• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.71-93
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• 2001

개체-관계 모델은 데이터베이스 설계와 시스템 분석을 위해서 시간 응용 분야에서 사용되고 있는 개념적 모델로서, 현실세계의 시간 문제 영역을 논리적 모델로 표현하기 위한 기반이 된다. 객체 지향 모델은 실세계의 이력 자료에 대한 개체와 관계성을 데이터베이스 시스템에 표현하는데 적합한 논리적 모델로서, 이력 자료의 병행적 지원과 시공간 자료의 조작 등을 적절하게 표현하고자 하는 응용분야에서 이용되고 있다. 현실세계 개체의 표현을 정확하게 모델링하기 위해서는 아주 적은 제약조건을 갖고 E-R 모델을 객체 지향 모델로 변환하는 방법이 필요하다. 또한 시간지원 객체 지향 모델은 시간 의미를 객체 지향 모델에 추가하여 시간에 따라 변화된 정보를 처리할 수 있는 논리적 모델이다 시간지원 객체 지향 모델의 두 부류는 시간을 결합하는 단위에 따라 속성 버전화와 객체 버전화로 나누어진다. 이 두 가지 중에서 객체 지향 모델은 이 상태와 행위의 재사용성을 증가시키고 개체들 사이의 유기적 관계를 효율적으로 표현할 수 있기 때문에 객체 지향 모델의 연구가 필요하다. 그런데 개체-관계 모델을 객체 지향 모델로 변환하기 위한 기법과 제약조건이 수반된다. 그래서 시간 개념이 포함된 개체-관계 모델을 객체 지향 모델로 변환하는 연구가 필요하다. 따라서 현실세계의 객체 버전화를 위한 이력 개체를 정확하게 표현하기 위해서 본 논문은 E-R 모델을 객체 지향 데이터베이스 모델로 변환하기 위한 기법을 제시하고 있다 즉. 현실세계의 개체와 관계를 데이터베이스에 표현하는데 적합한 시간지원 객체 지향 모델로 일반화, 집단화와 연관화에 대한 역할에 따라 변환하며, 그리고 다형성 관점에서 일반화 상속과 집단화 상속을 조합하여 기능을 확장한다. 이 변환과 확장은 데이터베이스 설계의 논리적 모델 설계 및 재사용성을 증가시키는데 기여할 것이다.ing, and e-mail. A room for HEE, in which teaming activity mainly occurs by following the sequences of learning procedures, includes other sub-rooms for the guidance of Loaming, discussion, directories for reference, question and answer, submission of homework, evaluation, and an encyclopedia. Therefore, this study implicates: 1) achievement of teaming environment using the ICT mainly made by students who solve problems closely related to daily life, 2) development of practical learning questionnaires fitted in the present state, 3) preparation for the curriculum. Finally, from this study, I suggested that further studies are needed to develop models for learning, interaction between students and teachers, and the learning materials under the Web based loaming environment.tion, and Environmental Replacement. Third, by selecting Chung na environmental park in Incheon, which is a filtration plant lot,

• 한국철도학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.382-388
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• 2010

본 논문은 샌드위치 복합재가 적용된 철도차량 차체 구조물을 위한 표준유한요소모델을 제시하였다. 최근 샌드위치 복합재는 높은 굽힘 강성 및 강도를 가지며 차체의 경량화와 공간 확보를 통해 에너지 효율을 향상시킬 수 있어 국내의 많은 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러므로 복합재 철도 차량의 제작 전에 유한요소법 등을 통해 구조안전성을 검증해야 한다. 본 연구에서는 다양한 철도차량의 실제 구조시험과 같은 수직, 압축, 비틀림 하중 및 고유진동수 해석을 통해 철도차량 구조물의 표준유한요소모델을 검증 제시하였다. 그 결과, 샌드위치 패널의 굽힘 강성을 향상시키기 위한 보강 금속 프레임에는 빔 요소보다는 사각 쉘 요소가 적절하였으며, 샌드위치 패널의 허니콤 코어와 적층복합재의 경우 적층 쉘 요소와 비교하여 적층 쉘 요소와 솔리드 요소를 사용하는 것이 적절하다. 또한, 제안된 표준유한요소모델은 유한요소모델의 수정 없이 충돌모델에 적용할 수 있는 장점을 가지고 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.608-620
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• 2021

최근 딥러닝 기반의 얼굴 초해상화 연구는 일반적인 영상에 대한 초해상화 연구와 달리 인간의 얼굴이 가지는 구조적 혹은 의미론적인 특성을 반영한 안면 랜드마크 정보, 주요 영역 딕셔너리와 같은 사전 및 참조 정보를 사용하여 우수한 초해상화 결과를 보였다. 그러나 얼굴에 특화된 사전 정보를 사용할 시 추가적인 처리 소요 시간과 메모리를 요구하는 단점이 존재한다. 본 논문은 앞서 언급한 한계점을 극복하고자 지식 증류 기법을 활용한 효율적인 초해상화 모델을 제안한다. 주요 얼굴 영역 기반의 딕셔너리 정보를 사용하는 선생 모델에 지식 증류 기법을 적용하여 추론 시 랜드마크 정보와 부가적인 딕셔너리 사용이 필요 없는 학생 모델을 구축하였다. 제안하는 학생 모델은 특징맵 기반의 적대적 지식 증류를 통해 얼굴 주요 영역 딕셔너리를 가지고 있는 선생 모델로부터 학습을 진행하였다. 본 논문은 제안하는 학생 모델의 실험 결과를 통해 정량 및 정성적으로 우수함을 보이며 선생 모델의 연산량에 비해 90% 이상 절감되는 효율성을 증명한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.199-208
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• 2021

기계번역 사후교정이란, 기계번역 문장에 포함된 오류를 자동으로 교정하기 위해 제안된 연구 분야이다. 이는 번역 시스템과 관계없이 번역문의 품질을 높이는 오류 교정 모델을 생성하는 목적을 가진 연구로, 훈련을 위해 소스문장, 번역문, 그리고 이를 사람이 직접 교정한 문장이 활용된다. 특히, 최신 기계번역 사후교정 연구에서는 사후교정 데이터를 통한 학습을 진행하기 이전에, 사전학습된 다국어 언어모델을 활용하는 방법이 적용되고 있다. 이에 본 논문은 최신 연구들에서 활용되고 있는 다국어 사전학습 언어모델들과 함께, 해당 모델을 도입한 각 연구에서의 구체적인 적용방법을 소개한다. 나아가 이를 기반으로, 번역 모델과 mBART모델을 활용하는 향후 연구 방향을 제안한다.

• 토지주택연구
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• 제14권1호
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• pp.123-134
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• 2023

설계단계에서 작성된 BIM모델은 후속 단계 전환을 통한 사전검토 및 공정관리 등에 활용될 수 있다. 그러나 실제 BIM적용 사례들의 경우 설계단계와 시공단계의 활용 목적성 등의 차이로 인해 설계단계의 모델의 활용이 아닌 시공단계에 적합한 새로운 모델을 작성하는 등 추가 작업이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 시공단계에서 재작성 없이 설계단계 BIM모델의 재활용 방안으로 객체 분할을 제안하며, 이를 위해 객체의 기본요소인 정점 데이터를 기반으로 분할 면을 생성하여 객체 분할에 활용하는 방법론을 제시한다. 또한 실제 BIM모델에 적용 및 분할 객체의 4D CAD 시스템 연동과 기존 분할 방법과의 비교를 통해 활용성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.43-50
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• 2024

본 논문은 GPT-3.5 및 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델의 한국어 감성 분석 성능을 ChatGPT API를 활용한 zero-shot 방법으로 평가하고, 이를 KoBERT와 같은 사전 학습된 한국어 모델들과 비교한다. 실험을 통해 영화, 게임, 쇼핑 등 다양한 분야의 한국어 감성 분석 데이터셋을 사용하여 모델들의 효율성을 검증한다. 실험 결과, LMKor-ELECTRA 모델이 F1-score 기준으로 가장 높은 성능을 보여주었으며, GPT-4는 특히 영화 및 쇼핑 데이터셋에서 높은 정확도와 F1-score를 기록하였다. 이는 zero-shot 학습 방식의 대규모 언어 모델이 특정 데이터셋에 대한 사전 학습 없이도 한국어 감성 분석에서 높은 성능을 발휘할 수 있음을 시사한다. 그러나 일부 데이터셋에서의 상대적으로 낮은 성능은 zero-shot 기반 방법론의 한계점으로 지적될 수 있다. 본 연구는 대규모 언어 모델의 한국어 감성 분석 활용 가능성을 탐구하며, 이 분야의 향후 연구 방향에 중요한 시사점을 제공한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제33권5호
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• pp.893-910
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• 2013

이 연구의 목적은 계절 변화의 원인에 대한 초등학생의 멘탈 모델의 변화 과정을 파악하는 것이다. 미시 발생적 연구 방법을 사용하여 총 8회기 동안 초등학교 6학년생 8명에게 계절 변화의 원인을 그림과 글, 사고 발성을 통해 설명하게 함으로써 멘탈 모델의 변화를 파악하였다. 연구 진행 시 연구 참여자의 언어적, 행동적 요소 및 면담 내용을 모두 비디오 녹화하였으며, 연구자의 현장 관찰 기록지와 학생이 작성한 멘탈 모델 기록지 등 다각적 자료를 함께 수집하였다. 수집한 결과를 통합하여 프로토콜을 작성하고, 이를 반복적으로 읽으며 귀납적으로 범주화하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 계절 변화의 원인에 대한 학습자의 멘탈 모델은 회기 내 및 회기 간에 걸쳐 개인마다 다양한 경로로 변화하였으며, 다양한 변화를 일으킨 학습자의 멘탈 모델이 과학적 모델에 더 근접하였다. 또한 자전이나 공전처럼, 계절의 변화와 관련된 선행 지식이 바르게 정착된 학생들은 새로운 정보에 기초하여 과학적 개념과 일치하는 멘탈 모델을 형성하였다. 반면에, 선행 지식이 바르게 정착되지 않은 경우에는 변형된 멘탈 모델에서 벗어나지 못하였다. 둘째, 멘탈 모델이 변화하는 데에는 학습자의 선행지식과 경험 및 정보, 선행 지식의 정확성, 새로운 지식과 기존 멘탈 모델 사이의 불일치 해결, 모형 조작을 통한 멘탈 모델 활성화, 그림으로 그려보기와 같은 요인들이 영향을 미쳤다. 교사는 학습자의 과학적 개념 형성을 위하여 그들에게 다양한 멘탈 모델을 구성할 수 있는 경험을 충분히 제공하고, 기존 멘탈 모델과 불일치하는 새로운 수업자료 제시를 통해 학습자가 의문을 느끼게 하고, 이를 해결하도록 할 필요가 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.145-151
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• 2014

본 논문에서는 한 장의 영상에서 안개를 제거하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 Dark Channel Prior(DCP) 알고리즘은 영상의 어두운 정보를 계산하여 전달량을 추정한 후, 매팅(matting) 기법을 사용하여 안개 영역을 보완하여 검출한다. 이 과정에서 블록현상이 발생하는 문제가 있으며 이로 인해 안개를 효율적으로 제거하는데 한계점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Hidden Markov Random Field(HMRF) 와 Expectation-Maximization(EM) 알고리즘을 이용하여 매팅 과정에서 발생하는 블록문제를 해결하고자 하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법은 기존 방법보다 안개제거에서 더 향상된 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 산학경영연구
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• 제18권2호
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• pp.61-81
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• 2005

본 연구는 조직구성원 개인의 정치지각에 초점을 맞추어 조직내 정치행위에 대한 구성원의 인식이 직무태도와 어떠한 관련성을 갖고 있는지를 실증분석함으로써 조직정치 현상에 대한 이해의 폭을 넓히는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 조직정치에 대한 선행연구들을 토대로 연구모델 및 가설을 도출하였으며, 전국 51개 육군 부대에 근무하는 초급간부 이상을 대상으로 실증분석을 하였다. 분석결과 구성원들의 조직내 정치행위에 대한 지각은 직무만족, 조직몰입, 조직시민행동에 부적(-)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 상사에 대한 신뢰는 조직정치지각과 조직시민행동간의 관계에 있어서 조절효과가 있는 것으로 확인되었으며, 끝으로 본 연구의 시사점과 향후 연구방향을 제시하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제20권12호
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• pp.1541-1551
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• 2011

This study applied the Bayesian method for the quantification of the parameter uncertainty of spatial linear mixed model in the estimation of the spatial distribution of probability rainfall. In the application of Bayesian method, the prior sensitivity analysis was implemented by using the priors normally selected in the existing studies which applied the Bayesian method for the puppose of assessing the influence which the selection of the priors of model parameters had on posteriors. As a result, the posteriors of parameters were differently estimated which priors were selected, and then in the case of the prior combination, F-S-E, the sizes of uncertainty intervals were minimum and the modes, means and medians of the posteriors were similar to the estimates using the existing classical methods. From the comparitive analysis between Bayesian and plug-in spatial predictions, we could find that the uncertainty of plug-in prediction could be slightly underestimated than that of Bayesian prediction.