• 대한토목학회논문집
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• 제28권1A호
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• pp.125-133
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• 2008

사장교의 장대화로 주탑 및 보강형과 더불어 사장 케이블의 동적 안정화에 많은 노력이 요구된다. 사장 케이블에서 동적 불안정은 주로 대칭 1모드와 역대칭 1모드에서 발생되며 대칭 1모드는 역대칭 1모드와 다르게 새그의 영향이 명확하게 나타나므로 기본진동수는 팽팽한 스트링으로부터 얻은 것과 상이한 결과를 제공하게 된다. 이러한 현상에 관해 Irvine, Triantafyllou, 안상섭 등은 해석적 기법을 통해 동적거동 분석을 수행하였다. 이들의 연구는 광범위한 영역의 Irvine Parameter에 대해 중요한 결과를 제시하였으나 특성점(Cross-Over Point 혹은 복합모드 형성점) 이후 영역에 대해서는 상이한 결과를 제시하였고 진동수방정식의 높은 비선형성으로 인해 해가 매우 민감한 난점이 있다. 본 연구는 사장 케이블 동적안정 문제에 주요한 모드들 중 새그의 영향이 가장 높은 대칭 1모드의 기본진동수에 초점을 맞추었으며 일반화된 역학적에너지에 경계조건을 만족시키는 진동형상을 적용하고 Rayleigh-Ritz 방법으로 해석적인 해를 제시하였다. 선행연구들과 다르게 본 연구는 선형적인 해를 제공하며 이에 따른 오차는 특성점 이내에서 3% 미만의 오차를 보였다. 또한, 사장 케이블이나 이에 준한 케이블은 특성점을 넘지 않으므로 공학적으로 충분한 가치를 갖는다고 볼 수 있다. 더불어 대칭 1모드에서 발생되는 갤로핑과 Parametric 공진대역을 분석하여 연구의 활용성을 확인하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권3호
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• pp.176-183
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• 2023

홍삼의 일반적인 가공법인 물과 주정 혼합용매로 추출 여과하여 농축액으로 제조 시 증숙 등의 가열처리에 의해 가수분해되거나 중합반응이 일어나게 되어 현재 기능성이 밝혀진 30여 가지 주요 진세노사이드 외 극미량인 200여종의 진세노사이드가 검출되고 있어서, 오히려 홍삼 본래의 기능성 규명과 효능 구현을 복잡하게 만들고, 추출 횟수를 거듭할수록 떫은맛이 강해지는 등 건강기능식품으로서 부정적인 영향을 배제하기 위하여 저온(40℃ 미만)에서 1차만 추출한 홍삼농축액을 제조한 결과 수율은 고형분 66-77% 정도에서 26-30%를 나타내어 기존의 연구 결과인 40.47±0.47% 보다 현저히 적은 수율을 나타내었고, 동결건조 분말의 진세노사이드 함량분석시험을 진행한 결과 시료 18종 전체에서 진세노사이드 34종이 검출되었고, 특히 홍삼 지표성분 3종인 Rb₁, Rg₁, Rg₃ 합계는 42.48 mg/g으로 시판 홍삼제품의 환산량 9.0 mg/g과 8.7 mg/g 보다 4-5배 많았다. 본 시료는 진한 홍삼의 향취와 함께 면역력 증진 등 6가지 기능발현에 9-25%의 소량 복용으로 1일 복용량이 유의성 있게 작아서 복용의 편의성과 함께 제품의 보관, 유통에 장점이 있는 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1A호
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• pp.75-84
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• 2009

본 연구에서는 혼합 콘크리트의 염소이온 고정화 능력, 수화물의 부식 억제 능력(Buffering capacity) 및 모르타르 내 철근 부식 측정을 통하여 콘크리트 내 철근 부식의 임계 염소이온 농도를 도출하였다. 실험 시 결합재로서 보통 포틀랜드 시멘트(OPC), 30% 플라이애시(PFA), 60% 고로슬래그 미분말(GGBS), 10% 실리카퓸(SF)를 치환한 혼합 시멘트를 사용하였다. 염소이온 고정화는 수분추출방법을 이용하여 측정하였으며, 시멘트의 부식 억제 능력은 결합재에 따른 산에 대한 저항성 측정을 통해 평가하였다. 염소이온이 함유된 모르타르 내 철근 부식은 재령 28일에 선형 분극 방법을 이용하여 측정하였다. 실험 결과, 염소이온 고정화 능력은 결합재 내의 $C_{3}A$ 함유량과 물리적 흡착에 의해 크게 영향을 받음을 알 수 있었다. 염소이온 고정화 정도는60% GGBS > 30% PFA > OPC > 10% SF 의 순으로 나타났다. pH 감소에 따른 시멘트의 부식 억제 능력은 같은 pH 값에서 결합재의 종류에 따라 다양하게 나타났다. 부식전류가 $0.1-0.2{\mu}A/cm^{2}$에 이를 때 부식이 발생한다는 가정하에, 부식에 대한 임계 염소이온 농도에 대하여 OPC는 1.03, 30% PFA는 0.65, 60% GGBS는 0.45, 10% SF는 0.98%로 각각 계산되었다. 그에 비해 임계 염소이온 농도의 새로운 표현방법으로 제시한 [$Cl^{-}$]:[$H^{+}$] 몰 농도비의 단위로 계산하였을 때, 임계 염소이온 농도는 결합재에 관계없이 0.008-0.009로 도출되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.29-35
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• 2023

CCTV는 범죄 예방, 공공 안전 강화, 교통 관리 등 다양한 목적으로 사용된다. 그러나 카메라의 범위와 해상도가 향상됨에 따라 영상에서 개인의 신상정보가 노출되는 위험성이 있다. 따라서 영상에서 개인 정보를 보호함과 동시에 개인을 식별할 수 있는 새로운 기술의 필요성이 존재한다. 본 논문에서는 객체 식별 및 추적을 위한 히스토그램 기반 특이값 분해를 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 색상 정보를 이용하여 영상에 존재하는 서로 다른 객체를 구분한다. 객체 인식을 위하여 YOLO와 DeepSORT를 이용해 영상에 존재하는 사람을 탐지 및 추출한다. 탐지된 사람의 위치 정보를 이용해 흑백 히스토그램으로 색상 값을 추출한다. 추출한 색상 값 중 유의미한 정보만을 추출하여 사용하기 위해 특이값 분해를 이용한다. 특이값 분해를 이용할 때 결과에서 상위 특이값의 평균을 이용함으로 객체 색상 추출의 정확도를 높인다. 특이값 분해를 이용해 추출한 색상 정보를 다른 영상에 존재하는 색상과 비교하며 서로 다른 영상에 존재하는 동일 인물을 탐지한다. 색상 정보 비교를 위해 유클리드 거리를 이용하며 정확도 평가는 Top-N을 이용한다. 평가 결과 흑백 히스토그램과 특이값 분해를 사용하여 동일 인물을 탐지할 때 최대 100%에서 최소 74%를 기록하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제53권2호
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• pp.5-18
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• 2023

드론과 센서의 발달이 가속화됨에 따라 드론에 장착된 다양한 센서로 취득된 데이터를 융합하여 새로운 서비스 및 가치를 창출하고 있다. 그러나 데이터 융합을 통한 공간정보 구축은 주로 영상에 의존하여 구축하며, 하드웨어의 사양 및 성능에 따라 데이터 품질이 결정된다. 또한, 고품질 공간정보를 구축하기 위해 고가 장비가 요구되므로 실제 현장에서 사용하기에는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 드론에 장착된 RGB 및 THM 카메라를 통해 취득된 저해상도 영상을 딥러닝에 적용하여 초해상화를 수행하고, 이를 통해 생성된 고해상도 영상의 정량적 평가 및 특징점 추출에 대한 평가를 수행하였다. 실험 결과 초해상화를 수행하여 생성된 고해상도 영상은 원본 영상의 특징을 유지하고 있었으며, 해상도가 개선됨에 따라 원본 영상 대비 많은 특징을 추출할 수 있었다. 따라서, 저해상도 영상을 초해상화 딥러닝 모델에 적용하여 고해상도 영상을 생성할 경우 하드웨어에 제약을 받지 않고 고품질의 공간정보를 구축하기 위한 새로운 방법일 것으로 판단하였다.

• 심성연구
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• 제33권1호
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• pp.61-80
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• 2018

본 연구는 그레이-휠라이트 검사의 문항들이 융의 유형론의 개념을 잘 반영하는지 알아보고 그 결과를 바탕으로 개선된 단축형 그레이-휠라이트 검사를 만든 것이다. 총 431명의 사람들이 연구에 참여하여 그레이-휠라이트 검사를 실시하였고 최우도법(Maximum likelihood)과 Varimax 회전법을 이용한 요인분석을 통해 그 결과를 분석하였다. 그레이-휠라이트의 81개 문항들을 요인분석에서 추출한 요인으로 분류하고 분류된 요인들이 융의 유형 척도와 일치하는지를 살펴보았다. 요인들과 일치하지 않거나 주요 요인에 포함되지 않은 문항들을 제외하고 남은 45개의 문항들로 단축형 그레이-휠라이트 검사를 제작하였다. 급내상관계수로 평가한 단축형 그레이-휠라이트 검사의 검사-재검사 신뢰도와 Cronbach's α 계수로 평가한 단축형 그레이-휠라이트 검사의 내적일치도는 원 그레이-휠라이트 검사의 결과와 대등한 수준이었다. 급내상관계수와 Cohen's weighted kappa로 각각 평가한 단축형 검사와 원 검사의 일치도 역시 매우 높았다. 단축형 그레이-휠라이트 검사는 적은 수의 문항으로 검사에 소요되는 시간과 노력을 줄이면서도 융의 유형론에 기반한 성격 유형을 잘 측정하고 있어 향후 임상에서 단축형 그레이-휠라이트 검사의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제24권2호
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• pp.89-112
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• 2024

기록관리에서 메타데이터는 기록을 구성하는 필수 요소 중 하나로 기록물을 적절하게 관리하고 이해하도록 하는데 매우 중요한 역할을 한다. 기록관리 업무에서 메타데이터 요소들의 자동 부여가 불가능할 경우에는 기록전문가가 메타데이터 값을 직접 입력해야 한다. 이러한 업무의 불편함을 개선하기 위해 본 연구에서는 신기술인 챗GPT를 활용하여 기록관리 메타데이터 요소의 추출 방안을 제시하고자 하였다. 챗GPT 기술을 활용하기 위해 파이썬 프로그램과 랭체인 라이브러리를 이용하여 PDF 문서를 제시하고 질문을 통해 기록물의 메타데이터를 추출해보았고, 챗GPT 온라인 서비스를 통해 여러 건의 PDF 문서를 첨부하여 기록물의 메타데이터 요소를 추출해보았다. 그 결과 챗GPT-3.5 turbo를 사용한 랭체인에서는 보안상으로는 안전한 추출 방법이긴 하나 메타데이터의 정확한 요소를 얻기에는 다소 한계가 있었고, 챗GPT-4 온라인 서비스에서는 보안상 중요 문서를 첨부할 수 없지만 비교적 정확한 결과를 추출하였다. 이를 통해 기록관리에서의 메타데이터 추출을 위한 챗GPT 기술 활용의 가능성을 타진할 수 있었고, 챗GPT 관련 기술의 발달에 따라 좀 더 안전하고 정확한 결과 추출이 가능해질 것이다. 이러한 챗GPT의 장점을 활용함으로써 기록관에서 기록 및 메타데이터의 관리적 측면에서 업무의 효율성 및 생산성을 증대시키는데 도움을 줄 수 있을 것이라 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.57-67
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• 2024

사용자가 제스처를 통해 입력을 할 수 있는 방안들 중에서 근전도(EMG, Electromyography)를 통한 제스처 인식은 근육 내 작은 전극을 통해 사용자의 움직임을 감지하고 이를 입력 방법으로 사용할 수 있는 방법이다. EMG 데이터를 통해 사용자 제스처를 분류하기 위해서는 사용자로부터 수집된 EMG Raw 데이터를 머신러닝으로 학습하여야 하는데 이를 위해서는 EMG 데이터를 전처리 과정을 통해 특징을 추출하여야 한다. EMG 특성은 IEMG(Integrated EMG), MAV(Mean Absolute Value), SSI(Simple Sqaure Integral), VAR(VARiance), RMS(Root Mean Square) 등과 같은 수식을 통해서 나타낼 수 있다. 또한, 제스처를 입력으로 사용하기 위해서는 사용자가 입력하는 데 필요한 지각, 인지, 반응에 필요한 시간을 기준으로 제스처 분류가 가능한 시간을 알아내야 한다. 이를 위해 최대 1,000ms에서 최소 100ms까지 세그먼트 사이즈를 변화시켜 특징을 추출 후 제스처 분류가 가능한 세그먼트 사이즈를 찾아낸다. 특히 데이터 학습은 overlapped segmentation 방법을 통해 데이터와 데이터 사이 간격을 줄여 학습 데이터 개수를 늘린다. 이를 통해 KNN, SVC, RF, XGBoost 4가지 머신러닝 방식을 통해 이를 학습하고 결과를 도출한다. 실험 결과 실시간으로 사용자의 제스처 입력이 가능한 최대 세그먼트 사이즈인 200ms에서 KNN, SVC, RF, XGboost 4가지 모든 모델에서 96% 이상의 정확도를 도출하였다.

• 경영정보학연구
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• 제21권1호
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• pp.23-38
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• 2019

소셜 네트워크 서비스(이하 SNS)는 회사의 마케팅 채널로 적극 활용되고 있으며, 회사들의 고객층에 적합한 내용과 어조를 활용하여 주기적으로 SNS 메시지를 작성하는 등 활발한 마케팅을 펼치고 있다. 본 논문에서는 이제까지 간과되었던 SNS 메시지에 내포된 심리적 거리에 초점을 맞춰 전통적인 코더를 활용한 내용 분석(content analysis)과 자연어 처리 기법 및 머신 러닝 방법을 혼합하여 심리적 거리를 측정하는 분석 방법을 연구하였다. SNS 메시지의 심리적 거리 분석을 위해 코더들을 활용하여 내용분석을 수행하였으며, 이와 같은 방법으로 레이블링된 데이터를 자연어 처리 방법을 이용하여 워드 임베딩을 수행함으로써 머신 러닝 수행을 위한 입력 데이터를 마련하였다. 머신 러닝 분석법 중 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 SNS 메시지와 심리적 거리 간의 관계를 학습시켰으며, 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 심리적 거리를 예측함으로써 머신 러닝 분석의 성과를 검증하였다. 심리적 거리측정 방법론 수행 결과, 코더들의 내용분석 결과가 특정 값으로 편향되어 SVM 예측의 민감도와 정밀도가 낮은 결과가 도출되었다. 심리적 거리 응답 비율을 보정하고 코더들의 1차 내용분석 결과 중 답변이 일치한 데이터로 한정지어 머신 러닝을 실행한 결과 심리적 거리 예측의 정확도, 민감도, 특이도, 정밀도 모두 향상되어 심리적 거리가 70% 이상 예측되는 성과를 보였다. 본 연구는 SNS 메시지의 심리적 거리를 측정하는 방법을 제시함으로써 독자와의 심리적 거리를 제어 가능한 전략 요소로 활용 가능하게 할 것이라 기대된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권1호
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• pp.106-113
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• 2024

Understanding the tritium release and retention behavior of candidate tritium breeder materials is crucial for breeder blanket design. Recently, a melt spraying process was developed to prepare Li₄SiO₄ pebbles, which were subsequently subjected to the in-pile tritium production and extraction platform in China Mianyang Research Reactor (CMRR) to investigate their in-situ tritium release behavior and irradiation performance. The results demonstrate that HT is the main tritium release form, and adding hydrogen to the purge gas reduces tritium retention while increasing the HT percent in the purge gas. Post-irradiation experiments reveal that the irradiated pebbles darken in color and their grains swell, but the mechanical properties remain largely unchanged. It is concluded that the tritium residence time of Li₄SiO₄ made by melt spraying method at 467 ℃ is approximately 23.34 h. High-density Li₄SiO₄ pebbles exhibit tritium release at relatively low temperatures (<600 ℃) that is mainly controlled by bulk diffusion. The diffusion coefficient at 525 ℃ and 550 ℃ is 1.19 × 10^-11 cm²/s and 5.34 × 10^-11 cm²/s, respectively, with corresponding tritium residence times of 21.3 hours and 4.7 hours.