• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.17-24
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• 2022

음성인식 기술과 인공지능 기술을 기반으로 한 스마트스피커의 보급으로 비장애인뿐만 아니라 시각장애인이나 지체장애인들도 홈 네트워크 서비스를 연동하여 주택의 전등이나 TV와 같은 가전제품을 음성을 통해 쉽게 제어할 수 있게 되어 삶의 질이 대폭 향상되었다. 하지만 언어장애인의 경우 조음장애나 구음장애 등으로 부정확한 발음을 하게 됨으로서 스마트스피커의 유용한 서비스를 사용하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 스마트스피커에서 제공되는 기능 중 일부 서비스를 대상으로 언어장애인이 이용할 수 있도록 개인화된 음성분류기법을 제안한다. 본 논문에서는 소량의 데이터와 짧은 학습시간으로도 언어장애인이 구사하는 문장의 인식률과 정확도를 높여 스마트스피커가 제공하는 서비스를 실제로 이용할 수 있도록 하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 ResNet18 모델을 fine tuning하고 데이터 증강과 one cycle learning rate 최적화 기법을 추가하여 적용하였으며, 실험을 통하여 30개의 스마트스피커 명령어 별로 10회 녹음한 후 3분 이내로 학습할 경우 음성분류 정확도가 95.2% 정도가 됨을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1211-1222
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• 2022

상수도 관망 운영 단계에서 비정상상황은 필연적으로 발생하며, 이때 밸브를 이용한 구역의 격리가 필요하다. 밸브를 이용한 구역 격리 시 흐름 경로와 유향, 유속의 변화와 같은 수리적 변화로 인해 수리적 피해는 불가피하며, 대부분의 기존 연구들은 수리적 피해를 최소화할 수 있도록 밸브의 위치를 결정하여 왔다. 다만, 수리적 변화는 예지치 못한 수질 사고를 유발할 수 있기에, 격리 시 수질 사고 발생 여부를 미리 판단할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 밸브 위치에 따른 예지치 못한 수질 문제를 예방할 수 있는 밸브 설계 방안을 제안한다. 이를 위한 격리 전후의 관로별 흐름 특성 변화율을 정량화하는 유향 변경률 인자(Flow Direction Change Ratio, FDCR)와 신뢰도(reliability)를 고려한 최적 설계 방법론을 제안하였으며, 해당 모형을 가상 상수도 관망에 적용하여 FDCR 고려 유무에 따른 설계안을 비교하였다. 설계 결과 FDCR을 고려한 경우 기존 설계안 대비 유향 변동이 없는 것을 확인하였으며, 세그먼트 격리에 따른 절점별 압력과 관별 유속의 평균과 변동성을 확인한 결과 기존 설계안 대비 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 또한 설계안 비교를 위해 그래프 이론 기반 인자인 수리학적 거리 인자(Hydrualic Geodesic Index, HGI)를 활용하였으며, HGI가 높은 설계안이 유향 변동성이 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 수질 사고를 고려한 밸브 시스템의 설계 및 운영에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.132-140
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• 2022

본 연구에서는 데커신 및 데커시놀 안젤레이트를 이용한 최적의 로션 제조 공정을 확인하기 위하여 연구를 진행하였다. 초기 로션 제형은 3개월 동안 점도(5,208±112 cPs), 함량(99.71±1.01%) 및 pH(5.62)을 유지하는 것을 확인하였다. 제조 공정D 혼합 4의 최적 제조 공정 확인은 22+3 완전 배치 요인법을 이용하였으며, 독립변수로 혼합 온도(40-80℃)와 혼합 시간(10-30 min)으로 종속변수로써 중요품질특성인 함량, pH, 질량편차를 확인하였다. 함량 및 질량편차는 도출된 회귀방적식의 결정계수는 약 0.9였고 p-value값은 0.05보다 작아 모델적합성을 확인하였다. 로션 제조를 위한 최적의 온도조건과 혼합 시간은 61.93℃와 15.85분으로 확인되었다. 혼합4 공정에 있어 혼합 온도(60℃)와 혼합 시간(15 min)에서의 함량은 100.69%, pH는 5.57, 질량편차는 98.07%으로 예측되었고, 실제 검증에서는 각각 100.29±0.98%, 5.57±0.02, 98.27±0.89%으로 예측된 값에 대하여 유사한 결과까지 확인 할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.3-12
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• 2022

영상 블러 제거(deblurring)는 피사체의 움직임, 카메라의 흔들림, 초점의 흐림 등으로 인해 촬영 도중 발생한 영상 블러(blur)를 제거하는 것을 목표로 한다. 최근 스마트폰이 보급되며 휴대용 디지털카메라를 들고 다니는 것이 일상인 시대가 오면서 영상 블러 제거 기술은 그 필요성을 점점 더해가고 있다. 기존의 영상 블러 제거 기술들은 전통적인 최적화 기법을 활용하여 연구되어 오다가 최근에는 딥러닝이 주목받으며 합성곱 신경망 기반의 블러 제거 방법들이 활발하게 제안되고 있다. 하지만 많은 방법들이 성능에 먼저 초점을 맞추어 개발되어 알고리즘의 속도로 인하여 현실에서 실시간 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는여러 신경망 설계 기법을 활용하여 HD 영상에서도 30 FPS 이상의 실시간 구동이 가능한 딥러닝 기반 블러 제거 알고리즘을 설계하여 이를 제안한다. 또한 학습 및 추론 과정을 개선하여 속도에 별다른 영향 없이 신경망의 성능을 높이고 동시에 성능에 별다른 영향없이 신경망의 속도를 높였다. 이를 통해 최종적으로 1280×720 해상도에서 초당 33.74장의 프레임을 처리하며 실시간 동작이 가능함을 보여주었고 GoPro 데이터 세트를 기준으로 PSNR 29.79, SSIM 0.9287의 속도 대비 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제33권4호
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• pp.129-135
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• 2022

Purpose: A full-energy-peak (FEP) efficiency correction is required through a Monte Carlo simulation for accurate radioactivity measurement, considering the geometrical characteristics of the detector and the sample. However, a relative deviation (RD) occurs between the measurement and calculation efficiencies when modeling using the data provided by the manufacturers due to the randomly generated dead layer. This study aims to optimize the structure of the detector by determining the dead layer thickness based on Monte Carlo simulation. Methods: The high-purity germanium (HPGe) detector used in this study was a coaxial p-type GC2518 model, and a certified reference material (CRM) was used to measure the FEP efficiency. Using the MC N-Particle Transport Code (MCNP) code, the FEP efficiency was calculated by increasing the thickness of the outer and inner dead layer in proportion to the thickness of the electrode. Results: As the thickness of the outer and inner dead layer increased by 0.1 mm and 0.1 ㎛, the efficiency difference decreased by 2.43% on average up to 1.0 mm and 1.0 ㎛ and increased by 1.86% thereafter. Therefore, the structure of the detector was optimized by determining 1.0 mm and 1.0 ㎛ as thickness of the dead layer. Conclusions: The effect of the dead layer on the FEP efficiency was evaluated, and an excellent agreement between the measured and calculated efficiencies was confirmed with RDs of less than 4%. It suggests that the optimized HPGe detector can be used to measure the accurate radioactivity using in dismantling and disposing medical linear accelerators.

• 한국지구과학회지
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• 제44권1호
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• pp.79-89
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• 2023

본 연구의 목적은 공학설계 기반 오션 클린업 수업이 STEAM 태도와 창의공학적 문제해결성향에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 또한 이 과정에서 학생들이 공학설계 기반 수업에서 접하는 흥미로운 점을 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 공학설계를 전공한 교수 1명과 석사 이상의 공학설계 전문가 5명이 함께 공학설계를 기반으로 한 6차시의 과학수업을 개발하여 검토하였다. 수업의 주제는 실제 오션 클린업 프로젝트에서 구현된 방법을 기반으로 해양 오염을 줄이기 위한 과학 및 공학적 해결과정의 설계 및 구현으로 선정되었다. 공학설계 과정은 NGSS(2013)에서 제시한 공학 설계 모형을 활용하였으며, 최적화 과정을 통해 재설계를 경험할 수 있도록 구성하였다. 효과를 검증하기 위해 Park et al.(2019)이 개발한 STEAM 태도 설문지 및 Kang and Nam(2016)이 개발한 창의공학적 문제해결성향 검사 도구를 사용하였다. 효과성 검정을 위한 통계분석을 위해 사전 및 사후 t-검정을 사용하였다. 또한, 학습자가 경험한 흥미로운 점의 내용은 기술적인 응답을 받아 전사하고, 중심도 분석을 통해 분석 및 시각화하였다. 결과는 과학 수업에서 공학설계 기반 오션 클린업 수업이 STEAM 태도와 창의공학적 문제해결성향 모두에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였다 (p< .05). 또한, 비정형 데이터 분석 결과, 학습자가 학습에 관심을 갖는 요인으로 이공계 지식, 공학적 경험, 협동과 협업이 나타나 공학적 경험이 중심 요인임을 확인하였다.

• 국제지역연구
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• 제15권1호
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• pp.173-193
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• 2011

지금까지 정책금융의 경제적 효과에 대한 대부분 연구들은 정책금융의 지원이 중소기업의 경영성과가 나아지는지에 대해 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 기존의 연구와는 달리 정책융자가 중소기업의 투자의 유동성 제약을 완화하거나 해소하는데에 어떠한 기여를 하는지를 실증분석하였다. 투자의 유동성제약 완화효과의 유무를 분석하기위해 투자의 최적화를 통해 도출된 비선형 방정식을 이용하고, 분석방법론으로는 GMM (generalized method of moments)을 사용하여 실증분석을 시도하였다. 중소기업진흥공단의 2004년도에 정책융자를 받은 중소기업들을 대상으로 받기 전 3년(2001~2003)과 받은 후 3년(2004~2006)의 패널 자료를 사용하여 분석하였다. 실증분석결과에 의하면 중소기업진흥공단의 정책융자를 받은 기업들은 일단 정책융자를 받기전에는 투자의 유동성제약에 직면하고 있는 것으로 나타났으며, 정책융자를 받은 후에는 투자의 유동성제약이 해소되는 효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과의 강건성을 확인하기위해 그동안 투자방정식의 추정에 많이 활용되어진 토빈Q 모형을 이용하여 유동성 제약의 완화효과를 검정하였다. 실증분석결과에 의하면 토빈Q 모형 역시 정책융자는 투자의 유동성 제약을 완화시키는 것으로 드러나 정책융자의 경제적 성과가 있음을 확인할 수 있었다.이러한 실증분석결과는 그동안 정책융자가 경제적 성과가 없거나 크지 않아 정책융자의 비효율성을 강조한 비판적 시각이 잘못될 수 있음을 알 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.39-57
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• 2022

본 연구에서는 범주 불균형 문제가 내재된 기업부도 예측 AdaBoost 앙상블 모형의 성과를 개선하기 위하여 GMOPTBoost 알고리즘을 제안한다. AdaBoost 알고리즘은 오분류 표본에 대하여 강건한 학습기회를 제공한다는 장점이 있지만, 산술평균 정확도에 기반하기 때문에 범주 불균형 문제를 효과적으로 해결하지 못한다는 한계점이 존재한다. GMOPTBoost는 가우시안 경사하강법(Gaussian gradient descent)을 적용하여 기하평균 정확도를 최적화하고 범주 불균형 문제를 효과적으로 해결할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 첫째, 범주 불균형 문제가 예측 모형의 성과에 미치는 효과와 GMOPTBoost의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 5개의 범주 불균형 데이터를 구성하였으며, 둘째, 범주 균형 데이터에 대한 GMOPTBoost의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 데이터 샘플링 기법을 통하여 구성된 균형 데이터를 구성하였다. 30회의 교차타당성 분석의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 범주 불균형 문제는 예측 성과에 부정적인 영향을 미친다. 둘째, GMOPTBoost는 불균형 데이터에 적용된 AdaBoost의 성과를 유의적으로 개선시키는 긍정적인 효과를 제공한다. 셋째, 데이터 샘플링 기법은 성과 개선에 긍정적인 영향을 미친다. 마지막으로 데이터 샘플링 기법을 적용한 범주 균형 데이터에서도 GMOPTBoost는 유의적인 성과 개선에 기여한다.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.23-40
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• 2022

Support Vector Machine(SVM)은 기업부실 예측문제 등 다양한 분야에서 성공적으로 활용되어 왔으나 범주 불균형 문제가 존재하는 경우 다수 범주의 경계영역은 확장되는 반면, 소수 범주의 경계영역은 축소되고 분류 경계선이 소수 범주로 편향되어 분류 성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 범주 불균형 문제에 대한 대칭 마진 SVM(EMSVM)의 한계점을 개선하기 위하여 비대칭 마진 SVM(UMSVM)과 임계점 이동 기법을 결합한 최적화 비대칭 마진 SVM인 OPT-UMSVM을 제안한다. OPT-UMSVM은 소수 범주 방향으로 치우진 분류 경계선을 다수 범주로 재이동함으로써 소수 범주의 민감도를 개선하고 최적화된 분류 성과를 산출함으로써 SVM의 일반화 능력을 향상시키는 장점을 가진다. OPT-UMSVM의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 불균형 비율이 상이한 5개의 표본군을 구성하여 10-fold 교차타당성 검증을 수행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 범주 불균형이 미미한 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과 개선 효과가 미약한 반면, 범주 불균형이 심화된 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과개선에 크게 공헌하고 있다. 둘째, OPT-UMSVM은 EMSVM 및 기존의 UMSVM과 비교하여 범주 균형 및 범주 불균형 표본 모두에서 보다 우수한 성과를 가지고 있으며, 특히 범주 불균형이 심화된 표본에서 유의적인 성과 차이를 보였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제11권2호
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• pp.82-91
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• 2006

본 연구에서는 도시하수처리장 방류수를 하천연구용 추적자로 이용할 수 있는지 여부를 검토하였다. 이 같은 연구는 전주하수처리장 처리수 방류지점 하류 12 km구간에 대해서 수행 되었다. 연속 수질조사 결과 당 하수처리장 방류수의 수질은 조사기간 동안 비교적 넓은 범위에서 변화되고 있음이 관찰되었다. 특히 염소이온농도, 황산이온농도, 총양이온 농도, 전기전도도 등과 같은 변수들은 하수처리장 방류수에서의 수질변화 양상이 방류지점 하류의 관측지점들에서도 시간차이를 두고 순차적으로 관찰되었으며, 이러한 관측결과를 바탕으로 하천의 유속(v), 유량(Q), 수리분산계수(D) 값을 유추해 낼 수 있었다. 본 연구를 위해서는 1차원 비반응성 이산-분산 모델을 자동최적화 기법으로 역산하는 방법이 이용되었다. 이 같은 방법을 통하여 추산된 최하류 지점의 유량은 조사기간동안 6.4에서 $9.0m^3/sec$ 까지 변화되는 것으로 나타났으며, 유속은 조사구간내에서 0.06에서 0.10 m/sec까지, 수리분산계수는 0.7에서 $6.4m^2/sec$까지 변화되는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 대도시의 대규모하수처리장이 수문연구에 적합한 추적자들을 제공해줄 수 있다는 점을 보여 주는 것이다.