• 한국통신학회논문지
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• 제25권11B호
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• pp.1884-1894
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• 2000

광대역 무선 통신 시스템에서는 주파수 선택적 다중경로 페이딩 채널상에서 발생하는 인접 심볼간의 간섭에 의한 성능 열화를 극복하기 위해서 채널 등화 기술의 도입이 필연적이다. 그러나, 데이터 전송률이 증가함에 따라 채널 등화에 필요한 훈련열의 길이가 늘어나고, 이로 인한 오버헤드를 감소하기 위해서는 보다 수렴률이 높은 적응 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 주파수 영역의 적응 여파 기법 중의 하나인 자기 직교환 방식의 결정궤환 등화기를 고려한다. 이 채널 등화기에서는 적응 알고리즘으로 DCT-LMS (discrete cosine transform least mean square) 알고리즘을 채택함으로써 수렴률과 MSE (mean square error) 성능을 향상시켜 결과적으로 광대역 무선통신에서 요구되는 훈련열에 따른 오버헤드를 감소시킬 수 있게 된다. 시뮬레이션을 통해 주파수 선택적 다중경로 페이딩 채널에서의 제안된 채널 등화 기법에 대한 성능을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.849-852
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• 2017

본 논문에서는 SNS에서 수집한 데이터를 이용하여 사회 불안의 시공간 분포를 시각화 하는 기법을 소개한다. Open API인 twitter4j를 이용하여 트위터로부터 시공간 정보를 포함한 데이터를 수집한 뒤, 이 트윗의 작성자가 불안한지 아닌지 표시한 훈련 데이터를 준비한다. 이 훈련 데이터와 한글 형태소 분석기 Open API인 KOMORAN을 이용해 사전을 구축하고, 불안 분류기를 개발한다. 트위터로부터 수집한 시공간 정보를 포함한 데이터를 분류기로 분류하여, 지도에 표시해줌으로써 사회 불안을 시각화 한다. 사회 과학자들이 이를 이용하여 불안을 체계적으로 연구함으로써 불안으로부터 생기는 다양한 사회 문제들을 해결할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제18권2호
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• pp.48-52
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• 1999

본 논문에서는 웹 브라우저 상에서 한국어 음성인식을 이용하여 정보검색을 할 수 있는 가변어휘 단어 인식기를 사용한 음성 명령 웹 브라우저에 대하여 기술한다. 이 시스템의 특징은 웹 브라우저 상에서 보여지는 링크를 가지는 HyperText Word들과 웹 브라우저 메뉴를 음성으로 인식할 수 있는 것으로, 마우스 click 뿐만이 아니라 음성인식을 이용하여서도 웹 브라우저를 사용할 수 있다는 것이다. 웹 브라우저를 통해서 보여지는 문서에서 추출되는 인식 후보들은 각 문서에 따라 고정되지 않고 계속하여 변화하므로, 이러한 가변적인 인식 후보들을 인식하기 위해 가변어휘 단어 인식기를 사용하였다. 가변어휘 단어 인식기는 훈련용 음성 데이터와 무관한 임의의 새로운 어휘를 훈련 없이 인식해 낼 수 있는 인식기로 POW (Phonetically Optimized Words) 3,848 단어를 사용하여 훈련한 결과 32단어에 대해 93.8%의 단어 인식률을 보인다. 음성 명령 웹 브라우저는 Windows 95/NT 환경에서 Netscape Navigator를 사용하여 개발되었으며, 사용자가 음성을 사용하는 새로운 인터페이스를 배울 필요 없이 바로 사용할 수 있도록 사용자 편의성 부분도 고려하여 개발되었다. 개발된 음성 명령 웹 브라우저는 환경 독립, 화자 독립에 대해 On-line으로 실험한 결과 평균 90%의 인식성능을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.182-188
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• 2009

본 연구는 국제 기능 장애 건강분류의 구성요소에 기반을 둔 자기관리 훈련이 경직성 뇌성마비 아동의 기능적 독립성에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구대상은 K광역시 소재 병원 두 곳의 재활의학과에 내원하는 35개월 이상 72개월 미만인 경직성 뇌성마비 아동(남아=25, 여아=18) 중 GMFCS(Gross Motor Function Classification System) level III-IV인 아동 43명으로 구성하였다. 연구기 간은 2008년 8월 1일부터 2008년 9월 31일까지였고, 자기관리 훈련은 2인의 작업치료사에 의해 회당 30분씩 주 4회 제공되었다. 자기관리 훈련은 먹기, 꾸미기, 목욕하기, 화장실 사용하기의 4개 영역으로 구성하였다. 훈련 후 경직성 뇌성마비 아동의 기능적 독립성 변화는 Wee-FIM(Functional Independence Measure for Children)을 이용하여 측정하였다. 연구결과 자기관리 훈련 후 뇌성마비 아동의 기능적 독립성은 유의한 향상을 보였다. 위의 결과에 근거하여 자기관리 훈련을 경직성 뇌성마비 아동의 기능적 독립성 향상을 위해 효과적인 방법으로서 충분히 활용 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제13권2호
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• pp.379-392
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• 2021

최근의 직업훈련에서는 강의, 실습 위주의 방식에서 벗어나 훈련생들이 스스로 결과물을 만들어 내어 기업 현장 전문가의 피드백을 받아볼 수 있는 프로젝트 기반 수업에 대한 요구가 커지고 있다. 이에 본 연구는 최근 직업훈련기관에서 중요시 하고 있는 기업맞춤형 훈련 내 프로젝트 수업 수요자인 훈련생의 인식과 요구가 무엇인지를 파악하여 프로젝트 수업의 설계 및 운영방안을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 기업 맞춤형 훈련에 대한 훈련생의 인식을 서면조사하고 개방형 문항에 대한 질적분석을 실시하였다. 구체적으로 프로젝트 수업 만족도, 프로젝트 수업의 취업기여도, 프로젝트 수업에 대한 기대의 충족 여부, 개선점 등을 분석하고 이를 바탕으로 시사점을 도출하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.129-129
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• 2011

본 연구에서는 강수예보의 선행시간을 확보하기 위하여 기상청 지상관측망 자료뿐만 아니라 MTSAT-1R 위성영상자료와 수치예보모형인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 자료를 활용하고, 입력자료 사이의 물리적인 비선형 상관관계를 효과적으로 고려하기 위하여 인경신경망 기법을 적용한 단시간 강수예측모형을 개발하고자 하였다. 또한 강수의 변화특성을 반영하기 위하여 장마기(6월, 7월)와 태풍기(8월, 9월)로 세분화하여 인공신경망 구축을 위한 학습훈련을 수행하였다. 구축된 모형은 서울지점을 대상으로 선행시간 3, 6, 9, 12시간에 대해서 강수예측을 수행하였다. 2006부터 2008년까지 학습훈련 후 2009년 서울지점의 강수예측결과, 장마기의 상관계수는 각 선행시간에 대해서 0.6998, 0.6498, 0.4434, 0.2961, RMSE(Root Mean Square Error)는 0.7605, 2.8431, 3.1973, 4.2147, 태풍기 상관계수는 0.5368, 0.5089, 0.4164, 0.2392, RMSE는 1.2218, 2.3144, 3.9153, 5.2145로 나타났다. 각 선행시간별로 장마기의 예측결과가 태풍기보다 다소 정확하게 도출되었으며, 선행시간 9시간 이후부터는 정확도가 급격히 낮아지는 결과를 얻었다.

• 산업융합연구
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• 제19권4호
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• pp.111-126
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• 2021

본 연구는 소방공무원 수험생을 대상으로 12주간 훈련이 체력요인, 심혈관계요인 변화에 미치는 효과를 규명하고자 하였다. 이를 위해 자발적 참여를 동의한 20-30대 남자 40명을 소방공무원 체력검사종목 훈련군(이하 PT group), 소방공무원 체력검사종목과 유산소훈련 병행군(이하 PT+AR group), 소방공무원 체력검사종목과 무산소훈련 병행군(이하 PT+AN group), 소방공무원 체력검사종목과 유무산소복합훈련 병행군(PT+CO group)으로 나누어 실시하였다. 분석항목으로는 체력요인(악력, 배근력, 앉아 윗몸 앞으로 굽히기, 제자리멀리뛰기, 윗몸일으키기, 20m왕복오래달리기), 심혈관계요인(총콜레스테롤, 중성지방, 고밀도지단백 콜레스테롤, 저밀도지단백 콜레스테롤, 글루코스, 허리둘레, 수축기혈압, 이완기혈압) 및 Framingham Heart Risk Score와 체력요인, 심혈관계 요인의 관계를 비교 분석하였으며 다음과 같은 결론을 얻었다. 본 연구에서 실시한 12주간 체력검정을 위한 훈련이 체력과 심혈관계에 효과적임을 확인 할 수 있었다. 따라서, 체력검정을 위한 훈련이 소방공무원 수험생들의 체력향상과 심혈관질환 위험을 감소시키는데 효과가 있는 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.207-207
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• 2023

데이터 기반 강수 예측 모델은 극한 강수 이벤트의 크기를 과소 추정하는 경향이 있다. 이는 훈련 데이터에 극한 강수 이벤트보다 일반적인 강수 이벤트가 많이 포함되어 있기 때문이다. 본 연구는 이러한 딥러닝의 데이터 불균형 문제를 해소하고자 모델을 학습시킬 때 격자별 극한 강수에 더 큰 가중치를 주어 극한 강수 예측의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델 중 공간-시간 필드를 정확하게 예측할 수 있는 ConvLSTM 기반 강수 예측 모델을 활용하여 레이더 강수량을 예측하였다. 먼저, 훈련 기간 동안의 강수 이벤트의 누적 분포 함수 CDF(Cummulative distribution funcion)을 그린 후 극한 강수 이벤트와 일반적인 강수 이벤트의 분포를 확인하였다. 그다음, 적은 분포를 가진 극한 강수 이벤트의 더 큰 가중치를 두어 모델을 학습시켰다. 이 모델은 대한민국 중부 지역 (200km x 200km)의 5km-10분 해상도 레이더-계량기 복합 강수 필드에 대해 2009-2014년 기간 동안 훈련 되었고 2015-2016년 동안 모델의 훈련을 검증 하였고, 2017-2018년 동안 테스트 되었다. 다양한 가중치 함수를 기반으로 훈련 시킨 결과 최적화 가중치 함수 모델의 평균 NSE는 0.6 평균 RMSE는 0.00015 그리고 극한 강수 이벤트만 따로 추출한 평균 MAE는 6이다. 결과적으로 제안된 모델은 기존 방법에 비해 예측 성능을 향상 시켰으며, 격자별 가중치를 두었을 경우 일반적인 강수 이벤트 뿐만 아니라 극한 강수 이벤트의 예측의 정확도를 향상시켰다.

• 국방과기술
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• 3호통권133호
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• pp.6-19
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• 1990

• 국방과기술
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• 10호통권200호
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• pp.18-27
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• 1995