• 한국지진공학회논문집
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• 제6권2호
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• pp.51-61
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• 2002

본 연구에서는 액상화-종방향 영구지반변형에 대한 지중매설관로의 거동특성을 해석하기 위하여 수치해석 알고리즘을 개발하였다. 기존의 연구결과가 간략한 해석식의 제안을 중심으로 진행되어 왔으며 영구지반변형의 형상과 폭에 따라 해석방법이 달라지는 단점을 가지고 있었던 것을 고려한다면, 개발된 수치해석 기법은 다양한 영구지반변형의 형상과 폭을 단일한 알고리즘 내에서 처리할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 연속관 형태의 지중매설관로와 주변지반을 보요소와 등가지반강성으로 표현되는 탄-소성 지반 스프링을 이용하여 모형화하였으며, 지진발생시 실측된 지반변형에 기초하여 영구지반변형의 형상을 5가지의 대표적인 형태로 이상화하여 고려하였다. 국내 계기지진피해사례의 부족으로 인하여 영구지반변형의 크기와 지반변형의 폭은 기존의 연구결과를 참조하여 설정하였으며, 국내에서 사용되는 일반적인 강관을 대상으로 지반변형의 형상과 크기 및 폭, 매설관로의 관경, 관두께 등을 변화시켜 가면서 다양한 수치해석을 수행하였다. 수치해석 결과, 종방향 영구지반변형에 대한 매설관로의 거동에 미치는 주요 인자들의 영향정도를 평가할 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.136-144
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• 2004

본 논문에서는 Orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) 시스템의 성능 향상을 위해 파일럿 심볼을 이용한 향상된 채널추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 LMMSE 알고리즘을 이용한 채널추정 방법은 파일럿 심볼만을 채널추정에 이용함으로써 고속의 채널환경하에서 성능이 현저하게 떨어지는 단점이 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 파일럿 사이의 채널을 선 추정하고 이 추정된 값을 다시 파일럿과 함께 이용하여 채널을 추정하는 채널추정기법을 제안하였다. 제안된 채널추정 알고리즘은 고속의 채널환경하에서 향상된 성능의 결과를 얻을 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.27-33
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• 2021

The whole world now is dealing with Coronavirus, and it has turned to be one of the most widespread and long-lived pandemics of our times. Reports reveal that the infectious disease has taken toll of the almost 80% of the world's population. Amidst a lot of research going on with regards to the prediction on growth and transmission through Symptomatic carriers of the virus, it can't be ignored that pre-symptomatic and asymptomatic carriers also play a crucial role in spreading the reach of the virus. Classification Algorithm has been widely used to classify different types of COVID-19 carriers ranging from simple feature-based classification to Convolutional Neural Networks (CNNs). This research paper aims to present a novel technique using a Random Forest Machine learning algorithm with hyper-parameter tuning to classify different types COVID-19-carriers such that these carriers can be accurately characterized and hence dealt timely to contain the spread of the virus. The main idea for selecting Random Forest is that it works on the powerful concept of "the wisdom of crowd" which produces ensemble prediction. The results are quite convincing and the model records an accuracy score of 99.72 %. The results have been compared with the same dataset being subjected to K-Nearest Neighbour, logistic regression, support vector machine (SVM), and Decision Tree algorithms where the accuracy score has been recorded as 78.58%, 70.11%, 70.385,99% respectively, thus establishing the concreteness and suitability of our approach.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제11권4호
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• pp.17-29
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• 2020

Purpose: As the untact culture has spread due to the recent COVID-19, the service industry as well as the beauty salon is shrinking. In order to overcome such a crisis in beauty salons, the lower dimension of beauty salon service quality is divided into servicescape, technical service, and employee service, and actions are taken with the 'perceived value of the customer' as a parameter. In this study, S-O-R(Stimulus-Organism-Response) theory was applied for customer-centered analysis, and gender and regularity were selected as moderator variables to add practical implications. Research design, data, and methodology: All constructs were measured using items developed and used in the previous study. A total of 261 questionnaires were collected online using NaverForm. The data were analyzed using factor analysis, correlation analysis, and measurement model analysis with SPSS 22.0 and AMOS 22.0. After testing the research model and hypothesis for the entire group, a multi-group analysis was conducted by dividing into male and female groups, regular customers, and non-regular customers. Results: First, this study showed that the service environment of beauty salon customers had a negative (-) effect on perceived utilitarian value, and the technical service and perceived hedonic value had a positive (+) effect on the customer's behavioral intention. Technical service and employee service had a positive (+) effect on perceived hedonic value, but perceived hedonic value did not affect customer's behavioral intention. Second, there is no statistically significant difference in each path between male and female groups. Third, there was a statistically significant difference between regular customers and non-regular customers, only the path that the servicescape influences the perceived hedonic value. Conclusion: According to the results of this study, technical service and utilitarian value should be considered in order to induce behavioral intention of customers, and technical service quality should be considered first. Also, operating a beauty salon requires a differentiated approach to the salon servicescape according to the ratio of non-regular and regular customers. The beauty salon servicescape generally showed negative practical value for non-regular customers, but positive for the Hedinic value for servicescape such as comfortable service and clean interior for regular customers.

• 핵의학기술
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• 제23권2호
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• pp.29-37
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• 2019

DMIDR (General Electric Healthcare, USA)은 GE 사(社)의 최신 장비로써 PSF (Point Spread Function reconstruction), TOF(Time of Flight)와 Q.Clear의 적용이 가능하다. 특히, Q.Clear는 보정 알고리즘으로써 복셀(voxel)단위 신호 잡음 제거로 기존 OSEM (Ordered Subset Expectation Maximization)의 한계를 넘어설 수 있다. 따라서 이러한 재구성 및 보정 알고리즘의 성능 평가를 통해 정확한 SUV를 구현하며, 병변 검출 능력에 도움이 되는 알고리즘의 조합을 확인하고자 하였다. H/B(Hot & Background) Ratio 2:1, 4:1, 8:1의 비율로 NEMA/IEC 2008 PET phantom을 제작하였다. DMIDR의 NEMA test protocol을 이용하여 영상 획득을 하였다. 재구성 조합은 (1) VPFX(VUE point FX(TOF)), (2) VPHD-S(VUE point HD+PSF), (3) VPFX-S(TOF+PSF), (4) QCHD-S-400(VUE point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (5) QCFX-S-400(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (6) QCHD-S-50(VUE point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50)+PSF), (7) QCFX-S-50(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50) + PSF)의 7 가지로 구성하였다. H/B Ratio 및 재구성 알고리즘 별로 측정된 결과를 이용하여 CR (Contrast Recovery)와 BV (Background Variability)을 구하였다. 또한, 각 조합의 count를 측정하여 SNR (Signal to Noise Ratio)과 RC(Recovery Coefficient)를 구하고 SUV (Standardized Uptake Value)를 측정하였다. 구의 크기가 가장 작은 10 mm와 13 mm에서는 VPFX-S, 17 mm 이상에서는 QCFX-S-50에서 가장 높은 CR 결과를 보였다. BV와 SNR의 비교에서는 QCFX-S-400과 QCHD-S-400에서 좋은 값을 보였다. SUV 측정 결과는 H/B ratio와 비례하여 증감하는 양상을 보였다. SUV에 대한 RC의 경우 H/B ratio와 반비례하는 양상을 보였으며, 재구성 알고리즘 중에서는 QCFX-S-50이 가장 높은 값을 보였다. 또한, Q.Clear에 ${\beta}-strength$ 400이 적용된 재구성 알고리즘들이 낮은 값 분포를 보였다. Q.Clear가 적용된 재구성 조합은 ${\beta}-strength$를 높이면 신호잡음이 억제되어 영상 품질면에서 우수한 결과를 보였고 ${\beta}-strength$를 낮추면 선예도가 증가하며, partial volume effect가 감소하여 기존의 재구성 조건에 비하여 높은 RC에 근거한 SUV 측정이 가능하였다. 이러한 진보된 알고리즘의 사용으로 보다 정확한 정량화와 미세병변 검출능력을 향상 시킬 수 있으나 상관 관계를 고려하여 목적에 맞는 최적화 과정이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.576-583
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• 2018

탄화규소는 실리콘과 비교시 큰 에너지 밴드 갭을 갖고, 불순물 도핑에 의해 p형 및 n형 전도의 제어가 용이해서 고온용 전자부품 소재로 활용이 가능한 재료이다. 특히 ${\beta}$-SiC 분말로부터 제조한 다공질 n형 SiC 세라믹스의 경우, $800{\sim}1000^{\circ}C$에서 높은 열전 변환 효율을 나타내었다. SiC 열전 변환 반도체를 응용하기 위해서는 변환 성능지수도 중요하지만 $800^{\circ}C$ 이상에서 사용할 수 있는 고온용 금속전극 또한 필수적이다. 일반적으로 세라믹스는 대부분의 보편적인 용접용 금속과는 우수한 젖음을 갖지 못 하지만, 활성 첨가물을 고용시킨 합금의 경우, 계면 화학종들의 변화가 가능해서 젖음과 결합의 정도를 증진시킬 수 있다. 액체가 고체 표면을 적시면 액체-고체간 접합면의 에너지는 고체의 표면에너지 보다 작아지고 그 결과 액체가 고체 표면에서 넓게 퍼지면서 모세 틈새로 침투할 수 있는 구동력을 갖게 된다. 따라서 본 연구에서는 비교적 낮은 융점을 갖는 Ag를 이용해서 다공질 SiC 반도체 / Ag 및 Ag 합금 / SiC 및 알루미나 기판간의 접합에 대해 연구하였고, Ag-20Ti-20Cu 필러 메탈의 경우 SiC 반도체의 고온용 전극으로 적용 가능할 것으로 나타났다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제9권3호
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• pp.185-192
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• 1998

의료용 가속기에서 방출되는 고 에너지 X-선의 정확한 흡수선량을 결정하기 위해서는 방출된 X-선의 에너지에 대한 평가가 필요하다. 의료용 가속기에서 방출되는 X-선의 에너지를 직접 측정하는 방법은 매우 어려울 뿐만 아니라 현실적이지 못하다. 따라서 고 에너지 X-선의 에너지 평가에는 선질 지표들을 사용하는 방법이 일반적으로 이용되고 있다. 선진 각 국 및 각 학회의 표준측 정법들에서는 에너지 결정 인자로서 방사선 중심축에서의 최대선량깊이, 선량곡선의 경사 및 선량 레벨과 같은 다양한 선질 지표들이 사용되고 있으며, 의료용 가속기 제작사에 따라서도 X-선 에너지 결정 인자로서 상이한 선질 지표를 사용하고 있는 실정이다. 본 연구는 위에서 언급한 다양한 선질 지표들 중에서 우리에게 가장 적합한 것을 선택하기 위하여 실시하였다. 국내에서 사용중인 11개 기관의 의료용 가속기 4종류(Mitsubishi, Scanditronix, Siemens, Varian) 18대에 대한 명목상 에너지 (4, 6, 10, 15, 21 MV) 30개에 대하여 선진 각 국 및 각 학회의 표준측정법들의 권고 및 제작사들에서 기준으로 채택하고 있는 선질 지표들로 구한 에너지를 상호 비교 분석하였다. 그 결과 명목상의 에너지가 동일하여도 가속기의 기종 및 선질 지표에 따라 에너지 분산을 보이고 있으며, 선질 지표들 중 10cm 깊이에서의 심부선량백분율을 나타내는 D$_{10}$(%)이 에너지의 분포 및 편차가 가장 적게 나타났다. 모든 선질 지표들에서 에너지가 증가함에 따라 에너지 편차는 커지는 경향을 보였다. 정확한 흡수선량 결정에 필요한 에너지 결정에 있어 명목상의 에너지와 중심축에서의 심부선량이 1대 1로 대응하는 물리적인 의미가 있는 통일된 선질 지표를 사용하는 것이 시설간의 자료 비교 및 선질 평가에 가장 바람직하다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제11권1호
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• pp.68-77
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• 2008

2.5차원 전자탐사 적분방정식의 확장된 Born 근사해 또는 국소 비선형 근사에 기초하여 루프-루프 전자탐사 역산 알고리듬이 개발되었다 송수신 배열은 수평 동일면(HCP) 또는 수직 동일면(VCP) 방식이고, 다중 주파수 및 다중 송수신 간격을 포함할 수 있으며 PC에서 작동된다. 안정적이고 고해상도를 유지하는 역산이 가능하도록 변수분해 행렬과 Backus-Gilbert 분산 함수 분석을 통해 감도 분포의 함수로서의 공간적으로 변화하는 최적 Lagrange 곱수 결정 알고리듬을 포함하였다. HCP와 VCP 배열 자료가 지하 전기비저항 구조에 따라 서로 다른 감도를 가짐에 따라 동시 역산에서 안정성과 해상도에 영향을 미치게 되므로, 계산값과 측정값 차의 분산에 따라 가중치를 적용하는 방식을 도입하였다. 모델링 코드의 정확성은 통상적으로 루프-루프 전자탐사에서 사용하는 주파수 및 송수신 간격 범위에서 유한차분법에 의해 계산된 결과와의 비교를 통하여 증명되었다. 개발된 역산 알고리듬은 먼저 반무한 공간내 전도체 및 저항체가 포함된 모델에 대한 계산자료에 적용되어 성능이 입증되었다. 현장자료에 적용하고 그 결과 영상을 전기비저항 탐사자료에 대한 역산 결과와 비교하여, 의미있는 지하구조의 영상을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제12권6호
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• pp.1-12
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• 2017

본 연구는 창업기업을 대상으로 QFD(Quality Function Deployment) 교육 훈련 프로그램의 훈련 성과에 관하여 연구하였다. 창업기업은 3년 이상의 기업을 대상으로 하여 QFD 교육 훈련 프로그램을 통해 창업기업들의 훈련 참가자들이 학습 전이 의도 즉 학습후 적용하고자하는 동기 부여 효과에 대해 연구하고자 하였다. 본 프로그램의 의도는 3년 이상 창업 기업들이 본 훈련 과정을 통해 현재의 매출액을 5배 이상의 성과를 달성할 수 있도록 훈련하고자 하였다. 이를 통해 기업들에게 실질적으로 사업성과에 도움이 되는 교육 훈련 프로그램을 기획 및 보급하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구를 위해 독립변수로는 학습자 준비상태, 훈련내용 타당성인지로 하였고, 매개변수로 학습자의 자기효능감, 종속변수로는 학습 전이의도를 설정하였다. 실증분석 결과 학습자 준비상태는 학습 전이 의도에 직접적으로는 영향을 미치지 않는 것으로 통계적으로 유의하게 나타났으나, 자기효능감을 매개변수로 하여 완전한 매개 효과가 발생하는 것으로 나타났다. 훈련내용 타당성 인지는 학습 전이 의도에 직접효과와 함께 자기효능감을 매개변수로 부분 매개 효과가 발생하는 것으로 검증되었다. 본 연구의 시사점은 현실에 접목하기 쉽게 실천중심으로 설계된 훈련 프로그램은 학습자의 준비 상태에 관계없이 학습자에게 자기효능감을 높이고 이를 통해 학습 전이 의도를 높이는 것으로 나타났다. 아울러 본 연구의 실험 대상 프로그램이 KS-QFD 프로그램이 창업기업들에게 매우 실용적이고도 도움이 되는 프로그램임을 입증한다고 볼 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제23권3호
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• pp.7-19
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• 2005

수단선택모형은 교통 분석 및 수요예측을 위해 필수적 모형이나 그 추정과정이나 실제적인 방법론에 대한 깊이 있는 논의가 우리나라에서는 부족하였다. 1980 년대부터 로짓모형을 이용한 수단선택모형이 광범위하게 이용되고 있지만 기본적인 기초 조사자료 구축에서부터 수단선택 모형설정 및 정산까지 추정과정에 대한 투명하고 상세한 논의가 부족하였다. 그 결과 구축된 교통수단선택모형에 대한 신뢰성이 제기되거나 혹은 구축된 결과를 적용하여 분석에 이용하는데 있어 오류가 발생하는 등 적잖은 부작용도 있었다. 본 논문의 목적은 부산광역권의 통행행태 개별자료를 이용하여 교통수단선택 모형의 정산 및 구축에 대한 상세하고 투명한 제시를 통해 부산광역권 교통정책에 실질적인 적용이 가능한 예측모형을 제시하는 데 있다. 즉 수단선택모형 구축을 위한 조사방법, 변수설정, 모형정산 및 검증 그리고 예측 등의 일련의 과정을 투병하고 명확하게 제시하고, 정책분석에 활용 가능한 모형을 제시함으로써 교통수단선택모형의 구축 방법론 발전에 초석이 되고자 하는 것이 본 연구의 주요 목적이다. 이를 위해, 선택되지 않은 교통수단에 대한 자료가 일반적으로 조사 자료에는 없다는 점을 보완하기 위한 비선택대안의 속성 추정방법을 이 논문에서 제안하였다. 본 논문에서는 1999년 및 2001년 부산울산권의 가구통행실태조사 자료를 활용하여 네스티드 모형구조를 포함하여 총 4개의 모형이 단계별로 구축되었으며 또한 각각 통계적으로 검증되어졌다. 또한 제시된 예측모형의 현실성을 검증하기 위해 효용함수에 의한 시간가치를 계산하여 기존 연구의 시간가치 규모와 비교하였으며, 또한 분류 (classification) 방법에 의한 예측 기법을 이용하여 조사년도의 통행행태를 추정하고 조사 자료와 비교하여 모형의 예측력에 대해서도 검증을 하였다.