• 문화기술의 융합
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• 제6권3호
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• pp.381-392
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• 2020

본 연구는 천연소재 12종의 페놀성 화합물 함량, 라디칼 소거능, 알코올탈수소효소(ADH), 아세트알데히드탈수소효소(ALDH) 활성도를 측정하고 상승효과를 가지도록 배합한 복합물의 숙취해소에 미치는 효과를 규명하는데 목적이 있다. 우수한 개별 소재를 선정하고 배합비를 달리하여 효능 평가를 통해, 배합비가 효능에 미치는 상관관계를 분석하였다. 8종의 추출물 중 보이차, 소나무, 갈근 순으로 ADH 활성이 높았고, 갈근은 배합량과 효능 간의 양의 상관관계, 보이차, 소나무 등은 음의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 8종의 소재로 배합한 F1~F7 을 대상으로 ADH, ALDH 활성평가를 통해 F.7에서 상승효과가 가장 높은 것을 확인하여 최적 배합비로 도출하였다. F.7를 섭취한 시험군에서 알코올 섭취 30분 후부터 호기 알코올 농도가 섭취 직후 호기중 알코올 농도 대비 58%로 유의적으로 감소되기 시작하였고, 120분 후 27%로 호기중 알코올 농도가 감소되었다. 음주 후 발생하는 숙취증상 설문 결과 대조군에 비해 시험군에서 음주 후 발생하는 피곤함과 갈증에서 유의적인 개선효과 (p<0.05)가 있었다.

• 산업진흥연구
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• 제9권1호
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• pp.21-29
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• 2024

급변하는 정보화 사회에서는 스마트폰와 태블릿을 비롯한 다양한 전자기기가 더욱 디지털화되고 플렉시블 디스플레이와 같은 고성능을 갖추며 발전하고 있다. 본 연구에서는 경제적 절감을 위한 플렉시블 디스플레이의 고가 소재를 대체하는 전도성 고분자인 PEDOT과 투명 기판인 PET를 적용한 TCF의 제조 공정 최적화를 진행하였다. PEDOT 코팅을 이용한 TCF 생산 공정에서 주요 변수인 생산 속도 (m/min), 코팅 최고 온도 (℃), PEDOT 공급 속도 (rpm)에 따른 표면 저항률 (Ω/□)을 반응표면분석법을 사용하여 최적화하였다. 결과적으로, 생산 속도 22.16 m/min, 코팅 최고 온도 125.28 ℃, PEDOT 공급 속도 522.79 rpm으로 최적 조건을 도출했다. F 값은 18.37, P-값은 < 0.0001, 결정계수(R²)는 0.9430으로 결과의 신뢰성이 높음을 확인했다. 최적 조건에서의 예측값은 145.75 Ω/□이며, 실험값은 142.97 Ω/□이었다. 이 연구 결과를 기반으로 대량 생산 공정에 적용하면 기존의 생산 수율 보다 높은 수율을 달성하고 불량 발생률을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.

• 산업융합연구
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• 제19권1호
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• pp.99-108
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• 2021

임상실습이 최적의 학습상황이 될 수 있도록 임상실습지도자의 교수효능감과 간호대학생의 임상실습 만족도를 파악하고 이들의 관계를 확인해 보다 나은 임상실습을 위해 효율적인 간호교육의 운영방안을 융복합적 차원에서 모색하고자 수행하였다. 임상실습지도자의 교수효능감과 간호대학생의 임상실습 만족도를 알아보기 위한 서술적 조사연구이다. 일반적 특성에 따른 교수효능감의 차이를 측정하여 분석한 결과 연구대상자의 학력, 직급, 임상경력, 임상지도경력이 높을수록 교수효능감이 높게 나타났다. 교수효능감의 평균평점은 3.77±0.89 이며, 하위요인 중에서는 임상술기지도효능감이 3.97±0.93으로 가장 높았다. 간호학생이 임상실습 만족도를 측정하여 분석한 결과 연구대상자의 임상실습 만족도는 최대 5점 중 평균평점은 3.69±0.46이며, 하위요인을 살펴보면, 실습교과 3.98±0.60로 가장 높았다. 임상실습지도자의 교수효능감과 간호대학생의 임상실습 만족도는 통계적으로 유의하지 않았다(r=0.13, p=.749). 임상실습현장에서 고연령, 풍부한 임상경력, 높은 교육수준을 가진 임상실습지도자의 교수효능감이 높았다. 학생들은 실습만족도 중 교과운영과 실습지도에 대한 만족도가 높았다. 간호학생들의 실습만족도를 높이기 위해서 임상현장에서는 교수효능감 뿐 아니라 실습만족도를 높일 수 있는 여러 요인들을 함께 개선해 나가길 바란다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.299-304
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• 2024

미국과 소련이 맞서는 제1차 핵시대를 넘어 지금은 크고 작은 국가들로 핵 사용 결정권자가 다양화된 제2차 핵시대라고 할 수 있다. 이에 해당하는 국가인 인도와 파키스탄은 서로 적대국으로 맞서며 핵무기를 보유하고 있지만 핵태세, 핵전략은 상반돼 있다. 두 국가의 사례는 우리나라가 마주한 북한이 앞으로 어떤 핵태세를 취할 것인지에 대해 실마리를 줄 수 있다. 특히 파키스탄이 선택한 선행적 확전 태세는 상대 위협에 대해 핵무기를 선제적으로 쓸 수있다고 위협해서 적의 침략을 억제시키는 매우 공세적인 핵태세이다. 이는 선제공격할 수 있는 소규모 핵무기로도 할수 있는 옵션이다. 따라서 핵능력이 열세한 파키스탄이 인도의 위협에 대응하여 선택할 수 있는 최적의 태세로 보인다. 미국과 한국에 비해 열세인 북한은 앞으로도 파키스탄처럼 핵무기를 선제적으로 사용할 수 있다고 위협할 것으로 보인다. 반면 정권 유지를 위해 실제 사용하기까지는 인도와 같이 수세적이고 상당히 보수적일 것으로 전망된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제57권3호
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• pp.24-35
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• 2024

최근 의료, 제조, 자율주행, 보안 등 다양한 분야에서 인공지능과 컨볼루션 신경망 등 딥러닝 기술을 활용한 연구들이 활발하게 진행되고 있으며, 사회 전반에 적지 않은 영향을 미치고 있다. 본 연구 또한 이러한 흐름에 맞춰서 고고학 유물 분류에 딥러닝을 활용해 보았다. 즉, 연구는 고고학 조사를 통해 출토된 고대 수막새의 이미지 분류에 딥러닝 기술을 적용하는 초보적 시도로서, 고구려, 백제, 신라 시대의 수막새 이미지를 CNN 모델로 학습시켜 분류를 진행하였다. 고구려, 백제, 신라 수막새 이미지 각각 100장씩 총 300장을 기반으로 기본 데이터셋을 형성하였고, 데이터 증강 기법을 활용하여 4배를 증가시킴으로써 총 1,200장을 데이터셋으로 구축하였다. 사전 훈련된 EfficientNetB0 모델의 전이학습을 통하여 모델을 구축한 후, 5겹 교차검증을 실시한 결과 평균 학습 정확도 98.06%, 검증 정확도 97.08%를 기록하였다. 또한 학습된 모델을 240장의 테스트 데이터셋으로 성능을 평가한 결과, 최소 91% 이상의 높은 정확도로 삼국의 수막새 이미지를 시대별로 구분할 수 있음을 확인하였다. 특히 학습률 0.0001에서 정확도 92.92%, 정밀도 92.96%, 재현율 92.92%, F1 점수 92.93%로 가장 우수한 성능을 보였는데, 이는 다양한 학습률 설정을 통하여 과적합과 과소적합 문제를 방지함과 동시에 최적의 매개변수를 찾는 과정에서 이루어졌다. 본 연구의 결과는 한국 고고학 자료의 분류에 딥러닝 기술 활용 가능성을 확인했다는 점에서 의의가 있다고 생각된다. 또한 기존에 축적·제작된 ImageNet 데이터셋 및 파라미터가 고고 자료 분석에도 긍정적으로 적용할 수 있음을 확인하였다. 이러한 접근은 향후 고고학 데이터베이스 축적이나 활용, 박물관의 유물 분류 및 정리 등 다양한 방식의 모델을 창출할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.55-79
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• 2013

본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.

• ALGAE
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• 제32권2호
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• pp.101-130
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• 2017

The ichthyotoxic Cochlodinium polykrikoides red tides have caused great economic losses in the aquaculture industry in the waters of Korea and other countries. Predicting outbreak of C. polykrikoides red tides 1-2 weeks in advance is a critical step in minimizing losses. In the South Sea of Korea, large C. polykrikoides red tide patches have often been recorded offshore and transported to nearshore waters. To explore the processes of offshore C. polykrikoides red tides, temporal variations in 3-dimensional (3-D) distributions of red tide organisms and environmental parameters were investigated by analyzing 4,432 water samples collected from 2-5 depths of 60 stations in the South Sea, Korea 16 times from May to Nov, 2014. In the study area, the vegetative cells of C. polykrikoides were found as early as May 7, but C. polykrikoides red tide patches were observed from Aug 21 until Oct 9. Cochlodinium red tides occurred in both inner and outer stations. Prior to the occurrence of large C. polykrikoides red tides, the phototrophic dinoflagellates Prorocentrum donghaiense (Jun 12 to Jul 11), Ceratium furca (Jul 11 to Aug 21), and Alexandrium fraterculus (Aug 21) formed red tides in sequence, and diatom red tides formed 2-3 times without a certain distinct pattern. The temperature for the optimal growth of these four red tide dinoflagellates is known to be similar. Thus, the sequence of the maximum growth rates of P. donghaiense > C. furca > A. fraterculus > C. polykrikoides may be partially responsible for this sequence of red tides in the inner stations following high nutrients input in the surface waters because of heavy rains. Furthermore, Cochlodinium red tides formed and persisted at the outer stations when $NO_3$ concentrations of the surface waters were < $2{\mu}M$ and thermocline depths were >20 m with the retreat of deep cold waters, and the abundance of the competing red-tide species was relatively low. The sequence of the maximum swimming speeds and thus potential reachable depths of C. polykrikoides > A. fraterculus > C. furca > P. donghaiense may be responsible for the large C. polykrikoides red tides after the small blooms of the other dinoflagellates. Thus, C. polykrikoides is likely to outgrow over the competitors at the outer stations by descending to depths >20 m and taking nutrients up from deep cold waters. Thus, to predict the process of Cochlodinium red tides in the study area, temporal variations in 3-D distributions of red tide organisms and environmental parameters showing major nutrient sources, formation and depth of thermoclines, intrusion and retreat of deep cold waters, and the abundance of competing red tide species should be well understood.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권1호
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• pp.175-198
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• 2022

기술의 발전과 더불어 다양한 형태의 아날로그 정보를 디지털로 변환하는 방법이 보편화되었다. 그 결과 디지털 유산, 디지털 재건과 같이 가상공간 내에 데이터를 기록하고 구축하여 재생산하는 개념이 정립되면서 다양한 문화유산 보존과 연구에 적극적으로 활용되고 있다. 그러나 중소형 유물에 대한 최적의 스캐너를 제시하는 기존 연구 성과는 거의 없는 실정이다. 또한 스캐너 가격도 연구자들이 활용하기에는 저렴하지 않아 관련 연구가 많지 않다. 3D 스캐너 사양은 3D 모델 품질에 큰 영향을 끼친다. 특히 스캐너에서 사용되는 광원의 종류에 따라 물체 표면에서 반사되는 빛의 상태가 상이하므로 객체의 특성에 적합한 스캐너를 사용하는 것이 작업의 효율성을 올릴 수 있는 방법이다. 따라서 본고에서는 시기별 토기와 자기를 비롯한 다양한 재질의 중소형 매장문화재 9점을 대상으로 연구를 진행하여 네 가지 방식의 3D 스캐너가 어떠 품질 차이가 있는지 살펴보고자 하였다. 연구 결과 중소형 유물의 디지털 기록은 광학식 스캐너와 중소형 오브젝트 스캐너가 가장 적합하였다. 광학식 스캐너는 메시와 텍스처 모두 우수하나, 가격이 매우 높으며 휴대성이 떨어진다는 단점이 있다. 핸드헬드 방식은 휴대성과 신속성이 뛰어나다는 장점이 있었다. 가격 대비 결과물을 고려할 때는 중소형 오브젝트 스캐너가 가장 우수하였다. 가장 저렴한 비용으로 3D 모델을 획득할 수 있었던 것은 사진실측이었다. 3D 스캐닝 기술은 크게 유물의 디지털 도면 제작, 문화재 복원 및 복제, 데이터베이스 구축 방면으로 활용할 수 있다. 본 연구는 문화유산에서 3D 스캐닝 기술의 적극적인 활용을 위해 재질별, 시대별 매장문화재 유물에 가장 적합한 스캐너를 이용할 수 있도록 기여하였다는 데에 의의가 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.129-152
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• 2024

터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제32권2호
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• pp.141-157
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• 2020

이 연구는 우리나라의 초등학교 및 중등학교에서 전개되고 있는 학교 인구교육을 전반적으로 검토하기 위해 국가수준의 총론 및 각론 수준의 교육과정 문서에 대한 내용분석을 실시하였고, 그 결과에 터하여 학교 인구교육의 미래 방향을 도출하는데 연구의 목적을 두었다. 그 결과, 2007 개정 교육과정과 2009 개정 교육과정에는 총론 교육과정의 '범교과학습주제'로 저출산·고령사회 대응의 인구교육 내용이 반영되어 있었으나, 현행의 2015 개정 교육과정에는 반영되어 있지 않았다. 각론 교육과정 분석의 결과(제7차 교육과정에서 제안한 '국민공통기본교육과정'에 해당하는 10개의 공통 교과 교육과정 문서 분석함), 중등의 기술·가정교과의 가정과 교육과정, 그리고 초등 및 중등의 사회과 교육과정에서만 교과의 성격이나 목표, 또는 내용요소나 성취기준에 저출산·고령사회 대응의 인구교육 내용이 반영되어 있었다. 교육과정 분석 결과를 바탕으로 다음의 5가지 학교 인구교육의 방향을 도출하였다. 첫째, 학교 인구교육의 목적은 출산에 개입하는 것이 아님을 분명하게 확인하며, '저출생·초고령사회 대응'의 양성평등한 용어를 적용한다. 둘째, 인구교육을 교과의 목표와 내용요소, 그리고 성취기준으로 직접 다루는 교과에 인구교육의 주도교과로서 사명을 부여한다. 셋째, 융합학문적 특성의 인구교육을 융합교육의 적극적 소재로 활용한다. 넷째, 선택중심의 교육과정이 적용되는 고등학교에서는 인구교육의 주요 내용을 다루는 주도교과의 선택을 정책적으로 지원해준다. 다섯째, 교원의 인구 인식을 향상시키기 위한 교사교육을 강화한다. 민주시민의 역량은 사회의 기본적 집단인 가족의 사회화를 통해 출발한다는 점을 고려하면, 삶을 기반으로 하는 가정과교육에서 인구교육을 주도하여 삶, 즉 생활과 연계된 실천적 인구교육으로 학교 사회에 인구교육이 확대되는 데 기여할 수 있을 것이다. 이처럼 학교 인구교육의 주도교과로서의 사명을 가정과교육에 맡겨서 이를 잘 수행해 내도록 하기 위해서는, 우리나라의 전체 교육과정에서 가정과교육의 이수를 강화시키는 교육정책이 뒷받침되어야 할 것이다.