• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.351-363
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• 2015

담화분석은 치매환자의 발화특성을 알아보거나, 환자군을 변별하는 데 있어서 그 효용성이 입증되었다. 그러나 기존의 담화연구들에서 활용된 과제, 전사법, 측정요인들이 서로 상이하므로, 체계적이고 일관적인 분석이 이루어지지 않아 해석을 도출하는데 어려움이 있다. 본 연구는 치매환자의 담화과제, 전사법, 측정요인들을 조사하여 향후 담화분석에 도움이 되고자 하는 목적으로 수행되었다. 이에, 스코퍼스(Scopus) 데이터베이스를 통해 2005년부터 2014년도까지 치매 환자의 담화를 분석한 연구들이 조사되었다. 그 결과, 첫째, 치매환자를 대상으로 가장 많이 쓰인 담화과제는 '주제에 대해 이야기하기'이었다. 둘째, 전사과정에서 일관된 전사규약(transcription conventions)을 적용하는 경우, 좀 더 신뢰성 있는 전사자료를 얻을 수 있었다. 셋째, 담화측정요인들은 담화처리모델에 따라 통일성, 응집성, 생산성, 명제 통사 사전분석, 유창성의 영역들로 범주화되며, 각 범주는 담화처리단계(즉, 개념형성단계, 명제처리단계, 자연언어단계)에 속하였다. 결론적으로, 향후의 담화연구는 치매유형 및 특징에 따라 담화과제를 선정하고, 분석의 신뢰성을 위해 일관된 전사규약을 적용해야 할 것이다. 또한, 담화처리이론에 바탕을 둔 측정을 통해, 담화연구의 해석이 체계적으로 이루어지는 것이 바람직하다고 할 수 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제48권1호
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• pp.110-115
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• 2010

본 연구 목적은 두가지 종류의 국내 수입탄에 대한 열분해 반응율을 구하고 이를 비교하는 것이다. 이를 위해 TGA를 통하여 열분해 실험을 수행하였으며, 반응상수 분석은 New DAEM 방법을 이용하였다. 서로 다른 가열속도에서 각각 얻어진 TGA 질량변화 곡선으로부터, 활성화 에너지의 분포함수를 구한 후 최고빈도를 나타내는 활성화 에너지를 평균 활성화 에너지로 결정하였다. 그 결과 석탄의 종류에 따라 상기 반응에 대한 반응속도상수가 확실한 차이를 보였다. 이 같은 New DAEM 분석기법을 통해 얻은 반응상수를 적용시킨 CPD 모델을 가지고 예측한 결과가 TGA 실험치와 비교할 때보다 더 잘 일치함도 확인할 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권12호
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• pp.1166-1173
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• 2011

고체 로켓 추진기관에 적용 가능한 전기-기계식 점화안전장치를 설계하고 제작하였다. 본 전기-기계식 점화안전장치는 로터리 솔레노이드를 이용하여 장전되고 내장된 전기식 착화기를 발화하여 점화 에너지를 발생시킨다. 점화안전장치의 점화 성능을 검증하기 위한 방법으로 10-cc 밀폐용기 시험(Closed Bomb Test)을 실시하였고 점화안전장치 작동시 발생되는 고온, 고압의 가스로 인하여 밀폐용기 내부에 형성되는 압력을 계측하였다. 10-cc 밀폐용기 내부에 형성되는 압력과 점화가스 유로가 열리는 시간 등을 이상기체 방정식과 질량 및 에너지 보존 법칙을 적용한 1차원 가스 동력학 모델을 통하여 계산하였다. 모델링 예측과 CBT 시험 데이터를 비교한 결과 점화안전장치에서 발생되는 가스에 의해 밀폐용기에 형성되는 압력은 약 34%의 효율을 갖는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.158-162
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• 1996

본 논문에서는 문자출력이 가능한 무선호출기에 음성인식 기술을 접목한, 특성화된 한 음성인식 시스템에 대하여 설명하고자 한다. 시스템 동작 과정은, 일단 호출자가 음성인식 서버와 접속하게 되면 서버는 호출자의 자연스런 입력음성을 인식, 그 결과를 문장 형태로 피호출자의 호출기 단말기에 출력시키는 방식으로 되어 있다. 본 시스템에서는 통계적 음성인식 기법을 도입하여, 각 단어를 연속 HMM으로 모델링하였다. 가우시안 혼합 확률밀도함수를 사용하는 각 모델은 전통적인 HMM 학습법들 중의 하나인 Baum-Welch 알고리듬에 의해 학습되고 인식시에는 이들에 비터비 빔 탐색을 적용하여 최선의 결과를 얻도록 한다. MFCC와 파워를 혼용한 26 차원 특징벡터를 각 프레임으로부터 추출하여, 최종적으로, 83 개의 도메인 어휘들 및 무음과 같은 특수어휘들에 대한 모델링을 완성하게 된다. 여기에 구문론적 기능과 의미론적 기능을 함께 수행하는 FSN을 결합시켜 자연발화음성에 대한 연속음성인식 시스템을 구성한다. 본문에서는 이상의 사항들 외에도 음성 데이터베이스, 레이블링 등과 갈이 시스템 성능과 직결되는 시스템의 외적 요소들에 대해 고찰하고, 시스템에 구현되어 있는 다양한 특성들에 대해 밝히며, 실험 결과 및 앞으로의 개선 방향 등에 대해 논의하기로 한다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.110-116
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• 2009

본 연구는 Double Skin System의 화재 전파 위험성을 전산유체역학모델인 FDS를 이용하여 평가하였다. 화재모델링을 구현하기 위해 오피스 용도의 단위 구획공간을 화재지역으로 선정하였으며, 화재시나리오는 외창으로의 연소확대 위험 분석을 위하여 일반적으로 많이 설치되는 시스템조건들을 Case로 선정하여 분석하였다. 본 연구의 목적은 일반적으로 많이 사용되는 Double Skin System의 설치 간격에 따른 건물상층부로의 화재확대 위험성을 평가하고, 이에 따른 방화대책 등을 수립하는데 있다. 해석 결과, 더블스킨 중간층 간격이 넓을수록 상부층으로 연소확대 영향이 작은 것을 확인할 수 있었으며, 중간층 간격이 1m 미만인 경우는 발화층 상부 2개층으로 연소확대가 예상되므로 층간연소 확대 방지 시스템이 요구됨을 알 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권5호
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• pp.45-53
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• 2000

0.8㎛ 단일 폴리 CMOS 집적회로로 구현된 혼돈 뉴런의 동적 응답 특성을 분석하였다. 구현된 CMOS 혼돈 뉴런의 시그모이드 출력함수와 혼돈 발생회로 블록에 대한 일련의 수식 모델을 구하여 혼돈 뉴런의 동적 응답특성, 즉 뉴런 내부상태의 분기도 및 초기값 의존성을 보여주는 리아프노프 지수와 평균 발화율, 시간 및 주파수 응답 등 다양한 특성들을 수치해석적으로 분석하였다. 뿐만 아니라 4개의 시냅스를 지닌 2개의 혼돈 뉴런으로 이루어진 카오스 신경 회로망을 구성하여 시냅스 가중치에 따른 분기도 변화를 구하고 뉴럴 네트워크에서의 응용 가능성을 확인하였다. 한편 CMOS 집적회로로 구현된 혼돈 뉴런을 ±2.5V 전원, 10㎑의 클럭으로 구동시켜 단일 혼돈 뉴런 및 2개의 뉴런으로 이루어진 카오스 신경망에 대한 여러 동적 응답 특성을 측정하여 수치해석 결과와 비교, 분석하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제31권4호
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• pp.71-79
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• 2017

적재밀도가 높으며 수직적인 적재형태를 가지는 랙크식 창고는 화재발생 시 그 피해가 매우 심각하다. 이에 미국, 일본에서는 자국의 랙크식 창고 실정에 맞는 In-Rack 스프링클러 및 수평차단막 등을 적용하여 화재확산을 최소화하는데 노력하고 있으나 국내의 경우, 그와 관련한 연구 및 제도가 전무한 실정이다. 이에 본 연구에서는 발화위치 및 수평차단막 설치간격에 따른 화재특성 확인을 위해 국내 랙크식 창고 실정을 반영한 표준랙크를 대상으로 축소모델 화재시험을 수행하였다. 그 결과, 수평차단막의 설치간격을 밀접하게 또는 빈번하게 할수록 약 30%씩의 수직 화재확산 억제성능이 발휘되는 것을 확인하였다. 아울러 수평차단막을 경계로 상하부의 온도를 측정한 결과, 차단막이 설치된 경우가 그렇지 않은 경우에 비해 온도분포가 약 2~4배 이상 높은 것으로 나타나 수평차단막의 설치가 In-Rack 스프링클러의 조기 작동에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제38권6호
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• pp.525-538
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• 2014

무기체계 개발에서 예상치 못한 고속의 총탄 충격을 받았을 때 반응 시스템의 폭발 반응을 예측하는 것은 안정성 확보를 위하여 매우 중요하다. 본 연구에서는 LX-17(92.5% TATB, 7.5% Kel-F)과 AP 기반의 고체 추진제(88% AP, 12% HTPB)가 충전된 반응 시스템에 한계 속도로 충돌하는 총탄 충격을 가했을 경우 발생하는 폭굉 현상 및 파괴 거동을 I&G 모델이 적용된 2차원 하이드로 수치해석을 통해 규명하고자 하였다. 해석 결과, LX-17의 경우 충격-폭굉 천이 현상(SDT)이 주요한 메커니즘으로 작용한 반면 고체 추진제는 상대적으로 안정한 모습을 보였다. 즉, 시스템의 파괴는 내부 압력의 급격한 증가와 격렬한 화학반응을 동반하는 고에너지 물질의 폭굉 현상이 그 원인이며, 폭발등급이 낮은 경우에는 고속 충돌에도 발화되지 않아 커버가 완전 파쇄에 이르지 않는 것으로 관찰되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.167-176
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• 2019

4차 산업의 선두에 있는 대화형 에이전트는 앞으로 사용자 중심의 개인화를 목표로 하며, 다양한 IoT와 연결할 수 있는 허브 역할을 가질 수 있는 중요한 위치를 차지하고 있다. 개인화에 있어서 사용자의 감정을 인지하고 올바른 상호작용을 제공하는 것은 대화형 에이전트가 풀어야 할 숙제이다. 이 연구에서는 먼저 감정의 정의와 과학적 공학적 접근에 대해서 알아보았다. 또한, 감정이 가진 사회적인 기능이 무엇이며 어떤 요소가 있는지 사회적 관점을 통해서 알아보고 이를 이용하여 감정을 어떻게 이해할 수 있는지 밝혔다. 이를 바탕으로 사용자가 커뮤니케이션에서 감정의 사회적 요소들을 어떻게 발견할 수 있는지 알아보았다. 연구결과 사용자 발화에서 사회적 요소를 발견할 수 있으며, 이를 감정이 가지는 사회적 의미와 연결할 수 있다. 최종적으로 사용자 커뮤니케이션에서 사회적 요소들을 발견할 수 있는 모델을 제안한다. 이를 바탕으로 대화형 에이전트를 디자인하는 데 있어서, 사용자 중심의 설계와 상호작용 연구에 도움이 되길 바란다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권2호
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• pp.219-234
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• 2018

본 연구에서는 국내 교육학 연구에서 거의 사용되지 않던 머신 러닝 기술을 과학 교육 연구에 접목하여, 학생들의 과학 논변 활동에서 나타나는 논변의 구성 요소를 분석하는 과정을 자동화할 수 있는 가능성을 탐색해보았다. 학습 데이터로는 Toulmin이 제안하였던 틀에 따라 학생들의 과학 논변 구성 요소를 코딩한 국내 선행 문헌 18건을 수합하고 정리하여 990개의 문장을 추출하였으며, 테스트 데이터로는 실제 교실 환경에서 발화된 과학 논변 전사 데이터를 사용하여 483개의 문장을 추출하고 연구자들이 사전 코딩을 수행하였다. Python의 'KoNLPy' 패키지와 '꼬꼬마(Kkma)' 모듈을 사용한 한국어 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 통해 개별 논변을 구성하는 단어와 형태소를 분석하였으며, 연구자 2인과 국어교육 석사학위 소지자 1인의 검토 과정을 거쳤다. 총 1,473개의 문장에 대한 논변-형태소:품사 행렬을 만든 후에 다섯 가지 방법으로 머신 러닝을 수행하고 생성된 예측 모델과 연구자의 사전 코딩을 비교한 결과, 개별 문장의 형태소만을 고려하였을 때에는 k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 54%의 일치도(${\kappa}=0.22$)를 보임으로써 가장 우수하였다. 직전 문장이 어떻게 코딩되어 있는지에 관한 정보가 주어졌을 때, k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 55%의 일치도(${\kappa}=0.24$)를 보였으며 다른 머신 러닝 기법에서도 전반적으로 일치도가 상승하였다. 더 나아가, 본 연구의 결과는 과학 논변 활동의 분석에서 개별문장을 고려하는 단순한 방법이 어느 정도 유용함과 동시에, 담화의 맥락을 고려하는 것 또한 필요함을 데이터에 기반하여 보여주었다. 또한 머신 러닝을 통해 교실에서 한국어로 이루어진 과학 논변 활동을 분석하여 연구자와 교사들에게 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 보여준다.