In many regions of Korea, including the Four Major Rivers, the seriousness of the problem of algal blooms due to eutrophication of water quality is being raised.In this study, in order to solve these social problems, we manufactured a filter using natural mineral fusion (red illite, zeolite, germanium ceramic, selenium ceramic, carbon ceramic) and independently developed a tank system for green algae experiments to observe and determine the stages of change in water quality. In order to study ways to improve water quality through quantitative analysis, 1 ton of severely polluted green algae water from the Nak dong River region was stored in a water tank and exposed to ultraviolet rays in the same environment as the Nak dong River. Then, the same environment as the Nak dong River was created. The results were derived from a 5-week water quality test. The results of this experiment confirmed that green-colored cyano bacteria were significantly reduced just by the turbidity results. The results were obtained through a request to the Korea Testing & Research Institute located in Changwon-si, Gyeong sang nam-do. CI-(chlorine ion) and NH3-N(ammonia nitrogen) had the effect of saving every week. The device used in this study was made of natural minerals free of heavy metals that are harmless to the human body and nature through long-term consideration and exploration to kill and prevent various strains living in water. Green purification system using natural hydrogen generating mineral filter were effective a non-chemical and physical methods. The results of this study are one way to contribute to the serious problems caused by green algae in many countries, and will contribute to the water quality environment by preventing the waste of environmental resources, improving the health of the people, and increasing the ability to purify environmental water quality at home and abroad.
The performance of recommender systems (RS) has been measured mainly in terms of accuracy. However, there are other aspects of performance that are difficult to understand in terms of accuracy, such as coverage, serendipity, and satisfaction with recommended results. Moreover, particularly with RSs that suggest multiple items at a time, such as YouTube, user satisfaction with recommended results may vary not only depending on their accuracy, but also on their configuration, content, and design displayed to the user. This is true when classifying an RS as a single RS with one recommended result and as a multiple RS with diverse results. No empirical analysis has been conducted on the influence of the content and distribution of recommendation items on user satisfaction. In this study, we propose a research model representing the content and distribution of recommended items and how they affect user satisfaction with the RS. We focus on RSs that recommend multiple items. We performed an empirical analysis involving 149 YouTube users. The results suggest that user satisfaction with recommended results is significantly affected according to the HHI (Herfindahl-Hirschman Index). In addition, satisfaction significantly increased when the recommended item on the top of the list was the same category in terms of content that users were currently watching. Particularly when the purpose of using RS is hedonic, not utilitarian, the results showed greater satisfaction when the number of views of the recommended items was evenly distributed. However, other characteristics of selected content, such as view count and playback time, had relatively less impact on satisfaction with recommended items. To the best of our knowledge, this study is the first to show that the category concentration of items impacts user satisfaction on websites recommending diverse items in different categories using a content-based filtering system, such as YouTube. In addition, our use of the HHI index, which has been extensively used in economics research, to show the distributional characteristics of recommended items, is also unique. The HHI for categories of recommended items was useful in explaining user satisfaction.
본 연구에서는 정서전염으로 인한 심리적 소진 경험의 본질을 이해하기 위해 해석학적 현상학 연구를 실시하였다. 이를 위해 정서전염 현상을 자주 경험할 수 있는 직종에 재직 중인 9명의 참여자들을 대상으로 심층면담을 실시하였다. 자료의 분석은 체험에 대한 순수 기술에 해석을 접목하여 체험이 더 풍부하게 드러날 수 있다고 본 van Manen의 방법을 바탕으로 진행되었다. 이러한 과정을 통해 파악된 정서전염 체험은 3개의 핵심 주제 및 8개의 본질적 주제, 35개의 하위 주제로 분류되었다. 첫 번째 핵심 주제는 "끊임없이 주고받는 정서"이다. 이 주제에서는 '정서전염의 다양한 통로', '전염된 정서에 따라 달라지는 상태'라는 2가지 본질적 주제가 포함되었다. 두 번째 핵심 주제 "정서전염 체험의 필터"에는 '타인의 정서에 쉽게 물들에 하는 특성', '부정적 정서를 퍼뜨리는 태도', '정서에 압도되게 하는 상황'이라는 본질적 주제가 포함되었다. 마지막 핵심 주제인 "정서전염으로 인한 소진에서 소통으로"에는 '소진을 유발하는 휘말린 상호작용', '소통과 연결로 나아가기', '소진 이후의 회복'이라는 본질적 주제가 분류되었다. 각 주제의 핵심 내용을 요약하고 연구의 함의와 제한점 및 추후 연구의 방향에 대해 논의하였다.
최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.
최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.
인터넷 환경에서 스팸의 범람은 개인 정보의 유출, 피싱에 의한 금전적 손해, 무분별한 유해 콘텐츠의 유통 등 심각한 사회 문제를 야기하고 있다. 또한 사회적 통제를 필요로 하는 유해 정보를 무차별적으로 유통시키는 스팸의 형태와 기술이 갈수록 다양해지고 있다. Bag-of-Words 모델을 이용한 학습 기반 스팸 분류 방법은 현재까지의 연구 중에서 가장 일반적으로 사용되는 방법이다. 그러나 이 방법은 분류 모델 학습 과정에서 사용된 키워드의 출현 정보만으로 스팸 문서를 분류하기 때문에 최근 흔히 발견할 수 있는 스팸 차단 회피 방법에 대한 대처 능력이 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 문서에서 등장하는 반복 단어의 특징을 이용한 스팸 문서 탐지 방법을 제안한다. 최근 대부분의 스팸 문서에서는 노출하고자 하는 스팸 문구를 반복하는 경향이 있으며, 이는 스팸 문서를 판별하는 기준으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 단어 반복의 특징을 표현할 수 있는 6개의 변수를 정의하고 이를 분류 모델 생성을 위한 속성으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 스팸 탐지 방법의 성능 평가를 위해 블로그 포스트 데이터와 이메일 데이터를 이용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 진행하였고, 결과 분석을 통해 제안 방법이 우수함을 확인하였다.
개방-API, 매쉬업, 신디케이션 등 웹 2.0의 참여 공유 개방을 촉진시키는 융합기술이 교육 분야에도 변화를 주고 있는데, 교육 분야에서의 융합은 '교육 2.0'으로의 진화를 뜻하며 이러한 웹 2.0의 사조가 반영된 기술 환경에서의 새로운 교육을 '교육 2.0'이라고 지칭한다. 교육 환경은 학습자, 교육자 그리고 교육기관 간의 긴밀한 소셜 네트워크의 공간이다. 온톨로지 언어로 개발된 디지털 관계망 기술은 개인화된 교육 서비스와 맥락을 이해한 시맨틱한 교육을 가능하게 한다. 특히 아마존의 평판 시스템, 위키피디아의 집단지성에 의한 여과시스템 등은 학습자가 교육의 주체로서 참여의 역할을 넓히고 쌍방향적인 대등한 커뮤니케이션을 가능하게 한다. 우리나라의 경우 웹 2.0 사상을 반영한 '교육 2.0' 서비스는 현재 운영되지 않고 있는데, 이는 단순한 시스템 최신화의 수준이 아니라 교육하는 방법과 기술에 대한 다양한 함의를 가지기 때문이다. 따라서 '교육 2.0' 서비스가 실현되기 위하여 아직 적극적으로 검토되지 않은 '교육 2.0'의 개념을 융합 기술의 문맥으로 분석할 필요가 있다. 웹 2.0 기술과 교육 콘텐츠가 융합하기 위해 콘텐츠간의 연결에 있어서 새로운 네트워크 아키텍처를 소개하고 이의 활용과 분석을 하였다. 본 연구는 '교육 2.0'을 실현하기 위하여 융합 기술을 활용한 네트워크 아키텍처와 '교육 2.0' 서비스를 고찰하고 분석함으로써 향후 '교육 2.0' 플랫폼 구축에 선행 연구로 활용될 것으로 전망한다.
전자상거래 시장에서는 점차 다양한 추천기법들이 적용되고 있으나, 고객 관점에서 이에 대한 사용의도를 비교 분석한 연구는 매우 드물다. 본 연구는, 온라인 쇼핑몰에서 널리 활용되고 있는 베스트셀러 추천, MD(Merchandiser)추천, 내용기반 추천, 협업필터링 추천, 그리고 지인추천 등의 다섯 가지 추천기법들에 대한 고객의 사용의도를, 전자제품군 구매 시와 의류군 구매 시에 대해서 비교 분석하였다. 이와 더불어, 어떠한 요소들이 고객의 추천서비스 사용의도에 영향을 미치는지에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해, 추천서비스 사용경험이 있는 전자상거래 사용자 총 220명을 대상으로 설문조사를 수행한 후, 분산분석(ANOVA), 회귀분석 등을 사용하여 데이터 분석을 수행하였다. 본 연구결과, 추천기법에 따른 고객의 추천서비스 사용의도에는 통계적으로 유의한 차이가 있으며, 특히 전자제품군 구매 시에는 베스트셀러 추천기법이, 의류군 구매 시에는 내용기반의 추천기법이 가장 선호되는 것으로 나타났다. 또한, 고객의 인물특성, 성격요인, 구매성향, 구매하려는 제품에 대한 인식 및 추천서비스에 대한 인식 등이 추천서비스 사용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 세부적인 영향요소들은 추천기법별로 상이하게 도출되었다. 이러한 연구는 기업들에게 제품군 및 개인의 성향에 적합한 기법을 채택하여 추천서비스를 수행할 수 있도록 하는 가이드라인(guideline)을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다.
Objective: This study aimed to compare biomechanical data between elite and beginner cyclists during cycle pedaling by performing a comparative analysis and to provide quantitative data for both pedaling performance enhancement and injury prevention. Methods: The subjects of this study included 5 elite cyclists (age: $18{\pm}0years$, body mass: $64.8{\pm}9.52kg$, height: $173.0{\pm}4.80cm$) and 5 amateur cyclists (age: $20{\pm}0years$, mass: $66.6{\pm}2.36kg$, height: $175.6{\pm}1.95cm$). The subjects pedaled on a stationary bicycle mounted on rollers of the same gear (front: 50 T and rear: 17 T = 2.94) and cadence of 90. The saddle height was adjusted to fit the body of each subject, and all the subjects wore shoes with cleats. In order to obtain kinematic data, 4 cameras (GR-HD1KR, JVC, Japan) were installed and set at 60 frames/sec. An electromyography (EMG) system (Telemyo 2400T, Noraxon, USA) was used to measure muscle activation. Eight sets of data from both the left and right lower extremities were obtained from 4 muscles (vastus medialis oblique [VMO], vastus lateralis oblique [VLO], and semitendinosus [Semitend], and lateral gastrocnemius [Gastro]) bilaterally by using a sampling frequency of 1,500 Hz. Five sets of events ($0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $180^{\circ}$, $270^{\circ}$, and $360^{\circ}$) and 4 phases (P1, P2, P3, and P4) were set up for the data analysis. Imaging data were analyzed for kinematic factors by using the Kwon3D XP computer software (Visol, Korea). MyoResearch XP Master Edition (Noraxon) was used for filtering and processing EMG signals. Results: The angular velocity at $360^{\circ}$ from the feet was higher in the amateur cyclists, but accelerations at $90^{\circ}$ and $180^{\circ}$ were higher in the elite cyclists. The amateur cyclists had greater joint angles at $270^{\circ}$ from the ankle and wider knee joint distance at $0^{\circ}$, $180^{\circ}$, and $360^{\circ}$ than the elite cyclists. The EMG measurements showed significant differences between P2 and P4 from both the right VLO and Semitend. Conclusion: This study showed that lower body movements appeared to be different according to the level of cycle pedaling experience. This finding may be used to improve pedaling performance and prevent injuries among cyclists.
지하매설 상수도 배관의 누수는 사회적, 환경적 그리고 경제적 문제를 야기시킨다. 이러한 누수에 대한 적절한 대응책의 하나로서 배관의 누수지점에 대한 탐지 및 수리가 해당될 것이다. 누수음은 배관의 누수지점의 식별에 좋은 탐지원이다. 비록 청음봉, 청음기 또는 지상마이크로폰과 같은 누수음으로 누수지점을 탐지하는 몇 가지의 방법이 있어 왔지만, 과들은 이렇게 효율적인 도구들은 아니었다. 본 논문에서는, 좀 더 쉽고 효율적인 방법을 제공할 수도 있는 음향방출센서와 가속도계를 사용한 누수위치탐지를 다룬다. 누수지점 탐지를 위해 센서로부터의 입력신호에 대한 필터링, 신호처리 및 알고리듬을 기술하였다. 120 미터 길이의 배관이 실험을 위해 설치가 되었고, 실험결과들은 음향방출센서와 가속도계가 누수지점의 정밀탐지에 이용될 수 있음을 보여 주었다. 누수지점의 탐지에 극히 중요한 지하매설배관 속의 유체의 음파 전파속도에 관한 이론적 해석 또한 기술되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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