• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.189-196
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• 2022

스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권2호
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• pp.49-62
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• 2022

본 논문에서는 항공기 고양력 제어시스템의 모델해석 기반 설계과정 및 검증결과를 제시한다. 이를 위하여 가장 많이 사용되는 상용 물리모델 툴 중 하나인 Matlab/Simulink를 활용하였다. 고양력 제어시스템은 기능 및 주요 에너지 흐름에 따라 전자제어, 유압구동, 그리고 기계동력전달 도메인의 3가지 도메인으로 나눌 수 있다. 우리는 이에 근거하여 주요 도메인 및 하위 부품 각각을 모델링 한 후 그것을 통합하여 전체 시스템 모델을 완성하였다. 모델링 과정에서 각각의 모델 블록은 자체 사전시험 및 부품의 수락시험 결과를 참고하여 튜닝하였으며, 결과적으로 전체 성능모델과 개발이 끝난 단위 제품 및 전체 시스템은 각각의 제품단위 시험 및 시스템 통합 성능시험을 통해 완전히 검증되었다. 마지막으로 고양력 제어시스템의 개발과정 및 결과를 요약하고 추후 과제를 제시할 것이다.

• 기독교교육논총
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• 제69권
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• pp.45-75
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• 2022

본 연구는 메타버스 플랫폼을 통한 비블리오드라마의 구현에 대한 성서 교수학적인 접근을 목적으로 하였다. 즉, 현대의 학습자들에게 흥미롭고 효과적인 성서 교육을 위해 메타버스 가상세계를 통한 비블리오드라마의 구현을 교수학적으로 접근하였다. 교육에서 메타버스에 열광하는 대표적인 이유는 콘텐츠 소비자에 불과했던 이용자들이 체험과 가치 창출까지 가능한 참여자가 되었기 때문이다. 성서 교수학적 접근방법으로 비블리오드라마는 역할극 형태의 공감과 소통을 통한 학습방법으로 성서의 내용을 학습함에 있어서 즉흥적 연기를 통해 학습자의 세계와 성서의 세계와의 상호작용을 추구한다. 비블리오드라마와 메타버스의 만남은 현대의 학습자들에게 무엇보다도 학습 환경과 학습 흥미 측면에서 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 또한 메타버스를 활용하여 비블리오드라마를 구현하면 다음과 같은 장점이 있다 첫째 성서 본문의 의미를 과거가 아니라 오늘의 학습자에게 해당되는 것으로 볼 수 있도록 극적인 상황과 환경을 구성할 수 있다. 둘째, 메타버스에서는 성서의 역사적 공간과 인물을 가상현실에서 구현하여 상황극으로 연출할 수 있다. 학습자는 메타버스에서 자유도와 상상력, 창의성을 발휘하여 비블리오드라마를 구현할 수 있으며, 성서의 사건에서 감추어진 여백의 의미에 주목할 수 있다. 셋째, 메타버스 환경은 정적인 것이 아니라, 역동성과 상호작용이 활발하고, 비블리오드라마는 영과 몸이 함께 어우러지는 해석을 추구한다. 그렇기 때문에 성서의 의미와 가치를 발견하는 동적인 활동들을 통하여 영육이 통합된 전인적인 신앙 형성을 할 수 있다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제33권4호
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• pp.65-84
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• 2021

본 연구의 목적은 거꾸로 문제중심학습(FPBL) 방법을 중학교 가정과 '식품 선택과 보관' 단원에 적용하여 교육안을 개발하고 실행한 후 이 수업에 대해서 평가하는데 있다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 수업에 참여한 중학생들은 강의식 수업보다 모둠 활동 수업을 더 선호하였고, 가장 좋아하는 온라인 수업 도구는 미리캔버스(50.00%)이고, 가장 학습에 도움이 된다고 생각하는 온라인 수업 도구는 띵커벨(48.70%)이었다. 이들이 건강, 환경, 안전을 고려한 식품 선택 및 보관 행동과 관련하여 '배우고 싶은 내용'은 '조리실습(27명), 식품별 효율적인 보관 방법(11명), 식품 선택 시 고려해야 할 사항(7명)' 등이고, '요구사항'은 '재미있는 수업(5명), 쉬운 설명(3명)' 등이었다. 둘째, 개발된 중학교 가정과 식생활 FPBL 교육안의 수업 주제는 '건강과 환경을 지키는 식품 선택과 보관' 이고 교육안은 'FPBL 수업 과정 13단계'를 적용하여 3주간 매주 2차시씩 블록 타임(총 6차시) 수업을 진행할 수 있도록 개발되었으며, 디딤 영상, 읽기 자료, 활동지 등의 학습자료와 과정중심평가를 위한 평가도구을 개발하였다. 본 교육안에서 제시된 학생 활동의 중심이 되는 실제적이면서 비구조적인 문제는 'TV 예능프로그램의 건강과 환경을 지키는 식품 선택 및 보관 미션 개발 공모전 참여하기'이다. 셋째, 개발된 교육안으로 수업을 받은 부산시 해운대구 Y 중학교 3학년 학생 206명(남학생 111명, 여학생 95명)은 이 수업이 학습에 도움이 되고, 만족스럽고, 흥미 있고, 그들에게 적합하고, 수업의 참여를 이끌고, 다른 수업 방법과 차별되는 좋은 수업이라고 평가하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.67-77
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• 2022

국내에서는 I형 거더의 장경간화를 위한 수단으로써 U형 거더 개발을 시도하였으나, 포스트텐션 긴장방식에 따라 큰 자중으로 인하여 30 m이하 철도교 적용 사례가 대표적이며, 도로교는 시공 편의성과 보급성 논리에 따라 U형 거더의 적용 사례는 많지 않다. 본 연구는 이러한 포스트텐션 방식에 제한을 두지 않고 프리텐션 방식을 적용하여 단면 감소에 따른 자중 감소와 사용재료 절감을 유도하고자 한다. 또한, U형 거더 내부 반력대를 이용한 현장 프리텐션 긴장방법을 적용하고자 한다. 프리스트레스트 콘크리트 U형 단면 거더 교량은 콘크리트 바닥판 슬래브와 합성단면으로 구성된다. 단면이 폐합되어 개방형 단면인 PSC I형 대비 저항 강성 등의 구조적 성능향상과 제작 및 가설 단계에서 시공의 안전성 증대, 그리고 자중 경감에 기인하는 형고비 감소와 교량의 미적 경관성 확보가 가능하여 매우 효율적이고 경제적인 교량이다. 이로 인하여 고품질의 공장제작 부재와 현장에서 일체 타설로 효율적인 시공이 가능할 것으로 기대된다. 본 논문에서는 프리텐션 현장 긴장 방식 소개 및 긴장을 위한 정착블럭의 해석적 성능 검증에 대한 내용을 수록하였다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.57-65
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• 2022

본 연구에서는 폭약과 발파공 사이의 충전매질을 통한 충격파 전파 효과를 수치적으로 시뮬레이션하고 검증하였다. 고체(Lagrangian)와 유체(Eulerian)를 혼합 모델링하기 위해 Arbitrary Lagrangian-Eulerian(ALE) 방법을 선택하였다. 시간의존적 해석은 발파공정 시간 동안 수행되었다. 폭약과 매질(공기 또는 물)을 유한 요소망으로 모델링하였고, 발파공은 시작점(폭약)에서 발파공벽에 도달하는 전파 속도와 충격력을 결정할 수 있는 강체로 가정하였다. 해석결과에 따르면 물의 전파속도와 충격력은 공기의 경우보다 컸다. 추가로 발파 작업의 실제 현장을 모델링하고 시뮬레이션하였다. 암석은 탄소성체로 가정하였다. 해석결과에 따르면 충전매질이 물인 경우 순간 충격력이 더 크고, 파쇄블록 크기는 더 작은 것으로 나타났다. 반면 발파공배면에서의 충격량은 물인 경우에 더 작았는데, 이는 파쇄에 충격에너지가 상당부분 사용되고, 파쇄로 인한 감쇠 효과에 의해 주변의 고체를 통한 압력 전파는 공기보다 작아지기 때문이다. 이로써 충전매질로서 물이 공기보다 경제성이 더 높다는 것이 입증되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.145-148
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• 2023

송신 안테나 수가 4개인 다중 송수신 안테나 시스템에서 랜덤 위상을 갖는 오픈 루프 옥토니언 시공간 블록 부호를 적용했을 때, 불법적인 수신자가 최대 유사도 추정으로 물리계층을 해킹하는 경우의 성능을 분석한다. 합법적 수신자만 알 수 있는 무작위 위상을 불법적 수신자인 해커가 전혀 모르거나 일부를 알아냈을 때 신호 대 잡음비에 따른 비트 에러율을 분석한다. 또한 기존 논문의 옥토니언 부호가 직교성이 충분하지 않음을 보이고 완전한 직교성을 갖는 옥토니언 부호를 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션에서 랜덤위상은 2-PSK 성운으로 하고 있다는 것을 해커가 알고 있고 4개 송신 안테나의 랜덤 위상을 모두 해커가 추정할 경우에는 신호 대 잡음비가 100dB까지 해킹이 불가능하다. 그러나 랜덤 위상의 일부를 알게 되면 신호 대 잡음비가 20dB 이상에서 비트에러율이 10^-3 정도로 유지되므로 해킹이 가능해진다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.377-396
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• 2023

암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.

• 한국조경학회지
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• 제51권4호
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• pp.16-30
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• 2023

메타버스의 개념이 주목받게 됨에 따라 조경 분야에서 메타버스 활용에 대한 관심도 커졌다. 본 연구의 목적은 메타버스 플랫폼의 조경 가상공간의 이용자 경험을 분석하여 메타버스의 조경적 활용 가능성과 과제를 밝히는 데 있다. 본 연구는 현재 가상현실로 구현된 국내의 조경 공간 중 가장 이용도가 높은 로불록스 기반으로 만들어진 메타-에버랜드를 대상으로 메타버스의 연구를 진행하였다. 에버랜드 이용 경험이 있는 30명을 대상으로 메타-에버랜드 체험 후 실제 에버랜드를 추천할 의향이 있는지를 NPS 지수로 평가하여 메타버스의 효용성을 평가한 후 인터뷰를 진행하였다. 메타버스 체험 전의 NPS는 -16이었고 체험 후는 -24로 나타나 오히려 메타버스 체험 후 실제 공간에 대한 추천 의사는 더 낮아진 것으로 나타났다. 추천 의사가 낮아진 이유는 이용자의 부족, 낮은 그래픽 수준과 조작성, 콘텐츠의 부족으로 분석되었다. 이 중 이용자 부족은 다른 두 문제 원인의 결과로 볼 수 있으며 낮은 그래픽 수준과 조작성은 기술적인 문제로 단기간의 구조적 해결은 어렵다. 따라서 현실적으로 조경 공간 메타버스의 활용성을 높이기 위해서는 메타버스 콘텐츠에 대한 개발이 중심적 과제로 판단되었다. 메타버스의 콘텐츠는 현실과의 정합성을 높이기보다 현실과 연계된 메타버스 고유 콘텐츠의 개발이 더 바람직하다고 판단되었으며 AR, VR 기기의 결합, SNS적 성격의 소통 기능 강화, 시뮬레이션 검증 장치로서의 가능성을 고려할 필요가 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.649-654
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• 2023

본 논문은 그래프 합성곱 신경망을 이용한 신경망 구조 탐색 모델 설계를 제안한다. 딥 러닝은 블랙박스로 학습이 진행되는 특성으로 인해 설계한 모델이 최적화된 성능을 가지는 구조인지 검증하지 못하는 문제점이 존재한다. 신경망 구조 탐색 모델은 모델을 생성하는 순환 신경망과 생성된 네트워크인 합성곱 신경망으로 구성되어있다. 통상의 신경망 구조 탐색 모델은 순환신경망 계열을 사용하지만 우리는 본 논문에서 순환신경망 대신 그래프 합성곱 신경망을 사용하여 합성곱 신경망 모델을 생성하는 GC-NAS를 제안한다. 제안하는 GC-NAS는 Layer Extraction Block을 이용하여 Depth를 탐색하며 Hyper Parameter Prediction Block을 이용하여 Depth 정보를 기반으로 한 spatial, temporal 정보(hyper parameter)를 병렬적으로 탐색합니다. 따라서 Depth 정보를 반영하기 때문에 탐색 영역이 더 넓으며 Depth 정보와 병렬적 탐색을 진행함으로 모델의 탐색 영역의 목적성이 분명하기 때문에 GC-NAS대비 이론적 구조에 있어서 우위에 있다고 판단된다. GC-NAS는 그래프 합성곱 신경망 블록 및 그래프 생성 알고리즘을 통하여 기존 신경망 구조 탐색 모델에서 순환 신경망이 가지는 고차원 시간 축의 문제와 공간적 탐색의 범위 문제를 해결할 것으로 기대한다. 또한 우리는 본 논문이 제안하는 GC-NAS를 통하여 신경망 구조 탐색에 그래프 합성곱 신경망을 적용하는 연구가 활발히 이루어질 수 있는 계기가 될 수 있기를 기대한다.