• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.1
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• pp.342-353
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• 2013

The purpose of this study was to investigate the effects of short-term Maum Meditation and to compare effects according to the length of the training period on mental health of teachers. In this research, 2 types of design were used which were one-group pre-posttest design and descriptive study. In short-term Maum Meditation group, 2 times of surveys were carried out, 75 teachers in the faculty training filled out the structured questionnaire. In Long-term Maum Meditation group, 101 teachers who were attending Maum Meditation above one-year filled out the structured questionnaire. The data were analyzed by SPSS WIN 14.0 program. The results showed that there was a significant difference in mental health including 9 subscales for short-term Maum Meditation group. Also, in long-term Maum Meditation group, there were significant differences in mental health excepting paranoid ideation. It was founded that Maum Meditation is the way for the mental health promotion in short-term and long-term period. So it is necessary to develop program according to training period for not only clinical application but also to strengthen coping ability for stress.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.34 no.2
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• pp.158-167
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• 2016

This study evaluates potential sources of errors in k-NN(k-nearest neighbor) algorithm such as procedures, variables, and input data. Previous research has been thoroughly reviewed for understanding fundamentals of k-NN algorithm that has been widely used for short-term traffic states prediction. The framework of this algorithm commonly includes historical data smoothing, pattern database, similarity measure, k-value, and prediction horizon. The outcomes of this study suggests that: i) historical data smoothing is recommended to reduce random noise of measured traffic data; ii) the historical database should contain traffic state information on both normal and event conditions; and iii) trial and error method can improve the prediction accuracy by better searching for the optimum input time series and k-value. The study results also demonstrates that predicted error increases with the duration of prediction horizon and rapidly changing traffic states.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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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.

• The Bimonthly Magazine for Agrochemicals and Plant Protection
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• v.7 no.1
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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.

• Korean Journal of Social Welfare
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• v.28
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• pp.101-133
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• 1996

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.5
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• pp.3633-3642
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• 2015

Single-base propellants contain a single energetic component: nitrocellulose. Accurate predictions of propellant shelf-life should result in cost savings in terms of human and material resources. This study derived an optimized kinetic model reaction order that described stabilizer consumption and estimated propellant shelf-life. High temperature accelerated aging tests gave an optimum reaction order value of 1.15481, from which the minimum standard error of a linear regression estimate of 16.284 was obtained. At normal storage temperature of $21-30^{\circ}C$, propellants should have a safe shelf-life of 140 years, and a minimum of 35 years. It is necessary to consider the temperature range in ammunition storage areas to predict propellant shelf-life more accurately.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2000.04a
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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.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.6
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• pp.823-830
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• 1995

A reactive piloting policy for Flexible Assembly Lines (FAL) is proposed, where the sequencing of the operations as well as the assignment of tasks to manipulators are not predetermined but driven by the actual state of the FAL For all work-in-process coming from a manipulator, the next destination is determined by minimizing a temporal criterion taking into account the time needed to reach the destination, the load of the manipulator to reach, the durati on of the operation to be completed in the destination manipulator, and the availability of product components in this manipulator. The purpose of proposed piloting policy is to manufacture a given quantity of products as rapidly as possible by balancing the amount of work allocated to manipulators and to reduce the efforts required for scheduling the production of short series of diversified products. After introducing the characteristics of assembly processes and FAL modelization, the proposed algorithm is evaluated by simulations. The simulations of the proposed algorithm showed satisfactory results.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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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.

• Korean Journal of Social Welfare
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• v.61 no.4
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• pp.243-263
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• 2009

This study attempted to: (1) operate a Strengths-based case management program; (2) determine the effectiveness of strengths-based case management for the elderly; (3) evaluate the effect of the coordinating program on the capabilities of ADL, IADL, and life-satisfaction of the elderly. The subject of this study was 8 home-bound elderly in lowest income class in Gwang-ju City. The program was practiced from November 2008 to April 2009 for 6 months period. The outcome of study has shown that strengths-based case management has determined a fair of amount of effectiveness in carrying out their short-term tasks. The program tried to assess the strengths of the elderly, and evaluate the outcomes of the program using ADL, IADl items and life-satisfaction developed for the study. The data collected by pre-test and post-test of the program showed that the scores of life-satisfaction were improved statistically significantly. But capabilities of ADL, IADL items were slightly improved, but not statistically significant. Successive effort to operate strengths-based case management must be required for the improvement of capabilities of ADL, IADL, and quality of life of the elderly.