• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.13-21
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• 2021

본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권1호
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• pp.65-78
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• 2022

이 연구의 목적은 예비 교사들을 대상으로 과학적 자기 효능감 척도의 타당도 검증과 배경 변인에 따른 잠재평균분석을 통해 예비 교사 교육에서의 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위하여 187명의 예비 교사들을 대상으로 과학적 자기 효능감 척도(Tark, 2011)를 활용한 사전 검사를 진행하였다. 그리고 탐색적 요인분석을 통해 도출한 결과를 바탕으로 전문가 협의회를 실시하여 문항을 보완한 후 354명의 예비 교사들에게 본 검사를 실시하였으며 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 분석 결과 사전 검사에는 과학적 자기 효능감 척도에 예비 교사들은 3개 요인으로 응답하였으나 2개 문항의 타당도가 낮게 나타났다. 수정한 척도를 활용하여 본 검사를 실시한 결과 29개 문항이 의도한 3개 요인에 적재되었음을 확인하였으며 각 요인별 신뢰도는 .882~.886으로 나타났다. 예비 교사들의 배경 변인에 따른 잠재평균분석을 실시하여 효과 크기를 도출한 결과, 성별에 따라서는 자기조절효능감(Cohen's d > .5)은 여성이 자신감(Cohen's d > .3)은 남성이 유의미하게 높은 결과를 보여주었다. 진로 계열과 과학에 대한 선호도 변인에서는 과제곤란도선호 요인과 자기조절효능감 요인에서 자연(이공)계열, 그리고 과학에 긍정적 선호를 선택한 예비 교사가 유의미하게 큰 효과크기 차이(Cohen's d > .8)를 보여주었다. 이 연구 결과를 토대로 수정된 과학적 자기 효능감 척도를 활용하면 예비 교사들의 과학 과목에 대한 자기 효능감을 정확히 진단하는데 큰 기여를 할 것이라 판단된다. 또한 과학적 자기 효능감 검사 결과를 바탕으로 예비 교사들의 과학적 자기 효능감을 효과적으로 향상시킬 수 있는 교육과정 및 교육 내용 개편에도 기여할 수 있을 것이다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제36권3호
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• pp.275-279
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• 2023

La_0.7Sr_0.3-xMg_xMnO₃ (LSMMO) (x=0.05~0.20) specimens are fabricated by a solid phase sintering method, and the sintering temperature and time are 1,300℃ and 2 hours, respectively. The dependence of the crystalline structure according to the amount of Mg²⁺ contents is not observed, and all specimens show a polycrystalline rhombohedral crystal structure, the X-ray diffraction (110) peaks move to the high angle side with increasing the amount of Mg²⁺ contents. LSMMO specimens exhibit a granule-shaped microstructure with an average grain size of 1 ㎛ or less. Resistivity gradually decrease as the amount of Mg²⁺ contents increased. And in the La_0.7Sr_0.1Mg_0.2MnO₃ specimen, resistivity and B_25/65-value are 36.7 Ω-cm and 394 K at room temperature, respectively. LSMMO specimens show a variable-range hopping (VRH) electrical conduction mechanism, and the negative temperature of coefficient of resistance (NTCR) is approximately 0.37~0.38%/℃.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제29권4호
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• pp.29-34
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• 2022

위상지연 필름을 이용하여 가시광선 투과도 제어가 가능한 스마트윈도우 제작 기술을 제안한다. 위상지연 필름의 phase retardation(𝚪)이 𝛑/2(𝚫n·d = 𝛌/4)인 경우 선편광을 원편광으로 변환시켜줄 수 있으며, 서로 다른 배향각도를 갖는 두 장의 𝛌/4 위상지연 필름을 이용하여 광투과 모드(45°/-45°)와 광차단 모드(45°/45°) 제어가 가능한 스마트윈도우를 제작할 수 있다. 본 연구에서는 복굴절 물질인 reactive mesogen (RM)의 두께에 따른 retardation 특성(𝚫n·d)을 평가함으로써 𝚫n·d가 𝛌/4인 위상지연 필름을 제작하였다. 서로 다른 𝚫n·d 값을 갖는 위상지연 필름이 적용된 스마트윈도우의 광차단 특성을 평가한 결과, 𝛌/4 위상지연 필름 기반의 스마트윈도우에서 가장 높은 광차단율(≥20%)을 보였다. 이를 통해 𝚫n·d의 값이 𝛌/4 일 때 위상지연 효과가 가장 높다는 것을 확인하였으며, 𝛌/4 위상지연 필름을 적용하여 150×150 mm² 크기의 스마트윈도우를 구현하였다.

• 지역연구
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• 제40권2호
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• pp.91-106
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• 2024

전 세계적으로 지방소멸 시대에 직면한 여러 국가에서는 지역 접근성 향상과 인구집중 현상 해소를 위해 고속철도 확장을 지속하고 있다. 본 연구는 2012년부터 2019년까지 지방소멸 위험 수준을 고려하여, 고속철도의 운영이 한국 지자체의 연령대별 인구 이동에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 종속변수로 연령대별 순유입 인구를 사용하였으며, 분석 모형으로 패널 공간자기회귀모형을 선정하였다. 연구 결과, 고속철도가 지역 인구 유입에 미치는 영향은 지방소멸 위험 수준에 따라 상반되는 것으로 나타났다. 즉, 고속철도의 운행은 수도권과 일부 광역시에는 인구 유입의 효과를 가져왔지만 그 외 지역에서는 인구 유출을 설명했다. 고속철도는 특히 생산 가능 인구를 대표하는 청장년층 인구 유입에 높은 영향을 미쳤지만, 이러한 효과 또한 소멸 위험이 적은 지역에 한정되었다. 본 연구의 결과는 지역 균형발전과 지방소멸 해소를 위한 고속철도 설치 시 계획인구와 산업의 도입 등이 함께 고려되어야 함을 강조한다. 또한 지역별 소멸 위험 수준에 따라 인구 구조와 유입에 긍정적 영향을 발생시키는 요인을 탐색하는 후속 연구와 각 지자체의 상황에 맞는 새로운 정책 도입의 필요성을 시사한다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제31권3호
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• pp.72-79
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• 2024

2.xD 패키지 구조에서 고속, 고대역폭 실현을 위해 인터포저 (Interposer) 혹은 브리지 다이와 이종 칩 간 접합 공정에 높은 기술력을 요하는 공법이 연구되고 있다. 특히 접합면 연삭 (Grinding) 공정은 그 핵심 기술에 속한다. Cu layer를 포함한 인터포저나 브리지 다이를 기판에 접합한 후 Cu처럼 전기적 연결이 가능한 금속 소재를 연삭 공정으로 노출하여 이종 칩을 서로 연결하는 방식은 종래의 패키징 기술을 그대로 활용하는 공법이다. 다만, 2.xD 패키지처럼 미세 범프의 대량 접합 공정에서 양산 가능한 수율과 품질을 충족하려면 높은 정밀도를 기반으로 한 공법 개발이 요구된다. 본 논문에서는 2.xD 패키지 구조의 이종 칩 접합을 위한 다중 가공물 연삭 과정에서 연삭 휠의 입도를 변수로 하여 패키지 연삭을 진행하였고, 노출된 가공물의 표면 양상 및 접합 특성에 관해 연구하였다. 본 연구의 고찰을 통해 고품질 접합을 위한 연삭 공정을 최적화하여 첨단 패키징 기술 발전에 기여할 수 있을 것이라 기대한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제54권5호
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• pp.621-629
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• 2016

EU의 REACH 제도 도입에 따라 각종 화학물질에 대한 독성 및 활성 정보 확보를 위해 화학물질의 분자구조 정보를 기반으로 화학물질의 독성 및 활성을 예측하는 정량적구조활성관계(QSAR)에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. QSAR 모델에 사용되는 분자표현자는 매우 다양하기 때문에 화학물질의 물성 및 활성을 잘 표현할 수 있는 주요한 분자표현자를 선택하는 과정은 QSAR 모델 개발에 있어 중요한 부분이다. 본 연구에서는 화학물질의 분자구조 정보를 나타내는 주요 분자표현자의 통계적 선택 방법과 부분최소자승법(Partial least square: PLS) 기반의 새로운 QSAR 모델을 제안하였다. 제안된 QSAR 모델은 130종의 폴리염화바이페닐(Polychlorinated biphenyl: PCB)에 대한 분배계수(log P)와 14종의 PCBs에 대한 반수 치사 농도(Lethal concentration 50%: $LC_{50}$) 예측에 사용되고, 제안된 QSAR 모델 예측 정확도는 기존의 OECD QSAR Toolbox에서 제공하는 QSAR 모델과 비교하였다. 관심 화학물질의 분자표현자와 활성정보 간의 높은 상관관계를 갖는 주요 분자표현자를 선별하기 위해서, 상관계수(r)와 variable importance on projections (VIP)기법을 적용하였으며, 화학물질의 독성 및 활성정보를 예측하기 위해 선별된 분자표현자와 활성정보를 이용해 부분최소자승법(PLS)를 사용하였다. 회귀계수($R^2$)와 prediction residual error sum of square (PRESS)을 이용한 성능평가결과, 제안된 QSAR 모델은 OECD QSAR Toolbox의 QSAR 모델보다 PCBs의 log P와 $LC_{50}$에 대하여 각각 26%, 91% 향상된 예측력을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 계산독성학 기반의 QSAR 모델은 화학물질의 독성 및 활성정보에 대한 예측력을 향상시킬 수 있고 이러한 방법은 유독 화학물질의 인체 및 환경 위해성 평가에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.3894-3906
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• 2014

본 연구는 정밀실측이 이루어진 국가지정문화재 중 사찰의 주불전을 대상으로 맞배지붕 건물과 합각지붕 건물로 구분하여 지붕에서 나타나는 앙곡, 안허리곡, 용마루곡과 지붕기울기를 분석하였다. 그 결과 는 다음과 같다. 첫째, 맞배지붕 건물의 앙곡과 안허리곡은 건물규모(면적), 내부 고주 유무 등과 밀접한 상관관계가 있다. 또한 5량가 구조와 7량가 구조중에 규모가 큰 7량가 구조에서 더 크게 나타났다. 둘째, 맞배지붕 건물의 앙곡과 안허리곡은 서로 상관관계가 있는데 앙곡이 큰 건물에서 안허리곡도 크게 나타난 것으로 분석되었다. 지붕기울기는 변수요인(평면요소, 입면요소, 단면요소)과는 크게 연관성이 없으며, 앙곡, 안허리곡, 용마루곡 크기는 공포의 외1출목과 외2출목에서 비슷한 크기였으나, 외3출목에서는 상대적으로 크게 나타났다. 셋째, 합각지붕 건물의 앙곡과 안허리곡은 맞배지붕 건물과는 다르게 서로 상관관계 없었는데, 전면과 측면은 서로 상관관계를 가지며 전면의 곡이 크게 나타난 건물에서는 측면에서도 크게 나타났다. 넷째, 합각지붕 건물 내부에 고주가 있는 건물은 앙곡과 안허리곡이 크게 나타난 반면, 고주가 없는 건물에서는 작게 나타났으며, 용마루곡은 건물규모와 건물높이에 밀접한 연관성이 있어, 건물이 높거나 큰 건물에서 용마루곡이 크게 나타났다. 지붕기울기는 맞배지붕 건물에서와 같이 변수요인과는 상관관계가 거의 없었다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권6호
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• pp.495-507
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• 2023

센스메이킹 활동에서 교사는 학생과 함께 질문을 고안하고 조사과정을 설계할 때 많은 어려움을 겪는다. 그 주된 이유로 새로운 설명을 고안하는 과정에서 개념적 이해가 어떻게 활용되는지 예상하기 어렵다는 점이 있다. 본 연구에서는 센스메이킹 목표하에 이루어지는 활동 설계에서 어떠한 인식적 준거 활용되는지 밝히고, 각 준거를 중심으로 한 논의에서 학생의 개념적 이해가 어떻게 활용되는지 드러내고자 했다. 이를 위해 센스메이킹 활동에 참여한 학생들의 조별 활동 과정을 탐색했으며, 이때 센스메이킹의 목표하에 이루어진 질문 고안과 조사 과정 설계과 탐구활동의 단순화된 절차 수행의 목표가 잘 반영된 과정을 비교 탐색했다. 분석 결과, 센스메이킹 과정 설계에서 활용되는 인식적 준거는 현상의 흥미로움 여부, 자료 수집 가능성, 관측 가능하며 현상을 설명할 수 있는 변인으로의 해석 가능성으로 도출되었다. 이에 반해 탐구활동의 단순화된 절차 수행의 목표가 두드러진 사례에서는 자료 수집 가능성만이 인식적 준거로 활용된 것으로 나타났다. 현상의 흥미로움 여부를 중심으로 한 논의에서는 탐구하는 현상 속 요소의 구조, 기능에 관한 개념적 이해가 학생들이 탐구하고자 하는 현상을 규명하고 해당 현상에 대한 기존 지식을 점검하는 과정에서 활용되었다. 야외에서 자연현상을 탐색하는 과정에서 관측 자료, 즉 사실적 이해가 형성되는 것으로 나타났다. 이와 더불어 탐구하고자 하는 현상과 관련하여 문헌에서 찾아낸 정보인 사실적 이해는 해당 현상에 대한 새로운 지식 고안이 필요한지 여부를 판단하는 데 활용되었다. 자료 수집 가능성에 대한 논의에서는 탐구 현상의 구성 요소를 주어진 자원 내에서 조사할 수 있을지 판단하는 과정에서 각 요소에 대응하는 구조, 기능에 관한 개념적 이해가 활용되었다. 이때 각 요소의 관측 가능성을 논하며 절차적 이해가 함께 활용되었다. 세 번째 인식적 준거는 관측 가능하며 현상을 설명할 수 있는 변인으로의 해석 가능성이었다. 이 준거를 바탕으로 한 논의에서는 일상 용어를 활용한 표현을 관측 가능한 변인으로 변환하고, 다시 관측 결과 구성한 사실적 이해의 의미를 일상 용어로 해석할 수 있는 방안이 다루어졌다. 이 과정에서 기능에 관한 개념적 이해, 해당 개념과 관련된 사실적 이해가 활용되었다. 그리고 탐구하는 현상의 요소들을 변인으로 해석하기 위해서 해당 현상을 설명할 수 있는 포괄적인 기작에 대한 개념적 이해가 활용되었다. 본 연구 결과는 과학 수업에 자연현상에 대한 설명 구성 과정을 도입한 취지를 반영한 센스메이킹 활동을 운영하고, 학생과 함께 센스메이킹 과정을 설계할 때의 개념적 지원 방안을 마련하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.