• 한국군사과학기술학회지
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• 제16권1호
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• pp.1-4
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• 2013

Mines are classified as the attack, defense and protect mine depending on laying position. In case of the defense and protect mine for protecting the major ports, it is important to predict that mines are laid position for a safe maneveuring of friendly ships. Furthermore, the marine environment affects mines laying position. Therfore, this paper is studied on a prediction of mines laying position through the prediction of the marine environment.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제2권2호
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• pp.271-278
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• 1999

An alternative panel flutter approach utilizing minimum angle is presented. The minimum angle is the lowest value among the angles between modes i and j at a certain pressure condition. This method utilizes eigenvectors rather than eigenvalues. Cross-ply composite plates are considered in this study. A remarkable result of this investigation is that the angle always dropped gradually to zero for all presented examples

• 지식정보인프라
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• 통권8호
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• pp.4-11
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• 2002

유동장을 해석하는 궁극적인 목적 중 하나는 해석 결과를 바탕으로 더 나은 성능을 가지는 형상을 설계하는 것이라 할 수 있다. 해석된 정보들은 대상인 제품의 전체 형상 및 각 부분 부품을 설계하는데 사용되고 설계의 문제점과 개선점 및 성능을 예측하는데 사용된다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.63-79
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• 2008

고급 GIS 및 복잡한 공간 분석 기술이 발전함에 따라 다양한 의사 결정 지원 시스템에서 지리적 혹은 공간적 문제 해결을 위한 고급 지식을 지원하기 위해 더욱 강력한 기술이 필요하게 되었다. 또한, 법집행 기관 및 수사 기관 등을 중심으로 효율적인 수사 및 향후 범죄 예방을 위해 과학 수사, 법 과학에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히, 연쇄 범죄의 공간적 패턴을 분석함으로써 범죄자의 거점 위치를 예측하기 위한 지리적 프로파일링(Geographic Profiling)에 대한 연구가 활발하다. 그러나, 기존의 지리적 프로파일링 연구에서는 공간적 패턴 분석을 위해 단순히 통계적 방법만을 사용하고 있고, 연쇄 범죄에 대한 다양한 공간적, 시간적 분석 기술을 지원하지 않으므로 거점 예측시 낮은 정확도를 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 범행 위치의 공간적 분포와 범죄 발생의 시간적 분포 특성에 따라 연쇄 범죄의 시공간 패턴을 유형화하고, 이를 기반으로 연쇄 범죄의 거점 위치를 보다 정확하게 예측하는 알고리즘으로 STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction)을 제안한다. STA-BLP는 하나의 거점으로부터 특정 방향을 선호하여 이동하며 발생되는 연쇄 범죄의 비등방성 패턴을 고려하고, 동일한 경로에 대한 반복 이동에 대한 범죄자의 학습 효과를 고려함으로써 예측 정확도를 개선시킨다. 또한, 다수의 군집화된 범행 위치들로부터 각 군집에 소속된 범행 위치들에 대한 지역적 거점 위치 예측과 모든 범행 위치에 대한 전역적 거점 위치 예측을 통해 거점이 다수 존재하는 연쇄 범죄의 경우에도 보다 정확한 예측을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 기존에 제시된 알고리즘과 STA-BLP의 예측 정확도를 비교하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권11호
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• pp.625-631
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• 2017

과거부터 현재까지 주식시장에 대한 주가 변동 예측은 풀리지 않는 난제이다. 주가를 과학적으로 예측하기 위해 다양한 시도 및 연구들이 있어왔지만, 아직까지 정확한 미래를 예측하는 것은 불가능하다. 하지만, 주가 예측은 경제, 수학, 물리 그리고 전산학 등 여러 관련 분야에서 오랜 관심의 대상이 되어왔다. 본 논문에서는 최근 각광 받고 있는 딥러닝(Deep-Learning)을 이용하여 주가의 변동패턴을 학습하고 미래를 예측하고자한다. 본 연구에서는 오픈소스 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우를 이용하여 총 3가지 학습 모델을 제시하였으며, 각 학습모델은 각기 다른 입력 피쳐들을 받아들여 학습을 진행한다. 입력 피쳐는 이전 연구에서 사용한 단순 가격 데이터를 확장해 입력 피쳐 개수를 증가시켜가며 실험을 하였다. 세 가지 예측 모델의 학습 성능을 측정했으며, 이를 통해 가격-기반 입력 피쳐에 따라 달라지는 예측 모델의 성능 변화 비교 분석하여 가격-기반 입력 피쳐가 주가예측에 미치는 영향을 평가하였다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(4)
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• pp.469-475
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• 1996

우리나라 원자력기술 수준은 정부와 원자력위원회의 적극적인 개발정책 제시와 관련기관들의 헌신적인 노력에 힘입어 영광 원전 3,4호기의 준공으로 95%를 상회하는 것으로 평가되고있다. 하지만 이는 상업용 원자력 발전소의 개발ㆍ이용 능력이며 비발전 분야를 포함하는 원자력 미래기술의 개발능력 수준은 아직 이에 못미치고 있다. 이러한 국내 원자력기술 개발ㆍ이용의 상황을 고려하여, 본 연구는 원자력기술 선진국이라 할 수 있는 일본, 독일 그리고 프랑스 등에서 수행한 과학기술 미래기술 평가 사례를 조사하고 여기에서 나타난 원자력 미래기술의 종류와 각 기술에 대한 예측, 평가 결과를 조사하고 국가별 평가 결과의 비교를 수행한다. 이 연구는 기존의 원자력기술에서 시야를 넓혀 과학기술의 범주에서 원자력 미래기술을 조명하고, 또한 원자력 선진국의 원자력 미래기술 평가를 통해 중대 전환기의 우리나라 원자력 개발ㆍ이용 발전방향의 수립에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단 된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.41-55
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• 2017

최근 관심을 받고 있는 피지컬 컴퓨팅 교육은 하드웨어와 소프트웨어 요소를 통합하여 의미 있고 창의적인 산출물을 개발함으로써, 과학적 탐구 태도를 함양시키는 데 효과적인 교육의 형태이다. 이에 본 연구는 피지컬 컴퓨팅 교육에서 주요 학습성과 변인으로 거론되는 과학적 탐구 태도를 교육성과 변인으로 상정하고, 이를 예측하는 요인을 규명하고자 과학경험, 교육지원, 학습몰입을 예측변인으로 상정하여 이들 변인의 예측력을 확인하였다. 이를 위해 초등학교 4학년에서 6학년인 영재교육프로그램 참가자 64명을 대상으로 피지컬 컴퓨팅 교육을 실시하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 기술통계, 상관분석, 다중회귀분석 및 매개분석을 통해 분석되었다. 연구 결과, 과학경험과 학습몰입은 교육성과인 과학적 탐구 태도를 유의하게 예측하는 것으로 나타났다. 또한 학습몰입은 과학경험과 과학적 탐구 태도, 교육지원과 과학적 탐구 태도 사이를 매개하는 것으로 나타났다. 이를 기반으로 피지컬 컴퓨팅 교육에서 과학적 탐구 태도 향상을 위해 과학경험 기회의 제공, 긍정적 교육지원의 필요, 학습몰입 촉진을 위한 전략이 필요함을 제안하였다.

• 공업화학전망
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• 제23권6호
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• pp.3-13
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• 2020

저출산 고령화 사회로의 진입은 대한민국뿐만 아니라 전 세계적으로 많은 사회 문제를 야기하고 있다. 그 중에서 고령 인구 증가로 인한 의료 수요 증가와 이를 뒷받침 할 의료인력 부족은 곧 다가올 사회문제이다. 4차 산업 혁명으로 인해 다양한 사회문제에 대한 혁신적인 해법들이 제시되고 있는데, 본 기고문에서는 다가올 고령화 사회에서 의료인력 부족 등에 의한 해결법으로 원격의료 지원을 위한 인공지능 활용을 다루고자 한다. 병 진단 및 예측을 위한 여러 가지 인공지능 알고리즘은 이미 많이 개발 되어 있으나, 일반적으로 딥러닝에 많이 쓰이는 인공신경망 구조인 합성곱 뉴럴네트워크(convolution neural network)나 기존 퍼셉트론(perceptron) 구조에서 벗어나 확률론적 인공신경망 중에 하나인 베이지안 뉴럴네트워크(Bayesian neural network)를 다루고자 한다. 그중에서 연산효율적이며 뉴로모픽 하드웨어로 구현 가능성이 높고 실제 진단 예측(diagnosis prediction) 문제 해결에 강점을 보이는 알고리즘으로써 naive Bayes classifer를 활용한 연구를 소개하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.553-556
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• 2003

사회과학 학문을 공부하는 학생들은 현상을 분석하고 미래를 예측하는 기법으로 통계를 많이 사용하고 익혀야 한다. 본 연구에서는 맹목적으로 수치를 다루는 회계 및 통계 학습에서 벗어나 멀티미디어로 흥미를 유발시키고 인터넷상에서 학생들이 직접 실습을 할 수 있는 환경을 구축하여 회계 통계 학습에 도움을 주어 실제 산업체에 적용 가능한 지식을 주고자 한다. 본 연구는 사회과학의 분야에서 어떠한 형태의 자료를 입력하여도 사용자가 바라는 통계를 얻도록 하는데 주안점을 두고 있다. 개발된 멀티미디어 콘텐츠를 통하여 이루어진 학습에 대하여 효과를 측정하여 멀티미디어 기술을 활용한 사회과학 통계교육에 어떤 효과가 있는지를 분석하고자 한다.

• 한국보육지원학회지
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• 제11권5호
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• pp.91-111
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• 2015

본 연구에서는 유아가 오감을 이용한 벼 관찰활동을 통해 유아의 과학과정기술이 어떻게 변화하는지 살펴보고자 실시되었다. 연구참여자는 경기도 오산시에 소재한 Y어린이집에 재원중인 만3세 유아 10명이었다. 유아의 과학과정기술의 변화를 살펴보기 위하여 Spradley(1980)의 참여관찰 분석과정을 최정열(2000)이 수정 보완한 분석과정을 사용하였다. 분석자료에는 유아 인터뷰 자료, 유아관찰일지, 교사 관찰기록 등이 사용되었다. 연구결과 오감을 이용한 벼 관찰활동은 유아의 과학과정기술에 긍정적인 효과가 있는 것으로 나타났다. 유아는 초기에 비해 후기로 갈수록 벼에 대해 예측하기, 관찰하기, 분류하기, 비교하기, 측정하기 능력이 향상되었다. 본 연구결과는 유아의 과학적 사고 신장을 위한 교수방법의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.