• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.67-75
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• 2022

이 연구의 목적은 현재 운영되고 있는 코로나19 예방을 위한 거리두기 체계의 과학적 근거 보완으로 적절한 관리방안을 제시하고자 함이다. 현재의 수리 모델들은 연립 상미분방정식으로 표현되어 소상공인이나 영세업자들의 출입자 관리에 사용하기는 어려운 문제가 있다. 본 고에서는 이러한 점을 보완하기 위하여 집합 공간에 주어지는 허용위험도와 기초감염재생산지수, 백신접종에 의한 위험도 감소율을 고려하여 집합하는 사람들에 의한 감염위험도를 정량적으로 표현하는 방법을 제시하였다. 백신접종 상황(미접종, 1차 접종, 완전 접종)에 따른 감염 위험성 정도와 바이러스의 유행상황을 함께 고려하여 방문자의 집합에 따른 감염자 발생 가능성을 확률론적인 차원에서 관리하는 간단한 정량적 모델을 개발하였다. 모델을 사용하여 주어진 예에서 20%의 미접종자가 완전 접종으로 전환될 경우 위험도는 55% 수준으로 감소되는 것을 보였고, 기초 감염재생산지수와 백신접종에 의한 감염위험도 감소 개선 효과를 비교하여 의학적인 관리보다 방역 측면에서의 관리가 더 큰 효과를 얻을 수 있다는 점을 제시하였다. 이를 바탕으로 백신의 종류와 확진자 발생 정도를 고려한 다양한 상황에서 적용할 수 있는 일반화 모델도 제시하였다. 이 모델을 적용하면 백신의 종류, 접종 정도, 접종 후 시간 경과에 따른 실시간 개인별 위험도를 산출할 수 있고, 이를 통해 주어진 공간의 집합 인원에 따른 위험도 관리에 이용할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.325-331
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• 2022

에지 네트워크 환경에서 IoT 장치가 다양하게 활용되면서 IoT 장치에서 수집되는 정보들을 여러 응용 분야에서 활용하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 네트워크 환경(간섭, 전파방해 등)에 따라 수집되는 IoT 데이터들이 누락 또는 오류가 발생하는 상황이 빈번해지면서 정확한 IoT 데이터들을 바로 적용하기가 쉽지 않은 상황이다. 본 논문에서는 에지 네트워크 환경에서 수집되는 IoT 데이터들의 오류를 줄이기 위해서 IoT 데이터의 서명 값을 랜덤하게 생성하여 비트 형태로 보안 정보(Security Information, SI) 값만을 IoT 데이터들에 각각 할당함으로써 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치로부터 수집되는 데이터들을 비대칭적으로 서로 연계 처리하도록 다중 해쉬 체인을 적용하여 IoT 데이터를 블록체인으로 묶는다. 이때, 블록 체인화된 IoT 데이터들은 딥러닝 기반으로 상관관계 지수에 따라 가중치를 적용한 확률 함수를 사용한다. 또한, IoT 데이터의 무결성과 처리 비용을 낮추기 위해서 제안 기법은 그룹화된 IoT 데이터를 n-계층 구조로 확장 운영 가능하다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.341-348
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• 2013

이 연구의 목적은 청소년 축구선수들의 승부차기 상황에서의 키커의 골 결정 전략행동을 심층적으로 분석하여 팀 승리를 위한 승부차기 성공 확률을 높이는데 있다. 연구대상은 수도권에 위치한 고등학교 축구선수인 경력자 271명을 대상으로 하였다. 청소년 축구선수들의 승부차기 상황에서의 키커의 골 결정 전략행동에 대한 차이를 알아보기 위하여 빈도분석과 chi-square을 사용하였다. 연구를 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 키커의 승부차기 성공 여부는 선수 경력에 따라 성공 확률이 달라지는 것으로 나타났다. 둘째, 키커의 슈팅구질은 슈팅 위치와 상관없이 정확하게 슈팅하는 것으로 나타났다. 셋째, 승부차기 성공 확률을 높이는데 주요한 요인으로 작용되는 것은 슈팅 시선을 통한 전략행동인 것으로 나타났다. 넷째, 키커가 슛을 하기 전 전략행동을 골키퍼는 키커의 서있는 위치를 먼저 확인한 후 키커의 몸동작과 시선을 통해 슛의 방향과 슈팅구질을 예측하는 것으로 나타났다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권1호
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• pp.65-74
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• 2016

Ship ad-hoc network (SANET) extends the coverage of the maritime communication among ships with the reduced cost. To fulfill the growing demands of real-time services, the SANET requires an efficient clock time synchronization algorithm which has not been carefully investigated under the ad-hoc maritime environment. This is mainly because the conventional algorithms only suggest to decrease the beacon collision probability that diminishes the clock drift among the units. However, the SANET is a very large-scale network in terms of geographic scope, e.g., with 100 km coverage. The key factor to affect the synchronization performance is the signal propagation delay, which has not being carefully considered in the existing algorithms. Therefore, it requires a robust multi-hop synchronization algorithm to support the communication among hundreds of the ships under the maritime environment. The proposed algorithm has to face and overcome several challenges, i.e., physical clock, e.g., coordinated universal time (UTC)/global positioning system (GPS) unavailable due to the atrocious weather, network link stability, and large propagation delay in the SANET. In this paper, we propose a logical clock synchronization algorithm with multi-hop function for the SANET, namely multi-hop clock synchronization for SANET (MCSS). It works in an ad-hoc manner in case of no UTC/GPS being available, and the multi-hop function makes sure the link stability of the network. For the proposed MCSS, the synchronization time reference nodes (STRNs) are efficiently selected by considering the propagation delay, and the beacon collision can be decreased by the combination of adaptive timing synchronization procedure (ATSP) with the proposed STRN selection procedure. Based on the simulation results, we finalize the multi-hop frame structure of the SANET by considering the clock synchronization, where the physical layer parameters are contrived to meet the requirements of target applications.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제30권3호
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• pp.230-236
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• 2023

Background: The globalization of the healthcare industry and the increasing demand for skilled professionals in the global healthcare industry have opened up opportunities for specialized biotech healthcare professionals to seek overseas employment and career advancement. Objects: This study aimed to develop educational content essential for the overseas employment of digital bio-health professionals. Methods: A survey was conducted among 196 participants. Google Forms (Google) were utilized to create and administer the survey, employing purposive sampling, a non-probability sampling method. Data analysis was performed using IBM SPSS 25.0 (IBM Co.), including Cronbach's α and independent sample t-tests to assess significant differences. Results: About half of college students are interested in overseas employment and international careers, while the other half had not. The most common reason for wanting to work or go overseas was "foreign experience will be useful for future activities in Korea." Students who had experience taking courses from the Bio-health Convergence Open Sharing University preferred overseas programs more than those who did not have that experience. In terms of the degree of desire for overseas education courses provided by universities, contents related to human health were the highest, followed by bio-health big data. Conclusion: Many students wanted to work and go overseas if there is sufficient support from the university. The findings in this study suggest that universities are necessary to play an important role in supporting students' aspirations to work or go overseas by providing language education, education and training programs, information on overseas jobs, and mentoring programs.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.595-600
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• 2024

학습 성과를 예측하거나 학습 경로를 최적화하는 연구 분야에서 기계학습과 같은 인공지능 기술의 사용이 점차 증가하면서 교육 분야의 인공지능 활용은 점차 많은 진전을 보이고 있다. 이러한 연구는 점차 심층학습과 강화학습과 같은 좀 더 고도화된 인공지능 방법으로 진화하고 있다. 본 연구는 학습자의 과거 학습 성과-이력 데이터를 기반으로 미래의 학습 성과를 예측하는 방법을 개선하는 것이다. 따라서 예측 성능을 높이기 위해 Markov Chain 방법을 응용한 조건부 확률을 제안한다. 이 방법은 기계학습에 의한 분류 예측에 추가하여 학습자가 학습 이력 데이터를 분류 예측에 추가함으로써 분류기의 예측 성능을 향상 시키기 위해 사용된다. 제안 방법의 효과를 확인하기 위해서 실증 데이터인 '교구 기반의 유아 교육 학습 성과 데이터'를 활용하여 기존의 분류 알고리즘과 제안 방법에 의한 분류 성능 지표를 비교하는 실험을 수행하였다. 실험 결과, 분류 알고리즘만 단독 사용한 사례보다 제안 방법에 의한 사례에서 더 높은 성능 지표를 산출한다는 것을 확인할 수 있었다.

• 대중서사연구
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• 제25권4호
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• pp.73-108
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• 2019

본고는 'SF연극'의 역사와 현재를 논의하고자 하는 시도이다. SF연극은 대중에게 여전히 생소한 장르로, 연극이라는 장르의 특성상 무대는 과학적 상상력을 펼치기에 적절치 않은 공간으로 인지되었다. 연극에 과학적 상상력을 결합한 작품들이 빈번하게 공연되고, SF연극에 대한 인식이 확립되기 시작한 것은 2010년 이후로, 연출자들은 사실적 묘사를 포기하면서 기술의 진보 속에서 고립되는 인간의 심리와 세계의 부조리에 몰두하게 됐고, 이것이 오늘날 한국 SF연극을 개괄하는 바탕이 됐다. 이를 감안하여, SF연극에 대한 연구사와 개념 변화로부터 출발해 식민지시기부터 현재까지 SF극의 공연 현황에 대해 살펴보았다. 현재 SF연극에 대한 함의는 만들어지는 중이며, SF연극의 역사를 검토한 결과 다음의 문제점을 발견할 수 있었다. 첫 번째는 과학적 개연성이나 합리성과 관계없이 미래 사회를 배경으로 하거나 기술의 진보를 언급하면 모두 'SF연극'으로 명명되기에 과학적 상상력이 부재하다는 것이다. 두 번째는 융합을 강조하는 시대에 과학과 무대를 접목했다는 시도 자체가 높이 평가 받으면서, 소재의 진보성에만 천착하고 세계관은 여전히 퇴행적인 경우가 두드러진다는 점이다. 세 번째는 여전히 극본이 SF의 고전이나 일본 원작에 기대어 있는 경우가 많다는 점이다. 그럼에도 불구하고, 장르물에 대한 젊은 창작자들의 다양한 시도가 새로운 소재를 원하는 동시대 관객과 호흡할 수 있다면, 한국형 SF극의 저변은 보다 긍정적인 의미에서 확대될 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.99-106
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• 2005

멀티프로세서 시스템에서 스케줄링은 매우 중요한 부분이지만, 최적의 해를 구하는 것이 복잡하여 다양한 휴리스틱 방법들에 의한 스케줄링 알고리즘들이 제안되고 있다. 최근 유전 알고리즘을 사용한 멀티프로세서 스케줄링 알고리즘들이 제시되고 있지만, 제시된 알고리즘 대부분은 한가지만의 목적을 가지는 단순한 알고리즘이다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 새로운 스케줄링 알고리즘을 제시한다. 또한, 해를 구하는 과정에서 시뮬레이티드 어닐링 (simulated annealing)의 확률을 이용하여 유전 알고리즘의 성능을 개선시킨다. 제시된 알고리즘은 태스크들의 최종 수행 완료 시간 (makespan)을 최소화하는 것과 사용된 프로세서의 수를 최소화하는 두 가지의 목표를 가진다. 모의 실험을 통하여 제시된 알고리즘이 다른 알고리즘보다 최종 수행 완료 시간과 사용된 프로세서의 수에서 더 나은 결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.853-867
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• 2010

IPTV, DMB 등과 같은 방통융합 기반 멀티미디어 서비스에서는 고성능 비디오 인덱싱을 위한 썸네일 기술이 요구되므로 H.264/AVC 비트스트림으로부터 직접 썸네일을 추출하는 방법이 제안되었다. 그러나 화소 공간에서 정의한 일반화 수식을 주파수 공간으로 변환하는 과정에서 H.264/AVC에 정의된 변환 및 양자화, 그리고 인트라 예측의 반올림을 고려하지 않음으로써 썸네일 화질을 저하시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 비트스트림에서의 새로운 썸네일 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 H.264/AVC 핵심 변환을 기반으로 주파수 공간에서의 썸네일 추출 방법을 이론적으로 정리하고 확률적 방법으로 인트라 예측의 반올림 보상 방법을 제시한다. 제안한 방법을 통해 얻은 썸네일은 참조 복호화기를 통해 얻은 썸네일과 주관적 화질은 크게 차이 나지 않으며 이전에 제안된 방법과 비교하여 주관적 화질 향상과 최대 8.66 dB의 PSNR 이득을 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.841-848
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• 2004

진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 비교적 우수한 평가를 받고 있다. 그러나 일반화된 다목적 최적화 진화알고리즘은 복잡한 문제들에서 찾아진 해들의 분포가 전체 파레토 경계면에 대하여 균일하지 못하고 특정 지역에서 집중적으로 해를 생성하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 보완하기 위한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 현재까지 찾아진 최적해들 중 특정 지역에 관중되지 않은 해를 우수 종자로 복제 연산에 참여시킨다. 따라서 특별한 지역탐색 기법을 사용하지 않아도 종자가 되는 개체 주위에 새로운 개체를 생성할 확률이 높기 때문에 지역탐색의 효과를 가질 수 있고, 비교적 고른 분포의 파레토 최적 해를 생성한 수 있다. 5개의 테스트 함수에 대한 실험 결과, 제안한 알고리즘은 모든 문제에서 전체 파레토 경계면에 균일한 분포의 해들을 생성할 수 있었으며, 많은 지역해를 가지는 문제를 제외한 모든 문제에서 NSGA-II보다 우수한 수렴 결과를 보였다.