• 한국전자통신학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.177-182
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• 2008

고속 전송에 적합한 MC-CDMA시스템은 출력이 Multi-Level로 출력됨으로 인하여 출력신호의 복잡성과 출력단의 선형적인 증폭기 사용으로 인한 고가, 고복잡성 등의 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하고자 제안된 기술이 Binary CDMA 기술이다. Binary CDMA 시스템에서 가장 중요한 파라미터는 고속 데이터 연산 시 병목현상이 발생되는 코릴레이터이다. 기존의 코릴레이터는 전력소모가 작다는 장점이 있지만 코릴레이션의 값을 얻기 위해 여러 단의 가산을 거쳐야 하므로 연산량이 많아 처리 속도가 낮아지는 단점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 Binary CDMA 시스템에서 고속의 데이터를 처리함과 동시에 데이터 량이 증가하더라도 칩 면적이 독립적이며 전력소모가 일정한 구조를 가지는 Binary CDMA 시스템 PBS 코릴레이터를 제안하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.737-746
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• 2022

전천후 자료 취득이 가능한 SAR 영상을 기반으로 한 선박 탐지와 인공지능 기반 탐지 알고리즘과 함께 사용하는 것은 안정적인 선박 모니터링에 효과적이다. 기존의 SAR 영상에서는 인공지능 기반 선박 탐지 알고리즘에 진폭 영상만을 주로 사용하였으며, 물체의 산란 특성을 구분할 수 있는 다중 편파 SAR 영상의 편파 지표는 사용되지 않았다. 이에, 본 연구에서는 이중 편파 Sentinel-1 SAR 영상으로부터 고유값 분해를 통해 취득한 4개의 편파 지표인 H, p₁, DoP, DPRVI와 방사 보정을 통해 취득한 2개 편파의 산란계수인 γ₀, _VV, γ₀, _VH를 이용하여 총 6개의 밴드를 가진 SAR 영상 52장의 데이터베이스를 구축하고, 이와 상응하는 시간에 취득한 선박의 실시간 위치 및 속도 정보인 AIS 자료를 사용하여 학습자료를 추출하였다. 구축된 밴드 조합에 대해 선박탐지 정확도를 평가한 결과, 이중 편파 지표를 진폭과 함께 사용한 경우 진폭 값만을 사용했을 때에 비해 개선된 탐지 정확도를 보였다.

• 대한통합의학회지
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• 제8권3호
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• pp.33-41
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• 2020

Purpose : Conventional Balance Measurement can only measure the center of gravity and the shaking movement of the body. As a result, it has the disadvantages of not responding to visual changes and blocking functions of variables. This study was carried out to evaluate the performance of new equipment that measures the balance of the body using changes in body segment and pressure using the acceleration sensor to compensate for the disadvantages of the existing equipment. Methods : To this end, balance ability was measured in 43 healthy male/female adults without orthopedic injuries and nervous system damage in the last 6 months. in a situation where the visual information was restricted by Virtual Reality (VR) gear, all subjects measured and evaluated the balance ability utilizing the new equipment. Balance measurement (Prime Medilab, Korea) and Wii fit (Nintendo, Japan) were used to measure the balance ability of the subjects, and the balance ability test was performed in 4 postures using each device for data acquisition. The test duration for each posture was 30 seconds. For data acquisition, the average value of three experiments measured using each equipment was analyzed, and the statistical test was performed using the independent sample and the corresponding sample t-test, and the significance level was set to α=.05. Results : As a result of measuring the balance ability using individual equipment, blocking visual information using VR gear, the average speed, maximum speed, and moving area of the COP increased equally. It was found that the obtained absolute size of the result in Wii was somewhat larger than that of BM. Conclusion : It is considered that in the future research, it is necessary to measure changes in the body's center of gravity through image analysis, etc., to make clear comparison and evaluation of the usability.

• 지구물리와물리탐사
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• 제19권3호
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• pp.164-173
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• 2016

무선 탄성파 탐사 기술은 각 노드들이 케이블로 연결되지 않은 독립적인 수진기를 활용하여 탄성파 자료를 취득하는 것을 말한다. 이 기술은 지형조건에 영향을 적게 받아 다양한 측선설계를 적용할 수 있다. 또한 수진기 설치와 수거가 간편하고 무선 수진기 관련 장비기술 발전으로 자료품질도 양호하여 최근 육상 석유탐사 자료취득에 활용되기 시작하였다. 여기에서는 무선 탄성파 탐사 시스템과 시스템을 구성하는 장비의 특성을 살펴보고 현장적용 실험을 통해 무선탄성파 탐사 기술을 소개하고자 하였다. 탄성파 토모그래피 현장적용 실험에서 음원으로부터 같은 거리에 있는 무선 수진기와 유선 수진기에 기록된 탄성파 신호음을 비교해보면 초기 위상이 일치하고 초동 차이가 0.4 ms 정도로 두 수진기에서 신호음이 거의 일치함을 알 수 있었다. 무선 탄성파 탐사 기술을 이용한 반사파 탐사 현장적용 실험에서는 발파공 깊이와 화약량에 따른 시험발파를 수행하고 음원모음을 취득하여 유선 탄성파 탐사에 의한 음원모음과 비교하여 유사한 결과를 확인하였다. 무선 탄성파 기술은 수진기 설치의 간편성, 탐사 측선 설계의 용이성으로 인하여 그 활용 가능성이 증가할 것으로 여겨진다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.387-394
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• 2016

현재 운영되고 있는 제철소의 열연 공장은 24시간 상시 운전을 하고 있다. 각 공정별 주요 기능을 살펴보면 가열로, 조압연, 사상압연 및 권취 등으로 구성되어있으며, 여기에서 두께 및 폭 압연을 하고 이를 위한 소재의 온도를 조절하는데 큰 기능이 있다. 여기에는 작업의 특성상 고장 및 불량 요소가 상당히 많다. 또한 제품의 출하 이후에도 클레임이 발생하면 조사가 필요한 실정이다. 기존의 각 공정별 두께계, 폭계, 온도계에서의 독립적인 데이터 취득 및 모니터링에 의한 운전은 조업자로 하여금 많은 피로감을 준다. 이를 보완하고자 각 공정의 데이터를 통합해서 기능별로 모니터링하고 향후 작업 결과도 확인할 수 있는 통합 모니터링 시스템의 필요성이 대두되었다. 이에 압연공정 품질모니터링 시스템을 개발함으로서 보다 효율적인 운영이 가능하게 될 것으로 기대한다.

• 수산해양교육연구
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• 제27권4호
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• pp.1147-1159
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• 2015

The purpose of this study was to verify the analysis of level of importance and satisfaction in recognitions of elementary school students on useful classes among school sport clubs using Importance-Performance analysis. In order to achieve this objective, samples were taken by using convenience sampling method among non-probability sampling methods, and 384 data were used as the final valid samples for this study except 16 data with missing items or insincere responses. The results of frequency analysis, exploratory factor analysis, independent samples t-test, IPA analysis by using SPSS 20.0 were as follows. First, Iquadrant included education contents of enhance ability to ingenuity, teaching method of provides option, teaching method of encourage participation activity, education contents of the aspect of fun, evaluation of motor function and emotion, education contents of explains key contents easily, and education contents of understanding overall context. II quadrant included education environment of good sport facility, class environment of fair opportunity for activity, class atmosphere of arouses interest, and class atmosphere of autonomous and voluntary. III quadrant included diverse teaching method and instructor's demonstration, class atmosphere of systematic learning, evaluation of fairness, objectivity, and credibility, and an atmosphere that can exercise. IV quadrant included education contents of enable acquisition of knowledge and degree of improvement into consideration, and class atmosphere of trust and respect between instructor and student.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권2호
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• pp.287-306
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• 2020

Purpose Youth unemployment is a social problem that continues to emerge in Korea. In this study, we create a model that predicts the employment of college graduates using decision tree, random forest and artificial neural network among machine learning techniques and compare the performance between each model through prediction results. Design/methodology/approach In this study, the data processing was performed, including the acquisition of the college graduates' vocational path survey data first, then the selection of independent variables and setting up dependent variables. We use R to create decision tree, random forest, and artificial neural network models and predicted whether college graduates were employed through each model. And at the end, the performance of each model was compared and evaluated. Findings The results showed that the random forest model had the highest performance, and the artificial neural network model had a narrow difference in performance than the decision tree model. In the decision-making tree model, key nodes were selected as to whether they receive economic support from their families, major affiliates, the route of obtaining information for jobs at universities, the importance of working income when choosing jobs and the location of graduation universities. Identifying the importance of variables in the random forest model, whether they receive economic support from their families as important variables, majors, the route to obtaining job information, the degree of irritating feelings for a month, and the location of the graduating university were selected.

• 가정간호학회지
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• 제30권2호
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• pp.202-215
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• 2023

Purpose: This study attempted to determine the factors related to behaviors of reducing exposure to endocrine disrupting chemicals (BRE to EDCs) in pregnancy, based on the PRECEDE model. Methods: A cross-sectional survey was conducted with participants (N=239) who met the medical records and eligibility criteria from the Women's Hospital and Public Health Center. Data were collected using a specially-designed questionnaire based on the PRECEDE model and included BRE to EDCs predisposing factors, reinforcing factors, and enabling factors. The data were analyzed using the chi-square test, independent t-test, one way ANOVA, Pearson's correlation coefficients and a hierarchical multiple regression analysis. Results: In Model I it was found that participation in prenatal education influenced the BRE to EDCs significantly; and a regression showed that the determinant variables accounted for 3.4%. In Model II, the predisposing factors of perceived barriers of BRE to EDCs and environmental self-efficacy were added. It was shown that they significantly influenced BRE to EDCs in the order named, and a regression revealed that increases in the determinant variables accounted for 22.5%. In Model III, to which enabling factors were added, the information acquisition experience of BRE to EDCs interacted significantly with BRE to EDCs and a regression showed an increase in the determinant variables accounting for 25.3%. Conclusion: The results of this study, the content of endocrine disruptors must be included in the prenatal care education program for pregnant women, and it should be composed of contents that can reduce the perceived obstacle to BRE to EDCs, enhance the environmental self-efficacy, and provide the information in regard to reducing exposure to EDCs.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1013-1025
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• 2020

UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.21-28
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• 2016

영어 구문 분석기는 영한 기계번역 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 부분이다. 본 논문에서의 영어 구문 분석기는 규칙 기반 영한 기계번역 시스템의 한 부분으로서, 많은 구문 규칙을 구축하고 차트 파싱 기법으로 구문 분석을 수행한다. 구문 규칙의 수가 많기 때문에 구문 분석 과정에서 많은 구조가 생성되는데, 이로 인해 구문 분석 속도가 저하되고 많은 메모리를 필요로 하여 번역의 실용성이 떨어진다. 또한 쉼표를 포함하는 긴 문장들은 구문 분석 복잡도가 매우 높아 구문 분석 시간/공간 효율이 떨어지고 정확한 번역을 생성하기 매우 어렵다. 본 논문에서는 실제 생활에서 나타나는 긴 문장들을 효율적으로 번역하기 위해 문장 분할 방법을 적용한 3단계 구문 분석 방법을 제안한다. 구문 분석의 각 단계는 독립된 구문 규칙들을 적용하여 구문 분석을 수행함으로써 구문 분석의 복잡도를 줄이려 하였다. 이를 위해 구문 규칙을 3가지 부류로 분류하고 이를 이용한 3단계 구문 분석 알고리즘을 고안하였다. 특히 세 번째 부류의 구문 규칙은 쉼표로 구성되는 문장 구조에 대한 규칙으로 구성되는데, 이들 규칙들을 말뭉치의 분석을 통해 획득하는 방법을 제안하여 구문 분석의 적용률을 지속적으로 개선하고자 하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 문장 분할만을 적용한 기존 2단계 구문 분석 방법에 비해 유사한 번역 품질을 유지하면서도 시간/공간 효율 면에서 우수함을 확인하였다.