of the peak period of the heat wave. It is very high compared to 0.9% of the existing work environment monitoring result. Conclusions: It is necessary to improve the system of monitoring and statistics related to extreme heat. Additional considerations are needed regarding WBGT estimation methods, meteorological data, and evaluation time. Various follow-up risk assessment studies for other industries and time series need to be continued.
본 연구는 청소년의 게임이용시간과 자기통제의 시간에 따른 변화와 적응적 게임활용이 지니는 종단적 매개효과를 검증하기 위하여 잠재성장모형을 활용하였다. 적응적 게임활용의 종단매개효과 검증을 위하여 한국콘텐츠진흥원에서 주최한 2019 게임이용자패널연구 학술대회 참여를 통해 제공받은 청소년 863명의 게임이용자패널조사 4개년 응답자료를 활용하였다. 본 연구모형을 분석하기 위하여 SPSS 21.0과 Mplus 6.12를 활용하여, 각 변인의 시점별 정규성을 확인 후 상관분석, 종단적 매개분석을 순차적으로 실시하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 잠재성장모형을 분석한 결과, 게임이용시간과 적응적 게임활용, 자기통제는 모두 시간에 따라 선형적으로 성장하였다. 둘째, 측정된 변인들의 초기치와 변화율 간 관계를 분석한 결과 게임이용시간이 자기통제에 미치는 직접적인 영향은 유의하지 않았으나 적응적 게임활용을 통해 자기통제에 정적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지속적인 적응적 게임활용은 자기통제수준을 높이는 것으로 확인되었다. 셋째, Sobel 검증 결과, 적응적 게임활용의 초기치와 변화율 모두 완전 매개효과를 갖는 것으로 나타나 종단매개효과가 유의함을 확인하였다. 본 연구는 청소년의 자기통제 수준이 게임이용시간과 적응적 게임활용의 변화양상에 따라 변화를 보이는 종단적 과정을 통해 적응적 게임활용의 중요성을 확인하였다.
선박 및 교량 구조물은 일종의 길이가 긴 박스형 구조로서 수직 굽힘 모멘트에 대한 저항력이 설계의 주요 인자이다. 특히 선박 거더는 반복적으로 불규칙적인 파랑하중에 장시간 노출되어 있기 때문에 구조부재의 연속 붕괴 거동을 정확하게 예측하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 순수 휨모멘트를 받는 박스거더의 하중 변화에 따른 좌굴을 포함한 소성 붕괴 거동을 수치해석적 방법을 이용하여 분석하였다. 분석대상은 Gordo 실험에서 사용한 세 가지 박스거더로 선정하였다. 구조강도 실험 결과와 비선형 유한요소해석에 의한 결과를 비교하여 차이가 발생하는 원인에 대해서 고찰하였다. 본 논문에서는 카본스틸 재료의 제작 시 필연적으로 사용하는 용접열에 의한 초기 처짐의 영향을 반영하기 위하여 전체와 국부적인 처짐 형상의 조합을 제안하였고, 이 결과는 실험 결과와 거동 및 최종강도 추정율이 7% 이내에서 잘 일치하고 있었다. 논문에서 검토한 절차 및 초기 처짐 구성에 대한 내용은 향후 유사 구조물의 최종강도를 분석하는데 좋은 지침으로 사용할 수 있다.
최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료 처리가 중요하게 된다. 자료처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.
전 세계적으로 한류 콘텐츠가 유행하며 국내뿐만 아니라 해외에서도 국내 저작물의 저작권 침해 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 대응하기 위한 국내 불법 저작물 유통 사이트를 탐지하는 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 최근 연구는 국내 불법 저작물 유통 사이트들이 광고 배너를 상당수 포함하고 있는 특징을 활용한 연구가 존재한다. 그러나 해외 불법 저작물 유통 사이트의 경우 광고 배너를 포함하지 않거나 국내 사이트에 비해 적은 양의 광고를 포함하고 있어 국내와 같은 탐지 기술의 적용이 제한적이다. 본 연구에서는 저작물 불법 공유 사이트가 게시물과 저작물의 이미지를 유사한 계층 구조로 포함하는 특징을 이용하여 링크 트리 및 텍스트 유사도 비교 기반의 탐지 기술을 제안한다. 대량의 링크로 작성된 대규모 트리의 정확한 유사도 비교를 위해 GNN(Graph Neural Network)를 활용한다. 본 연구의 실험에서 일반 사이트와 저작물 불법 유통 사이트를 분류에 95% 이상의 높은 정확도를 보였고 해당 알고리즘을 적용하여 불법 유통 사이트의 자동화된 탐지를 통해 신속한 저작권 침해 대응이 가능할 것으로 기대된다.
K-POP은 한류 열풍의 핵심적 역할을 하고 있으며 시간이 지날수록 인기가 높아지고 있다.K-POP에서 K-POP댄스는 대중의 관심과 지지도를 높이는데 중요한 역할을 하고 있으며, 빠르게 변화하는 시대에 따른 관객의 취향을 반영하고 있다. 더불어, 노래가사와 연상되는 포인트안무, 칼군무 등 다양하고 독창적인 안무형식을 지니고 있어 독자적으로도 위상을 드높일 충분한 가능성을 지닌다. 본 연구자는 K-POP댄스가 K-POP속에 포함되어 있는 요소가 아닌 독자성을 지니고 있음을 살펴보기 위해 K-POP댄스에 대한 관심사례를 다각적으로 살펴보고 K-POP댄스 존재의 의미를 다시 한번 규명해보고자 하였다.K-POP댄스는 다양한 사례로 대중매체를 통한 해외의 관심과 지지를 얻어 안무가의 인지도를 높이고 있다. 그리고 <커버댄스>를 통해 다양한인종과 연령의 통합을 만들어내었다. 또한 교육으로까지 확장되어 진행되고 있는 가운데 국가의 경제성장에도 지속적으로 도움을 주고 있다. 더불어, K-POP댄스와 함께 한국적 문화와 예절을 알리고 있다는 점에서 문화알리미 역할까지 수행하고 있다. 하지만 본 연구자는 향후 K-POP댄스의 지속적인 성장과 독자적 독립을 하기 위해서는 체계적인 교육자를 양성하기 위한 프로그램이 필요하며 그에 따른 K-POP댄스 교육자와 안무가의 노력이 필요함을 강조한다.
해안 환경에서 정확한 지형 조사는 필수적이나 지점식 조사 기법이 일반적이며, 이마저도 육상과 해저면을 독립적으로 계측한다. 본 연구에서는 단일 UAV만을 이용해 육상 및 해저 지형을 측량하는 방법을 소개한다. 세부적으로, UAV 영상을 활용해 지형 및 수심을 계측하는 두 알고리즘을 각각 적용한 뒤 결과물을 정합하여 수행된다. 해빈 지형의 취득은 공간 스캔 영상을 이용하는 Structure-from-Motion Multi-View Stereo 기술이 적용된다. 해저 지형 측량을 위해서는 고정비행으로 취득된 시계열 파랑 영상을 이용하는 분산관계식 기반 수심 역산 기법이 적용된다. 두 요소기술로 산정한 수치 표고모형을 좌표에 따라 정합한 후, 쇄파대 및 포말대와 같이 두 요소기술 적용이 불가능한 부분을 내삽하여 최종적으로 연속된 근해역 지형을 취득할 수 있다. 본 UAV 기반 지형 측량 기법을 경상북도 포항시의 장사해수욕장에 적용한 결과 세부적인 지형적 특징을 재현해낼 수 있었다. 본 연구에서 제안되는 통합 모니터링 방법은 기존 방법들에 비해 시간, 비용, 안전 측면에서 이점이 있어 해안지역의 침퇴적 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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