• 분석과학
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• 제17권4호
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• pp.355-362
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• 2004

하나로 원자로에서 조사된 최대 선출력이 121 kW/m이고, 63 at%의 평균 연소도를 갖는 $U_3Si-Al$ 원심 분무 고출력 핵연료를 EPMA를 이용하여 파단면 관찰 및 반응층에 대한 핵분열 생성물을 분석 하였다. 조사된 고출력 $U_3Si-Al$ 핵연료를 EPMA로 화학 조성을 분석하기 위해 선행조건은 방사능 허용 한도가 $3{\times}10^{10}Bq$ 이하로 제한되는 EPMA 기기에 부합 될 수 있게 시험 시편을 최소화 하기 위한 작업이다. 시험 조건에 부합될 수 있는 시편의 제조를 위해 핵연료 천공 장치를 제작하였으며, 천공 장치를 사용하여 ${\Phi}1.57{\times}2mm$의 크기를 갖는 시료를 만들었다. 천공 된 시료를 파단 시편과 연마 시편으로 제조하여 파단면의 관찰 및 반응층(Inter-reaction layer)과 산화층에 대한 EPMA 분석을 수행하였다. 두께가 $16{\mu}m$인 반응층에 대한 평균값은 $UO_2$를 표준 시편으로 calibration한 경우의 조성은 $U_{2.84}$ Si $Al_{14}$ 이였으며, 시험 시편으로 calibration한 경우의 조성은 $U_{3.24}$ Si $Al_{14.1}$ 였다. 또한 반응층에서 핵분열 생성물의 조성을 분석하였으며, 반응층에서의 금속 석출물(metallic precipitates)의 생성은 확인할 수 없었다. 시험 시편의 산화층 조성은 $Ai_2O_3$ 임을 확인했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권1호
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• pp.25-32
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• 2020

다양한 분야에서 활용되는 상황인지 시스템은 상황정보를 획득하기 위한 추상화 과정에서 규칙 기반의 인공기능 기술이 기존에 사용되었다. 그러나 서비스에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 사용되는 데이터의 증대로 규칙이 복잡해지면서 규칙 기반 모델의 유지보수와 비정형 데이터를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 많은 연구들에서는 상황인지 시스템에 기계학습 기술을 적용하였으며, 이러한 기계학습 기반의 모델을 상황인지 시스템에 사용하기 위해서는 주기적으로 학습 데이터를 제공해야 한다. 이에 기계학습 기반 상황인지 시스템에 대한 선행연구에서는 여러 개의 기계학습 모델을 적용하기 위한 학습 데이터 생성, 제공 등의 과정을 보였으나 제한된 종류의 기계학습 모델만을 적용 가능하여 확장성이 고려되어야 한다. 본 논문은 기계학습 기반의 상황인지 시스템의 확장성을 고려한 기계학습 모델의 학습 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시스템의 확장성을 고려하여 기계학습 모델의 요구사항을 반영할 수 있는 학습 데이터 생성 모델을 정의하고 학습 데이터 생성 모듈을 바탕으로 각각의 기계학습 모델의 학습 데이터를 생성하는 것이다. 시스템의 확장성의 검증을 위해 실험에서는 노인의 건강상태 알림 서비스를 위한 심박상태 분석 모델을 대상으로 한 학습데이터 생성 스키마를 기반으로 학습데이터 생성 모델을 정의하고 실환경에서 정의된 모델을 S/W에 적용하여 학습데이터를 생성한다. 또한 생성된 학습데이터의 유효성을 검증하기 위해 사용되는 기계학습 모델에 생성한 학습데이터를 학습시켜 정확도를 비교하는 과정을 보인다.

• 원예과학기술지
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• 제28권3호
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• pp.387-393
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• 2010

복숭아 과실 부위별 유리당 축적와 효소와의 관계를 살펴보고자 2006년 8월에서 9월까지 '장호원황도' 복숭아의 과경부, 과정부, 과피부, 핵주위의 유리당 함량과 당 관련 효소활성 변화를 살펴보았다. 당도는 만개 후 150일까지 증가하는 경향을 나타냈고 과정부에서 가장 높은 당도를 보였으며, 모든 부위에서 총 유리당 함량은 당도 변화와 매우 유사하게 나타났다. 비교적 전분의 함량이 높았던 만개 후 120일에 과정부에서 높은 전분 함량을 보였으나 만개 후 150일에는 부위별로 함량 차이가 작게 나타났다. 부위별 유리당 조성의 변화는 시기에 따라서 차이를 보였으며 자당 함량은 만개 후 150일까지 점차 증가하였으나 솔비톨은 만개 후 130일 이후에 점차 감소하였다. 만개 후 150일까지 모든 부위에서 자당은 증가하고 반대로 포도당, 과당, 솔비톨은 감소하는 경향을 보였다. 또한, 과실 발육 동안 자당 함량의 증가는 sucrose phosphate synthase(SPS) 활성보다는 sucrose synthase(SS)활성에 의하여 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. SS효소활성은 만개 후 120일에는 낮게 나타났으나 acid invertase(AI) 활성은 높았으며, 만개 후 150일에는 반대의 경향을 나타냈다. 따라서 유리당을 합성하거나 분해하는 효소의 활성에 따라서 복숭아 과실 생육시기별 축적되는 유리당 함량이 영향을 받았으나, 과실의 각 부위에 따라서 모든 유리당 함량을 관련 효소활성으로만 설명하기는 어려웠다.

• 기독교교육논총
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• 제67권
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• pp.377-414
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• 2021

슈밥(Schwab)이 2016년 다보스 포럼에서 4차 산업혁명을 언급하면서 많은 이들이 4차 산업혁명과 미래사회에 대하여 논하였다. 4차 산업혁명은 기술의 발달을 넘어서서 우리의 사회, 문화, 생활양식 전반에 영향을 주고 있으며, 우리는 코로나19 상황을 맞이하며 더욱더 실감을 하고 있다. 우리는 4차 산업혁명은 분명 인간의 삶을 증진시키며, 문명의 발달을 이루게 할 것이라 희망하지만, 인간소외나 양극화의 문제를 우려하게 된다. 이러한 때에 기독교가 어떻게 공적 영역에서 기여하며 교육의 방향을 설정할 것인가. 본 연구는 이러한 4차 산업혁명시대의 기독교의 역할과 교육방향에 관하여 연구한 논문이다. 먼저 4차 산업혁명시대에 일어날 개인과 공동체의 내면과 외면의 문제를 다각도로 조명하고자 심리학자 미첼(Mitchell), 사회학자 벨라(Bellah), 신학자 맥그래스(McGrath), 철학자 보스트롬(Bostrom)의 견해를 통해 접근하였다. 이들의 이론을 통해 4차 산업혁명시대의 현실 세계와 가상 세계, 초월적 세계에 사는 개인의 삶을 바라보았다. 그리고 이러한 세계에 기독교가 초월적 규범을 제시하고, 의미를 부여하며, 개인과 세계의 변화를 일으킬 수 있다고 보며, 교육의 방향을 "상징을 만들고 표현하는 교육"으로 보았다. 이를 위하여 관찰하기, 들어가기, 발견하기, 참여하기, 상징 만들기의 5단계를 제시하여, 이를 통해 현실 세계 안에서 하나님 나라를 이뤄갈 수 있도록 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.1-9
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• 2021

우리나라에서는 코로나19 대응을 위해 국민들에게 CBS (Cell Broadcast Service) 기술을 활용한 긴급재난문자 서비스를 통해 코로나19 관련 다양한 정보를 제공해왔다. 특히 지방단치단체(지자체)에서는 긴급재난문자 서비스를 코로나19 대응을 위한 주요 수단으로 취급하여 적극적으로 활용해왔다. 하지만 체계가 잡히지 않은 과도한 사용으로 긍정적인 효과 대비 국민의 피로감이 증가한다는 문제 제기로 인해 현재는 긴급재난문자 송출이 제한되고 있다. 본 논문에서는 긴급재난문자를 효율적으로 운용하는 방안을 수립하는데 있어서 기초 자료를 제공하는 것을 목적으로, 코로나19가 발생한 2020년 1월부터 2021년 6월 현재까지 발령된 긴급재난문자 건수와 코로나19 확진자 발생률을 비교 분석하였다. 또한 긴급재난문자 서비스를 많이 활용한 광역지자체에 대해 월별 긴급재난문자 사용량과 확진자 발생률을 상세 비교하여 상관 관계를 분석하였다. 본 논문의 결과가 장기화되고 있는 코로나19 대응을 위한 긴급재난문자 사용 전략을 수립하는데 있어 기초자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.523-529
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• 2021

본 논문에서는 감정 마크업을 포함하는 Speech Synthesis Markup Language(SSML) 처리기를 설계하고 개발하였다. 다양한 음색과 감정 표현이 가능한 음성합성 기술이 개발되고 있으며 다양한 음색 및 감정 음성합성의 응용 확대를 위하여 표준화된 음성 인터페이스 마크업 언어인 SSML을 감정 표현이 가능하도록 확장한 감정 SSML(Emotional SSML)을 설계하였다. 감정 SSML 처리기는 그래픽 사용자 인터페이스로 손쉽게 음색 및 감정을 원하는 텍스트 부분에 표시할 수 있는 다음색 감정 텍스트 편집기, 편집 결과를 감정 SSML 문서로 생성하는 감정 SSML 문서 생성기, 생성된 감정 SSML 문서를 파싱하는 감정 SSML 파서, 감정 SSML 파서의 결과인 다음색 감정 합성 시퀀스를 기반으로 합성기와 연동하여 음성 스트림의 합성 을 제어하는 시퀀서로 구성된다. 본 논문에서 개발한 다음색 감정합성을 위한 감정 SSML 처리기는 프로그래밍 언어 및 플랫폼 독립적인 개방형 표준인 SSML을 기반으로 하여 다양한 음성합성 엔진에 쉽게 연동할 수 있는 구조를 가지며 다양한 음색과 감정 음성합성이 필요한 다양한 응용 개발에 활용될 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.59-68
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• 2021

최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.247-254
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• 2021

코로나19가 확산되면서 비대면 활동이 요구되었고, 서비스로봇의 활용 분야는 점차 증가되고 있다. 본 논문은 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈를 활용하여 최근 3년(2018.10~2021.9)간 '서비스로봇 AND 비대면' 키워드가 포함된 키워드 검색을 통하여 코로나19 전후에 서비스로봇의 사용 증가 추세와 비대면과의 연관성을 분석하였다. 그 결과 1차(2018.10~2019.9) 기간에 키워드 빈도수 0건, 2차(2019.10~2020.9) 기간에 52건, 3차(2020.10~2021.9) 기간에는 112건으로 2차 기간에 비하여 115% 증가하였다. 2~3차 기간에 관계도 키워드 트렌드 연관어 분석에서 공통으로 거론되는 키워드로는 코로나19, 인공지능, 산업통상자원부, LG전자이었으며, 코로나19의 가중치가 제일 크게 나타나 분석 키워드에 연관성이 가장 큰 것을 확인할 수 있었다. 코로나19의 확산으로 비대면이 요구되고 정보통신 기술의 발전으로 서비스로봇은 그 활용 분야가 급격하게 증가하고 있다. 이에 따른 비대면 경제를 이끌 서비스 로봇의 상용화를 위하여 안전, 성능 분야의 표준화 및 전문성이 요구되는 인력양성이 시급한 실정이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.17-24
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• 2019

2016년 세계경제포럼(WEF)에서 4차산업혁명이 소개된 이래 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터, 5G, 클라우드 컴퓨팅, 3D/4D 프린팅, 로보틱스, 나노기술, 바이오 공학 등 다양한 분야에서 이런 기술을 활용한 제품과 비즈니스가 빠르게 확대되어 왔다. 사물인터넷 중에서는 웨어러블 디바이스가 최종고객을 대상으로 활용되는 선도적 적용분야로 인식되고 있다. 본 연구의주요 목적은 활동량 측정기에 대해서 고객의 욕구를 파악하고, 이를 마케팅 믹스와 연계시킨 제1차 연구에 기반하여 제2차 연구를 수행하고 이 결과를 제1차 연구결과와 비교하는 종단연구이다. 더불어서 미래 활동령 측정기 개발을 위한 잠재욕구를 파악하는 것이다. 이를 위해서 2018년 5월 대학생들을 대상으로 서베이가 수행되었으며 이용특성에 관한 주요변수에 대해서 ANOVA 등 실증연구가 이루어졌다. 또한 제1차 연구와는 달리 잠재욕구에 대한 분석결과를 단어구름기법을 사용하여 시각화하였다. 제품 가격 유통 촉진 등의 마케팅 믹스에 기반을 둔 종단연구결과에 따르면 현재 활동량 측정기는 도입기에서 성장기로 이전하고 있으며, 마케팅 믹스 각각에 대한 변화를 발견할 수 있었다. 연구결과는 학계뿐 아니라 사물인터넷 기반의 디바이스를 개발하려는 개발자에게 고객의 욕구에 기반 개발과 관련하여 시사점을 제공한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.63-83
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• 2021

The appearance of education is also rapidly changing in social changes represented by social networks. And the development of information and communication technology is also having a widespread effect on the education field. In the era of untact caused by Covid-19, education through smart learning is having a greater effect on students as well as adult learners more quickly and broadly. In addition, smart learning is not just limited to learning content, but is developing into personalized, convergence, and intelligent. The purpose of this study is to identify the factors of ARCS motivation theory that can determine the learning motivation of smart learning users, and to empirically study the casual relationship between these factors on education achievement through practical value and hedonic value. Specifically, I would like to examine how the independent variables ARCS motivation factors (attention, relevance, confidence, and satisfaction) affect learners' education achievement through the parameters of practical value and hedonic value. To this end, a research model was presented that applied the main variables of attention, relevance, confidence, and satisfaction, which are four elements of ARCS motivation theory, a specific and systematic motivational strategy to induce and maintain learners' motivation. In order to empirically verify the research model of this study, a survey was carried out on learners with experience using smart learning. As a result of the study, first attention was found to have a positive effect on the hedonic value. Second, relevance was found to have a positive effect on the hedonic value. Third, it was found that confidence did not have a positive effect on the practical value and the hedonic value. Forth, satisfaction was found to have a positive effect on the practical value and the hedonic value. Fifth, practical value was found to have a positive effect on the education achievement. Sixth, hedonic value was found to have a positive effect on the education achievement. Through this, it can be seen that the intrinsic motivation of learners using smart learning affects the education achievement of users through intrinsic and extrinsic value. A variety of smart learning that combines advanced IT technologies such as AI and big data can contribute to improving learners' education achievement more effectively and efficiently. Furthermore, it can contribute a lot to social development.