• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권3호
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• pp.103-113
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• 2013

충격파모형은 교통류에서 운동학적 파동이 전파되는 속도이며, Lighthill과 Whitham(L-W)에 의해 처음 제시되 이래 지금까지 많은 교통류 문제에 적용되어지고 있다. 최근의 한 논문은 실재상황에서 발생되지 않는 충격파가 L-W모형에서 예측되는 모순을 지적하였고, 이러한 모순이 발생되는 원인과 이를 해소하는 새로운 점진적충격파모형을 제시한 바 있다. 그러나 이 모형은 교통류 흐름 중 감속하는 교통류에 대해 한정하여 유도 되었으며 반대상황 즉 가속하는 교통류에 대한 모형은 아직 제시되지 못하고 있다. 본 연구에서는 가속 교통류에 대한 점진적 충격파모형을 유도하고 이를 검증하고자 한다. 이를 위해 가속상태의 교통류에서 추종차량의 가속에 따른 차량간의 간격이 Greenshield의 모형을 충실히 따르도록 한정하고 이를 바탕으로 충격파모형을 유도하였다. 그 결과 본 연구에서 제시된 모형은 L-W모형의 모순이 해소됨을 확인하였고, 사례교통량을 적용해 기존모형들과의 결과 차이를 정량적으로 확인하였다. 한편 모형간의 차이가 분명하고도 구조적인 것을 확인하였고 이에 대한 추가적인 향후 연구의 필요성을 제시하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권6호
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• pp.531-537
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• 2016

기계 혹은 구조물의 파손 및 파괴는 소재의 내부에 존재하는 결함에서 발생하는 크랙에 의한 것이다. 이러한 크랙들은 밀집하여 존재하는 경우가 많기 때문에 크랙의 진전 및 성장특성들을 고려하지 않으면 안 된다. 이에 따라 본 연구에서는 표준 CT 시험편 내부의 크랙 및 구멍의 위치에 따른 파괴특성을 고찰하였으며, 표준CT 시험편에 편심된 집중하중을 가하였을 때, 시험편 내 크랙 주변의 구멍의 존재유무 및 위치에 따른 파괴역학적 거동에 대하여 규명하였다. 연구 결과로서 Model 3(크랙 주변에 구멍이 한 개 존재하는 시험편 모델로서 크랙의 끝부분과 구멍 간의 거리 가로방향으로 2mm의 경우)가 최대 변형량, 최대 응력 및 최대 변형 에너지, 모두 가장 크게 나타났으며, 모든 시험편 모델들이 시험편 내부의 크랙과 구멍의 거리가 가까울수록 최대 응력이 커지는 경향을 보였다. 또한 구멍의 개수와는 별개로 시험편 내부의 크랙 가까이에 구멍이 존재할 때 크랙 가까이에서 최대 응력은 커지는 경향이 나타나는 것을 알 수 있었으며, 이러한 본 연구 결과를 토대로 기계 혹은 기계 구조물 내부에 구멍을 뚫는다면, 시험편에 발생하는 파괴 응력의 값을 줄임으로써 파손이나 고장이 일어나는 것을 방지할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지구과학회지
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• 제40권1호
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• pp.56-67
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• 2019

본 연구에서는 미국 남캘리포니아 지진센터에서 개발한 물리적 지진모델링 기반 광대역 강지진동 모사 플랫폼(버전 16.5)을 활용하여, 규모 6.0, 6.5, 7.0 지진에 대한 진도 감쇠 특성 분석을 수행하였다. 지진 발생 위치는 2016년 규모 5.8 경주 지진 진앙 인근을 가정하였으나 지각 전파 모델의 경우 남캘리포니아 강지진동 모사 플랫폼에서 제공하는 미국의 대표적인 지각 모델 두 개를 사용하였다. 하나는 판 내부를 대표하는 미국 중동부 지역(Central and Eastern United States, CEUS) 모델이고 다른 하나는 판의 경계를 대표하는 미 서부 지역(LA Basin) 모델이다. 버전 16.5 플랫폼에는 5개의 모델링 방법론이 제시되고 있으며 본 연구에서는 Song 모델과 Exsim 모델을 사용하였다. 동일 규모의 지진이라 하더라도 지진발생 환경이 다른 지역(CEUS vs LA Basin)에서는 같은 진앙 거리에서 진도 2 등급에 가까운 차이가 발생할 수 있음을 본 연구를 통해서 발견하였다. 본 연구에서 나타난 지역별 진도 감쇠 특성의 차이를 감안할 때 한반도에서 좀 더 정밀한 지진재해 평가를 위해서는 지역에 적합한 진도 감쇠 특성을 이해하는 것이 중요할 것으로 판단되며 본 연구는 지역 특화된 진도 감쇠 특성을 고려하지 않을 경우 진도 감쇠 분포의 불확실성 정도를 잘 보여준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1C호
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• pp.11-20
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• 2009

지표 근처에 있는 지중 이상체를 효율적으로 파악하기 위한 대안으로 HWAW 기법을 이용한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 HWAW 기법을 적용하여 위치-파장에 대한 위상속도의 영상을 획득한다. 지중 이상체로 인해 표면파 위상 속도의 왜곡 현상이 발생하며 이를 근거로 획득한 영상으로부터 그 위치를 추정하는 방법이다. 현장 실험 방법에서부터 신호 처리, 결과 고찰에 이르는 과정을 소개하였으며 다양한 조건의 지중 이상체가 포함된 지반 모델을 이용하여 수치해석을 수행, 제안된 방법을 검증하였다. 지중 이상체의 성격에 따라 표면파의 진행 및 반사 특성이 달랐으며 이러한 현상은 제안된 방법의 위상속도 영상을 통해 더욱 용이하게 확인할 수 있었다. 여러 지반 모델에 대한 수치해석 결과로부터 지중 구조물에 의한 위상 속도 왜곡 현상의 규칙을 파악할 수 있었으며 이러한 규칙은 실제 현장 자료 해석에 있어 단서가 되었다. GPR, 전기 비저항 탐사 등의 기존 물리탐사 기법들이 수반된 현장 검증 실험을 수행함으로써 제안된 기법의 현장 적용성을 확인하였다. 실제 지반은 수치해석과 달리 균질하지 않은 상태임에도 수치해석에서와 같이 지중 이상체 근처에서 위상 속도의 왜곡 현상이 관찰되었으며 추정된 위치는 타 물리탐사 기법들의 결과와 일치하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권8호
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• pp.740-754
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• 2009

실제 해양에서 음파는 해수면/해저면의 거친 경계면이나 기포층/어군과 같이 불규칙적으로 분포된 체적에 의해 산란 되며, 잔향음 신호는 이러한 산란 신호의 합으로 형성된다. 실측된 잔향음 신호를 정확하게 모의하기 위해서는 각 산란 메커니즘에 적합한 산란 모델을 음파 전달 손실 모델과 결합시켜야 한다. 본 논문에서는 기존의 산란 모델과 결합이 용이한 음선 이론을 기반으로 잔향음 모델을 개발하였다. 개발된 잔향음 모델은 (1) 해수면에 대한 산란 신호로 실험 기반의 Chapman-Harris 식과 이론 기반의 APL-UW/SSA 모델, (2) 해저면에 대해서는 실험 기반의 Lambert 법칙과 이론 기반의 APL-UW/SSA 모델을 선택적으로 사용하도록 한다. 개발된 잔향음 모델의 타당성을 검증하기 위해서 정상 모드법 기반으로 개발된 Ellis 모델 결과와 2006 잔향음 공동웍크�乍【� 발표된 여러 잔향음 모델 결과와 비교하였다. 모델간의 비교를 통해 검증된 잔향음 모델을 이용하여 한국 근해의 중주파수 대역 잔향음 신호를 모의하고, 이를 실측 데이터와 시간 영역에서 직접 비교하였다. 이러한 비교를 통해 각 해역의 해양 환경의 특성에 따라 상호 다른 잔향음 신호 경향을 고찰 할 수 있으며, 나아가 각 해역 특성을 반영하는 산란 강도 함수를 본 잔향음 모델을 통해 선정할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권3호
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• pp.393-405
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• 2018

본 연구에서는 소리의 전달에 대해 개인모형 구성과 모둠모형 구성이 혼합된 수업 전략의 실행에서 나타나는 실제 교실 상황에서의 모둠모형 구성 유형을 분류하고 각 유형별 정보의 흐름을 분석하여 실제 교실 환경에서 모형의 공동 구성을 위한 시사점을 얻고자 하였다. 서울 소재 남녀 공학 중학교 2학년 1개 학급의 33명을 대상으로 소리전달에 대한 2차시 수업이 진행되었고 총 65개의 개인모형과 16개의 모둠모형 구성 과정이 분석되었다. 모둠모형 구성 유형은 정체형(Unchanged), 열거형(Enumerated), 정교형(Elaborated)으로 분류하였다. 정체형(Unchanged) 구성은 8개 모둠, 열거형(Enumerated) 구성은 3개 모둠, 정교형(Elaborated) 구성은 5개 모둠에서 나타났다. 정체형과 나열형 구성에서는 정보의 1차 전파자이며 개인 모형의 독자적 구성자(i.I)가 모둠모형에 기여하는 경우가 많이 나타났다(각 50.0%, 54.5%). 정체형 구성에서는 1명의 정보가 모둠원 전체에게 전달되는 방사형 흐름이 나타났으며, 나열형 구성에서는 정보 전파의 시작점이 두 군데에서 나타났다. 정교형 구성에서는 모둠 내 정보의 흐름이 선형으로 전달되는 '전달형' 흐름이 나타났으며, 정보의 2차 전파자이며 반성적 구성자(2d.R)가 모둠모형에 기여한 경우가 두드러지게 나타났다(58.3%). 본 연구는 이상적인 상황이 아닌 실제 교실 맥락에서 나타나는 복잡한 모형구성 과정을 이해할 수 있는 하나의 관점을 제안하였으며 이를 통한 실질적이고 구체적인 전략을 제안하였다. 본 연구의 결과는 한국 소집단 문화의 특징을 고려한 모형구성 전략의 필요성을 제안하며, 추후 연구를 통해 풍부한 논의가 진행될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.79-99
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• 2015

부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제26권4호
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• pp.425-438
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• 2009

ACE 위성에서 제공되는 1998년에서 2006년까지 9년간 관측된 양질의 1시간 평균 태양풍 매개변수를 이용하여 Burton et al.(1975)의 Dst 예측식을 재검토했다. 이 기간 동안 60개의 단순 발달형 자기폭풍을 골랐다. Burton et al.(1975)의 Dst 예측식의 에너지 공급항(Q)과 소멸 시간 ($\tau$)을 추정하기 위해 상기 자기폭풍 기간 동안 $Dst^*$와 $VS_s$, ${\Delta}Dst^*$와 $VS_s$ 그리고 ${\Delta}Dst^*$와 $Dst^*$의 상관관계를 구했다. 이 때 ACE 위성으로부터 지구까지 전파 시간(1시간)과 태양풍과 지구 자기권 사이의 지연 시간(0.5시간) 고려했다. 그 결과 $VB_s$ > 0.5mV/m일 때 $Q(nT/h)=-3.56VB_s$이였고, $VB_s\;{\leq}\;0.5mV/m$일 때는 Q(nT/h)=0으로 두었다(Burton et al., 1975) 그리고 $Dst^*$가 -175nT보다 작은 음의 값을 가질 때 $\tau(h)\;=\;0.060Dst^*\;+\;16.65$이고, $Dst^*$가 -175nT보다 큰 음의 값을 가질 때 $\tau(h)\;=\;6.15$로 추정됐다. 이 연구에서 얻은 Q와 $\tau$를 Burton et al.(1975)의 Dst 예측식에 대입하고 이를 이용하여 상기 60개 자기폭풍을 예측한 결과, 관측된 $Dst^*$와 예측된 $Dst^*$의 상관계수는 0.88이였다. 이를 다른 연구 결과와 비교하기 위해 Burton et al.(1975)과 O'Brien & McPherron(2000a)의 $Dst^*$ 예측 방법을 같은 자기폭풍에 적용한 결과, 관측된 $Dst^*$와 예측된 $Dst^*$의 상관계수는 각각 0.85였다. 이 연구는 기존 연구보다 다소 개선된 결과를 나타냈으며, 특히 $Dst^*\;{< \atop \sim}\;-200nT$의 강한 자기폭풍의 예측에 효과적이었다.

• 대한교통학회지
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• 제20권5호
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• pp.33-43
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• 2002

본 연구는 교통방송이 제공하는 교통정보가 직장인의 통행행태에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 직장인의 통행전 교통수단 변경여부와 통행중 노선 전환행태를 분석하고자 하였으며, 통행자가 통행전 또는 통행중에 교통방송이 제공하는 실시간 정보를 접했을 때 나타나는 행태의 변화를 분석하고자 하였다. 본 연구를 위해 대구시에 있는 직장인을 대상으로 한 설문조사를 통해 현시선호자료(revealed preferences data)와 잠재선호자료(stated preferences data)를 수집하였고, 이 자료를 이용하여 네스티드 로짓모형을 추정하고 그 결과를 논의하였다. 본 연구를 통해 직장인의 통행전 교통수단 변경여부와 통행중 노선 전환여부 선택행태를 분석한 결과를 요약해서 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 통행자의 통행중 노선 전환여부 선택에는 첨두시에는 나이, 성별, 통행시간, 청취빈도, 인지노선수, 사고정보가 의미 있는 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 한편 비첨두시에는 첨두시와는 달리 통행시간이 의미 있는 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 둘째 통행자의 통행전 교통수단 변경여부 선택에는 첨두시와 비첨두시 공히 나이, 성별, 통행시간, 시간여유, 청취빈도, 사고정보가 의미 있는 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 셋째, 모형의 경험적 추정결과는 본 연구에서 가설화된 네스티드 로짓모형의 타당성을 입증케 한다. 즉 통행 전 교통수단 변경여부의 선택과 통행중 노선 전환여부의 선택은 상호 밀접한 관련을 가지면서 이루어진다는 사실을 확인할 수 있으며, 특히 직장인이 통행전에 교통정보를 접하고 교통수단 변경여부를 선택할 상황에서도 향후 나타날 통행중 노선 전환여부의 선택상황까지도 고려하여 의사결정을 한다는 사실을 알 수 있었다.ing strategy) 문제를 인식하고, 이 차량들을 링크상의 교통량 전파조건(flow propagation constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.여도 취소소송의 대상으로 삼도록 하는 보다 명확하고 일관성 있는 논의전개를 제안하였다.수 있었다.로 첨가하여 48시간 배양한 후 암항원 유전자 발현성을 측정한 결과 세포주에 따라 다소 차이는 있으나 대개 0.2 uM농도에서도 유전자 발현이 유도되었으며 1, 5 uM농도에서 매우 강하게 유도되었다. ADC 처리가 페암세포주의 MHC와 B7 발현을 증가시키는가를 알아보기 위해 1 uM 농도의 ADC를 72시간 처치한 후 FACS 분석을 실시한 결과 4개의 페암세포주에서 MHC 및 B7분자의 발현은 유도되지 않았다. 또 ADC농도가 세포성장에 미치는 영향을 알아보기 위하여 ADC를 0.2, 1, 5 uM농도로 96시간 처치 후 세포수를 측정하여 상대성장지수를 알아본 결과 ADC 처치 농도가 증가함에 따라 세포의 성장은 매우 감소하였다. 결론: 폐암세포주에서 ADC처치는 MAGE, GAGE 및 NY-ESO-1과 같은 세포독성 T 림프구 반응을 유도할 수 있는 암항원의 발현을 증가시킬 수 있으며, ADC의 세포독성과 항원 발현 유발시간을 분석할 때 1 uM 농도에서 48시간 처치한 후 ADC가 없는 배지에서 수일간 배양하는 것이 가장 효과적이라고 생각된다. 그러나, ADC를 처치하여도 MHC 및 B7의 발현의 변화는 없었으므로 ADC를 처치한 폐암세포를 암백신으로 사용하기 위해서는 MHC나 B7 및 cytokine의 발현을 증가시키는 추가적인 처치가 필요하다고 생각된다.ded.한 질소제거를 N-balance로부터 구해보면, R3 반응조의 경우가 가장 높은

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.201-220
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• 2019

가짜뉴스가 전세계적 이슈로 부상한 최근 수년간 가짜뉴스 문제 해결을 위한 논의와 연구가 지속되고 있다. 특히 인공지능과 텍스트 분석을 이용한 자동화 가짜 뉴스 탐지에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 대부분 문서 분류 기법을 이용한 연구들이 주를 이루고 있는 가운데 문서 요약 기법은 지금까지 거의 활용되지 않았다. 그러나 최근 가짜뉴스 탐지 연구에 생성 요약 기법을 적용하여 성능 개선을 이끌어낸 사례가 해외에서 보고된 바 있으며, 추출 요약 기법 기반의 뉴스 자동 요약 서비스가 대중화된 현재, 요약된 뉴스 정보가 국내 가짜뉴스 탐지 모형의 성능 제고에 긍정적인 영향을 미치는지 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 가짜뉴스에 요약 기법을 적용했을 때 정보 손실이 일어나는지, 혹은 정보가 그대로 보전되거나 혹은 잡음 제거를 통한 정보 획득 효과가 발생하는지 알아보기 위해 국내 뉴스 데이터에 추출 요약 기법을 적용하여 '본문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'과 '요약문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'을 구축하고, 다수의 기계학습 알고리즘을 적용하여 두 모형의 성능을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 BPN(Back Propagation Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)의 경우 큰 성능 차이가 발생하지 않았지만 DT(Decision Tree)의 경우 본문 기반 모델이, LR(Logistic Regression)의 경우 요약문 기반 모델이 다소 우세한 성능을 보였음을 확인하였다. 결과를 검증하는 과정에서 통계적으로 유의미한 수준으로는 요약문 기반 모델과 본문 기반 모델간의 차이가 확인되지는 않았지만, 요약을 적용하였을 경우 가짜뉴스 판별에 도움이 되는 핵심 정보는 최소한 보전되며 LR의 경우 성능 향상의 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 추출요약 기법을 국내 가짜뉴스 탐지 연구에 처음으로 적용해 본 도전적인 연구라는 점에서 의의가 있다. 하지만 한계점으로는 비교적 적은 데이터로 실험이 수행되었다는 점과 한 가지 문서요약기법만 사용되었다는 점을 제시할 수 있다. 향후 대규모의 데이터에서도 같은 맥락의 실험결과가 도출되는지 검증하고, 보다 다양한 문서요약기법을 적용해 봄으로써 요약 기법 간 차이를 규명하는 확장된 연구가 추후 수행되어야 할 것이다.