• 한국해양학회지
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• 제22권2호
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• pp.57-62
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• 1987

한국 남동해안 5개 연안 관측점(주문진, 죽변, 장기갑, 울기, 부산)의 28년간 (1957∼1984) 월별 수온 자료를 근거로 하여, 매달의 이상수온(water temperature anomalies)이 1개월 전의 이상수온에 의존하는 성질, 즉 마르코프(Markov) 연쇄 성질에 대하여 구명하였다. 각 관측점 이상수온 변동의 표준편차를 기준으로 하여, 월별 이상수온을 저온, 정상 및 고온의 상태로 구분한 후, 연속된 두 달간의 이상수 온 상태의 천이 횟수 및 확률을 계산하였다. 정상상태의 이상수온이 그 다음 달에 도 정상상태로 유지될 확률은 0.8정도이다. 저온 또는 고온 상태의 이상수온이 다음 달에도 같은 상태에 남아 있을 확률과 정상상태로 될 확률은 거의 같다. 이상수온 이 고온(저온) 상태에 있다가 다음 달에 저온(고온)상태로 바뀔 확률은 거의 0에 가 깝다. 이와 같은 이상수온 변동의 마르코프 연쇄에 대한 통계적 테스트 결과에 의 하면, 이상수온 변동은 시간적으로 정상적(stationary)이며, 공간적으로 균질적(homo geneous)이다. 이상수온 변동에 대한 다단계(multi-steps)마르코프 연쇄분석에 의하 면, 연안역 이상수온이 마르코프 연쇄성을 보유하는 '기억'은 약 3개월 정도 유지된 다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.580-586
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• 2021

현재 사출성형분야의 Computer Aided Testing(CAT) 방법론으로 CAE(Computer Aided Engineering)를 이용한 수치 해석 기법이 주를 이루고 있다. 그러나 최근 시뮬레이션에 추가로 인공지능 기법을 응용하는 방법론이 연구되고 있다. 우리는 지난 연구에서 다양한 Machine Learning 기법을 활용하여 사출 성형 공정에 따른 변형 결과를 비교하였으며, 최종적으로 MLP(Multi-Layer Perceptron) 예측모델을 생성하였고, HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm)를 이용하여 최적화 결과를 얻어냈다. 그러나 MLP는 예측 성능이 우수한 반면 블랙박스와 같이 결정 과정에 대한 설명이 부족하다. 본 연구에서는 Radiator Tank 부품에 대하여 사출 성형 해석 소프트웨어인 Autodesk Moldflow 2018을 이용하여 수치 해석 기법으로 데이터를 생성하고, Machine Learning 소프트웨어인 RapidMiner Studio version 9.5를 활용하여 여러 Machine Learning Algorithms 모델을 생성하여 평균 제곱근 오차를 비교하였다. Decision-tree는 Root Mean Square Error(RMSE) 값이 다른 Machine Learning 기법에 비해 양호한 예측 성능을 갖추고 있었다. Decision-tree의 크기를 결정하는 Maximal Depth에 따라 분류 기준을 높일 수 있지만 복잡성도 함께 증가시켰다. Decision-tree를 이용하여 구속 조건을 만족하는 중간 값을 선정하여 시뮬레이션을 진행한 결과 기존의 시뮬레이션만 진행한 것보다 7.7%의 개선 효과가 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1523-1535
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• 2020

원격탐사를 이용한 작황정보 생산은 작물의 생물계절을 이용하여 작물 분류, 생육 모니터링, 생산량 추정 분석이 선행되어야 한다. 생물계절에 추정을 위한 시계열 영상 자료가 필요하지만 KOMPSAT(Korea Multi-Purpose Satellite)만으로 획득하는 것은 물리적 제한이 있으므로 타 지구관측위성과의 융합 활용이 필요하다. 위성자료의 융합 활용을 위해서는 각 위성이 가지는 고유의 방사학적 센서 특성 차이를 극복해야 한다. 본 연구는 위성자료의 융·복합 활용을 위한 첫 단계로서 KOMPSAT-3와 Landsat-8 위성의 교차검보정을 수행하였다. Libya-4 PICS(Pseudo Invariant Calibration Sites)에서 2년간 수집된 위성자료에 대해 초분광위성을 이용하여 산정된 SBAF(Spectral Band Adjustment Factor)를 적용하여 대기상단 반사도를 비교하였다. 교차검보정 결과 KOMPSAT-3와 Landsat-8 위성은 Blue, Green, Red 밴드에서 약 4%, NIR밴드에서 6%의 반사율 차이를 보였다. 온보드 켈리브레이터가 없는 KOMPSAT-3는 Ladnsat-8에 비해 Radiometric Stability가 낮은 것으로 나타났다. 향후 교차검보정의 정확도를 높이기 위해 BRDF(Bidirectional reflectance distribution function) 보정 및 지형보정을 통하여 정규화 된 반사율 자료를 생산하기 위한 노력이 필요하다.

• 한국심리학회지 : 코칭
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• 제7권1호
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• pp.33-57
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• 2023

본 연구는 일의 의미, 일-삶 균형, 삶의 만족과 우울 간의 구조적 관계를 검증하고자 서울 및 경기도 소재 사무직에 종사하는 직장인을 대상으로 이메일을 통해 설문조사를 시행하였다. 연구참여자는 남자 직장인 329명과 여자 직장인 176명, 총 505명(평균 연령 38.1세, 표준편차 8.3세)이었으며, 측정도구로는 한국판 일의 의미 척도, 일-삶 균형척도, 한국판 삶의 만족 척도, 그리고 단축형 CES-D를 사용하였다. 주요 변인 간 구조적 관계에 대한 가설적 연구모형을 설정한 후, 수집된 자료를 사용하여 측정모형과 구조모형을 검증하였으며, 성별 및 연령대별 집단 구분에 따른 비교를 통해 모형의 적용 가능성을 검토하였다. 분석 결과, 일의 의미가 직장인의 삶의 만족 및 우울에 미치는 영향에 있어서 일-삶 균형이 부분적으로 매개효과가 있는 것으로 밝혀졌다. 모형의 측정동일성이 확보된 연령대별 다집단 구조모형분석을 실시한 결과, 일의 의미가 삶의 만족에 미치는 영향에서 일-삶 균형의 매개효과는 연령대에 따라 차이가 없었지만, 일의 의미가 우울에 미치는 영향에서 일-삶 균형의 매개효과는 연령대에 따라 차이가 있었다. 이 같은 결과는 개인 및 집단 코칭 및 상담 실제에서 대상에 따라 강조점이 달라질 필요가 있음을 시사한다.

• 한국음향학회지
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• 제26권6호
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• pp.250-258
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• 2007

현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권9호
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• pp.395-403
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• 2024

최근 자동차 산업의 기술 발전과 함께 네트워크 연결성이 증대되고 있다. CAN(Controller Area Network) 버스 기술은 차량 내 다양한 전자기기와 시스템 간의 신속하고 효율적인 데이터 통신을 가능하게 하여, 핵심 시스템부터 다양한 기능을 통합 관리할 수 있는 플랫폼을 제공한다. 그러나 이러한 연결성 증가는 외부 공격자가 자동차 네트워크에 접근하여 차량 제어를 장악하거나, 개인 정보를 탈취하는 등 네트워크 보안 우려를 초래할 수 있다. 본 논문은 CAN에서 발생하는 비정상 메시지를 분석하여, 메시지 발생 주기성 또는 빈도와 데이터 변화량이 비정상 메시지의 탐지에 중요한 요소임을 확인하였다. DBC 디코딩을 통해 CAN 메시지의 구체적인 의미를 해석하였다. 이를 바탕으로 메시지 발생의 주기성과 추이 분석을 위해 GRU 모델을 활용하여 일정 주기 이내에 발생한 메시지에 대해 예측 메시지와 발생한 메시지의 차이(잔차)를 비정상 측도로 이용한 비정상 분류 모델을 제안하고 비정상 메시지의 공격 기법에 대한 다중 분류에는 메시지와 발생 주기, 잔차를 이용한 랜덤 포레스트 모델을 도입하여 다중 분류기로 활용하여 성능 향상을 이루었다. 이 모델은 비정상 메시지 탐지에서 99% 이상의 높은 정확도를 달성하며 기존의 다른 모델보다 우수한 성능을 보여주었다.

• 대한한방내과학회지
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• 제33권4호
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• pp.347-366
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• 2012

The aim of this new statement is to provide comprehensive and timely evidence-based recommendations on stroke management for clinical practitioners. Many countries are already well engaged in developing and releasing their own clinical practice guidelines, whereas Korean Medicine (KM) is still beginning. It will take time and effort to develop evidence-based guidelines and recommendations of KM or other traditional medicine because they are weak in the area of scientific evidence. The clinical practice guideline of Korean medicine for stroke was formulated through extensive review of published literature and consensus meeting of Korean medicine specialists. This project was supported by a grant of the Oriental Medicine R&D Project, the Ministry of Health and Welfare. Referring to guidelines developed in other countries, the experts in the subject tried to organize and develop guidelines and recommendations adequate for domestic medical circumstances. In December, 2008, a multi-disciplinary team called the Evidence Based Clinical Practice Guidelines Development Group (EBCPGsDG) for Stroke was organized. The writing committee was comprised of experts in internal medicine, acupuncture, rehabilitation, and Sasang constitution. Outside specialists and associated panels were invited for consultation. The scope of the guideline encompasses acupuncture, moxibustion and herbal medicine (including Korean medicine, traditional Chinese medicine, Kampo medicine) as interventions for stroke patients. It includes statements about ischemic stroke (I63), stroke not specified as hemorrhage or infarction (I64), and sequelae of cerebrovascular disease (I69) according to the International Classification of Disease (ICD). The committee subdivided the description of herbal medications into acute stroke management, subacute stroke management, post-stroke management, and secondary prevention of stroke. Guidelines on the practice of acupuncture and moxibustion were described in order for acute stroke management, subacute stroke management, chronic stroke management, and post-stroke rehabilitation. Clinicians who are working in the field of stroke care can adopt this guideline for their practice.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권4호
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• pp.232-237
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• 2020

Given the recent pace of development and expansion of Artificial Intelligence (AI) technology, the influence and ripple effects of AI technology on the whole of our lives will be very large and spread rapidly. The National Artificial Intelligence R&D Strategy, published in 2019, emphasizes the importance of artificial intelligence education for K-12 students. It also mentions STEM education, AI convergence curriculum, and budget for supporting the development of teaching materials and tools. However, it is necessary to create a new type of curriculum at a time when artificial intelligence curriculum has never existed before. With many attempts and discussions going very fast in all countries on almost the same starting line. Also, there is no suitable professor for K-12 students, and it is difficult to make K-12 students understand the concept of AI. In particular, it is difficult to teach elementary school students through professional programming in AI education. It is also difficult to learn tools that can teach AI concepts. In this paper, we propose an educational model for elementary school students to improve their understanding of AI through play or experience. This an experiential education model that combineds exploratory learning and discovery learning using multi-intelligence and the PLAY teaching-learning model to undertand the importance of data training or data required for AI education. This educational model is designed to learn how a computer that knows only binary numbers through UA recognizes images. Through code.org, students were trained to learn AI robots and configured to understand data bias like play. In addition, by learning images directly on a computer through TeachableMachine, a tool capable of supervised learning, to understand the concept of dataset, learning process, and accuracy, and proposed the process of AI inference.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.821-827
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• 2018

Affective Computing은 HCI (Human Computer Interaction) 및 건강 관리 분야에서 다양한 애플리케이션이 개발됨에 따라 최근 몇 년 동안 관심이 높아지고 있다. 이에 필수적으로 필요한 인간의 감정 인식에 대한 중요한 연구가 있었지만, 언어 및 표정과 비교하여 심전도 (ECG) 또는 뇌파계 (EEG) 신호와 같은 생리적 신호 분석에 따른 감정 분석에 대한 관심은 적었다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환을 이용한 EEG 기반 감정 인식 시스템을 제안하고 감정 관련 정보를 얻기 위해 다른 뇌파와 뇌 영역을 연구 하였으며, 웨이블릿 계수에 기초한 특징 세트가 웨이블릿 에너지 특징과 함께 추출되었다. 중복성을 최소화하고 피처 간의 관련성을 극대화하기 위해 mRMR 알고리즘이 피쳐 선택에 적용된다. 다중클래스 Support Vector Machine을 사용하여 4 가지 종류의 인간 감정을 크게 분류하였으며 공개적으로 이용 가능한 "DEAP"데이터베이스의 뇌파 기록이 실험에서 사용되었다. 제안 된 접근법은 기존의 알고리즘에 비해 향상된 성능을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권11호
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• pp.137-141
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• 2007

본 논문에서는 2개의 안테나를 사용하는 MB-OFDM UWB시스템에서, MUSIC 알고리듬에 기초한 입사각 추정기의 효율적인 하드웨어 구조에 대한 설계 방법을 제안한다. 제안된 방식에서는 기존 알고리듬의 연산 수식을 변형하여 기존 알고리듬에서 요구하는 복잡한 연산기능을 제거하였으며, 따라서 제안된 방식이 기존과 거의 유사한 성능을 가지면서도 하드웨어복잡도 및 연산소비전력을 크게 줄일 수 있었다. 제안된 구조는 Verilog HDL을 이용하여 설계 및 검증되었으며, 하드웨어 복잡도 및 소비전력 측정을 위해 각각 0.13um CMOS 라이브러리와 Xilinx FPGA로 구현되었다. 게이트카운트 및 소비전력을 측정한 결과, 원래의 MUSIC 알고리듬을 그대로 구현한 방식과 비교하여, 게이트카운트에서는 약 43%, 소비전력에서는 약 23%가 감소되었을 확인할 수 있었다.