• 디자인학연구
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• 제17권3호
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• pp.413-420
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• 2004

웹사이트의 특성에 따라 요구되는 감성을 파악하고 이를 디자인에 반영할 수 있는 새로운 디자인 방법론이 요구되고 있다. 기존의 사용성 위주의 웹 디자인 방법과는 차별화 되는 이와 같은 감성 연구를 통한 디자인 방법은 웹 디자이너들에게 또 다른 유용한 지침을 제공할 것이다. 하지만 이제까지 이에 관한 연구가 충분히 이루어지지 않아 특정 감성을 유발하는 웹 디자인을 위해 디자이너들은 자신의 직감과 경험에 의존할 수밖에 없었다. 이와 같이 특정 감성을 유발하는 디자인 방법론의 개발을 위해 본 연구에서는 감성공학에서 사용되는 감성 어휘를 이용한 감성공학 1류(Nagamachi, 2002, 박경수, 2000) 방법을 웹 디자인에 적용하여 특정 감성을 사용자에게 전달하는 방법을 알아보았다. 연구를 위해서 감성을 잘 전달할 수 있는 136개의 웹사이트를 전문 웹 디자이너들의 추천을 통해 우선적으로 선정하고 실험에 사용한 감성어휘(최재호, 2001)들을 잘 나타낼 수 있다고 판단되는 22개의 웹사이트를 최종적으로 선정하여 설문조사를 통해 감성 평가를 실시하였다. 표본 웹사이트들은 디자인 요소의 활용 정도, 균형, 전체 비중, 균일성 등을 고려하여 정량적으로 다시 평가하였다. 정량적 평가와 감성평가 결과 사이의 인과관계는 회귀분석을 통해 살펴보았고 그 결과를 바탕으로 특정 감성을 유발하는 웹 디자인 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 사용된 방법과 절차는 감성유발과 관련된 디자인방법론 개발을 위해 다른 연구에서도 적용될 수 있을 것이며 회귀분석을 통한 디자인 방법론은 실제로 웹 디자인에 활용될 수 있을 것이다.논하였다. 본 연구는 웹에서의 사용자 경험에 대한 관점을 정황적 요소로까지 확장하고 이를 체계적으로 매핑하는 실증적인 사례를 제시함으로써 웹에서의 혁신적이며 크로스 사이트, 크로스 장르적인 컨텐츠 플래닝의 가능성을 시사하는데 의의가 있다고 하겠다.y used to some of interactive storytelling through hyper text in CD-ROM and web sites. More complicated and different structured models were born through games that offered graphics, virtual spaces and interactivity. When drawn onto a structural graph, few attributes and similarities seem to occur. This paper will try to outline and discuss structural graphs of interactive storytelling methods and suggest some ways for better storytelling design.eal sales volume, but the case study could verified that this method is effective to the evaluation of marketability in case of completely new product got on the typical category and the product category could

• 해양환경안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.574-583
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• 2021

해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제15권6호
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• pp.616-622
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• 2012

지진으로 인한 철도 고가교의 심각한 손상이 발생할 경우 구조물의 복구에 필요한 직접적인 손실과 통행제한에 따른 막대한 사회 간접적 손실이 발생한다. 따라서 철도 고가교 구조물은 적절한 내진성능을 확보하여야 하나, 기존 철도 시설에 대한 내진성능평가 결과 다수의 구조물에 대한 내진보강이 필요한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 5개의 고가교 기둥 축소모형을 제작하고, 4개의 기둥에 대하여 기존 보강공법의 단점을 개선한 HT-A 복합플레이트로 기둥을 보강하였다. 축력과 반복횡하중을 동시에 가하는 기둥의 실험을 실시하여 강성, 연성 및 에너지 소산능력 등의 내진성능을 평가한 결과 HT-A 복합플레이트로 보강된 철도 고가교 기둥의 향상된 내진성능을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권6호
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• pp.44-55
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• 2009

최근 활발히 연구가 진행 중인 마이크로어레이로부터 얻어지는 유전자 발현 데이터를 이용한 질병 진단은, 데이터를 직접적으로 분석하기 힘들기 때문에 일반적으로 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이루어져왔다. 그러나 유전자 발현 데이터를 분석함에 있어서 유전자들 간의 상호작용을 고려하는 분석이 필요하다는 최근의 연구 결과들은 기존 기계 학습 알고리즘들을 이용한 분석에 한계가 있음을 의미한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 특징들 사이의 고차원 상관관계를 고려 가능한 하이퍼네트워크 모델을 이용하여 유전자 발현 데이터의 분류를 수행하고 기존의 기계 학습 알고리즘들과 분류 성능을 비교한다. 또한 기존 하이퍼네트워크 모델의 단점을 개선 한 모델을 제안하고, 이를 병렬 프로세서 상에서 구현하여 처리 성능을 비교한다. 실험 결과 제안 된 모델은 기존의 기계 학습 방법들과의 비교에서도 경쟁력 있는 분류 성능을 보여주었고, 기존 하이퍼네트워크 모델 보다 안정적이고 향상된 분류 성능을 보여주었다. 또한 이를 병렬 프로세서 상에서 구현 할 경우 처리 성능을 극대화 할 수 있음을 보였다.

• 한국시스템다이내믹스학회:학술대회논문집
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• 한국시스템다이내믹스학회 2003년도 춘계학술대회발표논문집
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• pp.29-55
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• 2003

최근의 통신서비스 시장은 경쟁의 도입과 기술의 발전이라는 두 축에 힘입어 양질의 서비스를 보다 저렴한 요금으로 소비자들에게 제공하고자 노력하여 왔다. 그러나 이러한 통신서비스의 질적 향상 노력에도 불구하고 여전히 통신서비스의 품질은 소비자들의 기대수준에는 미치지 못하고 있다는 지적이 있다 더욱이 문제가 되는 것은 소비자가 인지하고 있는 통신 서비스 품질의 기대수준은 시간의 흐름에 따라 동태적으로 변화하는 것이어서 한 시점에서의 통신 서비스 품질 수준의 측정으로는 정책적으로 큰 의미를 설명하기 어려운 실정이다. 이와 관련하여 많은 선행 연구들이 다양한 측면에서 시행되어져 왔지만 이제까지의 많은 선행 연구들은 대부분이 통신서비스의 특성을 제대로 고려하지 않고, 고객만족의 향상과 불일치를 가져오고 있는 성능품질만을 측정한다거나, 시간의 흐름에 따라 변화해 가는 소비자가 서비스에 대해 인지하고 있는 중요도나 기대수준을 고려하지 않고 있으며, 각 구성요소간의 동태적 인과고리에 대한 고려 없이 연구가 이루어져 전반적인 통신 서비스의 고객만족을 전체적인 시각에서 평가한 연구는 극히 드물다. 따라서 본 연구는 통신서비스의 고객만족을 피드백 관점, 동태적 관점, 사실적 관점의 시스템 다이내믹스 방법론을 적용하여 전반적인 동태적 고객만족 모형을 구현하고 이를 정책적으로 활용할 수 있는가에 대한 접근을 시도하였다. 고객만족은 결코 한순간에 머물러 있는 것이 아니며 체감품질 및 기대수준의 영향을 받아 지속적으로 변화해간다 따라서 어떻게 기대수준을 관리하고 고객의 기대에 부응하는 체감품질을 관리하는 것이 지속적인 고객만족을 획득할 수 있는 가를 시뮬레이션 모형을 통해 가시적으로 시스템의 행태를 구현함으로써 그 이해의 폭을 넓히고자 시도하였다.으로써 웹에서의 혁신적이며 크로스 사이트, 크로스 장르적인 컨텐츠 플래닝의 가능성을 시사하는데 의의가 있다고 하겠다.y used to some of interactive storytelling through hyper text in CD-ROM and web sites. More complicated and different structured models were born through games that offered graphics, virtual spaces and interactivity. When drawn onto a structural graph, few attributes and similarities seem to occur. This paper will try to outline and discuss structural graphs of interactive storytelling methods and suggest some ways for better storytelling design.eal sales volume, but the case study could verified that this method is effective to the evaluation of marketability in case of completely new product got on the typical category and the product category could be set up the population clearly.의 무게와 부피는 24주간 다소 감소하는 경향을 보였으나 통계적인 유의차는 없었다. 냉동저장 감자의 무게와 부피 변화는 48주간 전혀 없었다. 상온 냉장저장 감자의 조직의 강도(hardness)는 24주

• 대한한방내과학회지
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• 제30권2호
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• pp.338-354
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• 2009

Objective : Gamijihwang-tang(GJT) has been used as a therapeutic agent for hyperlipidemia in oriental medicine for several years. This study was performed to investigate the effects of GJT on hyperlipidemia in rats using diverse biological methods. Method : Hyperlipidemia was induced by a hyper-lipidemic diet fed for 4 weeks. Total cholesterol, LDL-cholesterol, HDL-cholesterol, triglyceride, and glucose were measured in the serum after an oral administration of GJT. Lipid peroxidase, SOD, catalase, ACAT, and HMG-CoA were measured in liver after oral administration of GJT. Result: 1. GJT showed safety against cytotoxicity and toxicity in liver. 2. GJT significantly decreased rat's body and liver weight. 3. GJT significantly decreased serum total cholesterol and LDL-cholesterol, but increased serum HDL-cholesterol. 4. GJT significantly decreased serum triglyceride and glucose. 5. GJT significantly decreased lipid peroxidation and increased SOD and catalase in liver. 6. GJT significantly decreased ACAT and HMG-CoA reductase of cholesterol manifestation in liver. Conclusions : These results suggest that GJT might be effective in treatment and prevention of hyperlipidemia.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_3호
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• pp.1233-1242
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• 2017

본 연구에서는 KOMPSAT 위성영상을 활용하여 산불에 의한 산림황폐화 발생 지역을 탐지하고자 하였다. 산림황폐화 분석을 위하여 다시기 위성영상에 무감독 변화탐지 기법을 적용하고자 하였다. 산불 전후에 대한 다시기 영상으로부터 생성한 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)에 ITPCA(ITerative Principal Component Analysis)를 적용하여 산림황폐화에 의하여 발생한 변화지역을 추출하였다. 또한, SRTM(Shuttle Radar Topographic Mission)자료를 이용한 후처리 기법을 통하여 오탐지를 최소화하고자 하였다. KOMPSAT-2, 3 영상을 이용한 실험결과, 해당 지역 내에 존재하는 산림황폐화 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국수정란이식학회지
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• 제28권2호
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• pp.113-119
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• 2013

The study focuses on the quality assessment of Black Bengal buck semen preserved at chilled condition. In this in vitro trial, collected semen from Black Bengal bucks was preserved at chilling temperature ($4{\sim}5^{\circ}C$) in tris-glucosecitrate yolk medium of 1:5 ratios for four days. Artificial Vagina (AV) method was utilized to collect semen from buck. General evaluation of semen includes the color, mass activity and density were measured by direct visual examination. However, computer-assisted sperm analysis (CASA) and phase contrast microscopy were used to figure out the motility (%), hyper-activated (HYP) motility (%) and number of abnormal spermatozoa (%) initially, and at every 24 h intervals. The result revealed that spermatozoa preserved at chilling temperature showed significantly (P<0.05) lower motility and HYP motility with the progression of preservation. The number of phenotypically abnormal spermatozoa significantly (P<0.05) increased following preservation. Although significant positive correlation (r=0.945; P<0.05) was existed between % motile and % HYP motile spermatozoa however, the % of morphologically abnormal spermatozoa was negatively correlated with % motile (r=-0.997; P<0.05) and % HYP motile spermatozoa (r=-0.946; P<0.01). Therefore, we concluded that the quality of chilled semen progressively losses its viability and doesn't remain useable after certain period of preservation with respect to its motility and morphology.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.272-286
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• 2018

VR영화는 일반영화에서의 스크린 화면과 관객과의 관계가 전혀 다르게 형성된다. 관객이 곧 카메라가 되고 카메라의 시점의 주체가 되기 때문에 1인칭 시점에 대한 고찰과 서사를 전달하는 프레임의 편집을 대체할 VR영화만의 프레임 이론이 필요하다. VR영화의 서사전달기능을 하는 프레임의 존재를 드러나지 않으면서 상징적 서사기능을 한다는 의미로써 '암묵적'프레임이라 명명하고 이와 관련된 이론적 배경으로 원씬 원컷으로 제작된 쇼쿠로프감독의 <러시아방주>와 외화면적 요소, 제4의 벽의 개념을 가져올 수 있다. VR영화 속 관객은 현존하지만 동시에 화면 안에서 부재하는 역설적인 딜레마를 가지고 서사에 몰입하게 되면서 하이퍼리얼리티를 겪는다. VR영화 공간에서 시선을 움직이는 시선의 블로킹, 실제와 가상사이의 현존을 묶어주는 원격현존의 속성을 지닌다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권1호
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• pp.57-64
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• 2017

In order to reduce damages to major railroad components, which have the potential to cause interruptions to railroad services and safety accidents and to generate unnecessary maintenance costs, the development of rolling stock maintenance technology is switching from preventive maintenance based on the inspection period to predictive maintenance technology, led by advanced countries. Furthermore, to enhance trust in accordance with the speedup of system and reduce maintenances cost simultaneously, the demand for fault diagnosis and prognostic health management technology is increasing. The objective of this paper is to propose a highly reliable learning model using various machine learning algorithms that can be applied to critical rolling stock components. This paper presents a model for railway rolling stock component fault diagnosis and conducts a mechanical failure diagnosis of motor components by applying the machine learning technique in order to ensure efficient maintenance support along with a data preprocessing plan for component fault diagnosis. This paper first defines a failure diagnosis model for rolling stock components. Function-based algorithms ANFIS and SMO were used as machine learning techniques for generating the failure diagnosis model. Two tree-based algorithms, RadomForest and CART, were also employed. In order to evaluate the performance of the algorithms to be used for diagnosing failures in motors as a critical railroad component, an experiment was carried out on 2 data sets with different classes (includes 6 classes and 3 class levels). According to the results of the experiment, the random forest algorithm, a tree-based machine learning technique, showed the best performance.