• 여성건강간호학회지
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• 제10권1호
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• pp.32-41
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• 2004

Purpose: The purpose of this study was to explore and describe the process of life adaptation in women with cervical cancer. Method: A grounded theory method with guided data collection and analysis was used. Fifteen women with cervical cancer who had some kind of treatment at the hospital were asked open-ended and descriptive questions with a guideline. All interviews were tape-recorded and transcribed verbatim. Result: The core category that emerged from the comparative analysis was "overcoming cancer" named as a process of life adaptation in the participants. The process of overcoming cancer evolved three stages - "admitting reality", "attempting health-care" and "continuing health-care". Depending on the paradigm model, the central phenomena of the experiences was "powerlessness". The internal factors motivating women to overcome cancer were "denial of cancer" and "desire for life". Strategies of overcoming cancer included "living as a cancer patient," "selective food eating," "steady exercising," "getting rid of stress," and "preparing for death". The intervening conditions, "supportive system," "forms of life," and "burden on family," influenced overcoming cancer. Conclusion: The results of this study could help clinical nurses to understand life adaptation in cervical cancer patients and establish efficient coping strategies in dealing with the problems they face.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.639-653
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• 2019

본 연구에서는 Computational Thinking기반의 인공지능교육을 위한 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차를 구현하고자 하였으며, 추후 인공지능교육을 위한 교육과정 설계의 이론적 근거를 제시하고자 하였다. 연구의 결과를 토대로 데이터수집 및 발견의 단계에서 추상화 과정을 통해 알고리즘과 문제해결의 모형을 선택하는 학습모형을 제시하였고 이를 자동화하여 평가하는 단계를 기반으로 문제해결 및 예측하는 과정을 수행함으로써 인공지능을 활용한 문제해결력을 기를 수 있는 Computational Thinking 기반 AI의 교수학습모형을 제시하였다. 인공지능교육에 대한 인지적 학습환경과 관련된 연구를 분석하여 Computational Thinking의 핵심 사고과정 중 하나인 추상화의 단계를 중심으로 절차를 구성하였으며, Agency(학습보조)에서 Modeling(인지적 구조화)으로의 전이를 토대로 학습구성의 단계를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능교육의 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차는 Computational Thinking을 기반으로 제시되었다는 점에서 특징을 갖고 있으며 추후 인공지능기반 교수학습연구의 근간이 될 것으로 기대한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권1호
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• pp.131-140
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• 2013

기존의 전파에 의존한 실내 위치측위 시스템의 한계점 발생으로 실내환경에서 정확도 향상을 위한 새로운 방법의 도입이 필요한 시점이다. 최근 생태계 모방 기술이 미래의 핵심기술이 되었고, 이에 따라 귀소본능을 가진 동물들이 지구자기장을 탐색하여 생체자석으로 위치친지에 사용하는 점을 적용한 정확한 위치 측위 방법을 연구하였다. 실내 위치측위를 위한 새로운 자원인 지구자기장의 적용 가능성을 확인하기 위해 건물구조, 구성재료를 구분하고 실제 자기장센서를 탑재할 수 있는 구조물과 데이터수집 모듈을 설계한 뒤, Fingerprint 기법의 위치측위 시스템을 구성하여 위치측위 자원으로서의 지구자기장의 적용 가능성을 연구하였다. 위치측위 시스템 성능 평가에서 기존의 무선랜이 설치된 건물에서는 지구자기장 세기 기반의 위치측위 시스템이 무선랜 기반 위치측위 시스템과 유사하거나 약 20% 성능이 높이 나타났다. 이와같이 실내 위치측위를 위한 인프라 설치가 되어 있지 않는 환경에서는 지구자기장이라는 고유의 지구자원으로 실내 위치측위가 가능하다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권4호
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• pp.295-304
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• 2006

자바 언어는 객체지향성, 안전성, 유연성으로 인하여 현재 가장 널리 쓰이는 프로그래밍 언어의 하나가 되었으며, 자바 가상머신이 제공해주는 메모리 관리기 및 가비지 컬렉터로 인하여 프로그래머는 메모리 관리에 관한 많은 고민이 줄어들었다. 본 논문에서는 임베디드용 자바 가상 머신에서 구현된 메모리 관리기 및 가비지 컬렉터에 대해서 제안한다. 메모리 관리기는 힘을 다양한 크기의 셀로 분할한 후 통일한 셀의 집단인 블록 단위로 관리하여 빠른 메모리 할당과 해제가 가능하다. 가비지 컬렉션 방법으로는 3-색상 기반 표기-쓸어담기 가비지 컬렉터를 기반 알고리즘으로 채택하였으며 멀티쓰레드를 지원하기 위해 새로운 4-색상 기반 표기-쓸어 담기 가비지 컬렉터를 제안한다. 제안하는 기법은 메모리 단편화가 발생하지만 객체 생성수가 많아짐에 따라 단편화율이 거의 일정함을 실험을 통해 보인다.

• Smart Structures and Systems
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• 제6권5_6호
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• pp.595-618
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• 2010

This paper describes the application of a wireless sensor network to a 31 meter-tall medieval tower located in the city of Trento, Italy. The effort is motivated by preservation of the integrity of a set of frescoes decorating the room on the second floor, representing one of most important International Gothic artworks in Europe. The specific application demanded development of customized hardware and software. The wireless module selected as the core platform allows reliable wireless communication at low cost with a long service life. Sensors include accelerometers, deformation gauges, and thermometers. A multi-hop data collection protocol was applied in the software to improve the system's flexibility and scalability. The system has been operating since September 2008, and in recent months the data loss ratio was estimated as less than 0.01%. The data acquired so far are in agreement with the prediction resulting a priori from the 3-dimensional FEM. Based on these data a Bayesian updating procedure is employed to real-time estimate the probability of abnormal condition states. This first period of operation demonstrated the stability and reliability of the system, and its ability to recognize any possible occurrence of abnormal conditions that could jeopardize the integrity of the frescos.

• 융합정보논문지
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• 제11권9호
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• pp.138-144
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• 2021

전자부품 조립사업은 제품불량이 발생했을 때, 입고된 원자재불량 또는 작업불량을 추적하는 것이 중요하며, 결과에 따라 납품업체 또는 작업현장 개선이 중요하다. 스마트팩토리의 핵심 과제는 데이터 통합허브를 구축하여 저장·관리·분석을 실시간으로 처리하고 클러스터공정, 에너지, 환경, 안전을 통합관리 하는 것이다. 전자부품 관련 중소기업에 생산현장관리를 실시간 모니터링하여 생산데이터의 정확한 분석과 수집으로 신뢰도를 향상시키기 위해서는 스마트팩토리 구축이 필수적이다. 본 논문은 스마트팩토리를 도입하고자 하는 전자 부품관련 중소기업의 특성을 고려해 시스템 구성방법, 스마트팩토리 관련기술 과 적용사례 등을 정의하여 구축에 활용토록 개발되었다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제35권4호
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• pp.321-329
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• 2019

Ascochyta blight caused by Ascochyta rabiei (Pass.) Lab. (Telomorph: Didymella rabiei) (Kov.) is one of the most important fungal diseases in chickpea worldwide. Knowledge about pathogen aggressiveness and identification resistance sources to different pathotypes is very useful for proper decisions in breeding programs. In this study, virulence of 32 A. rabiei isolates from different part of Iran were analyzed on seven chickpea differentials and grouped into six races based on 0-9 rating scale and susceptibility/resistant pattern of chickpea differentials. The least and most frequent races were race V and race I, respectively. Race V and VI showed highly virulence on most of differential, while race I showed least aggressiveness. Resistance pattern of 165 chickpea genotypes also were tested against six different A. rabiei races. ANOVA analysis showed high significant difference for isolate, chickpea genotypes and their interactions. Overall $chickpea{\times}isolate$ (race) interactions, 259 resistance responses (disease severity ${\leq}4$) were identified. Resistance spectra of chickpea genotypes showed more resistance rate to race I (49.70%) and race III (35.15%), while there were no resistance genotypes to race VI. Cluster analysis based on disease severity rate, grouped chickpea genotypes into four distinct clusters. Interactions between isolates or races used in this study, showed the lack of a genotype with complete resistance. Our finding for virulence pattern of A. rabiei and newly identified resistance sources could be considerably important for integration of ascochyta blight resistance genes into chickpea breeding programs and proper decision in future for germplasm conservation and diseases management.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.684-690
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• 2018

현재 및 향후 떠오르고 있는 빅 데이터 사회에서는 수집된 정보의 분석이 그 핵심 기술로 인식되고 있다. 또한 발생되는 데이터가 보다 다양하고 더욱 대용량화 되는 특징을 가지는 빅 데이터화가 가속될 미래의 진화된 지능화 사회에서는 예측 기술을 바탕으로 가치창출을 통한 최적화된 사회를 지향할 것으로 보인다. 지속적으로 사용되어질 IT시스템 운영 시 발생되는 다양한 데이터와 대량의 데이터에 대하여 빅 데이터 기반 기술을 활용하면 IT 시스템의 장애 방지와 안정적 운영이 가능할 것이다. 본 논문에서는 서버 성능 모니터링을 통한 데이터를 수집 분석하고자 빅 데이터 수집 분석 기술을 활용한 환경을 제안하였고, 또한 장애 예측을 위한 시계열 예측 모형을 도출하여 제안하였다. 빅 데이터를 처리하는 서버 성능 관리 측면에서, 본 논문에서 제안하는 이 모델을 통하여 서버 운영자는 사전 장애 예측을 통하여 IT 시스템의 안정적 운영이 가능할 것이다.

• 한국물환경학회지
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• 제36권6호
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• pp.611-620
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• 2020

Although process-based models have been a preferred approach for modeling freshwater aquatic systems over extended time intervals, the increasing utility of data-driven models in a big data environment has made the data-driven models increasingly popular in recent decades. In this study, international peer-reviewed journals for the relevant fields were searched in the Web of Science Core Collection, and an extensive literature review, which included total 2,984 articles published during the last two decades (2000-2020), was performed. The review results indicated that the rate of increase in the number of published studies using data-driven models exceeded those using process-based models since 2010. The increase in the use of data-driven models was partly attributable to the increasing availability of data from new data sources, e.g., remotely sensed hyperspectral or multispectral data. Consistently throughout the past two decades, South Korea has been one of the top ten countries in which the greatest number of studies using the data-driven models were published. Among the major data-driven approaches, i.e., artificial neural network, decision tree, and Bayesian model, were illustrated with case studies. Based on the review, this study aimed to inform the current state of knowledge regarding the biogeochemical water quality and ecological models using data-driven approaches, and provide the remaining challenges and future prospects.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.179-185
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• 2020

최근 지진조기경보시스템(EEWS)의 성능 개선과 진앙지 또는 진앙 근처 지역의 지진방재 효과를 보완하기 위해 현장 지진조기경보시스템(On-Site EEWS)의 개발이 시도되고 있다. 지진에 대한 연구 및 관측을 위한 지진관측망을 이용하여 지진 방재에 활용하는 국가 차원의 EEWS와 달리 On-Site EEWS는 지진방재를 목적으로 하므로 성능 및 비용 측면의 효율적인 설계와 평가가 필요하다. 현재 우리나라는 EEWS 뿐만 아니라 On-Site EEWS 개발에 기존 EEWS의 설계 기준 및 평가방법을 사용하는 등 필요한 핵심기술과 운영 노하우가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 지진·화산재해대책법에서 규정하는 지진 가속도계의 요구 사항을 기반으로 On-Site EEWS의 국산화 개발에 필요한 지진 데이터 수집, 데이터 처리 및 분석 부분의 하드웨어 및 소프트웨어적 설계 방향과 성능평가 항목 및 방법을 제안한다.