• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.223-230
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• 2021

현재 자율주행차량은 테스트 이후 상용화를 눈앞에 두고 있다. 그러나 아직 자율주행차량이 완벽히 상용화되지 않았음에도 81건의 사고가 발생했으며, 사고를 피하기 위한 차량의 주행 방식은 LiDAR에 많이 의존하고 있다. 현재 상용화된 3레벨 자율주행차량이 4레벨 자율주행차량으로 발전하기 위해서는 기존에 수집되는 정보보다 더 많은 정보를 수집해야만 한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 자율주행차량에서 수집하는 정보인 도로 정보, 기상정보를 포함하여 차량이 주행 중인 도로의 거칠기와 자기 자신 및 주변 차량의 탑승객 상태를 정확하게 인식하여 차량이 처한 위기 상황을 정확하게 계산하는 Driving Situation Judgment System (DSJS)을 제안한다. DSJS의 PDM에 대한 실험 결과, PDM은 기존 차량의 탑승객 인식 시스템보다 평균적으로 15.52% 더 정확하게 탑승객을 분류할 수 있었다. 본 연구는 기존 3단계 자율주행차량이 수집하는 데이터보다 더 다양한 종류를 수집하여 4단계 자율주행차량을 달성하는 기초연구가 될 수 있다.

• 사상체질의학회지
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• 제12권1호
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• pp.173-185
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• 2000

1. 연구목적 본 연구(硏究)의 목적은 체질진단분류의 간편화와 정확화를 위해 만들어진 새로운 사상체질(四象體質) 변증설문지(辨證說問紙)의 임상적 활용도를 알아보기 위한 것이다. 2. 연구방법 이 연구(硏究)를 위하여 동의의료원 건강검진센터를 방문한 환자 및 일반 학생 등 총 306명을 대상으로 설문지(說問紙)를 작성하였다. 작성된 설문지(說問紙)를 이용하여 아홉 가지 판별식을 만들었으며 이 아홉 가지 판별식을 이용하여 자료의 체질(體質)를 분석하여 그 결과를 얻었다. 3. 연구결과 1. 판별식(I)로 A군 대상자의 체질(體質)를 판별한 결과 소음인(少陰人) 진단정확률이 58.97%, 태음인(太陰人) 진단될 정확율이 51.43%, 소양인(少陽人) 진단 정확률이 45.16%로 나타났다. 판별식(I-1)은 소음인(少陰人) 진단정확률이 62.50%, 태음인(太陰人) 진단정확률이 52.94%, 소양인(少陽人) 진단정확률이 45.16%로 상승시켰다. 판별식(I-2)은 소음인(少陰人) 진단정확률이 60.53% 태음인(太陰人) 진단정확률이 52.78% 소양인(少陽人) 진단정확률이 48.39%로 상승시켰다. 2. 판별식 (II)으로 B군 대상자의 체질(體質)을 판별한 결과 소음인(少陰人) 진단정확률이 68.25% 태음인(太陰人) 진단정확률이 37.93%, 소양인(少陽人) 진단정확률이 38.20%로 나타났다. 판별식(II-1)은 소음인(少陰人) 진단정확률이 68.25%, 태음인(太陰人) 진단정확률이 41.38%, 소양인(少陽人) 진단정확률이 39.32%로 약간 상승시켰다. 판별식(II-2)은 소음인(少陰人) 진단정확률이 66.66%, 태음인(太陰人) 진단정확률이 41.73%, 소양인(少陽人) 진단정확률이 38.20%로 거의 변화가 없었다. 3. 판별식(III)으로 C군 대상자의 체질(體質)를 판별한 결과 소음인(少陰人) 진단정확률이 62.86%, 태음인(太陰人) 진단정확률이 35.87%, 소양인(少陽人) 진단정확률이 32.22%로 나타났다. 판별식(III-1)은 소음인(少陰人) 진단정확률이 62.86%, 태음인(太陰人) 진단정확률이 36.95%, 소양인(少陽人) 진단정확률이 32.22%로 거의 변호가 없었다. 판별식(III-2)은 소음인(少陰人) 진단정확률이 61.47%, 태음인(太陰人) 진단정확률이 34.44%, 소양인(少陽人) 진단정확률이 31.82%로 거의 변화가 없었다. 이상의 결과로 볼 때 판별식(I-2)이 가장 좋은 결과가 나왔으며, 몇 가지 문제점을 보완한다면, 임상에서 활용할 수 있는 보다 나은 판별식을 구할 수 있을 것으로 사료된다.

• 철학연구
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• 제117호
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• pp.139-167
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• 2017

본 논문은 취미의 자발적인 도야가 어떻게 가능하고, 도야된 취미를 갖는 것이 왜 성품의 교화와 문화 발전을 위해 필요한지 그 이유를 밝힌다. 이는 취미가 자신의 판정을 항상 '쾌'로 반성하는 것과 관련이 있다. 취미는 자신의 판정의 타당성을 검사할 때마다 보편타당한 근거를 발견하는데, 이러한 '발견의 기쁨'이 취미를 자발적으로 도야하게 만드는 것이다. 도덕적 성품을 갖기 위해서는 자신의 행위의 도덕성을 스스로 평가해 보는 훈련이 필요하고, 시대를 대표해 계승할 만한 작품을 선별하기 위해서는 높은 안목이 필요하다. 그러나 우리는 작품의 미를 평가하면서 이러한 자율적 사고를 즐겁게 습관화할 수 있다. 본론에서는 이 같은 사실을 칸트가 <연역>에서 제시한 세 가지 부정적 취미판단의 사례를 통해 규명하려고 한다. 칸트에 따르면 부정적 취미판단은 현재 아름다운 작품이 불쾌감을 준다는 뜻이지만, 이를 통해 주장하는 것은 취미가 도야되었다는 것이다. 필자는 세 가지 사례에서 드러난 취미의 반성 방식을 '버티기', '결함 지적하기', '스스로 번복하기'라는 도야방식으로 정식화한다.(2장) 그리고 이를 통해 이러한 취미의 도야 방식은 이성이 도덕적 관심을 갖도록 자극함으로써 인성의 교화에 영향을 줄 수 있다는 점에서(3장) 그리고 문화 계승의 산물을 취미가 직접 심사한다는 점에서 취미의 도야가 필요함을 역설한다.(4장) 본론 마지막 장에서는 이것이 어떻게 가능한지를 규명하기 위해, 취미의 반성방식을 좀 더 근원적으로 탐색해본다.(5장) 특별히 실러의 '유희충동' 개념을 빌려 그 이유를 밝히는데, 그의 설명은 취미의 발견의 기쁨이 주는 역동성을 이해하는데 도움을 주기 때문이다. 취미는 대립하는 마음의 활동에서 서로의 활동을 '추동'하는 근거를 발견하고, 이러한 자기 활동에 스스로 고무되는 특징이 있다. 말하자면 취미는 작품이 불만족스러운 상황에서도 유희충동을 '만들어내기' 때문에, 즐겁게 앞의 두 과제를 감당하도록 마음을 촉진하는 것이다. 결론에서는 그런 의미에서 취미에 의한 유희충동은 창작을 통해 극대화된다고 보고, 창작하는 예술가처럼 이를 직접 체험할 수 있어야 함을 밝힌다.(6장)

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.415-423
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• 2019

이 연구는 가치명료화 기법을 활용한 공직윤리 교육 콘텐츠 개발의 기본적인 방향을 설정하는 데 주안을 두었다. 가치명료화 기법은 도덕성의 다양한 측면인 도덕적 감수성, 도덕적 판단력, 도덕적 동기화, 도덕적 실천력 중에서 도덕적 판단 역량을 길러주는 데 효과적인 교수학습방법으로 알려져 있다. 이 연구는 가치명료화 기법에 대한 이론을 바탕으로, 실제 공직윤리 교육을 위한 교수학습 방안과 그 평가 방안 등을 개략적으로 제시한다. 이 연구는 콘텐츠 모형을 제시하는 데 주안을 두기 때문에 자체 검증 결과를 제시하지 하지는 않는다. 향후 연구에서 이에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권5호
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• pp.1064-1073
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• 2020

The general situation of system composition and safety management of high-speed railway terminal is investigated and a comprehensive evaluation index system of operational security is established on the basis of railway laws and regulations and previous research results to evaluate the operational security management of the high-speed railway terminal objectively and scientifically. Index weight is determined by introducing interval eigenvalue method (IEM), which aims to reduce the dependence of judgment matrix on consistency test and improve judgment accuracy. Operational security status of a high-speed railway terminal in northwest China is analyzed using the traditional model of fuzzy comprehensive evaluation, and a general technique idea and references for the operational security evaluation of the high-speed railway terminal are provided. IEM is introduced to determine the weight of each index, overcomes shortcomings of traditional analytic hierarchy process (AHP) method, and improves the accuracy and scientificity of the comprehensive evaluation. Risk factors, such as terrorist attacks, bad weather, and building fires, are intentionally avoided in the selection of evaluation indicators due to the complexity of risk factors in the operation of high-speed railway passenger stations and limitation of the length of the paper. However, such risk factors should be considered in the follow-up studies.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제46권5호
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• pp.619-632
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• 2014

The Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) method has been widely used to evaluate the uncertainty of a best-estimate thermal hydraulic system code against a figure of merit. This uncertainty is typically evaluated based on the physical model's uncertainties determined by expert judgment. This paper introduces the application of data assimilation methodology to determine the uncertainty bands of the physical models, e.g., the mean value and standard deviation of the parameters, based upon the statistical approach rather than expert judgment. Data assimilation suggests a mathematical methodology for the best estimate bias and the uncertainties of the physical models which optimize the system response following the calibration of model parameters and responses. The mathematical approaches include deterministic and probabilistic methods of data assimilation to solve both linear and nonlinear problems with the a posteriori distribution of parameters derived based on Bayes' theorem. The inverse problem was solved analytically to obtain the mean value and standard deviation of the parameters assuming Gaussian distributions for the parameters and responses, and a sampling method was utilized to illustrate the non-Gaussian a posteriori distributions of parameters. SPACE is used to demonstrate the data assimilation method by determining the bias and the uncertainty bands of the physical models employing Bennett's heated tube test data and Becker's post critical heat flux experimental data. Based on the results of the data assimilation process, the major sources of the modeling uncertainties were identified for further model development.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권2호
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• pp.57-70
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• 2023

In order to establish an autonomous driving environment, it is necessary to study traffic safety and demand prediction by analyzing information generated from the transportation infrastructure beyond relying on sensors by the vehicle itself. In this paper, we propose a real-time traffic information generation method using sensor convergence technology of transportation infrastructure. The proposed method uses sensors such as cameras and radars installed in the transportation infrastructure to generate information such as crosswalk pedestrian presence or absence, crosswalk pause judgment, distance to stop line, queue, head distance, and car distance according to each characteristic. create information An experiment was conducted by comparing the proposed method with the drone measurement result by establishing a demonstration environment. As a result of the experiment, it was confirmed that it was possible to recognize pedestrians at crosswalks and the judgment of a pause in front of a crosswalk, and most data such as distance to the stop line and queues showed more than 95% accuracy, so it was judged to be usable.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권3호
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• pp.108-115
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• 2020

Blended learning is a teaching method utilizing all the advantages in 'on and off-line' learning circumstances in order to enhance the learning effect and efficiency, more than the simple use of online factors in the classroom education. In this paper, we present the realization and simulation of algorithm for the realtime evaluation of low-grade and high-grade subjects in order to implement smart e-learning system, considering a lecture intelligibility. In order to grasp the levels of student's intelligibility, we simulated a function that automatically summarizes the study contents of class given by a lecturer. Especially, in administrator mode of smart e-learning system, we suggested and simulated a system in order to help the lecturer to easily manage the student's grades, and we have provided software to tell the student's intelligibility of lecture, analyzed the rate of incorrect answers, automatic judgment of lecture intelligibility and judge the weakest subject.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권4호
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• pp.425-429
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• 2008

We investigated algorithm to detect and characterize interstitial lung abnormalities seen at chest radiographs. This method includes a process of 4 directional Laplaction-Gaussian filtering, and a process of linear opacity judgment. Two regions of interest (ROIs) were selected in each right lung of patients, and these ROIs were processed by our computer-analyzing system. For quantitative analysis of interstitial opacities, the radiographic index, which is the percentage of opacity areas in a ROI, was obtained and evaluated in the images. From or result, abnormal lungs were well differentiated from normal lungs. In our algorithm, the processing results were not only given as the numeric data named "radiographic index" but also confirmed with radiologists observation on CRT. The approach, by which the interstitial abnormalities themselves are extracted, is good enough because the results can be confirmed by the observations of radiologists. In conclusion, our system is useful for the detection and characterization of interstitial lung abnormalities.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.603-607
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• 2003

The judgment of forged passports plays an important role in the immigration control system, for which the automatic and accurate processing is required because of the rapid increase of travelers. So, as the preprocessing phase for the judgment of forged passports, this paper proposed the novel method for the recognition of passport based on the fuzzy binarization and the fuzzy RBF neural network newly proposed. first, for the extraction of individual codes being recognized, the paper extracts code sequence blocks including individual codes by applying the Sobel masking, the horizontal smearing and the contour tracking algorithm in turn to the passport image, binarizes the extracted blocks by using the fuzzy binarization based on the membership function of trapezoid type, and, as the last step, recovers and extracts individual codes from the binarized areas by applying the CDM masking and the vertical smearing. Next, the paper proposed the enhanced fuzzy RBF neural network that adapts the enhanced fuzzy ART network to the middle layer and applied to the recognition of individual codes. The results of the experiment for performance evaluation on the real passport images showed that the proposed method in the paper has the improved performance in the recognition of passport.