• 한국지리정보학회지
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• 제27권1호
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• pp.115-127
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• 2024

본 연구는 Transformer 모듈을 기반으로 다양한 구조의 모델을 구성하고, 토지피복 분류를 수행하여 Transformer 모듈의 활용방안 검토를 목적으로 하였다. 토지피복 분류를 위한 딥러닝 모델은 CNN 구조를 가진 Unet 모델을 베이스 모델로 선정하였으며, 모델의 인코더 및 디코더 부분을 Transformer 모듈과 조합하여 총 4가지 딥러닝 모델을 구축하였다. 딥러닝 모델의 학습과정에서 일반화 성능 평가를 위해 같은 학습조건으로 10회 반복하여 학습을 진행하였다. 딥러닝 모델의 분류 정확도 평가결과, 모델의 인코더 및 디코더 구조 모두 Transformer 모듈을 활용한 D모델이 전체 정확도 평균 약 89.4%, Kappa 평균 약 73.2%로 가장 높은 정확도를 보였다. 학습 소요시간 측면에서는 CNN 기반의 모델이 가장 효율적이었으나 Transformer 기반의 모델을 활용할 경우, 분류 정확도가 Kappa 기준 평균 0.5% 개선되었다. 차후, CNN 모델과 Transformer의 결합과정에서 하이퍼파라미터 조절과 이미지 패치사이즈 조절 등 다양한 변수들을 고려하여 모델을 고도화 할 필요가 있다고 판단된다. 토지피복 분류과정에서 모든 모델이 공통적으로 발생한 문제점은 소규모 객체들의 탐지가 어려운 점이었다. 이러한 오분류 현상의 개선을 위해서는 고해상도 입력자료의 활용방안 검토와 함께 지형 정보 및 질감 정보를 포함한 다차원적 데이터 통합이 필요할 것으로 판단된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.407-412
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• 2003

An effective methodology is .reported for determining the optimal capacity (lot-size) of batch processing and storage networks which include material recycle or reprocessing streams. We assume that any given storage unit can store one material type which can be purchased from suppliers, be internally produced, internally consumed and/or sold to customers. We further assume that a storage unit is connected to all processing stages that use or produce the material to which that storage unit is dedicated. Each processing stage transforms a set of feedstock materials or intermediates into a set of products with constant conversion factors. The objective for optimization is to minimize the total cost composed of raw material procurement, setup and inventory holding costs as well as the capital costs of processing stages and storage units. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the storage inventory hold-up. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two subproblems. The first yields analytical solutions for determining batch sizes while the second is a separable concave minimization network flow subproblem whose solution yields the average material flow rates through the networks. For the special case in which the number of storage is equal to the number of process stages and raw materials storage units, a complete analytical solution for average flow rates can be derived. The analytical solution for the multistage, strictly sequential batch-storage network case can also be obtained via this approach. The principal contribution of this study is thus the generalization and the extension to non-sequential networks with recycle streams. An illustrative example is presented to demonstrate the results obtainable using this approach.

• 대한화학회지
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• 제52권3호
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• pp.295-302
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• 2008

본 연구에서는 과학 영재성 구성요인과 고전 검사이론을 이용하여 중학교 과학영재센터 화학반 선발에 사용된 선발문항을 분석하였다. 대부분의 문항이 과학영재성의 구성요인 중 두 가지 이상을 복합적으로 측정하는 문항이었으며, 중학교 수준의 과학지식을 적용하여 해결하도록 하였다. 과학 영재성의 구성요소의 하위요소를 분석 한 결과에서 창의성 영역에서는 유창성과 독창성이 과학탐구 능력에서는 문제발견 및 가설설정, 실험설계, 자료해석에 평가항목이 집중되어 있었으며 결론도출 및 일반화에 해당하는 요소는 상대적으로 부족하였다. 각 유형과 총점과의 상관분석에서 과학지식과 결부되어 과학 탐구능력을 측정하는 문항의 유형이 총점을 잘 설명하고 있음을 알 수 있었다. 마지막으로 문항 난이도는 다소 높고, 문항 변별도는 적절하였다. 이로부터 창의성과 과학탐구의 다양한 구성요소를 측정할 수 있는 문항을 균형 있게 안배해야 하며, 난이도의 조절이 필요한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.498-507
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• 2009

프로그래밍 언어 학습이 논리적 사고력에 미치는 영향에 대한 선행 연구는 부족한 실정이며, 각 연구 결과마다 연구 대상, 방법과 학습 주제 등에 따라 논리 향상 정도와 영역이 다르므로, 일반화 과정에 어려움이 있다. 또한 논리적 사고력의 향상이 학습자의 인지 발달에 의한 것인지 프로그래밍 언어 학습에 의한 것인지 분명하지 않아 프로그래밍 언어 학습의 필요성이 증명되었다고 할 수 없다. 본 연구에서는 초등 6학년생들에게 교육용 프로그래밍 언어 학습을 7차시 동안 실시한 후, 메타인지 수준별로 논리적 사고력에 미치는 영향을 조사하고, 컴퓨터 활용 교육의 효과와 비교하였다. 실험 결과에 따르면, 두리틀과 로고, 그리고 파워포인트 학습 집단 모두에서, 상위 수준의 메타인지를 지닌 학생들은 논리적 사고력에 유의미한 신장 효과를 나타낸 반면, 하위 수준의 학생들은 두리틀과 로고 학습 후에만 유의미한 논리적 사고력의 신장을 나타냈다. 그러나 메타인지 수준에 상관 없이 세 학습 집단 간에 논리적 사고력 향상 정도의 유의미한 차이는 없었다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제38권3호
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• pp.251-258
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• 2005

The purposes of this study were to conceptualize the Home Meal Replacement (HMR) in Korea and to gather professionals' opinions of prospect and task for HMR industry in Korea. A total of 67 experts participated in a three round survey by Delphi technique, which was used to integrate and share the each expert's professional idea. According to the result, HMR was translated into 'Gajeongsiksa daeyongsik' in Korean and given definition to 'a meal taken directly or through brief cooking process at home by purchasing ready to eat or ready to end-cook type of food'. As the result of categorizing HMR products of Korean food, 'I. Ready to eat' such as side dishes, kimchi, salad, sandwich, kimbab, and so on and 'II. Ready to heat' such as rice, porridge, retort food (soup, broth, curry, spaghetti, etc.), frozen pizza, grilled food, jabchae, instant soup, and so on were construed in a limited sense of the HMR. In addition, 'III. Ready to end-cook' such as frozen dumpling, frozen pork cutlet, seasoned meat, powder-type soup, and so on as well as these two kinds were interpreted in a broad sense of the HMR. In the prospect of HMR industry in Korea, the Korean HMR industry would develop continuously accompanied by increasing of consumers using HMR products. Introduction and generalization of HMRs would serve the convenience for meal preparation and then influence the change of home meal pattern. Nevertheless, it was concerned about that using HMRs might have limitation on solving the problems of dietary life including irregular meal, skipping a meal, and so on and influence the nutrition imbalance. For the development of HMRs, developing various menu and the packaging materials for HMR products, constructing the thorough sanitary management, and strengthening R & D for the HMR of Korean food were the future tasks in Korean HMR industry.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제18권1호
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• pp.33-52
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• 2014

This paper proposes a unified structural account of some instances of the English Modals and Semi-auxiliaries. The classification and the syntactic/structural description of the English Modal auxiliary verbs and verb-related elements have long been the center for many proposals in the history of generative syntax. According to van Gelderen (1993) and Lightfoot (2002), it was sometime around 1380 that the Tense-node (T) appeared in the phrasal structures of the English language, and the T-node is under which the English Modal auxiliaries occupy. Closely related is the existing evidence that English Modals were used as main verbs up to the early sixteenth century (Lightfoot 1991, Han 2000). This paper argues for a bi-clausal approach to English Modal auxiliaries with the infinitival particle 'to' such as 'ought to' 'used to' and 'dare (to)' 'need (to)', etc. and Semi-auxiliaries including 'be to' and 'have to'. More specifically, 'ought' in 'ought to' constructions, for instance, undergoes V-to-T movement within the matrix clause, just like 'HAVEAux' and all instances of 'BE', whereas 'to' occupies the T position of the embedded complement clause. By proposing the bi-clausal account, Radford's (2004, 2009) problems can be solved. Further, the historical motivation for the account takes a stance along with Norde (2009) and Brinton & Traugott (2005) in that Radford's (2004, 2009) syncretization of the two positions of the infinitival particle 'to' is no different from the 'boundary loss' in the process of Grammariticalization. This line of argument supports Krug's (2011), and in turn Bolinger's(1980) generalization on Auxiliaryhood, while providing a novel insight into Head movement of V-to-T in Present Day English.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제24권4호
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• pp.607-622
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• 2014

이 논문의 목적은 삼각함수 개념의 역사적 발달과정을 분석하고, 이를 바탕으로 하여 교육적 함의를 논의하는데 있다. 역사적 분석의 결과는 다음의 두 가지이다. 첫째, 삼각함수 개념은 역사적으로 비를 측정하는 선분(호의 삼각선)에서, 비를 나타내는 수치(각의 함수)로 발달하였으며, 이 과정에서 기하, 산술, 대수, 해석이 통합되었다. 둘째, 실제적 계산에서 이론적 함수로 발달한 결과, 주기성으로 형식화되었으나 '삼각법'이 간과되었다. 그리고 교육적 함의는 다음의 두 가지이다. 첫째, 실제적 계산에서 간과된 삼각법을 닮음의 원리에 의해 관계적 구조적으로 다루어야 한다. 둘째, 삼각함수로의 개념적인 일반화는 인식론적 장애로 인정되어야 하며, 역사에서 드러난 통합을 강조하는 방향으로 개선되어야 한다. 이러한 연구결과는 학습 지도에 있어 유용한 시사점을 제공한다.

• 대한물리의학회지
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• 제11권3호
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• pp.49-54
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• 2016

PURPOSE: This study was implemented to measure the muscle activity of muscles surrounding shoulder during push-up exercise according to the slope angle. METHODS: This study has research subject consisting of 25 normal male adults without neurologic or musculoskeletal injury in shoulder part. EMG was used as a tool for measuring muscle activity and four muscles including upper trapezius (UT), middle trapezius (MT), Lower Trapezius (LT), and Serratus Anterior (SA) were chosen for measuring the muscle activity of muscles surrounding shoulder. Tilting table slope was set at $0^{\circ}$, $30^{\circ}$, $45^{\circ}$, and $60^{\circ}$ and push-up motion was performed three time for each case to use the average value. The measured value was used after generalization process to create %RVC value where the measured value was standardized by using $0^{\circ}$ as a standard. RESULTS: There was a difference of muscle activity according to the tilting table slope during push-up exercise. In UT, MT, and SA, there was no significant $0^{\circ}$ and $30^{\circ}$, $45^{\circ}$ and $60^{\circ}$. But there was significant $30^{\circ}$ and $45^{\circ}$. LT was significant difference between $45^{\circ}$ and $60^{\circ}$ (p<.05). CONCLUSION: There are cases where push-up exercise should be selectively implemented due to shoulder problems. According to this results between $0^{\circ}$ and $30^{\circ}$, push up will be able to more effectively exercise. Applying proper angle of tilting table for push-up to patients who have difficulties in performing motions along with physical consumption can deliver effective and easy exercise program.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.136-147
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• 2003

주어진 문제에 대하여 최적의 성능을 가지는 신경회로망을 얻기 위해서는 학습을 통한 매개변수의 최적화 (parameter optimization)와 모델 선택을 통한 구조 최적화(structure optimization )의 통합적인 과정이 필요하다. 본 논문에서는, 각 세부 방법들의 특성을 고려하여, 공통의 특성을 갖는 방법들을 결합함으로써 효율적이면서도 일반화 성능을 높이는 총체적인 신경회로망 최적화 방법을 제안한다. 먼저 다양한 오차 함수를 사용할 수 있는 자연 기울기 강하 학습에 적응적 정규화 방법을 도입함으로써 가중치 매개변수(weight parameter)들을 최적화한다. 그리고 이렇게 최적화된 매개변수(parameter)들에 자연 프루닝(natural pruning)을 적용하여 불필요한 요소들을 제저하여 최적화 된 구조를 생성한다. 반복적인 과정에 의하여 후보 모델들을 구성하고 베이시안 정보 기준(Bayesian Information Criterion: BIC )을 이 용하여 최적의 모델을 평가하여 선택하는 방법을 제안하였다. 벤치마크 데이터에 대한 실험을 통하여 제안하는 방법의 구조 최적화 능력과 일반화 성능의 우수성을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.21-26
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• 2017

사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등 새로운 기술의 도입으로 처리하는 데이터의 종류와 양이 증가하면서, 개인의 민감한 정보가 유출되는 것에 대한 보안이슈가 더욱 중요시되고 있다. 민감정보를 보호하기 위한 방법으로 데이터에 포함된 개인정보를 공개 또는 배포하기 전에 일부를 삭제하거나 알아볼 수 없는 형태로 변환하는 익명화기법을 사용한다. 그러나 준식별자의 일반화 수준을 계층화하여 익명화를 수행하는 기존의 방법은 데이터 테이블의 레코드가 추가 또는 삭제되어 k-익명성을 만족하지 못하는 경우에 더 높은 일반화 수준을 필요로 한다. 이와 같은 과정으로 인한 정보의 손실이 불가피하며 이는 데이터의 유용성을 저해하는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 결정트리 기반의 기계학습을 적용하여 기존의 익명화방법의 정보손실을 최소화하여 데이터의 유용성을 향상시키는 익명화기법을 제안한다