• 대한토목학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.1177-1189
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• 1994

본 논문은 충적하천에서 수로의 양상조건에 따른 유사 및 흐름특성을 해석함으로써 수로의 변이를 예측할 수 있는 수치모형을 개발하기 위한 연구이다. 하천의 흐름은 하상 및 제방재료 특성과의 상호작용에 의해 복잡한 관계를 이루면서 수로변이를 통하여 형태학적으로 안정적인 형상을 유지하고 흐르기 때문에 대부분의 경우 직선형수로는 드물고 사행 또는 망류상을 이루고 있다. 본 연구에서는 수로변이를 모의할 수 있는 모형을 개발하기 위해 수로중심선 곡률반경 $r_c$값의 양과 음의 부호수에 따라 수로를 구분 즉, $r_c$의 양 또는 음의 값이 하나 만으로 이루어진 단만곡수로(single-bend channel)와 양과 음이 둘 이상의 값을 갖는 복만곡수로(multi-bend channel)로 구분하여 이들 수로에서의 편수위상승, 나선운동, 하상 및 수심평균유속의 불규칙 현상의 영향에 의한 유사이동과 흐름특성을 해석한다. 단만곡수로는 타 _모형의 실험자료와 복만곡수로는 금강의 매포수위관측소를 시점으로하는 연구구간에서 실측치 현장자료와 비교분석함으로써 본 모형의 적용성을 검증하였으며, 그 결과는 대체로 잘 일치하는 것으로 나타났다.

• 산업진흥연구
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• 제7권3호
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• pp.103-113
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• 2022

본 연구에서는 고전점성학(Classic Astrology)의 네이티비티(Nativity) 출생차트에서 '네이티브의 질병을 다스리는 구조를 다르게 타고났다면 네이티브의 삶에서 질병도 서로 다르게 나타날 수 있을 것이다.'는 전제하에 연구를 했다. 출생차트에서 개인이 타고난 건강을 사인(Sign, 별자리)과 플래닛(Planets, 행성)의 강약, 애스펙트(행성과의 관계)를 통하여 분석 했다. 선천적 질병을 다스리는 경우, 네이티비티 출생차트에서 네이티브가 타고난 ASC 별자리와 픽스트 스타 그리고 플래닛과의 애스펙트 관계를 살펴 연구했다. 후천적 질병을 다스리는 경우, 네이티비티 출생차트에서 질병을 다스리는 6^th하우스의 별자리과 룰러, 플래닛의 강약을 살펴 판단했다. 운의 흐름을 통해서 들어 오는 질병의 경우, 네이티브는 인생을 살면서 다양한 사고와 질병에 노출될 수 있다. 그래서 피르다리아(Firdaria)를 통해서 들어오는 플래닛의 기운과 강약, 플래닛과의 애스펙트 관계, 픽스트 스타 등을 통하여 질병의 관계를 살펴보았다. 연구 결과 네이티비티 출생차트에서 선천적으로 타고난 건강은 네이티브의 ASC 사인(별자리)과 플래닛(행성)의 강약에 따라 네이티브(Native)의 건강상태가 다르게 주어진다. 그리고 후천적 질병은 건강을 다스리는 6^th의 상태에 따라 네이티브의 건강이 결정되며 운에서 들어오는 질병은 피르다리아에서 들어오는 플래닛과 애스펙트의 관계에 따라 질병과 사고가 발생한다는 사실이 증명되었다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제31권1호
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• pp.239-276
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• 2009

본 연구에서는 주식시장에서 정보 생산자로서 중요한 기능을 수행하는 '애널리스트'의 이익 예측치 편의와 정확도가 증권사와 평가 대상 기업의 동일인 소유 여부에 의하여 영향을 받는지를 점검하였다. 소유구조에 기반한 증권사와 평가 대상 기업 간의 특수관계에 의하여 평가자의 행태가 달라지고 그로 인하여 불특정 다수의 투자자에게 부정적 영향이 초래되는 경우 적절한 규제조치가 필요할 것이라는 측면에서 제기된 문제의 실천적 의미를 찾을 수 있다. 물론 평판효과(reputation effect)가 중요한 역할을 하는 증권업과 애널리스트 시장에서 시장규율(market discipline)이 원활히 작동한다면 특수관계로 인해 왜곡된 정보를 제공할 유인이 사라질 것이며 별도의 규제가 필요하지는 않을 것이다. 분석 결과에 의하면, 특수관계가 존재할 경우 양의 예측편의가 발생하는 빈도가 높은 것은 사실이나, 예측편의의 크기를 포함한 종합적 상관관계를 고려할 경우 증권사와 평가 대상 기업 간의 특수관계가 유의한 예측편의를 발생시키는 것으로 보기는 어려우며, 정확도 또한 의미있는 차이를 보이는 것으로 결론짓기는 어려운 것으로 나타났다. 이는 적어도 현재까지는 증권사가 소유구조로 인하여 왜곡된 정보를 생산하려는 유인보다 정확한 정보를 제공한다는 평판을 지키려는 유인이 더욱 크게 작용한 결과 관측되는 현상으로 해석될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.107-114
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• 2017

홍채진단은 홍채의 패턴, 색 등 다른 특징들을 조사하여 환자의 병을 진단하는 대체의학이다. 이 논문에서는 촬영한 홍채이미지의 차영상을 이용해 홍채를 분석하고 홍채 변화에 따른 환자의 건강진단에 활용한 질병예측 알고리즘을 제안한다. 그러나 기존의 연구는 홍채영상을 이용하여 홍채 내의 특정 패턴을 검출하는 알고리즘 연구로 홍채의 다양한 정보로부터 건강 상태를 체크하는 진단시스템으로 사용하기에는 부족하다. 따라서 이 논문에서는 촬영된 홍채영상의 차영상을 이용해 질병의 조기 진단 및 질병의 전개과정을 명확히 판단한다. 또한 홍채영상으로부터 8가지 주요 홍채병소징후를 추출하고 검진의 정확도를 실험한 결과 패턴 매칭 기법에 의한 인식률 91%로 홍채진단의 자동화에 적용 가능하다.

• 감성과학
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• 제22권3호
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• pp.55-64
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• 2019

Stroke is a health problem experienced by many elderly people around the world. Stroke has a devastating effect on quality of life, causing death or disability. Hemiplegia is clearly an early sign of a stroke and can be detected through patterns of body balance and gait. The goal of this study was to determine various feature vectors of foot pressure and gait parameters of patients with stroke through the use of a wearable sensor and to compare the gait parameters with those of healthy elderly people. To monitor the participants at all times, we used a simple measuring device rather than a medical device. We measured gait data of 220 healthy people older than 65 years of age and of 63 elderly patients who had experienced stroke less than 6 months earlier. The center of pressure and the acceleration during standing and gait-related tasks were recorded by a wearable insole sensor worn by the participants. Both the average acceleration and the maximum acceleration were significantly higher in the healthy participants (p < .01) than in the patients with stroke. Thus gait parameters are helpful for determining whether they are patients with stroke or normal elderly people.

• 한국결정성장학회지
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• 제21권1호
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• pp.1-5
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• 2011

본 논문에서는 먼저 저온에서의 초전도 결정의 비열 점프를 임계 온도의 함수로 구하였다. 다음에, 구한 비열 점프의 부호와 크기 등을 분석하여 여러 가지 실험적인 사실들을 예측하였다. 마지막으로 우리가 예측한 실험 사실과 실제의 실험이 일치하는지 비교하였다. 이론적으로 구한 비열점프는 $YNi_2B_2C$ 결정의 비열 점프 업 과 비열 점프 다운 현상을 비교적 잘 설명한다. 특히 매우 낮은 온도에서는 상전도-초전도 전이 시에 비열이 점프 다운된다는 주목할 만한 이론적 예측을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• 천문학회보
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• 제36권2호
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• pp.87.2-87.2
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• 2011

Proper motion of sunspots in several active regions was studied to detect their indicator on flare onset, using data from the Solar Flare Telescope at Mitaka (four flaring active regions), TRACE (e.g. NOAA 0424, M1.7 flare on 5 Aug. 2003) and Hinode (e.g. NOAA 10930, X3.4 flare on 13 Dec. 2006). The proper motion of individual sunspots was derived using a local correlation tracking method. As a result, we found that the sunspots that are located under or close to a part of chromospheric flaring patches showed a change in their moving direction prior to the flare onset. The change in their movements took place a half to two hours before the flare onset. On the other hand, sunspots in non-flaring areas or non-flaring active regions did not show this kind of change. It is likely, therefore, that if a sunspot shows the particular movement, a chromospheric flare is to occur in its nearby region. In the most active regions, the part of flare ribbons was located on an emerging bipolar pair of sunspots. The disturbance in the usual motion of the bipolar sunspots and in other sunspots as well can be interpreted as a sign of magnetic shear development leading to final magnetic energy buildup before its sudden release. We suggest that the change in sunspot motion in a short time scale prior to the flare onset can be regarded as a good indicator in predicting the onset timing and location of chromospheric flares.

• 한국재료학회지
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• 제28권11호
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• pp.671-679
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• 2018

Finite element analyses are carried out to understand the piezoelectric behaviors of ZnO nanowires. Three different types of ZnO nanowires, with aspect ratios of 1:2. 1:31, and 1:57, are analyzed for uniaxial compression, pure bending, and buckling. Under the uniaxial compression with a strain of $1.0{\times}10^{-4}$ as the reference state, it is predicted that all three types of nanowires develop the same magnitude of the piezoelectric fields, which suggests that longer nanowires exhibit higher piezoelectric potential. However, this prediction is not in agreement with the experimental results previously reported in the literature. Such discrepancy is understood when the piezoelectric behaviors under bending and buckling are considered. When only the strain field due to bending is present in bending or buckling, the antisymmetric nature of the through-thickness stain distribution indicates that two piezoelectric fields, the same in magnitude and opposite in sign, develop along the thickness direction, which cancels each other out, resulting in a zero net piezoelectric field. Once additional strain contribution due to axial deformation is superposed on the bending, such field cancelling is compensated for due to the axial component of the piezoelectric field. Such numerical predictions seem to explain the reported experimental results while providing a guideline for the design of nanowire-based piezoelectric devices.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권4호
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• pp.186-192
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• 2021

In this paper, we evaluated prediction accuracy of Euler angle spectrograph classification method using a convolutional neural networks (CNN) for hand gesture recognition in augmented reality (AR) cognitive rehabilitation system based on Leap Motion Controller (LMC). Hand gesture recognition methods using a conventional support vector machine (SVM) show 91.3% accuracy in multiple motions. In this paper, five hand gestures ("Promise", "Bunny", "Close", "Victory", and "Thumb") are selected and measured 100 times for testing the utility of spectral classification techniques. Validation results for the five hand gestures were able to be correctly predicted 100% of the time, indicating superior recognition accuracy than those of conventional SVM methods. The hand motion recognition using CNN meant to be applied more useful to AR cognitive rehabilitation training systems based on LMC than sign language recognition using SVM.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제83권2호
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• pp.167-178
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• 2022

Surrogate models aim to approximate the performance function with an active-learning design of experiments (DoE) to obtain a sufficiently accurate prediction of the performance function's sign for an inexpensive computational demand in reliability analysis. Nevertheless, many existing active-learning methods are limited to the Kriging model, while the uncertainties of the Kriging itself affect the reliability analysis results. Moreover, the existing general active-learning methods may not achieve a fully satisfactory balance between accuracy and efficiency. Therefore, a novel active-learning method GLM-CM is constructed to yield the issues, which conciliates several merits of existing methods. To demonstrate the performance of the proposed method, four examples, concerning both mathematical and engineering problems, were selected. By benchmarking obtained results with literature findings, various surrogate models combined with the proposed method not only provide an accurate reliability evaluation while highly alleviating the computational burden, but also provides a satisfactory balance between accuracy and efficiency compared to the other reliability methods.