• 한국노년학
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• 제37권2호
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• pp.497-516
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• 2017

본 연구는 서울시에 거주하는 65세 이상 남녀 임금근로자 12명을 대상으로 고령 임금근로자들의 일하는 삶이 갖는 의미와 본질적 구조를 탐색하였다. 심층적인 분석을 위해 질적 연구방법의 하나인 Giorgi(2012)의 현상학적 연구방법을 사용하였다. 연구결과 총 349개의 의미단위, 35개의 중심의미, 16개의 드러난 주제(하위 구성요소), 그리고 6개의 본질적 주제(구성요소)를 구성하였다. 본질적 주제는 괄시와 편견을 견디는 삶, 노년의 포도청(捕盜廳), 을 중의 을로서의 멍에, 뛰어 넘을 수 없는 벽, 일을 통해 청년의 시간 되살리기, 노동 자존감이었고, 이러한 6개의 본질적 주제는 '고단한 노년의 삶 속에서 간헐적으로 느끼는 작은 행복'으로 귀결되었다. 연구 참여자들은 고령 임금근로자에 대한 사회적 차별과 불안정한 고용환경으로 인해 삶이 고단하지만, 노년에도 일을 할 수 있다는 안도감과 노동을 통한 자긍심을 통해 고단함을 견딜 수 있는 것으로 드러났다. 고령임금근로자들에게 일은 경제적 고민을 덜어 줄 뿐만 아니라 노동을 통해 노년기 자존감을 높여주고 건강을 유지하게 해 주는 중요한 수단이었다. 일하는 노년의 삶은 고단하다. 그러나 노동 자체가 고령 임금근로자의 삶을 고단하게 만들기보다는, 단지 나이가 많다는 이유로 겪는 부당한 처우와 사회적인 편견, 괄시가 일하는 삶의 무게를 가중시킨다는 사실을 알 수 있었다. 연구결과를 토대로 다음과 같이 제언하였다. 첫째, 일하는 노인에 대한 사회적 차별과 부당한 근로환경은 인권보호의 관점에서 사회적 논의와 법적 조치가 필요하다. 둘째, 고령자들의 경험을 활용해 사회적으로 기여할 수 있는 다양한 서비스 일자리를 창출해야 한다. 셋째, 고령 근로자들이 컴퓨터를 활용한 업무능력을 향상시키고 스트레스를 줄일 수 있도록 컴퓨터 및 인터넷 교육 프로그램을 확대할 필요가 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.512-520
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• 2019

음성을 시각적으로 표현하는 것은 외국어를 습득하는 과정의 학습자나 음성을 직접 들을 수 없는 청각장애자에게 매우 유용하며 기존에 다수의 연구가 이루어졌다. 그러나 기존의 연구들은 발음의 특징을 단지 컬러로 표현한다든가 입모양을 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있다. 따라서 이런 방식을 사용하는 학습자들은 자신의 발음이 표준 발음과 얼마나 멀리 떨어져 있는지 알 수가 없고 더 나아가서 학습 중에 스스로 교정을 해 나가는 시스템을 개발하기가 기술적으로 어려운 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 음성 간의 상대적 거리를 토대로 음성을 시각화하는 모델을 제시하고, 이를 한국어 모음에 적용하여 모음의 음성적 특징을 이용한 시각화의 구체적인 구현 방법을 제시한다. 음성데이터에서 F1, F2, F3의 세 개의 포먼트를 구하고 이들 특징벡터를 코호넨 자기조직화맵 알고리즘으로 2차원 화면에 사상하여 각 음성을 화면 위의 각 점에 대응하여 표현하였다. 제안하는 시스템의 실제적인 구현은 인터넷에 공개된 음성처리 공개소프트웨어를 사용하고 한국인 교사의 표준 발음과 한국어를 배우고 있는 외국인 유학생의 음성을 이용하여 음성특징의 상호간 거리를 구하였으며, 사용자 인터페이스는 자바스크립트를 이용하여 구현하였다.

• 구강회복응용과학지
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• 제35권1호
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• pp.11-19
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• 2019

목적: 치과 임플란트 캐드 소프트웨어를 사용해 본 경험자와 무경험자에 의한 두 종류 캐드 소프트웨어의 사용자 편의성 및 만족도를 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 치과 임플란트 캐드 소프트웨어에 경험이 있는 20명의 치기공사와 캐드 소프트웨어를 사용해보지 않은 12명의 경북대학교 치과대학 학생에게 두 종류의 캐드 소프트웨어(ExoCad, Deltanine)를 이용하여 임플란트 맞춤 지대주(implant custom abutment)를 디자인하도록 하였다. 그리고 구조화된 설문지(1단계: 기본 정보 및 파일 불러오기, 2단계: 지대주 디자인 전 조건 설정, 3단계: 지대주 디자인 설정, 4단계: 전체적인 만족도)를 작성하도록 하였다. 수집된 자료의 통계분석은 Mann-Whitney U test를 사용하였다(${\alpha}=.05$). 결과: 4단계로 나누어 진 21개 문항에 대해 평가된 치과 임플란트 캐드 소프트웨어의 디자인 편의성과 만족도는 1단계의 두 문항에서 모두 Exocad 소프트웨어에서 유의하게 높았습니다. 2단계 및 3단계의 경우 경험이 있는 참가자는 Deltanine 소프트웨어가 훨씬 뛰어나다고 평가했습니다. 4단계에서는 두 문항 모두 Exocad 소프트웨어에서 높은 평가를 받았습니다. 결론: 2 종류 치과 임플란트 캐드 소프트웨어의 편의성 및 만족도 조사에서 Exocad 소프트웨어가 전체적으로 높은 평가를 받았다. 하지만 디자인 과정 중 핵심인 2, 3단계에서 유경험자는 Deltanine 소프트웨어를 높게 평가하였다. 따라서 그외 부분을 보강하면 Deltanine 소프트웨어는 임상에서 널리 사용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권2호
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• pp.41-56
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• 2019

제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조 클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.607-612
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• 2019

크래시패드의 소프트감은 차량 실내의 고급감에 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나이다. 그리고 실내 크래시패드의 소프트감을 향상시키면서 동시에 제조 및 생산 비용의 절감을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 크래시패드의 PU 발포 공정은 부품공정, 공정장비 및 다양한 재료의 특성에 대한 이해를 기초로 진행된다. 그러므로 차량 내장 부품의 외관 상품성에 대한 고객 요구조건을 만족하기 위해서 부품공정, 공정장비, 재료선정과 컴퓨터 응용 해석기술을 활용한 통합적인 설계 기법이 활용되었다. 본 연구에서는 스킨성형 방법과 기재의 플라스틱 사출성형 방법 그리고 공정 축소를 고려한 발포 공정을 통합한 기술인 IMG 발포일체성형 공법을 세계 최초로 개발하였다. 본 기술 적용을 통하여 크래시패드 표면 소프트감이 기존 진공성형 공법 대비 40% 향상 효과를 볼 수 있었고, 사출 공정과 제조 공정을 통합하여 기존 공정을 50% 축소할 수 있었다. 또한 사출 금형과 스킨 금형을 통합하고 발포 금형을 삭제하여 금형수도 3개에서 1개로 줄임으로 중형 승용차 적용 기준 원가 20% 절감 효과를 얻을 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.223-228
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• 2019

본 논문에서는 국내 해안지역인 제주도-진도에서의 실제 기상데이터와 지형정보를 이용하여 각 대기 굴절 기울기에 따른 전파 경로손실을 분석하고, 실측결과와 비교하여 결과가 유사함을 확인하였다. 시뮬레이션 결과를 토대로 하여 트랩의 위치와 두께에 따라 덕트맵을 구성하고, 송 수신 안테나의 고도에 따라 영역을 분할하여, 제주 해안지역에서 자주 발생하는 덕트에 대해 분석을 진행하였다. 이러한 덕트맵의 유효성을 확인하기 위해 실제 2018년 5월의 기상데이터 중 대표적인 2개 날짜의 데이터를 선택하여 덕트맵 상에서 해당되는 위치를 확인하고, 전파 경로손실을 계산한 후, 실측데이터와 비교하였다. 시뮬레이션을 통해 얻어진 경로손실 값은 각각 167.7 dB, 192.3 dB로서 측정 결과 164.4 dB, 194.9 dB와 유사함을 확인할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.161-168
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• 2019

최근에 빠르게 확산되고 있는 CCTV와 같은 영상기기들은 거의 모든 공공기관, 기업, 가정 등에서 비정상적인 상황을 감시하고 대처하기 위한 수단으로 활용되고 있다. 그러나 대부분의 경우 이상상황에 대한 인식은 모니터링하고 있는 사람에 의해 수동적으로 이루어지고 있어 즉각적인 대처가 미흡하며 사후 분석용으로만 활용되고 있다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 실시간 전송기술을 활용하여 이벤트 발생시 스마트폰으로 이상 상황을 동영상과 함께 실시간으로 전송하는 동영상 감시 시스템의 개발 결과를 제시한다. 개발된 시스템은 오픈포즈 라이브러리를 이용하여 실시간으로 동영상으로 부터 인간 객체를 스켈레톤으로 모델링한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 행동을 자동으로 인식하도록 구현하였다. 이를 위해 Caffe 프레임워크를 개발된 오픈포즈 라이브러리를 다크넷 기반으로 재구축하여 실시간 처리 능력을 대폭 향상 시켰으며, 실험을 통해 성능을 검증하였다. 본 논문에서 소개할 시스템은 정확하고 빠른 행동인식 성능과 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 동영상 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.277-284
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• 2021

최근 스마트 홈 환경은 무선 정보통신 기술과 융합을 통해서 다양한 데이터를 수집·통합·활용하는 플랫폼이 될 것으로 전망되고 있으며 실제로 스마트 홈 내부에는 다양한 센서를 탑재한 스마트 디바이스 수가 점점 증가하고 있다. 증가된 스마트 디바이스 수만큼 처리해야하는 데이터의 양도 증가하고 있으며 이를 효과적으로 처리하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산 노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생하고, 이는 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속해서 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시에 다수의 센서에서 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 Apriori 기반 빅데이터 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템의 성능평가 결과에 따르면, 데이터 처리 시간은 기존 시스템에 비해 최소 19.2%에서 최대 38.6% 단축됐다. 이러한 결과가 발생한 이유는 측정되는 데이터의 형태와 관련이 있다. 스마트 홈 환경은 수집되는 데이터의 양은 방대하나 각 데이터의 용량은 작기 때문에 캐시 서버의 사용이 데이터 처리에 큰 역할을 하며, Apriori 알고리즘을 통한 연관도 분석으로 사용자의 행동 습관과 연관도가 높은 센서 데이터를 캐시에 저장하기 때문에 캐시 서버의 활용률이 매우 높다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.23-30
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• 2021

본 논문은 다수의 오토인코더 모델들을 이용한 잡음에 강인한 이미지 분류 시스템을 제안한다. 딥러닝 기술의 발달로 이미지 분류의 정확도는 점점 높아지고 있다. 하지만 입력 이미지가 잡음에 의해서 오염된 경우에는 이미지 분류 성능이 급격히 저하된다. 이미지에 첨가되는 잡음은 이미지의 생성 및 전송 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없다. 따라서 실제 환경에서 이미지 분류기가 사용되기 위해서는 잡음에 대한 처리 및 대응이 반드시 필요하다. 한편 오토인코더는 입력값과 출력값이 유사하도록 학습되어지는 인공신경망 모델이다. 입력데이터가 학습데이터와 유사하다면 오토인코더의 출력데이터와 입력데이터 사이의 오차는 작을 것이다. 하지만 입력 데이터가 학습데이터와 유사성이 없다면 오토인코더의 출력데이터와 입력데이터 사이의 오차는 클 것이다. 제안하는 시스템은 오토인코더의 입력데이터와 출력데이터 사이의 관계를 이용한다. 제안하는 시스템의 이미지 분류 절차는 2단계로 구성된다. 1단계에서 분류 가능성이 가장 높은 클래스 2개를 선정하고 이들 클래스의 분류 가능성이 서로 유사하면 2단계에서 추가적인 분류 절차를 거친다. 제안하는 시스템의 성능 분석을 위해 가우시안 잡음으로 오염된 MNIST 데이터셋을 대상으로 분류 정확도를 실험하였다. 실험 결과 잡음 환경에서 제안하는 시스템이 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 분류 기법에 비해 높은 정확도를 나타냄을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권8호
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• pp.101-111
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• 2021

최근 다양한 사회경제적 이슈 및 갈등을 야기하고 있는 비정규직은 대체로 고용에 대한 불안감으로 인해 조직에 대한 충성도나 직무만족도가 낮을 수밖에 없는데, 이를 개선하기 위한 방안으로 본 연구는 비정규직의 조직커뮤니케이션 만족도가 직무만족과 조직몰입에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 제 7차 인적자본기업 패널조사 자료 중 비정규직 설문데이터를 구조방정식 모형분석 등을 활용하여 분석하는 방식으로 연구를 진행하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 비정규직이 인식한 조직커뮤니케이션은 직무만족과 조직몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 둘째, 비정규직의 직무만족은 조직몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 셋째, 비정규직의 커뮤니케이션 만족과 조직몰입의 관계에 있어서 직무만족이 매개작용을 하고 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 기존의 서비스업 위주의 연구에서 연구대상을 비정규직으로 확대하였으며, 보다 다양한 업종을 아울렀다는데 의의가 있다. 본 연구의 결과는 비정규직의 조직유효성 향상을 위해 미션 및 비젼 공유, 커뮤니케이션 활성화 제도가 필요함을 시사하고 있다.