• 한국노년학
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• 제38권4호
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• pp.1149-1171
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• 2018

본 연구의 목적은 사회적 고립에 처한 노인 중에서도 마치 '숨겨진' 것처럼 심각한 고립 상태에 있는 노인 1인가구에 대한 사회적 개입에 관한 이해를 높이는 것이다. 질적기술연구 방법을 통하여 "독거노인 친구만들기" 사업의 사회복지사들이 심각한 고립 상황에 있는 독거노인을 어떻게 인식하고 있으며, 사업 수행 경과에 따라 노인에 대한 인식의 변화가 있는지, 그리고 노인들에게 사례관리를 제공하면서 어떤 경험을 하였는지를 탐색하고자 하였다. 사회복지사 40명과의 심층 면담, 70명 노인의 사례관리 기록지, 연구일지를 수집하였고 질적 내용분석방법을 활용하여 분석하였다. 연구 질문에 맞추어 자료 분석의 결과를 크게 두 개의 범주와 각각 네 개의 하위범주로 제시하였다. 첫 번째 범주: 문전박대에도 불구하고 지속적인 방문을 통해 막연하게 일반화하여 보던 노인들의 삶과 상처를 개별적으로 보게 됨, 두 번째 범주: 노인의 작은 변화들에 뿌듯해하지만 사회적 돌봄의 현실적인 한계를 실감함. 연구 결과를 바탕으로 다음과 같은 네 가지 사항을 제안하였다: 1) '은둔형' 용어 사용의 제고, 2) 사회적 고립에 처한 노인의 다양성에 대한 연구, 3) "독거노인 친구만들기"사업 인력에 대한 정서적 교육적 지원, 4) 이용자 중심의 서비스 연계를 위한 고민.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.391-404
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• 2022

행위자-관계망 이론(ANT)은 인간과 비인간 행위자간의 관계적 효과를 주목하며 비인간을 인간과 같은 행위자로 간주함으로서 이들 행위자간의 수많은 네트워크를 변역한다. 본 논문은 ANT를 통해 NCS기반 교육과정이 도입되는 전후 맥락과 관계되는 다양한 비인간행위자에 대해서 살폈다. 이러한 접근은 새로운 제도가 도입됨에 따라 기존의 관계망에 미치는 영향 및 갈등상황을 보다 면밀하게 살펴 볼 수 있기 때문이다. 이를 위해 연구자는 S대학에서 NCS기반 교육과정 도입여부가 논의된 2014년 10월부터 실질적인 운영이 진행되어 졸업생이 배출된 2017년 2월까지의 자료를 검토하였으며, S대학의 NCS기반 교육과정 도입과정을 이해하기 위해 ANT이론에서 Callon이 주장한 번역의 4단계를 토대로 분석하였다. 그 결과, NCS기반 교육과정이 도입된 S대학 교육과정 개편 사례에서 몇 가지 의미를 확인하였다. 첫째, 기존의 교육과정에 대한 연구가 간과했던 교육과정을 둘러싼 상황을 심층적으로 분석했다는 점이다. 둘째, 대학내에서 교육과정이 갖는 '피상적 의미'를 넘어서 '숨겨진 의미'를 해석하는데 기여했다. 셋째, 대학에 새로운 제도가 도입되는 과정에서 나타나는 기존 제도와의 충돌과 갈등 상황을 간접적으로 확인해 볼 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권5호
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• pp.127-134
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• 2022

본 연구에서는 장기재령(4~6년)으로 양생된 플라이애시 콘크리트를 대상으로 촉진 염화물 이온 통과 시험을 수행하였다. 콘크리트 배합은 3수준의 물-결합재 비(0.37, 0.42, 0.47)와 2수준의 플라이애시 치환율(0, 30 %)을 가지고 있었으며, 시간 의존적으로 개선되는 통과 전하량을 정량적으로 분석하였다. 또한 실험결과를 GRU 알고리즘을 고려한 단별량 시계열 모델을 적용하여 학습하였으며, 그 예측값을 평가하였다. 통과전하량 실험 결과, 플라이애시 콘크리트는 물-결합재 비에 의한 통과 전하량의 변화가 재령이 증가함에 따라 점차 감소하였으며 OPC 콘크리트에 비하여 우수한 염해저항성을 나타내었다. 최종 평가일인 6년에서 플라이애시 콘크리트는 모든 물 결합재 비 조건에서 'Very low' 등급에 해당되는 통과 전하량이 평가되었지만, OPC 콘크리트의 경우 가장 높은 물-결합재 비를 갖는 조건에서 'Moderate' 등급을 나타내었다. 메인 알고리즘으로서 사용한 GRU 알고리즘은 시계열 데이터를 분석할 수 있고 연산 속도가 빠른 장점을 갖고 있다. 4개의 은닉층을 갖는 딥-러닝 모델이 고려되었으며 결과값은 실험값을 합리적으로 예측하고 있었다. 본 연구의 딥-러닝 모델은 단변량 시계열 특성만을 고려할 수 있는 한계점이 존재하지만 추가 연구를 통해 콘크리트의 강도 및 확산계수와 같은 다양한 특성을 고려할 수 있는 모델이 개발 중에 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.779-785
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• 2023

비 언어극인 무용에서 무대의상은 시각적 표현에서 중요성을 갖고 있다. 특히 창작무용에서 무대의상은 기존의 기본적인 역할인 장식성이나 신분을 나타내는 시대성 그리고 동작을 위한 기능성 이외에 좀 더 작품에 밀접하게 관련된 확장적 역할을 하고 있다. 우리는 본 연구를 통하여 창작 발레 <'그' 소녀>의 작품에 나타난 무대의상의 확장성을 분석하는 것이 목적이며, 이를 통해 무대의상 디자인에 기초 자료를 제공하고 새로운 방향성을 제안하는 여 연구의 의의를 부여하고자 한다. 창작 발레극 <'그' 소녀>는 피해자들이 겪었을 공포와 공감을 통해 전달하고자 하는 위로를 주제로 2개의 막으로 구성되었으며, 2막의 해방과 '한(恨)'의 춤에서 의상의 확장된 역할이 요구되었다. 의상 디자인은 위안부를 형상화한 '소녀상'에서 영감을 받았으나, 발레 동작의 기능성과 의상에 장치된 끈과 천의 운용의 용이성 등의 전제조건을 바탕으로 3개의 초안 디자인과 재질의 실험을 거쳐 완성되었다. 결론적으로 해방의 춤에서 사용된 끈과 '한(恨)'을 표현한 천을 효과적으로 사용하여 무대의상의 시·공간의 확장성, 조형의 확장성, 상징적 표현의 확장성이 나타남을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.77-83
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• 2015

데이터 마이닝에서 활발히 연구되고 있는 주요 분야들 가운데 하나인 빈발 패턴 마이닝은 대규모의 데이터 집합 또는 데이터베이스로부터 숨겨진 유용한 패턴 정보를 추출하기 위한 방법이다. 또한 이 기법으로 얻을 수 있는 결과물을 통해 데이터베이스내의 다양하고 중요한 특징들을 더욱 손쉽게 자동적으로 분석할 수 있기 때문에 많은 응용영역에도 활발히 적용되고 있다. 하지만 이러한 데이터베이스로부터 단순히 사용자에 의해 설정된 최소 지지도 임계값만을 가지고 이를 만족하는 모든 패턴들을 추출하는 기존의 전통적인 빈발 패턴 마이닝 방식은 데이터베이스의 특성과 임계값 설정의 정도에 따라 극도로 많은 수의 결과 패턴을 생성하는 문제를 가지며, 이에 따른 시간 및 공간 자원의 낭비를 초래한다. 또한 과도하게 생성된 패턴에 대한 분석의 어려움 역시 심각한 문제가 된다. 기존의 빈발 패턴 마이닝 접근방법들이 직면한 이러한 문제를 해결하고자, 데이터베이스로부터 가능한 모든 빈발 패턴들을 마이닝하는 것이 아닌, 이들에 대한 대표 패턴들만은 선별적으로 추출할 수 있도록 하는 대표 패턴 마이닝의 개념과 다양한 관련 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 생성되는 각 패턴의 최대성 또는 폐쇄성을 고려하는 패턴 압축 기법들에 대한 특성들을 기술하고, 이에대한 비교 및 분석을 진행한다. 최대 빈발 패턴 혹은 닫힌 빈발 패턴들을 마이닝함으로써, 효과적인 패턴 압축이 가능하며, 더 적은 시공간 자원으로 마이닝 작업을 수행할 수 있다. 또한 압축된 패턴들은 필요시 다시 원래의 패턴 형태로 복구가 가능한 특징이 있으며, 특히 닫힌 패턴 접근 방법을 이용하면 패턴을 압축하고 다시 해제하는 과정에서 어떠한 정보의 손실도 일어나지 않는다. 본 논문에서는 같은 플랫폼 상에서 동일한 구현 수준의 알고리즘에 대해 실세계로부터 축적된 실 데이터셋들을 가지고 상기 기법들에 대한 성능평가를 진행함으로써, 각 기법이 패턴 생성, 수행 시간, 메모리 사용량과 같은 실제적인 마이닝 성능에 대해 어떠한 영향을 미치는지에 대한 심층적 분석결과를 보인다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권3호
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• pp.157-165
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• 2006

세포는 환경 변화 및 자극으로부터 자신을 보호하기 위해 유전자가 발현하여 생명을 유지 시스템을 갖고 있다. 유전자의 발현은 비정상적인 상태의 세포를 환경을 조절, 변화시켜 정상으로 바꾸기 위한 기능, 발달단계에 필요한 기능 등 생명현상에 필요한 특수 역할을 수행한다. 따라서 각 유전자의 기능을 아는 것은 생물학적으로 상당히 의미 있는 일이다. 본 논문에서는 유전자 기능을 알아보기 위해 발현 패턴을 통해 같을 때, 유사한 형태 혹은 시차를 갖고 동일한 형태로 발현하는 유전자들은 같은 기능을 한다는 가정을 하였다. 이 가정에 기반하여 각 유전자들을 기능에 따라 분류하였다. (1) IFSA선형 모델을 적용하여 데이타를 잘 나타내 줄 수 있는 특징 패턴을 찾았으며 (2) 이 특징 패턴으로부터 본 논문에서 제안한 Membership Scoring Function을 이용하여 유전자를 필터링(filtering) 하였다. 이 유전자들은 기존의 ICA(Independent Component Analysis) 방법에서 보다 IFSA 방법이 더 효과적으로 각 기능에 따른 유전자 그룹을 찾아내줌을 GO(Gene Ontology)에서 확인할 수 있었다. 이는 시차 혹은 위상 변화에 상관없이 데이타를 잘 나타낼 수 있는 IFSA의 특성이, ICA보다. 생물학적인 변수를 더 고려해 줄 수 있기 때문이라고 생각된다[1]. 이 논문의 또 다른 주요 작업은 유전자의 상호작용 관계로부터 유전자 네트웍을 얻어내는 것이다. 유전자 네트웍은 같은 그룹 내에서 유전자간의 상관 계수를 구하고 가장 높은 상관도를 보이는 유전자쌍을 연결시켜 얻게되었다. 이 네트웍 역시 GO 해석에서 그 유효성을 확인하였다.를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.상자의 50% 이상이 매일 생선 콩 및 콩제품과 채소류를 먹고 있었고, 인스턴트나 패스트푸드는 정상 체중군이 저체중군이나 과체중보다 매일 섭취하는 빈도가 낮았다(p<0.0177). 7. 가장 낮은 영양 섭취 상태를 보여준 영양소(% RDA< 75%)는 철분과 칼슘으로 조사 대상자의 3/4에 해당하는 조사 대상자가 영양 부족 상태였다. 칼슘 섭취의 경우 정상 체중군이 과체중군과 저체중군보다 섭취율이 낮았으나(p<0.0257) 철분은 군간 유의차는 없었다. 8. 칼슘의 경우 과체중군이 저체중군이나 정상 체중군에 비해 영양소 적정비율(NAR) 값이 높았으며(p<0.0257) 철분, 단백질, 비타민 $B_1$과 $B_2$, 나이아신의 경우도 통계적으로 유의하지는 않으나 과체중군이 저체중군 또는 정상 체중군의 NAR 값이 높은 경향을 보여주었다. 9가지 영양소의 NAR을 평균한 MAR 값은 군간 유의적이지는 않으나 과체중군(0.76)이 정상체중(0.73) 또는 저체중군(0.73)에 비해 높은 값은 보여주었다. 9.

• 지구물리와물리탐사
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• 제24권4호
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• pp.194-201
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• 2021

유도분극 효과는 지층 내 광물입자와 공극수 사이 계면에서의 전기화학적인 반응에 의해 발생하는 것으로 알려졌다. 광대역 유도분극 탐사는 다중 진동수의 교류전류를 지하로 송신할 때 측정되는 위상과 전기비저항 스펙트럼으로부터 지층 내 이상 구간을 파악하는 전기탐사 기술이다. 이 기술은 다양한 광물탐사에서 효과적으로 적용되고 있다. 경기도 포천시 관인면 고남산 일대에는 티탄철광석을 개발하는 광산이 운영되고 있다. 이 광석에는 0.4% 이상의 바나듐을 함유하고 있어서 함바나듐 티탄철광상으로 분류된다. 바나듐은 바나듐 레독스 흐름전지의 핵심원료이고, 이 전지는 대용량 에너지 저장시설에 적합한 것으로 알려졌다. 신규 잠두광체의 부존 여부를 파악하고, 잠재 자원량을 산정하기 위하여 체계적인 광물탐사가 이뤄졌다. 물리탐사에서 노두와 시추코어 시료를 이용한 실내 암석 물성 측정결과는 현장자료부터 신뢰할 수 있는 물성 모델을 생성하는데 도움이 된다. 따라서 이 연구는 함바나듐 티탄철광상의 광석과 주변암석사이의 유도분극 특성 차이를 이해하고, 이를 바탕으로 광대역 유도분극의 VTM 광상 탐사 적용성을 파악하고자 실내 광대역 유도분극 연구를 수행했다. 연구결과 갱도와 시추코어에서 확인한 광석의 위상과 전기비저항 스펙트럼 형상은 몬조섬록암과 석영 몬조섬록암으로 이루어진 주변모암의 스펙트럼 형상과 확연하게 달랐다. 암석의 유도분극 특성은 주로 100 Hz 이하의 진동수에서 반응 차이를 가지게 만든다. 이 진동수 영역에서 광석과 주변 암석의 평균 위상과 평균 전기비저항을 계산했다. 가장 낮은 진동수인 0.1 Hz 진동수에서 광석의 평균 위상은 -369 mrad, 주변 암석은 -39 mrad 이었다. 같은 진동수에서 광석의 평균 교류 전기비저항은 16 Ωm, 주변 암석은 2,623 Ωm이었다. 광석의 실내 광대역 유도분극 특성은 주변 암석과 상당한 차이가 나므로 광대역 유도분극 탐사가 함바나듐 티탄철광상 광물탐사에 효과적으로 적용할 수 있고, 이러한 특성은 현장 탐사 자료를 해석하는 데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 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.

• 대한치과보철학회지
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• 제48권4호
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• pp.294-300
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• 2010

연구 목적: 컴퓨터-가이드 임플란트 수술은 전통적인 방법에 비해 여러 가지 장점을 가진다. 본 연구의 목적은 가이드 수술용 템플릿 제작을 위한 좌표동기화 5축 정밀가 공공정의 정확도를 범용 CAD 소프트웨어를 통해 역설계공학의 방법으로 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 악궁 형태의 모형에 거타퍼쳐 스타핑을 매식한 10 개의 모형을 만들고 상부에 실리콘 인상재를 이용하여 인공치은을 덮어 스타핑의 위치를 보이지 않게 가렸다. 모형의 하면에 동기화를 위한 좌표동기화 형상을 만든 뒤 Cone beam CT에서 3차원 영상을 얻었다. 임플란트 계획 소프트웨어의 CT 이미지 상에서 매식된 스타핑과 동일한 방향으로 스타핑의 1/2 깊이까지 가상의 시술계획을 하고, 스타핑의 방향벡터와 저지점 (1/2지점) 데이터를 석고모형의 영상으로 좌표동기화 하였다. 이후 모형하면의 좌표동기화 형상을 이용하여 가공기기상의 좌표로 좌표변환을 통해 가공좌표동기화를 하였다. 5축 밀링머신의 좌표동기화판에 모형을 고정한 후, 동기화된 가공데이터에 의거하여 스타핑과 동일한 직경의 드릴로 계획된 벡터와 깊이로 정확히 가공 하였다. 모델에 정확히 안착되는 인상트레이를 CT 장비에 미리 고정한 상태에서, 인상트레이에 모델을 적합하여 이미지를 획득한 뒤 3차원 재구성하는 방법으로 영상을 중첩하여 비교 분석하였다. SolidWorks (Dassault Systems, Concord, USA) 범용 CAD 상에 영상을 불러들여 역설계공학의 방법으로 실린더 상부, 하부의 중점에서의 위치편차와 각도편차를 조사하였다. 통계는 SPSS (release 14.0, SPSS Inc., Chicago, USA)를 이용하여 각 편차 사이의 상관관계를 분석하였다 ($\alpha$ = 0.05). 결과: 위치 편차로 인하여 모든 드릴 보어 (bore)에서 상부 1/2에 잔존하는 거타퍼쳐의 일부를 관찰할 수 있었다. 실험 모형상에서 계획된 이미지와 드릴링 후CT에서 역설계를 거친 이미지 사이의 위치편차는 상부에서 0.31 (0.15 - 0.42) mm, 하부에서 0.36 (0.24 - 0.51) mm, 각도편차는 1.62 (0.54 - 2.27)$^{\circ}$이었다. 실린더 상부와 하부 위치 편차는 양의 상관관계를 가졌다 (Pearson Correlation Coeffocient = 0.904, P= .013). 결론: 좌표동기화 5축 정밀가공 공정은 가이드 수술용 템플릿을 제작하는 데에 적합한 정확도를 가진다.