• The Journal of Advanced Prosthodontics
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• 제14권1호
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• pp.12-21
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• 2022

PURPOSE. The purpose of this study was to investigate changes in retention and wear pattern of Locator^® and ADD-TOC attachments on a digital milled bar by performing chewing simulation and repeated insertion/removal of prostheses in fully edentulous models. MATERIALS AND METHODS. Locator (Locator^®; Zest Anchors Inc., Escondido, CA, USA) was selected as the control group and ADD-TOC (ADD-TOC; PNUAdd Co., Ltd., Busan, Republic of Korea) as the experimental group. A CAD-CAM milled bar was mounted on a master model and 3 threaded holes for connecting a bar attachment was formed using a tap. Locator and ADD-TOC attachments were then attached to the milled bar. Simulated mastication and repeated insertion/removal were performed over 400,000 cyclic loadings and 1,080 insertions/removals, respectively. Wear patterns on deformed attachment were investigated by field emission scanning electron microscopy. RESULTS. For the ADD-TOC attachments, chewing simulation and repeated insertion/removal resulted in a mean initial retentive force of 24.43 ± 4.89 N, which were significantly lower than that of the Locator attachment, 34.33 ± 8.25 N (P < .05). Amounts of retention loss relative to baseline for the Locator and ADD-TOC attachments were 21.74 ± 7.07 and 8.98 ± 5.76 N (P < .05). CONCLUSION. CAD-CAM milled bar with the ADD-TOC attachment had a lower initial retentive force than the Locator attachment. However, the ADD-TOC attachment might be suitable for long-term use as it showed less deformation and had a higher retentive force after simulated mastication and insertion/removal repetitions.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.697-703
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• 2022

최근 Covid-19 및 불안한 국제정세로 인한 경기 침체로 많은 투자자들이 투자의 한 수단으로써 파생상품시장을 선택하고 있다. 하지만 파생상품시장은 주식시장에 비해 큰 위험성을 가지고 있으며, 시장 참여자들의 시장에 대한 연구 역시 부족한 실정이다. 최근 인공지능 분야의 발달로 파생상품시장에서도 기계학습이 많이 활용되고 있다. 본 논문은 해외선물에 분 단위로 거래하는 스캘핑 거래의 분석을 위해 기계학습 기법 중 하나인 강화학습을 적용하였다. 데이터 세트는 증권사에서 거래되는 해외선물 상품들 중 4개 상품을 선정해, 6개월간 1분봉 및 3분봉 데이터의 종가, 이동평균선 및 볼린저 밴드 지표들을 이용한 21개의 속성으로 구성하였다. 실험에는 DNN 인공신경망 모델과 강화학습 알고리즘인 DQN(Deep Q-Network), A2C(Advantage Actor Critic), A3C(Asynchronous A2C)를 사용하고, 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트를 통해 학습 및 검증 하였다. 에이전트는 스캘핑을 위해 매수, 매도 중 하나의 행동을 선택하며, 행동 결과에 따른 포트폴리오 가치의 비율을 보상으로 한다. 실험 결과 에너지 섹터 상품(Heating Oil 및 Crude Oil)이 지수 섹터 상품(Mini Russell 2000 및 Hang Seng Index)에 비해 상대적으로 높은 누적 수익을 보여 주었다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.123-142
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• 2022

코로나19로 가속화된 비대면 환경은 디지털 가상 생태계와 메타버스의 보급을 가속화했다. 메타버스가 지속가능성을 갖기 위해서는 현실 세계와 호환될 수 있는 디지털 트윈이 핵심이며, 이를 위한 핵심 기술은 증강현실이다. 이에 본 연구에서는 증강현실에 대한 연구 동향을 살펴봄으로써, 향후 증강현실 연구가 나아갈 방향을 제시하고자 한다. 2009년부터 2022년 3월까지 출판된 국내외 증강현실 논문의 11,049편의 초록을 바탕으로 LDA 기반 토픽 모델링을 수행하여 증강현실의 종합적 연구 동향, 국내와 해외 연구 동향 비교, 메타버스 개념 등장 이전과 이후의 연구 동향을 살펴보았다. 그 결과 증강현실 관련 연구의 토픽은 디바이스, 네트워크 통신, 외과/수술, 디지털 트윈, 교육, 시리어스 게임, 카메라/비전, 색채 적용, 테라피, 위치 정확도, 인터페이스 디자인의 11개로 도출되었다. 메타버스가 화두가 된 이후의 연구에서는 카메라/비전, 교육, 디지털 트윈, 외과/수술, 상호작용 성능, 네트워크 통신의 6개 토픽으로 도출되었다. 본 연구를 통해 다양한 학문 분야의 융합적인 성격을 가진 메타버스 증강현실에 관한 활발한 연구를 독려하고, 실무자들에게 유용한 시사점을 줄 수 있기를 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.45-52
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• 2023

고가의 발전기를 사용하는 발전 방법은 일부 도서의 경우 전력수요 증가로 인한 예비전력 부족과 고비용의 디젤 발전기 운영과 같은 문제점들을 안고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 폐열을 열원으로 이용하는 ORC시스템 적용을 통하여 발전 설비의 효율을 증가시킬 필요가 있다. 따라서 가격 경쟁력과 고신뢰성의 ORC 발전시스템의 현장 기술이 요구되며 발전기의 최적화 기술의 효과가 크기 때문에 본 연구에서는 2개의 발전기 설계를 수행하여 최적화된 30kW 출력을 갖는 고효율의 발전기를 얻었다. 2개의 설계된 모델들에 대한 모의 데이터 비교 결과 발전기의 12,000rpm 기준에서 SPM factor 46.2%의 경우 약 23.2kW의 출력과 92.1%의 효율을 보였고, SPM factor 44.46%의 경우 발전기의 출력은 27.9kw와 93.6%의 효율을 확인하였다. SPM factor 44.46%를 갖는 개선된 설계모델의 시제품 검증을 위하여 110kW 모터 동력계를 갖는 시제품 시험시스템을 설치하였으며 2,000rpm 기준 정격용량 25kW의 조건에서 92.08% 효율을 얻었으며, 시제품 발전기의 시험결과 발전기 설계의 유효성을 확인하였다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.159-165
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• 2023

최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.

• Advances in aircraft and spacecraft science
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• 제9권5호
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• pp.415-431
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• 2022

Secondary flows have a huge impact on losses generation in modern low pressure gas turbines (LPTs). At design point, the interaction of the blade profile with the end-wall boundary layer is responsible for up to 40% of total losses. Therefore, predicting accurately the end-wall flow field in a LPT is extremely important in the industrial design phase. Since the inlet boundary layer profile is one of the factors which most affects the evolution of secondary flows, the first main objective of the present work is to investigate the impact of two different inlet conditions on the end-wall flow field of the T106A, a well known LPT cascade. The first condition, labeled in the paper as C1, is represented by uniform conditions at the inlet plane and the second, C2, by a flow characterized by a defined inlet boundary layer profile. The code used for the simulations is based on the Discontinuous Galerkin (DG) formulation and solves the Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) equations coupled with the Spalart Allmaras turbulence model. Secondly, this work aims at estimating the influence of viscosity and turbulence on the T106A end-wall flow field. In order to do so, RANS results are compared with those obtained from an inviscid simulation with a prescribed inlet total pressure profile, which mimics a boundary layer. A comparison between C1 and C2 results highlights an influence of secondary flows on the flow field up to a significant distance from the end-wall. In particular, the C2 end-wall flow field appears to be characterized by greater over turning and under turning angles and higher total pressure losses. Furthermore, the C2 simulated flow field shows good agreement with experimental and numerical data available in literature. The C2 and inviscid Euler computed flow fields, although globally comparable, present evident differences. The cascade passage simulated with inviscid flow is mainly dominated by a single large and homogeneous vortex structure, less stretched in the spanwise direction and closer to the end-wall than vortical structures computed by compressible flow simulation. It is reasonable, then, asserting that for the chosen test case a great part of the secondary flows details is strongly dependent on viscous phenomena and turbulence.

• 응용통계연구
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• 제36권2호
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• pp.141-166
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• 2023

재현자료를 생성하여 배포하는 것은 데이터 공개에 따른 정보 유출의 위험을 방지하는 대표적인 방법이다. 최근 산업에서 데이터의 활용이 중요해진 만큼 한국을 포함한 많은 국가 및 기관에서 재현자료에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 재현자료 생성 기법들과 평가 지표들을 소개한다. 전통적인 재현자료 생성 방법인 다중대체와 최근 제시된 인공신경망 기반의 재현자료 생성 방법 등을 활용하여 재현자료를 생성하는 과정을 기술함에 따라 재현자료 생성 방법에 대한 전반적인 이해를 돕는다. 이에 더해 다양한 재현자료 평가 지표를 바탕으로 생성된 재현자료들을 분석 및 비교함에 따라 앞으로의 연구에 대한 방향을 제시하고 그에 대한 토대를 마련하고자 한다.

• 기술혁신연구
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• 제31권2호
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• pp.111-133
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• 2023

2005년 7월 연구소기업 제도 시행 이후 연구소기업 설립이 빠르게 증가하면서 연구소기업은 공공기술사업화의 대표적인 모델이자 경로로 자리매김하게 되었다. 연구소기업의 양적 성장과 함께 공공기술사업화와 관련한 국가 정책, 기관 전략 등에 있어 연구소기업의 중요성도 증가하여 왔지만 지난 16년 간 연구소기업의 설립 및 성장은 시기별로 매우 다른 양상으로 진행되어 왔다. 본 연구에서는 양적 팽창기라고 할 수 있을 정도로 연구소기업 설립(등록)이 급격히 증가하기 시작한 2014년 전후의 비교를 중심으로 지난 16년 간 연구소기업의 변화를 비교·분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 2014년 이후 연구소기업의 급격한 증가원인을 정책, 제도, 창업환경, 성장환경 변화로 나누어 다각적으로 분석하고, 양적 팽창기 이후 연구소기업 변화가 연구소기업 성과 및 성장에 미친 영향을 분석하였다. 분석 결과 양적 팽창기 초기에는 연구소기업 관련 정책 변화와 이에 따라 시행된 연구소 기업 발굴·기획 지원 사업 등이 연구소기업 증가의 주요 요인으로 나타났다. 또한 2016년 이후의 연구소기업 설립(등록)의 급격한 증가는 산학연협력 기술지주회사의 확대, 기술지주회사의 투자 여건 개선 등과 같은 연구소기업 창업 환경 변화의 영향이 큰 것으로 나타났으며, 2019년 이후에는 공익법인 등 연구소기업 설립 주체의 확대와 강소특구 지정 등 제도 변화가 연구소기업 설립 증가에 영향을 미친 주요 요인이었다. 또한 양적 팽창기를 전·후로 하여 연구소기업 성과 및 성장 특성의 변화를 분석한 결과 연구소기업 등록 시점과 연구소기업 자본금 규모는 등록 이후 3년 간의 평균 매출액에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 2014년 이후 연구소기업의 급격한 증가와 함께 연구소기업의 중요성이 커졌지만 한편으로는 양적 팽창기 이전과 비교하였을 때 연구소기업 특성에 변화가 있었으며, 규모별(소형, 중·대형) 또는 성장 단계별 연구소기업 지원 체계 구축의 필요성이 더 커졌음을 보여준다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제17권4호
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• pp.435-459
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• 2011

수도권과 지방 광역도시에 거주하는 초중고등생을 자녀로 둔 600명의 학부모들을 대상으로 게임 전반에 관한 인식, 자녀의 게임이용과 관련된 구체적 태도, 게임중독에 대한 인식 및 태도, 자녀의 게임이용 감독과 관련된 태도, 행동의도 및 행동, 그리고 청소년 게임문제와 관련된 제도와 정책에 대한 인식과 태도를 조사하였다. 조사 결과, 학부모들의 게임에 대한 전반적 인식은 부정적이었다. 반면에 자녀의 게임이용에 대한 태도는 일방적 거부나 수용보다는 다양한 비교 기준에 따라서 유동적인 것으로 나타났다. 또한 조사에 참여한 학부모 응답자들은 자녀의 게임중독 가능성을 높게 추정하는 경향이 있었고, 게임중독의 판단 기준은 한두 가지 특징적 증상을 중심으로 단순화되어 있었다. 흥미롭게도 조사에 참여한 대다수의 학부모들은 청소년 게임중독의 근본 원인이 게임이용자 자신과 학부모의 효율적 개입부족에 있다고 응답했다. 그러나 학부모들이 자녀의 문제적 게임이용을 효과적으로 감독하고 계도하는데 요구되는 지식과 전문성을 갖추고 있지는 못한 것으로 나타나서 이에 대한 효과적인 개입이 시급함을 알 수 있다. 자녀의 게임이용 감독 행동을 예측하기 위해서 계획된 행동이론(Ajzen, 1991)의 모형을 검증한 결과, 이 모형의 예측과 일관된 결과가 얻어졌다. 끝으로, 게임아이템 거래나 현행 게임이용 연령등급에 대해서 학부모 응답자들은 대체로 부정적인 태도를 지니고 있었으며, 청소년 게임문제 해결을 위해서 정부, 게임산업체, 학교, 학부모 등 유관주체들이 가장 시급히 해야 할 일로 게임업체 감독 강화, 건전 게임콘텐츠 개발, 게임중독 예방교육 및 건전게임문화 조성, 청소년들의 일상생활관리 및 자기조절력 신장 등을 언급했다. 연구의 시사점과 의의, 추후연구 방향을 논의했다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.125-144
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• 2023

최근 ChatGPT 등 거대언어모델(Large Language Models)의 활용은 대화형상거래, 모바일금융 서비스 등 다양한 분야에서 사용이 증가하고 있다. 그러나 주로 기존 문서를 학습하여 만들어진 거대언어모델은 문서에 내재된 인간의 다양한 편향까지도 학습할 수 있다. 그럼에도 불구하고 거대언어모델에 편향과 차별의 양상에 대한 비교연구는 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 연구의 목적은 거대언어모델안에 9가지 차별(Age, Disability status, Gender identity, Nationality, Physical appearance, Race ethnicity, Religion, Socio-economic status, Sexual orientation)의 존재유무 또는 그 정도를 점검하고 발전 방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 차별 양상을 특정하기 위한 도구인 BBQ (Bias Benchmark for QA)를 활용하여 ChatGPT, GPT-3, Bing Chat 등 세가지 거대언어모델을 대상으로 비교하였다. 평가 결과 거대언어모델에 적지 않은 차별적 답변이 관찰되었으며, 그 양상은 거대언어모델에 따라 차이가 있었다. 특히 성차별, 인종차별, 경제적 불평등 등 전통적인 인공지능 윤리 이슈가 아닌 노인차별, 장애인차별에서 문제점이 노출되어, 인공지능 윤리의 새로운 관점을 찾을 수 있었다. 비교 결과를 기반으로 추후 거대언어모델의 보완 및 발전 방안에 대해 기술하였다.