• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.39-45
• /
• 2024

항만 성능에 대한 정확한 평가는 컨테이너 물동량은 매우 중요한 요소이며, 효과적인 항만 개발 및 운영 전략에 대한 정확한 예측이 필수적이다. 하지만 해양 산업의 급격한 변화로 인해 컨테이너 물동량 예측의 정확성이 향상되기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 사물인터넷(IoT)을 이용한 항만 성능에 미치는 영향을 분석하여 부산항의 경쟁력과 효율성을 향상시키기 위해 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 부산항의 미래 컨테이너 물동량을 예측하기 위한 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 이를 통해 항만 관리 기관의 개선된 의사 결정과 항만 생산성을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있다. 항만 컨테이너 물동량을 예측하기 위해 본 연구에서는 기계 학습 모델의 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 기법을 도입하였다. XGBoost는 다른 알고리즘에 비해 높은 정확도, 빠른 학습 및 예측 속도,과적합을 방지하고 Feature Importance 제공하는 장점이 돋보인다. 특히 XGBoost는 회귀 예측 모델링에 직접 사용할 수 있어 기존 연구에서 제시된 물동량 예측 모델의 정확도 향상에 도움이 된다. 이를 통해 본 연구는 4.3% MAPE (Mean absolute percenture error) 값으로 제안된 방법이 컨테이너 물동량을 정확하고 신뢰성 있게 예측할 수 있다. 본 연구에서 제시한 방법론을 통해서 부산 컨테이너물동량의 정확성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 자원리싸이클링
• /
• 제32권6호
• /
• pp.45-53
• /
• 2023

본 연구에서는 축산 분야에서 배출되는 암모니아를 효과적으로 회수할 수 있는 흡착기술의 연구개발 동향 및 향후 전략에 대해 논의하였다. 적절한 암모니아 흡착제는 표면의 산성기나 수소결합기를 가지며 높은 비표면적과 암모니아 흡착에 적절한 표면구조를 지니어야 한다. 일반적인 암모니아 흡착제로는 활성탄이나 제올라이트 등의 광물질이 널리 쓰이나 대체로 흡착효과가 낮아 표면 개질 등을 통한 개선이 필요하다. 일례로 금속염화물이 다공성 흡착제에 포함되었을 때, 활성탄이나 제올라이트의 표면에 흡착 시보다 암모니아 흡착량이 더 증가하는 것으로 알려져 있다. 최근에는 MOFs (Metal-Organic Frameworks)나 POPs (Porous Organic Polymers) 같은 새로운 종류의 흡착제가 개발 및 적용되고 있으며 조절가능한 높은 비표면적과 다공성으로 매우 높은 암모니아 흡착용량을 보였다. 그 외에 프러시안 블루가 높은 암모니아 흡탈착성능 및 선택성을 보였는데. 이는 축산폐기물 배출 암모니아 회수에 관련하여 상대적으로 유리한 측면으로 보인다. 향후 다양한 흡착제를 이용, 축산현장에 맞는 조건에서 암모니아 흡탈착 효율 및 순도를 평가하는 연구가 더 활발히 진행되어야 할 것이다. 아울러 암모니아 회수를 극대화하기 위한 효과적인 전/후처리 공정도 병행되어야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권11호
• /
• pp.1-11
• /
• 2023

유방암은 전 세계적으로 여성들 대다수에게 가장 두려워하는 질환이다. 오늘날 데이터의 증가와 컴퓨팅 기술의 향상으로 머신러닝(machine learning)의 효율성이 증대되어 암 검출 및 진단 등에 중요한 역할을 하고 있다. 딥러닝(deep learning)은 인공신경망(artificial neural network, ANN)을 기반으로 하는 머신러닝 기술의 한 분야로 최근 여러 분야에서 성능이 급속도로 개선되어 활용 범위가 확대되고 있다. 본 연구에서는 유방암 분류를 위해 전이학습(transfer learning) 기반 DNN(Deep Neural Network)과 SVM(support vector machine)의 구조를 결합한 DNN-SVM Hybrid 모형을 제안한다. 전이학습 기반 제안된 모형은 적은 학습 데이터에도 효과적이고, 학습 속도도 빠르며, 단일모형, 즉 DNN과 SVM이 가지는 장점을 모두 활용 가능토록 결합함으로써 모형 성능이 개선되었다. 제안된 DNN-SVM Hybrid 모형의 성능평가를 위해 UCI 머신러닝 저장소에서 제공하는 WOBC와 WDBC 유방암 자료를 가지고 성능실험 결과, 제안된 모형은 여러 가지 성능 척도 면에서 단일모형인 로지스틱회귀 모형, DNN, SVM 그리고 앙상블 모형인 랜덤 포레스트보다 우수함을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.57-68
• /
• 2023

약 4차 산업 혁명 시대의 기술 발전에 따라 다양한 분야에서 HMD를 활용하는 기술이 응용되고 있다. HMD는 AR/VR 등의 가상현실 분야에서 특히 유용하게 활용되고 있으며 원격지에 위치한 사용자가 현장의 생생한 감동을 전달받는 데 매우 효과적이다. 이러한 특성에 따라 협업과 관련한 분야에서도 HMD를 활용하는 빈도가 커지고 있다. 그러나 HMD를 협업에 적용 시 원격지에 위치한 전문가와 현장에 위치한 작업자 사이의 의사소통이 원활하지 못하여 사용성 측면의 다양한 문제점을 야기하기도 한다. 본 논문에서는 원격지 전문가와 현장의 작업자가 HMD를 활용하여 협업 시 발생하는 다양한 문제점을 해결하고, 보다 효율적인 협업의 진행이 가능한 새로운 형태의 HMD 구조 및 기능을 설계/제안하며 SUS 평가 기법을 활용하여 사용성을 검증한다. SUS 평가 결과 본 논문에서 제안한 새로운 형태의 HMD 구조 및 기능은 86.75점을 나타내었으며, 이는 기존 HMD 구조가 가지는 협업 시 제약사항, 사용성의 불편함 등을 크게 해소한 것으로 판단된다. 향후 본 논문에서 제안하는 HMD 구조 및 설계가 실질적으로 적용될 시 HMD를 활용한 응용 기술은 급격하게 확장될 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.153-166
• /
• 2024

스마트건설을 위한 업무의 디지털화는 상호 간의 디지털데이터를 원활하게 교류할 수 있어야 효과가 있으나, 디지털데이터의 표준화 및 활용방안이 부족하다. 본 연구는 도로 건설현장의 정보를 효과적으로 디지털로 변환할 수 있는 디지털 건설정보구조를 제안한다. 연구대상은 도로건설업무에서 중요도가 높은 작업계획, 일정관리, 안전관리, 품질관리이다. 건설정보구조의 핵심은 건설정보를 객체와 작업으로 분리하고, 이 두 정보의 결합으로 단위업무를 정의함으로써 건설정보의 표현 및 수정의 유연성을 확보하는 것이다. 객체와 작업은 각자의 계층구조를 가지며, 이 계층구조는 실제 내용에 맞추어 가변형으로 정의하였다. 이는 효율성과 상세성을 동시에 만족하는 구조다. 이 구조를 고속도로 건설공사에 시범적용 하였고, 범용 포맷을 이용해 구조를 디지털로 구현하였다. 본 연구는 현실에 가깝게 도로 건설공사 과정을 디지털화할 수 있으며, 도로건설 전주기의 디지털트윈의 토대가 되어 토목산업의 디지털전환을 가속화 할 것이다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.40-48
• /
• 2006

이 연구의 목적은 초등학교 6학년 학생의 분류활동에서 나타나는 사고 유형, 과정과 특징을 분석하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 분류활동 수행에 적합한 2가지 도구를 개발하였다. 첫 번째는 속성이 분명하게 드러나는 인공자극카드이고, 두 번째는 속성이 잘 드러나지 않는 자연자극카드이다. 서울시 영등포구 소재 D초등학교 6학년 8명을 대상으로 질적 연구를 수행하였다. 자료는 피험자의 과제 수행과정을 녹화한 비디오테이프, 피험자의 분류 기록지, 연구자의 피험자 행동 관찰, 피험자와의 면담 등 자료 삼각측정법에 의해 획득하였다. 연구결과, 6학년 학생들은 분류활동에서 속성 관찰, 속성 평가, 예비 점검, 기준 선택, 샘플 동정의 다섯 가지 유형의 사고를 하였으며, 모든 항목을 분류할 때까지 속성 관찰 $\rightarrow$ 속성 평가 $\rightarrow$ 예비 점검 $\rightarrow$ 기준 선택 $\rightarrow$ 샘플 동정의 과정을 반복하였다. 그리고 인지 경제성을 활용하여 분류하여 분류하였다. 이상의 연구 결과는 과학 분류 학습 지도에 다음과 같은 시사점을 줄 수 있다. 첫째,교사가 학생들의 분류 사고과정을 이해한다면, 보다 효과적인 분류학습 지도가 가능할 것이다. 둘째, 분류사고 과정의 각 단계를 고려한 단계별 학습지도가 필요하다.

• 생명과학회지
• /
• 제34권6호
• /
• pp.377-384
• /
• 2024

프로디지오신은 Serratia marcescens, Vibrio psychroerythrus, Hahella chejuensis 등이 생산하는 일반적인 pyrrolylpyrromethane 골격을 특징으로 하는 붉은색 색소이다. 프로디지오신은 항암, 면역억제, 항진균, 항말라리아, 살조 활성을 갖는 것으로 보고되어있다. 프로디지오신은 다양한 활성이 비해 생산율이 현저히 낮고, 생합성 조건이 까다롭다. 이로 인해 판매 가격이 높고, 활용성이 낮다. 본 연구는 Serratia의 배양 조건에 따른 생산 효율을 높이기 위한 다양한 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 16S rDNA 유전자 서열 분석 및 생리학적 특성을 기반으로 prodigiosin을 생성하는 박테리아 균주 PDGS¹²⁰⁹¹⁵를 부산의 경미하게 오염된 하천수에서 분리하여 Serratia sp.의 균주로 확인하였다. PDGS¹²⁰⁹¹⁵의 붉은색 색소를 산성에탄올을 이용하여 직접 추출하고 특성분석을 실시한 결과 프로디지오신 화합물로 확인되었다. 색소 생성은 25℃, pH 7 및 0% NaCl 농도 조건에서 14시간 동안 배양했을 때 최적을 생성을 보였다. 또한 우리는 fructose와 beef extract 같은 탄소 및 질소원을 처리하면 프로디지오신 생산이 각각 약 6배와 4배 증가한다는 것을 발견하였다. 미네랄에서는 KCl이 프로디지오신 생산 증대에 가장 효과적이었다. 카세인은 또한 프로디지오신 생산에 가장 적합한 공급원이었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제13권1호
• /
• pp.1-16
• /
• 2024

지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제37권1호
• /
• pp.49-56
• /
• 2024

구조물의 동적 해석 자동화는 구조 통합 시스템에서 중요한 역할을 한다. 해석 결과에 따른 신속한 대피 또는 경고 조치가 신속하게 이루어지도록 해석 모듈은 짧은 실시간에 해석 결과를 출력해야 한다. 구조 해석법으로 세계적으로 가장 많이 사용되는 방법은 유한요소법이다. 유한요소법이 널리 사용되는 이유 중 하나는 사용의 편리다. 그러나 사용자가 유한요소망을 입력해야 하는데 요소망의 요소 수는 계상량과 정비례하고 요소망의 적절성은 에러와 연관된다. 본 연구는 시간 영역 동적 해석에서 전 단계 해석 결과를 사용하여 계산된 대표 변형률 값으로 오차를 평가하고, 요소 세분화는 절점 이동인 r-법과 요소 분할인 h-법의 조합으로 효율적으로 계산하는 적응적 요소망 형성 전략을 제시한다. 적용한 캔틸레버보와 간단한 프레임 예제를 통하여 적절한 요소망 형성, 정확성, 그리고 연산 효율성을 검증하였다. 이 방법의 간단함이 지진 하중, 풍하중, 비선형 해석 등에 의한 복잡한 구조 동적 해석에도 효율적으로 사용될 수 있는 것을 보여 준다.

• 한방재활의학과학회지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.29-49
• /
• 2024

Objectives The purpose of this study is to systemically review the recent studies in the Korean medicine treatments for torticollis. Methods We search the clinical studies from January 1, 2018 to December 31, 2023. The studies were searched through 10 databases (Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System, Korean studies Information Service System, Research Information Sharing Service, Korean Medical Database, ScienceON, PubMed, Cochrane Library, Embase, Wanfang Data, China National Knowledge Infrastructure). Results A total of 19 studies were included in the study. 12 studies were case report studies, 5 studies were randomized controlled trials, 2 studies were non-randomized controlled trials. Of the 19 interventions, Chuna was the most used in this study and of the 28 evaluation tools, Sternocleidomastoid thickness was the most used in this study except efficiency rate. All 19 studies had improvements after treatment, and 8 studies had statistically significant improvements. As a result of the study, we found that Chuna, GB, GB20, BL10, Glycyrrhiza uralensis were commonly used Korean medicine treatments for torticollis. Conclusions We analyzed the Korean medicine treatments for torticollis. Through this study, we found that the Korean medicine was effective for torticollis. However, more research is needed to confirm the more detailed effect.