• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.576-593
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• 2021

본 연구에서는 토익 시험의 정답률과 변별도에 영향을 미치는 구조적인 요인이 무엇인지 분석하기 위하여 문항 분석에서 도출된 각 파트별 코퍼스 지표들을 분석하였다. 이를 위하여 모의 토익 시험의 정답률과 변별도에 대한 코퍼스 요인들의 회귀 분석을 실시하였고, 분석 결과는 다음과 같다. 정답률에 대해서는 기초산출치중에서 word_length, no_word_sentence1, sentence_length, 정합성 지표들 중에서는 LSA_overlap_adjacent_sentences, 어휘 다양성 지표들 중에서는 MTLD_VOCD, 접속사 지표들 중에서는 All_logical_causal_connectives_incidence, 상황모형 지표들 중에서는 casual_particles_causal_verbs_Ratio, 통사적복잡성 지표들 중에서는 Minimal_Edit_Distance1, Left_embeddedness, 통사적 패턴밀도 지표들 중에서는 Infinitive_density, Preposition_phrase_density 등이 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 코퍼스 요인들은 토익의 정답률을 낮추는 효과가 있기 때문에 하위 레벨의 학습자들이 단기적인 학습효과를 향상시킬 수 있는 중요한 정보들을 제공해 줄 수 있을 것이다. 변별도에 대해서는 어휘 다양성 지표들 중에서 MTLD_VOCD, 접속사 지표들 중에서는 All_logical_causal_connectives_incidence, Additive_connectives_incidence, 통사적 패턴밀도 지표들 중에서는 Infinitive_density, 어휘정보 지표들 중에서는 person1_2_pronoun_incidence 등이 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 코퍼스 요인들은 변별도 증가에 영향을 주기 때문에 영어 능력 하위 그룹에 필요한 학습 프로그램을 개발하는 데 있어서 활용될 수 있을 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.127-139
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• 2021

본 연구는 전통적 연출 작업에서 벗어나 침묵으로서의 글쓰기를 행하는 프랑스 연출가 끌로드 레지(Claude Régy)의 '침묵의 미학'이 창조해내는 시적 연출을 이탈리아 철학자 조르조 아감벤(Giorgio Agmaben)의 '잠재성'의 개념을 통해 고찰하고자 한다. 끌로드 레지는 연극에서 "근본적으로 중요한 것은 말하고자 하는 바를 말하지 않는 것에 있다"고 설명한다. 그래서 끌로드 레지는 극도의 절제된 미니멀한 수단을 선택하면서 지나치게 느리고 과도하게 분절된 대사가 만들어내는 '침묵'의 무대를 그려내고자 한다. '차라리 ~하지 않는 것을 선호(prefer not to)'하는 바틀비를 통해 자신의 완벽한 잠재성의 주요한 모델로 삼는 아감벤은, 현실태의 '중지' 속에서 비로소 잠재성의 본질이 드러남을 주장한다. 아감벤의 철학에서처럼, 끌로드 레지의 연출 작업은 말과 행동의 '중지'로서 이 침묵은 '행동과 유사성의 모방을 드러내는 현실태로 환원되는 것이 아니라' 비로소 '보이지 않는 것(l'invisible)'이 보이게 되는 순간을 창조해낸다. 이렇듯 끌로드 레지의 연출에서 드러나는 말의 침묵, 어두운 조명과 함께 불분명한 빈 무대의 시각적 침묵은 아감벤에 의해 "비존재를 환대하는" "근본적인 수동성"으로서의 잠재성으로 설명된다. 이런 관점에서 본 연구는 '내용없는 예술가'들에 대한 비판적 관점을 제공하는 아감벤의 '잠재성' 개념과 함께, '느림'과 '침묵'의 미학으로 자신만의 독창적 연출 양식을 창조한 끌로드 레지의 연출 작품, 모리스 메테를링크(Maurice Maeterlinck)의 <내면 L'interieur>과 욘포세(Jon Fosse)의 <누가 올거야 Quelqu'un va venir>를 살펴보면서 동시대, 21세기 연극예술의 또 다른 방향성을 창출해내며 새로운 연출 양식의 지평을 확장시키고자 한다.

• Earthquakes and Structures
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• 제23권4호
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• pp.373-384
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• 2022

To improve the seismic performance of suspended ceiling structures, various vibration-damping devices have been developed. However, the devices made of metals have a limit in that they cause large deformation and seriously damages the exterior of the suspended ceiling structure from the wall. As a results, their strengthening effect of the suspended ceiling structure was minimal. Thus, this study employed a spring and vibration-proof rubber effectively controlled vibrations without increasing horizontal seismic loads on the ceiling to enhance the seismic resistance of suspended ceiling structures. The objective of the study is to examine the dynamic properties of a seismic damping-isolation unit (SDI) with various details developed. The developed SDI was composed of a spring, embossed rubbers, and prestressed bolts, which were the main factors enhancing the damping effect. The shaking table tests were performed on eight SDI specimens produced with the number of layers of embossed rubber (n_s), presence or absence of a spring, prestressed force magnitude introduced in bolts (f_ps), and mass weight (W_m) as the main parameters. To identify the enhancement effect of the SDI, the dynamic properties of the control specimen with a conventional hanger bolt were compared to those of the SDI specimens. The SDI specimens were effective in reducing the maximum acceleration (A_{c max}), acceleration amplification factor (α_p), relative displacement (δ_R), and increasing the damping ratio (ξ) when compared to the control specimen. The A_{c max}, α_p, and δ_R of the SDI specimens with two rubbers, spring, and f_ps of 0.1f_by, where f_by is the yielding strength of the screw bolt were 57.8%, 58.0%, and 61.9% lower than those of the conventional hanger bolt specimens, respectively, resulting in the highest ξ (=0.127). In addition, the α_p of the SDI specimens was 50.8% lower than those specified in ASCE 7 and FEMA 356. Consequently, to accurately estimate the α_p of the SDI specimens, a simple model was proposed based on the functions of f_ps, stiffness constant of the spring (K), W_m, and n_s.

• Advances in nano research
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• 제16권4호
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• pp.375-394
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• 2024

The extensive utilization of concrete has given rise to environmental concerns, specifically concerning the depletion of river sand. To address this issue, waste deposits can provide manufactured-sand (MS) as a substitute for river sand. The objective of this study is to explore the application of machine learning techniques to facilitate the production of manufactured-sand concrete (MSC) containing stone nano-powder through estimating the splitting tensile strength (STS) containing compressive strength of cement (CSC), tensile strength of cement (TSC), curing age (CA), maximum size of the crushed stone (Dmax), stone nano-powder content (SNC), fineness modulus of sand (FMS), water to cement ratio (W/C), sand ratio (SR), and slump (S). To achieve this goal, a total of 310 data points, encompassing nine influential factors affecting the mechanical properties of MSC, are collected through laboratory tests. Subsequently, the gathered dataset is divided into two subsets, one for training and the other for testing; comprising 90% (280 samples) and 10% (30 samples) of the total data, respectively. By employing the generated dataset, novel models were developed for evaluating the STS of MSC in relation to the nine input features. The analysis results revealed significant correlations between the CSC and the curing age CA with STS. Moreover, when delving into sensitivity analysis using an empirical model, it becomes apparent that parameters such as the FMS and the W/C exert minimal influence on the STS. We employed various loss functions to gauge the effectiveness and precision of our methodologies. Impressively, the outcomes of our devised models exhibited commendable accuracy and reliability, with all models displaying an R-squared value surpassing 0.75 and loss function values approaching insignificance. To further refine the estimation of STS for engineering endeavors, we also developed a user-friendly graphical interface for our machine learning models. These proposed models present a practical alternative to laborious, expensive, and complex laboratory techniques, thereby simplifying the production of mortar specimens.

• 자원환경지질
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• 제57권4호
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• pp.353-362
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• 2024

본 연구는 무인항공기 기반 초분광 센서를 활용하여 퇴적물의 함수율에 따른 분광학적 반응 특성을 고찰하고, 비행 고도에 따른 함수율 탐지 효율성을 평가하였다. 이를 위해 다양한 함수율을 가진 퇴적물 시료를 대상으로 40m와 80m 고도에서 400~1000nm 파장 대역의 초분광 영상을 획득하고 분석하였다. 퇴적물의 반사도는 함수율이 증가함에 따라 전반적으로 감소하는 경향을 보였다. 함수율과 반사도 사이의 상관관계 분석 결과, 400~900nm 전 영역에서 강한 음의 상관관계(r < -0.8)를 보였다. 랜덤포레스트 기법을 활용한 함수율 탐지모델 구축 결과, 40m와 80m 고도에서의 탐지 정확도는 각각 RMSE 2.6%, R² 0.92와 RMSE 2.2%, R² 0.95로 나타나 고도 간 정확도 차이가 미미함을 확인하였다. 변수 중요도 분석 결과, 600~700nm 대역이 함수율 탐지에 주요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 환경 모니터링 분야에서 효율적인 퇴적물의 수분 관리와 자연재해 예측에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권3호
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• pp.593-608
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• 2018

흙막이벽체 시공 중 버팀대에 문제가 발생하여 변형되거나 제 기능을 상실하게 되면 흙막이벽체에 과다한 변형의 원인이 된다. 따라서 본 연구에서는 모형시험을 통해 시공 중 흙막이벽체의 버팀대 일부가 기능을 상실하게 되었을 때 흙막이 벽체의 거동특성 및 배면에 인접한 터널의 거동을 파악하고자 하였다. 연구 결과, 흙막이벽체의 변형으로 인해 배면지반의 토압이 재배치되고 지표변위를 발생시켜 인접한 터널의 변형에 영향을 미쳤으며, 터널에서 가장 가까운 측벽에 위치한 버팀대를 제거하였을 때 흙막이벽체 변형 및 터널변형이 가장 크게 나타났다. 터널의 위치에 따른 평균 전이토압은 터널 심도가 0.65D에서 2.65D로 깊어짐에 따라 평균 25.6% 증가하였으며, 흙막이벽체와 터널과의 이격거리가 0.5D에서 1.0D로 증가함에 따라 전이토압이 평균 16% 증가하였다. 버팀대 제거에 따른 흙막이벽체의 수평변위는 제거되는 버팀대 부근에 집중되는 경향을 보였으며 버팀대 제거위치가 하부로 내려갈수록 수평변위는 비선형적으로 증가하는 것으로 나타났다. 터널 내공변위는 토피고 1.15D, 수평거리 0.5D일 때 최대 내공변위가 발생하였고, 토피고 2.65D, 수평거리 1.0D에서 최소 내공변위가 발생하였다. 가상파괴면이 터널의 중심부를 통과하는 범위인 토피고 1.15~1.65D, 수평거리 0.5D에서 터널의 내공변위가 크게 증가하는 것으로 검토되었으며, 최대 내공변위와 최소 내공변위의 차이는 약 2배 정도 발생하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제30권2호
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• pp.99-128
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• 2008

민간보험은 공적보험과 보완적인 관계를 형성함에도 불구하고 우리나라의 민간보험은 소득계층에 따른 접근성 차이로 인한 사회적 불평등, 도덕적 해이로 인한 공적보험 재정악화 등의 우려를 낳고 있다. 그러나 이에 관한 실증적 분석은 그간 이루어지지 못하여 정책적인 방향을 정립하는 데 장애가 되어 왔다. 본 연구는 건강보험공단, 심사평가원, 민간보험사, 행정자치부 주민등록세대정보 등의 관련 정보를 종합하여 이에 대한 실증분석을 시도했다. 그 결과, 우리나라의 민간보험 가입률은 전 국민의 64%에 달하고 있으며, 고소득층과 저소득층 간에 민간보험 가입률의 차이가 나타나지 않았다. 이는 공적보험의 보장성이 미흡한 상황에서 저소득층 역시 갑작스런 의료지출에 대비하고 있으며, 민간보험이 의료접근성의 계층화를 초래하지 않고 있다는 것을 시사한다. 또한 민간보험 가입자는 평균적으로 미가입자에 비해 의료이용량이 높지 않았으며, Two-Part Model을 통해 다양한 변수를 통제했을 경우에도 동일한 결과가 나타났다. 연령대에 따른 차이로 미루어 이러한 결과는 노동시장과 연관된 한시적인 성격일 것으로 추측되나, 현재로서는 민간보험 가입에 따른 도덕적 해이가 강하게 나타나고 있다는 근거는 발견되지 않았다.

• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.91-107
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• 2023

린 스타트업은 효율적인 기업 운영 방식을 의미하는 '린(lean)'과 창업 초기기업을 의미하는 '스타트업(startup)'을 결합해 만들어진 개념으로 창업 초기기업, 특히 소프트웨어 기반 스타트업의 실패 최소화 전략으로 자주 인용되고 있다. 본 연구는 초기스타트업 L사의 사례를 통하여 하드웨어·제조업 기업도 린 스타트업 방법론(LSM)을 유용하게 활용할 수 있음을 제시하고, 초기 스타트업이 LSM을 성공적으로 실천하기 위한 방안을 도출하였다. 이를 위해 LSM의 핵심 개념인 가설중심의 접근법, BML 피드백 순환, 최소요건제품(MVP) 및 피봇을 설명하고, 이를 바탕으로 LSM의 성공적인 실천 여부를 평가할 수 있는 기준을 도출한 후 동 기준을 중심으로 L사의 사례를 분석하였다. L사는 거동불편환자용 배변알리미 제품에서 출발하여, 영유아용 배변알리미를 거쳐, 최종적으로는 영유아용 스마트바틀을 주력 제품으로 사업을 확장하고 있는 스타트업이다. LSM의 관점에서 분석한 결과, L사는 창업 초기에는 창업 아이디어를 구체적인 고객 가치가설로 수립하지 못했고, 신속한 MVP실험을 통해 검증하는 데에도 실패하였으므로 만들기-측정-학습의 순환을 만들어내는데 실패하였다. 그러나 두 차례에 걸친 피봇을 통해 새로운 타겟 고객군과 고객 니즈를 개발하였고, 이를 최소의 노력과 시간을 들인 MVP로 반복적으로 실험함으로써 성공적인 비즈니스모델을 도출할 수 있었다. L사의 사례를 통해 사업초기에 반드시 고객-시장 검증 단계를 거쳐야 하며, 이는 스타트업의 시간과 자원이 낭비되지 않는 MVP 방식으로 진행되어야 함을 확인할 수 있었다. 또한 고객이 원하지 않는 제품이나 서비스는 기술적으로 우수하고 기능적으로 완성도가 높다 하더라도 과감히 포기하고 피봇할 필요성이 있음도 확인하였다. 마지막으로 린 스타트업 방법론이 소프트웨어 산업에 국한되지 않고, 기술기반 제조업에도 적용 가능함을 증명하였다. 본 연구의 결과는 향후 창업 초기기업이 실패를 최소화하고, 비즈니스모델 확립과 스케일업, 글로벌 진출에 이르는 과정을 가속화하기 위한 지침과 방법론으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.35-44
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• 2024

댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, 모델의 자체 성능향상 뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 데이터의 전처리도 댐유입량을 정확하게 예측하게 하는 중요한 모델성능 향상의 요소라고 할 수 있다. 특히 기존 강우자료는 적설량을 열선 설비를 통하여 녹여 강우량으로 환산되어 있으므로, 융적설에 따른 강우와 유입량의 상관관계를 왜곡하게 된다. 따라서 본연구에서는 소양강댐과 같이 융적설의 영향을 받는 댐유역에 대한 댐일유입량 예측시 겨울에 강설량이 적설이 되어 적게 유출되는 현상과, 봄에 융설로 인하여 무강우나 적은 비에도 많은 유출이 일어나는 물리적 현상을 ML&DL모델로 적용하기 위하여 필요한 강우 데이터의 전처리에 대한 연구를 수행 하였다. 강우계열, 유입량계열을 조합하여 3가지 머신러닝(SVM, RF, LGBM)과 2가지 딥러닝(LSTM, TCN) 모델을 구축하고, 최적 하이퍼파라메터 튜닝을 통하여 적합 모델을 적용하고 한 결과, NSE 0.842~0.894로 높은 수준의 예측성능을 나타내었다. 또한 융적설을 반영한 강우보정 데이터를 만들기 위하여 융적설 모의 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 산정된 보정강우를 머신러닝 및 딥러닝 모델에 적용한 결과 NSE 0.841~0.896 으로 융적설 적용전과 비슷한 높은 수준의 예측 성능을 나타내었으나, 융적설 기간에는 조정된 강우로 학습되어 예측되었을 때 실측유입량에 근접하는 모의결과를 나타내었다. 결론적으로, 융적설이 영향을 미치는 유역에서의 데이터 모델 적용시에는 입력자료 구축시 적설 및 융설이 물리적으로 타당한 강우-유출 반응에 적합하도록 전처리과정이 중요함을 밝혔다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.109-125
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• 2020

군(軍)에서 방위력개선사업(이하 방위사업)은 매우 투명하고 효율적으로 이루어져야 함에도, 방위사업 관련 법 및 규정의 과도한 다양화로 많은 실무자들이 원활한 방위사업 추진에 어려움을 겪고 있다. 한편, 방위사업 관련 실무자들이 각종 문서에서 다루는 법령 문장은 문장 내에서 표현 하나만 잘못되더라도 심각한 문제를 유발하는 특징을 가지고 있으나, 이를 실시간으로 바로잡기 위한 문장 비교 시스템 구축에 대한 노력은 미미했다. 따라서 본 논문에서는 Siamese Network 기반의 자연어 처리(NLP) 분야 인공 신경망 모델을 이용하여 군(軍)의 방위사업 관련 문서에서 등장할 가능성이 높은 문장과 이와 관련된 법령 조항의 유사도를 비교하여 위법 위험 여부를 판단·분류하고, 그 결과를 사용자에게 인지시켜 주는 '군(軍) 보고서 등장 문장과 관련 법령 간 비교 시스템' 구축 방안을 제안하려고 한다. 직접 제작한 데이터 셋인 모(母)문장(실제 법령에 등장하는 문장)과 자(子)문장(모(母)문장에서 파생시킨 변형 문장) 3,442쌍을 사용하여 다양한 인공 신경망 모델(Bi-LSTM, Self-Attention, D_Bi-LSTM)을 학습시켰으며 1 : 1 문장 유사도 비교 실험을 통해 성능 평가를 수행한 결과, 상당히 높은 정확도로 자(子)문장의 모(母)문장 대비 위법 위험 여부를 분류할 수 있었다. 또한, 모델 학습에 사용한 자(子)문장 데이터는 법령 문장을 일정 규칙에 따라 변형한 형태이기 때문에 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델이 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 문장을 효과적으로 분류한다고 판단하기에는 제한된다는 단점을 보완하기 위해, 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 형태에 보다 더 가깝고 모(母)문장과 연관된 새로운 문장 120문장을 추가로 작성하여 모델의 성능을 평가해본 결과, 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델로도 일정 수준 이상의 성능을 확인 할 수 있었다. 결과적으로 본 연구를 통해 방위사업 관련 군(軍) 보고서에서 등장하는 여러 특정 문장들이 각각 어느 관련 법령의 어느 조항과 가장 유사한지 살펴보고, 해당 조항과의 유사도 비교를 통해 위법 위험 여부를 판단하는 '실시간 군(軍) 문서와 관련 법령 간 자동화 비교 시스템'의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.