• 정보교육학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.233-241
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• 2020

본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 교육 방법으로 수행시간 중심의 초등 EPL 교육 프로그램을 개발하여 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 교육 프로그램은 초등학교 학생 48명을 대상으로 실시한 사전 요구 분석 결과를 바탕으로 하여 개발하였다. 개발한 교육 프로그램의 효과를 검증하기 위해 OO대학교에서 실시한 초등학생 교육 기부 프로그램의 지원자 표집에 의한 지원자 표본 25명을 대상으로 6일간 1일 7차시씩 42차시를 진행하였다. 한국정보과학교육연합회에서 주최한 '비버챌린지(Korea Bebras Challenge 2018)'를 활용하여 사전·사후 검사 결과를 통해 교육적 효과를 분석하였으며, 분석 결과 수행시간 중심의 초등 EPL 교육이 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.220-221
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• 2015

플로팅 건물의 변동 풍하중에 대한 시간이력응답을 통한 유효 Sampling의 영향을 분석하기 위하여 200개 풍 파랑 하중조합을 통해 시간이력 동수역학 해석을 수행하여, 유효 표본 Sampling을 선정하여 상부구조물의 고유주기를 변화하여 부분구조해석을 수행하였다. 풍하중은 평균 속력 35m/sec을 가진 von Karman의 변동풍속 파워스펙트럼으로 계산하여 입력하였고 입력 파랑은 Pierson-Moskowitz 스펙트럼으로 계산하여 파고 0.5m에 대하여 입력하였다. 각기 다른 고유주기를 가진 상부 구조물에 대하여 7개 그룹의 하중조합에 대한 유효 Sampling을 선정하여 SRSS와 평균값을 계산하였다. 해석 결과, 최소 7개 이상의 Sampling에 대한 해석이 요구되며 전반적으로 30개 Sampling을 통한 해석이 적절하다고 분석되었다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제19권3호
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• pp.33-41
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• 1995

본 연구는 터보 과급기 부착 디젤 기관의 급가속 운전시 기관과 과급기의 과도 응답 성능을 규명하고 이를 개선하기 위한 실험을 수행하였다. 과도 응답 성능 구명은 일정한 회전 속도로 정상 운전중인 기관의 연료 펌프 랙을 10%에서 40%까지 일정 시간동안 급가속하였을 경우에 대하여 수행하였으며, 이때의 과급기 응답 지연 현상을 개선하기 위한 실험은 급가속과 동시에 압축기 출구의 흡기메니폴드 내에 일정한 압력의 공기를 추가 분사하는 방법을 이용하였다. 그리고 공기 분사 압력, 공기분사 기간, 가속률, 가속 시간 등이 압축기 출구의 압력과 온도, 터빈 입구의 압력과 온도, 실린더 압력, 기관과 과급기 회전 속도 등의 응답 성능에 미치는 영향을 가속전 정상 상태의 기관 회전 속도와 적용부하의 변화에 따라 시간의 함수로 나타내었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.493-500
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• 2023

본 연구는 학령기 아동의 TV 시청이 창의성에 미치는 영향을 알아보고, 아동의 TV 시청이 창의성에 영향을 주는 관계에서 책 읽기 시간의 조절 효과를 살펴보고자 하였다. 연구 목적을 위해 한국아동패널의 10차년도 자료를 사용하여 만 9세 아동의 TV 시청 시간, 책 읽기 시간, 초등 도형 창의성 검사(K-FCTES)에서의 수행 간의 관계를 분석하였다. 연구 결과, 아동의 TV 시청 시간과 창의성 간에 부적 상관관계가 나타났으며, 아동의 책 읽기 시간과 창의성 간에는 정적 상관관계가 나타났다. 또한, 아동의 TV 시간은 아동의 창의성에 통계적으로 유의미하게 부정적인 영향을 미치고, 아동의 책 읽기 시간은 이 관계를 조절하였다. 본 연구는 출생과 함께 다양한 미디어에 노출되어 디지털 네이티브로 성장하고 있는 오늘날의 아동의 창의성 발달을 위해 고려해야 하는 미디어 노출의 부정적인 영향을 확인하였고 그 영향을 조절할 수 있는 요인으로 책 읽기의 중요성을 보여준다는 점에서 의의가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.976-980
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• 2009

수자원분야에서 강우-유출의 해석은 홍수의 분석 및 수자원 이용의 측면에서 가장 중요한 문제이다. 유역의 물리적 특성이 반영된 정확한 홍수량의 산정을 위해 유역의 지형인자 및 수문모형의 매개변수 추출에 대한 연구가 폭넓게 진행되고 있다. 그러나 아직까지 이러한 방법들에 대한 명확한 기준은 정립되지 못한 상태이다. 본 연구에서는 소유역 분할에 따른 영향분석을 위해 단일유역과 다수유역으로 구분하였고, 대상유역의 소유역분할에 따른 유역면적, 유로연장, 경사 등의 매개변수를 산정하여 도달시간, 저류상수, CN 등을 결정하고, 홍수량 산정결과의 민감도 분석 및 검토를 수행하였다. 또한 유역별 하도에서의 직접도달시간과 최원점에서의 도달시간을 산정하는 경우로 구분하여 유로연장의 조건별 영향을 분석하였다. 분석결과 일정 유역분할 이후에는 유역분할이 유출모의 결과에 큰 영향을 미치지 않음을 알 수 있었고, 소유역 분할에 따른 홍수량 증가 영향과 유로연장의 조건별 영향이 크지 않음을 판단할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.643-645
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• 2022

많은 온라인 쇼핑몰에서 색상 기반 필터링 서비스나 추천 시스템을 제공하지만, 수동 분류는 많은 시간이 들고 오류 위험이 있다. 본 연구의 실험에서는 먼저 분석할 의류 이미지를 실루엣 분석으로 수행한 경우와 수행하지 않는 경우의 k-평균 군집화 알고리즘으로 가장 우세한 색상 군집의 중심값을 도출하는데, 만약 군집 개수가 2개 이상이면 보다 큰 군집의 중심값만을 고려한다. 이 중심값을 이용해 사전 학습한 k-최근접 이웃 알고리즘으로 색상 클래스를 분류한다. 실험 결과 실루엣 분석을 수행하지 않은 k-평균 군집화 알고리즘을 사용한 분류 방식이 정확도와 수행 시간 모두 매우 준수하였으나, 배경색이 존재하여 의류 색 분석에 영향을 줄 수 있는 경우 잘못 분류한다는 문제도 있다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권2호
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• pp.32-39
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• 2010

기존의 셀 특성 분석은 다중 입력 변화를 고려하지 않고 셀 특성 분석을 수행한다. 다중 입력 변화가 시간적 근접성에 따라 게이트 지연 시간에 미치는 영향이 커지면서, 기존의 셀 특성 분석으로는 정확한 게이트 지연 시간을 예측하기가 어려워지게 되었다. 다중 입력 변화의 영향으로 인하여 게이트 지연 시간이 최대 46%까지 차이가 나는 것을 실험을 통하여 확인하였다. 본 논문에서는 다중 입력 변화의 시간적 근접성으로 인한 지연 시간 변화를 고려한 게이트 지연 시간 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 Radial Basis Function (RBF)을 이용하여 지연 시간 변화량을 계산한다. 제안된 방법이 다중 입력 변화가 발생하였을 때, 보다 정확하게 게이트 지연 시간을 예측하는 것을 실험결과를 통하여 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.49-56
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• 2010

본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 위해 Hadoop 기반의 클러스터를 구축하고, RandomTextWriter, WordCount, PI 애플리케이션을 수행함으로써 애플리케이션 특성에 따른 클러스터의 성능을 평가한다. RandomTextWriter는 주어진 용량만큼 임의의 단어를 생성하여 HDFS에 저장하는 애플리케이션이고, WordCount는 입력 파일을 읽어서 블록 단위로 단어 빈도수를 계산하는 애플리케이션이다. 그리고 PI는 몬테카를로법을 사용하여 PI 값을 유도하는 애플리케이션이다. 이러한 애플리케이션을 실행시키면서 데이터 블록 크기와 데이터 복제본 수 증가에 따른 애플리케이션의 수행시간을 측정한다. 시뮬레이션을 통하여 RandomTextWriter 애플리케이션은 데이터 복제본 수 증가에 비례하여 수행시간이 증가함을 알 수 있었다. 반면에 WordCount와 PI 애플리케이션은 데이터 복제본 수에 큰 영향을 받지 않았다. 또한 WordCount 애플리케이션은 블록 크기가 64~256MB 일 때 최적의 수행시간을 얻을 수있었다. 따라서 이러한 애플리케이션의 특성을 고려한 스케줄링 정책을 개발한다면 애플리케이션의 실행시간을 단축하여 클라우드 컴퓨팅 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 대한공업교육학회지
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• 제42권2호
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• pp.89-107
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• 2017

이 연구의 목적은 중학생들의 기술교과의 기술영역의 학업수행에 있어서 겪는 어려움의 인식을 분석하고, 그 영향 변인을 조사하는데 있었다. 이 연구의 대상은 전국의 중학생들이며, 조사를 위하여 학년과 지역을 고려하여 총 420명을 선정하고, 설문조사를 실시하였다. 자료의 수집은 우편으로 이루어졌으며, 분석은 SPSS 22.0K를 이용하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같았다. 첫째, 기술 교과의 기술영역의 학업수행에서 중학생이 겪는 어려움은 보통수준으로 인식되었다. 둘째, 중학생들은 기술 교과 학업수행의 어려움 인식의 원인으로 경험(기회)의 부족으로 응답하였다. 셋째, 학업수행과정에서 관련용어와 이론에 대하여 여학생이 남학생보다 어렵다고 인식하고 있었다. 세부적인 문제해결활동에서도 문제 확인, 해결방안 구상, 해결방안 선정, 모형제작, 해결방안테스트, 개선점 수정에 대하여 여학생이 남학생에 비해 더 어렵다고 인식하였다. 넷째, 기술교과 학업수행에 대한 어려움은 용어, 이론, 실습활동에 대하여 2학년, 3학년, 1학년 순으로 어렵다고 응답하였다. 다섯째, 기술교과 학업수행의 어려움 인식의 영향 변인으로는 설명 이해 지식 부족, 내용 지식 혼동, 기술 관심 부족, 수업 시간 부족, 평가기준 이해 부족이 모두 영향을 주는 것으로 나타났다. 여섯째, 세부적인 문제해결과정에 대한 어려움에 영향을 주는 변인으로는 설명이해, 내용지식혼동, 기술관심, 수업시간, 평가 기준 이해가 영향을 주는 것으로 나타났다.