• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.627-635
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• 2019

코딩 교육용 드론은 비행의 기초 원리를 체험하는 것뿐 아니라, 주로 아두이노(Arduino) 기반의 프로그래밍을 통해 드론을 제어하고 조종할 수 있도록 개발된 드론이다. 교육용 드론의 특성상 주 사용자는 드론 조종에 미숙한 학생들이기 때문에 드론과 외부 물체와의 충돌이 빈번하게 발생하여 드론 기체의 손상 비율이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 교육용 드론 기체에 대한 구조 동역학 기반의 충돌 시뮬레이션 방법을 통해 드론의 구조적 안정성을 평가하였다. 약 240,000개의 4면체 요소를 갖는 해석 모델을 사용하여 $0^{\circ}$, $+15^{\circ}$, $-15^{\circ}$의 충돌 각도에 따른 3가지 케이스에 대해 충돌 시뮬레이션을 수행하였다. 3차원 구조물의 동적 거동 시뮬레이션에 탁월한 기능을 제공하는 ANSYS LS-DYNA를 활용하여 드론이 4 m/s의 속도로 벽에 충돌했을 때 주요 관심 부분인 드론 상 하부, 링 조립체에 발생하는 응력 분포 및 변형률을 분석하였다. 주요 관심 부분의 등가 응력에 따른 안전율은 0.72~2.64, 항복 변형률 기준 안전율은 1.72~26.67의 범위로 도출되었다. 이러한 안전율을 기준으로 재료 물성에 따른 항복 변형률과 종국 변형률을 초과하는 응력이 발생하는 부분에 대한 구조 안정성 확보를 위해 설계 보강이 필요한 부분을 제시한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권2호
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• pp.233-248
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• 2019

본 연구는 칸톤학교 아라우가 19세기 전체에 걸쳐 독일의 김나지움 교육 이념 논쟁과 밀접한 관련이 있음을 보였다. 이 논쟁 속에서 아인슈타인이 바이에른에서 정규 과학교육의 혜택을 거의 받지 못했다는 점을 원전 자료 분석을 통해 입증했다. 아인슈타인은 정규교육의 결핍에도 불구하고 일찍부터 독학에 의해 자기 학습을 하는 습관을 가졌고, 이 방식은 평생 유지되었다. 그는 권위주의적이었던 뮌헨의 학교에서는 매우 힘들게 지냈지만, 자유정신과 자율성이 보장되었던 아라우의 민주적 학교에서는 정서적 안정감을 얻을 수 있었다. 아라우는 오랫동안 외지와 자유로운 교류와 프랑스 계몽주의 영향으로 종교적, 지역적, 민족적 차별이 없이 적대적 사상들에 대해 관대한 다문화적 사상을 갖고 있었다. 이로 인해 소규모 공립학교인 칸톤학교는 스위스를 넘어 교사와 학생의 막강한 인적 자원을 확보할 수 있었고, 교육이념 논쟁을 통해 시대정신에 맞는 실용주의와 계몽주의 사상을 선택했다. 이는 김나지움에서 인간교육-인문주의-엘리트 양성을 실시하고, 상공업학교에서는 시민교육-사실주의-시민 양성을 동시에 독립적으로 운영하는 체제로 정착된다. 특히 김나지움은 1835년부터 순수한 신인문주의를 벗어나 자연사와 같은 실물교과를 도입함으로써 양형주의를 선택하게 되었다. 이로써 칸톤학교는 참다운 인간성 교육, 철저한 학문적 교육, 생활 속에서 시민적 삶의 능력을 추구하는 학교가 되었으며, 아인슈타인은 여기서 진정한 민주주의가 실현되고 자신에게 잊을 수 없는 인상은 남긴 교육기관의 모범을 찾게 된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.25-32
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• 2019

본 연구의 목적은 시장에서 ICO에 대한 올바른 투자를 위한 방안을 조사하는 것이다. 이전에는 기업들이 자금조달을 위해서는 은행에서 차입하거나, VC(벤처 캐피탈)과 엔젤 투자자로 부터 출자를 받는 방법들을 주로 사용하였지만, 현재 ICO는 새로운 형태의 자금투자 및 조달 모델로 사용되고 있다. ICO는 블록체인을 기반으로 생성된 토큰 또는 코인을 온라인상에서 공개적으로 판매하여 필요한 자금을 조달하고, 투자자에게 투자금액에 따른 토큰 또는 코인을 지급하여 시장 가치를 제공한다. 본 연구 조사에 따르면, ICO 시장의 한계요인으로 (1) 해당 기업평가의 어려움, (2) 투자의 불확실성, (3) 법적 안전장치 결여, (4) 모집 후의 기업의 안정성 확보방안이 미흡이다. 현재 국내의 경우 ICO를 법적인 테두리에서 보호하지 않아 이를 제도적으로 대응 할 수 있는 방법은 없다. 그럼에도 불구하고 존재하고 있는 ICO 시장에 대한 올바른 투자를 위한 방안을 제시하였다. ICO 투자 시, 투자자는 (1) 투자방법 및 수익성 고려, (2) 투자사기 여부를 다양한 채널로 검증 및 판단(ex. 홈페이지, 구성팀 프로필 등)하고 이를 기반으로 투자가 이루어져야 한다. 본 연구는 새롭게 등장한 ICO 시장에 대한 이해 도모와 이에 자금투자 시 검토사항에 대해 연구하여 올바른 투자자 양성에 기여하고 사기 등으로 인한 소비자 피해의 양산을 줄여 건강한 ICO 시장 형성에 기여 할 것이다. 본 연구의 한계는 아직 국내는 ICO를 법적인 테두리에서 검토되지 않고 있어 향후 정책적 변화가 발생할 때 이에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.225-232
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• 2020

본 논문은 중일전쟁 이후, 아동의 사상교육에 이용된 '가미시바이'의 특성을 살피는데 그 목적이 있다. 본 논문에서는 실화를 바탕으로 제작되어 다양한 미디어로 재생산된 <초콜릿과 병대>, 그리고 소년비행병을 주제로 한 <창공의 아이> 두 작품을 대상으로 전쟁이 아동의 일상에 스며드는 과정을 고찰하였다. <초콜릿과 병대>는 전쟁이라는 비참한 실상을 있는 그대로 비추기보다 아이들에 대한 아버지의 사랑, 아이들의 초콜릿에 대한 선망을 부각시켜 초콜릿과 병대를 아이들의 꿈으로 등가화시켰다고 할 수 있다. 또 "아버지의 뒤를 잇겠다."는 아들의 발언은 아버지의 희생이 일회적 성격이 아닌 다른 희생으로 이어지는 연속적인 성격을 나타낸다. 전황이 격심해지자 1940년 일본은 '육군지원병령'을 제정한다. 이는 15세 이상 17세 미만의 교육생도 '소년비행병'으로 채용, 바로 현역대우를 받게 한 조치이다. 일본교육 가미시바이협회에서 제작한 <창공의 아이>도 야스쿠니에 모셔졌기에 '나'의 아버지는 훌륭하며, '나'도 성장해 '훌륭한 국민'이 된다는 미래를 제시하여 소년비행병으로의 참전을 유도한 것으로 파악할 수 있다. 당시 소년들에게 비행기를 조종한다는 것은 일본의 훌륭한 국민으로서 당연히 가져야할, 또 부여된 꿈이기도 했다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.487-495
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• 2021

선박에서 주로 사용하는 전압은 450[V], 6.6[kV], 11[kV]이며, 운항 중 전력계통의 안정성 확보를 위해 접지 시스템이 적용된다. 일반적으로 450[V]를 사용하는 저전압 선박은 비접지 시스템을 6.6[kV], 11[kV]를 사용하는 고전압 선박은 고저항 접지 시스템을 적용한다. 선박의 전력계통에서 지락 고장이 발생하면 건전상의 대지 전압이 선간전압 또는 그 이상으로 증가하고, 케이블의 절연에 과도한 충격을 주게 되므로 이를 분석하는 것은 매우 중요한 부분이다. 따라서 본 논문에서는 선박에서 주로 채택하고 있는 고저항 접지 및 비접지 시스템에 대해 지락 고장에 따른 선박 전력계통의 대지 전압의 변동 특성과 고장 상의 판단 방법을 대칭 좌표법을 이용하여 분석하고자 한다. 이를 위해 대칭 좌표법을 이용하여 대지 전압의 수학적 모델을 유도하고, 시뮬레이션을 위한 선박 전압은 6.6[kV]와 450[V]로 선정하였다. MATLAB을 이용한 시뮬레이션 결과 두 접지 시스템 모두 지락상 보다 위상이 120° 앞선 상의 대지 전압이 가장 높게 상승하였고, 이를 이용하여 고장 상을 정확하게 판단할 수 있음을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.187-194
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• 2021

다양한 형태로 표면 웹에 급증하고 있는 공개정보(OSINT)는 프로파일링 기법을 사용하여 범죄 수사에도 활용할 수 있다. 이러한 기술은 미국 등 외국의 수사기관에서는 상당히 보편화되었으며 일부는 고도화 작업도 진행하고 있다. 반면에 국내의 경우 많이 사용하지 못할 뿐 아니라 수사 인력의 개인적 경험과 지식수준에 따라 획득하는 정보의 양과 질에 있어서 큰 편차를 보이고 있다. 본 논문에서는 가장 잘 알려진 Bazzell의 모델과 달리 한국적 웹 환경을 고려하고 시간 정보까지 제공해주는 한국형 공개정보 기반 프로파일링 기법을 개선된 워크플로우를 중심으로 제시한다. 아울러 프로파일링의 효율성 향상을 목적으로 설계한 검색 데이터베이스의 스키마도 제시한다. 이곳에서 제시한 기법을 사용하면 범죄 수사에서 있어서 일정 수준의 양과 질을 보장하는 검색 결과를 얻을 수 있을 뿐 아니라, 관련 수사 인력에 대한 표준 훈련 과정으로도 사용할 수 있다. 아울러 이 기법을 활용한 범죄 수사의 실효성과 효율성을 높이려면 법률적 기반강화 및 동화된 기술 도입이 더 필요하다.

• 벤처창업연구
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• 제15권6호
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• pp.55-65
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• 2020

본 연구는 국가 경제 성장과 관련된 창업 (start-up) 활동에 영향을 미치는 요인을 분석하는 국가 수준에서의 실증 연구이다. 창업 활동의 기반인 기업가정신에 대한 개인 수준에서 분석과 달리 GEM (Global Entrepreneur Monitor)에서 발행한 연간 데이터베이스를 활용한 실증 분석을 수행하였다. 나라별 초기창업활동 (TEA: total early-stage entrepreneurial activity) 지수를 이용하여 TEA에 영향을 미치는 영향요인을 경제 요인과 비경제적 요인을 구분하여 분석하였다. 선행 연구를 기반으로 국민소득 수준, 실업률을 포함하여 국가의 문화적 특성 변수 등 9개 요인을 국가 창업 활동의 영향 요인으로 제시하였으며 경제발전 수준에 따라 요소주도형, 효율주도형, 혁신주도형으로 국가를 구분한 패널데이터를 회귀 분석 모형을 통하여 실증 분석하였다. 본 연구의 분석 결과, 기존연구들에서 설명하고 있는 국민소득 수준과 창업 활동 사이의 U자 형태'를 명시적인 2차 함수 회귀분석을 통하여 추정하였으며 그에 따라 창업활동의 변곡점이 되는 소득수준을 발견하였다. 이러한 결과를 통해서 요소주도형 및 효율성주도형 경제에서는 생계형 창업활동이 활발한 반면 혁신주도형 경제에서는 기회추구형 창업활동이 활발하다는 기존의 주장들을 설명할 수 있음을 보였다. 특히, 창업활동 활성화를 위한 정부지원 프로그램에 대해 실증분석해 본 결과, 요소주도형 및 효율성주도형 경제에서는 유의한 긍정적 효과를 미치고 있으나 혁신형 경제에서는 그 효과가 오히려 부정적이라는 결과를 발견하였다. 이는 창업지원 정책이 경제발전단계에 따라 달라져야 함을 보여주는 결과로서 많은 정책적 시사점을 제시한다. 마지막으로 창업관련 교육의 정도와 새로운 비즈니스를 지원하는 사회문화적인 규범으로서의 창업 문화는 국가의 경제 수준과 상관없이 모두 창업활동에 긍정적인 영향을 미치고 있음을 발견하였다. 이는 어느 단계의 경제이든 창업 문화 조성이 필요하다는 시사점을 함축하고 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권6호
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• pp.235-242
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• 2021

본 연구에서는 포인터 네트워크 모델을 의존 구문 분석에 맞게 확장한 스택-포인터 네트워크 모델을 이용하여 한국어 의존 구문 분석기를 구현한다. 스택-포인터 네트워크 모델 기반 의존 구문 분석기는 인코더-디코더로 구성되어 있으며 다른 의존 구문 분석기와 달리 내부 스택을 갖고 있어 루트부터 시작하는 하향식 구문 분석이 가능하다. 디코더의 각 단계에서는 의존소를 찾기 위해 부모 노드뿐만 아니라 이미 파생된 트리 구조에서 조부모와 형제 노드를 참조할 수 있다. 기존 연구에서는 단순하게 해당 노드들의 합을 계산하여 입력으로 사용하였고, 형제 노드의 경우에는 가장 최근에 방문했던 것만을 사용할 수 있었다. 본 연구에서는 그래프 어텐션 네트워크를 도입하여 이미 파생된 부분 트리를 표현하고 이를 스택-포인터 네트워크의 입력으로 사용하도록 구문 분석기를 수정한다. 세종 코퍼스와 모두의 코퍼스를 대상을 실험한 결과 레이어 2의 그래프 어텐션 네트워크를 이용하여 부분 트리를 표현했을 때 특히 문장 단위의 구문 분석 정확도에서 많은 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권11호
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• pp.107-118
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• 2021

Scan-to-BIM은 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR)로 구조물을 계측하고 이를 바탕으로 3D BIM(Building Information Modeling) 모델을 구축하는 방법으로 정밀한 모델링이 가능하지만 많은 인력과 시간, 비용이 소모된다는 한계를 가진다. 이러한 한계를 극복하기 위해 포인트 클라우드 데이터를 대상으로 딥러닝(Deep learning) 알고리즘을 적용하여 구조물의 객체 분할(Semantic segmentation)을 수행하는 연구들이 진행되고 있으나 학습 데이터에 따라 객체 분할 정확도가 어떻게 변화하는지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 딥러닝을 통한 철도 터널의 객체 분할에 학습 데이터를 구성하는 철도 터널의 크기, 선로 유형 등이 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 매개변수 연구를 수행하였다. 매개변수 연구 결과, 학습과 테스트에 사용한 터널의 크기가 비슷할수록, 단선 터널보다는 복선 터널로 학습하는 경우에 더 높은 객체 분할 성능을 보였다. 또한, 학습 데이터를 두 가지 이상의 터널로 구성하면 전체 정확도(Overall Accuracy, OA)와 MIoU(Mean Intersection over Union)가 적게는 10%에서 많게는 50%가량 증가하였는데 이로부터 학습 데이터를 다양하게 구성하는 것이 효율적인 학습에 기여할 수 있음을 확인하였다.

• 동의생리병리학회지
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• 제36권2호
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• pp.73-78
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• 2022

Since Traditional Korean medicine (TKM) doctors use various knowledge systems during treatment, diagnosis results may differ for each TKM doctor. However, it is difficult to explain all the reasons for the diagnosis because TKM doctors use both explicit and implicit knowledge. In this study, an upgraded random forest (RF)-based evaluation tool was proposed to extract clinical knowledge of TKM doctors. Also, it was confirmed to what extent the professor's clinical knowledge was delivered to the trainees by using the evaluation tool. The data used to construct the evaluation tool were targeted at 106 people who visited the Sasang Constitutional Department at Kyung Hee University Korean Medicine Hospital at Gangdong. For explicit knowledge extraction, four TKM doctors were asked to express the importance of symptoms as scores. In addition, for implicit knowledge extraction, importance score was confirmed in the RF model that learned the patient's symptoms and the TKM doctor's constitutional determination results. In order to confirm the delivery of clinical knowledge, the similarity of symptoms that professors and trainees consider important when discriminating constitution was calculated using the Jaccard coefficient. As a result of the study, our proposed tool was able to successfully evaluate the clinical knowledge of TKM doctors. Also, it was confirmed that the professor's clinical knowledge was delivered to the trainee. Our tool can be used in various fields such as providing feedback on treatment, education of training TKM doctors, and development of AI in TKM.