본 논문의 목적은 진로 상담 분야에서 직접 코치와 학습자가 만나서 확인하고 상담하는 면대면 코칭과 인터넷을 통해 코치와 학습자가 상담하는 E-코칭을 조합한 하이브리드 진로코칭 모형을 개발하고 대학생들의 진로 지도에 적용하고 그 효과를 분석하는데 있다. 하이브리드 진로코칭에서는 프로파일, 적성 검사 등 인터넷 상에서 원격 접속하여 수행 가능하고 데이터 저장이 필요한 것은 E-코칭으로 처리하고, 점검, 상담 및 성찰 등 학생의 상황을 파악하고 대화가 필요한 부분은 면대면으로 설계하였다. 제안한 하이브리드 진로코칭 모형은 진로코칭 안내, 자기이해, 진로의사결정, 진로실행계획 수립, 실행계획 및 실행의지 점검, 실행결과 점검 6단계로 나누어 진행하였다. 하이브리드 진로코칭 모형을 대학생에게 적용하여 진로개발을 위한 인지적, 행동적 행동변화를 촉진하고 그 효과를 분석하였다. 연구 결과 진로준비행동이 높아졌으며, 코칭을 통해 자신의 현재 상태 분석과 실행 전략이 중요성 및 학습법과 자기조절능력 등을 획득하였다고 분석되었다. 이러한 결과를 토대로 이 연구에서 개발된 하이브리드 진로코칭 모형은 진로지도가 강화되는 대학에서 교수의 진로지도를 지원할 수 있을 것이라 기대된다.
본 연구에서는 기존의 하향식 모형을 기반으로 전력부문에 한하여 상향식 모형의 요소를 적용함으로써 전원구성 및 전원계획을 고려할 수 있는 하이브리드 모형을 개발하였다. 여기서 개발된 모형은 기존의 모형과 달리 개별적인 규모에 대한 수확체감 생산함수로 각각의 발전기술(원자력, 중유, 가스, 신재생 등)을 표현하였고 이것의 합산으로써 전력부문을 모사하고 있다. 하이브리드 모형과 기존의 하향식 모형을 동일한 시나리오 하에서 비교할 때 하이브리드 모형을 통한 감축비용 결과값이 기존의 하향식 모형과 비교해서 더 낮았다. 이는 상향식 모형이 추가될 경우 감축비용이 더 낮게 계산된다는 기존의 연구결과에 부합되는 것이다. 추가로 중복규제의 효과에 대해서도 살펴보았는데, 배출규제에 의무할당제가 추가될 경우 배출규제만 있을 때에 비해 전체적인 감축비용은 소폭 증가하고 석탄 발전 등 배출집약도가 높은 발전기술을 사용하는 전원의 비중은 비슷하거나 증가하는 것을 관찰할 수 있었다. 향후 전력 관련 공학적 자료가 더욱 충실히 갖추어진다면 본 연구에서 개발된 하이브리드 모형은 실제 정책의 파급효과를 추정하기 위한 유용한 도구로 이용될 수 있을 것이다.
정적 기 종점 통행량을 가정함으로써 갖는 동적 시뮬레이션 모형의 현실 모사 능력의 한계를 극복하기 위하여 동적 기 종점 통행량 추정 모형을 개발하였다 동적 기 종점 통행량 추정은 통행자의 출발시간, 통행수단. 통행경로 선택 행태모형을 결합한 복합통행행태 수요시뮬레이션 모형을 이용하였다 본 연구에서 개발된 수요 시뮬레이션 모형과 기 개발된 공급 시뮬레이션 모형인 LiCROSiM-P를 결합하여 통합 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 단속류/연속류가 공존하는 다경로 가로망에서 출발시간/수단선택/통행경로 선택모형은 AGtt(기 종점통행시간의 시뮬레이션 시간과 기대치의 차이 백분율)는 수렴하지 않고, 평균스케줄지체는 안정 상태로 수렴하는 것으로 나타났다. 통합 시뮬레이션 모형은 교통시설공급 변화와 통행자의 속성 변화에 따른 기 종점 통행량 변화 추정과 효과분석이 가능함을 모형의 적용을 통해 제시하였다. 따라서 통합시뮬레이션 모형은 수요관리정책, 교통시설변화, 교통정보제공 등이 가져오는 출발시간, 통행수단, 통행경로변화를 반영한 시스템의 효과분석이 가능하다
Gui Rae Jo;Beomsu Baek;Young Soon Kim;Dong Hoon Lim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제28권11호
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pp.1-11
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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.
본 논문에서는 지진하중에 의한 1경간 1층 강재골조구조에 대한 하이브리드 실험을 수행하였다. 오른쪽 기둥 1개소와 상부의 트러스요소 또는 보요소는 수치해석모형으로, 왼쪽기둥 1개소는 물리적 부분구조모형으로 선택하여 요소의 성능 및 거동을 평가하였다. 실험은 1자유도 또는 3자유도만을 고려하여 실시간으로 하이브리드 실험을 수행하였으며, 이를 위한 제어 알고리즘은 MATLAB/Simulink를 이용한 방법과 OpenSees, OpenFresco와 xPCTarget를 이용하는 방법으로 나누어 수행하였다. 그리고 수치해석모형과 물리적 부분구조모형의 실시간 데이터 통신을 위하여 SCRAMNet을 사용하였다. 파이버단면을 이용한 구조해석이 가능한 OpenSees를 사용하여 수치해석을 실시하였으며, 실시간 하이브리드 실험결과를 이와 비교하였다. 단순한 구조모형을 이용하여 제어시스템의 유효성을 검증하고자 실시간 하이브리드 실험이 실시되었으며, 추후 심각한 비선형성을 갖거나 복잡한 구조물의 하이브리드 실험으로 확장할 예정이다.
컨테이너항만의 물동량 예측은 항만의 개발 및 운영계획을 위해 매우 중요한 과정이다. 일반적으로 회귀분석, ARIMA모형 등의 통계적 방법론을 통해 많은 예측이 이뤄져왔다. 최근의 연구에서는 인공 신경망(ANN)기법을 통한 예측이 이뤄지고 있으며 기존의 선형적인 기법을 대신하고 있다. 본 연구에서는 선형모형과 비선형모형에 강점이 있는 ARIMA모형과 신경망모형을 결합해 보다 효과적인 예측 모형을 개발하고자 한다. 실제 항만의 과거 자료를 통해 모델의 적합성을 측정하였고 항만의 특성에 따라 모형의 적합성이 다양하게 나타났다.
고정반복법에 의한 암시적 HHT 시간적분법을 이용하여 3층 3경간 철근콘크리트 골조구조물을 수치해석모형과 물리적 분구조모형으로 나누어 실시간 하이브리드실험을 실시하였다. 물리적 부분구조모형으로는 1층 내부 비연성기둥 1개소가 선택되었고, 수치해석모형에 일축 방향의 지진하중을 시편이 심한 손상에 의하여 파괴에 이를 때까지 작용시켰다. 비선형 유한요소해석 프로그램인 Mercury가 실시간 하이브리드실험을 위하여 새로이 개발 및 적용되었다. 실험결과는 물리적 부분구조모형의 상부 수평방향 층간변위비를 OpenSees에 의한 수치해석시뮬레이션과 진동대실험의 그것과 비교하였다. 본 실험은 가장 복잡한 실시간 하이브리드실험 중의 하나이고, 하드웨어, 알고리즘 그리고 모형에 대한 기술적인 내용을 본 논문에 자세히 설명하였다. 수치해석모형의 개선, 물리적 부분구조 모형 접선강성행렬의 유한요소해석 프로그램에서의 평가 그리고 하중기반 보-요소의 요소상태결정의 연산시간을 줄이기 위한 소프트웨어의 개선이 이루어진다면 실시간 하이브리드실험과 진동대실험결과의 비교는 권장할 만하다. 그리고 "지진과 같은 동적하중하의 복잡한 구조물의 수치해석시뮬레이션"이라는 목적을 위하여 실시간 하이브리드실험은 동적하중에 대한 실험적 검증을 점진적으로 수치해석모형으로 대체하기 위한 저비용-고효율 실험법으로서의 가치를 충분히 가지고 있다고 할 수 있다.
연안에서의 효율적인 확산해석을 위해 연산자 분리기법에 의한 Eulerian-Lagrangian 농도모형과 random walk 방법이 결합된 모형이 수립되었다 수립한 입자추적모형은 특히 고농도 변화 지역에서 오차 없이 만족스럽게 해석할 수 있는 수단으로 판단된다. 모형실험결과 오염원 방류초기의 ▽C$\geq$0.005에서 거의 정확해와 일치하는 결과를 얻었고, ▽C$\leq$0.002에서는 만족스럽지 못한 결과가 유도되어 입자추적모형의 적용한계의 기준으로 제시되었다. 따라서 실제 해역에서의 적용에서 고농도의 오염원이 발생되는 근역에서는 입자추적모형을 적용하고 이후의 전역에 대해서는 농도모형을 이용하여 해석상의 능률 제고와 정도의 향상을 도모할 수 있었다.
본 논문에서는 대표적인 비선형 동특성을 가지는 실제 헬리콥터의 회전 및 자세 운동을 근사화한 모형 헬리콥터의 시스템을 소개하고 이 시스템의 정지 자세 제어를 위하여 WAVENET 제어기와 PID 제어기를 설계하였으며, WAVENET의 신경망 연결 가중치(weight) 및 웨이브렛의 신축 및 이동변수와 PID 제어기의 최적 이득 계수를 GA를 사용하여 조정되도록 하였다. 그리고 과도 응답 특성이 우수한 WAVENET 제어기와 정상 상태 특성이 우수한 GA-PID 제어기를 Hybrid 형태로 구성한 Hybrid GA-PID WAVENET 제어기를 비선형 시스템인 모형 헬리콥터 시스템에 적용하여 제안한 제어기 설계 알고리즘의 유효성과 우수성을 입증하고자 한다.
지진해일에 대한 기존의 연구는 이차원 Boussinesq 모형과 Solitary wave에 기초한 수치해석이 그 주류를 이룬다. 최근 Solitary wave에 의한 처오름 높이가 관측치를 하회한다는 인식에 기초하여 지진해일 내습전 해안선이 전진하는 현상의 모의가 가능한 Leading Depression N (LDN) Wave가 제시되었으며 이에 기초하는 경우 보다 정확한 모의가 가능한 것으로 보고된 바 있다. 이러한 성과에도 불구하고 수리모형 실험의 경우 안정적인 Leading Depression N (LDN) Wave의 구현에 상당한 어려움을 겪어왔다. 이러한 이차원 Boussinesq 모형과 삼차원 수리모형 실험에서의 상충된 결과는 이차원 Boussinesq 계열 파랑 모형 유도과정에서 수행되는 파랑의 비선형성과 분산성이 균형을 이룬다는 가정과 이로 인해 다소 과소하게 평가된 분산성에 기인하는 것으로 판단된다. 이러한 인식에 기초하여 본고에서는 삼차원 수치수조에서 비교적 안정적인 LDN 파형의 조파가 가능한 수정 조파기법과 Navier Stoke 파랑모형에 기초하여 Hybrid Breaker의 지진해일에 의한 처오름 저감효과를 수치 해석하였다. 파랑모형의 검증은 불규칙 파랑을 대상으로 기 수행된 수리모형 실험결과를 토대로 진행되었으며, 그 결과 비교적 근접한 처오름 높이를 얻을 수 있었다. 세 개의 유수실과 전면 경사면으로 구성된 Hybrid Breaker의 경우 일반 경사제에 비해 H = 5m의 경우 약 13%, H = 6 m의 경우 10%정도의 처오름 저감 효과를 지니는 것으로 모의되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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