본 논문에서는 다중적층 유리의 고속 충돌체에 의한 충돌/침투 파괴 현상을 해석하기 위해 페리다이나믹 동적 해석 기법을 적용한다. 대부분의 다중적층 유리 구조물들은 다수의 주요 유리층들이 상대적으로 매우 얇은 탄성 필름으로 접착되어서 만들어진다. 따라서 다중적층 구조물의 수치해석 모델을 구성하는 것은 까다롭고 비용이 많이 든다. 본 연구에서는 실제 절점을 대신하여 가상의 절점들을 주요층들 사이에 위치시키고 상호작용시키는 비국부 가상 층간구조 모델링을 도입하여 보다 효율적으로 다중적층 구조를 모델링하였다. 또한 고속 충돌체와의 충돌 및 침투 현상을 해석하기 위해 페리다이나믹 비국부 접촉 모델이 고려되었다. 7개의 유리층과 하나의 탄성 백킹층이 폴리비닐부티랄 필름으로 부착된 다중적층 유리의 충돌 파괴 해석을 통해 제안된 해석 모델의 손상 파괴 적용 가능성을 확인하였다.
최근 UAV를 활용하는 정밀 추적이나 임무완수 등의 군사 목적의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 앞서가는 유도 UAV의 자세 정보를 추정하고 이 정보를 이용하여 임무 UAV가 스텔스로 따라가서 자신의 임무를 완수하는 기능이 필요한 경우에는 유도 UAV의 자세 정보 추정 속도를 실시간으로 처리 해야만 한다. 최근까지 영상처리와 칼만 필터를 사용해서 앞서가는 유도 UAV의 자세정보를 정밀하게 추정하는 연구가 수행되어 왔으나 처리과정의 순차처리로 인해 처리속도에 있어 문제점이 있어왔다. 따라서 본 연구에서는 영상 처리에 있어 처리영역을 전체영역이 아닌 물체를 포함하는 ROI 영역으로 한정하고 또한 연속적인 처리 과정을 OpenMP 기반의 멀티스레드로 분배하고 스레드동기를 맞추어서 병렬 형태로 처리함으로써 자세정보 추정 속도를 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 구현 결과를 통해서 기본의 처리에 비해 45%이상 처리 속도를 향상시킴으로써 실시간처리가 가능하게 되어 임무 UAV의 추적 기능 향상을 통한 임무 완수 가능성을 증가시킬 수 있음을 확인하였다.
UML(Unified Modeling Language) 클래스 다이어그램은 시스템의 정적인 측면을 표현하며 분석 및 설계부터 문서화, 테스팅까지 사용된다. 클래스 다이어그램을 이용한 모델링이 소프트웨어 개발에 있어 필수적이지만, 경험이 많지 않은 모델러에게 쉽지 않은 작업이다. 도메인 카테고리별로 분류된 클래스 다이어그램 데이터 세트가 제공된다면, 모델링 작업의 생산성을 높일 수 있을 것이다. 본 논문은 클래스 다이어그램 이미지 데이터를 구축하기 위한 자동 분류 기술을 제공한다. 추가 정보 없이 단지 UML 클래스 다이어그램 이미지를 식별하고 도메인 카테고리에 따라 자동 분류한다. 먼저, 웹상에서 수집된 이미지들이 UML 클래스 다이어그램 이미지인지 여부를 판단한다. 그리고, 식별된 클래스 다이어그램 이미지에서 클래스 이름을 추출하여 도메인 카테고리에 따라 분류한다. 제안된 분류 모델은 정밀도, 재현율, F1점수, 정확도에서 각각 100.00%, 95.59%, 97.74%, 97.77%를 달성했으며, 카테고리별 분류에 대한 정확도는 81.1%와 95.2% 사이에 분포한다. 해당 실험에 사용된 클래스 다이어그램 이미지 개수가 충분히 크지 않지만, 도출된 실험 결과는 제안된 자동 분류 방식이 고려할 만한 가치가 있음을 나타낸다.
Background and objective: The ongoing COVID-19 pandemic restricted daily life, forcing people to spend time indoors. With the growing interest in mental health issues and residential environments, 'pet plants' have been receiving attention during the unprecedented social distancing measures. This study aims to analyze the change in trends of pet plants before and during the COVID-19 pandemic and provide basic data for studies related to pet plants and directions of future development. Methods: A total of 2,016 news articles using the keyword 'pet plants' were collected on Naver News from January 1, 2018 to August 15, 2019 (609 articles) and January 1, 2020 to August 15, 2021 (1,407 articles). The texts were tokenized into words using KoNLPy package, ultimately coming up with 63,597 words. The analyses included frequency of keywords and topic modeling based on Latent Dirichlet Allocation (LDA) to identify the inherent meanings of related words and each topic. Results: Topic modeling generated three topics in each period (before and during the COVID-19), and the results showed that pet plants in daily life have become the object of 'emotional support' and 'healing' during social distancing. In particular, pet plants, which had been distributed as a solution to prevent solitary deaths and depression among seniors living alone, are now expanded to help resolve the social isolation of the general public suffering from COVID-19. The new term 'plant butler' became a new trend, and there was a change in the trend in which people shared their hobbies and information about pet plants and communicated with others in online. Conclusion: Based on these findings, the trend data of pet plants before and after the outbreak of COVID-19 can provide the basis for activating research on pet plants and setting the direction for development of related industries considering the continuous popularity and trend of indoor gardening and green hobby.
Kim, Jung-Jun;Kang, Jeon Seong;Chung, Hyun-Joon;Park, Byung-Hoon
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권11호
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pp.13-18
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2022
본 논문에서는 학습에 참여하는 각 디바이스의 모델들로부터 성능검증에 따라 가중치를 두어 글로벌 모델을 업데이트하는 VW-FedAVG(Validation based Weighted FedAVG)를 두 가지 방식으로 제안 한다. 첫 번째 방식은 서버 검증(Server side Validation) 구조로 글로벌 모델을 업데이트 하기 전에 각 로컬 클라이언트 모델을 하나의 전체 검증 데이터셋을 통해 검증하도록 설계 했다. 두 번째는 클라이언트 검증(Client side Validation) 구조로 검증 데이터셋을 각 클라이언트에 고르게 분배하여 검증을 한 후 글로벌 모델을 업데이트 하는 방식으로 설계 했다. 전체 실험에 적용한 데이터셋은 MNIST, CIFAR-10으로 이미지 분류에 대해 IID, Non-IID 분포에서 기존 연구 대비 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
디지털 전환 시대에서 소프트웨어와 인공지능 교육의 중요성이 강조됨에 따라 다양한 교육자료가 개발되어 보급되고 있다. 소프트웨어 교육의 목적을 달성할 수 있도록 학교 현장에 적합한 다양한 소프트웨어 교육프로그램들이 제공될 필요가 있다. 본 연구에서는 중등학교 소프트웨어 교육에 적용할 수 있는 자율주행을 활용한 소프트웨어 교육프로그램을 개발하여 중등학교 학생들을 대상으로 적용하였다. 개발한 소프트웨어 교육프로그램은 체험과 실습을 중심으로 다양한 센서들을 활용한 물체 탐지, 라인 트레이싱과 같은 다양한 동작 제어 프로그램들로 구성된 피지컬 컴퓨팅 프로그램이다. 개발한 소프트웨어 교육프로그램의 효과성을 측정하기 위한 설문 결과, 학생들의 소프트웨어와 인공지능에 대한 태도와 진로 지향도 그리고 소프트웨어 교육에 대한 만족도가 90% 이상이었고 제안한 교육프로그램에 대한 만족도가 95% 이상이었다.
본 연구는 위성영상을 이용하여 객체기반 토지피복 분류도를 구축하고 공간통계기법을 통하여 토지피복의 분류항목별 분포패턴을 파악하였다. 객체기반 분류는 분광정보, 질감정보, 분광정보와 질감정보의 조합에 의하여 각각의 토지피복 분류도를 구축하였으며, 정확도 평가를 통하여 최적의 토지피복 분류도를 선정하였다. 또한, 토지피복의 분류항목별 공간적 분포패턴을 파악하기 위하여 핫스팟 분석을 실시하여 정량화하였다. 객체기반 분류를 위한 최적의 가중치는 Scale 52, Shape 0.4, Color 0.6, Compactness 0.5, Smoothness 0.5로 선정하였다. 토지피복 분류도는 분광정보와 질감정보의 조합을 사용하였을 때, 전체 분류정확도가 가장 높았으며, 특히 밭과 시설재배지, 나지의 경우 분광정보만을 사용하였을 때 보다 정확도가 약 12% 이상 증가하였다. DMZ일원의 분류항목별 면적비율은 산림 > 논 > 교통시설 > 초지 > 밭 > 나지 > 건물 > 수역 > 시설재배지 순으로 높았으며, 특히, 양구군의 밭과 교통시설은 민간인통제선 이북지역, 철원군의 밭, 인제군의 산림과 교통시설은 민간인통제선 이남지역에서 주로 분포하는 것으로 나타났다. 분류항목별 분포 패턴의 경우, 농업과 관련된 논, 밭, 시설재배지의 핫스팟(hot spot)은 철원군의 평야 지역과 양구군의 분지 지역에 집중 분포하였다. 나지, 수역, 건물, 도로의 핫스팟 지역은 농업과 관련된 핫스팟 지역과 분포 패턴이 유사한 반면, 산림과 초지의 핫스팟 지역과는 분포 패턴이 상이하였다.
본 연구는 강원대학교 학술림을 대상으로 현장조사 기반(Field Survey Based)에 의한 감염목(FSB_감염목)과 객체분류기반(Object Classification Based)에 의한 감염목(OCB_감염목)을 추출하고 감염목에 대한 공간적 분포특성 및 발생강도 평가를 목적으로 하였다. OCB 최적 가중치는 Scale 11, Shape 0.1, Color 0.9, Compactness 0.9, Smoothness 0.1로 선정되었으며, 전체 분류정확도는 약 94%, Kappa 계수는 0.88로 매우 높았다. OCB_감염목 지역은 약 2.4ha로 전체 면적의 약 0.05% 발생하였다. OCB_감염목와 FSB_감염목의 임분구조 분포특성 및 지형 지리적 요인을 비교 하면, OCB_감염목 영급은 IV영급의 분포비율이 약 44%로 가장 높았으며, FSB_감염목의 영급도 IV영급의 분포비율이 약 55%로 가장 높았다. OCB_감염목의 IV영급 비율은 FSB_감염목보다 약 11% 낮았다. OCB_감염목 경급은 소경목과 중경목이 약 93%로 대부분을 차지한 반면, FSB_감염목 경급은 중경목과 대경목이 약 87%로 전체 대상지의 경급 분포와 상이하였다. 한편, OCB_감염목 표고 분포비율은 401-500m에서 약 30%로 가장 높은 반면, FSB_감염목은 301-400m에서 약 45%로 상이하였으며, 임도로부터 접근성 분포 비율은 OCB_감염목과 FSB_감염목 모두 100m이하에서 각각 약 24%와 31%로 가장 높아 임도로부터 접근성이 높을수록 감염목이 높았다. OCB_감염목 핫스팟은 31임반과 32임반으로 영급과 경급이 높은 지역에서 높게 분포하였다.
본 연구는 경상남도 창원시의 가음정천에 분포하는 귀화식물을 연구함으로써 복원된 도시하천을 관리하기 위한 기초 자료를 제공하기 위해 수행하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 귀화식물은 17과 36속 43종 2변종 등 총 45분류군으로 요약되었으며, 생태계교란야생식물은 돼지풀과 가시상추 등 2분류군으로 나타났다. 귀화식물의 속성정보를 요약하면, 원산지의 경우, 유럽과 북아메리카가 가장 많았다. 광범위하게 분포하고 개체수가 많은 5등급이 가장 많았으며, 이입시기의 경우, 개항 이후~1921년까지인 1기의 귀화식물이 가장 많았다. 12구간의 경우 귀화율이 41.9%로 가장 높았으며, 9구간 및 19구간은 20.5%로 가장 낮았다. 도시화지수의 경우, 1구간이 가장 높은 6.2%인 반면, 19구간 및 20구간이 가장 낮은 2.5%로 나타났다. 교란율의 경우, 2구간이 가장 높은 16.7%로 나타났다. 귀화식물의 침입원인에 대한 분석 결과, 첫 번째, 물리적 요인은 둔치 및 수로 정비가 직접적으로 영향을 미쳤다고 생각된다. 두 번째, 화학적 요인은 오수 및 탁수 유입, 토사퇴적에 의한 것으로 생각된다. 세 번째, 생물학적 요인은 생태계교란야생식물의 불규칙적인 발생으로 생각되나, 복원과의 상관성을 낮다고 판단된다. 귀화식물의 관리방안을 제시하면, 첫 번째, 교란종 관리는 어린 개체가 발생하는 즉시 제거하거나, 개화 전 화경을 제거하여 번식을 억제하는 물리적 방법이 필요할 것이다. 두 번째, 전국 확산종 관리는 자생식물을 식재하여 생육공간을 제공하지 않는 것이 중요하다. 세 번째, 농경지는 농경행위에 의한 교란과 간섭에 의해 귀화식물의 발생원으로 작용하기 때문에, 하천 내 농경행위를 금지해야 할 것이다. 향후, 창원시의 모든 복원하천에 분포하는 귀화식물을 연구한다면 생태계 변화 특성에 미치는 영향을 예측하는데 유리할 것이다.
Objectives : The aim of this study is to analyze satisfaction with clinical training in the department of oriental rehabilitation medicine and the related factors. Methods : All the students in the graduating class of school of Korean Medicine, Pusan National University must be trained for 2 weeks in the department of oriental rehabilitation medicine according to clinical training guideline including Objective Structured Clinical Examination(OSCE) and Clinical Performance Examination (CPX). After completing clinical training, we distributed questionaries to them about a reflex of the object of study, usefulness, difficulty, satisfaction and preference. And then, we analyzed the related factors including descriptive statistics, frequency analysis and correlation analysis by SPSS 18.0. Results : In general, a reflex of the aim of study($7.88{\pm}1.31$), satisfaction with contents($8.17{\pm}1.20$) and difficulty($5.53{\pm}0.99$) were evaluated respectively. The better a reflex of the aim of study is, the higher satisfaction with contents is(P<0.01, r=0.836). Chuna was highly estimated, whereas pharmacopuncture was not. In OSCE, a reflex of the aim of study($8.07{\pm}1.07$) and usefulness($8.13{\pm}1.16$) were highly evaluated. The preference for physical examination of the lumbar spine was highly estimated, whereas applying splint was not. Facilities and equipment($7.88{\pm}1.11$), contents of clinical training($7.25{\pm}1.79$), the handout($7.00{\pm}1.59$) and time scheduling($5.48{\pm}1.71$) were evaluated respectively in general composition of clinical training. There is no difference related to specialty, sex and age among students. Conclusions : Clinical training program in the department of oriental rehabilitation medicine can be highly estimated from the viewpoint of difficulty and satisfaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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