• 문화기술의 융합
• /
• 제7권4호
• /
• pp.879-892
• /
• 2021

수주생산 환경에서 제조업체의 견적정보는 다양한 고객요구에 대응하여, 프로젝트의 입찰, 수주, 그리고 생산할 제품의 기초정보로 사용하는 중요한 정보이다. 이 견적정보는 고객요구, 제품생산 환경의 변화, 기술제휴사의 도면정보 변경, 그리고 제품의 기술 개선 등의 여러 요인에 의해 변경된다. 이러한 변경으로 인하여, 제조사가 고객의 요구사항을 반영하여 작성중인 견적정보에 다양한 변경이 발생한다. 이러한 다양한 변경요인에 따른 견적정보의 변경은 수주생산 기업의 입장에서 견적관리업무에 많은 부담을 주고 있다. 특히, 견적의 변경요인으로 인한 견적정보 변경은 고객중심의 주문생산 환경에서 고객의 요구사항에 의해 불가피하고 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 견적생성 프로세스를 기준으로 견적변경 프로세스를 제시하고, 일관적이고 효율적인 견적변경처리 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여, 견적의 변경이 발생하는 요인을 정의하고, 각 요인에 대한 변경유형을 정의하였다. 그리고 견적변경에 대한 발생 요인별 사례를 통하여 견적변경 프로세스가 견적관리시스템에 적용되는 과정을 보여준다. 또한 제안된 견적변경 요인, 견적변경 유형, 견적변경 프로세스, 그리고 견적체계 관리의 유용성을 보여주기 위하여, 고객 중심의 수주생산기업인 'H'사의 선박엔진 부문의 통합 견적관리시스템에서의 견적변경처리 기능 및 절차에 적용하였다. 그 결과, 견적변경 요인에 따른 견적변경 처리 및 관리가 효율적으로 수행됨을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제26권2호
• /
• pp.68-75
• /
• 2022

본 연구에서는 PSC 구조물의 프리스트레스를 직접적으로 평가하기 위해 헤테로코어 광섬유를 활용하여 콘크리트의 변형량 계측을 기반으로 하는 새로운 센서모듈을 제안하고 성능실험을 수행하였다. 헤테로코어 광섬유는 전송로의 특정 부분이 구부러지면 광 손실이 발생하며, 곡률의 크기에 따라 광 손실량이 선형적으로 변한다. 센서모듈의 계측 성능과 광섬유의 적용성을 확인하기 위해 센서모듈에 변형을 발생시키며 광섬유를 통과하는 빛을 전력으로 변환하여 측정하였다. 센서모듈을 매립시킨 지름 15cm, 높이 35cm의 원주형 콘크리트 공시체에 최대 변형량 0.5mm을 0.12mm/min의 속도로 발생시키는 동안 광섬유를 통과한 빛은 변형과의 관계에서 0.9333의 선형성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 이번 실험의 결과를 통해 헤테로코어형 광섬유를 활용한 센서모듈을 구조물에 매립하여 콘크리트 압축변형량 계측을 통해 PSC 구조물의 프리스트레스를 직접적으로 평가하는 것이 가능할 것으로 판단되며, 앞으로 진행될 PSC 부분 거더 모델 실험에 적용할 쉬스관 일체형 센서모듈 개발에 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한방재활의학과학회지
• /
• 제32권3호
• /
• pp.13-27
• /
• 2022

Objectives This study investigated the trends in domestic and international clinical research in craniosacral therapy, classified as a type of Chuna manual therapy, and suggested further directions in Korean medicine. Methods This scoping review was performed using the Arksey and O'Malley methodological framework and preferred reporting items as per the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses extension for scoping reviews checklist. Eight electronic databases (PubMed, EMBASE, Cochrane Library, Koreanstudies Information Service System [KISS], KMBASE, Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System [OASIS], Research Information Sharing Service [RISS], ScienceON) were searched to identify articles with the search terms "craniosacral therapy" and "cranial osteopathy" until December 2021. Results Forty-five studies were eligible as per our inclusion criteria. Most research studies (n=44) were conducted in the field of medicine and pharmacy, especially in rehabilitation medicine (n=16). As a result of the study design, randomized controlled trials (n=20) were the most common, and chronic pain (n=9) was the most frequently targeted disease, followed by headache (n=7). Thirty-two studies suggested interventions and 20 studies used Upledger's 10-step protocol. The average duration of craniosacral therapy was 41 min per session, administered 1.4 times per week. Outcome measurements were analyzed and categorized with the examination procedure for the patient. Conclusions This is the first scoping review of craniosacral therapy in Korea, and we believe that our findings could support its utility as Chuna. In the future, more studies should be conducted to establish the evidence of clinical efficacy of craniosacral therapy and develop standard techniques in Korean medicine.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제42권1호
• /
• pp.127-134
• /
• 2022

현재 국내 건설업에서는 꾸준히 증가하는 건설재해를 예방하기 위해 다양한 정책적 노력과 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존 연구에서 건설재해 예방을 위해 개발한 예측 모델의 경우, 주로 정형데이터만을 활용하였기에 건설현장의 다양한 특성을 충분히 고려하지 못한 예측 결과가 도출되었다. 따라서, 본 연구에서는 정형데이터와 텍스트 형식의 비정형데이터를 동시에 활용하여 건설현장의 특성을 충분히 고려할 수 있는 기계학습 기반 건설재해 사전 예측 모델을 개발하였다. 본 연구는 기계학습을 위해 건설공사 안전관리 종합정보망(CSI)의 최근 3년간 건설재해 데이터 6,826건을 수집하였다. 수집된 데이터 중 정형데이터의 학습은 5가지 알고리즘의 성능 분석을 통해 Decision forest 알고리즘을 사용하였고 비정형데이터의 학습은 BERT 언어모델을 사용하였다. 정형 및 비정형데이터를 동시에 활용한 건설재해 예측 모델의 성능 비교 결과, 정형데이터만을 활용한 경우보다 약 20 % 향상된 95.41 %의 예측정확도가 도출되었다. 본 연구 결과, 비정형데이터를 동시에 활용함으로써 예측 모델의 효과적인 성능 향상을 확인하였으며, 보다 정확한 예측을 통한 건설재해 저감을 기대할 수 있다.

• Composites Research
• /
• 제35권5호
• /
• pp.317-321
• /
• 2022

본 연구에서는 머신 러닝을 통해 하중 유형에 따른 구간을 나누어 각 하중 유형에 강한 적층 각도 순서가 배치되는 PIC 설계 방법이 범퍼 빔에 적용되었다. 머신 러닝을 적용하기 위한 학습 데이터의 입력 값과 라벨은 각각 전체 요소 중 일부인 참조 요소의 좌표와 하중 유형으로 정의되었다. 좌표 값을 나타내는 방법인 2D 표현 방법과 3D 표현 방법을 비교하기 위하여 각각의 방법으로 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델이 학습되었다. 2D 표현 방법은 유한요소 모델을 각 면으로 나누고 그에 따른 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이며, 3D 표현 방법은 유한요소 모델 전체에서 학습 데이터를 생성하여 하나의 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통해 최적 값으로 튜닝되었으며, 튜닝 된 모델 중 k-NN 분류 방법이 가장 높은 예측률과 AUC-ROC로 나타났다. 그리고 2D 표현 방법과 3D 표현 방법 중 3D 표현 방법이 더 높은 성능을 보였다. 튜닝 된 머신 러닝 모델을 통해 예측된 하중 유형 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었으며, 유한요소 해석을 통해 비교 검증되었다. 3D 표현 방법의 머신 러닝 모델로 설계된 PIC 방법이 강도 측면에서 더 우수함이 검증되었다.

• 한국가정과교육학회지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.115-133
• /
• 2021

본 연구는 기후변화에 대응하는 의생활 실천을 위한 중학교 가정과 의생활 교수·학습 과정안을 개발하는 것을 목적으로 분석, 설계, 개발, 평가의 단계로 진행하였다. 기후변화 관련 문헌 고찰을 통해 '현상과 원인, 영향(환경적·경제적·사회적), 대응(완화·적응)'를 기후변화의 교육 내용 체계로 선정하고, 이를 가정 교과 의생활 단원의 분석 준거로 활용해 2015 개정 중학교 「기술·가정」① 교과서 6종을 자료유형(읽기 자료, 그림 자료, 활동 자료) 및 의복사용주기(생산, 구매, 사용, 폐기)에 따라 분석하였다. 교과서 분석을 통해 추출한 의생활 영역에서의 기후변화 내용 요소를 바탕으로 다양한 교수·학습방법과 수업 자료 및 매체를 활용하여 총 12차시의 기후변화 대응을 위한 가정 교과 의생활 교수·학습 과정안을 개발하였다. 교수·학습 과정안은 기후변화의 현상과 원인, 영향, 대응에 대한 통합적인 이해를 바탕으로 기후변화의 심각성을 학생 스스로 깨닫고, 이를 의생활 행동 실천으로 이어 가정과 사회에 긍정적 영향력을 행사할 수 있도록 구성하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권5호
• /
• pp.79-88
• /
• 2022

Modern production requires production staff who have design competence, experience and skills to work in various types of work integrated into professional activities. Possession of digital design methods significantly expands the opportunities for professional activities of qualified workers. The purpose of our study was to study the impact of pedagogical conditions on the formation of design competence of future qualified workers in a group work. We have identified a set of pedagogical conditions that promote the development of professionally oriented artistic and technical creativity of workers in the conditions of curricular and extracurricular activities, which include motivational-target, procedural-semantic, organizational-technological, and subject-oriented. It is shown that the formation of design competence is determined by motivational, informational-active and reflection criteria, which are aimed at motivational-value, cognitive, operational-active, creative, social and emotional components of this competence. The methodology of the research is highlighted, which includes the use of the following methods: determination of the personality's motivational sphere in order to identify strong and weak motives of students activity; multiple intelligence to identify students talents in the direction of practical intelligence, which is important for design competence; determining the level of creative activity to identify manifestations of students creative abilities; identifying the type of students innovative thinking in order to develop motivation for success; factor-criterion model, developed on the basis of a qualimetric approach, which is used to identify the level of design competence formation in accordance with its components. The results of the study showed that the creation of separate pedagogical conditions in the institution of vocational education and training (VET) had a positive impact on the development of design competence, which shows the potential of artistic and technical design in the development of professional creativity of future qualified workers taking into account the environmental approach.

• 대한통합의학회지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.85-94
• /
• 2022

Purpose : This study aimed to investigate the effects of 12 weeks of resistance exercise on body composition, physical strength, blood lipids, and insulin. Methods : The study was conducted on 24 elderly women divided into two groups: 12 subjects in an exercise group and 12 subjects in a control group. Resistance exercise was performed for 50 minutes a day, three times a week, for the duration of 12 weeks, and body composition, physical strength, blood lipids, and insulin were measured before and after the subjects completed the program. For the statistical analysis, the mean and standard deviation (M±SD) of each variable were calculated using SPSS version 20, and a paired t-test and two-way repeated ANOVA were conducted to test for the differences before and after the resistance exercise. All significant levels were set to α=.05 as a result of the experiment. Results : Changes in body composition after the 12-week resistance exercise program did not show any significant difference based on the comparison between the groups, but when noting the values for body fat percentage and body in the control group before and after, a significant difference was shown in fat mass (p<.05). As for changes in physical fitness, significant differences appeared in flexibility, muscle strength, and stenotic force (p<.01) when the groups were compared. Regarding pre- and post-values within each group concerning flexibility within the exercise group, significant differences were shown in gender (p<.001), muscle strength (p<.05), (p<.01), muscle earth strength, equilibrium (p<.01), stenosis force, and cardiopulmonary earth force (p<.001). Also, comparisons between populations in changes in blood lipids the values before and after in each group, significant differences in glucose (p<.05) and insulin (p<.05) were shown in the exercise group. When comparing the values before and after in each population, a significant difference was shown in the control group (p<.05). Conclusion : When all the results were integrated, the 12-week resistance exercise program was found to enhance physical strength (flexibility, muscle strength, and coordination) and improve the blood sugar levels of elderly women. In particular, resistance exercise is believed to lower the prevalence of obesity, type 2 diabetes mellitus, and metabolic diseases by having a positive effect on insulin. Further studies are suggested to verify the effect on body composition and blood lipids by setting up a variety of exercise treatment methods (including subjects, exercise periods, exercise plans, and exercise intensity focuses).

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권8호
• /
• pp.371-380
• /
• 2023

관계 추출은 텍스트로부터 개체(named entity) 사이의 관계를 추출하는 과정이다. 전통적으로 관계 추출 방법은 주어와 목적어가 미리 정해진 상태에서 관계만 추출한다. 그러나 종단형 관계 추출에서는 개체 쌍마다 주어와 목적어의 위치를 고려하여 가능한 모든 관계를 추출해야 하므로 이 방법은 시간과 자원을 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 문장에서 주어와 목적어의 위치에 따른 방향을 설정하고, 정해진 방향에 따라 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 관계 추출 데이터를 활용하여 문장에서 주어가 목적어를 가리키는 방향을 나타내는 방향 표지를 새롭게 생성하고, 개체 위치 토큰과 개체 유형 정보를 문장에 추가하는 작업을 통해 사전학습 언어모델 (KLUE-RoBERTa-base, RoBERTa-base)을 이용하여 방향을 예측한다. 그리고 확률적 교차 연산을 통해 주어와 목적어 개체의 표상을 생성한다. 이후 이러한 개체의 표상을 활용하여 관계를 추출한다. 실험 결과를 통해, 제안 모델이 하나로 통합된 라벨을 예측하는 것보다 3 ~ 4%p 정도 더 우수한 성능을 보여주었다. 또한, 제안 모델을 이용해 한국어 데이터와 영어 데이터를 학습할 때, 데이터 수와 언어적 차이로 인해 한국어보다 영어에서 1.7%p 정도 더 높은 성능을 보여주었고, 최상의 성능을 내는 매개변수의 값이 다르게 나타나는 부분도 관찰할 수 있었다. 제안 모델은 방향에 따른 경우의 수를 제외함으로써 종단형 관계 추출에서 자원의 낭비를 줄일 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.217-242
• /
• 2022

AI 기술이 결합된 지능형 제품은 기술적 차별화를 실현하며 시장 경쟁력을 높일 수 있는 잠재성을 지닌다. 하지만 시장 수용도를 극대화 할 수 있는 AI 기반의 신제품 개발 방법론은 부재하다. 본 연구는 AI 기반의 지능형 제품 개발에 대한 방법론으로서 KANO-QFD 통합 모델을 제안한다. 실증적인 분석을 위한 구체적 사례로 탈모 예측 및 치료 기기에 대한 소비자 요구조건(Customer Requirements)의 유형을 분류하고, 이를 구현하기 위한 기술적 요구사항(Engineering Characteristics)의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 지능형 메디컬 신제품 개발의 방향을 제시하였다. 소비자 130명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과, KANO 카테고리 중 매력적 품질(Attractive Quality) 요소로 미래 탈모 진행 상황에 대한 정확한 예측, 미래 탈모 모습 및 치료 후 개선된 미래 모습을 실물화하여 스마트폰으로 보고, 세련된 디자인, 레이저와 LED 빛 복합 에너지를 이용한 치료 등이 도출되었다. QFD의 품질의 집(House of Quality)을 기반으로 분석한 결과, 탈모 진단 및 예측을 위한 학습 데이터, 두피 스캔용 Micro 카메라 해상도, 탈모 유형 분류 모델, 맞춤화를 위한 개인별 계정 관리, 탈모 진행상황 진단 모델 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 본 연구는 기존에 선행되지 않았던 AI 기반의 지능형 메디컬 제품 개발에 대한 방향을 제시하였다는 면에서 의의를 지닌다.