• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제17권4호
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• pp.505-517
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• 2005

The Purposes of this study were to find complementary connectible new factors that analyzed correlation relate of Sasang Constitution and GCM Body Type in Static Posture and Dynamic Hyper/Hypo-mobility Pattern. Method of this study was asymtomatic volunteers 232(unmarried man and women), conducted from September 1 to December 31. In this main study progressing step diagnosised first, Constitution of Sasang medicine after being classified into four groups of Soyangin, Taeumin, Soeumin, Taeyangin diagnosis of GCM Body Type and progressed that related Static Posture and Dynamic Hyper/Hypo mobility Pattern. The results are as follows. Distribution of Sasang Medicine Constitution proved to be Taeyangin 13, Soyangin 66, Taeumin 67, Soeumin 86 respectively. Distribution of GCM Body Type proved I Body Type 72(31.0%), II Body Type 54(23.3%), III Body Type 89(38.4%), IV Body Type 17(7.3%). The distribution of Sasang Constitution according to GCM Body Type was that; I Body Type was distributed in the order Soeumin 34.7%(25), Taeumin 31.9%(23), Soyangin 30.6%(22), Soeumin 34.7%(25) is the most people. II Body Type was distribution of in the order Soeumin 42.6%(23), Soyangin 5.9%(14), Taeumin 24.1%(13), Soeumin 42.6%(23) is the most people. III Body Type was distribution of in the order Soeumin 37.1%(33), Taeumin 30.3%(27), Soyangin 28.1%(25), Soeumin 37.1% is the most people. IV Body Type proved high distribution each of Soeumin 29.4%(5) and Soyangin 29.4%(5). In case of main left side posture character of spine and limbs about I Body Type 72 persons with left scapular and ilium forward tilted pattern proved in the order high distribution iliac crest thigh and scapular high 70(97.2%), gluteal fold high and scapular abduction 69(95.8%), lumbar scoliosis 65(90.3%). Also, in case of right side posture character proved in the order high distribution deep gluteal fold 69(95.8%), umbilical deviation 68(94.4%). Incase of main left side posture character of spine and limbs about n Body Type 54 persons proved in the: order high distribution knee hyperextension 50(92.6%), shoulder deviation 49(90.7%) etc. Also, in case of right side posture character proved in the order high distribution pelvic deviation 53(98.1%), iliac crest thigh 52(96.3%), hip flexion and ankle inversion 51(94.4%) etc. In case of main left side posture character of spine and limbs about III Body Type 89 persons proved in the order high distribution shoulder deviation 87(97.8%), scapular abduction 86(96.6%), scapular high 85(95.5%) etc. And in case of right side posture character proved in the order high distribution pelvic deviation and iliac crest thigh 86(96.6%) etc. In case of main left side posture character of spine and limbs about IV Body Type 17 persons proved in the order high distribution pelvic deviation, lumbar sciliosis and lumbar lordosis increase 15(88.2%) etc. Also, in case of right side posture character proved in the order high distribution wrist dorsiflexion 16(94.1%), thickened achilles tendon etc.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.113-137
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• 2021

모바일뱅킹의 성장세 뚜렷한 가능성에 따라 이와 관련한 연구들이 다수 진행되고 있으나, 국내의 경우 기술적인 요소나 소비자의 이용 의도 및 행동, 만족에 대한 분석으로 집중되어 있는 실정이다. 또한 20대라는 견고한 고객층을 보유하였음에도 이러한 고객 집단을 특정하여 진행된 연구는 거의 찾아볼 수 없다. 모바일뱅킹이 한 단계 도약하기 위해서는 그 자체에 대한 연구뿐만 아니라 모바일뱅킹에 영향을 미치는 외부요인에 대한 연구를 통해 다양한 관점을 확보하는 전략이 필요하다. 따라서 본 연구는 20대의 모바일뱅킹에 유의미한 영향을 미칠 수 있는 다양한 외부요인 중 충동성, 신용카드사용 여부, SNS 중독을 분석하였다. 충동성의 네 가지 하위요인인 부정긴급성, 긍정긴급성, 계획성부족, 지속성부족과 모바일뱅킹 사용률 간의 관계를 검토하고, 여기에 신용카드 사용 여부가 영향을 미치는지 확인하였다. 또한 충동성의 각 하위요인과 SNS 중독의 세 가지 하위요인인 조절실패 및 일상생활장애, 몰입 및 내성, 부정정서회피 간의 관계를 탐색하였다. 이때 모바일 기반의 SNS 중독이 충동성과 모바일뱅킹 사용률 간의 관계에서 어떠한 매개효과를 보이는지 확인하였다. 이러한 분석을 위해 20대 남녀 150명을 대상으로 설문조사를 진행하였고, 수집된 자료는 SPSS Statistics 25 프로그램을 이용하여 연구문제에 따라 상관분석, 회귀분석 등을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 긍정긴급성은 모바일뱅킹 사용률에 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 신용카드 사용 여부는 부정긴급성과 모바일뱅킹 사용률의 관계에서 조절효과를 보였다. 셋째, 충동성의 하위요인은 모두 SNS 중독의 하위요인과 유의미한 정적 관계가 있는 것으로 나타났다. 넷째, 긍정긴급성 및 SNS 중독, 모바일뱅킹 사용률의 관계에서 총효과와 직접효과가 나타나는 것으로 확인되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1082-1087
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• 2021

프로펠러축은 프로펠러 하중 및 편심추력의 영향으로 인해 정적, 동적, 과도상태 각각 거동의 패턴이 달라져 선미관 후부베어링의 국부하중 변화를 일으킴으로써 선박 축계의 안정성에 큰 영향을 미치며, 결과적으로 축 지지 베어링의 손상위험을 증가시킨다. 이를 방지하기 위한 일련의 축계정렬연구는 선급강선규칙과 조선소 지침을 기반으로 준정적 상태에서 축과 선미관 베어링간의 상대적 경사각과 유막유지, 선체변형에 따른 영향평가를 최적화 하는데 중점을 두어 진행 되어왔다. 그러나 보다 진일보한 형태의 추진축계의 안정성을 보장하기 위해서는 조타장치의 전타시 발생하는 급격한 선미유동장 변화와 같은 과도동적상태변화 조건에서의 상세 연구가 필요하다. 이러한 관점 하에 본 연구에서는 50,000 DWT 중형 유조선을 대상으로 스트레인 게이지법과 변위센서을 이용하여 선박운전 중 대표적 과도상태인 좌현 전타시의 프로펠러 축 거동이 선미관 베어링에 미치는 영향을 교차검증한 결과, 프로펠러 편심추력변동이 선미관 베어링의 하중을 일시적으로 저감시켜 베어링 하중을 완화시키는 것을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.45-55
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• 2020

정보 통신 기술의 발달로 인해 매년 신종/변종 악성코드가 급격히 증가하고 있으며 최근 사물 인터넷과 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 다양한 형태의 악성코드가 확산되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 운영체제 환경에 관계없이 활용 가능하며 악성행위와 관련된 라이브러리 호출 정보를 나타내는 문자열 정보를 기반으로 한 악성코드 분석 기법을 제안한다. 공격자는 기존 코드를 활용하거나 자동화된 제작 도구를 사용하여 악성코드를 손쉽게 제작할 수 있으며 생성된 악성코드는 기존 악성코드와 유사한 방식으로 동작하게 된다. 악성 코드에서 추출 할 수 있는 대부분의 문자열은 악성 동작과 밀접한 관련이 있는 정보로 구성되어 있기 때문에 텍스트 마이닝 기반 방식을 활용하여 데이터 특징에 가중치를 부여해 악성코드 분석을 위한 효과적인 Feature로 가공한다. 가공된 데이터를 기반으로 악성여부 탐지와 악성 그룹분류에 대한 실험을 수행하기 위해 다양한 Machine Learning 알고리즘을 이용해 모델을 구축한다. 데이터는 Windows 및 Linux 운영체제에 사용되는 파일 모두에 대해 비교 및 검증하였으며 악성탐지에서는 약93.5%의 정확도와 그룹분류에서는 약 90%의 정확도를 도출하였다. 제안된 기법은 악성 그룹을 분류시 각 그룹에 대한 모델을 구축할 필요가 없기 때문에 단일 모델로서 비교적 간단하고 빠르며 운영체제와 독립적이므로 광범위한 응용 분야를 가진다. 또한 문자열 정보는 정적분석을 통해 추출되므로 코드를 직접 실행하는 분석 방법에 비해 신속하게 처리가능하다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.499-510
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• 2023

최근 지능적이고 고도화된 사이버 공격은 악성코드가 포함된 파일을 이용하여 공공기관의 전산망을 공격하거나 정보를 유출하는 공격으로 그 피해가 커지고 있다. 다양한 정보 보호시스템이 구축된 공공기관에서도 기존의 시그니처 기반이나 정적 분석을 기반으로 하는 악성코드 및 랜섬웨어 파일 탐지하는 방식을 사용하는 경우는 알려진 공격은 탐지가 가능하나 알려지지 않은 동적 및 암호화 공격에 대해서는 취약하다. 본 연구에서 제안하는 탐지 방안은 공공기관에서 실제로 사용하는 정보보호시스템 중 악성코드 및 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 시스템의 탐지 결과 데이터를 추출한 후 결합하여 여러 가지 속성을 도출해 내고, 머신러닝 분류 알고리즘을 통해 도출한 속성들이 어떻게 분류되고 어떤 속성이 분류 결과와 정확도 향상에 중대한 영향을 미치는지 실험을 통해 결과를 도출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 특정 속성이 포함된 경우와 포함되지 않은 경우 알고리즘마다 상이하지만, 특정 속성이 포함된 학습에서는 정확도가 높아지는 결과를 보였으며 추후 정보보호시스템의 랜섬웨어 파일 및 이상행위 탐지 알고리즘 제작 시 속성 선택에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1106-1110
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• 2004

A human sign language is generally composed of both static and dynamic gestures. Each gesture is represented by a hand shape, its position, and hand movement (for a dynamic gesture). One of the problems found in automated sign language translation is on segmenting a hand movement that is part of a transitional movement from one hand gesture to another. This transitional gesture conveys no meaning, but serves as a connecting period between two consecutive gestures. Based on the observation that many dynamic gestures as appeared in Thai sign language dictionary are of quasi-periodic nature, a method was developed to differentiate between a (meaningful) dynamic gesture and a transitional movement. However, there are some meaningful dynamic gestures that are of non-periodic nature. Those gestures cannot be distinguished from a transitional movement by using the signal quasi-periodicity. This paper proposes a hybrid method using a combination of the periodicity-based gesture segmentation method with a HMM-based gesture classifier. The HMM classifier is used here to detect dynamic signs of non-periodic nature. Combined with the periodic-based gesture segmentation method, this hybrid scheme can be used to identify segments of a transitional movement. In addition, due to the use of quasi-periodic nature of many dynamic sign gestures, dimensionality of the HMM part of the proposed method is significantly reduced, resulting in computational saving as compared with a standard HMM-based method. Through experiment with real measurement, the proposed method's recognition performance is reported.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.436-448
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• 2015

본 논문의 논제는 국내 기업들, 특히 재벌계열사들 중심의 최근의 재무적 현안이 되고 있는, 현금유동성 수준에 대한 재무적 결정요인들에 대한 분석이다. 연구의 특징은 재벌소속 계열사들의 동 유동성에 대한 재무적 결정요인들에 대한 기존 연구(김한준 (2015))에 관한 확장, 심층적 연구이며, 이를 통하여 기존의 검정된 결정요인들에 대한 다양한 계량 경제적 모형들을 활용한 강건성 확인이 연구목적이라고 할 수 있다. 다양한 연구방법들이 검정에 응용되었으며 (정적, 동적 패널자료모형, 변수선택법, 파마-맥베스 모형 등) 연구결과 관련, 유의성있는 재무적 결정요인들로서는 현금흐름, 시가대비 장부가, 대리인비용, 그리고 추가적 설비투자비용 등이 판명되었다. 이는 기존의 연구결과와도 일관성이 있는 것으로 판단된다. 본 연구를 위하여 추가 투입된 잠재변수들 중, 현금전환기간과 산업더비변수들 (음식료업, 화학업, 건설업 등)이 종속변수에 대한 영향력에서 통계적 유의성을 보였다. 본 연구결과가 해당기업들의 적정 현금유동성 수준의 정책적 결정에 실증적 기준을 제공하여, 국내 자본시장의 선진자본시장으로의 진입 가능성에도 일조할 수 있기를 기대한다.

• 동의생리병리학회지
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• 제22권6호
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• pp.1378-1382
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• 2008

This study is aim to evaluate pulse diagnosis as indicators for classification of the pattern identifications in stroke patients. To get the clinical information, we recruited the onset 1 month stroke patients through the multicenter network which consists of 13 oriental hospitals. The clinical informations about three pairs of pulse wave form and levels of their significancy based on the case report form (CRF) were collected and their distribution in each pattern identification were analyzed. The results are as follows Fire-Heat group shows high portions of floating pulse, rapid pulse and solid pulse. Qi Defficiency group has a greater portion of deep pulse, slow pulse, deficient pulse. The well-defined character of Phlegm-Retained Fluid, Yin Defficiency, Static Blood groups cannot be explained by pulse wave form. These results show a rough relationship between the pulse diagnosis and pattern identifications of stroke therefore, further studies are required to determine the pulse diagnosis as significant indicators of stroke pattern identification.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.48-57
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• 2003

본 연구는 hidden Markov model(HMM)과 유전알고리 즘을 갖는 MLP(multilayer perceptron) 합성 분류기를 이용한 근전 신호의 인식에 관한 연구이다. 제안된 기법에서 유전알고리즘은 전역적인 탐색으로 신경회로망의 최적의 초기 연결강도를 선택하는데, 이로 인하여 학습속도 및 인식률이 향상되게 된다. 근전 신호의 동적 특성은 연속 운동 인식처럼 신호의 길이 및 시작점과 끝점이 일정치 않고 시변성이 큰 경우에 반드시 고려되어야 하나, 일반 신경회로망에서는 이의 적용이 용이하지 않다. 따라서, 본 연구에서는 신호의 동적 특성에 대한 적응성을 갖는 HMM과 MLP 신경회로망을 결합시킨 구조를 갖는 인식기를 제안한다. 이러한 구조는 인식기의 입장에서 볼 때 HMM의 신호의 동적 특성에 대한 적응성과, MLP의 정적인 신호에 대한 우수한 분류력이 결합되어 동적인 신호에도 높은 인식율을 갖는 특성을 갖는다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권3C호
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• pp.125-132
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• 2005

본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. 동공을 추적하여 GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다. 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84%보다 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.