• Geomechanics and Engineering
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• 제11권1호
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• pp.77-94
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• 2016

A forked tunnel, as a special complicated underground structure, is composed of big-arch tunnel, multi-arch tunnel, neighborhood tunnels and separate tunnels according to the different distances between two separate tunnels. Due to the complicated process of design and construction, surrounding jointed rock mass stability of the big-arch tunnel which belongs to the forked tunnel during excavation is a hot issue that needs special attentions. In this paper, an elasto-plastic damage constitutive model for jointed rock mass is proposed based on the coupling method considering elasto-plastic and damage theories, and the irreversible thermodynamics theory. Based on this elasto-plastic damage constitutive model, a three dimensional elasto-plastic damage finite element code (D-FEM) is implemented using Visual Fortran language, which can numerically simulate the whole excavation process of underground project and perform the structural stability of the surrounding rock mass. Comparing with a popular commercial computer code, three dimensional fast Lagrangian analysis of continua (FLAC3D), this D-FEM has advantages in terms of rapid computing process, element grouping function and providing more material models. After that, FLAC3D and D-FEM are simultaneously used to perform the structural stability analysis of the surrounding rock mass in the forked tunnel considering three different computing schemes. The final numerical results behave almost consistent using both FLAC3D and D-FEM. But from the point of numerically obtained damage softening areas, the numerical results obtained by D-FEM more closely approach the practical behaviors of in-situ surrounding rock mass.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.85-95
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• 2016

현대 무기체계의 복잡체계화로 인해 국방은 M&S와 T&E가 중요시되고 있으며, 한정적인 자원을 효율적으로 운용하여 시간 및 비용을 절감할 수 있는 연구를 지속적으로 진행하고 있다. 기존연구에서는 프로세스 기반 모델링을 이용한 성능평가 시스템 개발이 진행되고 있지만 성능평가에 합당한 무기체계의 기능을 선정하는데 있어, 객관적 근거나 과학적 방법 이 부족하기 때문에, 같은 기종이라도 상황에 적합한 기능을 선정하기 어렵다. 또한 사용자의 요구사항을 체계적으로 반영할 수 없으며, 다양한 평가요소의 상호작용을 고려하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 성능평가 시뮬레이션에서 사용되는 평가객체 선정 시, 객체 선정기준과 사용자의 요구사항 및 현실적 상황을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 먼저, 다 기준 의사결정 방법인 ANP기법을 이용하여 객체를 선정하고, 연구결과를 바탕으로 프로그래밍 언어(C#)를 이용한 의사결정 지원시스템을 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.813-815
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• 2016

본 논문에서는 뇌파데이터를 기반으로 한 디바이스 제어 시스템을 구현한다. Brain-Computer Interface(BCI) 기술은 언어나 신체의 동작을 거치지 않고 직접 시스템에 전달할 수 있다. 상태의 변화에 따른 뇌파를 실시간으로 감지하여 디바이스를 제어함으로써 움직임이 불편한 장애인이나 수험생, 멀티태스킹이 필요한 사람 등 다양한 서비스 대상자에게 편리한 생활을 할 수 있도록 도와준다. 또한, 홈 디바이스 제어 시스템 등 응용서비스를 개발할 수 있다. 이를 위해 논문에서 구현한 디바이스 제어 시스템은 뇌파 측정 헤드셋으로부터 수집된 데이터를 기반으로 사용자의 스마트폰과 연동하여 전원 및 오디오를 제어한다. 집중도에 의해 전원 ON/OFF 동작을 제어하고, 명상도와 눈 깜빡임에 의해 오디오를 제어하는 서비스 기능을 지원한다. 실험실 테스트를 통해 뇌파데이터를 이용한 디바이스 제어가 성공적으로 동작되는 것을 확인하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제24권5호
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• pp.407-418
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• 2021

Due to the complexity of the causes of the sliding mass instabilities, landslide susceptibility and hazard evaluation are difficult, but they can be more carefully considered and regionally evaluated by using new programming technologies to minimize the hazard. This study aims to evaluate the landslide hazard zonation in the Tabriz region, Iran. A fuzzy logic-based multi-criteria decision-making method was proposed for susceptibility analysis and preparing the hazard zonation maps implemented in MATLAB programming language and Geographic Information System (GIS) environment. In this study, five main factors have been identified as triggering including climate (i.e., precipitation, temperature), geomorphology (i.e., slope gradient, slope aspect, land cover), tectonic and seismic parameters (i.e., tectonic lineament congestion, distribution of earthquakes, the unsafe radius of main faults, seismicity), geological and hydrological conditions (i.e., drainage patterns, hydraulic gradient, groundwater table depth, weathered geo-materials), and human activities (i.e., distance to roads, distance to the municipal areas) in the study area. The results of analyses are presented as a landslide hazard map which is classified into 5 different sensitive categories (i.e., insignificant to very high potential). Then, landslide susceptibility maps were prepared for the Tabriz region, which is categorized in a high-sensitive area located in the northern parts of the area. Based on these maps, the Bozgoosh-Sahand mountainous belt, Misho-Miro Mountains and western highlands of Jolfa have been delineated as risk-able zones.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.138-147
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• 2022

최근 챗봇이 다양한 분야에 적용되어 좋은 성과를 보이면서 쇼핑몰 상품 추천 서비스에도 챗봇을 활용하려는 시도가 많은 이커머스 플랫폼에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자와 시스템간의 대화와 패션 이미지 정보에 기반해 사용자가 원하는 패션을 추천하는 챗봇 대화시스템을 위해, 최근 자연어처리, 음성인식, 이미지 인식 등의 다양한 AI 분야에서 좋은 성능을 내고 있는 트랜스포머 모델에 대화 (텍스트) 와 패션 (이미지) 정보를 같이 사용하여 추천의 정확도를 높일 수 있도록 개선한 멀티모달 기반 개선된 트랜스포머 모델을 제안하며, 데이터 전처리(Data preprocessing) 및 학습 데이터 표현(Data Representation)에 대한 분석을 진행하여 데이터 개선을 통한 정확도 향상 방법도 제안한다. 제안 시스템은 추천 정확도는 0.6563 WKT(Weighted Kendall's tau)으로 기존 시스템의 0.3372 WKT를 0.3191 WKT 이상 크게 향상시켰다.

• Child Health Nursing Research
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• 제29권2호
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• pp.111-127
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• 2023

Purpose: This study investigated the effects of healthy lifestyle interventions (HLSIs) on health-related quality of life (HR-QoL) in childhood and adolescent cancer survivors (CACS). Methods: Major databases were searched for English-language original articles published between January 1, 2000 and May 2, 2021. Randomized controlled trials (RCTs) and non-RCTs were included. Quality was assessed using the revised Cochrane risk-of-bias tool, and a meta-analysis was conducted using RevMan 5.3 software. Results: Nineteen studies were included. Significant effects on HR-QoL were found for interventions using a multi-modal approach (exercise and education) (d=-0.46; 95% confidence interval [CI]=-0.84 to -0.07, p=.02), lasting not less than 6 months (d=-0.72; 95% CI=-1.15 to -0.29, p=.0010), and using a group approach (d=-0.46; 95% CI=-0.85 to -0.06, p=.02). Self-efficacy showed significant effects when HLSIs provided health education only (d=-0.55; 95% CI=-0.92 to -0.18; p=.003), lasted for less than 6 months (d=-0.40; 95% CI=-0.69 to -0.11, p=.006), and were conducted individually (d=-0.55; 95% CI=-0.92 to -0.18, p=.003). The physical outcomes (physical activity, fatigue, exercise capacity-VO₂, exercise capacity-upper body, body mass index) revealed no statistical significance. Conclusion: Areas of HLSIs for CACS requiring further study were identified, and needs and directions of research for holistic health management were suggested.

• 한국병원경영학회지
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• 제28권3호
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• pp.1-14
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• 2023

Purposes: It is very important to establish a clinical data warehouse based on a common data model to offset the different data characteristics of each medical institution and for drug surveillance. This study attempted to establish a clinical data warehouse for Dankook university hospital for drug surveillance, and to derive the main items necessary for development. Methodology/Approach: This study extracted the electronic medical record data of Dankook university hospital tracked for 9 years from 2013 (2013.01.01. to 2021.12.31) to build a clinical data warehouse. The extracted data was converted into the Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model (Version 5.4). Data term mapping was performed using the electronic medical record data of Dankook university hospital and the standard term mapping guide. To verify the clinical data warehouse, the use of angiotensin receptor blockers and the incidence of liver toxicity were analyzed, and the results were compared with the analysis of hospital raw data. Findings: This study used a total of 670,933 data from electronic medical records for the Dankook university clinical data warehouse. Excluding the number of overlapping cases among the total number of cases, the target data was mapped into standard terms. Diagnosis (100% of total cases), drug (92.1%), and measurement (94.5%) were standardized. For treatment and surgery, the insurance EDI (electronic data interchange) code was used as it is. Extraction, conversion and loading were completed. R language-based conversion and loading software for the process was developed, and clinical data warehouse construction was completed through data verification. Practical Implications: In this study, a clinical data warehouse for Dankook university hospitals based on a common data model supporting drug surveillance research was established and verified. The results of this study provide guidelines for institutions that want to build a clinical data warehouse in the future by deriving key points necessary for building a clinical data warehouse.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.23-30
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• 2024

본 논문에서는 딥러닝 기반의 개인 맞춤형 실버세대 케어 서비스 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 편의성을 고려하여 STT(Speech to Text) 기술을 사용해 사용자의 발화를 텍스트로 변환하고, 이를 Microsoft 사의 대화형 멀티 에이전트 거대 언어 모델인 Autogen의 입력으로 사용한다. Autogen은 사용자와 ChatBot의 대화 데이터를 활용하여 상대방의 의도를 파악하여 답변에 대하여 응답한다. 그리고 백엔드 에이전트를 활용하여 위시리스트, 공유 달력 그리고 보이스 클로닝을 위한 딥러닝 모델을 통해 상대방의 목소리가 담긴 안부 메시지 기능을 제공한다. 또한, 애플리케이션은 SKT 사의 인공지능 누구(NUGU) 스피커를 탑재하여 홈 IoT 서비스 기능을 제공한다. 이러한 기능을 통해 제안하는 지능형 애플리케이션은 향후 미래 인공지능 기반의 실버세대 케어 기술에 기여할 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.659-666
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• 2024

제르맨 타유페르(Germaine Tailleferre)는 프랑스 6인조(Les Six)에 속한 유일한 여성 작곡가로서 약 70여 년의 작곡활동 기간 중 다수의 피아노 실내악 작품을 남겼다. 타유페르의 피아노 실내악 작품들은 전체 작품에서 큰 비중을 차지하고 있으나 그것에 대한 선행 연구는 미비하다고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 타유페르의 피아노 실내악 작품에 대한 전체 목록을 소개하고 각각의 작품을 연주 난이도에 따라 분류하였다. 이와 더불어 1974년에 작곡한 <두 대의 피아노를 위한 소나타>를 형식, 화성, 선율 등의 측면에서 자세히 분석함으로서 그녀의 음악 어법과 작품 세계에 대한 이해를 돕고자 하였다. <두 대의 피아노를 위한 소나타>는 당시 파리의 카페, 뮤직홀 등에서 유행하던 살롱 양식의 가벼운 음악적 언어를 바탕으로 인상주의, 신고전주의 음악 등의 다양한 어법들이 다층적으로 반영되어 있는 작품이라고 하겠다. 본 연구가 타유페르의 음악 어법에 대한 이해를 도모하며 새로운 20세기 피아노 실내악 문헌의 발굴, 확장에 기여하기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.471-480
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• 2023

국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.