• Advances in nano research
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• 제13권5호
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• pp.499-512
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• 2022

This study investigates the efficiency of ensemble machine learning for predicting the lightweight-aggregate concrete (LWC) characteristics. A stacking ensemble (STEN) approach was proposed to estimate the dry density (DD) and 28 days compressive strength (Fc-28) of LWC using two meta-models called random forest regressor (RFR) and extra tree regressor (ETR), and two novel ensemble models called STEN-RFR and STEN-ETR, were constructed. Four standalone machine learning models including artificial neural network, gradient boosting regression, K neighbor regression, and support vector regression were used to compare the performance of the proposed models. For this purpose, a sum of 140 LWC mixtures with 21 influencing parameters for producing LWC with a density less than 1000 kg/m³, were used. Based on the experimental results with multiple performance criteria, it can be concluded that the proposed STEN-ETR model can be used to estimate the DD and Fc-28 of LWC. Moreover, the STEN-ETR approach was found to be a significant technique in prediction DD and Fc-28 of LWC with minimal prediction error. In the validation phase, the accuracy of the proposed STEN-ETR model in predicting DD and Fc-28 was found to be 96.79% and 81.50%, respectively. In addition, the significance of cement, water-cement ratio, silica fume, and aggregate with expanded glass variables is efficient in modeling DD and Fc-28 of LWC.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제35권1호
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• pp.83-89
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• 2024

In order to confirm the safety against vibration of high-pressure fittings for mobile hydrogen charging devices, the natural frequency was confirmed through ANSYS, and vibration data occurring during driving was applied to utilize the vehicle's operating power spectral density data specified in MIL-STD-810H regulations. Fatigue analysis and resonance were confirmed, and as a result, it was confirmed that the sum of the pure phase ratios was less than 1 for the driving history presented in the standard, and there was no risk of resonance.

• 대한치과교정학회지
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• 제33권1호
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• pp.41-49
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• 2003

골격성 III급 부정교합자는 부적절한 악골 위치에서 기능 교합을 유지하기 위해 치아의 경사도와 수직적 위치가 변화하게 된다. 이러한 치성보상은 전치부 및 구치부 전반에 걸쳐 일어나며, 현재 보편적으로 시행되고 있는 악교정수술을 위한 술전교정시 이를 제거하여 각 골격 구조내에서 치아들이 적절히 위치되도록 하여야 한다. 전치부 치성보상에 관한 측모 두부방사선 사진을 이용한 연구는 많이 시행되어졌으나, 구치부 경사도에 관한 연구는 미미 한 실정이다. 이에 본 연구는 성인 골격성 III급 부정교합자의 전후방적, 수직적 악골 부조화에 따른 폭경 부조화 및 구치 경사도 변화를 알아보기 위해 진단 모형상에서 상하악 견치, 제1소구치, 제1대구치 부위의 기저골 폭경을 측정하여 상악에 대한 하악의 비율을 구하였으며, 모형 을 삭제하여 좌우 구치간 경사도를 측정하였다. 악골 부조화 심화에 따른 기저골 폭경 비율과 제1대구치 협설 경사도 변화의 상관관계를 조사하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 골격성 III급 부정교합자의 악골의 전후방적 부조화가 심화될수록 상하악 구치간 각도합이 증가하여 치성보상이 많이 일어났으며, 특히 하악 구치가 설측 경사되는 치성보상을 보였다(p<0.001). 2. 골격성 III급 부정교합자의 악골의 수직적 부조화 및 폭경 부조화와 구치부 치성보상 간에는 유의할만한 상관성이 없었다. 3. 골격성 III급 부정교합자의 전후방적, 수직적 부조화의 심화와 기저골 폭경 부조화는 유의할만한 상관성이 없었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제30권8호
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• pp.1031-1043
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• 2010

이 연구의 목적은 과학 교수-학습프로그램의 두뇌 기반 분석을 위한 정성적 정량적 분석방법을 제시하는 것이다. 연구목적 달성을 위해, 첫 번째로 두뇌기반 분석을 위한 분석방법의 고안에는 중학교 과학 교수-학습프로그램 중 한 단원을 연구대상으로 선정하여 분석하였다. 제시된 분석방법의 유용성 검증에는 7차 및 2007 개정 교육과정의 초등학교 과학 교수-학습프로그램 중 네 단원을 연구대상으로 선정하여 검증하였다. 그 결과, 교수-학습 프로그램을 CORE Brain Map을 통해 정성적으로 컨설팅 할 수 있었다. 또한 네트워크 이론으로부터 정량적 분석을 위한 두뇌맞춤지수 산출식(BCI=$\frac{L_o}{11(N_o-1)}{\cdot}{\sum}\limits_{i=1}^4l_iw_i$)을 유도하였다. 이를 통해 단원 및 교육과정에 따른 연구대상 교수-학습프로그램들 간의 정량적 차이를 확인할 수 있었다. 이 연구를 통해 개발된 두뇌기반 과학 교수-학습 프로그램의 정성적 정량적 분석방법은 두뇌기반 다양한 과학 교수-학습 프로그램의 분석 및 진단에 활용 가능할 것으로 전망된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권3호
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• pp.336-349
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• 2003

히스토그램은 최근들어 많은 관심을 끌고 있다. 히스토그램은 주로 상용 데이타베이스 관리 시스템에서 질의 최적화를 위해 속성의 값에 대한 데이타 분포를 추정하는데 사용되었다. 최근에는 근사 질의와 스트림 데이타에 대한 연구 분야에서 히스토그램에 대한 관심이 커지고 있다. 관계형 데이타베이스에서 두 개 이상의 속성에 대한 결합 데이타 분포를 근사시키는 가장 간단한 방법은 각 속성의 데이타 분포가 결합 데이타 분포에 독립적이라고 가정하는 속성 값 독립(Attribute Value Independence: AVI) 가정하 에서 각각의 속성에 대해서 히스토그램을 만드는 것이다 그러나 실제 데이타에서 이 가정은 잘 맞지 않는다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서 웨이블릿, 랜덤 샘플링, 다차원 히스토그램과 같은 기법들이 제안되 었다. 그 중에서 GENHIST는 실수형 속성에 대한 데이타 분포를 근사시키기 위해 고안된 다차원의 히스토그램이다. GENHIST는 데이타 분포를 좀 더 효과적으로 근사시키기 위해서 중첩되는 버킷을 사용한다. 본 논문에서는 SSE(Sum Squared Error)를 최소화시키는 중첩되는 버킷들의 최적 빈도를 결정하는 OPT 알고리즘을 제안한다. 처음에 GENHIST에 의해 중첩되는 버킷으로 구성되는 히스토그램을 만든 후에 OPT 알고리즘에 의해서 각 버킷의 빈도를 다시 계산해서 GENHIST를 개선시킬 수 있다. 실험 결과는 OPT 알고리즘이 GENHIST에 의해 만들어진 히스토그램의 정확도를 크게 개선시킴을 보여준다.

• 영재교육연구
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• 제21권1호
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• pp.175-191
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• 2011

본 연구는 일반 학생들과 과학영재들을 대상으로 문제해결과정에서 주로 활용하고 있는 창의적 사고의 편향을 알아보기 위한 것이다. 일반 학생 144명과 과학영재 97명을 대상으로 창의적 사고의 편향을 알아보기 위하여 R/LCT, BPI를 실시하였다. R/LCT에서 일반 학생들은 우뇌 영역의 사고를 주로 활용하였고, 과학영재들은 좌뇌 영역의 사고를 주로 활용하였다. 일반학생들은 전체적 사고의 활용을 가장 선호하였고, 언어적 사고를 가장 기피하였다. 과학영재들은 논리적 사고를 가장 선호하였고, 임의적 사고를 가장 기피하였다. 일반 학생들의 좌뇌선호집단과 우뇌선호집단 간 좌뇌 영역 사고의 성향과 우뇌 영역 사고의 성향에서 모두 유의미한 차이를 보였다. 즉, 각 집단은 특정의 사고에 편향되어 문제를 해결하려는 경향이 분명하다. 그러나 과학영재들은 좌뇌선호집단과 우뇌선호집단 간 좌뇌 영역 사고 성향은 차이가 적고 주로 우뇌 영역의 사고 성향에서 차이가 크게 나타났다. 즉 과학영재들은 두 집단 모두 논리적 사고, 상징적 사고, 직선적 사고 등 좌뇌 영역의 사고를 적극적으로 활용하고 있다. 결과적으로 과학영재는 일반학생들에 비해 문제를 해결하는 과정에서 서로 다른 방식으로 문제를 해결하려고 한다. 따라서 복잡한 문제는 다양한 사고를 통하여 해결할 수 있으므로 효과적인 과학영재교육을 위하여 영재들의 창의적 사고의 편향을 고려한 교수학습방법이 요구된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.1693-1701
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• 2010

본 논문에서는 조직내 상하 역할 구분이 명확한 계층 구조 환경에서의 효율적인 그룹키 생성을 위한 요구 조건을 제시하고 이를 만족하는 그룹키 생성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 일방향성의 해쉬 체인을 이용해 생성한 계층식별자와 접근권한에 따라 랜덤하게 생성하여 관리되는 그룹식별자와의 논리합 연산을 통해 키를 생성한다. 이를 통해, 기존의 정적 그룹키 생성 기법의 상위그룹 사용자로 하여금 과도한 키 생성 정보 소유 문제를 해결함과 동시에 하위그룹 사용자로 하여금 상위그룹 사용자의 키 정보를 유추할 수 없도록 하였다. 또한, 기존의 슈퍼그룹키 생성 기법, 다중 계층 그룹키 생성 기법과의 실험을 통한 비교분석 결과 생성되는 전체키의 수, 사용자 소유키의 수, 정보 암 복호화에 사용되는 키의 수, 키 자체 확장성 등과 같은 여러 항목에서 기존 기법과 동일하거나 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제49권1호
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• pp.111-118
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• 2010

This paper attempts to establish a scoring system for the originality in evaluation of mathematical creativity. The scoring system is composed of three categories; fluency, flexibility and originality. In this paper, we proposed an evaluation method for originality as following based on relative frequency and standard normal distribution. (1) Fluency: It is judged on the basis of the number of correct answers a student made. If several correct answers are given for a single category, then its maximum score is set to 5 points. (2) Flexibility: We examined how many categories the students' responses can be classified into. If at most 15 answers are allowed for each question, the maximum score of flexibility is 15 points. (3) Originality: Originality score is given if a student made some original response that other students did not show. That is, it reflects relative rarity. The originality is measured according to the following steps: Step 1: Analyze the frequency of how many students made an answer to the response type categorized at low level, and calculate the relative frequency p of each category. Step 2: Find the originality point os for each response, that is, os = max{0,z} where z satisfies P(Z > z) = p with standard normal distributed random variable Z. For example, - p is greater than 0.5: 0 point - p is 0.1587: 1 point - p is 0.0228: 2 points - p is 0.0013: 3 points Step 3: Assign the one's originality score to the sum of originality point for each response. Remark. There is no upper limit of originality score.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.52-57
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• 2016

다중 경로 약한 산란 (poor scattering) 전 이중 (full-duplex) 시스템에서 혼성 스케줄링을 소개한다. 제안하는 시스템은 다중 안테나를 갖는 하나의 전 이중 기지국과 수 많은 단일 안테나 반 이중 (half-duplex) 단말로 구성된다. 혼성 스케줄링은 송신기에서의 부분적 채널 정보만을 활용한다. 특별히, 상향링크 및 하향링크에서 모두 기회적 송신 기술을 사용하는 기존 스케줄링 방법과는 달리, 제안하는 기술은 하향링크에서의 랜덤 송신 빔형성 및 상향링크에서의 간섭 제거 빔형성을 결합하여 사용한다. 주요 결과로써, 컴퓨터 모의실험을 통해 제안한 기술이 기존 스케줄링 방법보다 특정 신호 대 잡음비 영역 이상에서 훨씬 더 우수한 합 용량 성능을 가짐을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권12호
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• pp.1102-1109
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• 2013

블라인드 간섭 정렬 (Blind Interference Alignment: BIA) 기법은 기지국과 사용자 간의 채널 상태 정보(Channel State Information: CSI)가 부재한 상황에서도 최대의 다중화 (Degrees of Freedom: DoF) 이득을 얻을 수 있는 전송 방식이다. 하지만 BIA 기법은 다중화 이득의 극대화를 통해 높은 신호 대 잡음비 영역에서는 좋은 합 전송률 성능을 나타내는 반면, 신호 대 잡음비가 낮은 영역에서는 성능이 크게 열화되는 단점이 있다. 본 논문에서는 BIA 기법이 갖는 단점을 극복하기 위하여, BIA 기법과 수신 모드 선택 기법 기반의 단일 사용자 SISO 전송 기법을 신호 대 잡음비에 따라 적응적으로 사용하는 이중 전송 기법을 제안한다. 먼저, 각 전송 기법의 평균 합 전송률의 닫힌 형태를 유도하며, 이를 기반으로 신호 대 잡음비에 따라 각 사용자의 전송 기법을 선택하는 저 복잡도 알고리즘을 제안한다.