• 산업과 과학
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• 제2권2호
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• pp.9-15
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• 2023

실리콘러버히터는 플렉시블하기 때문에 평면, 곡면, 입체적인 형태에서도 직접 접착이나 피가열물에 넣어 설치할 수 있다. 현재의 가열방식은 열이 필요하지 않은 영역 또는 위치를 무시하고 피가열물체 전체를 가열하여 필요한 온도로 상승시키기 때문에 일부분만을 부분집중 가열할 수 없었다. 멀티히팅존을 이용하면 피가열물체 전체를 가열하는 것보다는 공정에 따라 열이 필요한 부분만 집중가열하기 때문에 열이 필요한 장소마다 적은 전기용량으로 발열량을 다르게 적용하여 국소 위치별로 빠르게 가열할 수 있고, 열에너지를 줄일 수 있다. 본 연구에서는 열융착이 필요한 영역에서 균일한 온도 또는 온도 차이가 발생하도록 다중 가열영역 구조내의 부분집중 영역에 대한 온도 및 가열 시간을 측정한다. 최적의 전력밀도 범위 결정 및 전기용량을 감소하기 위해 멀티히팅존 구조로 제작된 실리콘러버히터의 안전성을 알아본다. 이와 같이 다중가열방식으로 실리콘러버히터를 제작하면 다중집중 가열기술을 모든 가열공정에 이상적으로 적용할 수 있다.

• 산업과 과학
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• 제2권4호
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• pp.1-10
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• 2023

본 연구는 호텔종사자의 코로나19 위험인식과 정신건강 간의 관계에서 직업불안정의 매개효과를 검증하고자 하였다. 이를 위하여 호텔종사자 633명에게 코로나19 위험인식, 직업불안정, 우울, 불안, 신체화 증상의 질문지를 시행하였다. 수집된 자료는 SPSS 25.0 프로그램과 PROCESS Macro 프로그램을 활용하여 분석하였다. 주요 결과는 다음으로 요약할 수 있다. 1. 직업불안정 위험군은 정상군과 비교하여 정신건강 위험(우울, 불안, 신체화 증상) 수준이 유의하게 높았다. 2. 코로나19 위험인식은 직업불안정과 정신건강(우울, 불안, 신체화 증상)에 유의한 영향을 나타냈다. 3. 코로나19 위험인식과 정신건강(우울, 불안, 신체화 증상)간의 관계에서 직업불안정의 부분매개효과가 나타났다. 이러한 결과를 근거로 호텔종사자들이 코로나19 대유행과 같은 재난 상황에서 정신건강 취약성을 가지고 있고, 코로나19가 초래한 직업불안정으로 인하여 정신건강 위험성이 더 증가함을 논의하였다. 호텔종사자들을 위한 인적자원 관리 방안 및 심리 프로그램을 지원할 필요성을 제안하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.675-682
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• 2021

육상 및 해상에서의 화재 사고는 심각한 인명피해를 발생시키며 특히 해양 플랜트 및 선박의 특성 상 밀폐공간으로 인한 질식사고 사망률이 육상보다 현저히 높다. 이러한 질식사고를 예방하기 위하여 화재에서 발생하는 유독가스를 외부로 배출할 수 있는 환기용 팬의 설치가 필수적이나, 해양화재의 규모를 고려하였을 때 대형 환기용 팬의 설치는 해양 구조물 특성 상 용이하지 않다. 따라서 본 연구에서는 DC 전기장을 인가하여 화재 유독가스를 제어하는 새로운 개념의 소방기술을 개발하고자 한다. 화재 발생 시 대부분의 화염은 화학 이온화로 인해 양전하와 음전하를 다수 함유하고 있고, 이때 전기장을 인가하게 되면 로렌츠 힘에 의해 "이온풍"이 발생하게 된다. 이러한 이온풍을 활용하여 일반건축물과 선박의 단열재로 많이 사용되는 종이와 스티로폼을 연소하여 발생되는 화재연기를 인위적으로 제어하는 실험적 연구를 수행하였다. 실험 결과, ± 5 kV 이상의 직류전압을 인가하였을 때 화재연기를 인위적으로 제어할 수 있었고, 양전압보다 음전압을 인가하였을 때 상대적으로 효과적인 제어가 가능하였다.

• 산업과 과학
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• 제2권3호
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• pp.15-21
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• 2023

본 연구에서는 스트레칭 전후 머리척추각 변화와 스트레칭 후 휴식 시간 경과에 따른 근긴장도 변화를 알고자 하였다. 건강한 20-30대 남녀 학생 57명을 대상으로 하였고, 머리척추각은 스트레칭 전과 후를 비교하였다. 스트레칭은 정적 수동 스트레칭을 적용하였고, 30초 실시 후 휴식 시간 10초로 총 3회 반복하였으며, 근긴장도 측정 장비를 사용하여 스트레칭 전, 직후, 2분 후, 5분 후를 측정하였다. 스트레칭 전후의 머리척추각은 결과적으로 유의한 차이가 없었으며, 스트레칭 후 휴식 시간에 따른 근긴장도 변화는 스트레칭 전보다 5분 후가 더 유의한 차이를 보였다. 스트레칭을 실시한 직후에 바로 신체활동을 하는 것보다는 적어도 5분 이상의 휴식을 취하여 근긴장도를 낮춘 후 활동하는 것이 보다 효과적이다.

• 산업과 과학
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• 제2권3호
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• pp.22-28
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• 2023

본 연구에서는 변동성 전략과 Fear and Greed 지수를 통하여 미국 주식의 매매를 자동으로 하는 연구를 진행하였다. 주식 시장의 변동성은 주가 변동을 유발할 수 있는 일반적인 현상이다. 투자자는 예상되는 변동성 수준에 따라 주식을 사고 파는 변동성 전략을 구현함으로써 이러한 변동성을 이용할 수 있다. 이 논문의 목적은 주식 시장에서 수익을 창출하는 변동성 전략의 효과를 탐구한다. 본 연구는 주식시장의 2차 데이터를 활용한 정량적 연구 방법론을 채택하여, 데이터에는 2016년부터 2020년까지 5년 동안 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장된 S&P 500 인텍스 주식에 대한 일일 주가 및 일일 변동성 측정치가 포함하였다. 전략은 변동성이 낮은 기간에서 주식을 사고 높은 변동성 기간에서 주식을 매도하는 것을 포함하였다. 결과는 변동성 전략이 샘플 기간 동안의 벤치마크 수익률 7.5%에 비해 연평균 9.2%의 긍정적인 수익률을 창출하였다. 따라서 전략이 샘플 기간의 5년 중 4년에서 벤치마크 수익률을 능가한다는 것을 나타났다. 이 전략은 2020년 COVID-19 대유행과 같이 시장 변동성이 높은 기간 동안 특히 잘 수행되어 벤치마크 수익률 5.5%에 비해 14.6%의 수익률을 기록하였다.

• 산업과 과학
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• 제3권2호
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• pp.8-16
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• 2024

본 논문에서는 인구통계학적, 생리학적 특성을 기반으로 환자에게 가장 적합한 약물을 예측하는 것을 목표로 하는 약물 분류 시스템을 제시한다. 데이터 세트에는 적절한 약물을 결정하기 위한 목적으로 연령, 성별, 혈압(BP), 콜레스테롤 수치, 나트륨 대 칼륨 비율(Na_to_K)과 같은 속성들이 포함된다. 본 연구에 사용된 모델은 KNN(K-Nearest Neighbors), 로지스틱 회귀 분석 및 Random Forest이다. 하이퍼파라미터를 최적화하기 위해 5겹 교차 검증을 갖춘 GridSearchCV를 활용하였으며, 각 모델은 데이터 세트에서 훈련 및 테스트 되었다. 초매개변수 조정 유무에 관계없이 각 모델의 성능은 정확도, 혼동 행렬, 분류 보고서와 같은 지표를 사용하여 평가되었다. GridSearchCV를 적용하지 않은 모델의 정확도는 0.7, 0.875, 0.975인 반면, GridSearchCV를 적용한 모델의 정확도는 0.75, 1.0, 0.975로 나타났다. GridSearchCV는 로지스틱 회귀 분석을 세 가지 모델 중 약물 분류에 가장 효과적인 모델로 식별했으며, K-Nearest Neighbors가 그 뒤를 이었고 Na_to_K 비율은 결과를 예측하는 데 중요한 특징인 것으로 밝혀졌다.

• 산업과 과학
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• 제3권1호
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• pp.23-29
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• 2024

본 연구에서는 자율 주행을 위한 지능형 교통 시스템(ITS)을 최적화하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 혁신적인 잠재력을 연구하였다. 방대한 양의 데이터를 로컬에서 실시간으로 처리하는 엣지 컴퓨팅의 능력은 신속한 의사 결정 및 향상된 안전 조치를 포함하여 자율주행차의 중요한 요구 사항을 해결하는 데 필수 요소이다. 엣지 컴퓨팅과 기존 ITS 인프라의 통합을 탐구하고, 현지화된 데이터 처리가 대기 시간을 크게 줄여 자율주행차의 반응성을 향상시키는 방법을 강조한다. 실시간 교통 관리, 충돌 방지 시스템 및 동적 경로 최적화를 지원하는 강력한 프레임워크를 집합적으로 형성하는 엣지서버, 센서 및 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술의 배포를 검토한다. 또한 본 연구는 보안, 데이터 통합, 시스템 확장성 등 ITS에서 엣지 컴퓨팅을 구현하는 데 있어 가장 중요한 과제를 다루며 잠재적인 솔루션과 향후 연구 방향에 대한 통찰력을 제공한다. 이 논문은 완전 자율 주행이라는 비전을 실현하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 중추적인 역할을 강조하고, 보다 안전하고 효율적이며 지속 가능한 교통 시스템을 달성하는 데 기여하는 논문이다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.159-165
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• 2023

최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권1호
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• pp.65-84
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• 2023

라그랑주 승수법(Method of Lagrange Multipliers)은 등식 제약조건하에서 미분가능한 함수의 최대, 최소를 구하는 대표적인 방법이다. 선형대수학, 최적화 이론, 제어 이론을 포함하여 최근에는 인공지능 기초수학에서도 널리 활용되고 있다. 특히 라그랑주 승수법은 미분적분학과 선형대수학을 연결하는 중요한 도구이며, 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 포함한 인공지능 알고리즘에 많이 활용되고 있다. 따라서 교수자는 대학 미분적분학에서 처음 라그랑주 승수법을 접하는 학생들에게 구체적인 학습 동기를 제공할 필요가 생겼다. 이에 본 논문에서는 교수자가 학생들에게 라그랑주 승수법을 효과적으로 교육하는데 필요한 통합적인 시야를 제공한다. 먼저 다양한 전공의 학생들이 계산에 대한 부담을 덜고 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 개발한 시각화 자료 및 파이썬(Python) 기반의 SageMath 코드를 제공한다. 또한 라그랑주 승수법으로 행렬의 고윳값과 고유벡터를 유도하는 과정을 상세히 소개한다. 그리고 라그랑주 승수법을 간단한 경우에 대한 증명에서 시작하여 일반화된 최적화 문제로 확장하고, 수업에서 학생들이 라그랑주 승수와 PCA를 활용하여 실제 데이터를 분석한 결과를 추가하였다. 본 연구는 대학수학을 지도하는 다양한 전공의 교수자들에게 도움이 될 기초자료가 될 것이다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권11호
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• pp.1850-1857
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• 2021

Objective: The purpose of this study was to assess whether a deep learning (DL) algorithm could enable simultaneous noise reduction and edge sharpening in low-dose lumbar spine CT. Materials and Methods: This retrospective study included 52 patients (26 male and 26 female; median age, 60.5 years) who had undergone CT-guided lumbar bone biopsy between October 2015 and April 2020. Initial 100-mAs survey images and 50-mAs intraprocedural images were reconstructed by filtered back projection. Denoising was performed using a vendor-agnostic DL model (ClariCT.AI^TM, ClariPI) for the 50-mAS images, and the 50-mAs, denoised 50-mAs, and 100-mAs CT images were compared. Noise, signal-to-noise ratio (SNR), and edge rise distance (ERD) for image sharpness were measured. The data were summarized as the mean ± standard deviation for these parameters. Two musculoskeletal radiologists assessed the visibility of the normal anatomical structures. Results: Noise was lower in the denoised 50-mAs images (36.38 ± 7.03 Hounsfield unit [HU]) than the 50-mAs (93.33 ± 25.36 HU) and 100-mAs (63.33 ± 16.09 HU) images (p < 0.001). The SNRs for the images in descending order were as follows: denoised 50-mAs (1.46 ± 0.54), 100-mAs (0.99 ± 0.34), and 50-mAs (0.58 ± 0.18) images (p < 0.001). The denoised 50-mAs images had better edge sharpness than the 100-mAs images at the vertebral body (ERD; 0.94 ± 0.2 mm vs. 1.05 ± 0.24 mm, p = 0.036) and the psoas (ERD; 0.42 ± 0.09 mm vs. 0.50 ± 0.12 mm, p = 0.002). The denoised 50-mAs images significantly improved the visualization of the normal anatomical structures (p < 0.001). Conclusion: DL-based reconstruction may enable simultaneous noise reduction and improvement in image quality with the preservation of edge sharpness on low-dose lumbar spine CT. Investigations on further radiation dose reduction and the clinical applicability of this technique are warranted.