• 재활치료과학
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• 제12권2호
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• pp.25-42
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• 2023

목적 : 본 연구에서는 뇌성마비 아동을 대상으로 작업치료 중재를 시행한 국내 단일대상연구들의 연구 특성을 종합적으로 분석하고 방법론적 질적 수준을 확인하여 근거 기반을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 2022년 5월 20일부터 29일까지 Research Information Sharing Service (RISS), National Digital Science Library (NDSL), Koreanstudies Information Service System (KISS), E-article에 게재된 문헌들을 대상으로 하였다. 검색어는'뇌성마비' AND '단일대상연구' OR '개별대상연구'였다. 11편의 논문을 최종 선택하여 일반적 특성과 방법론적 질적 수준을 분석하였다. 결과 : 11편의 분석 논문에서 방법론적 질적 수준은 중간 수준인 연구가 가장 많았다. 대상자는 학령전기 아동과 경직성 편마비 아동이 가장 많았고, 실험설계는 단일대상연구 설계에서 중재 제거 설계가 가장 많았으며 그 중에서 ABA 설계가 가장 많았다. 중재의 종류는 보조기기, 강제유도치료, 신경발달치료 접근, 감각통합치료가 각각 2편이었고, 상지운동훈련, 상호작용 메트로놈, 인지 기반 작업수행이 각각 1편이었다. 측정 도구는 최소 2개에서 최대 4개를 사용하여 종속변인을 측정하였고, 자세조절능력, 보행 및 균형, 손기능, 상지기능 등에서 긍정적인 효과 및 유의한 향상이 나타났다. 결론 : 본 연구는 작업치료 중재를 적용한 뇌성마비 대상자의 특성과 중재 회기 및 시간, 중재효과, 측정도구와 방법론적 질적 수준을 제시함으로써 뇌성마비를 대상으로 작업치료 중재를 적용할 때 도움이 될 것으로 확인된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.119-125
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• 2023

우크라이나-러시아 전을 통해 드론의 군사적 가치는 재평가되고 있으며, 북한은 '22년 말 대남 드론 도발을 통해 실제 검증까지 완료한 바 있다. 또한, 북한은 인공지능(AI) 기술의 드론 적용을 추진하고 있는 것으로 드러나 드론의 위협은 나날이 커지고 있다. 이에 우리 군은 드론작전사령부를 창설하고 다양한 드론 대응 체계를 도입하는 등 대 드론 체계 구축을 도모하고 있지만, 전력증강 노력이 타격체계 위주로 편중되어 군집드론 공격에 대한 효과적 대응이 우려된다. 특히, 도심에 인접한 공군 비행단은 민간 피해가 우려되어 재래식 방공무기의 사용 역시 극도로 제한되는 실정이다. 이에 본 연구에서는 AI기술이 적용된 적 군집드론의 위협으로부터 아 항공기의 생존성 향상을 위해 AI모델의 객체탐지 능력을 저해하는 소극방공 기법을 제안한다. 대표적인 적대적 머신러닝(Adversarial machine learning) 기술 중 하나인 적대적 예제(Adversarial example)를 레이저를 활용하여 항공기에 조사함으로써, 적 드론에 탑재된 객체인식 AI의 인식률 저하를 도모한다. 합성 이미지와 정밀 축소모형을 활용한 실험을 수행한 결과, 제안기법 적용 전 약 95%의 인식률을 보이는 객체인식 AI의 인식률을 제안기법 적용 후 0~15% 내외로 저하시키는 것을 확인하여 제안기법의 실효성을 검증하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.1173-1178
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• 2023

현대 사회에서는 효율성을 강조하여 조직 내 팀 프로젝트와 개인 업무를 세부 계획으로 이끄는 경향이 있다. 24시간 일상에서 시간을 효과적으로 활용하는 능력은 성실함의 지표로 여겨지며, 사람들은 계획적이고 조직적인 사람들을 모방하고 다양한 시스템을 활용하여 일상을 관리하려고 노력한다. 주어진 업무를 효율적으로 수행하려는 이유는 정해진 기간 내에 작업을 완료함으로써 프로젝트의 성패에 영향을 미치기 때문이다. 프로젝트 일정을 소홀히 할 경우, 성공적인 결과를 위협하는 큰 위험으로 여겨집니다. 이는 조직의 대형 프로젝트뿐 아니라 개인의 생활에서도 같이 적용되며, 시간 기반의 효율적인 관리를 강조하는 다양한 일정 관리 도구를 활용한다. 프로젝트 관리에서는 단순히 '오늘'을 기준으로 하는 것이 아니라 세부 업무 진행 상황을 주의 깊게 파악하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 우리는 사용자가 속한 프로젝트에 날짜가 아닌 업무 단위로 접근하여 일정을 관리할 수 있는 안드로이드 애플리케이션을 제안하고 그 구현 내용을 소개한다. 본 논문에서 우리가 구현한 애플리케이션은 사용자가 속한 프로젝트를 등록하여 프로젝트의 목표 및 일정을 관리할 수 있다. 더불어, 프로젝트 전체 또는 개별 목표 진행률을 가시화하여 업무에 효율적으로 접근할 수 있는 기능을 제공한다. 이로써 사용자들은 본 논문에서 우리가 제안하는 애플리케이션을 활용하여 본인이 속한 프로젝트에 전념하며 업무 단위로 일정을 관리함으로써 프로젝트의 전반적인 효율을 향상할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.11-20
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• 2024

본 논문에서는 생성 모델을 이용한 데이터 프리 양자화에서 발생할 수 있는 지식 격차를 줄이기 위하여 BAG (Bit-width Aware Generator)와 채널 어텐션 기반 중간 레이어 지식 증류를 제안한다. 생성 모델을 이용한 데이터 프리 양자화의 생성자는 오직 원본 네트워크의 피드백에만 의존하여 학습하기 때문에, 양자화된 네트워크의 낮은 bit-width로 인한 감소된 수용 능력 차이를 학습에 반영하지 못한다. 제안한 BAG는 양자화된 네트워크와 동일한 bit-width로 양자화하여, 양자화된 네트워크에 맞는 합성 이미지를 생성하여 이러한 문제를 완화한다. 또한, 양자화된 네트워크와 원본 모델 간의 지식 격차를 줄이는 것 역시 양자화에서 매우 중요한 문제이다. 이를 완화하기 위해 제안한 채널 어텐션 기반 중간 레이어 지식 증류는 학생 모델이 교사 모델로부터 어떤 채널에 더 집중해서 학습해야 하는지를 가르친다. 제안한 기법의 효율성을 보이기 위해, CIFAR-100에서 학습한 원본 네트워크를 가중치와 활성값을 각각 3-bit로 양자화하여 학습을 수행하였다. 그 결과 56.14%의 Top-1 Accuracy를 달성하였으며, 베이스라인 모델인 AdaDFQ 대비 3.4% 정확도를 향상했다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제13권1호
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• pp.21-30
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• 2024

최근 자율주행차 시장이 지속해 성장함에 따라 충전 인프라에 대한 필요성이 커지고 있다. 그러나 무선 충전 시스템의 경우 기존 유선 충전에 비해 대출력이 요구되어 안정성 문제가 제기되고 있다. 자율주행차 무선 충전 인프라를 구축하기 위한 표준으로는 SAE J2954가 존재하며 해당 표준에서는 차량과 전력 전송 시스템 간의 통신 방법에 대해 정의한다. SAE J2954에서는 자율주행차량의 무선 충전 통신 방법으로 Wi-Fi, Bluetooth 및 UWB와 같은 물리적 미디어를 사용해 차량과 충전 패드 간의 통신을 활성화할 것을 권장한다. 특히 UWB는 실내 환경에서 견고한 통신 능력을 보이고 간섭에 민감하지 않기 때문에 실내외 충전 환경에서 적합한 솔루션이다. 해당 표준에서는 무선전력전송 시스템을 구축하기 위한 프로세스로 충전 시작부터 충전 완료까지를 여러 단계로 구분하였다. 본 연구에서는 UWB 기술을 사용하여 무선전력전송 시스템의 한 가지 프로세스인 Fine alignment의 수단으로 사용한다. 실제 자율주행차 무선전력전송 시스템에 적용 가능성을 판단하기 위해 거리에 따라 실험을 수행하였으며 UWB로부터 거리 정보를 수집하였다. UWB로부터 얻어진 거리 데이터의 정확도를 향상시키기 위해 수집한 데이터를 세 단계의 전처리 과정을 거쳐 머신러닝과 딥러닝 기법을 적용한 Single Model과 Multi Model을 제안한다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제43권1호
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• pp.185-200
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• 2024

본 연구에서는 초등과학 수업 연구를 위해 학교 안 전문적 학습공동체에 참여한 교사들의 초등과학 수업 전문성의 변화를 탐색하고자 하였다. 충북의 한 중소도시에 있는 18학급의 S초등학교에서 2020년 4, 5, 6학년을 맡은 여섯 명의 초등교사들이 학교 내 전문적 학습공동체에 참여하여 초등과학 수업에 대한 협력적 수업 연구를 7개월 동안 26회에 걸쳐 수행하였다. 전문적 학습공동체가 운영되는 동안 활동 영상 및 녹음 자료, 연구수업 녹화 영상, 수업 과정 자료, 전문적 학습공동체 성찰 활동 자료 등이 분석을 위해 수집되었다. 수집된 데이터는 자료 처리, 읽기와 메모, 기술, 분류, 해석 그리고 보고 및 시각화 등 질적 연구 방법을 활용하여 분석되었으며, 수업 전문성 준거 틀에 기반하여 수업 전문성 요소가 추출되었다. 그 결과 학교 안 전문적 학습공동체 활동의 초기 단계에서 참여 교사들은 먼저 수업에 대한 관점과 과학 수업에 대한 경험 및 목표에 대해 소통하였고, 소통을 통해 연구질문을 선정하게 되었음을 알 수 있었다. 교사들은 학년별로 공동의 연구수업을 설계하여 수업을 실행하였으며, 이를 동료교사들에게 개방하였다. 이후 수업에 대한 성찰이 진행되었으며, 교사들은 성찰이 거듭될수록 연구질문에 기반한 질적 성찰 능력이 향상됨을 알 수 있었다. 이를 통해 전문적 학습공동체에의 참여를 통한 협력적 수업연구 경험은 참여 교사들의 공동체적 학습과 이에 기반한 수업 전문성 신장에 긍정적으로 기여함을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 전문적 학습공동체를 통한 초등교사의 과학 수업 전문성과 관련된 시사점을 제언하였다.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.23-40
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• 2022

Support Vector Machine(SVM)은 기업부실 예측문제 등 다양한 분야에서 성공적으로 활용되어 왔으나 범주 불균형 문제가 존재하는 경우 다수 범주의 경계영역은 확장되는 반면, 소수 범주의 경계영역은 축소되고 분류 경계선이 소수 범주로 편향되어 분류 성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 범주 불균형 문제에 대한 대칭 마진 SVM(EMSVM)의 한계점을 개선하기 위하여 비대칭 마진 SVM(UMSVM)과 임계점 이동 기법을 결합한 최적화 비대칭 마진 SVM인 OPT-UMSVM을 제안한다. OPT-UMSVM은 소수 범주 방향으로 치우진 분류 경계선을 다수 범주로 재이동함으로써 소수 범주의 민감도를 개선하고 최적화된 분류 성과를 산출함으로써 SVM의 일반화 능력을 향상시키는 장점을 가진다. OPT-UMSVM의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 불균형 비율이 상이한 5개의 표본군을 구성하여 10-fold 교차타당성 검증을 수행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 범주 불균형이 미미한 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과 개선 효과가 미약한 반면, 범주 불균형이 심화된 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과개선에 크게 공헌하고 있다. 둘째, OPT-UMSVM은 EMSVM 및 기존의 UMSVM과 비교하여 범주 균형 및 범주 불균형 표본 모두에서 보다 우수한 성과를 가지고 있으며, 특히 범주 불균형이 심화된 표본에서 유의적인 성과 차이를 보였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권2호
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• pp.43-52
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• 2024

내진설계 되지 아니한 조적조 건축물의 내진성능을 평가하고 건축물의 외부에 내진 보강 공법을 채택하여 내진성능을 향상시키고자 하였다. 내진성능을 평가하기 위해 건축물 내진설계 기준 및 해설(KDS 41 17 00 : 2019)과 기존 시설물(건축물) 내진성능 평가요령을 적용하였으며 비선형 정적해석으로 pushover해석을 수행하였다. 해석결과, 우리나라 주택의 내진설계 보급 비율이 낮고 주택의 많은 비중을 차지하고 있는 것이 조적조 건축물임을 고려하면 내진보강이 시급한 것으로 판단되었다. 조적조 건축물에 철골 보-기등+가새 프레임을 보강할 경우 층간 변형각은 X방향 0.043%이며 Y방향 0.047%로 나타나 규정을 만족하였다. 성능 수준별 중력하중 저항능력은 X, Y방향 모두 거주가능으로 판정되어 안전한 것으로 판단되었다. 건축물의 외부에 보강함으로써 주택의 거주성과 편의성을 확보하면서 공사가 가능할 것으로 보여지며 지진성능과 구조물의 거동을 보다 명확하게 예측할 수 있을 것으로 사료 되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제24권2호
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• pp.51-56
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• 2015

규산은 작물의 필수원소에는 포함되어있지 않으나, 화본과 작물을 중심으로 내도복성과 병충해 저항성의 향상, 군락구조 개선에 의한 광합성 능력의 향상 등에서 폭 넓게 그 유용성이 알려져 왔으며, 최근에는 원예작물에서도 규산질 비료의 시용이 수량이나 병충해저항성을 향상시키는 효과가 입증되고 있어 친환경농업 관점에서도 주목을 밭고 있다. 본 실험은 배추 육묘 중 규산질 비료의 시용이 묘소질과 저온, 고온, 건조 등 환경내성에 미치는 영향을 검토하기 위하여 수행하였다. 규산염 처리농도를 8, 16, 32, 64 및 128mM로 설계하여 주 2회 관주 처리 하고, 처리 3주 후에 생육조사 및 스트레스 내성에 대해 평가하였다. 생육조사 결과, 8, 16 및 32m의 농도에서는 대부분의 생육지표가 대조구에 비해 약간 증가하는 경향을 보였으나 8mM처리만 제외하고 통계적 유의차는 나타나지 않았다. 고농도인 128mM의 규산 처리구에서는 모든 생육 지표가 감소하였다. 총 뿌리 면적, 뿌리 길이 및 근단 수는 8, 16 및 32mM의 농도에서 증가했지만 64 및 128mM의 처리구에서는 감소하였다. 규산 처리 농도가 증가함에 따라 증산 속도는 감소한 반면 기공확산 저항은 증가하는 경향을 보였다. 상대적 이온 누출율도 대조구에 비해 규산염 처리구에서 감소되었으나, 처리 농도간 유의차는 나타나지 않았다. 규산처리에 의해 고온과 저온 장해 지표도 감소되었으며, 농도간에는16과 32mM이 가장 효과적이었다. 규산처리에 따라 건조내성도 증가하여 대조구는 단수 후 3일째부터 위조되기 시작하여 5일째는 전 개체가 위조하였으나, 규산처리구는 4일(8, 64, 128 mM) 또는 5일(16과 32mM) 부터 위조가 시작되어 6일(8mM)이나 7일(16, 32, 64및 128 mM)이 지나서야 모든 공시 개체가 위조되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.273-283
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• 2020

기후변화의 영향으로 국지성 및 집중호우에 대한 발생 가능성이 높아지는 시점에서 과거에 침수피해를 입은 도시 유역에 대하여 실제 호우에 대한 침수 양상을 예측하는 것은 중요하다. 이에 수치해석 기반 프로그램과 함께 기계학습을 이용한 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM 신경망은 일련의 자료를 분석하는데 유용하지만, 딥 러닝을 수행하기 위하여 충분한 양의 자료를 필요로 한다. 그러나 단일 도시유역에 홍수를 일으킬 강우가 매년 일어나지 않기에 많은 홍수 자료를 수집하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 대상 유역에서 관측되는 강우 외에 전국 단위의 실제 호우를 예측 모형에 반영하였다. LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망은 강우에 대한 총 월류량을 예측하기 위하여 사용되었으며, 목표값으로 SWMM (Storm Water Management Model)의 유출 모의 결과를 사용하였다. 침수 범위 예측을 위해서는 로지스틱 회귀를 사용하였으며, 로지스틱 회귀 모형의 독립 변수는 총 월류량이며 종속 변수는 격자 별 침수 발생 유무이다. 침수 범위 자료는 SWMM의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 통해 수집하였다. LSTM의 매개변수 조건에 따라 총 월류량 예측 결과를 비교하였다. 매개변수 설정에 따른 4가지의 LSTM 모형을 사용하였는데, 검증과 테스트 단계에 대한 평균 RMSE (Root Mean Square Error)는 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s으로 산정되었다. 최소 RMSE는 검증과 테스트에 대하여 각각 1.1656 ㎥/s, 0.8797㎥/s 으로 산정되었으며, SWMM모의 결과를 적절히 재현할 수 있음을 확인하였다. LSTM 신경망의 결과와 로지스틱 회귀를 연계하여 침수 범위 예측을 수행하였으며, 침수심 0.5m 이상을 고려하였을 때에 최대 침수면적 적합도가 97.33 %으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 방법론은 딥 러닝에 기반하여 도시 홍수 대응능력을 향상 시키는데 도움이 될 것으로 판단된다.