목적: 안경광학과 재학생과 안경사를 대상으로 안경사의 직무에 관한 작업수행의 중요도와 난이도, 교육의 필요도를 조사하여 교과과정 개선의 기초자료로 활용하고자 하였다. 방법: 안경광학과 재학생 292명과 산업체 안경사 123명을 대상으로 안경사 직무에 관한 작업수행의 중요도, 작업수행의 난이도, 교육의 필요도에 관한 설문조사를 실시하고 통계분석을 하였다. 결과: 작업수행의 중요도 평균은 안경사(3.61)가 재학생(3.51)보다 높았고 재학생과 안경사 모두 안경만들기의 중요도가 가장 높게 나타났다. 작업수행의 난이도 평균은 재학생(2.75)이 안경사(2.67)보다 높았으며 재학생은 시력측정을 위한 본 검사, 안경사는 처방의 난이도가 가장 높게 나타났다. 교육의 필요도 평균은 안경사(3.53)가 재학생(3.45)보다 높았고 재학생은 안경만들기, 안경사는 시력측정을 위한 본 검사의 필요도가 가장 높았다. 재학생은 일부 일에서 성별, 학년, 희망진로에 따른 차이가 나타났고 안경사는 성별, 연령, 재직기간, 근무처, 근무지역에 따른 유의한 차이가 나타났다(p<.05). 결론: 안경사 직무에 관한 작업수행의 중요도와 난이도, 교육의 필요도를 반영한 안경광학과 교과과정 개선과 표준교과과정의 개발이 필요하다.
According to the recent increase of demands for multi-function and economics on hydraulic excavator, it is required that excavator should have simple operation, higher and operational efficiency. However, it is difficulty for current hydraulic system to satisfy demands fully. This study shows that new control system improves power transmission efficiency, work capability of engine and hydraulic system of current excavator.
Cooperative systems among various unmanned vehicles are widely used in various field and emerging. Unmanned vehicles are able to operate various missions without operator onboard and they are highly stable. Collaborative work of multiple unmanned vehicles is emphasized due to the difficulty of recent missions such as SEAD (Suppression of the Enemy Air Defenses), MUSIC (Manned Unmanned Systems Integration Capability), goldentime in the rescue mission. In this study, ROS and Pixhawk were proposed as a method of construction of a collaboration system and framework for an integrated simulation environment for heterogeneous unmanned vehicles is proposed. Totally 5 unmanned vehicles were set for the simulation for the observation of illegal fishing boats. This paper shows the feasibility of the cooperative system using ROS and Pixhawk through the simulation and the experiment.
SEAMCAT(Spectrum Engineering Advanced Monte Carlo Analysis Tool)은 통신 시스템 간에 발생할 수 있는 간섭 영향을 분석하는 도구로서 현재 널리 사용되고 있다. 이전 논문 [9]에 따르면 기존의 SEAMCAT에 ITU-R P.526 경로 손실 모델을 추가하여 지표 고도 정보를 반영한 간섭 분석 연구를 수행한 바가 있다. 이때 간섭 분석 대상 지역을 보여주기 위하여 구글 맵에 기반한 지형 디스플레이 기능도 함께 추가하였다. 하지만 구글 맵은 2차원 지도 형태로 실제 지형의 형태를 보여주지 않기 때문에 사용자가 해당 지역의 지표 고도 변화 등의 지형 특성을 파악하는데 효과적이지 않았다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 3차원으로 지형을 보여주는 구글 어스(Google Earth)의 API 기능을 활용하여 입체적으로 지형을 보여주면서 부가적으로 분석 대상 통신 시스템의 위치 표시, 위치에 따른 전계 강도나 간섭 강도의 변화, 음영 지역 표시, 가시 분석을 함께 표시할 수 있는 기능을 SEAMCAT에 추가하였으며, 이를 사용한 간섭 분석 사례를 제시하였다.
일반적인 시간 영역에서의 레이더 신호들은 표적의 관측각에 민감하게 변화한다. 이로 인하여 각도가 넓어짐에 따라서 표적 구분의 정확도가 상당히 감소하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 다중각도 정보를 이용하여 표적 구분 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 먼저, 대표적인 시간영역 레이더신호인 1차원 range profile로부터 central moments와 PCA를 결합하여 특성백터를 추출한다. 추출된 특성백터에 다중 각도 정보를 사용하는 구분기를 적용시켜 넓은 관측각에서 표적 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 다중 각도정보를 이용하는 기법에는 독립방식과 종속방식이 있으며, 본 논문에서는 두 기법의 성능을 비교한다. 성능 비교 실험에는 포항공대 단축거리 무반향실에서 측정된 여섯 개의 항공기 모델에 대한 레이더가 단면적 데이터가 이용된다.
In the design of underground excavation, the shear strength (SS) is a key characteristic. It describes the way the rock material resists the shear stress-induced deformations. In general, the measurement of the parameters related to rock shear strength is done through laboratory experiments, which are costly, damaging, and time-consuming. Add to this the difficulty of preparing core samples of acceptable quality, particularly in case of highly weathered and fractured rock. This study applies rock index test to the indirect measurement of the SS parameters of shale. For this aim, two efficient artificial intelligence methods, namely (1) adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) implemented by subtractive clustering method (SCM) and (2) support vector regression (SVR) optimized by Harmony Search (HS) algorithm, are proposed. Note that, it is the first work that predicts the SS parameters of shale through ANFIS-SCM and SVR-HS hybrid models. In modeling processes of ANFIS-SCM and SVR-HS, the results obtained from the rock index tests were set as inputs, while the SS parameters were set as outputs. By reviewing the obtained results, it was found that both ANFIS-SCM and SVR-HS models can provide acceptable predictions for interlocking and friction angle parameters, however, ANFIS-SCM showed a better generalization capability.
Applying human engineering simulation to analyzing work capability and movements of operators during manufacturing is highly demanded. However, difficulty in modeling digital human required for simulation makes engineers to be reluctant to utilize human simulation for their tasks. This paper addresses such problem on human engineering simulation by developing the technology to automatize human modeling with multiple Kinects at different depths. The Kinects enable us to acquire the movements of digital human which are essential data for implementing human engineering simulation. In this paper, we present a system for modeling automation of digital human. Especially, the system provides a way of generating the digital model of workers' movement and position using multiple Kinects which cannot be generated by single Kinect. Lastly, we verify the effects of the developed system in terms of modeling time and accuracy by applying the system to four different scenarios. In conclusion, the proposed system makes it possible to generate the digital human model easily and reduce costs and time for human engineering simulation.
본 연구는 한국보건사회연구원의 "2009년도 전국 결혼 및 출산 동향 조사" 패널자료를 활용하여 20~44세에 이르는 2,678명의 미혼 남녀(남 1,425명, 여 1,253명)가 생각하는 이상적인 일 가정 양립 방안, 성역할 태도 및 저출산 원인에 대한 견해 등을 성별 및 교육정도에 따라 알아보고 이들 사이의 관계를 탐색적으로 분석해 보았다. 이를 통해 향후 저출산 문제 해결을 위해 미혼 남녀들의 일 가정 양립을 어떻게 지원할 것이며, 이 과정에서 미혼 남녀의 성역할 태도가 어떻게 변화되어야 할 것인가를 유추해 보고자 했다. 연구결과를 정리하면, 첫째, 이상적인 일 가정 양립 방안은 미혼자의 성별에 따라 차이가 없었으나 교육정도에 따라서는 통계적으로 유의한 차이가 드러났다. 둘째, 이상적인 일 가정 양립방안과 부부 성역할 태도 및 성별 간 관계에 있어서는 여성에 비해 남성이 '남성은 직장, 여성은 가사'를 더 찬성했으며, 전일제일 보다 시간제 일을 선호하는 미혼자들이 '남성은 직장, 여성은 가사' 방안에 대한 찬성이 높았다. '남편의 자녀 돌봄 능력'에 대해서는 여성이 남성보다 그리고 2자녀를 두고 전일제로 일하겠다는 미혼자가 1자녀를 두고 전일제로 일하겠다는 미혼자에 비해 높은 평가를 보였다. 셋째, 두 자녀 이상을 두고 전일제로 일하고자 하는 미혼 남녀가 저출산 문제를 가장 심각하게 받아들이고 있었다. 넷째, 저출산 이유로 가장 높은 동의를 보인 것은 '양육비와 교육비용'이었으며 다음으로 '주택마련의 어려움'과 '취업여성의 증가'였다. "취업여성의 증가"를 저출산의 원인으로 여기는 정도는 남성보다 여성이 높게 나타났으며, 무자녀로 전일제 일하는 것을 원하는 미혼자들에게서 이러한 성향이 두드러지게 나타났다. 이러한 연구결과를 통해 일 가정 양립방안과 성역할 태도에 대한 기본적인 이해를 높일 뿐만 아니라 저출산 문제에 대한 정책적 개입방향을 제시하고자 하였다.
건축사법 개정을 통하여 설계-감리 분리 제도의 범위를 확대 시행하기로 하였다. 개정된 법은 허가권자가 감리자를 지정 설계 참여자는 배제한다는 내용이다. 본 연구는 선행연구를 조사 감리제도의 현황을 분석, 전문가의 인터뷰를 통해서 도출 된 문제점을 바탕으로 설문지를 작성하여 실무자들을 대상으로 설계-감리분리제도의 현황과 문제점을 조사 후 앞서 조사한 선행연구, 감리제도의 현황을 토대로 개선방안을 도출하였다. 첫째 관계자들 사이의 업무 범위에 관한 가이드라인 마련, 둘째 감리업무의 적정 감리비 대가 보장이 필요하다. 향후 감리대가의 적절한 산정방식과 감리원의 능력향상을 위한 교육시스템 구축과 설계-분리제도의 가이드라인에 대한 연구가 필요하다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권7호
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pp.2390-2406
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2022
Scene text recognition has important application value and attracted the interest of plenty of researchers. At present, many methods have achieved good results, but most of the existing approaches attempt to improve the performance of scene text recognition from the image level. They have a good effect on reading regular scene texts. However, there are still many obstacles to recognizing text on low-quality images such as curved, occlusion, and blur. This exacerbates the difficulty of feature extraction because the image quality is uneven. In addition, the results of model testing are highly dependent on training data, so there is still room for improvement in scene text recognition methods. In this work, we present a natural scene text recognizer to improve the recognition performance from the feature level, which contains feature representation and feature enhancement. In terms of feature representation, we propose an efficient feature extractor combined with Representative Batch Normalization and ResNet. It reduces the dependence of the model on training data and improves the feature representation ability of different instances. In terms of feature enhancement, we use a feature enhancement network to expand the receptive field of feature maps, so that feature maps contain rich feature information. Enhanced feature representation capability helps to improve the recognition performance of the model. We conducted experiments on 7 benchmarks, which shows that this method is highly competitive in recognizing both regular and irregular texts. The method achieved top1 recognition accuracy on four benchmarks of IC03, IC13, IC15, and SVTP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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