• 한국산업보건학회지
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• 제17권4호
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• pp.310-321
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• 2007

Status of benzene exposure was evaluated upon petrochemical workers in the Yeosu Industrial Complex, based on questionnaire responses by workers, review of previous work environment assessment reports between 1996 and 2004, in addition to short-term exposure measurements for unit tasks in the field. Questionnaire results showed that workers in the field were suffering concern on and symptoms of respiratory diseases, cancers or other illnesses of unknown causes. In particular, workers were highly worried about the risk of exposure to chemical hazards including benzene, while conducting specific tasks (e.g. sampling, draining, gauging) among normal operations during which equipments are opened and contents are exposedin the air, as well as periodic turnaround (TA) task. However, the review of previous work environment assessment reports found out that short-term exposure assessment data for unit tasks accounted for less than 1% of total data, and most of them were on 8-hr average exposure level. It also turned out that benzene was not detected in 83% of total samples, suggesting routine but pointless sampling has been repeated. Short-term exposure level was assessed focusing on tasks with high level of complaints on the exposure risk, based on the questionnaire responses. As predicted, a maximum of 741 ppm benzene exposure was reached depending on types and conditions of operations involved. In conclusion, these findings suggest that the evaluation and management on the short-term high exposure tasks including turnaround are crucial in reducing benzene exposure and preventing haematopoietic cancer in workers in the petrochemical industry.

• 아동학회지
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• 제20권3호
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• pp.293-306
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• 1999

This study investigated children's spatial skills and short term memory ability based on their practice with computer games. The 40 four-year-old and 40 six-year-old subjects were divided by experimental and control groups. Spatial skills of children were assessed by visual speed, mental rotation, and spatial visualization tasks. Short term memory was measured with a digit span task. Results showed that computer game practice enhanced children's memory ability and spatial skills. Even 4-year-olds performed better on mental rotation and spatial visualization tasks after practice. The treatment effect was significant for visual speed of 6-year-olds, short term memory ability and mental rotation of 4-year-olds, and spatial visualization of both 4- and 6-year-olds.

• 인지과학
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• 제7권3호
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• pp.7-36
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• 1996

본 논문에서는 인간을 대상으로 한 신경심리학적 연구결과들을 중심으로 기억의 뇌생리적 기초에 관하여 지금까지 알려진 바를 개관하고자 하였다. 현재 인지심리학자들은 기억이 하나의 단일한 체계가 아니라 여러가지 독자적인 하위체계들로 구분된다고 생각한다. 이러한 다중기억체계의 관점을 따라 본 논문에서는 뇌의 어느부위가 손상될때 어떤 종류의 기억에 장애가 생기는가,그리고 뇌영상 기법을 사용하요 특정 기억과제를 수행하는 도중에 뇌의 어느 부위가 그 제시방식에 따라 약간씩 다르지만 대개 후두염,두정엽,그리고 측두엽의 경계선을 중심으로 한 비교적 넓은 부위가 중요한 것으로 보인다. 장기기억의 경우,그 한 하위체계인 암묵기억은 하나의 단일한 기억체계가 아니어서 어떤 학습과제가 사용되는가에 다라 관련되는 부위가 많이 달라진다. 반면에 외현기억의 형성(즉,응고화)에는 내측측두엽이 결정적인 역할을 한다는 사실을 잘 알려져 있다. 일화기억과 의미기억의 저장 그리고/또는 인출에는 측두피질과 전두전피질이 중요한 역할을 하는것으로 보인다. 끝으로,장기기억의 저장장소에 관한 최근의 견해가 소개되었다.

• 대한인간공학회지
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• 제16권1호
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• pp.85-96
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• 1997

This article reviews the effects of VDT tasks on multiple resources for processing and storage in short-term working memory. MD and PD method were introduced toevaluate the modalities (auditory-visual) in the multiple resources model. The subjects conducted 2 sessions of 50 minites VDT tasks. Before, between and after VDT tasks, MD, PD task performance scores and CFF(critical flicker frequency0 values were measured. The review suggested that the modalities of human information processing in working memory were affected by VDT tasks with different task contents.

• 인지과학
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• 제23권4호
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• pp.425-455
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• 2012

다차원 구어 단기기억 기제는 크게 음운적 통로와 어휘-의미적 통로로 구분된다. 전자를 음운단기기억, 후자를 의미단기기억이라고 할 수 있는데, 단기기억 과제를 정상적으로 수행하기 위해서는 두 통로 모두의 정보를 활발히 활용하여야 한다. 그리고 음운단기기억은 다시 음운입력완충기와 음운출력완충기로 나누어지며, 음운입력완충기는 음운자극의 입력 시, 음운출력완충기는 음운 산출 시에 작동한다. 본 연구에서는 유사한 수준의 전도 실어증 증상을 보이는 세 명의 환자에 대해, 각각의 언어 수행력을 구어 단기기억의 다차원적 측면에서 분석하였다. 그러기 위하여 세 명의 전도 실어증 환자들에게 단어 수준과 문장 수준에서 스스로 말하기, 따라말하기, 스스로 쓰기, 받아쓰기의 네 가지 양태의 언어과제를 실시하여 수행력을 비교 분석하였고, 숫자폭검사와 언어학습검사를 이용하여 음운단기기억력과 의미단기기억력을 평가하였다. 그 결과 세 대상자들은 네 양태의 언어 검사에서 다양한 수행력과 오반응 유형을 보였고, 단기기억력 검사 결과도 동일하게 나타나지 않았다. 즉 전도 실어증 환자들의 언어 수행력은 의미단기기억 또는 음운단기기억의 결함으로 설명될 수 있으며, 음운단기기억 가운데에서도 음운입력완충기, 음운출력완충기 혹은 둘 다의 결함 여부에 따라 언어특성이 상이하게 나타날 가능성을 제시하고 있다. 본 연구에서는 전도 실어증 환자들의 언어 검사와 단기기억력 검사 결과를 바탕으로, 언어와 다차원 구어 단기기억력과의 관계에 대하여 논의하고 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.867-878
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• 2021

In context awareness and user intention tasks, dataset construction is expensive because specific domain data are required. Although pretraining with a large corpus can effectively resolve the issue of lack of data, it ignores domain knowledge. Herein, we concentrate on data domain knowledge while addressing data scarcity and accordingly propose a multi-channel long short-term memory (LSTM). Because multi-channel LSTM integrates pretrained vectors such as task and general knowledge, it effectively prevents catastrophic forgetting between vectors of task and general knowledge to represent the context as a set of features. To evaluate the proposed model with reference to the baseline model, which is a single-channel LSTM, we performed two tasks: voice phishing with context awareness and movie review sentiment classification. The results verified that multi-channel LSTM outperforms single-channel LSTM in both tasks. We further experimented on different multi-channel LSTMs depending on the domain and data size of general knowledge in the model and confirmed that the effect of multi-channel LSTM integrating the two types of knowledge from downstream task data and raw data to overcome the lack of data.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권4호
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• pp.582-588
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• 2018

Accident diagnosis is one of the complex tasks for nuclear power plant (NPP) operators. In abnormal or emergency situations, the diagnostic activity of the NPP states is burdensome though necessary. Numerous computer-based methods and operator support systems have been suggested to address this problem. Among them, the recurrent neural network (RNN) has performed well at analyzing time series data. This study proposes an algorithm for accident diagnosis using long short-term memory (LSTM), which is a kind of RNN, which improves the limitation for time reflection. The algorithm consists of preprocessing, the LSTM network, and postprocessing. In the LSTM-based algorithm, preprocessed input variables are calculated to output the accident diagnosis results. The outputs are also postprocessed using softmax to determine the ranking of accident diagnosis results with probabilities. This algorithm was trained using a compact nuclear simulator for several accidents: a loss of coolant accident, a steam generator tube rupture, and a main steam line break. The trained algorithm was also tested to demonstrate the feasibility of diagnosing NPP accidents.

• 적정기술학회지
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• 제7권2호
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• pp.162-171
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• 2021

UN의 SDGs 추진을 위해 우리나라는 2019년 K-SDGs를 제시하였으나, SDGs의 중요한 이행 수단인 과학기술 분야에 대한 역할과 과제가 구체화 되지 않았다. 이에, 2020년 과기정통부의 정책연구과제인 '신남방정책 확산 및 2030 SDGs 실현을 위한 과학기술 ODA 추진 로드맵'을 통해 SDGs 추진을 위한 과학기술 ODA의 역할을 정립하고, 물, 기후변화, 에너지, ICT 등 10개 분야에 대한 향후 10년간의 추진 목표와 전략 및 중점과제를 도출하였다. 본 논문에서는 SDGs 실현을 위한 과학기술 ODA 추진 로드맵의 30개 중점과제를 분석하여 효과적인 로드맵 추진을 위한 중·단기 과제 및 추진방안을 제안하고자 한다. 각 분야의 중점과제 중 로드맵 추진 여건 조성 및 통합이 가능한 ICT/스마트화, 글로벌 문제해결거점, 협력/소통 플랫폼, 비즈니스 모델/창업지원플랫폼/리빙랩의 4개 공통 키워드를 도출하고, 이를 로드맵의 세부 내용과 연계하여 과학기술 ODA 네트워크 구축, 리빙랩 연계 창업지원 비즈니스 플랫폼 구축, 수원국 현지 스마트화, 글로벌문제해결거점 확장 및 지속성 확보의 4개 중·단기 과제로 설정하였다. 도출된 중·단기 과제에 대해서는 글로벌문제해결거점의 ICT화를 통한 추진 방안을 제시하였다. 본 논문에서 제시하는 중·단기 과제의 추진은 과학기술 ODA 로드맵의 보다 효과적인 달성에 기여할 수 있을 것이며, 이를 통해 우리나라의 SDGs 이행 또한 높은 성과를 올릴 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권4호
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• pp.845-852
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• 2003

Forecasting exchange rate movements is a challenging task since exchange rates impact world economy and determine value of international investments. In particular, Korean-U.S. exchange rate behavior is very important because of strong Korean and U.S. trading relationship. Neural networks models have been used for short-term prediction of exchange rate movements. Least squares support vector machine (LS-SVM) is used widely in real-world regression tasks. This paper describes the use of LS-SVM for short-term and long-term prediction of Korean-U.S. exchange rate.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.113-123
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• 2006

The purpose of this paper is twofold; 1) to evaluate the efforts of participatory government in regulatory reform, 2) to propose the strategies and tasks for future regulatory reform in Korea. An ex-post evaluation model for regulatory performance is applied to process, output, and outcome of the regulatory reform. The results of the evaluation show that there is still room for improvement in many aspects of regulatory reform. While there has been substantial advance in regulatory quality and management, carefully planned strategies are essential for Korean regulatory reform to move to the next stage of regulatory reform. Thus, based on the evaluation, future strategies and tasks for regulatory reform are presented as short-term tasks, mid to long range tasks, and continuous tasks.