• 기록학연구
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• 제13호
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• pp.41-90
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• 2006

전자기록 시대를 맞아 여러 유형의 생산시스템에서 만들어지는 다양한 전자기록을 일관된 방식으로 입수하여 보존관리하면서 이용자들이 기록의 존재를 쉽게 검색할 수 있게 하고 원하는 내용을 배부해줄 수 있는 유연하면서도 안정적인 전자기록관리시스템을 설계하는 것이 필요하게 되었다. 전자기록관리시스템 설계의 가장 기본이 되는 것이 바로 보존관리되는 과정에서의 기록의 구성과 구조라고 할 수 있다. 이 논문은 3-레이어 접근방식에 따라 전자기록의 개념적 구성과 논리, 물리적 구조를 설계하는 과정을 설명하고 있으며, 이 과정에서 3-레이어 접근방식의 유용성을 보여주고 있다. 이 논문은 디지털 정보객체의 장기보존을 위한 참조모델인 OAIS의 정보 모델을 벤치마킹하여 보존패키지(AIP) 개념을 기록에 적용한 '기록AIP'의 구성과 구조에 대해 논의한다. 개념 레이어에서는 기록AIP를 구성하는 요소들을 메타데이터의 그룹을 식별해내는 작업이 핵심이며 특히 OAIS 정보모델을 통해 기록정보의 서비스를 위해 필요한 메타데이터 그룹을 기록AIP의 구성에 필수적으로 포함해야 한다는 것을 강조하고 있다. 논리 레이어에서는 보존전략(마이그레이션과 에뮬레이션)이 기록AIP의 구조에 미치는 영향과 기록AIP를 인캡슐레이션할 것인지 여부에 따른 구조에 대해 논의한다. 이 논문은 현재의 수준에서 사용할 수 있는 정보통신 기술과 각종 표준을 기준선으로 하여 기록AIP를 어떻게 구성하고 구조화할 수 있는지 논의를 정리하고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.91-102
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• 2019

자율주행 시스템에서, 카메라에 포착된 영상을 통하여 보행자를 분류하는 기능은 보행자 안전을 위하여 매우 중요하다. 기존에는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)나 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 등으로 보행자의 특징을 추출한 후 SVM(Support Vector Machine)으로 분류하는 기술을 사용했었으나, 보행자 특징을 위와 같이 수동(handcrafted)으로 추출하는 것은 많은 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 깊은 특징(deep features)과 전이학습(transfer learning)을 사용하여 보행자를 안정적이고 효과적으로 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문은 2가지 대표적인 전이학습 기법인 고정특징추출(fixed feature extractor) 기법과 미세조정(fine-tuning) 기법을 모두 사용하여 실험하였고, 특히 미세조정 기법에서는 3가지 다른 크기로 레이어를 전이구간과 비전이구간으로 구분한 후, 비전이구간에 속한 레이어들에 대해서만 가중치를 조정하는 설정(M-Fine: Modified Fine-tuning)을 새롭게 추가하였다. 5가지 CNN모델(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, MobileNet)과 INRIA Person데이터 세트로 실험한 결과, HOG나 SIFT 같은 수동적인 특징보다 CNN의 깊은 특징이 더 좋은 성능을 보여주었고, Xception의 정확도(임계치 = 0.5)가 99.61%로 가장 높았다. Xception과 유사한 성능을 내면서도 80% 적은 파라메터를 학습한 MobileNet이 효율성 측면에서는 가장 뛰어났다. 그리고 3가지 전이학습 기법중 미세조정 기법의 성능이 가장 우수하였고, M-Fine 기법의 성능은 미세조정 기법과 대등하거나 조금 낮았지만 고정특징추출 기법보다는 높았다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권5호
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• pp.620-627
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• 2019

본 연구에서는 서로 다른 원료를 이용하여 HEFA 공정을 통해 제조한 국내외 바이오항공유(Bio-ADD, Bio-6308, Bio-7720)의 점화지연특성을 비교 및 분석하였으며, 이러한 바이오항공유의 실제 시스템에의 적용 가능성을 확인하기 위하여 기존에 사용되고 있는 석유계항공유(Jet A-1) 및 바이오항공유와 석유계항공유를 일정한 비율(50:50, v:v)로 혼합한 연료의 점화지연특성에 대해서도 분석하였다. 각 항공유의 점화지연시간은 CRU 장비를 사용하여 측정하였으며, 결과 해석을 위해 표면장력 측정, GC/MS 및 GC/FID 분석을 수행하였다. 그 결과, 모든 온도 조건에서 Jet A-1의 점화지연시간이 가장 길게 측정되었는데, 이는 aromatic compounds가 약 22.8% 존재하여 분해 과정에서 열적으로 안정하고 주변 산소와도 반응성이 낮은 benzyl radical이 생성되기 때문인 것으로 판단된다. 바이오항공유의 점화지연시간은 모두 비슷하게 측정되었는데, 이는 각 항공유를 구성하는 n-paraffin과 iso-paraffin의 비율(n-/iso-)이 약 0.12로 서로 비슷한 값을 가지며, cycloparaffin의 구성 비율도 약 3% 미만으로 크게 차이가 없기 때문인 것으로 해석된다. 또한, 국내외에서 개발된 바이오항공유(Bio-ADD, Bio-6308)를 석유계항공유와 50:50(v:v)으로 혼합한 연료의 점화지연시간은 혼합하지 않은 Jet A-1과 각 바이오항공유가 갖는 점화지연시간의 사잇값으로 측정되어, 기존에 사용 중인 시스템을 변경하거나 개선하지 않아도 적용이 가능함을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.391-404
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• 2021

본 연구에서는 최신의 연구 트렌드인 빅데이터와 인공지능을 농업분야에 접목하여 유전자 알고리즘(GA)과 전지구 기후 재분석 자료를 활용한 마늘 생산량의 장기 예측 모형을 개발하고 그 예측성능을 평가해 보았다. 해당 모형은 마늘의 파종량을 수정할 수 있는 11월에 예측 자료를 생산하므로, 마늘의 생산 시기와 시간공간적으로 떨어진 전지구 기후 재분석 자료로부터 마늘생산량의 예측 인자로 활용할 수 있는 시그널을 찾아 장기적 마늘 생산량 예측에 활용하였다. 그 결과 결정론적 예측과 확률론적 예측 모두 마늘 생산량의 경년변동성을 통계적으로 99% 신뢰수준에서 관측과 유사하게 모의하였으며, 범주형 예측에서도 이분위 예측에서 93.3%, 삼분위 예측에서 73.3%의 적중률을 보이며 우수한 예측 성능을 나타내었다. 또한, 예측인자들 사이의 선형 및 비선형적 관계를 모두 고려하는 GA방법을 사용하였을 때, 선형적 앙상블 방법을 적용하였을 때 보다 높은 예측성능과 안정적인 예측결과를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구에서 개발된 마늘 생산량 예측 모형은 기존의 단기예측 위주의 농산물 생산량 예측의 한계를 극복하고 한 해의 농사가 시작되기 전 잠재 생산량을 전망 정보를 생산하여 농산물의 수요·공급 및 가격안정화를 위한 장기적 계획을 수립하는 것에 도움이 될 것으로 생각된다.

• 한국결정성장학회지
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• 제32권5호
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• pp.175-182
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• 2022

MLCC(Multi-Layer Ceramic Capacitor)의 유전체 층에 사용되는 BaTiO₃는 유전 특성의 온도안정성을 향상시키기 위해 첨가제로서 희토류 및 Mg를 사용한다. 이러한 첨가제는 소결 중 입자성장 및 치밀화 거동, 결국 유전 특성에 지대한 영향을 주게 되므로 조성에 따른 미세구조 발현 양상을 살펴보는 것이 중요하다. 본 연구는 95BaTiO₃-1Dy₂O₃-2MgO-2SiO₂(mol%)의 조성에서 온도 변화에 따른 결정구조, 입자성장 및 밀도 변화를 관찰하고 이러한 변화가 유전 상수에 미치는 영향을 관찰하였다. 1200~1300℃의 온도범위에서 소결 온도가 증가함에 따라, 평균 입도는 눈에 띄게 커지는 반면 밀도의 변화는 미미하여 입자크기가 주요한 미세구조적 요소임을 밝혔다. 본 실험에서 관찰된 입자크기의 온도의존성은 기존 입자성장 이론에서 설명한 온도 변화에 따른 입자성장 거동의 변화양상과 잘 부합하였으며, 이러한 이해는 향후 희토류가 첨가된 BaTiO₃에서 유전 특성 향상을 위한 소결 미세구조 제어에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제31권4호
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• pp.24-30
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• 2003

본 연구에서는 합판 대체용도로서 고성능을 보유하는 대나무 Zephyr 보드의 제조기술을 확립하기 위한 기초조사로서 Zephyr의 제조방법을 달리하여 Zephyr를 제조한 후 각각의 Zephyr로 제조된 보드의 물성을 검토하였다. 제조된 보드는 KS F 3014와 KS F 3113에 준하여 성능평가를 하였으며 그 결과는 다음과 같다. 최종 롤러간극을 각각 1 mm, 1.5 mm, 2 mm로 달리하여 제조된 Zephyr 보드 중에서는 1.5 mm에서 제조된 Zephyr 보드가 휨성능(MOR, MOE)과 박리강도(IB)에서 가장 높은 강도를 보유하고 있었다. 또한, 2시간 자비한 후 1시간 상온수에 침지한 다음에 측정된 보드의 습윤시 휨성능(MOR, MOE) 역시 최종 롤러간극 1.5 mm에서 제조된 Zephyr 보드에서 가장 높은 잔존강도를 보유하고 있어 상태시와 거의 유사한 경향을 나타내고 있었다. 24시간 상온수에 침지한 후의 두께팽창율 시험에서 모든 보드가 KS A 3014의 기준인 12%보다 낮게 나타났으며 그중 롤러간극 1.5 mm Zephyr로 제조된 보드가 가장 낮은 값을 나타내어 치수안정성이 뛰어난 것으로 나타났다. 전처리에 따른 대나무 Zephyr 보드의 강도 성능은 무처리 생재상태로 제조된 보드가 다른 전처리(증해, 0.3%NaOH자비)를 한 Zephyr 보드보다 높은 강도를 보유하고 있었다. 따라서, 무처리 생재상태에서 최종롤러 간극 1.5 mm로 제조된 Zephyr sheet가 최적의 보드 제조조건임을 알 수 있었다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권3호
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• pp.60-72
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• 2022

우리나라에 남아 있는 목조건축문화재들은 다양한 생물학적 요인에 의해 손상된다. 이 중 흰개미는 목재 내부를 손상시켜 문화재의 구조적 안정성과 진정성에 악영향을 미친다. 국내 전 지역에서 목조건축문화재의 흰개미 피해가 발생하고 있으며, 기후변화로 인해 그 피해는 더욱 증가할 것으로 추정된다. 문화재의 흰개미 피해는 돌이킬 수 없으므로 예방보존이 매우 중요하다. 이에 본 논문은 목조건축문화재의 효과적인 흰개미 예방을 위해 공간적 통합 흰개미 관리(AW-ITM)의 문화재 적용을 위한 기초자료를 제시하고자 수행되었다. 먼저 국내 목조건축문화재의 입지 특성을 이해하기 위해, 공간정보시스템(GIS)을 이용하여 국가지정 목조건축문화재(국보, 보물) 182건의 인접한 산림과의 거리, 주변 산림 면적을 분석하였다. 또한 2003~2020년 실시된 국가지정문화재 방충사업 내역과, 종합적 흰개미 관리(ITM)의 구성요소 4가지에 따라 국내 문화재 흰개미 방제의 특성을 확인하였다. 이를 바탕으로 문화재와 주변 공간을 세 영역으로 구분하고 각 영역별로 적합한 흰개미 방제 방안을 제안하였다. 또한 목조건축문화재들의 입지(도심, 외곽, 산림)와 건물 수량(단일, 복합)에 따라 6가지 유형으로 구분하여 각 유형별 흰개미 방제 영역을 구분하였다. 이 연구에서 제시된 공간적 종합 방제의 개념은 최근 문화재청에서 발표한 '목조문화재 흰개미 방제 종합 방제대책' 등에서 주변 환경 개선 등으로 일부 반영해 적용되고 있다. 이에 공간적 통합 흰개미 관리(AW-ITM)의 적용 또한 일부 대상에 시범적으로 적용한 뒤 그 결과를 면밀히 분석하여 문화재 보존관리 정책 수립에 반영할 필요가 있다.

• 전기화학회지
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• 제25권4호
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• pp.154-161
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• 2022

전세계의 기후 온난화로 인해 탄소 중립 사회의 중요성이 대두되고 있다. 이를 위해 화석연료를 대체할 새로운 에너지 자원으로 수소에 대한 관심이 커지고 있다. 친환경적이며 풍부하게 존재하는 물의 전기분해를 통한 수소 생산은 매우 중요한 분야이다. 하지만 전기분해의 산소 발생 반응의 경우 매우 높은 과전압과 고가의 귀금속 촉매의 사용이 상용화에 걸림돌로 작용하고 있다. 이에 본 총설에서 최근 5년동안 발표된 고분자 전해질막 수전해 시스템의 산소 발생 반응에 쓰이는 귀금속 촉매의 연구 동향에 대해 요약 및 정리하였다. 가장 널리 사용되는 귀금속 촉매로는 Ir과 Ru 기반의 촉매들이다. 이들은 높은 안정성과 성능 때문에 수전해 촉매로 연구되었다. 하지만 높은 가격으로 인해 성능 향상이 우선 과제이며 이를 위해 지지체와의 상호작용, 합금 촉매, 다양한 후처리 공정 등을 적용하고 있다. 본 총설은 귀금속 촉매의 산소 발생 반응에 대한 활성과 내구성을 높이는 전략 수립에 도움이 될 것으로 예상한다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.1-8
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• 2023

본 연구는 일부대학생들의 치과위생사 직업에 대한 자질, 직업평가기준, 전문직관을 조사로 치과위생사 직업에 대한 인식을 설문조사하여 SPSS WIN18.0 프로그램으로 분석하였다. 치괴위생사에게 필요한 자질 10항목 중 '치위생학의 전문적 지식'과 '치위생기술'이 가장 높았다. 직업평가요인 평균은 4.06으로 치괴위생사 직업평가요인 평균 3.80보다 높았다. 직업선택(평가) 요인 중 '안정적인 직업', '직장 분위기와 인간관계가 좋은 직업' 평균이 가장 높았으며 '사람들과의 접촉이 있는 직업', '독립적인 직업' 평균은 가장 낮았다. 치괴위생사 직업평가요인은 '사람들과의 접촉이 있는 직업', '다른 사람을 도울 수 있는 직업'이 높았으며 '높은 임금', '높은 승진 기회의 가능성'이 평균은 낮게 나타았다. 일반적인 특징과 치위생전문직관회귀분석 결과 전공계열이 비보건계열인 경우 치과위생사에 대한 전문직업성이 높아지는 결과로 분석되었다. 총괄적으로 치과위생사에 대한 자질향상과 직업평가 인식을 높이기 위해 직업평가 및 치위생전문직관의 장단점을 파악하여 개선사항을 모색하는 노력이 체계적으로 이루어져야 할 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.65-75
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• 2022

딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.