• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.125-131
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 직업교육연구
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• 제33권3호
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• pp.145-167
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• 2014

이 연구의 목적은 승마산업의 전반적인 효율적 확산을 도모하고 승마지도사 양성을 위한 교육과정 개발의 기초자료를 마련하기 위하여 승마지도사에 대한 직무를 체계적으로 분석되었다. 특히 직무분석의 한 방법인 DACUM 법과 관련 전문가들의 검증을 통하여 승마지도사 직무의 모형(DACUM chart)을 개발하였다. 그 결과 승마지도사에 대한 8개의 임무와 100개의 작업이 나왔으며, 최종 전문가 내용타당도 검토 및 전문가 자문 검토 결과 후 총 7개의 직무영역과 82개의 수행작업으로 정리되었다. 또한, 전문가들의 의견에 따라, 승마지도사란 "승마장이나 승마 시설에서 승마 교육대상자에게 승마 지도를 하고 말, 승마장 시설 장비 그리고 인력을 관리 운영하는 자"로 정의되었다. 이러한 결과는 현재 운영되고 있는 승마지도사 양성 교육훈련 과정에 다양한 시사점을 제공해 준다. 특히 승마지도사 관련 시험 출제 대상 과목 및 교육훈련 과정이 3개 과목(마학, 마술학, 말 보건관리)으로 편성되어 있으나, 직무분석 결과 '승마장 운영 및 관리'와 '승마교육론'이 추가로 수정 및 보완 필요가 있음을 알 수 있었다. 또한 직무분석의 작업과 임무는 작업 프로파일 및 작업명세서로 활용될 수 있는 자료로서 활용되며, 이러한 자료는 훈련 과정과 출제 기준의 자료로 활용할 수 있을 것이다. 이 연구를 통해 추후 승마지도사 자격 종목에 대한 재 설계 및 자격 내 직무의 내용과 역할에 따라 수준을 구분하고, 이를 자격으로 연결할 수 있는 연구가 필요하다. 또한 승마지도사 자격의 활용성을 제고할 수 있는 방안과 함께 관련 연구가 요구된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권1호
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• pp.45-50
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• 2019

IT의 점진적 진보에 따라 수동적인 작업 처리가 자동화되고 이를 통해 전반적인 삶의 질이 대폭 발전되었다. 이는 실생활에 접목된 다양하고 많은 스마트 디바이스간 유기적인 토폴로지가 형성됨으로써 가능하다. 이러한 다양한 스마트 디바이스에 서비스를 제공하기 위해서 기업 또는 사용자들은 클라우드를 이용하고 있다. 클라우드에서의 서비스는 크게 Infrastructure as a Service(IaaS), Platform as a Service(PaaS), Software as a Service(SaaS)로 나뉜다. SaaS는 PaaS 위에서 동작되고, PaaS는 IaaS 위에서 동작한다. 이와 같이 IaaS는 모든 서비스의 기반이기 때문에 가상화하는 자원을 효율적으로 운용하기 위한 알고리즘이 요구된다. 이 중에 데스크탑 자원 가상화는 기존 데스크탑 PC의 비가용 상태 시간의 자원 고가용성을 위해 사용된다. 이러한 자원의 고가용성을 위해서는 계층적 구조에 대한 클러스터링이 중요시된다. 또한 많은 클러스터링 알고리즘 중에서 데스크탑 PC의 분포율 및 환경에 따라 주로 사용되는 자원 비중이 다르기 때문에 적합한 알고리즘을 선정하는 것이 매우 중요하다. 만일 동작 환경의 데스크탑 자원 가상화에 적합한 알고리즘을 찾기 위해 다양한 시도를 한다면 이에 대한 전력적, 시간적, 인력에 대한 막대한 비용이 초래된다. 따라서 본 논문에서는 데스크탑 가상화의 클러스터 선정을 위한 리소스 클러스터링 시뮬레이터인 RCS를 제안한다. RCS에 클러스터 수, 호스트 수를 증가하여 동작하는 과정의 시각화 및 수행 시간을 비교 분석한다. 이를 통하여 데스크탑 PC들의 서로 다른 환경에서 클러스터링 알고리즘 선정 및 요소를 올바르게 적용할 수 있도록 클러스터링 시뮬레이션을 제공한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.419-425
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• 2019

본 연구의 목적은 상용차 운행 시, 야간 및 운휴중에 냉방시스템을 운전하기 위하여서, 기계식과 전동식 압축기를 적용한 하이브리드 냉방시스템에 대한 냉방성능 특성을 분석하는 것이다. 기계식압축기는 170cc의 왕복동 형식이고, 전동식 압축기는 18cc 스크롤 형식이다. 전동식 압축기는 운휴시나 야간에 사용할 목적으로 적용되었기 때문에, 냉방용량은 기계식 압축기 대비 낮은 성능을 가지고 있다. 기계식 압축기를 사용하였을 경우, 6.0kW 수준의 냉방성능을 보이고 있고, 시스템 효율은 2.0이하의 결과를 가졌다. 반면, 전동식 압축기는 냉방성능 4.0kW수준, 시스템 효율은 3.5 수준을 가지고 있었다. 본 연구에서는 전동식 압축기는 냉방성능 4.0kW수준, 시스템 효율은 3.5 수준을 가지고 있었다. 기계식 압축기와 전동식 압축기를 운전조건에 따라서, 선택적으로 운전하는 것을 고려하였기 때문에, 운전모드가 바뀔 때의 시스템 특성을 분석하기 위하여서, 운전모드 변경에 대한 영향을 알아보았다. 운전모드가 변경될 때, 토출압력이 일시적으로 증가하는 경향을 보이는데, 안정적인 운전을 위하여서, 외기 부하 등을 고려한 운전모드 변경 로직에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제16권4호
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• pp.441-454
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• 2018

2017년 고리 1 호기 영구정지를 계기로 국내 원자력발전소의 해체가 점차 가시화되고 있다. 앞으로 원전 해체가 본격적으로 추진될 경우 원전 1기 당 약 16만 t의 콘크리트 폐기물이 발생될 것으로 예측되었으며, 이들 콘크리트 폐기물은 대부분 오염준위가 매우 낮아 자체처분 대상으로 고려될 수 있다. 따라서, 국내 자체처분 폐기물(원자력안전위원회 고시 2017-65호에 따른 자체처분 허용농도 또는 자체처분 허용선량을 만족하는 폐기물)에 대한 현행 규제체계가 대량의 콘크리트 폐기물에 대한 무제한적 자체처분에 대해서도 유효성을 유지할 수 있는지를 사전에 확인할 필요가 있다. 이와 관련, 국내 자체처분 규정 개발 시 참조기준인 IAEA SRS No. 44를 심층분석하고, 국내 산업계 현황을 반영한 입력값과 계산식을 이용하여 4가지 자체처분 시나리오에 대한 예상 피폭방사선량을 평가하였다. 그 결과, 재활용 시나리오에 대한 예상선량은 대부분 정상 시나리오에 대한 자체처분 선량 기준(즉, $0.01mSv{\cdot}y^{-1}$)보다 낮은 것으로 평가되었으나, 성토 후 거주 시나리오의 경우 보수적인 가정을 적용하면 자체처분 선량 기준을 초과할 가능성도 배제할 수 없는 것으로 나타났다. 따라서, 대량의 해체 콘크리트 폐기물의 안전하고 지속가능한 자체처분을 위해서는 폐기물 처리업체 다변화, 성토 시나리오에 대한 보다 구체적인 평가, 성토를 통한 자체처분에 대한 부분적 제한조건 설정 등을 고려할 수 있다.

• 철학연구
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• 제143권
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• pp.215-244
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• 2017

과학기술은 인간의 행복한 삶을 위한 유용한 수단이기도 하지만, 그러나 또한 그것은 종종 새로운 문제를 발생시키는 원천이 되기도 한다. 과학기술의 산물인 CCTV의 경우에도 사정은 동일하다. 공적인 장소에 설치된 CCTV는 범죄를 예방하고, 그를 해결하는데 효과적인 수단으로 작용함으로써 우리의 공적인 공간을 안전하게 만드는데 크게 공헌하는 것이 된다. 그러나 그것이 이와 같은 밝은 측면만을 지니는 것은 아니다. 그것은 또한 개인의 프라이버시 침해와 소위 감시사회를 위한 도구로 사용될 수 있다는 어두운 측면을 동시에 지니고 있는 것이다. 이렇게 볼 때, CCTV에 관한 논의에 있어서 핵심적인 주제는 프라이버시, 안전, 감시가 될 것이다. 공적 장소에서의 CCTV는 안전한 사회를 만드는데 큰 역할을 할 수 있지만 또한 프라이버시 침해의 위험성도 동시에 지닌다. CCTV가 지닌 이러한 문제는 안전과 프라이버시 사이의 균형 혹은 조화에서 해결의 실마리가 찾아질 수 있으며, 이를 위해서는 그에 대한 윤리적 논의와 그에 근거한 사회적 합의가 필요할 것이다. 이는 결국 각자 자신의 행복을 추구하는 사회구성원들의 숙의를 통한 규범의 마련을 의미한다고 할 것이다. 다른 한편 CCTV의 확산은 네오맑시즘이나 푸고적인 접근에서 보여주듯이 소위 감시사회를 위한 도구로 사용될 수 있는 가능성을 동시에 지닌다. 이러한 위험의 가능성을 방지하기 위해서는 CCTV에 대한 정치사회철학적인 논의가 필요할 것이다. 결국 이런 위험은 모든 권력은 국민으로부터 나온다는 사실을 자각한 주권자로서의 시민들이 잠재적 감시권력을 감시 혹은 견제함으로써 방지될 수 있을 것이다.

• 인지과학
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• 제29권3호
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• pp.161-192
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• 2018

부호화된 사건의 시간적 정보를 기반으로 한 인출은 일화기억의 중요한 통제기제 중 하나이다. 기억인출과 관련한 수많은 신경영상 연구들이 진행되었음에도 아직 시간적으로 구성된 일화기억의 인출에 관여하는 뇌신경연결망 패턴에 대해서는 알려진 바가 많지 않다. 본 연구에서는 두가지 다른 순차적 인출 뇌신경 기제를 구분하기 위하여 과제기반 기능적 연결성 다변량 패턴분석 방법을 사용하였다. 참가자들은 시간적 일화기억과제를 수행하였고, 순서대로 부호화된 기억자극을 순방향 혹은 역방향으로 인출하도록 지시를 받았다. 부분적으로 분류된 국소적 신경네트워크 패턴은 두 인출기제를 잘 구분하지 못한 반면, 기억과 관련된 인지통제 영역과 목표-지향적 인지기제처리에 관련된 것으로 알려진 여러 피질-피질하 노드들을 아우르는 전뇌신경네트워크 패턴은 시간적 일화기억 인출기제를 잘 구분하였다. 이 영역들은 측면/내측 전전두엽 영역, 하부 두정엽, 중간 측두회, 선조체 영역 등을 포함하며 기계학습을 이용한 분류에서 높은 분류 예측률을 보였다. 본 연구의 결과는 일화기억의 시간적 인출기제에 관여하는 피질-피질하 여러 영역의 관여를 확인하였고, 대역적 네트워크 패턴의 기능적 연결성이 질적으로 다른 인출기제에 관여함을 확인하였다는데에 중요성을 갖는다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.259-269
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• 2019

본 연구는 토익을 학습 하는 보건계열 신입여대생의 셀프리더쉽에 대한 융복합적인 관련 요인들을 분석하였다. 2019년 4월 29일부터 2019년 5월 10일까지 J시에 위치한 대학의 토익학습반에서 무작위로 추출된 보건계열 신입여대생 201명에 대하여 무기명 자기기입식 질문지를 사용하여 설문조사를 수행하였다. 위계적 다중회귀분석 결과, 자기유능감이 높을수록, 자기효능감이 하위영역인 과업효능감 및 대처효능감이 높을수록, 통제위치의 하위영역인 우연통제 위치가 낮을수록, 셀프리더쉽이 높았으며 이들의 설명력은 49.7%이었다. 연구결과를 볼 때, 토익을 학습하는 보건계열 신입여대생의 셀프리더쉽을 높이기 위해서는 자기유능감, 자기효능감 및 통제위치를 관리하는 학습상담지도가 필요하다. 이러한 결과는 토익학습을 하는 보건계열 신입여대생의 셀프리더쉽을 높이는 학습상담지도에 활용될 수 있다. 향후 연구에서는 토익을 학습하는 보건계열 남녀 대학생과 셀프리더쉽의 관련요인 탐색과 셀프리더쉽에 영향을 미치는 구조방정식 모형의 수립 및 분석이 필요하다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제23권3호
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• pp.179-201
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• 2019

Portable low-cost magnetic resonance imaging (MRI) systems have the potential to enable "point-of-care" and timely MRI diagnosis, and to make this imaging modality available to routine scans and to people in underdeveloped countries and areas. With simplicity, no maintenance, no power consumption, and low cost, permanent magnets/magnet arrays/magnet assemblies are attractive to be used as a source of static magnetic field to realize the portability and to lower the cost for an MRI scanner. However, when taking the canonical Fourier imaging approach and using linear gradient fields, homogeneous fields are required in a scanner, resulting in the facts that either a bulky magnet/magnet array is needed, or the imaging volume is too small to image an organ if the magnet/magnet array is scaled down to a portable size. Recently, with the progress on image reconstruction based on non-linear gradient field, static field patterns without spatial linearity can be used as spatial encoding magnetic fields (SEMs) to encode MRI signals for imaging. As a result, the requirements for the homogeneity of the static field can be relaxed, which allows permanent magnets/magnet arrays with reduced sizes, reduced weight to image a bigger volume covering organs such as a head. It offers opportunities of constructing a truly portable low-cost MRI scanner. For this exciting potential application, permanent magnets/magnet arrays have attracted increased attention recently. A magnet/magnet array is strongly associated with the imaging volume of an MRI scanner, image reconstruction methods, and RF excitation and RF coils, etc. through field patterns and field homogeneity. This paper offers a review of permanent magnets and magnet arrays of different kinds, especially those that can be used for spatial encoding towards the development of a portable and low-cost MRI system. It is aimed to familiarize the readers with relevant knowledge, literature, and the latest updates of the development on permanent magnets and magnet arrays for MRI. Perspectives on and challenges of using a permanent magnet/magnet array to supply a patterned static magnetic field, which does not have spatial linearity nor high field homogeneity, for image reconstruction in a portable setup are discussed.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.127-134
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• 2019

IT기술의 발달로 인해 생성되는 데이터의 양은 매년 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 대한 대안으로 분산시스템과 인-메모리 기반 빅데이터 처리 기법의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존 빅데이터 처리 기법들의 처리 성능은 노드의 수와 메모리 용량이 증가될수록 보다 빠르게 빅데이터 처리한다. 그러나 노드의 수의 증가는 빅데이터 인프라 환경에서 장애발생 빈도가 높아지며, 인프라 관리 포인트 및 인프라 운영비용도 증가된다. 또한 메모리 용량의 증가는 노드 구성에 대한 인프라 비용이 증가된다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 처리율 향상을 위한 인-메모리 기반 하이브리드 빅데이터 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분산시스템 처리기법에 Combiner 단계를 추가하고, 그 단계에서 인-메모리 기반 처리 기술을 적용하여 기존 분산시스템 기반 빅데이터 처리기법에 비해 빅데이터 처리시간을 약 22% 감소시켰다. 향후, 제안하는 기법의 실질적인 검증을 위해 더 많은 노드로 구성된 빅데이터 인프라 환경에서의 현실적 성능평가가 필요하다.