• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.342-353
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• 2013

본 연구는 마음수련명상의 지속기간에 따른 정신건강의 차이를 비교분석하기 위한 것이다. 단기집중 마음수련명상의 효과를 파악하기 위한 단일군 전후 원시실험연구와 지속적 마음수련명상의 효과를 파악하기 위한 서술적 조사연구로 구성된다. 자료 수집 및 대상은 단기집중 마음수련명상군의 경우 2011년 7월 23일부터 7월 30일, 2012년 1월 7일부터 1월 14일에 마음수련명상 프로그램에 참여한 교사들 75명을 대상으로 프로그램 실시 전후에 구조화된 설문지를 이용하여 자료 수집을 하였고, 지속적 마음수련명상군의 경우 2012년 2월 현재 마음수련명상을 1년 이상 지속한 교사들 101명을 대상으로 2012년 2월 15일에서 2월 28일까지 자료 수집을 하였다. 자료 분석은 SPSS WIN 14.0를 이용하였으며 연구결과는 다음과 같다. 단기집중 마음수련명상군의 경우 마음수련명상 전후에 정신건강의 모든 하위영역(신체화, 강박증, 대인예민성, 우울, 불안, 적대감, 공포불안, 편집증, 정신증)에서 유의한 차이가 있었다. 지속적 마음수련명상군의 지속기간에 따른 정신건강 정도는 편집증을 제외한 8개 영역(신체화, 강박증, 대인예민성, 우울, 불안, 적대감, 공포불안, 정신증)에서 모두 유의한 차이를 보였다. 결론적으로 마음수련명상이 단기적, 지속적 중재 모두에 효과가 있는 것으로 보아 임상에서의 단기적용과 스트레스 대처능력을 기르기 위한 지속적인 프로그램으로서 개발과 적용이 필요하다.

• 대한교통학회지
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• 제34권2호
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• pp.158-167
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• 2016

본 연구는 실시간 자료를 기반으로 k-NN을 활용한 단기 교통상황 예측 시 각 단계별 세부절차 및 변수결정, 입력자료 구축 등의 각 단계별 잠재적 예측오차에 대한 원인분석 및 시사점 도출을 목적으로 한다. 다양한 단기 예측모형에 대한 선행연구 검토를 통하여 k-NN 모형의 유용성을 검토하였고 이에 대한 적용가능성을 분석하였다. 본 연구의 k-NN 모형은 이력자료 평활화 및 패턴DB 구축의 입력자료 부분, 실시간 자료와 과거 이력자료와의 유사성 측정 및 k 근접이웃 결정 등의 k-NN 알고리즘 부분, 그리고 예측 시간간격에 따른 출력결과 부분 등으로 구성되며 올림픽대로 김포방향 한강대교 남단~여의상류IC 구간을 대상으로 분석을 실시하였다. 교통자료의 불규칙 잡음으로 인하여 정확한 패턴매칭을 위해서 이력자료의 평활화를 실시하였으며, 이력자료 패턴 DB는 일반 및 이벤트 상황으로 구분하여 활용하였다. 최적의 시계열 자료 및 k 근접이웃 결정을 위해서 시행착오 방법을 적용하였으며, 단기 교통상황 예측 시 예측 시간간격이 증가할수록 예측오차가 증가하는 패턴, 그리고 교통상태가 급변하는 시점에서도 예측오차가 증가함을 알 수 있었다. 본 연구의 k-NN 모형에 대한 각 단계별 예측오차에 대한 원인을 분석하여 개선방향을 제시함으로써 향후 신뢰성 있는 단기 교통상황예측 정보제공 및 시스템에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.61-61
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• 2022

최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 활발히 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측모델 개발 관련 연구는 주로 한 지역에 대해 수행되며, 데이터 기반으로 훈련되는 머신러닝 기법의 특성상 개발된 모델이 훈련된 지역에 대해서만 좋은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 사전 훈련된 모델을 이용하여 새로운 데이터에 대해 모델을 훈련하는 전이학습 기법 (transfer learning)을 적용하여 여러 유역에 대한 강우예측모델을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 사전 훈련된 강우예측 모델로 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용한 미래 강우예측모델을 사용하였다. 해당 모델은 기상청에서 제공된 2014년~2017년 여름의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시켰으며, 2018년 레이더 이미지 자료를 이용한 단기강우예측 모의에서 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 훈련된 모델을 이용해 새로운 댐 유역(안동댐, 충주댐)에 대한 강우예측모델을 개발하기 위해 여러 전이학습 기법을 적용하고, 그 결과를 비교하였다. 결과를 통해 새로운 데이터로 처음부터 훈련시킨 모델보다 전이학습 기법을 사용하였을 때 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였으며, 이를 통해 여러 댐 유역에 대한 모델 개발 시 전이학습 기법이 효율적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 농약과 식물보호
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• 제7권1호
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• pp.49-55
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• 1986

과수농업에 있어서 새로운 경영을 시작하거나 새로운 부문을 추구하고자 할 때는 이에 대한 설계를 하여야 한다. 이러한 설계가 실현되려면 반드시 합리적인 재배 기술과 경영 기술이 적용되어야 하며 과수 영농이 보다 효율적 경영이 되려면 실현가능한 경영목표 아래 정확한 설계가 세워져야 한다.

• 한국사회복지학
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• 제28권
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• pp.101-133
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• 1996

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.3633-3642
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• 2015

단기추진제는 Nitrocellulose를 주요 에너지원으로 사용하는 추진제이다. 추진제의 정확한 저장 수명 예측은 인적, 물적 자원의 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 안정제 함량 변화모사에 대해 n차 반응속도 모델을 적용하여 최적의 반응차수를 도출하고, 이에 따른 저장 수명을 예측하였다. 고온가속노화시험 결과로부터 최적의 반응차수는 1.15481로 도출되었으며, 이때의 추정표준오차(${\times}100$ 기준)는 16.284로 나타났다. 일반 저장온도 범위를 $21^{\circ}C$에서 $30^{\circ}C$로 가정하면, 본 시험에 사용된 단기추진제는 약 35년에서 최대 140년까지 저장 수명이 예측되었다. 정확한 저장 수명을 예측하기 위해서는 탄약 저장고내 온도 분포를 데이터화하여 적용하는 것이 타당할 것으로 판단된다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2000년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.81-87
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• 2000

최근 신뢰성 가속 시험 분야에서 제품의 잠재 또는 취약 부위를 단기간에 효과적으로 검출할 수 있도록 개발된 HALT(Highly Accelerated Life Test) 기술을 당사에서 생산 중인 영상제품에 적용하였다. 적용 결과 HALT는 기존의 보증용 가속 시험에서 추구하는 고장 데이터의 통계적인 수명 예측이나 고장률 추정의 절차를 따르지 않고도 한계 스트레스 시험을 이용하여 제품의 잠재적인 취약부위를 단시간에 효과적으로 촉진하고 들춰 내어 전자 제품에 적용할 수 있는 유용한 가속 스트레스 시험 기술임이 입증되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.823-830
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• 1995

종래의 단순 조립 시스템과는 달리 유연한 조립 시스템의 단기 생산계획 수립시에 는 작업 순서, 작업할당, 라우팅, 실시간 제어등을 복합적으로 고려해야 유연한 시스템 의 장점을 최대한 활용할 수 있다. 그러나 이러한 복합적인 스케듈링 문제의 최적해는 구하기가 매우 어려울 뿐 아니라 최적해를 알고 있다. 하더라도 조립기기의 고장등과 같은 교란에 적절히 대응할 수 없다. 본고에서는 유연한 조립 시스템을 위해 단기 생산계획과 조립 작업의 순서, 그리고 manipulator에 대한 작업의 할당을 미리정하지 않고 순간 순간의 FAL의 상태에 따라 동적으로 결정함으로써 FAL의 효율을 높이는 동시 에 복잡한 단기 생산계획 수립을 배제할 수 있는 실시간 제어 방법을 제안한다., 이 방법은 어떤 manipulator에서 작업이 끝난 반제품의 다음 작업을 위한 목적 manipulator 는 두 manipulator 사이의 거리, 목적 manipulator 의 작업 수행시간과 당시의 부하, 그리고 필요한 부품의 유무등을 종합하여 manipulator들 사이의 부하를 균등하게 배분함 으로써 주어진 양의 제품을 가능한한 빠른 시간내에 조립할 수 있게 한다. 본고에서는 조립 공정의 특성과 FAL의 모델에 대해 서술한 후 실시간 제어를 위한 heuristic알고 리즘을 제시 하였으며 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘을 검증하였다. 시뮬레이 션 결과, 제안하는 동적 파일로팅을 통하여 복잡한 단기 생산 계획수립 없이도 FAL을 최적의 상태로 제어할수 있을 뿐 아니라 기기의 고장등의 같은 생산 환경의 변화에 잘 적용할 수 있음을 알수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.289-289
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• 2023

4차산업 혁명이 도래한 이후로 전세계적으로 AI 기술이 유래 없는 속도로 발달 및 활용되고 있으며, 다양한 분야에서 AI 기법을 도입한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 최근 수자원 분야에서는 단기 강우 예측, 댐 유입량 예측 및 하천 수위 예측 등의 분야에서 AI 기술이 접목되어 꾸준한 기술 개발이 이루어지고 있다. 그러나 단변량으로 축척된 자료를 활용하여 중·장기 모형 개발 연구가 다수 진행되고 있지만, 급격한 기후변화 현상과 복잡한 매커니즘을 보이고 있는 기상현상의 경우 단변량 분석으로서는 정확도가 저하 될 수 있는 우려가 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 상기에 제시된 단점을 극복하고자 다양한 기상자료를 검증·예측인자로 활용함과 동시에 Deeplearning 모형과 결합하여 신뢰성 있는 단기 강수 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 유럽중기예보센터(ECMWF, European Center for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하고 있는 ERA5 재해석 자료를 활용하였으며, Deeplearning 모형과 결합하여 단기 강우 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 1차적으로 격자자료(25km×25km)로 제공되고 있는 ERA5 자료를 상세화(downscaling) 모형에 적용하여 기상청 관측소와 비교·검증하였으며, Deeplearning 모형을 통해 단기 예측이 가능한 모형으로 확장하였다. 이때 Deeplearning의 다양한 모형 중 시계열 분석에 있어 예측 성능이 높은 LSTM 모형을 활용하였으며, 제공되고 있는 대기 변수의 상호관계를 노드간 연결을 통해 결과의 정확도와 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과는 기관별로 제공하고 있는 예측 수준을 상회하는 결과를 도출하였으며, 홍수기에 집중되는 강우량을 예측하여 대비·대책을 선제적으로 마련할 수 있는 자료로써의 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• 한국사회복지학
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• 제61권4호
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• pp.243-263
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• 2009

본 연구는 복합적인 욕구를 가지고 있는 재가노인을 대상으로 강점관점 사례관리 프로그램을 적용하여 실제로 운영해 보고, 이 프로그램이 노인의 욕구에 기반한 장기목적과 단기목표를 달성하는데 효과적인지, 그리고 일상생활 기능(ADL, IADL 수행능력) 및 생활만족도에 미치는 영향을 분석함으로써 노인대상 강점관점 사례관리의 적용 및 확산 가능성을 모색하려는 것이었다. 이를 위해 6명의 사례관리자가 G시에서 재가보호를 받고 있는 노인 8명을 대상으로 2008년 11월 부터 2009년 4월까지 약 6개월에 걸쳐 강점관점 사례관리서비스를 직접 실시하였다. 또한 본 연구를 통해 개발된 강점관점 사례관리의 효과성을 분석하고, 강점관점 사례관리가 대상 노인의 일상생활 기능 및 생활만족도에 미치는 영향을 조사하기 위해 연구대상 노인별 사전, 사후평가와 함께 비교집단노인(24명)과의 비교분석을 실시하였다. 본 강점관점 사례관리 프로그램의 효과성을 분석한 결과, 본 프로그램은 단기목표를 달성하는데 큰 효과가 있었던 것으로 나타났다. 노인의 ADL이나 IADL 수행능력에는 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났으나 본 프로그램이 생활만족도에는 매우 긍정적인 영향을 준 것으로 입증됨으로써 본 프로그램이 6개월이라는 짧은 기간 내에도 노인의 욕구를 해결하기 위한 단기목표를 달성하고, 생활만족도를 향상시킬 수 있다는 고무적인 결론에 도달하였다. 이러한 결과는 선진국에서 개발되어 적용되고 있는 강점관점 사례관리 프로그램이 우리나라 노인들에게도 효과적이며, 앞으로 노인복지 설천현장에서 적용되고 확산되어야 할 당위성을 보여준다.