• 한국안전학회지
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• 제38권5호
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• pp.51-57
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• 2023

Numerous studies have been conducted to analyze the causal relationships of maritime accidents using natural language processing techniques. However, when multiple causes and effects are associated with a single accident, the effectiveness of extracting these causal relations diminishes. To address this challenge, we compiled a dataset using verdicts from maritime accident cases in this study, analyzed their causal relations, and applied labeling considering the association information of various causes and effects. In addition, to validate the efficacy of our proposed methodology, we fine-tuned the KoELECTRA Korean language model. The results of our validation process demonstrated the ability of our approach to successfully extract multiple causal relationships from maritime accident cases.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.291-296
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• 2006

상황은 단일 사건에 의해 결정되는 경우도 있지만, 많은 경우 일련의 사건이 특정 시간 제약을 만족하면서 발생할 때 상황이 결정된다. 따라서 상황에 대한 추론은 시간 제약 조건 만족 여부와 함께 사건의 발생을 순서를 확인하는 방법으로 수행될 수 있다. 한편, 어떤 상황은 분명하게 정의되는 것이 아니라 애매한 개념을 사용하여 기술되기 때문에, 퍼지 개념을 이용한 상황 기술과 이에 대한 추론이 필요하다. 한편, 유비쿼터스 환경에서와 같이 여러 대상에 대한 상황을 유추하여 서비스를 제공해야 하는 경우에, 대상 간에 동일한 상황이 발생할 수 있기 때문에 이에 대한 고려가 필요하다. 이러한 상황 추론을 위해서 이 논문에서는 Fuzzy Colored Timed Petri net 모델이라는 상황 추론 모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델은 Timed Petri net 성질을 이용하여 일련의 사건 발생을 모델링하고, Colored Petri net의 성질을 이용하여 다수 대상에 대한 상황 추론을 허용하며, fuzzy 토큰 개념을 이용하여 애매한 개념을 사용하여 정의된 상환에 대한 추론을 가능하게 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.73-81
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• 2011

본 논문에서는 모델 히스토그램 개수를 적응적으로 조절하는 블록기반의 배경 모델링 방법을 제안한다. 기존의 블록 기반의 배경 모델링 방법은 각 블록에 대한 모델 히스토그램의 개수를 고정한다. 따라서 조명변화와 움직이는 객체에 대해 오검출이 발생하는 문제가 있고 움직임이 없는 객체에 대해서는 검출이 되지 않는 문제가 있다. 또한 입력영상의 종류마다 달라질 수 있는 최적의 모델 히스토그램의 개수를 수동적으로 찾아야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 엘리베이터 내에서 조명변화가 있고 객체가 움직이는 상황과 조명변화가 없고 객체가 정지해 있는 상황에 대해 기존의 방법과 성능을 비교하여 제안한 알고리즘의 효용성을 입증한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제32권8호
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• pp.642-653
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• 2008

In this paper, we propose a 3-D finite element (FE) analysis model with combined physical behavior and kinematical impact factors for evaluation of residual stress in multi-impact shot peening. The FE model considers both physical behavior of material and characteristics of kinematical impact. The physical parameters include elastic-plastic FE modeling of shot ball, material damping coefficient, dynamic friction coefficient. The kinematical parameters include impact velocity and diameter of shot ball. Multi-impact FE model consists of 3-D symmetry-cell. We can describe a certain repeated area of peened specimen under equibiaxial residual stress by the cell. With the cell model, we investigate the FE peening coverage, dependency on the impact sequence, effect of repeated cycle. The proposed FE model provides converged and unique solution of surface stress, maximum compressive residual stress and deformation depth at four impact positions. Further, in contrast to the rigid and elastic shots, plastically deformable shot produces residual stresses closer to experimental solutions by X-ray diffraction. Consequently, it is confirmed that the FE model with peening factors and plastic shot is valid for multi-shot peening analyses.

• 한국CDE학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.367-374
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• 2015

Sandwich panels consisting of various materials have widely been applied for mitigating dynamic impacts such as ballistic and blast impacts. Especially, the selection of materials for different core set-ups can directly influence its performance. In this study, we design the sandwich panels for alleviating ballistic and blast impacts by controlling the stacking sequence of core materials and their thicknesses. FEM studies are performed to simulate the dynamic behavior of sandwich panels subjected to ballistic and blast impacts. Delamination between the core layers is also considered in the FEM studies for feasible design. Based on the FEM data, kriging models are generated for approximating design space and quickly predicting the FEM outputs. Finally, design optimizations are implemented to find the optimum stacking sequence of core materials and thicknesses with given impact situations.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.93-94
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• 2022

Although various studies about indoor positioning systems, such as beacon and Wifi, have been conducting for indoor positioning of workers at construction sites, these systems have limitations in terms of accuracy or economics. To overcome these limitations, geomagnetic field sequence-based indoor positioning technology can be a good alternative. However, it is necessary to correct the geomagnetic field near the construction material stocking area since the geomagnetic field can be distorted near construction materials such as rebars. Therefore, this study conducted an experiment for identifying correction range of geomagnetic field near the construction material stocking area. It was analyzed that the geomagnetic field should be corrected up to 60cm in the horizontal direction from the stocking point if the height of stocking area for rebars is 40cm or more. This study can be used for important reference for development of geomagnetic field sequence-based indoor positioning technology suitable for construction sites.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제12권3호
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• pp.171-176
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• 1991

A solution for the course of the general deterministic epidemic model is obtained by elementary series expansion. This is valid over all times, and appears to hold accurate]y over a very wide range of population and threshould parameter values. This algorithm can be more efficient than either numerical or recursive procedures in terms of the number of operations required to evaluate a sequence of points along the course of the epidemic.

• 한국학교수학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.357-366
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• 2005

이 연구는 교육과정에 명시적으로 표기하지 않은 개념형성과정을 밝혀 구조망으로 나타내고, 여기에서 교사가 지도할 내용의 개열을 구성하는데 그 목적을 둔다. 이를 위해 연구진은 사인함수의 그래프에 대한 개념형성과정을 수업모델로 만들어 교실에서 수업을 실시하고 수업 중학생들의 모둠활동을 관찰했다. 또, 수업 후에는 인터뷰를 통해 개념형성과정에서 보인 상황 찾기(인식), 사용된 사고전략, 효과적인 자료 및 학습도구 등 학생들의 반응을 면밀히 기록했다. 이들 결과는 5인의 전문 집단에 의하여 분석되어 내용구조망(network)과 그 지도계열을 구성할 수 있었다. 이 연구는 학교현장에서 소홀이 되고 있는 개념교육에 구체적인 방법을 제시하고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.310-318
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• 2018

최근 사물인터넷(IoT)의 등장으로 인터넷에 연결된 다양한 기기들에 의해 대규모의 데이터가 생성됨에 따라 빅데이터 분석의 중요성이 증가하고 있다. 특히 실시간으로 생성되는 대규모의 IoT 스트리밍 센서 데이터를 분석하여 새로운 의미 있는 미래 예측을 통해 다양한 서비스를 제공하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문은 AWS를 활용하여 IoT 센서로부터 생성되는 스트리밍 데이터에 기반하여 실시간 실내 PM10 농도 예측 LSTM 모델을 제안한다. 또한 제안 모델에 따른 실시간 실내 PM10 농도 예측 서비스를 구축한다. 논문에 사용된 데이터는 PM10 IoT 센서로부터 24시간 동안 수집된 스트리밍 데이터이다. 이를 LSTM의 입력 데이터로 사용하기 위해 PM10 시계열 데이터로부터 30개의 연속된 값으로 이루어진 시퀀스 데이터로 변환한다. LSTM 모델은 바로 인접한 공간으로 이동해 가는 슬라이딩 윈도우 프로세스를 통하여 학습한다. 또한 모델의 성능 개선을 위해 24시간마다 수집한 스트리밍 데이터에 대해 점진적 학습 방법을 적용한다. 제안한 LSTM 모델의 성능을 평가하기 위해 선형회귀 모델 및 순환형 신경망(RNN) 모델과 비교한다. 실험 결과는 제안한 LSTM 예측 모델이 선형 회귀보다 700%, RNN 모델보다는 140% 성능 개선이 있음을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.487-496
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• 2003

유전자 발현에 매우 중요한 신호역할을 하는 프로모터 영역은 여러 전사인자들이 결합하는 특정 부위들을 갖고 있다. 전사인자의 결합부위는 프로모터의 다양한 부위에 위치하며, 진화론적으로 잘 보존된 Consensus 형태의 염기서열 패턴을 띠고 있다. 본 논문은 이러한 최적의 패턴들을 탐색하기 위해 유전자 알고리즘을 기반으로 하면서, 동시에 MEME 알고리즘의 N-occurrence-per-dataset 모델의 가정과 패턴의 길이를 결정할 수 있는 Wataru 방법의 장점을 따르는 새로운 방법을 제시하고 있다. 이러한 탐색 방법은 유전체 연구자들이 임의의 DNA 염기서열 상에서 프로모터 영역을 예측하거나 특정 전사인자의 결합부위를 탐색하는데 적극 활용할 수 있다.