• 한국음향학회지
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• 제39권6호
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• pp.592-599
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• 2020

본 논문은 다양한 지진 이벤트 분류를 위해 지진 데이터의 정적인 특성과 동적인 특성을 동시에 반영할 수 있는 합성곱 순환 신경망(Convolutional Recurrent Neural Net, CRNN) 구조를 제안한다. 중규모 지진뿐만 아니라 미소 지진, 인공 지진을 포함한 지진 이벤트 분류 문제를 해결하려면 효과적인 특징 추출 및 분류 방법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 주의 기반 합성곱 레이어를 통해 지진 데이터의 정적 특성을 추출 하게 된다. 추출된 특징은 다중 입력 단일 출력 장단기메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크 구조에 순차적으로 입력되어 다양한 지진 이벤트 분류를 위한 동적 특성을 추출하게 되며 완전 연결 레이어와 소프트맥스 함수를 통해 지진 이벤트 분류를 수행한다. 국내외 지진을 이용한 모의 실험 결과 제안된 모델은 다양한 지진 이벤트 분류에 효과적인 모습을 보여 주었다.

• 한국조리학회지
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• 제17권3호
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• pp.65-75
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• 2011

본 연구는 급식업체 소비자를 대상으로 만족과 사후행동에 관한 연관관계를 살펴보고자 하였다. 선행연구를 통해 도출된 14개의 속성을 바탕으로 요인분석과 회귀분석을 통해 만족을 규정하였다. 급식업체 소비자를 대상으로 총 281개의 응답을 확보하였고, SPSS 18.0 ver을 활용하였다. 요인분석결과 베리맥스 회전방식을 채택하였으며, KMO값은 0.634, $x^2$=610.084, 유의확률 p<0.001, 총분산 설명력은 61.685%로 나타났다. 5개의 요인이 도출되었고, 각각 재료 음식, 메뉴, 관리, 대부환경으로 명명하였다. 타당성을 나타내는 크롬바하 알파계수는 0.703으로 나타났다. 설명력 16.3%에 만족에는 재료, 관리, 내적환경이 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사후행동에 미치는 영향에는 유의수준이 p<0.001로 나타났지만, 다른 산업분야에 비해 낮은 것으로 나타났다. 본 연구의 한계는 대학의 급식업체 소비자를 대상으로 하여 일반화의 한계점을 갖고 있으며, 후속연구가 지속적으로 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.189-194
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• 2020

본 논문에서는 신경망을 학습하는 데 가장 많이 사용되고 있는 경사하강법에 대해 분석하였다. 학습이란 손실함수가 최소값이 되도록 매개변수를 갱신하는 것이다. 손실함수는 실제값과 예측값의 차이를 수치화 해주는 함수이다. 경사하강법은 오차가 최소화되도록 매개변수를 갱신하는데 손실함수의 기울기를 사용하는 것으로 현재 최고의 딥러닝 학습알고리즘을 제공하는 라이브러리에서 사용되고 있다. 그러나 이 알고리즘들은 블랙박스형태로 제공되고 있어서 다양한 경사하강법들의 장단점을 파악하는 것이 쉽지 않다. 경사하강법에서 현재 대표적으로 사용되고 있는 확률적 경사하강법(Stochastic Gradient Descent method), 모멘텀법(Momentum method), AdaGrad법 그리고 Adadelta법의 특성에 대하여 분석하였다. 실험 데이터는 신경망을 검증하는 데 널리 사용되는 MNIST 데이터 셋을 사용하였다. 은닉층은 2개의 층으로 첫 번째 층은 500개 그리고 두 번째 층은 300개의 뉴런으로 구성하였다. 출력 층의 활성화함수는 소프트 맥스함수이고 나머지 입력 층과 은닉 층의 활성화함수는 ReLu함수를 사용하였다. 그리고 손실함수는 교차 엔트로피 오차를 사용하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권4호
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• pp.284-293
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• 2010

모바일 인터넷 환경에서 단말의 끊김 없는 서비스 제공을 위해 고속 핸드오버 기술이 필수적이다. 현재까지 다양한 핸드오버 기술들이 제안되었으며, Fast handover for Proxy Mobile IPv6(PFMIPv6)가 고속 핸드오버에 적용될 수 있는 유력한 기술이다. 본 논문에서는 PFMIPv6 기술이 모바일 와이맥스와 같은 무선 인터넷 환경에 효과적으로 적용될 수 있도록 예측 모델을 적용한 L2-L3 핸드오버의 크로스 레이어 기법을 제안하였다. 제안한 핸드오버 기법의 검증을 위해 맨하탄 모델, 고속도로 모델, 개방 모델의 세 가지 이동 환경을 고려하였으며, 각 환경에서 predictive-mode 동작 성공 확률, 핸드오버 지연시간, 패킷 손실량, 시그널링 비용에 대해서 비교 분석하였다. 성능 분석을 통해 제안한 방식이 PFMIPv6와 비교하여 더 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.91-99
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• 2009

본 논문에서는 모바일 와이맥스환경에서 이동성 예측 알고리즘을 이용한 계층 통합적 핸드오버 기법을 제안한다. 예측 알고리즘은 선형 회귀 (Linear Regression) 분석을 사용하며 분석 데이터 수집을 위해 이동 단말의 신호의 세기를 주기적으로 샘플링한다. 예측을 이용하므로 L3 핸드오버 절차를 L2 핸드오버가 시작되기 전에 시작할 수 있으며 따라서 핸드오버 지연시간을 단축할 수 있다. 실험은 WiMAX Forum에서 정의한 경로 손실 모델 (path loss model) 및 시스템 파라미터를 이용하였다. 실험을 통하여 신호의 세기 예측이 정확하게 이뤄질 수 있으며 핸드오버 지연이 줄어드는 것을 확인하였다.

• 월간포장계
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• 통권267호
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• pp.80-92
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• 2015

산업통상자원부가 주최하고 한국생산기술연구원이 주관하는 2015년도 "제9회 미래패키징 신기술 정부포상"수상작이 선정됐다. 미래지식산업인 패키징산업 종사자의 긍지와 자부심 함양의 계기를 실천하고, 패키징산업 종사자의 사기진작과 패키징산업 활성화를 도모하기 위해 매년 진행되고 있는 미래패키징신기술 정부포상은 패키징 산업 기술인의 기술개발 의욕을 고취하고 패키징산업 기술성과 및 산업발전 기여도에 대한 정부포상를 실현하며 패키징산업 종사자간 정보교류 극대화 및 공동체 의식 함양으로 일체감을 조성시켜왔다는 평가를 받고 있다. 미래패키징 신기술 정부포상은 기업부문 및 학생부문, 그리고 공로부문으로 나누어 수상자를 선정, 진행되고 있다. 기업부문은 패키징 완제품, 친환경패키징, 패키징관련기계(설비) 및 관련부품, 패키징인쇄(라벨링), 패키징원부자재 생산 및 가공공정, 패키징디자인 등의 분야에서 신기술 개발 또는 개선으로 수출신장, 매출 수익 증대 및 발명특허 획득을 통해 패키징 기술력 발전에 기여한 기업의 패키징제품 또는 패키징디자인을 대상으로 하고 있으며, 학생부문은 패키징 디자인 관련분야 전공자로 패키징과 연관된 컨셉으로 상품성, 창의성, 표현성, 친환경성, 지속가능성 등이 어우러진 독창적인 패키징제품 또는 패키징디자인을 대상으로 진행하고 있다. 또한 공로부문은 패키징 산업 관련 산업계, 학계, 연구계, 유관기관에 종사하는 자로서 패키징 관련 핵심 기술개발, 경영, 마케팅 면에서 패키징 산업 발전에 기여한 공적이 뚜렷한 자, 패키징산업발전 정책연구 및 패키징산업 육성에 기여한 기업 또는 개인을 대상으로 하고 있다. 제9회 미래패키징 신기술 정부포상 심사 결과 삼성전자(주)의 'Curved UHD TV 용(用) Curved 포장 Box'가 국무총리상으로 선정됐으며, (주)대륙제관의 '폭발방지 맥스부탄'을 비롯해 4개사가 산업통상자원부 장관상으로 선정되는 등 총 29개사가 수상 기업으로 선정됐다. 공로부문에서는 (주)남경의 김선창 회장과 (주)화남인더스트리의 석용찬 회장이 산업통상자원부장관 표창자로 선정됐다. 이 외에도 학생부문에 17개 작품이 선정, 수상이 예정되어 있다. 본 고에서는 기업부문 수상작 및 공로부문 수상자들의 활약상을 살펴보도록 한다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.859-872
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• 2016

초분광 영상 데이터는 픽셀마다 수백 개의 스펙트럼 밴드에 대한 정보가 주어지는 고차원 데이터로, 농업, 식품처리, 광물학, 물리학, 환경학, 지리학 등 광범위한 분야에 활용되고 있다. 그 중 하나는 토지 피복의 분류 문제인데, 이는 자연 재해 예방, 자연 자원 감시, 환경에 대한 정보 수집에 있어서 중요한 문제이다. 하지만 차원의 저주, 시공간적 변동성, 레이블된 데이터의 부족 때문에 토지 피복의 정확한 분류에는 어려움이 따른다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 컨볼루션 신경망에 기반한 새로운 심층 학습 구조를 제안한다. 제안된 구조는 원하는 지점 주변 픽셀의 정보를 컨볼루션 신경망을 통해 처리하고, 그 지점의 스펙트럼 정보를 강조하기 위해 컨볼루션 층의 출력과 스펙트럼 정보를 함께 소프트맥스 분류기의 입력으로 사용한다. 이 구조는 추가적인 특징 추출 과정을 필요로 하지 않고, 그래픽 처리 장치 등을 이용한 병렬화가 간편하다는 점에서 기존 방법들보다 유리하다. 실험 결과, 제안된 구조는 기존에 가장 좋은 성능을 보인 분류기와 비슷하거나 더 좋은 분류 정확도를 보여 좋은 일반화 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권11호
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• pp.531-539
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• 2014

최근 다양하게 시도되고 있는 다중 참여형 인터랙티브 미디어 디자인은 관객 참여가 핵심요소로 작용되고 있다. 따라서 논의하려는 관점을 참여단계의 유형과 참여 유형의 특성을 고찰하고 참여유형의 변별성을 확보하고자 한다. 사용자 참여 분석을 통해 추출된 참여유형은 다중적 능동적 참여 유형으로 도출하였다. 이를 바탕으로 미라(Mira)를 활용하여 참여 범주를 영상 파트와 사운드 파트로 구분하였고, 'The 360 Project'라는 최종 영상시스템을 구현하는 과정에서 파생되는 문제점과 해결책을 제시하였다. 본 연구의 한계점으로는 제시된 참여 유형이 협소하다는 점과 개발된 최종 결과물 분석까지 제시하지 못한 점이다. 향후 연구를 통하여 상기 한계점을 보완하고 보다 발전된 다중 참여형 작품 및 연구가 지속되어야 할 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권9호
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• pp.579-588
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• 2016

본 연구는 교양체육수업의 재미요인, 수업만족과 운동지속행동의 관계를 규명하고자 하였다. 이를 위해 경기도에 속한 4개 대학 학생을 대상으로 300부의 설문지를 회수하여 연구 자료로 사용이 가능한 275부를 분석에 사용하였다. 분석을 위해 통계프로그램은 PASW 18.0 프로그램을 이용하여 각 요인에 대한 기술통계를 제시하였으며 요인추출 및 문항 내적 일관성 확인을 위해 탐색적 요인분석중 주성분분석과 베리맥스 회전 방식을 선택하였다. 신뢰도 분석에는 크론바 알파를 통해 신뢰도를 확인하였다. 교양체육수업의 재미요인, 수업만족과 운동지속행동 요인에 대해서는 다중회귀분석을 실시하여 관계를 규명하고자 하였으며, 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 교양체육수업의 재미요인 중 교수행동, 체육성적, 체육환경, 운동능력, 운동지속행동에 유의한 영향력을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 교양체육수업의 수업만족 중 운동지속행동에 영향을 주는 것은 교수행동, 체육성적 요인이 유의한 영향력을 주는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권1호
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• pp.219-229
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• 2020

본 연구는 의료종사자를 대상으로 단축형 도구를 개발하여 기존 도구와 비교하고, 생명의료윤리 의식 측정의 신뢰도를 높이기 위한 목적이었다. G도에 소재한 의료종사자 211명을 대상으로 자료수집 하였다. IBM SPSS WIN/21.0을 이용하여 베리맥스 회전추출방법을 이용하여 탐색적 요인분석을 하였으며, 원도구 점수와의 회귀분석 및 상관분석을 통해 도구의 수렴타당도를 검증하고, 급내상관계수와 내적일관성 계수를 산출하여 신뢰도를 검증하였다. 21개 문항으로 단축한 도구는 49개 문항 원 도구의 생명의료윤리의식의 84%를 반영하고 있으며, 간호대학생을 대상으로 한 29개의 단축형 도구보다 도구의 신뢰도가 높았으나, 하위영역의 구성문항과 신뢰도계수의 차이가 있었다. 추후 하위영역별 도구의 신뢰도를 높이기 위해 질적연구와 대상자 인터뷰를 통한 추가 문항개발이 필요하며, 다양한 윤리적 딜레마가 있는 임상현장에서 타당도와 신뢰도가 확보된 도구로 생명의료윤리 의식 측정이 필요하며 이에 대한 반복연구가 요구된다.