• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.132-140
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• 2023

In this study, rotary magnet holder (RMH) was manufactured to analyze the ion transport effect according to the rotating magnetic field for the hydrogen production efficiency by alkaline water electrolyte. In the experiment, the voltage signal according to the magnet arrangement inside the RMH, the rotation speed, and the rotation time was measured using the voltage measurement module. As a result of the voltage signal measurement experiment, the average potential difference increased as the rotation speed of the RMH increased. Through the results of the voltage signal measurement experiment, the most efficient magnet arrangement (case 2) was applied to the RMH to conduct a water electrolysis experiment. A 20% NaOH aqueous solution was filled in the electrolytic cell, and a direct current 2 V constant voltage was applied to measure the current value according to the RMH rotation to compare the hydrogen generation amount. When rotating at 100 RPM, the hydrogen production efficiency increased by 8.06% compared to when not rotating. Considering the area exceeding +25 mA, which was not measured at the beginning of the experiment, an increase in hydrogen production of about 10% or more can be expected.

• 한국의상디자인학회지
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• 제25권2호
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• pp.111-122
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• 2023

This study aims to collect Big Data related to DIY clothing, analyze the results on a year-by-year basis, understand consumers' perceptions, the status, and reality of DIY clothing. The reference period for the evaluation of DIY clothing trends was set from 2012 to 2022. The data in this study was collected and analyzed using Textom, a Big Data solution program certified as a Good Software by the Telecommunications Technology Association (TTA). For the analysis of fabric-related DIY products, the keyword was set to "DIY clothing", and for data cleansing following collection, the "Espresso K" module was employed. Also, via data collection on a year-by-year basis, a total of 11 lists were generated and the collected data was analyzed by period. The following are the findings of this study's data collection on DIY clothing. The total number of keywords collected over a period of ten years on search engines "Naver" and "Google" between January 1, 2012 and December 31, 2022 was 16,315, and data trends by period indicate a continuous upward trend. In addition, a keyword analysis was conducted to analyze TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), a statistical measure that reflects the importance of a word within data, and the relationship with N-gram, an analysis of the correlation concerning the relationship between words. Using these results, it was possible to evaluate the popularity and growing tendency of DIY clothing products in conjunction with the evolving social environment, as well as the desire to explore DIY trends among consumers. Therefore, this study is valuable in that it provides preliminary data for DIY clothing research by analyzing the status and reality of DIY products, and furthermore, contributes to the development and production of DIY clothing.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권7호
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• pp.2349-2355
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• 2023

In the TRITIUM project, an on-site monitoring system is being developed to measure tritium (³H) levels in water near nuclear power plants. The quite low-energy betas emitted by ³H have a very short average path in water (5 ㎛ as shown by simulations for 18 keV electrons). This path would be further reduced by impurities present in the water, resulting in a significant reduction of the detection efficiency. Therefore, one of the essential requirements of the project is the elimination of these impurities through a filtration process and the removal of salts in solution. This paper describes a water treatment system developed for the project that meets the following requirements: the water produced should be of near-pure water quality according to ISO 3696 grade 3 standard (conductivity < 10 µS/cm); the system should operate autonomously and be remotely monitored.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.59-65
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• 2019

가상현실 콘텐츠 산업의 성장 측면에서 반드시 해결해야 할 중요한 과제인 사이버 멀미의 감소는 산업계는 물론 학계에서도 많은 관심의 대상이다. 하지만 사이버 멀미 현상에 대한 오랜 관심과 연구에도 불구하고 해결책은 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 사용자가 몰입형 가상현실을 체험할 때 사이버 멀미를 효과적으로 측정할 수 있는 도구를 개발하여 사이버 멀미를 감소시킬 수 있는 방안을 마련함을 목적으로 한다. 먼저 선행 연구에서 사용한 사이버 멀미 측정 방법에서 사이버 멀미에 관련된 공통적인 요인을 분석하여 각각 하위 요소들로 도출하였다. 이를 토대로 몰입형 가상현실에서 효과적인 사이버 멀미 측정 평가 도구 모델을 제시하고자한다. 해당 평가 도구 모델을 사이버 멀미 감소는 물론 연구에 참고 되었으면 한다.

• 대한소아치과학회지
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• 제50권4호
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• pp.434-442
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• 2023

This study was aimed to evaluate the bonding performance of a self-adhesive giomer and compare it to a conventional flowable composite resin with regard to shear bond strength and microleakage in enamel and dentin. Healthy human premolars extracted for orthodontic treatments were used in the study. For shear bond strength tests, enamel and dentin specimens were prepared for the study group with self-adhesive giomer and for the control group with conventional flowable composite resin with a 5th-generation adhesive system. A universal testing machine was used to measure the shear bond strength. For the microleakage tests, specimens were immersed in a 2% methylene blue solution for 24 hours, cut into sections, and evaluated with a stereomicroscope for the extent of dye penetration. The results of the study showed no statistically significant difference in shear bond strength between the self-adhesive giomer and the conventional flowable composite resin in enamel (p = 0.091). On the contrary, in dentin, the self-adhesive giomer showed significantly lower shear bond strength (p < 0.0001). The microleakage of the self-adhesive giomer was significantly higher than that of the conventional flowable composite resin (p = 0.002). Self-adhesive giomer is considered useful for restoring small cavities at the enamel level of pediatric patients by reducing chair time with the advantage of a simple bonding process. However, as the study was conducted in a laboratory setting, further research in a clinical environment is deemed necessary.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권7호
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• pp.108-117
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• 2024

The selection and recommendation of a suitable job applicant from the pool of thousands of applications are often daunting jobs for an employer. The recommendation and selection process significantly increases the workload of the concerned department of an employer. Thus, Resume Classification System using the Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML) techniques could automate this tedious process and ease the job of an employer. Moreover, the automation of this process can significantly expedite and transparent the applicants' selection process with mere human involvement. Nevertheless, various Machine Learning approaches have been proposed to develop Resume Classification Systems. However, this study presents an automated NLP and ML-based system that classifies the Resumes according to job categories with performance guarantees. This study employs various ML algorithms and NLP techniques to measure the accuracy of Resume Classification Systems and proposes a solution with better accuracy and reliability in different settings. To demonstrate the significance of NLP & ML techniques for processing & classification of Resumes, the extracted features were tested on nine machine learning models Support Vector Machine - SVM (Linear, SGD, SVC & NuSVC), Naïve Bayes (Bernoulli, Multinomial & Gaussian), K-Nearest Neighbor (KNN) and Logistic Regression (LR). The Term-Frequency Inverse Document (TF-IDF) feature representation scheme proven suitable for Resume Classification Task. The developed models were evaluated using F-Score_M, Recall_M, Precission_M, and overall Accuracy. The experimental results indicate that using the One-Vs-Rest-Classification strategy for this multi-class Resume Classification task, the SVM class of Machine Learning algorithms performed better on the study dataset with over 96% overall accuracy. The promising results suggest that NLP & ML techniques employed in this study could be used for the Resume Classification task.

• Archives of Metallurgy and Materials
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• 제64권2호
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• pp.617-622
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• 2019

This study investigated the effect of T6 heat treatment on the microstructure and scratch wear behavior of hypoeutectic Al-12wt.%Si alloy manufactured by extrusion. Microstructural observation identified spherical eutectic Si phases before and after the heat treatment of alloys (F, T6). Phase analysis confirmed Al matrix and Si phase as well as Al₂Cu and Al₃Ni, Mg₂Si in both alloys. In particular, Al₂Cu was finer and more evenly distributed in T6 alloy. This resulted in Vickers hardness of T6 alloy that was 2.3 times greater compared to F alloy. The scratch wear test was conducted using constant load scratch test (CLST) mode and multi-pass scratch test (MPST) mode. The scratch coefficient and worn out volume obtained by such were used to evaluate wear properties before and after heat treatment. In the case of T6 alloy, its scratch coefficient was lower than F alloy in all load ranges. After 15 repeated tests to measure worn out volume, F alloy and T6 alloy measured 1.2×10^-1 mm³ and 7.8×10^-2 mm³, respectively. In other words, the wear resistance of T6 alloy were confirmed to be better than those of F alloy. In addition, this study attempted to identify the microstructural factors that contribute to the better scratch wear resistance of T6 alloy and wear mechanism from surface and cross-section observations after the wear tests.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.125-140
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• 2013

어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제10권3호
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• pp.153-170
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• 1977

밭 토양(土壤)에 대(對)한 가리검정(加里檢定) 방법(方法)의 발전(發展) 방향(方向)을 염두(念頭)에 두고 이제까지 알려진 토양(土壤)의 가리(加里) 공급능(供給能) 평가(評價) 방법(方法) 및 토양유효가리(土壤有效加里) 검정(檢定) 방법(方法)들의 원리(原理)와 실제(實際) 활용성(活用性)들을 고찰(考察)했으며, 우리나라 밭 토양(土樓)의 가리(加里) 공급능(供給能)과 관련(關聯)된 화학적(化學的) 성질(性質) 및 밭 작물(作物)들의 가리(加里) 요구(要求) 특성(特性) 등(等)을 검토(檢討)했다. 다음은 본고찰(本考察)의 요지(要旨)이다. 1. 이제까지 상당(相當)히 많은 방법(方法)들이 토양(土壤)의 가리공급능(加里供給能) 평가(評價)와 유효가리(有效加里) 검정방법(檢定方法)으로 제안(提案)돼 왔다. 이들은 성질상(性質上) 두 가지로 크게 나뉘는데, 하나는 용량인자(容量因子)를 측정(測定)하는 방법(方法)과 다른 하나는 강도인자(强度因子)를 측정(測定)하는 방법(方法)이 그것이다. 용량인자(容量因子)의 경우(境遇)에는 대개(大槪) 치환성(置換性) 가리(加里)와 비치환성(非置換性) 가리(加里) 일부(一部)를 측정(測定)하고, 강도인자(强度因子)의 경우(境遇)에는 주요(主要) 양(陽)이온의 활동도비(活動度比) 및 가리(加里) 치환(置換) Enegy에 대(對)해 관심(關心)을 둔다. 2. 관심(關心)의 대상(對象)이 되는 부분(部分)의 가리(加里)의 침출(浸出) 방법(方法)으로는 화학적(化學的)로는 침출법(浸出法), 전기접근법(電氣送析法) 및 이온 교환법(交換法) 등(等)이 알려져 있다. 그러나 방법(方法)의 간이성(簡易性) 때문에 화학적(化學的) 침출법(浸出法)이 널리 쓰이고 있다. 새로이 제안(提案)된 전기고도여과법(Electro-Ultra-Filtration)도 방법(方法)의 간이성(簡易性)과 이론적(理論的) 타당성(妥當性)을 고려(考慮)할 때 고찰(考察) 활용(活用)을 위(爲)해 연구(硏究)할 필요(必要)가 있다. 3. 강도인자(强度因子)를 고려(考慮)한 방법(方法)들은 이론적(理論的) 타당성(妥當性)은 높으나 수행상(逢行上)의 복잡성(複雜性)때문에 다량(多量)의 업무(業務)를 효(要)하는 토양검정(土壤檢定)에 활용(活用)키는 힘들다. 4. 치환성(置換性) 가리(加里)는 수용성(水溶性) 가리(加里)의 제1차(第一次) 급원(給源)이며 장기간(長期間)에 걸쳐 작물(作物)에게 유효(有效)한 것으로 알려진 비치환성(非置換性) 가리함량(加里含量)에 대(對)한 지표(指標)도 되며 측정법(測定法)의 간이성(簡易性)이 높은 점(點)으로 보아 토양검정(土壤檢定)에서 채택(採擇)하기 알맞은 검정(檢定) 대상(對象)이다. 5. 작물(作物)에 의(依)한 가리흡수(加里吸收)의 난이도(難易度)는 유효가리(有效加里)의 함량(含量)에만 의(依)해 결정(決定)되지 않으므로 이 측정치(測定値)를 작물(作物)에 대(對)한 가리비료(加里肥料) 시용양(施用量) 추천(推薦)을 위(爲)해 활용(活用)코저 할 때는 총(總) CEC에 대(對)한 치환성(置換性) 가리(加里) 포화도(飽和度)로 따지는 것이 무난(無難)한 것 같다. 6. 수개(數個)의 포장(團場) 시험(試驗) 성적(成績)과 pot 시험성적(試驗成績)들은 토양(土壤)의 가리(加里) 포화도(飽和度)가 비교적(比較的) 무난(無難)한 가리비료(加里肥料) 소요량(所要量) 추천(推薦)의 지표(指標)가 됨을 시사(示唆)한 바도 있다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제14권3호
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• pp.1-13
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• 2009

탄산수를 대상으로 알칼리도 및 총 탄소 측정 방법의 타당성을 평가하기 위하여 산중화 적정법, 역적정법, 침전법, NDIR-TC 측정법 등 다양한 측정방법을 적용하였다. 인공적으로 제조한 탄산수(ACW(Artificial $CO_2$-rich Water): pH = 6.3, alkalinity = 68.8 meq/L, $HCO_3^-$ = 2,235 mg/L)의 알칼리도 및 총 탄소를 측정한 결과, 탄산수 제조와 동시에 측정된 시료에서는 상기한 모든 측정방법에서 비교적 정확한 측정값을 얻어내었다. 이때 퍼센트 오차는 0~12% 수준이었으며, 반복측정 분산분석(repeated measure ANOVA)의 사후 분석 결과 각 측정 방법간 차이는 95% 신뢰수준에서 없는 것으로 판정되었다. 또한 이때 정밀도(분산계수)도 4% 이내로 재현성이 높은 측정 방법이라고 할 수 있다. 탄산수와 같이 $CO_2$가 탈기(脫氣: degassing)되는 경우 각 측정 방법의 정도관리를 위하여 24시간, 48시간 동안 $CO_2$를 탈기시킨 후 각 측정 방법을 적용하였다. 그 결과 산중화 적정법과 NDIR-TC 방법으로 측정된 알칼리도는 $CO_2$의 탈기에 상관없이 일정한 값을 유지하고 있었다. 이는 알칼리도의 보존성에 기인한 결과로 해석된다. 반면, 역적정법과 침전법으로부터 구한 알칼리도는 증가하는 것으로 나타났다. 한편 총 탄소 함량은 꾸준히 감소하여 48시간후에는 최대 약 50%의 $CO_2$가 탈기된 것으로 평가되었다. 역적정법과 침전법으로부터 구한 알칼리도가 높아진 이유는 총 탄소 함량이 다른 방법에 비하여 높게 측정되었고, $CO_2$ 탈기를 모델링 한 결과, 측정된 총 탄소 함량에 평형인 pH보다 측정된 pH가 높기 때문이다. 이는 ACW에 잔류한 $CO_2$ 기포의 영향으로 생각된다. $CO_2$ 탈기에 의해 발생한 $CO_2$ 기포는 pH를 낮추지 못하고 알칼리도에 영향을 주지는 않기 때문에 산중화 적정법과 NDIR-TC 측정에서는 분석되지 않지만 역적정과 침전법을 적용하여 총 탄소를 분석할 경우에는 측정값에 포함된다. 따라서 탄산수에서 알칼리도 및 총 탄소의 측정과 해석을 정확하게 하기 위해서는 역적정법이나 침전법을 이용하여 측정한 결과를 비교 검토하는 것이 필요하다. 이 연구의 결과는 탄산수 연구나 $CO_2$ 지중저장에 관련된 연구에 활용될 수 있다. 특히 $CO_2$ 지중저장 연구에 응용될 경우 탈기되지 않는 $CO_2$ 기포의 함량을 반영할 수 있기 때문에 심부 지중의 pH를 보정하거나 $CO_2$의 지중 거동과 $CO_2$ 저장 용량 평가에 응용될 것으로 기대된다. 이 연구를 기반으로 고온 고압 환경에서 직접 총 탄소를 정확하고 편리하게 측정하기 위한 방법을 개발할 예정이다.