• 동양고전연구
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• 제73호
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• pp.281-302
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• 2018

순자철학에서 마음의 역할은 매우 중요하다. 순자에게 도란 정치의 영원하고 항구적인 법칙인데, 그 도는 마음이 주재한다. 그런데 마음은 사유 활동과 사물에 대한 인식 기관이다. 그럼에도 불구하고 마음은 조절되지 않으면 안 되는 욕구를 지닌 몸이다. 또 한편으로 마음은 인식 측면에서 저장과 비움, 움직임과 고요함, 하나에 또 하나의 두 갈래의 중층적 양상을 지닌다. 그런 마음의 꾀인 심술(心術)에는 여러 가지 가림의 폐단이 있다. 이런 점에서 마음을 닦고 기르기가 요구된다. 순자는 치기양심(治氣養心), 몸 차원의 기를 다스리고 사유 기능의 마음을 기르는 수양을 제안하는데, 맹자가 도덕심 함양을 위한 욕심 줄이기나 호연지기 기르기를 중시했다면, 순자는 신체기관을 거느리고 공적인 인식을 위해 마음 기르기를 요청하였다. 순자의 생각에 마음에는 인식 측면에서 마치 그릇의 물이 만드는 수경(水鏡)과 같은 면모가 있다. 그래서 물에 내재하는 찌꺼기를 가라앉히지 않으면 사물의 이미지를 제대로 반영할 수 없다. 이런 맥락에서 마음의 폐단을 제거하야야 하며, 그런 차원에서 수양 또한 필요하다. 궁극적으로 국가의 안정을 위한 이치를 밝히고 떳떳한 도리를 회복하기 위해 마음은 중층적(重層的)이어서는 안 되며, 이에 수양의 문제가 대두된다. 이 논문은, 이런 문제의식에서, 순자철학에 나타난 마음의 의의, 그 중층적 양태, 그리고 수양의 필요성에 대하여 접근한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.23-36
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• 2005

신원기반 암호기법에서 PKC(Private Key Generator)의 권한 남용을 막기 위해 일반적으로 threshold 기법을 사용한다. 하지만 이 방법은 사용자 개인키 발급과정에서 보다 많은 인증, pairing 연산, 통신비용을 요구한다. 이 논문에서는 PKG의 권한을 분산시키는 신원기반 암호기법에서 같은 사용자에게 다수의 개인키를 수시로 발급하거나 만료된 또는 철회된 키를 재발급하는 경우 이를 효율적으로 처리해줄 수 있는 새로운 모델을 제안한다. 새 기법에서 사용자의 개인키는 서로 다른 신뢰기관에 의해서 발급되는 두 개의 요소인 KGK(Key Generation Key)와 KUD(Key Usage Descriptor)로 구성된다. 이 중 KGK는 다수의 신뢰기관인 KIC(Key Issuing Center)가 threshold 방법으로 발급하며, KUD는 단일 신뢰기관인 KUM(Key Usage Manager)이 발급한다. 이 시스템의 장점은 키 재발급 비용이 상수시간이며 공개채널을 통한 키 발급이 가능하다는 것이다. 또한 Gentry가 제안하였던 time-slot 기반의 개인키 철회기법을 다른 신원기반 암호기법보다 효율적으로 적용할 수 있다. 이 논문은 새 시스템의 안전성에 대해서 증명하고 타 시스템과의 비교 분석을 통해 그 효율성을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.175-182
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• 2020

비접촉식 시선추적 기술은 인간과 컴퓨터간의 인터페이스로서 장애가 있는 사람들에게 핸즈프리 통신을 제공하며, 최근 코로나 바이러스 등으로 인한 비접촉시스템에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 인간 중심의 상호 작용을 위한 상황인식 다중영역 분류기 및 ASSL 알고리즘을 기반으로 한 사용자 인터페이스 기술을 개발한다. 이전의 AdaBoost 알고리즘은 안구 특징 사이의 공간적 맥락 관계를 이용할 수 없기 때문에 눈의 커서 포인팅 추정을 위한 안면 추적에서 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 비접촉식 시선 추적 및 마우스 구현을 위한 눈 영역의 상황기반 AdaBoost 다중 영역 분류기를 제시한다. 제안된 방식은 여러 시선 기능을 감지, 추적 및 집계하여 시선을 평가하고 온 스크린 커서 기반의 능동 및 반 감독 학습을 조정한다. 이는 눈 위치에 성공적으로 사용되었으며 눈 특징을 감지하고 추적하는 데에도 사용할 수 있다. 사용자의 시선을 따라 컴퓨터 커서를 제어하며 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 추적하며, 가우시안 모델링을 적용함으로써 후처리하였다. Fits law에 의해 실험하였으며, 랜덤하게 대상객체를 생성하여 실시간으로 시선추적성능을 분석하였다. 제안하는 상황인식을 기반 인식기를 통하여 비접촉 인터페이스로서의 활용이 높아질 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.1-28
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• 2021

핀테크는 기술주도형 금융혁신을 위한 중요한 사업 영역으로 논의되어 왔다. 핀테크라는 용어는 금융과 기술의 합성어로, 현재 모든 금융 분야와 연계된 ICT 기술을 의미한다. 핀테크 산업에 관한 관심은 시간이 지날수록 크게 높아져 수많은 스타트업에 대한 전폭적인 투자와 지원이 이루어지고 있다. 이에 따라 학문적, 실무적 시점에서 핀테크 동향을 연구하려는 시도가 있어 왔다. 그러나 시장의 높은 관심에도 불구하고 기존 연구는 핀테크 기술에 대한 명확하고 체계적인 정의 및 확장 절차가 부족하였다. 이러한 이유로 핀테크 기술을 바탕으로 적절한 응용 분야를 파악하는 것 역시 한계가 존재하였다. 이에 본 연구는 세 가지 방식을 결합하여 핀테크 관련 용어를 확장하고, 네트워크 분석과 토픽 모델링을 활용해 핀테크 분야 동향을 분석하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 새로운 핀테크 용어목록을 생성하고, USPTO로부터 10년간 총 1만 8341건의 특허를 수집하였다. 수집된 특허를 바탕으로 Co-classification 분석과 네트워크 분석을 통해 핀테크 특허의 기술 동향을 파악하였고, 핀테크 도메인을 분석하기 위해 핀테크 트렌드를 파악하는 토픽 모델링을 실시하였다. 이번 연구는 기술주도형 금융서비스에 참여하고자 하는 경영자와 투자자가 핀테크 기술의 정의와 범위를 정확히 이해하고, 이를 바탕으로 핀테크 기술의 트렌드를 다각적으로 분석함으로써 새로운 핀테크 기술 기회를 포착하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제60권4호
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• pp.451-466
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• 2021

교육에서 사회경제적 지위에 따른 성취 수준의 차이를 이해하는데 개인배경 뿐만 아니라 학교의 영향력, 그리고 두 요인의 상호작용을 함께 고려하는 것은 중요하다. 이러한 이유로 본 연구는 각 학교에 재학 중인 학생들의 사회경제적 지위의 평균으로 표현되는 학교 수준의 사회경제적 지위를 고려하여, 수학적 소양에서 나타나는 형평성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. PISA 2015에 참여한 우리나라 학생 5,548명(168개 학교)과 미국 학생 5,217명(161개 학교)의 자료를 계층적 선형 회귀 분석을 이용해 분석 및 비교하였다. 그 결과, 우리나라의 경우 개인 수준의 사회경제적 지위에 따른 성취 격차보다 학교 수준의 사회경제적 지위에 따른 성취도 차이가 큰 것으로 나타났다. 미국의 경우 대조적으로 개인의 사회경제적 배경이 열악할 때 학교 수준의 사회경제적 지위와 상관없이 기대할 수 있는 수학 성취도 수준이 낮았다. 이러한 결과는 우리나라 학생들의 수학적 성취에 학교 수준의 사회경제적 지위가 추가적인 불평등의 기제로 작용할 수 있음을 시사한다. 국내의 교육현실에서 학교 수준의 사회경제적 지위가 사교육 및 교육과정 선택 등의 이슈와 얽혀있다는 점에서 수학교육에서의 불평등 문제 해결의 실마리를 발견할 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 수학 교육자들에게 우리의 문제를 해결하기 위해 단순히 다른 교육 시스템을 모방해서는 안 됨을 상기시킨다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.263-278
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• 2022

최근 IoT 기술의 발달로 외출 중에도 반려동물에 급여하도록 자동 사료급식기가 유통되고 있다. 그러나 자동급식에서 중요한 중량을 측정하는 저울 방식은 쉽게 고장이 나고, 3D카메라 방식은 비용이 든다는 단점이 있으며, 2D카메라 방식은 중량 측정의 정확도가 떨어진다. 특히 사료가 복합된 경우 중량 측정 문제는 더욱 어려워질 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 2D카메라를 사용하면서도 중량을 정확하게 추정할 수 있는 딥러닝 접근법을 제안하는 것이다. 이를 위해 다양한 합성곱 신경망을 이용하였으며, 그중 ResNet101 기반 모델이 3.06 gram의 평균 절대 오차와 3.40%의 평균 절대비 오차를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 결과로 사료와 같이 규격화된 물체의 중량을 확보가 용이한 2D 이미지를 통해서만 예측할 필요가 있을 경우 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.38-50
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• 2022

연구목적: 본 연구는 방화관리자 및 건물 관계인이 피난안전성능 향상 계획 수립 시, 한정된 예산을 고려하여 피난안전성능 개선 항목 선정에 도움을 주는 수치해석 DB 구축 방향 수립이 목적이다. 연구방법: 직통계단형 아파트 1개동과 복도형 1개동을 선정하여 정량적 평가기법인 CFD기반 피난안전성평가를 수행하였다. 연구결과: 직통계단형 아파트는 방화구획 항목에서의 피난허용시간이 스프링클러설비 등 피난허용시간보다 약 130%이상 높게 나타났다. 결론: 방화관리자 및 건축물 관계인은 적법하게 유지관리하고 직통계단형 공동주택에서는 "주거세대 별도 방화구획"을 우선 적용하는 것이 피난안전성이 가장 개선되고, 층간 방화구획과 스프링클러설비를 상시 유지보수 및 강화하는 것이 효과적일 것으로 판단된다. 복도형 공동주택에서는 연기확산이 직통계단형 공동주택보다 제한적인 특성을 고려하여 소화설비의 유지보수가 우선되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권7호
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• pp.505-513
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• 2022

최근 기후변화 및 기상이변 등으로 인해 가용 수자원 예측의 불확실성이 점차 커져가고 있다. 홍수 및 가뭄 예방 등 물관리에 대한 사회적 관심 또한 증가하고 있으며, 2018년 시행된 물관리일원화와 더불어 국내 물관리는 큰 전환점을 맞이하고 있다. 이러한 물관리 역량 강화의 일환으로, 과거 수력발전을 중심으로 운영되었던 발전용댐을 이·치수 목적으로 활용하기 위한 다양한 검토가 이루어지고 있다. 그러나, 주로 다목적댐을 대상으로 개발된 댐 평가 기법들이 발전용댐에 그대로 적용되고 있어, 발전용댐의 특성을 고려할 수 있는 추가적인 평가기법이 요구된다. 본 연구에서는 저수지 운영모의 방법을 활용하여 이수 측면에서 발전용댐의 운영 특성을 고려한 댐별 용수공급능력 산정 방법을 새롭게 제시하였으며, 여러댐이 상하류에 걸쳐 운영되고 있는 조건에서 연계 댐군의 종합적인 용수공급능력을 평가할 수 있는 저수지 연결모의 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 북한강수계 발전용 댐을 대상으로 적용되었으며, 개별 댐의 용수공급능력 산정 결과와 댐군 연결모의를 통한 용수공급능력을 비교 분석하였다. 향후 발전용댐의 가뭄시 물 공급 역할은 더욱 중요해질 것으로 예상되며, 본 연구 결과는 발전용댐을 활용한 지속가능한 국내 물 관리 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 적정기술학회지
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• 제7권1호
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• pp.72-81
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• 2021

안전한 음용수 확보를 위한 적정기술로써 환경적, 기술적 요구사항을 충족할 수 있는 나노섬유 멤브레인으로 구성된 무동력 막 여과 시스템을 평가하였다. 이 장치는 수두차에 의한 중력과 생물학적 막 오염층 제어로 별도의 에너지원이 필요 없고, 핵심 소재인 PVDF 나노섬유 멤브레인 필터가 병렬로 연결, 모듈화되어 있어 물 생산성을 높이는 구조이다. 이 장치의 실제 현장 적용 가능성을 평가하기 위해 Pilot-scale (3000-5000 L/day) 나노섬유 멤브레인 기반 정수 시스템이 개발도상국(키리바시, 투발루 등)에 2017년 8월 설치되어 3개월간 운영되었다. 14-92 L/(m²×h)의 플럭스로 안정적 물 생산성을 확인하였고 처리수의 탁도와 박테리아의 높은 제거율 (99.99% 이상)로 안전한 수질을 장기간 제공할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 현장 적용을 통해 나노섬유 멤브레인 기반 무동력 정수 시스템이 장기간 안전한 음용수를 공급할 수 있는 정수장치로 평가되었고, 적정기술로써 개도국의 수처리 장치로 활용 가능성을 보여준다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.17-27
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• 2021

유량예측은 효과적인 홍수관리 및 수자원 계획을 위한 매우 중요한 재난방지 접근법이다. 현재 기후변화로 인한 집중호우가 나날이 증가하고 있어 막대한 기반시설 손실과 재산, 인명 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 미국 테네시주 Hickman County의 Vernon에 있는 Piney Resort의 최근 홍수사례분석을 통해 최대 강우 시나리오에서 유량예측에 대한 강우의 기여도를 측정했다. Piney River 유역내 USGS 두개의 관측소(03602500, 03599500)에서 20년(2000-2019) 동안의 일별 하천 유량, 수위 및 강우 데이터를 수집했고, Long Short Term Memory(LSTM)을 사용하였다. 또한, Tensorflow, Keras Machine learning frameworks, Python을 이용하여 14일로 구별된 유량 값을 예측하였다. 또한, 모델이 2021년 8월 21일의 범람 이벤트를 예측할 수 있었는지를 결정하는 데 사용되었다. 전체 데이터(수위, 유량 및 강우량)가 포함된 LSTM 모델은 일부 강우 모델을 제외하고 지속성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 강우자료만 이용하여 유량예측을 하는 것은 충분하지 않음을 나타냈다. 결과는 LSTM 모델은 0.68 및 13.84m³/s의 최적 NSE 및 RMSE 값을 나타냈고, 가장 낮은 예측 오차로 예측 최대유량은 94m³/s로 나타났다. 향후 강우 패턴에 대한 다양한 분석이 이루어진다면 효율적인 홍수 경보 시스템 및 정책을 설계하는 관련 연구에 도움을 줄 것으로 판단된다.