• 수산해양기술연구
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• 제57권4호
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• pp.302-315
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• 2021

In this study, factors such as improvement of a fishing process and safety, reduction of the labor force and headcount and development of the automation technology for offshore (eel and crab) pot fishing vessels were analyzed. A questionnaire survey was conducted to analyze and select the key factors using independent/paired sample t-test and correlation analysis, and a living lab was operated with ship owners, skippers and experts to discuss practical needs of the site. From the result of questionnaire survey and field requirements, it was possible to understand the level of awareness of ship safety, general safety equipment, fishing work process and fishing safety equipment from the point of view of the field. In addition, there were differences in the measurement results of each items because the working environment and experience were different according to the position of the ship owner and the skipper. The results of the questionnaire survey and various perceptions of field stakeholders were reflected when analyzing the fishing system and fishing process to choose the development equipment applicable to the field. From the analysis results, the selected development equipment based on the fishing equipment and process currently in operation are pot washing device, catch separation and fish hold injection device, length limit regulations and bait ejection device after use, automatic main line winding device, bait crusher, automatic (crab) pot hauling separator and so on.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권2호
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• pp.117-132
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• 2018

There always exist nonzero inspection errors whether inspectors are humans or automatic inspection machines. Inspection errors can be categorized by two types, type I error and type II error, and they can be regarded as either a constant or a random variable. Under the assumption that two types of random inspection errors are distributed with the "uniform" distribution on a half-open interval starting from zero, it was proved that inspectors overestimate any given fraction defective with the probability more than 50%, if and only if the given fraction defective is smaller than a critical value, which depends upon only the ratio of a type II error over a type I error. In addition, it was also proved that the probability of overestimation approaches one hundred percent as a given fraction defective approaches zero. If these critical phenomena hold true for any error distribution, then it might have great economic impact on commercial inspection plans due to the unfair overestimation and the recent trend of decreasing fraction defectives in industry. In this paper, we deal with the same overestimation problem, but assume a "symmetrical triangular" distribution expecting better results since our triangular distribution is closer to a normal distribution than the uniform distribution. It turns out that the overestimation phenomenon still holds true even for the triangular error distribution.

• Journal of Ship and Ocean Technology
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• 제10권4호
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• pp.24-33
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• 2006

So far, the generation of a hull structural analysis model, that is, a finite element model of a hull structure, has been manually performed by a designer using design experience, and thus has required lots of time because of many constraints, the complexity, and the huge size of the hull structure. To make this task automatic, an algorithm for generating the hull structural analysis model is developed using the seam information of the hull structure. A generating system of the hull structural analysis model is implemented based on the developed algorithm. The applicability of the developed algorithm is demonstrated by applying it to the generation of the global and hold structural analysis models of a deadweight 300,000 ton VLCC (Very Large Crude oil Carrier). The results show that the developed algorithm can quickly generate these models at the initial design stage.

• 한국게임학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.83-90
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• 2007

자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition)기술은 세계적인 의사소통과 협력을 원활히 할 수 있는 가능성을 제시한다. 현재까지 대부분의 연구들은 주로 사용되는 단일 언어의 말하기에만 집중되어 있다. 따라서 다른 언어들과 함께 사용되는 특정 ASR 시스템을 도입하는 데에는 비싼 비용이 뒤따른다. 본 논문은 다국어 음성 인식에 대한 일반적 접근으로 각 나라 언어를 대표한 발음사전(어휘모델)을 만들기 위하여 음성 인식에 이용하는 어휘 모델을 만들기 위하여 음소 언어 인식(PLI, Phonetic Language Identity) 형식의 입력된 파일을 해석하는 국제 음소 엔진(IPE, International Phoneticizing Engine)를 제안한다. IPE는 독립적이며 규칙을 기본으로 한다. 어휘모델 생성 과정은 Java 언어로 구현된 프로그램에 의해 이루어지고, 이 과정들은 규칙 상충을 줄여주며, 언어학적 훈련을 받지 않은 사람의 규칙 생성도 가능하게 한다. IPE에 의해 생성된 어휘모델을 연속 음성 인식기에 적용한 결과 우리말 인식률이 92.55%, 영어에 대하여 89.93%를 얻었다.

• 철학연구
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• 제125호
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• pp.63-89
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• 2019

본 논문의 목적은 플로티누스에게 귀속된 소위 '자동적 행동 이론'을 비판적으로 검토하는 것이다. 이 이론에 따르면, 플로티누스적 현자(賢者)는 추론이나 숙고 없이 자동적으로 행동할 수 있다. 이 이론은 현자의 행동을 외부 자극에 대한 기계적인 반사 작용으로 축소함으로써 행위자를 자동기계로 만들 위험이 있다는 우려를 불러 일으켰다. 우리는 플로티누스가 묘사한 현자의 비-숙고적인 행동이 자동적이지 않음을 논증함으로써 플로티누스가 '자동적 행동 이론'을 주장하지 않았음을 보이려고 한다. 우선, 플로티누스가 인간 행동의 이상적 모델로 제시한 세계이성(즉, 세계영혼의 이성)의 비-숙고적 행동 방식에 주목할 것이다. 사실, 플로티누스는 세계이성이 세계를 '마치 자동적인 것처럼' 통치한다고 언급한다. 이 언급은 세계 통치의 자발적이고 자연스러운 방식을 가리키기 위한 것으로 해석된다. 이런 측면에서 세계이성의 작동 방식은 자연(즉, 세계영혼의 생산 능력)의 그것에 비교된다. 하지만 플로티누스는 세계이성은 자신이 무엇을 하는지 알면서 하지만, 자연은 모르면서 한다는 점을 지적한다. 이와 관련해서, 플로티누스는 세계이성이 무엇을 할지 이미 알기 때문에 추론하거나 숙고하지 않는다고 밝힌다. 이 점을 규명하기 위해 우리는 플로티누스가 제시한 슬기와 기술의 유비를 살펴 볼 것이다. 플로티누스는 세계이성을 아무런 의혹과 망설임, 어려움 없이 자신감 있게 작업하면서, 숙고의 매개 없이 자신의 지성을 표현하는 고도의 숙련 기술자 또는 예술가에 비유한다. 이런 시각에서 슬기에 따른 비-숙고적 행동은 숙고적 행동보다 우월한 것으로 나타난다. 플로티누스는 항상 상황 전체를 통제할 수 있는 세계이성과 달리 숙련 기술자에게는 계산이나 숙고가 필요한 어려운 상황들이 있음을 인정한다. 그렇지만 그는 숙련 기술자라면 쉽게 해결책을 찾을 수 있다고 확신한다. 이것은 현자가 보통 때에는 거장이나 대가처럼 숙고 없이 행동할 수 있지만, 비상 상황에는 숙고를 사용하되, 수월하고 창의적으로 도전에 대응할 것임을 암시한다. 나아가, 우리는 칙센트미하이의 '몰입' 개념과 그것을 적용한 안나스의 덕과 기술의 유비 논변을 사용하여 플로티누스적 현자의 행동 모델을 설명하려고 시도할 것이다. 마지막으로 현자의 유덕한 행동은 습관화된 행동이지만, 수동적이고 판에 박힌 자동적인 행동이 아니라, 능동적이고 유연하며 지적인 행동임을 보일 것이다.

• 한국환경과학회지
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• 제19권6호
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• pp.747-753
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• 2010

It follows in quality and sewage exclusion method of the investigation objective sector and the Combined Sewer Overflows which is suitable in regional characteristics and the confluence area against the rainfall initially a flow and the medulla and measurement - it analyzes the initial rainfall outflow possibility control plan which is suitable in the domestic actual condition and it proposes the monitor ring plan for the long-term flow and pollution load data accumulation. From the research which it sees the Infiltration water/Influent water and CSOs investigation it passes by the phase of hazard chain and Namwon right time 4 it does not hold reverse under selecting, Measurement it used the hazard automatic flow joint seal Sigma 910 machine and in case 15 minute interval of the I/I, it measured a flow at case 5, 15 minute standing of the CSOs. The water quality investigation for the water leakage investigation of the I/I and the sewage from the point which is identical with flow measurement during on-the-spot inspection duration against 6 items which include the BOD sampling and an analysis, when the rainfall analysis for CSOs fundamental investigation analyzed against 18 items which include the BOD sampling. Consequently, for the optimum interpretation invasion water / inflow water of the this investigation area day average the lowest flow - water quality assessment veterinarian optimum interpretation hazard average per day - lowest flow - it averages a medulla evaluation law department one lowest flow evaluation technique and it selects, it presentation collectively from here it gets, position result with base flow analysis of invasion water / inflow water.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제15권3호
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• pp.251-262
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• 2009

본 연구는 우리나라 젖소농가의 사육규모별 축사시설 현황을 파악하고자 전국 9개도시의 젖소 50두 이상사육농가 4,198호를 대상으로 축사시설 실태를 조사하였으며 그 결과는 다음과 같다. 50두 이상 전업농가에서 344,514마리를 사육하였으며 농가당 50~99마리 사육규모가 78.9%로 대부분이었고 농가당 평균 사육두수는 82.1두 이었다. 젖소 우사의 건축 시기는 평균 건축연도가 1995년 9월로타 축종에 비하여 노후한 편이었으며 농가당 축사면적은 $1,740.0\;m^2$이었다. 젖소 우사의 건축형태는 톱밥우사 84.0%로 가장 높은 비율을 차지하였고 후리스톨 5.1%, 계류식+톱밥 운동장 17.3%, 기타 4.4%이었다. 규모별 우사의 건축형태는 소규모 농가에서 톱밥우사가 많은 반면, 대규모 농가에서는 후리스톨이 10.9%로서 소규모 농가의 후리스톨 보다 높게 나타났다. 착유시설은 파이프라인 41.5%, 헤링본 22.8%, 탠덤 35.8% 이었으나 50~99두의 소규모 농가는 파이프라인이 48.0%로 많은 반면, 200두 이상에서는 헤링본 38.3%, 탠던 48.9%로 착유실 착유가 많은 것을 알 수 있다. 우사 바닥은 깔짚이 94.9%로 스크레이퍼에 비하여 상당히 높게 나타났으나 대규모 농가에서는 스크레파가 13.1%로 소규모 농가의 6.4%에 비하여 높은 경향이었다. 유우사 지붕의 재질은 슬레이트 32.5%, 비닐 16.3%, 썬라이트 11.1%, 판넬 10.9, 함석 8.8, 강판 8.3%로 조사되었다. 1995년 이전에는 슬레이트가 많았으나 1995년 이후 비닐지붕이 증가하고 있으며 대규모 농가에서도 비닐지붕이 23.8%로 소규모 농가에 비하여 많았다. 우사 외벽 재질은 개방식이 83.3%이며 윈치커튼이 26.8%로 대부분 개병형 우사 이었다. 젖소 사육시설의 사용년수는 착유기 9.2년, 사료자동급이기 7.9년, 급수기 9.2년, 전기시설 10.4년으로 최근 사료자동급이기의 시설개선이 많이 있었던 것으로 나타났다.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제15권3호
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• pp.231-240
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• 2009

본 연구는 우리나라 양돈농가의 사육규모별 양돈시설 현황을 파악하고자 전국 9개도의 돼지 1,000두 이상 사육농가 3,029호를 대상으로 돈사시설 실태를 조사하였으며 결과는 다음과 같다. 1,000두 이상을 사육하는 전업농가에서 7,229,892 마리를 사육하였으며 농가당 평균 사육두수는 2,386.9두 이었다. 돈사의 건축 시기는 평균 건축연도가 1995. 8월로 노후한 돈사가 많았으며 농가당 돈사면적은 $3,017.2\;m^2$이었다. 돈사의 건축형태는 윈치커튼돈사가 77.2%로 무창돈사 51.3%, 톱밥돈사 7.4, 고상식 4.6% 보다 많았으며 1,000~1,999두 사육 농가는 윈치커튼돈사가 80.6%로 무창돈사 43.6% 보다 많았으나 10,000두 이상의 대규모 농가는 무창돈사가 75.5%로 윈치커튼 돈사 56.6% 보다 많았다. 분뇨수거 형태는 슬러리 돈사가 72.3%로 스크레이퍼 돈사 38.5% 보다 많았으며 1,000~1,999두 사육농가의 슬러리돈사 72.3%에 비하여 10,000두 이상 사육농가는 슬러리가 83.3%로 대규모 농가에서 더 많았다. 지붕재질은 슬레이트 51.2%, 판넬 46.1%로 슬레이트가 많았으나 10,000 이상 사육농가는 슬레이트가 25.0%로 중소규모 농가에 비하여 낮은 비율을 보였다. 돈사의 외벽체는 판넬이 41.9%로 가장 많았으며 블록 21.9%, 콘크리트 7.6%, 윈치커튼 6.3%, 벽돌 5.9% 이었다. 돈사의 환기방식은 자연환기 46.1%, 기계식 무창 44.1%, 자연환기+기계식 혼합형 53.1%로 자연환기보다는 기계식환기를 하는 농가가 많았다. 특히 규모가 클수록 기계식 무창의 비율은 69.8%로 소규모농가의 36.1%에 비하여 많았다. 돈사 시설의 사용년수는 급이라인 8.1년, 급수라인 8.3년, 전기시설 8.2년, 바닥재 9.0년으로 대부분 8년 이상 사용한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권2호
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• pp.127-140
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• 2002

공간 데이타베이스 시스템에서 데이타베이스의 일관성 유지를 위해 의미적 무결성을 지원해야 한다. 실세계의 경계(boundary) 레이어에서 경계는 주위의 공간 객체들과 항상 접해 있어야만 하는 상접(meet)한 성질과 두개 이상의 다른 공간 객체가 동일한 이름을 가질 수 없는 성질을 가진다. 이 성질은 실세계에서 묵시적으로 인지되는 개념이다. 따라서 공간 객체의 갱신으로 인해 레이어에 대한 묵시적인 개념이 위배될 경우 무결성 유지가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이 레이어에 대한 공간 객체의 무결성을 유지하기 위한 공간 연산 트리거를 제안한다. 제안한 기법은 SQL-3를 기반으로 공간 연산 트리거 정의어를 정의하고, 레이어에 대한 무결성 제약조건이 위배될 때 수행되며, 공간 연산 트리거 수행 전략으로 동일 레이어에 대한 공간과 비공간 데이타 트리거로 나누어 수행되고, 다른 레이어에 대한 비공간 데이타 트리거를 수행하는 기법이다. 공간 연산 트리거 관리기는 사용자에게 의해 정의된 공간 연산 트리거 정의어는 공간 연산 트리거 처리기를 통해 파스트리를 생성하여 카탈로그 관리기를 통하여 데이타베이스에 저장되며, 갱신 질의시 공간 연산 트리거 수행 처리기를 통해 공간 데이타베이스의 일관성을 유지시켜주는 구조를 가지고 있다. 공간 연산 트리거는 상접성을 유지해야 하는 공간 객체들의 의미적 무결성을 위해 공간과 비공간 데이타에 대하여 3 단계 수행으로 공간 객체에 대한 의미적 무결성 유지와 자동 보정으로 사용자 편의성을 제공한다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제54권1호
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• pp.81-91
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• 2024

Purpose: The objective of this study was to propose a deep-learning model for the detection of the mandibular canal on dental panoramic radiographs. Materials and Methods: A total of 2,100 panoramic radiographs (PANs) were collected from 3 different machines: RAYSCAN Alpha (n=700, PAN A), OP-100 (n=700, PAN B), and CS8100 (n=700, PAN C). Initially, an oral and maxillofacial radiologist coarsely annotated the mandibular canals. For deep learning analysis, convolutional neural networks (CNNs) utilizing U-Net architecture were employed for automated canal segmentation. Seven independent networks were trained using training sets representing all possible combinations of the 3 groups. These networks were then assessed using a hold-out test dataset. Results: Among the 7 networks evaluated, the network trained with all 3 available groups achieved an average precision of 90.6%, a recall of 87.4%, and a Dice similarity coefficient (DSC) of 88.9%. The 3 networks trained using each of the 3 possible 2-group combinations also demonstrated reliable performance for mandibular canal segmentation, as follows: 1) PAN A and B exhibited a mean DSC of 87.9%, 2) PAN A and C displayed a mean DSC of 87.8%, and 3) PAN B and C demonstrated a mean DSC of 88.4%. Conclusion: This multi-device study indicated that the examined CNN-based deep learning approach can achieve excellent canal segmentation performance, with a DSC exceeding 88%. Furthermore, the study highlighted the importance of considering the characteristics of panoramic radiographs when developing a robust deep-learning network, rather than depending solely on the size of the dataset.