• 암석학회지
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• 제4권2호
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• pp.153-167
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• 1995

옥천습곡대 중앙부에 분포하는 중생대 화강암체의 전암 및 광물연령을 Rb-Sr, K-Ar, 휫션트랙법으로 측정하여, 그들 암체의 관입 정치시기와 지체구조 발달과정인 지열사를 규명하였다. 이들 중생대 화강암체중 Rb-Sr법으로 동시선 연령을 구한 쥬라기의 제천화강암체(~203 Ma)와 문경화강함체(~200 Ma), 그리고 백악기 중기의 무암사화강암체(~110 Ma), 월악산 및 대야산화강암체(~110 Ma)는 모드 스트론치움 초생값($Y^{87}Sr/^{88}Sr)_i$이 0.7100 이상의 값을 나타내여, "I-형"과 "S-형"에 속하여, 지각물질이 혼화된 "M-형"의 마그마로부터 결정분화한 것으로 밝혀졌다. 또 위의 쥬라기 화강암체는 암상 및 조암광물의 지화학적 연구결과 심부에 정치되어 약 $300^{\circ}C$가지는 급히 낵강하였으나, 그 이후부터는 서서히 냉각한 것으로 생각되나, 문경화강암체는 ~110 Ma경에 천부에 관입한 백악기 중기의 월악산, 대야산 화강암체의 높고 큰 열로 동위원소계가 완전히 또는 부분적인 재평을 이루므로써, 각 연령측 안방법중 연령보존온도 이하의 연령측안시료에서는 실제 제시해야 할 연령보다도 더 젊은, 후기의 지질변동 시기(~110 Ma)를 제시하거나, 부분적인 연령감소를 나타내는 감소된 연령(K-Ar 감섬석 연령: 142 Ma)을 나타내고 있다. 또 백악기 중기(~110 Ma)의 무암사, 월악산, 대야산화강암체와 백악기 중기-말기(~90 Ma)의 속리산 및 형제봉화강암체는 천처에 관입하여 매우 단순하게 그리고 급속히 냉각한 암체인 것으로 확인되었다.

• 한국보육지원학회지
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• 제8권4호
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• pp.5-31
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• 2012

본 연구는 유아교육 및 보육과 관련한 주요 학회지를 중심으로 1995년부터 2011년까지 발간된 유아교육정책과 보육정책의 연구동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 한국학술진흥재단에 등재된 학회지 논문 총 126편을 대상으로 유아교육정책과 보육정책에 대한 연구동향을 분석하였다. 연구결과는 유아교육정책 영역, 보육정책 영역, 유아교육정책과 보육정책이 포괄적으로 관련된 영역 등 세 가지 영역을 기준으로 분석하였고, 연도, 연구주제, 연구유형, 연구목적, 자료수집 방법, 연구형태, 연구자 수, 연구비 지원에 대한 연구동향을 분석하였다. 연구결과 2000년대 중반 이후부터 본 연구의 주제와 관련한 다수의 논문이 발간되었으며, 특히 보육 분야의 정책 연구가 가장 활발하게 이루어졌다. 연구주제는 연도별로 다양한 주제의 논문이 발간되었고, 연구유형은 문헌연구, 연구목적은 정책의 현황 및 실태 분석, 자료수집 방법은 문헌고찰, 연구형태는 사례 연구, 연구자 수는 개인연구, 연구비 지원은 비지원을 통한 연구가 가장 많이 이루어졌다. 이와 같은 연구결과에 기초하여 유아교육정책과 보육정책에 대한 전반적 방향에 대해 논의한 후 향후 과제와 제언을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권5D호
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• pp.727-737
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• 2011

본 연구에서는 효율적인 철도사고관리 및 복구작업을 위한 임시복구 시나리오를 개발하였다. 문헌조사 및 전문가 설문조사 결과를 통하여 임시복구 Worst Case 선정시기준이 되는 고려항목과 임시복구 시나리오 수립에 필요한 중요항목(event)을 도출하였으며, 임시복구가 가장 힘든 Worst Case로는 터널구간에서 발생하는 철도사고가 선정되었다. 이는 신속한 임시복구를 위해 좁은 공간에서 체계적이고 효율적인 복구절차를 갖추고 숙련된 복구요원 양성이 필요한 것으로 분석되었다. 또한, 본 연구에서는 통계학적 분석기법을 이용하여 임시복구 시나리오 수립 시 중요항목(event)간 중요도(우선순위)를 선정한 결과 임시복구유형중 시설물 붕괴를 가장 우선적으로 복구하고 선로매몰, 차량탈선 순으로 처리함이 복구시간을 단축할 수 있는 것으로 분석되었다. 이는 복구에 많은 시간이 소요되는 순으로 임시복구가 이루어져야 함을 나타낸다. 임시복구 시나리오는 임시복구 Worst Case, 임시복구유형별 중요항목(event)을 종합하여 표준운영절차(안) 11개를 제안하였다. 이를 활용하여 철도사고 DB관리 및 신속한 사고복구를 통해 정시성을 확보하여 열차지연시간을 최소화하는데 크게 기여할 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권2C호
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• pp.156-165
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• 2006

본 논문에서는 지능적인 보안 시스템 구현의 새로운 접근 방식으로, 인공지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용한 사람 키 높이 추정기법을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 먼저, 스데레오 카메라에서 입력된 영상으로 부터 YCbCr 컬러 모델과 위상형 상관 기법을 사용하여 표적 얼굴영역의 중심좌표를 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어각도 산출을 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 3차원 좌표를 실시간적으로 검출하고, 이를 통한 표적 대상의 적응적인 신체 크기 추정을 수행하였다. 각기 다른 신장을 가진 3사람의 다양한 이동경로를 가진 480 프레임의 테스트용 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 표적의 추정된 신체 크기값 역시 계산치 및 측정치 사이의 표준편차가 평균 1.03의 작은 값으로 유지됨은 물론, 제안된 시스템에서 계산된 좌표값과 실제 실험대상으로 참여한 사람의 정확한 실제 위치와의 차이 역시 평균 1.2cm 미만의 오차와 전체적으로 1.18$\%$의 오차를 보임으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.5534-5540
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• 2015

철도 신호제어시스템에서 열차의 위치 및 점유 유무를 검지하기 위하여 궤도회로 이외에 axle counter적용 사례가 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 열차검지 및 차축계수의 신뢰성을 높이기 위해 axle counter의 센서 방식을 지자기 센서 방식과 근접센서 방식을 비교하였으며, 그에 따른 차이점과 결과를 제시하였다. 또한, 정확한 차축검지를 위한 센서부의 취부조건 등을 고려한 설치에 대해 현장 경험을 기반으로 적용된 결과를 제시한다. 본 연구에서는 차축검지의 신뢰성 향상을 위해 센서의 위상차를 판단할 수 있도록 설계 변경한 결과 차축검지 기능뿐만 아니라 다양한 기능까지(열차의 방향검지, 열차속도검지 등) 수행할 수 있는 확장성을 확보하였다. 또한 열차의 종별, 무게 등의 특성에 종속되지 않았으며, 자체적으로 제작한 차축검지를 위한 모의차축 이송장치와 Test Bed를 구축하여 Lab. 테스트를 수행한 결과 350km/h의 속도에서도 차축 검지의 누락이 발생하지 않았음을 확인하였다. 이를 통해 열차의 검지뿐만 아니라 통과하는 열차의 속도와 편성 수, 선로전환기 통과 시 철사쇄정 조건 그리고 건널목 장치에도 적용할 수 있는 기반을 마련하였으며, 향후 철도 신호제어 시스템 전반에 확대 적용하게 되면 열차안전운행에 많은 기여를 할 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.173-181
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• 2017

본 논문에서는 현재와 이전의 영상 프레임 뿐 만 아니라 영상의 축척과 이전 위치에 주어진 객체의 비율과 위치 추정에 대한 학습 문제로서 사람 추적 문제를 다룬다. 본 논문에서는 회선 신경망 분류기를 이용한 사람 검출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 신경망을 정규화하고 검출 작업을 위한 특징 표현을 자동으로 최적화함으로써 사람 검출의 정확성을 향상시킨다. 제안하는 방법에서는 감시 영상 시스템에서 실시간 영상이 들어오면 제일 먼저 위치를 추정하는 작업을 수행하기 위하여 회선신경망을 학습시킨다. 기존의 다른 학습 방법과 달리 회선신경망은 두쌍의 연속된 영상 프레임으로부터 공간적이고 시간적인 특징을 모두 공동으로 학습시킨다. 회선 신경망에 의해 학습된 특징을 이용하는 SVM 분류기의 정확성은 회선 신경망의 정확성과 일치한다. 이것은 자동적으로 최적화된 특징의 중요성을 확인시켜 준다. 그러나, 회선 신경망을 이용한 사람 객체의 분류에 대한 계산 시간은 사용된 특징의 타입과 관계없이 SVM의 것보다 약 40분의 1정도로 작다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권2호
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• pp.11-22
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• 2007

본 논문은 인구 중심점 개념을 이용하여 GIS 공간 모형에서 보다 정확한 수요 규모를 추정할 수 있는 방법을 제시하고자 하는 연구이다. 이를 위하여 본 연구에서는 면적 속성의 수요 데이터와 점형 속성의 인구 중심점(population centroid)의 개념을 활용하여 보다 정확한 수요 규모를 추정할 수 있는 방법을 제시하고 다양한 지역 및 공간 단위에도 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다. 이를 위하여 기존의 수요 데이터 이용 방법의 한계와 제한점을 보완하고 보다 정확한 수요 규모의 추정을 위해서 주택 유형별 가중치 기반의 인구 중심점 추정 방법을 제시하였다. 추출된 인구 중심점을 기반으로 각 수요점의 위치와 수요 규모를 추정하고 인구 중심점과 수요 지점간의 거리 측정 방법을 통하여 실제 GIS 공간모형의 적용 가능성을 살펴 보았다. 이를 위하여 입지-배분 공간 모형을 사례로 시설물 입지를 위한 기본적인 수요 규모와 서비스 배분을 위한 GIS 공간 모형의 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.637-644
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• 2016

본 논문은 터널 환경 측정 시스템 개발 및 측정 I [1], II [2]의 후속논문이다. 본 연구의 대상이 되는 터널인 솔안터널은 백두대간을 관통하는 연장 16.7 km의 루프식 단선 터널로 산악지형에 위치하며 화물열차와 승객열차가 혼용인 일반철도 터널이다. 본 논문에서는 솔안터널의 환경 측정을 위하여 터널 내부에 3개의 위치에 설치된 환경 측정 장치에서 약 1년간 측정된 온도 및 습도를 분석하였다. 선행의 연구에서는 도심지 및 도심지 인근에 위치한 터널 내부에서 측정 결과 결과에 대하여 분석하였지만, 본 논문에서는 산악지형에 위치한 터널 내부에서 측정한 온도 및 습도 등을 외부에서의 기상 측정 결과와 비교한 것으로 선행 연구와 차별성을 지닌다. 솔안터널 내부에 측정된 온도 및 습도를 월별로 지역에서의 기상 측정 결과와 비교하였으며, 여름과 겨울을 대표하는 대표적인 일자에 대해서 철도터널에서의 시간별 온도 및 습도의 변화도 분석하였다. 또한 터널 내 측정 위치에 따른 환경 특성도 분석하였다. 본 연구에서 제시한 철도터널의 환경측정 분석 결과는 터널의 환기 및 화재 시뮬레이션 등 터널의 기류의 컴퓨터 해석 및 터널의 공기질 및 온열환경과 관련된 연구에 폭넓게 사용될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.569-573
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• 2018

음악은 수많은 악기가 내는 사운드로 구성되어 있다. 그 중에서도 사람의 목소리인 '보컬' 사운드는 그 어떤 악기보다도 가장 즉각적으로 잘 인지되는 파트이다. 곡에서 중요한 부분을 차지하는 보컬을 여러 사운드 속에서 완벽하게 믹싱하는 데에는 많은 요소들이 고려되어야 하고 또 다양한 단계들이 존재한다. 그 단계 중 EQ에 집중하여 연구하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 EQ작업과 관련된 사항들에 대해 EQ의 개념 및 종류로 부터 시작해 보컬 레코딩 시 EQing방법, Subtractive EQ, Additive EQ 등에 관해 알아보도록 할 것이다. EQ는 사운드 믹싱 과정에서 특히나 보컬 사운드를 다루는데 있어서 가장 중요한 도구 중 하나로 손꼽힌다. 보컬 이큐잉은 보컬이 완벽히 트랙 믹스 안에 어우러지게 하기 위해 각 주파수 대역을 부스트 하고 또 컷팅하여 음색을 다듬는 과정이다. 프로페셔널한 보컬사운드를 얻기 위해서는 그 무엇보다도 자신이 스타일적으로 의도하는 사운드가 무엇인지 확실한 방향성을 가지고 가야하고 그를 위해 레퍼런스 트랙을 이용하는 것도 아주 효과적이다. EQing이외에도 컴프레션, 리버브, 코러스, 딜레이 등의 이펙터 작업과 백킹 보컬과 하모니의 조정 등의 다양한 복잡한 단계의 작업이 있고 그 또한 매우 중요한 작업들이다. 그러나 믹싱의 시작에 해당하는 작업인 EQing은 무엇보다도 그 중요도가 큰 관계로 위 사항들을 두루 고려하여 세밀한 작업을 하여야 할 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.201-207
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• 2021

머신러닝의 한 종류인 딥러닝은 각 학습 과정을 진행할 때, 가중치를 변경하면서 학습을 수행한다. 딥러닝을 수행할때 대표적으로 사용되는 Tensor Flow나 Keras의 경우 학습이 종료된 결과를 그래프 형태로 제공한다. 이에 과다학습으로 인한 퇴화 현상 또는 가중치의 잘못된 설정으로 인해 학습 결과에 오류가 발생하는 경우, 해당 학습 결과를 폐기해야한다. 이에 기존 기술은 학습 결과를 롤백하는 기능을 제공하고 있지만, 롤백 기능은 최대 5회 이내의 결과로 제한된다. 또한, 딥러닝의 모든 과정을 기록하고 있는 것이 아니기 때문에 값을 추적하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 MLOps의 개념을 적용한 기술이 존재하지만. 해당 기술에서는 이전 시점으로 롤백하는 기능을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 기존 기술의 문제점을 해결하기 위해 학습 과정의 중간 값을 블록체인으로 관리하여 학습 중간 과정을 기록하고, 오류가 발생할 경우 롤백할 수 있는 시스템을 구성한다. 블록체인의 기능 수행을 위해서 딥러닝 과정 및 학습 결과 롤백은 Smart Contract를 작성하여 동작하도록 설계하였다. 성능평가는 기존의 딥러닝 방식의 롤백 기능을 평가하였을 때, 제안방식은 100%의 복구율을 가지는 것에 비교하여 기존 기법에서는 6회 이후에 복구율이 감소되어 50회일 때 10%까지 감소하는 것을 확인하였다. 또한, 이더리움 블록체인의 Smart Contract를 사용할 때, 블록 1회 생성 시 157만원의 금액이 지속적으로 소모되는 것을 확인하였다.