• 심성연구
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• 제33권1호
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• pp.61-80
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• 2018

본 연구는 그레이-휠라이트 검사의 문항들이 융의 유형론의 개념을 잘 반영하는지 알아보고 그 결과를 바탕으로 개선된 단축형 그레이-휠라이트 검사를 만든 것이다. 총 431명의 사람들이 연구에 참여하여 그레이-휠라이트 검사를 실시하였고 최우도법(Maximum likelihood)과 Varimax 회전법을 이용한 요인분석을 통해 그 결과를 분석하였다. 그레이-휠라이트의 81개 문항들을 요인분석에서 추출한 요인으로 분류하고 분류된 요인들이 융의 유형 척도와 일치하는지를 살펴보았다. 요인들과 일치하지 않거나 주요 요인에 포함되지 않은 문항들을 제외하고 남은 45개의 문항들로 단축형 그레이-휠라이트 검사를 제작하였다. 급내상관계수로 평가한 단축형 그레이-휠라이트 검사의 검사-재검사 신뢰도와 Cronbach's α 계수로 평가한 단축형 그레이-휠라이트 검사의 내적일치도는 원 그레이-휠라이트 검사의 결과와 대등한 수준이었다. 급내상관계수와 Cohen's weighted kappa로 각각 평가한 단축형 검사와 원 검사의 일치도 역시 매우 높았다. 단축형 그레이-휠라이트 검사는 적은 수의 문항으로 검사에 소요되는 시간과 노력을 줄이면서도 융의 유형론에 기반한 성격 유형을 잘 측정하고 있어 향후 임상에서 단축형 그레이-휠라이트 검사의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제24권2호
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• pp.89-112
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• 2024

기록관리에서 메타데이터는 기록을 구성하는 필수 요소 중 하나로 기록물을 적절하게 관리하고 이해하도록 하는데 매우 중요한 역할을 한다. 기록관리 업무에서 메타데이터 요소들의 자동 부여가 불가능할 경우에는 기록전문가가 메타데이터 값을 직접 입력해야 한다. 이러한 업무의 불편함을 개선하기 위해 본 연구에서는 신기술인 챗GPT를 활용하여 기록관리 메타데이터 요소의 추출 방안을 제시하고자 하였다. 챗GPT 기술을 활용하기 위해 파이썬 프로그램과 랭체인 라이브러리를 이용하여 PDF 문서를 제시하고 질문을 통해 기록물의 메타데이터를 추출해보았고, 챗GPT 온라인 서비스를 통해 여러 건의 PDF 문서를 첨부하여 기록물의 메타데이터 요소를 추출해보았다. 그 결과 챗GPT-3.5 turbo를 사용한 랭체인에서는 보안상으로는 안전한 추출 방법이긴 하나 메타데이터의 정확한 요소를 얻기에는 다소 한계가 있었고, 챗GPT-4 온라인 서비스에서는 보안상 중요 문서를 첨부할 수 없지만 비교적 정확한 결과를 추출하였다. 이를 통해 기록관리에서의 메타데이터 추출을 위한 챗GPT 기술 활용의 가능성을 타진할 수 있었고, 챗GPT 관련 기술의 발달에 따라 좀 더 안전하고 정확한 결과 추출이 가능해질 것이다. 이러한 챗GPT의 장점을 활용함으로써 기록관에서 기록 및 메타데이터의 관리적 측면에서 업무의 효율성 및 생산성을 증대시키는데 도움을 줄 수 있을 것이라 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.57-67
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• 2024

사용자가 제스처를 통해 입력을 할 수 있는 방안들 중에서 근전도(EMG, Electromyography)를 통한 제스처 인식은 근육 내 작은 전극을 통해 사용자의 움직임을 감지하고 이를 입력 방법으로 사용할 수 있는 방법이다. EMG 데이터를 통해 사용자 제스처를 분류하기 위해서는 사용자로부터 수집된 EMG Raw 데이터를 머신러닝으로 학습하여야 하는데 이를 위해서는 EMG 데이터를 전처리 과정을 통해 특징을 추출하여야 한다. EMG 특성은 IEMG(Integrated EMG), MAV(Mean Absolute Value), SSI(Simple Sqaure Integral), VAR(VARiance), RMS(Root Mean Square) 등과 같은 수식을 통해서 나타낼 수 있다. 또한, 제스처를 입력으로 사용하기 위해서는 사용자가 입력하는 데 필요한 지각, 인지, 반응에 필요한 시간을 기준으로 제스처 분류가 가능한 시간을 알아내야 한다. 이를 위해 최대 1,000ms에서 최소 100ms까지 세그먼트 사이즈를 변화시켜 특징을 추출 후 제스처 분류가 가능한 세그먼트 사이즈를 찾아낸다. 특히 데이터 학습은 overlapped segmentation 방법을 통해 데이터와 데이터 사이 간격을 줄여 학습 데이터 개수를 늘린다. 이를 통해 KNN, SVC, RF, XGBoost 4가지 머신러닝 방식을 통해 이를 학습하고 결과를 도출한다. 실험 결과 실시간으로 사용자의 제스처 입력이 가능한 최대 세그먼트 사이즈인 200ms에서 KNN, SVC, RF, XGboost 4가지 모든 모델에서 96% 이상의 정확도를 도출하였다.

• 경영정보학연구
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• 제21권1호
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• pp.23-38
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• 2019

소셜 네트워크 서비스(이하 SNS)는 회사의 마케팅 채널로 적극 활용되고 있으며, 회사들의 고객층에 적합한 내용과 어조를 활용하여 주기적으로 SNS 메시지를 작성하는 등 활발한 마케팅을 펼치고 있다. 본 논문에서는 이제까지 간과되었던 SNS 메시지에 내포된 심리적 거리에 초점을 맞춰 전통적인 코더를 활용한 내용 분석(content analysis)과 자연어 처리 기법 및 머신 러닝 방법을 혼합하여 심리적 거리를 측정하는 분석 방법을 연구하였다. SNS 메시지의 심리적 거리 분석을 위해 코더들을 활용하여 내용분석을 수행하였으며, 이와 같은 방법으로 레이블링된 데이터를 자연어 처리 방법을 이용하여 워드 임베딩을 수행함으로써 머신 러닝 수행을 위한 입력 데이터를 마련하였다. 머신 러닝 분석법 중 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 SNS 메시지와 심리적 거리 간의 관계를 학습시켰으며, 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 심리적 거리를 예측함으로써 머신 러닝 분석의 성과를 검증하였다. 심리적 거리측정 방법론 수행 결과, 코더들의 내용분석 결과가 특정 값으로 편향되어 SVM 예측의 민감도와 정밀도가 낮은 결과가 도출되었다. 심리적 거리 응답 비율을 보정하고 코더들의 1차 내용분석 결과 중 답변이 일치한 데이터로 한정지어 머신 러닝을 실행한 결과 심리적 거리 예측의 정확도, 민감도, 특이도, 정밀도 모두 향상되어 심리적 거리가 70% 이상 예측되는 성과를 보였다. 본 연구는 SNS 메시지의 심리적 거리를 측정하는 방법을 제시함으로써 독자와의 심리적 거리를 제어 가능한 전략 요소로 활용 가능하게 할 것이라 기대된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권1호
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• pp.106-113
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• 2024

Understanding the tritium release and retention behavior of candidate tritium breeder materials is crucial for breeder blanket design. Recently, a melt spraying process was developed to prepare Li₄SiO₄ pebbles, which were subsequently subjected to the in-pile tritium production and extraction platform in China Mianyang Research Reactor (CMRR) to investigate their in-situ tritium release behavior and irradiation performance. The results demonstrate that HT is the main tritium release form, and adding hydrogen to the purge gas reduces tritium retention while increasing the HT percent in the purge gas. Post-irradiation experiments reveal that the irradiated pebbles darken in color and their grains swell, but the mechanical properties remain largely unchanged. It is concluded that the tritium residence time of Li₄SiO₄ made by melt spraying method at 467 ℃ is approximately 23.34 h. High-density Li₄SiO₄ pebbles exhibit tritium release at relatively low temperatures (<600 ℃) that is mainly controlled by bulk diffusion. The diffusion coefficient at 525 ℃ and 550 ℃ is 1.19 × 10^-11 cm²/s and 5.34 × 10^-11 cm²/s, respectively, with corresponding tritium residence times of 21.3 hours and 4.7 hours.

• 한국음향학회지
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• 제43권4호
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• pp.400-405
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• 2024

선박 프로펠러 캐비테이션 소음이 발생하면 수중 방사 소음의 수준이 급격히 상승하는데, 특히 함정의 경우에 피탐지 확률이 증가해 치명적인 위협 요인이 될 수 있다. 따라서 함정의 생존성 향상을 위하여 캐비테이션 신호를 정확하고 신속하게 판단하는 것이 매우 중요한데, 종래에는 센서로 계측한 음압/진동 준위가 기준값 이상이면 캐비테이션 발생으로 판단하는 기술과 데몬 기법을 통해 캐비테이션 발생 여부를 판별하는 방법이 주로 수행되었다. 그러나 이와 관련된 기술은 캐비테이션의 발생 현상에 대한 물리적 이해와 사용자의 주관적 기준을 기반으로 수행되며 여러 절차를 거치기 때문에 캐비테이션 신호를 조기에 자동으로 인식하는 기법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 선체에 부착된 음향 센서를 이용하여 계측된 음향 신호로부터 캐비테이션 신호의 특징을 반영한 간단한 통계량 기반 특징을 추출하고 이로부터 캐비테이션 발생 여부를 자동으로 판단하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 성능은 센서 수와 모형 시험 조건에 따라 평가하는데, 단일 센서로 계측된 신호에 캐비테이션의 특징을 충분히 반영하여 훈련하면 캐비테이션 신호의 발생 여부를 판단 가능함을 확인했다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제12권5호
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• pp.133-142
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• 2008

본 연구에서는 보통포틀랜드시멘트(OPC: ordinary Portland cement), 플라이애쉬(PFA: pulverised fly ash), 고로슬래그미분말(GGBFS: ground granulated blast furnace slag), 실리카퓸(SF: Silica fume)등의 각종 결합재를 적용한 시멘트 페이스트의 염소이온 고정화능력에 관하여 연구하였다. 각각의 사용 시멘트 페이스트는 40%의 물/결합재로 PFA, GGBFS 및 SF 혼화제의 각기 다른 치환률을 갖도록 하였으며 미리 혼합수내에 결합재 중량당 0.1~0.3%의 염소이온을 배합수내에 혼입 포함시켜 배합되어 제조되었다. 염소이온의 측정은 7일간 양생 후 수분 추출 방법을 이용하여 측정하였다. 실험을 통해 염소이온 고정화 능력이 결합재 종류 및 치환률에 의존하고 있음을 확인하였고, 총 염소이온량의 증가는 염소이온 고정화능력을 제한하여 결론적으로 염소이온 고정화를 감소시키고 있음을 보였다. 본 연구에서 최대 30%의 치환율을 가진 PFA와 60%의 치환률을 가진 GGBFS의 경우는 OPC보다 염소이온고정화 능력이 작았으며, SF의 치환률의 증가는 고정화를 감소시키고 있음을 확인하였으며, 이는 포졸란계 재료의 잠재 수화반응 혹은 공극수의 pH 저하등의 이유로 판단된다. 재령 7일에서의 염소이온의 고정화능력은 염해부식에 대한 저항성으로 나타내어지며, 염분을 혼입한 경우의 고정화능력의 순서는 30%PFA > 10%SF > 60%GGBFS > OPC로 나타났다. 더욱이 염소이온의 고정화 거동은 Langmuir isotherm 및 Freundlich isotherm으로 잘 표현될 수 있음을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.155-174
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• 2022

2020년 1월부터 2021년 10월 현재까지 COVID-19(치명적인 호흡기 증후군인 코로나바이러스-2)와 관련된 학술 연구가 500,000편 이상 발표되었다. COVID-19와 관련된 논문의 수가 급격하게 증가함에 따라 의료 전문가와 정책 담당자들이 중요한 연구를 신속하게 찾는 것에 시간적·기술적 제약이 따르고 있다. 따라서 본 연구에서는 LDA와 Word2vec 알고리즘을 사용하여 방대한 문헌의 텍스트 자료로부터 유용한 정보를 추출하는 방안을 제시한다. COVID-19와 관련된 논문에서 검색하고자 하는 키워드와 관련된 논문을 추출하고, 이를 대상으로 세부 주제를 파악하였다. 자료는 Kaggle에 있는 CORD-19 데이터 세트를 활용하였는데, COVID-19 전염병에 대응하기 위해 주요 연구 그룹과 백악관이 준비한 무료 학술 자료로서 매주 자료가 업데이트되고 있다. 연구 방법은 크게 두 가지로 나뉜다. 먼저, 47,110편의 학술 논문의 초록을 대상으로 LDA 토픽 모델링과 Word2vec 연관어 분석을 수행한 후, 도출된 토픽 중 'vaccine'과 관련된 논문 4,555편, 'treatment'와 관련된 논문 5,791편을 추출한다. 두 번째로 추출된 논문을 대상으로 LDA, PCA 차원 축소 후 t-SNE 기법을 사용하여 비슷한 주제를 가진 논문을 군집화하고 산점도로 시각화하였다. 전체 논문을 대상으로 찾을 수 없었던 숨겨진 주제를 키워드에 따라 문헌을 분류하여 토픽 모델링을 수행한 결과 세부 주제를 찾을 수 있었다. 본 연구의 목표는 대량의 문헌에서 키워드를 입력하여 특정 정보에 대한 문헌을 분류할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 본 연구의 목표는 의료 전문가와 정책 담당자들의 소중한 시간과 노력을 줄이고, 신속하게 정보를 얻을 수 있는 방법을 제안하는 것이다. 학술 논문의 초록에서 COVID-19와 관련된 토픽을 발견하고, COVID-19에 대한 새로운 연구 방향을 탐구하도록 도움을 주는 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

• Korean Journal of Acupuncture
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• 제31권2호
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• pp.66-78
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• 2014

목적 : 경혈의 임피던스를 측정하여 경혈의 특이성을 확보하고자 다수 연구가 진행되어왔다. 직류전압과 교류전압을 자극하여 단순히 경혈이 위치한 피부 임피던스를 측정하는 방식이 아닌 Multi-Frequency Body Impedance analysis(MF BIA) 기법을 이용하여 생체 구조 성분(세포 외액, 세포내액의 저항성분 그리고 세포막의 용량성분)을 추출하는 방법을 이용하여 경혈의 특이성을 확보하고자 한다. 인체 내 생체 이온 변화가 발생하였을 시, 경혈이 비경혈에 발생 전/후 높은 변화율이 관찰될 것이라는 가정을 하에, 생체 이온 변화를 유도하기 위하여 근피로를 유발하였으며, 유도 전/후의 생체 구조 성분을 비교 분석하였다. 방법: 대퇴직근에 근피로를 유도하기 위하여 건강한 대학생에게 Knee extension/flexion의 등속도 운동을 통하였다. 생체 이온 변화를 확인하기 위하여 젖산을 측정하였으며, 피험자마다 동일한 근피로를 유발하기 위하여 EMG(electromyogram) 분석을 통하여 peak torque와 median frequency를 분석하였다. 근피로 유발 24시간 이후까지 젖산과 peak torque와 median frequency을 측정하였으며, 각 단계마다 복토(ST32), 음시(ST33) 과 인접한 비경혈 2개에 대하여 생체 구조 성분 또한 측정하였다. 결과 : 젖산과 peak torque와 median frequency은 24시간 이후 근피로 유발 전으로 회복되었다. 세포외액 저항성분의 경우 비경혈에 비하여 복토(ST32)에서 생체 이온 변화에 따라 높은 변화율이 관찰되었으나, 음시(ST33) 에서는 비경혈에 비하여 낮은 변화율이 관찰되었다. 세포내액 저항성분은 경혈과 비경혈 사이 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 복토(ST32)에서 세포막의 용량성분이 높은 변화율이 관찰되었지만, 음시(ST33)와 인접한 비경혈간의 뚜렷한 차이가 확인되지 않았다. 결론 : 생체 이온 변화에 따라 인접한 비경혈과 비교해보았을 시, 경혈에서의 상대적으로 높고 낮은 혹은 유사한 변화율이 관찰되었다. 따라서 경혈의 특이성을 확보하지 못하였으며, 생체 구조 성분 추출을 통하여 세포 이온 변화에 따른 경혈의 특이성을 확보하기에는 한계점을 가지고 있다고 결론을 내렸다.

• 한국환경농학회지
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• 제36권3호
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• pp.201-210
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• 2017

전국의 퇴비 및 액비 시료에서 대상 항생제 종9 (ceftiofur, clopidol, florfenicol, sulfamethazine, sulfamethoxazole, sulfathiazole, tetracycline, tiamulin, tylosin)을 pH 6 McIlvaine buffer를 사용하여 아세트산 함유 아세토니트릴, $Na_2Cit.5H_2O$, $Na_3Cit.2H_2O$로 추출 후 $C_{18}$과 PSA로 정제하여 LC-MS/MS로 분석하는 모니터링을 수행하였다. 그 중 5종의 항생제 sulfamethazine, sulfathiazole, tylosin, tiamulin 및 clopidol이 국내 퇴액비 시료에서 검출되었으며 제안한 분석법은 퇴 액비 중 잔류 항생제 모니터링을 위한 빠르고 간편한 시험법이라 사료 된다. 본 실험을 통하여 퇴비 및 액비 중 축산 항생제의 잔류 현황을 파악하여 모니터링 자료를 확보하였고 이를 활용하여 검출된 항생제들이 안전한 토양 및 생태 환경 유지 및 관리의 기초 자료와 더불어 환경기준 예비 항목 및 설정(안)을 위한 기초자료로 제공 및 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.