• 말소리와 음성과학
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• 제7권4호
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• pp.131-138
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• 2015

The initial syllables of a pair of Sino-Korean words are generally differentiated in their meaning by either short or long durations. They are realized differently by the dialect and generation of speakers. Recent research has reported that the temporal distinction has gradually faded away. The aim of this study is to examine whether college students with Kyungsang dialect made the distinction temporally using a statistical method of Mixed Effects Model. Thirty students participated in the recording of five pairs of Korean words in clear or casual speaking styles. Then, the author measured the durations of the initial syllables of the words and made a descriptive analysis of the data followed by applying Mixed Effects Models to the data by setting gender, length, and style as fixed effects, and subject and syllable as random effects, and tested their effects on the initial syllable durations. Results showed that college students with Kyungsang dialect did not produce the long and short syllables distinctively with any statistically significant difference between them. Secondly, there was a significant difference in the duration of the initial syllables between male and female students. Thirdly, there was also a significant difference in the duration of the initial syllables produced in the clear or casual styles. The author concluded that college students with Kyungsang dialect do not produce long and short Sino-Korean syllables distinctively, and any statistical analysis on the temporal aspect should be carefully made considering both fixed and random effects. Further studies would be desirable to examine production and perception of the initial syllables by speakers with various dialect, generation, and age groups.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.3265-3276
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• 1996

문자인식에 대한 연구는 주로 한글인식에 대해서만 이루어져 왔는데, 대부분의 문서는 한글 뿐만 아니라 여러 종류의 문자가 포함되어 있다. 따라서, 본 논문에서는 다중 크기, 다중 활자체, 다자종 문자가 포함되어 있는 한글문서를 인식할 수 있는 문자인식 시스템을 구현하였다. CombNET 구조를 갖는 신경회로망을 자종별로 구성하여, 문자인식시에 문자를 구별하지 않고 인식하는 방법을 제안하였다. CombNET 구조의 상단부를 차지하는 Kohonen의 SOFM 신경망을 이용하여 한글과 한자는 36개, 영숫자는 16개의 유형으로 분류하고 각 유형에 대해서 CombNET 구조의 하단부에 있는 BP 네트워크를 이용하여 문자인식을 수행하였다. 실험결과 학습 데이타에 대해서는 95.6%의 인식율을 나타내었고, 실제문서에 대해서도 92.6%의 인식율과 초당 10.3자의 인식속도를 보임으로써 제안된 인식 시스템의 유효성을 입증하였다.

• 응용통계연구
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• 제23권5호
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• pp.891-908
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• 2010

근래 소지역 추정(small area estimation)에 관한 연구는 비교적 활발하게 이루어진 편인데 비해, 우리나라의 국가통계 작성에 실제 활용된 사례는 거의 없는 실정이다. 이는 소지역 추정이 갖는 많은 장점에도 불구하고 공식통계 활용 여부를 판단하기가 그만큼 어렵기 때문이다. 본 연구는 소지역 추정방법에 의해 우리나라 시군구 실업자 통계를 생산하는 방법을 모색하고자 한다. 시군구 실업자수 추정은 로지스틱 선형혼합모형에 의한 EBLUP 타입(EBLUP-type) 추정량을 사용하였다. 실제자료분석과 모의실험 결과에 대해 다양한 평가 방법을 적용하고, 추정량의 특성을 비교 분석하였다. 그 결과 본 연구에서 적용한 로지스틱 선형혼합모형 기반 EBLUP 타입 추정량은 우리나라 시군구 실업자수 추정에 활용 가능성이 높은 것으로 평가되었다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제16권2호
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• pp.115-120
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• 2013

본 연구에서는 순환골재를 이용하여 수용액상에서 혼합중금속의 제거능을 평가하였다. 순환골재는 주요 성분인 CaO, $SiO_2$, $Al_2O_3$, $Fe_2O_3$가 약 95% 함유되어 흡착제로서 유리한 조성을 가지고 있다. 동적흡착결과를 유사 1차 모델과 유사 2차 모델로 분석한 결과 두 모델 모두 실험결과에 잘 부합하는 것으로 나타났다. 평형흡착 실험은 Langmuir 모델에 잘 부합했고, $Cu^{2+}$ > $Pb^{2+}$ > $$Zn^{2+}{\simeq_-}Ni^{2+}$$ > $Cd^{2+}$순으로 흡착량이 높았다. 용액의 pH가 6에서 10로 증가함에 따라서 흡착률은 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 순환골재의 양이 증가함에 따라서 중금속의 흡착률은 증가하였지만, 단위 질량당 흡착량은 감소하였다. 본 연구 결과를 통해 순환골재는 중금속을 효율적으로 제거할 수 있는 흡착제로 판단된다.

• 대한화학회지
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• 제37권12호
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• pp.1025-1034
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• 1993

정상 액체 크로마토그래피에 사용되는 2-propanol / hexane 혼합용매계와 ethyl acetate / hexane 혼합용매계에 대하여 전 용매조성에 대한 극성도 지수 ${\pi}^*$, $\alpha$ , $\beta$값을 측정하였다. 이 중 hexane/ethyl acetate계는 전 조성에 대하여 $\alpha$ 가 0으로 정의되므로 ${\pi}^*$와 $\beta$값만을 측정하였다. 기존의 문헌치 ${\pi}^*$, $\alpha$ , $\beta$와 일관성이 있는 극성도 지수를 구하기 위하여 본 연구의 실측치와 문헌치간에 좋은 직선상관성을 가정하여 보정하였으며 최종 보정된 혼합용매 극성도 지수의 용매 조성에 따른 변화는 각 용매성분의 화학적 성질에서 예측할 수 있는 경향에 부합하는 결과를 보였다. 이들 두 용매계에 대하여 관찰된 일반적인 경향은 다음과 같다. 극성도 대 조성배의 그래프에서 ${\pi}^*$값은 더 극성인 용매의 조성비가 증가할수록 증가하는 경향을 보이고, $\alpha$ 와 $\beta$ 값은 더 극성인 용매의 조성비가 0일 때 최소값을 갖고 조성비의 증가에 따라 극대치를 이룬 다음 다시 감소하는 특이한 경향을 보였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제55권2호
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• pp.153-160
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• 2018

In order to develop the driving pump for High-speed Cavitation Tunnel(HCT) which can experiment the super-cavitating submerged body, KRISO decided on the pump specification, designed the mixed-flow pump on the basis of the existing pump data and predicted the performance of the design pump using commercial CFD code (CFX-10). After the manufacture and installation of the driving pump, KRISO conducted the trial-test for HCT, analyzed the pump performance and compared trial-test results to those of design stage. The trial-test items for the HCT driving pump are measurements of output current/voltage at the inverter of the driving pump and the flow velocity in the HCT test section. The trial-test results showed the decrease in the flow rate of about 4.6% and the increase in pump head of about 8%, compared with those of the pump prediction. After the trial-test, the performance of the driving pump is predicted using CFX-10 with measured flowrates and pump rotational velocities. Though there is some difference between trial-test and prediction results due to inadequate motor data, it is thought that the tendency is reasonable. It is found that CFX-10 is useful to predict a mixed-flow pump.

• 한국철도학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.457-465
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• 2014

본 연구는 교통카드자료를 이용하여 승객 OD를 분석하고 서울시 도시철도 최대 혼잡구간인 2호선 외선구간(사당~삼성)의 혼잡도 개선을 위한 통행 수요관리 정책을 제시하였다. 삼성역 이전 목적지 승객과 삼성역 이후 목적지를 가진 승객의 수요를 분리 유도하기 위한 기존 순환선과 삼성역까지 운행하는 단절운행 열차를 혼합으로 운행하는 대안을 제시하였다. 분석결과 순환선 탑승비율이 70%이며 순환선과 삼성행 단절 열차 투입빈도가 1:3일때 최고 11.3%의 혼잡도 개선효과가 있는 것으로 분석되었다. 2호선 혼잡구간을 통과하는 수요를 분리하는 수요관리 대안은 최소의 비용으로 혼잡도를 개선함과 동시에 승객의 쾌적성 개선을 가져올 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1158-1165
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• 2021

본 논문은 메모리의 사이즈를 줄이기 위해 Pooling Layer가 MAC에 통합된 구조의 최적화된 CNN가속기를 설계하는 것을 제안한다. 메모리와 데이터 전달 회로의 최소화를 위해 MNIST를 이용하여 학습된 32bit 부동소수점 가중치 값을 8bit로 양자화하여 사용하였다. 가속기칩 크기의 최소화를 위해 MNIST용 CNN 모델을 1개의 Convolutional layer, 4*4 Max Pooling, 두 개의 Fully connected layer로 축소하였고 모든 연산에는근사화 덧셈기와 곱셈기가 들어간 특수 MAC을 사용한다. Convolution 연산과 동시에 Pooling이 동작하도록 설계하여 내장 메모리를 94% 만큼 축소하였으며, pooling 연산의 지연 시간을 단축했다. 제안된 구조로 MNIST CNN 가속기칩을 TSMC 65nm GP 공정으로 설계한 결과 기존 연구결과의 절반 크기인 0.8mm x 0.9mm = 0.72mm²의 초소형 가속기 설계 결과를 도출하였다. 제안된 CNN 가속기칩의 테스트 결과 94%의 높은 정확도를 확인하였으며, 100MHz 클럭 사용시 MNIST 이미지당 77us의 빠른 처리 시간을 획득하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권4호
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• pp.145-160
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• 2022

Purpose The purpose of this study is to develop a virtual try-on deep learning model that can efficiently learn front and back clothes images. It is expected that the application of virtual try-on clothing service in the fashion and textile industry field will be vitalization. Design/methodology/approach The data used in this study used 232,355 clothes and product images. The image data input to the model is divided into 5 categories: original clothing image and wearer image, clothing segmentation, wearer's body Densepose heatmap, wearer's clothing-agnosting. We advanced the HR-VITON model in the way of Mixed-Precison, Gradient Accumulation, and sharing model weights. Findings As a result of this study, we demonstrated that the weight-shared MP-GA HR-VITON model can efficiently learn front and back fashion images. As a result, this proposed model quantitatively improves the quality of the generated image compared to the existing technique, and natural fitting is possible in both front and back images. SSIM was 0.8385 and 0.9204 in CP-VTON and the proposed model, LPIPS 0.2133 and 0.0642, FID 74.5421 and 11.8463, and KID 0.064 and 0.006. Using the deep learning model of this study, it is possible to naturally fit one color clothes, but when there are complex pictures and logos as shown in <Figure 6>, an unnatural pattern occurred in the generated image. If it is advanced based on the transformer, this problem may also be improved.

• 한국간호교육학회지
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• 제27권4호
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• pp.423-435
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• 2021

Purpose: The purpose of this study is to identify the educational needs of a severe trauma treatment simulation program based on mixed reality which combines element of both virtual reality and augmented reality. Methods: Focus group interviews were conducted with ten military hospital nurses on February 4 and 5, 2021. The collected data were analyzed using a qualitative content analysis. As a framework for data analysis, the educational needs were clustered into the following four categories: teaching contents, teaching methods, teaching evaluation, and teaching environment. Results: The educational needs for each category that emerged were as follows: three subcategories including "realistic education reflecting actual clinical practice" and "motivating education" for teaching contents; five subcategories including "team-based education," "repeated education that acts as embodied learning," and "stepwise education" for teaching methods; six subcategories including "debriefing through video conferences," "team evaluation and evaluator in charge of the team," "combination of knowledge and practice evaluation" for teaching evaluation; six subcategories including "securing safety," "similar settings to real clinical environments," "securing of convenience and accessibility for learners," and "operating as continuing education" for teaching environment. Conclusion: The findings of this study can provide a guide for the development and operation of a severe trauma treatment simulation program based on mixed reality. Moreover, it suggests that research to identify the educational needs of various learners should be conducted.