• 한국운동역학회지
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• 제17권1호
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• pp.81-90
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• 2007

The effort identifying positioning information of the moving object in real time has been a issue not only in sport biomechanics but also other academic areas. In order to solve this issue, this study tried to track the movement of a pitched ball that might provide an easier prediction because of a clear focus and simple movement of the object. Machine learning has been leading the research of extracting information from continuous images such as object tracking. Though the rule-based methods in artificial intelligence prevailed for decades, it has evolved into the methods of statistical approach that finds the maximum a posterior location in the image. The development of machine learning, accompanied by the development of recording technology and computational power of computer, made it possible to extract the trajectory of pitched baseball from recorded images. We present a method of baseball tracking, based on object tracking methods in machine learning. We introduce three state-of-the-art researches regarding the object tracking and show how we can combine these researches to yield a novel engine that finds trajectory from continuous pitching images. The first research is about mean shift method which finds the mode of a supposed continuous distribution from a set of data. The second research is about the research that explains how we can find the mode and object region effectively when we are given the previous image's location of object and the region. The third is about the research of representing data into features that we can deal with. From those features, we can establish a distribution to generate a set of data for mean shift. In this paper, we combine three works to track baseball's location in the continuous image frames. From the information of locations from two sets of images, we can reconstruct the real 3-D trajectory of pitched ball. We show how this works in real pitching images.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제23권1호
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• pp.37-43
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• 2011

Purpose: We studied the changes in motor response time and stop signal response time following visuomotor skill learning of a stop signal task in young healthy subjects. This study also was designed to determine what an effective practice is for different stop signals in the stop signal task (SST). Methods: Forty-five right-handed normal volunteers without a history of neurological dysfunction were recruited. They all gave written informed consent. In all subjects, motor reaction time (RT) and stop signal reaction time (SSRT) were measured for the stop signal task. Tasks were classified into three categories: predictable-stop signal task (P-SST) practice group random-stop signal task (R-SST) practice group control group. Results: Motor reaction time in the P-SST was significantly reduced when comparing pre- and post-tests (p<0.05). Stop signal reaction times in the P-SST and the R-SST were significantly reduced following motor skill learning (p<0.05). Also, the reaction time of the R-SST was shorter than that of the P-SST. Conclusion: These findings indicate that practice of an SST improves motor performance and stop function for some stop signals in the SST. P-SST practice was effective in the stop function of regular movement because of faster of the motor prediction and preparation but the R-SST was effective in the stop function of movements because of faster motor selection.

• 산업노동연구
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• 제24권2호
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• pp.1-28
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• 2018

현재 문재인정부의 노동개혁정책은 지난 시기의 국가주도 노동개혁정치와는 구조적 조건이 크게 다르다. 특히 신자유주의 20년에 대항하는 촛불혁명의 연장이자 그 결산이라는 점에서 중요한 차별성을 갖는다. 이런 조건의 변화는 새로운 노동체제출발일 수도 있다는 긍정적 전망을 가능케 한다. 그렇지만 향후 노동개혁의 성패가 매우 불확실한 상황인 것도 사실이다. 그것은 자유주의 보수국가의 개혁이자 보수우위의 정치적 이데올로기적 지형이라는 구조적 요인에 기인한다. 또 경기변동의 불안정성과 항상적인 고용불안 등과 같은 상황적 요인이 맞물려 있기 때문이다. 이런 불확실성을 최대한 줄이기 위해서는 주체의 전략적 실천이 매우 중요하다. 현재의 상황이 노동체제 전환의 과도기일 수도 있으므로 민주노조운동 주체실천의 중요성은 더 크다고 할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1287-1295
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• 2021

최근 10여 년 동안 가장 가파르게 가치가 상승한 자산군을 꼽자면 단연 비트코인이라고 할 수 있을 것이다. 특히 비트코인은 중앙통제 기관이 없음에도 불구하고 첫 등장을 한 2009년의 사실상 0달러에서 2021년 최고점인 65,000 달러 수준까지 치솟아 역사에 길이 남을 가치 상승을 보여주었다. 이에 따라 비트코인의 가능성에 대해서 반신반의 했던 상당수 투자자들의 포트폴리오에도 비트코인이 상당한 비중을 차지하는 경우가 많아졌으며, 제도권 내의 금융권에서도 이런 비트코인의 움직임에 주목하고 있다. 비트코인에 대한 관심과 더불어 비트코인의 가격에 거시경제 변수나 센티멘트가 비트코인의 가격이 어떻게 움직이는가에 대한 연구 또한 상당히 진전되었다. 하지만, 이들 연구에서 활용한 변수들은 비트코인만의 특징적인 데이터라고 할 수 있는 블록체인 내의 데이터를 취합하여 가공한 온체인 데이터를 적극적으로 활용하지는 않았다. 따라서, 본 논문에서는 시계열 데이터 예측에 적극적으로 활용되고 있는 LSTM을 기반으로 온체인 데이터를 활용하여 비트코인의 가격을 예측해보고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.561-568
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• 2021

최근 자율주행에 관한 기술은 고부가가치 신기술로서 주목받고 있으며 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 상용화 가능한 자율주행을 위해서는 실시간으로 정확하게 진입하는 객체를 탐지하고 이동속도를 추정해야 한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘과 밀집광학흐름(Dense Optical Flow)을 사용하는 기존 방식은 실행 속도가 느려 실시간으로 객체를 탐지하고 이동속도를 추정하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 트램에 설치된 카메라를 통해 획득된 주행영상에서 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 실시간으로 객체를 탐지를 수행하고, 탐지된 객체영역에서 기존의 밀집광학흐름(Dense Optical Flow) 대신 연산량을 개선한 부분 밀집광학흐름(Local Dense Optical Flow)을 사용하여 객체의 진행 방향과 속력을 빠르게 추정하는 방식을 제안한다. 이를 바탕으로 충돌 시간과 충돌 지점을 예측할 수 있는 모델을 설계하였으며, 이를 통해 트램(Tram)의 주행 중 전방 충돌사고를 방지할 수 있는 시스템에 적용하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권7호
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• pp.507-519
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• 2020

본 연구에서는 지각운동 모니터링과 지진발생 및 예측에 활용가능한 라돈 측정시스템을 개발하였으며, 라돈 측정시스템의 시범운영 결과와 지진발생 사례를 분석하였다. 첫 번째로, 개발된 라돈 측정시스템은 NB-IoT 라돈 측정기기, 데이터센터, 자료분석 및 자료제공 서버로 구성되며, NB-IoT를 활용하므로 측정된 자료의 원격전송이 가능하기 때문에 이 시스템은 무인 지하수관측소에 설치 및 운영에 매우 적합하다. 두 번째로 개발된 라돈 측정기기를 김포지역 지하수관측소에서 2019년 5월부터 7월까지 시범운영하였다. 측정된 라돈값을 지하수위와 전기전도도 측정자료와 비교하였으며, 본 연구에서 개발한 라돈 측정기기가 상용화하는데 어느 정도 가능성이 있음을 확인하였다. 마지막으로 2019년 11월부터 2020년 2월까지 3개 지진발생 사례와 Test-bed인 포항지역 지하수관측소에 설치된 NB-IoT 라돈 측정기기의 일단위 라돈 측정값, 일단위 지하수위, 일단위 전기전도도의 변동성을 비교·분석하였다. 분석결과, 지진발생이 라돈, 지하수위, 전기전도도와 어느 정도 상관관계가 있음을 확인하였으며, 본 측정자료가 향후 지진모니터링 및 예측에 도움이 되는 기초자료 제공이 가능함을 확인하였다

• 한국화재소방학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.63-69
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• 2008

산불의 확산특성은 일반적으로 가연물의 특성, 지형, 바람조건과 같은 기상 상태등과 관련이 있다. 산불의 발달과정에 있어 수치해석을 통한 확산예측 모델은 열전달 과정에 기본을 둔 열에너지 전달에 대한 해석이 가장 일반적인 방법론이다. 산불의 발생시 열에너지의 전파속도를 해석하는 것은 화염의 생성과 열전달, 그리고 소멸에 이르는 전 과정에 대한 물리적, 화학적 해석을 통해 화염의 이동에 따른 전파속도로 추정할 수 있다. 본 논문에서는 고체연소물질의 표면화염전파에 대한 수치해석을 통해 1차원 지표화 확산모델식을 제시하였다. 1차원 확산모델식은 평지상태에서 풍속조건에 따른 화염의 전파속도 산정식으로써 지표연료의 화염유지시간, 화염의 높이, 화염의 온도, 지표연료의 착화온도 등에 대한 실험 및 이론식을 적용하였다. 실험값 및 다른 모델식과의 ROS 비교 결과, 풍속 3 m/s 이하의 조건에서는 지수함수식의 증가곡선을 나타내는 경향을 보였다. 침엽수종인 소나무 낙엽에 대한 수치해석값과 실험값을 비교한 결과, 풍속 1-2m/s 조건에서는 확산속도가 약 10% 상향예측이 되었고 풍속 3m/s 조건에서는 약 20% 하향예측 되었다. 따라서 앞으로 지표화 확산 예측을 위해 본 연구결과에서 얻어진 화염확산 알고리즘을 이용한 초기 산불확산 예측 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권4호
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• pp.129-136
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• 2020

최근 환경 문제에서 중요한 화두로 떠오른 초미세먼지(PM2.5)는 미세먼지(PM10)보다도 작은 부유물질이다. PM2.5는 안구나 호흡기 질환을 일으키며 뇌혈관에까지 침투할 수 있어서 시간별로 수치를 예측하여 대비하는 것이 중요하다. 그러나 PM2.5의 생성과 이동에 관한 명확한 설명이 아직까지는 제시되지 않고 있어서 예측에 어려움이 따른다. 따라서 PM2.5 예측뿐만 아니라 예측 결과에 대한 설명력을 갖는 예측 방법이 제시될 필요가 있다. 본 연구에서는 서울시의 시간당 PM2.5를 예측하고자 하며, 이를 위해 각기 다른 지상관측 데이터를 시계열로 전처리하고 부트스트랩수를 조정한 랜덤 포레스트(Random Forest)를 데이터 학습 및 예측에 사용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 예측 모델이 입력 데이터의 시각별 정보를 균형 있게 학습하게 하며 예측 결과에 대한 설명이 가능하다는 장점을 갖는다. 예측 정확도 평가를 위해 기존 모델과의 비교실험을 수행한 결과 제안 방법은 모든 레이블에서 가장 뛰어난 예측 성능을 보였으며, PM2.5의 생성과 관련된 변수와 중국의 영향과 관련된 변수가 예측 결과에 중요한 영향을 미치는 것을 보여주었다.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제13권1호
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• pp.44-52
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• 1991

하악골의 발육이상과 더불어 상악골의 수평적 및 수직적 발육이상이 동반되어 있는 대부분의 악안면 기형 환자에서 상하악골을 동시에 재위치시키는 "상하악골 동시 이동 수술"은 현재 악교정 수술에서 보편화되어 있는 술식으므로, 이 경우 수술중에 일차로 상악골의 정확한 위치를 얻는 것이 매우 중요하다. Le Fort I 수평골절단술을 이용한 상악골의 재위치시 위치 이동의 정확성을 기하기 위하여 고전적으로 사용되어온 계측방법인 내부계측법(Intrnal measuring technique)은 최근에 이르러 계측상의 삼차원적 오차에 따른 정확도에 많은 의문이 제기되어 왔으며, 따라서 이를 보완하기 위하여 1985년 Johnson 이 처음으로 외부계측법(External measuring technique)을 소개한 이후로, Van Sickels 등의 여러 학자들에 의하여 그 사용의 유용성 및 정확성이 입증되어 왔다. 이에 저자등은 최근 2년간 본 교실에서 경험상 상${\cdot}$하악골동시이동 악교정수술환자중, 외부계측법에만 의존하여 상악골 이동량을 술중 계측했던 17명의 환자에서 수술전 이동계측량과 수술후 이동된 결과를 Lateral cephalometics상에서 전치부와 구치부의 수직 및 수평적 이동 오차 관계로, P-A cephalogram 상에서 수평적 이동 및 상악치열의 중심선 변위에 대한 이동 오차 관계로 분석하여 외부계측법에 의한 수술적 이동의 정확도를 평가하므로써 향후 이 방법의 사용에 대한 신뢰성을 보고자 본 연구를 시행하였다. 연구 결과로써, 상악골의 수직 및 수평적 이동시 외부계측법 만을 이용한 경우, 수술전 이동량에 비해 비교적 신뢰성 있게 상악골을 원하는 위치로 이동시킬 수 있는 것으로 사료되나, 대체적으로 전하방 및 우측으로 위치되기 쉬운 경향을 보여주었으며, 정면상의 수평기울기(transverse plane)에 대한 편차는 수술자에 의해 크게 영향을 받지 않았으나 상악치열의 중심위는 수술자에 의해 영향을 받은것 같다.

• 대한치과교정학회지
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• 제38권4호
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• pp.252-264
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• 2008

본 연구는 안면비대칭 환자의 악교정수술 시 경조직 이동에 따른 연조직 변화를 정면에서 평가함으로써 정면 얼굴 이미지 시뮬레이션 프로그램 개발에 도움이 되고자 시행되었다. 안면비대칭이 동반된 하악골 수술 예정 환자 45명을 대상으로 정모 두부방사선규격사진과 얼굴사진(photo)을 술전 및 술후에 각각 같은 각도로 촬영한 후, 술전 및 술후의 방사선사진을 이용하여 경조직 계측점의 변화를, 얼굴사진을 이용하여 연조직 계측점의 변화를 수평 및 수직으로 구분하여 각각 측정한 후 경조직 변화에 따른 연조직 변화를 비교 분석하였다. 연조직 변화와 경조직 변화의 상관성을 살펴본 결과 수평 방향, 수직 방향 모두에서 전반적으로 낮은 상관성을 보였으며, 1 : 1 mean ratio 산출을 위하여 서로 상관성이 가장 높은 경조직 계측점을 연조직 계측점별로 선택한 결과 직하방에 있는 경조직보다는 다소 멀리 떨어져 있는 경조직 계측점이 선택되는 경우가 많이 나타났다. 경조직 변화를 이용하여 연조직 변화를 예측할 수 있는 회귀방정식을 연조직 계측점별로 산출한 결과 연조직 수평변화 예측에 경조직 수직변화도 사용되고 연조직 수직변화 예측에 경조직 수평변화도 사용되었으며, 수평과 수직변화 모두에서 가장 설명력이 높은 방정식은 연조직 menton에서 나타났다. 이상의 연구결과 하부 경조직 계측점과 상부 연조직 계측점의 비율을 이용하는 1 : 1 mean ratio 방법은 불가능한 것으로 나타난 반면 회귀분석을 이용한 연조직 변화 예측은 임상에 도움이 될 수 있는 것으로 나타나 정면 이미지의 경우 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 프로그램이 반드시 필요함을 시사하였다.