• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1271-1274
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• 2021

RF fingerprinting based on deep learning (DL) has gained interests as a means to improve the security of near field communication (NFC) by allowing identification of NFC tags based on unique physical characteristics. To achieve high accuracy in the identification of NFC tags, it is crucial to utilize a large number of training data, however it is hard to collect such dataset in practice. In this study, we have provided new methodology to generate RF waveform from NFC tags, i.e., data augmentation, based on a conditional generative adversarial network (CGAN). By using the RF waveform of NFC tags which is collected from the testbed with software defined radio (SDR), we have confirmed that the realistic RF waveform can be generated through our proposed scheme.

• 교육녹색환경연구
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• 제23권1호
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• pp.1-11
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• 2024

우리나라는 인구감소와 시민들의 문화 및 복지에 대한 수요 증가로 학교시설의 복합화 사업을 통해 공공시설에 대한 기대와 수요를 충족 하려고 한다. 이에 본 연구에서는 모범사례인 화성시 '이음터'를 기반으로 학교시설 복합화의 개념을 정리하고, 교육프로그램 및 공간 특성을 분석하여 효율적인 교육프로그램을 수행할 수 있는 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 사례연구의 대상은 화성시의 7개의 이음터를 선정하여, 현장답사 및 시설운영자를 대상으로 현장 관찰과 인터뷰를 진행하였다. 사례분석의 결과로 교육프로그램 유형은 학습 나눔, 공동 소통, 평생 배움으로 도출하였다. 학습 나눔은 교육과 체육시설로 지역사회의 연대감과 교류를 증진 시키는 역할을 수행하며, 주민들의 높은 이용률과 활성화된 지역사회의 중심으로 자리 잡고 있음을 알 수 있었다. 공동 소통은 커뮤니티, 편의시설 유형으로 분류하였다. 커뮤니티시설로는 다목적홀과 소통홀, 편의시설로는 주차장과 카페 프로그램이 운영되고 있었다. 평생 배움은 다양한 문화시설의 프로그램을 제공하며, 화성시만의 차별화된 특화 프로그램으로 이음터 중 가장 활발히 운영되고 있음을 확인할 수 있었다. 향후 다원화된 사용자 계층에 따른 적합한 교육프로그램과 운영을 위한 학교와 복합화의 일체형 연계유형 연구도 필요하다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제22권2호
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• pp.229-252
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• 2008

The purpose of this research was to make fair assessment methods which took into account characteristics of mathematically underachievers. The researchers devised an descriptive tests and interviews and applied them to the mathematics underachievers who could not reveal their achievements in the traditional assessment and then analyzed their cognitive and affective characteristics in the alternative assessments. After selecting three students by the normal assessment made of simple subjective and multiple choice questions, the cognitive and affective characteristics found in the general assessment were reflected to the descriptive tests and interviews. The descriptive tests and interviews are comprised of descriptive narrations and informal interview questions. After the assessment, the teacher and students gave feedbacks one another. All the assessment activities were recorded by a camcorder to analyze cognitive and affective characteristics of the children. Throughout the research, the following conclusions were made. The mathematics underachievers showed the characteristics which didn't appeared in the normal assessment. They showed normal abilities of problem solving and communication In the cognitive area. Also they brought in positive result in most parts in the affective area. However, the student B displayed considerable ability of mathematical thinking that is over the average level of mathematical underachievers. This implies that we can definite the mathematical underachievers differently when we use the detailed and relief assessment method instead of the traditional assessment. On the other hand, one student tended to depend on the teacher and another student overheard what the others talk during the study. This defect should be complemented by the further studies about assessment method for the mathematical underachievers. Also appropriate assessment methods should be made for applying to the various mathematical underachievers. Many studies have been concentrated on the learning for mathematical underachievers but there is little concern about the assessment for the mathematical underachievers. However it is the fundamental way to reduce the number of mathematics underachievers that we construct consistent learning methods and assessments for the mathematical underachievers.

• Composites Research
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• 제32권5호
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• pp.216-221
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• 2019

Piecewise Integrated Composite (PIC) 보는 하중 유형에 따라 구간을 나누어, 각 구간마다 하중 유형에 강한 복합재료의 적층 순서를 배열한 보이다. 본 연구에서는 보의 거동을 고려하여 PIC 보의 구간을 머신 러닝을 통해 나누어 기존에 제시되었던 PIC 보에 비해 우수한 굽힘 특성을 갖게 하는 것이 목적이다. FE 모델의 240개 요소가 참조점으로 선택되었다. 선행 유한요소해석은 머신 러닝의 학습데이터 생성을 위하여 규칙적으로 분포된 참조점에서 3축 특성 값(Triaxiality)으로 나타냈다. 3축 특성 값은 인장, 압축 그리고 전단의 하중유형을 나타낸다. 머신 러닝 모델은 하이퍼파라미터(Hyperparameter)와 학습데이터로 구성되었으며, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 적절한 하중 충실도를 도출하였지만, 거동이 큰 보의 옆면에서는 적절하지 않은 하중 충실도가 도출되었다. 이를 해결하기 위하여 고르게 배치한 참조점을 보의 거동에 따라 배치하여 학습 데이터를 얻었고, 머신 러닝 모델이 생성되었다. 앞서 생성된 머신 러닝 모델을 통하여 보가 매핑 되었고, PIC 보에 대하여 유한요소 해석을 진행한 결과, 기존에 제시되었던 PIC 보에 비해 최대하중과 흡수 에너지가 커지는 특성이 나타났다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권1호
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• pp.105-120
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• 2019

세계보건기구(WHO)를 비롯해 세계 각국의 정부기관은 항생제 오남용에 따른 항생제 내성균 감염에 대해 심각하게 경고하며 이를 예방하기 위한 관리와 감시를 강화하고 있다. 하지만 감염을 확인하기 위한 감염균 배양에 수일의 시간이 소요되면서 격리와 접촉주의를 통한 감염확산 방지 효과가 떨어져 선제적 조치를 위한 신속하고 정확한 예측 및 추정방법이 요구되고 있다. 본 연구는 Electronic Health Records에 포함된 질병 진단내역과 항생제 처방내역을 neural embedding model과 matrix factorization을 통해 embedding 하였고, 이를 활용한 딥러닝 기반분류 예측 모형을 제안하였다. 항생제 내성균 감염의 주요 원인인 질병과 항생제 정보를 embedding하여 환자의 기본정보와 병원이용 정보에 추가했을 때 딥러닝 예측 모형의 f1-score는 0.525에서 0.617로 상승하였고, 딥러닝 모형은 Super Learner와 같은 기존 기계학습 모형보다 더 나은 성능을 보여주었다. 항생제 내성균 감염환자의 특성을 분석한 결과, 감염환자는 동일한 질병을 진단받은 비감염환자에 비교해 J01 계열 항생제 사용이 많았고 WHO 권고기준(DDD)을 크게 벗어나는 오남용 청구사례가 6.3배 이상 높게 나타났으며 항생제 오남용과 항생제 내성균 감염간의 높은 연관성이 발견되었다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제18권2호
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• pp.172-181
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• 2018

Purpose: This study aimed to evaluate the surgical outcomes and investigate the feasibility of reduced-port laparoscopic gastrectomy using learning curve analysis in a small-volume center. Materials and Methods: We reviewed 269 patients who underwent laparoscopic distal gastrectomy (LDG) for gastric carcinoma between 2012 and 2017. Among them, 159 patients underwent reduced-port laparoscopic gastrectomy. The cumulative sum technique was used for quantitative assessment of the learning curve. Results: There were no statistically significant differences in the baseline characteristics of patients who underwent conventional and reduced-port LDG, and the operative time did not significantly differ between the groups. However, the amount of intraoperative bleeding was significantly lower in the reduced-port laparoscopic gastrectomy group (56.3 vs. 48.2 mL; P<0.001). There were no significant differences between the groups in terms of the first flatus time or length of hospital stay. Neither the incidence nor the severity of the complications significantly differed between the groups. The slope of the cumulative sum curve indicates the trend of learning performance. After 33 operations, the slope gently stabilized, which was regarded as the breakpoint of the learning curve. Conclusions: The surgical outcomes of reduced-port laparoscopic gastrectomy were comparable to those of conventional laparoscopic gastrectomy, suggesting that transition from conventional to reduced-port laparoscopic gastrectomy is feasible and safe, with a relatively short learning curve, in a small-volume center.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제35권4호
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• pp.359-376
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• 2021

본 연구는 수학 학습에서 긍정적이거나 부정적으로 발현되는 학습자의 감정이나 학습자가 보유한 수학에 대한 신념, 태도가 수학 학습 결과에 영향을 미친다는 연구에 기반하여 학습자 감정이나 정의적 요소들을 학습자 자신의 학습 목표나 목적에 맞게 조절할 수 있는 요소를 강구하고자 하였다. 이를 위하여 메타 정의에 관련된 연구들을 연결망 분석을 통하여 종합적으로 분석함으로써 메타 정의의 정의적 요소를 추출하고 이에 대한 개념을 분류, 그 의미를 탐색하였다. 그 결과 메타 정의의 정의적 요소로서 감정, 태도, 신념, 메타 정의의 개념 요소는 알아차리기(자각), 평가, 조절, 활용, 모니터링으로 도출할 수 있으며, 각 개념 요소에 대한 의미를 정의하였다. 본 연구 결과는 수학교육 분야에서 의미 있게 다뤄지는 정의적 영역과 관련하여 정의적 요소의 규명이나 특성에 대한 고찰을 넘어, 수학 학습에서 감정적 영역을 조절하고 이를 활용하기 위한 방안으로의 메타 정의의 개념 요소와 의미를 탐색하였다는데 그 의의가 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.77-91
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• 2022

Various monitoring systems have been implemented in civil infrastructure to ensure structural safety and integrity. In long-term monitoring, these systems generate a large amount of data, where anomalies are not unusual and can pose unique challenges for structural health monitoring applications, such as system identification and damage detection. Therefore, developing efficient techniques is quite essential to recognize the anomalies in monitoring data. In this study, several machine learning techniques are explored and implemented to detect and classify various types of data anomalies. A field dataset, which consists of one month long acceleration data obtained from a long-span cable-stayed bridge in China, is employed to examine the machine learning techniques for automated data anomaly detection. These techniques include the statistic-based pattern recognition network, spectrogram-based convolutional neural network, image-based time history convolutional neural network, image-based time-frequency hybrid convolution neural network (GoogLeNet), and proposed ensemble neural network model. The ensemble model deliberately combines different machine learning models to enhance anomaly classification performance. The results show that all these techniques can successfully detect and classify six types of data anomalies (i.e., missing, minor, outlier, square, trend, drift). Moreover, both image-based time history convolutional neural network and GoogLeNet are further investigated for the capability of autonomous online anomaly classification and found to effectively classify anomalies with decent performance. As seen in comparison with accuracy, the proposed ensemble neural network model outperforms the other three machine learning techniques. This study also evaluates the proposed ensemble neural network model to a blind test dataset. As found in the results, this ensemble model is effective for data anomaly detection and applicable for the signal characteristics changing over time.

• 디지털융복합연구
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• 제14권10호
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• pp.17-23
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• 2016

중국의 고대 문자인 "갑골문" 상형문자를 디지털과 결합시켜 대중화 시키는 것도 매우 의미 있는 일이라 사료된다. 표의문자 (表意文字) 인 중국 문자는 표음 문자 (表音文字) 인 한글과는 다르게, 보여 지는 시각효과가 크고 또 그 이미지화된 자료를 가지고 의미를 상고해 내는 작업을 함에 있어서 디지털의 기술을 빌려 쓴다면, 앞으로 중문학계는 물론이고 더 나아가 인문학계와 융합하는 문제는 시간문제라는 생각이 든다. 고대(상형) 문자를 컴퓨터과학, 즉 디지털과 결합시킨다는 것은 e-learing 의 기술적인 도입과 결합과도 상관이 있을 것 같은데, 앞으로 디지털 시대를 맞아하여 인문학과 자연과학과의 결합이 절실해 지리라 본다. 이를 위하여 e-learning 과 디지털 교육이 시급하며, 상형문자(표의문자)의 데이터베이스 구축 및 자료화 작업은 교육에 있어서도 매우 유용할 것이라 사료된다.

• 안보군사학연구
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• 통권3호
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• pp.197-242
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• 2005

Active catalog is a kind of digital content that enables consumers to test the functions and features of products from their PCs as if they were using it in real life, by simulating the actions and responses of the product. This new type of interactive digital content can be used extensively to make sales personnel training manuals, sales tools, user manuals and user trouble shooting documents. With active catalogs, companies will be able to compare different designs, show actions according to different functions, and evaluate user reaction to new products without having to produce a single physical prototype or mock-up. At the same time, consumers will be able to understand and 'operate' the product and make well-informed purchase decisions. In this paper, we present a visual event-driven modeling tool, PlayMo, for creating active catalogs, analyze the advantages of using PlayMo, describe the event-driven method used by PlayMo and also introduce two enhanced characteristics of the Event Flow Chart with which the events in PlayMo are structured. Interactive digital content by using the PlayMo3D makes easy, simple and effective design for e-learning, e-catalogue, e-marketing/sales, e-prototyping, customer support, etc. Through its application-ready 3D function visualization solution, engineers and designers can rapidly turn a CAD design model into a 3D interactive virtual product, and the effective function prototyping job can be also completed within a minute.