본 논문에서는 조류와 양서류 울음소리의 구별 정확도를 높이기 위해 게이트 선형유닛과 자가주의 집중 모듈을 활용해서 데이터의 중요한 부분을 중심으로 특징 추출 및 데이터 프레임의 중요도를 판별해 구별 정확도를 높인다. 이를 위해 먼저 1차원의 음향 데이터를 로그 멜 스펙트럼으로 변환한다. 로그 멜 스펙트럼에서 배경잡음같이 중요하지 않은 정보는 게이트 선형유닛을 거쳐 제거한다. 그러고 난 뒤 시간 축에 자가주의집중기법을 적용해 구별 정확도를 높인다. 사용한 데이터는 자연환경에서 멸종위기종을 포함한 조류 6종의 울음소리와 양서류 8종의 울음소리로 구성했다. 그 결과, 게이트 선형유닛 알고리즘과 시간 축에서 자가주의집중을 적용한 구조의 평균 정확도는 조류를 구분했을 때 91 %, 양서류를 구분했을 때 93 %의 분류율을 보였다. 또한, 기존 알고리즘보다 약 6 % ~ 7 % 향상된 정확도를 보이는 것을 확인했다.
응력집중의 원인은 여러 가지 있으며, 각각의 방지대책 또한 이론적으로는 밝혀져 있다. 그러나 실제 용접구조물에 있어서는 여러 가지 제약조건 때문에 유효한 방지대학을 적용할 수 없는 경우도 있어 이러한 경우에는 설계와 시공 등을 통하여 최적의 조건을 도출하는 것이 중요하다. 또한, 응력집중의 악영향은 사용조건이나 환경에 의하여 크게 변화하므로, 어떤 조건에서는 문제되지 않는 응력집중이 다른 조건에서는 손상의 원인이 되기도 한다. 빈약한 경험에 근거한 독단이나 지식부족에 의한 무분별은 극히 위험한 것이다. 응력집중의 악영향을 방지하는데는 설계기술자는 물론 용접시공을 담당하는 용접기술자, 용접지도자 등 넓은 범위의 관련기술자가 응력집중의 악영향과 그 방지대책의 기본에 대하여 바른 지식을 가지고 용접시공에 관련된 모든 공정 및 작업에 주의를 기울이고 적절한 조처를 취하는 것이 중요하다.
지금 당신의 자녀가 좋아하는 컴퓨터 게임은 한 시간이고 두시간이고 집중적으로 몰두하는데 숙제를 하기 위해 책상에 앉으면 채 5분도 못견딘다면? 집중하고 있을 때 외부의 자극에 금방 주의가 흐트러진다면? 특정한 과제나 활동에 필요한 물건들 장난감, 공책, 연필, 책 등의 도구를 자주 잃어버린다면? 주의력결핍 과잉행동장애가 아닌지 의심해봐야 한다.
심층 학습 기술의 발전으로 인해 분류, 객체 검출, 분할과 같은 시각 정보를 이용한 심층 학습이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 자율 주행은 시각 데이터를 잘 활용하는 대표적인 분야 중 하나이다. 본 논문에서는 도로 위의 사람과 운송수단 객체에 대한 개별적인 깊이 값을 예측하는 망을 제안한다. 제안하는 모델은 YOLOv3와 Monodepth를 기반으로 하며, 하드 파라미터 쉐어링을 이용한 인코더와 디코더를 통해 객체 검출과 깊이 추정을 동시에 수행한다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 객체 검출 및 깊이 추정의 정확도를 높이고자 하였다. 깊이 추정은 단안 이미지를 통해 이루어지며, 자가 학습 방법을 통해 학습을 수행하였다.
가로등은 도로이용자가 안전하게 통행하기 위한 도로의 필수 시설물이지만 가로등은 도로의 부속 전기장치로 취급되어 왔다. 이러한 잘못된 인식 때문에 풍하중과 이에 대한 구조거동에 대한 연구들이 부족하여 풍하중에 충분한 안전성을 확보하지 못함에 따라 태풍 시 많은 가로등이 전도 또는 파손되는 실정이다. 본 연구에서는 가로등 안전성을 기반으로 한 기존의 설계기준을 비교 검토하여 가로등주의 설치 여건에 적합한 개선된 설계기준을 제시하였으며, 이를 바탕으로 전도의 원인이 되는 점검구의 응력집중 현상을 분석하고 응력 저감 방안을 검토하였다.
본 연구는 성인학습자의 특성과 사이버강의 몰입구인간의 관련성을 살펴보고 몰입, 스트레스, 문제해결간의 관계를 밝혀 보려는데 연구목적을 두었다. 연구대상은 서울에 소재한 K사이버대학교 재학생 1044명 이였으며 학생들은 온라인설문지 형태에 자발적으로 참여하였다. 분석결과 첫째, 즐거움, 관여, 주의집중, 시간왜곡의 몰입구인에서 학년, 연령, 결혼상태, 수강신청 과목 수라는 성인학습자의 특성에 따라 차이를 보였다. 둘째, 사이버강의 몰입은 스트레스와 부적상관관계를 보였고 문제해결과는 정적상관관계를 보였다. 이 연구를 통해 성인학습자의 사이버강의 몰입향상을 구체화하는 프로그램 마련을 위해서 다음과 같은 시사점을 제시하고자 한다. 첫째, 성인학습자의 다양한 배경과 특성을 고려한 사이버강의 설계가 필요하며, 둘째, 성인학습자가 학습과정에서 몰입감을 높일 수 있도록 다양한 사이버강의 평가방법의 개발 및 적용이 필요하며, 셋째, 성인학습자들의 사이버강의 몰입향상을 제공할 수 있는 스트레스 관리와 문제해결능력을 증진시킬 수 있는 체계적인 학업상담이 필요하다.
본 연구는 우리 사회의 가장 큰 변화 중 하나인 노인인구의 증가에 따른 고령사회에 적극적인 대비책 중 일환으로, 노인 수학 교육에 관련된 자료 개발 및 적용 효과를 파악하는 데 목적이 있다. 본고를 통해 노인 교육으로서의 실버수학 자료를 개발해야 할 필요성 및 목적을 밝히고 노인학습자가 수학 학습을 할 수 있는 인지적 능력, 즉 사고 기억 계산 주의집중 등에 대한 특정들에 대한 연구가 이루어졌다. 이에 따라 노인의 지적 욕구와 신체적 정신적으로 건강한 삶을 위한 프로그램으로써의 역할을 하는 교육 자료 개발이 이루어졌으며, 개발한 자료를 노인들에게 적용해 나가면서 실버 수학의 효과를 탐색하였다. 노인학습자들에게 실버 수학을 하기 위한 수업 모형을 고안하고, 고안된 수업 모형에 따라 기본 수 연산이 가능한 학습자가 수학적 활동을 통해 정의적 인지적 영역에는 어떠한 영향을 미치는지 파악하였다.
수문순환과 수질오염과정의 제반 기작들이 완벽하게 규명되지 않은 상황에서 인위적 또는 자연적 조건에 따른 수질의 평가는 수질모형으로서 추정하는 것이 유일한 대안이며, 다양한 관리대안에 따른 수질환경변화를 예측함으로서 합리적인 관리방안을 도출하는데 유용한 수단이 되고 있다. 현재 시행 중인 수질오염총량관리제에서 또한 수질모형은 핵심적인 역할을 담당하고 있으며, 보다 구체적으로는 단위유역의 목표수질을 결정하는 것에서부터 기본계획 또는 시행계획에 따른 오염부하량 등 환경요인의 변화와 이에 따른 목표수질 설정지점의 수질 변화 등을 모의하는데 이용되고 있다. 그러나 모형에 사용되는 입력 매개변수의 불확실성과 이에 관련된 수질 모형 자체의 불확실성은 수질오염총량관리제와 같이 많은 이해당사자가 관여된 정책의 결정 시에는 공학적으로 많은 부담으로 작용하고 있는 것 또한 현실이다. 실제로 미국의 오염총량관리제의 경우를 살펴보면 모형의 불확실성 분석이 전체 과정의 진행에서 가장 핵심적인 지위를 차지하고 있다고 볼 수 있다. 많은 연구들이 수질모형에 있어서의 불확실성을 정량화하기 위하여 수행되어 왔으며, 특히 미국의 오염총량관리계획의 수립 시에는 이러한 불확실성 분석을 토대로 하여 안전율을 산정하도록 되어있다. 그러나 이러한 연구들의 대부분은 수질모형의 매개변수 중 수질기작에 관련된 매개변수들(예를 들어, DO, BOD, N, P 등에 대한 반응계수)에 대한 연구에 집중되어 있다. 하천의 수질을 적절하게 모델링하기 위해서는 이러한 수질에 직접적으로 관련한 매개변수들 이외에 하천의 수리특성에 관한 올바른 이해를 바탕으로 그와 관련된 수리학적 매개변수들에 대한 연구가 뒷받침되어야 한다. 그동안 수행되어온 수질 모델링의 적용 사례를 살펴본 바에 따르면 하천을 모델링하기 위해서는 현장 특성 자료의 중요성, 특히 하천수리특성에 관련된 기초 자료의 가용성 여부가 모형의 성패에 매우 중요한 역할을 함을 알 수 있다. 이는 유량, 유속 및 폭과 깊이로 대변되는 하천 지형은 물질 이송에 대한 주요 외력 함수이며, 다른 모든 예측치들은 이들에 의존적일 수밖에 없기 때문이다. 따라서 이들의 정확한 표현은 올바른 수질 예측에 있어서 필수적일 수밖에 없다. 많은 모형매개변수들이 유속과 깊이에 의존적이나, 이들에 관한 정보는 종종 현장관측에서 조차 무시되는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 수질모형의 매개변수 중 특히 수리특성에 관련된 매개변수들이 수질에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 적용된 수질모형은 QualKo를 사용하였으며, 대상 하천은 낙동강 본류 경남구간 시점 부근인 회천 합류 전부터 낙동강 본류 경남구간 종점 부근인 밀양강 합류 전까지의 경남 오염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 스트레스에 대한 심리 반응 요인과 인지 스트레스원에 의해 유발된 심박변이도의 변화와의 관계를 확인하고자 하였다. 33명의 실험참여자는 지난 2주 동안 경험한 스트레스에 대하여 정신적 신체적 증상들을 스트레스 반응 척도 상에 평가하였다. 또한 실험참여자가 인지 스트레스 과제를 수행하는 동안 심전도 신호가 기록되었다. 심박변이도 지표로서, R-R간격의 표준편차(SDNN), 연속한 R-R 간격 차이 값의 평균제곱근(RMSSD)과 심박변이도의 저주파 성분(LF)과 고주파 성분(HF)의 비율이 추출되었다. 스트레스 반응은 회복기 동안의 평균에서 기저선의 평균을 뺀 차이값으로 분석에 사용되었다. 분석 결과, 스트레스 요인과 심박변이도 지표들과의 유의한 정적 상관을 보였다. 특히 스트레스에 대한 공격 반응의 증가는 모든 심박변이도 지표의 증가와 연관이 있었다. 모든 심박변이도 지표의 증가는 자율신경계가 동시에 활성화됨을 의미한다. 즉, 공격 반응의 증가는 교감 및 부교감신경계의 활성도의 증가와 관련이 있다. 또한 긴장, 우울, 피로와 좌절은 RMSSD와의 정적 상관이 있었다. RMSSD의 증가는 부교감신경계 활성의 증가를 의미하는 것으로, 긴장, 우울, 피로, 좌절의 증가와 부교감 신경의 활성도의 증가가 연관이 있었다. 이러한 자율신경의 공동 활성화는 주의 집중을 요하는 인지 스트레스원에 대한 통합된 반응으로 여겨진다.
최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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