• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.936-939
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• 2022

최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• Journal of Ginseng Research
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• 제46권3호
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• pp.426-434
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• 2022

Aim: This study investigates the effects of ginsenoside Rb1 (GsRb1) on methamphetamine (METH)-induced toxicity in SH-SY5Y neuroblastoma cells and METH-induced conditioned place preference (CPP) in adult Sprague-Dawley rats. It also examines whether GsRb1 can regulate these effects through the NR2B/ERK/CREB/BDNF signaling pathways. Methods: SH-SY5Y cells were pretreated with GsRb1 (20 mM and 40 mM) for 1 h, followed by METH treatment (2 mM) for 24 h. Rats were treated with METH (2 mg/kg) or saline on alternating days for 10 days to allow CPP to be examined. GsRb1 (5, 10, and 20 mg/kg) was injected intraperitoneally 1 h before METH or saline. Western blot was used to examine the protein expression of NR2B, ERK, P-ERK, CREB, P-CREB, and BDNF in the SH-SY5Y cells and the rats' hippocampus, nucleus accumbens (NAc), and prefrontal cortex (PFC). Results: METH dose-dependently reduced the viability of SH-SY5Y cells. Pretreatment of cells with 40 µM of GsRb1 increased cell viability and reduced the expression of METH-induced NR2B, p-ERK, p-CREB and BDNF. GsRb1 also attenuated the expression of METH CPP in a dose-dependent manner in rats. Further, GsRb1 dose-dependently reduced the expression of METH-induced NR2B, p-ERK, p-CREB, and BDNF in the PFC, hippocampus, and NAc of rats. Conclusion: GsRb1 regulated METH-induced neurotoxicity in vitro and METH-induced CPP through the NR2B/ERK/CREB/BDNF regulatory pathway. GsRb1 could be a therapeutic target for treating METH-induced neurotoxicity or METH addiction.

• 예술경영연구
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• 제56호
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• pp.5-38
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• 2020

본 연구는 문화기반 마을공동체가 어떻게 고유의 공동체 문화를 형성하고, 지속가능한 성숙한 공동체가 되는지 파악하기 위해 정책대상자의 인식, 정서, 역량에 대해 살펴보았다. 공동체의 개념, 공동체 성장요인 및 성장단계, 문화활동, 그리고 정책 집행이론에 대한 선행연구를 살펴보고, 문화기반 마을공동체 사업에 적합한 정책집행 분석모형을 도출하였다. 연구방법은 질적사례연구방법을 채택하였고, 연구대상은 안산 사동 '감골주민회', 안산 대부동 '상동공동체', 안동 신세동 '그림애문화마을'로 문화기반 마을공동체의 성공사례를 선정하였다. 심층인터뷰와 문헌분석, 직접관찰을 통해 얻은 자료를 로버트 인(2009)이 제시한 패턴매칭, 사례통합 분석기법을 활용하여 분석하였다. 연구결과는 첫째, 정책대상자는 공동체 활동을 통해 신뢰와 정서적 친밀감, 소속감을 느끼는 정서적 변화를 겪으며, 지역에 대한 애착심이 향상되었다. 둘째, 정책대상자의 공동체 의식과 공동체 역량이 성장에 중요한 요인으로 나타났다. 공동체 활동을 통해 참여유도, 상호교류, 역량강화, 파트너쉽의 단계를 거치며 성장해나가고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 다양한 창의적 문화활동을 통해 스스로를 표현하면서 자신을 재발견하고, 타인과 소통하면서 마을공동체의 공통적 고민과 사회적 문제를 해결하는 경험을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 문화기반 마을공동체에 대한 생태학적 접근 연구를 기반으로 정책집행 분석 모형을 도출하였고, 문화기반 마을공동체의 사례를 분석하여 공동체의 성장 방향성과 실천적 함의를 제시하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.19-27
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• 2022

머신러닝(ML, Machine Learning)기반 응용에서의 인식성능은 적용된 모델의 종류와 크기, 학습환경 및 학습에 사용되는 데이터 등 다양한 요인에 따라 결정된다. 특히 학습에 사용되는 데이터가 충분치 않을 경우 인식성능이 저하되거나 과적합(Overfitting)등의 문제가 발생하기도 한다. 이미지 인식을 주요 대상으로 하는 기존 연구들은 학습을 위한 데이터셋이 풍부하고 검증된 데이터셋을 사용하여 학습 및 인식성능을 평가할 수 있다. 하지만 사용된 센서, 인식의 대상, 인식 상황이 다른 특정 응용들의 경우 데이터셋을 직접 구축해야 한다. 이런 경우, ML모델의 성능은 데이터의 양과 품질에 따라 달라진다. 본 논문에서는 이용 가능한 학습용 데이터가 충분치 않은 움직임 인식응용에 효율적으로 사용될 수 있는 비모수 추정 방식의 일종인 커널 밀도 추정 알고리즘을 사용하여 학습용 데이터를 증폭한 후, 사용된 커널의 종류에 따라, 원본 데이터의 수 및 증폭 비율에 따라 증폭된 데이터가 원본 데이터의 특징을 잘 반영하는지 인식 정확도 변화를 토대로 비교 분석한다. 실험결과, 본 연구에서 사용한 움직임 인식응용에서는 좁은 대역폭을 가진 Tophat 커널로 증폭된 데이터셋에서 최대 14.31%의 인식 정확도 향상을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.23-34
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• 2009

철도차량기지에서는 철도차량의 안전한 운행을 위해 연간검수 이상의 기기보전(지정보전, 장치보전), 차체 보전을 위한 장기계획에 의해 종합적인 유지보수 혹은 중대사고에 의한 차량의 파손으로 인한 차량의 보수작업이 이루어지는 중수선 작업을 수행한다. 본 연구에서는 용산기지 이전과 관련하여 대전철도차량관리단 부지 내에 계획 중인 CDC(Commuter Diesel Car)와 발전차를 정비하는 중수선 시설의 설계안에 대한 검증을 위한 시뮬레이션 모델을 개발하고 시뮬레이션 실험을 통하여 중수선 시설의 용량을 검증하였다. 시뮬레이션 모델은 철도공사의 중정비 검수공정도를 바탕으로 2가지 설계안의 설계용량을 검증하였다. 2가지 설계안을 평가하기 위하여 검수 완료 차량, 재장일, 작업장 점유율, 공정진행 차량수 및 입장검사 대기차량수 등 5가지를 분석하여 연간 검수용량이 충분한 설계안을 선정 하였다. 또한 우수한 결과를 보인 설계안의 연간 최대 검수 가능한 차량 수는 현재 연간 검수량 보다 약 15% 많은 총 340량임을 확인할 수 있었다.

• 한국웰니스학회지
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• 제14권2호
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• pp.207-223
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• 2019

본 연구의 목적은 체육과 신체활동 영역별(건강, 도전, 경쟁, 표현) 내용요소와 STEAM과의 융합을 통해 창의·융합 수업모듈 요소를 도출하는 것이며, 아울러 창의·융합 수업 모듈을 제시하는 것에 있다. 이를 위해 문헌연구, 포커스 그룹 인터뷰(FGI), 전문가 협의 방법을 실시하였으며 이를 통하여 다음과 같은 연구 결과를 도출하였다. 먼저 창의·융합 수업 모듈 요소와 관련하여 첫째, 건강 영역의 창의·융합 수업 모듈 요소는 자세 분석을 통한 위험성 도출, 신체활동량 분석과 설계 등 총 11개로 제시되었다. 둘째, 도전 영역의 모듈 요소는 총 6개로 목표 달성 저해 요인 예상, 효율적 운동을 위한 모델링 등의 내용이 도출되었으며, 경쟁 영역의 융합 요소는 17개로 경기 기록 분석, 경기데이터 저장을 위한 어플 제작 등의 내용이 제시되었다. 마지막으로 표현 영역의 창의·융합 모듈 요소는 총 10개로 움직임 표현 기술 향상을 위한 모델링, 움직임 표현 기록을 위한 기호화 등의 내용이 도출되었다. 아울러 수업 모듈은 건강 영역에서는 공학(E: Engineering) 분야와의 융합과 관련된 내용이 제시되었으며, 도전 영역에서는 기술(T: Technology)과의 융합, 경쟁 영역에서는 예술(A: Art)와의 융합, 표현 영역에서는 예술(A: Art)와, 수학(M: Mathematics)기호와)과의 융합을 통한 내용이 제시되었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제24권10호
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• pp.57-70
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• 2008

피에조콘 관입시험의 장점은 연속적인 데이터의 취득이 보장되며 결국 대상지반의 신뢰성 있는 분석이 가능하다는 점이다. 따라서 지난 수십년간 국내외에서 콘 관입시험결과로부터 흙분류를 수행하는 많은 연구가 진행되었으며 차트나 도표 등의 형태로 흙분류 방법들이 제안되었다. 그러나 대부분의 차트 또는 방법들은 한국을 제외한 세계 각국의 자료들을 바탕으로 제안되어 국내 지반의 적용성에 대한 검증이 이루어져야 한다. 뿐만 아니라 기존 방법들에서는 사용된 입력자료에 따라 흙분류 결과가 상이한 경우가 있어 적용과 판단에 어려움이 있다. 그러나 불행히도 이러한 차트 형태로 제안된 기존 도표의 경우 지역성 등이 반영되어 수정 또는 보완이 필요하나 수정에 어려움이 있거나 거의 불가능하다. 이에 본 연구에서는 국내 17개 현장에서 수행된 피에조콘 관입시험결과와 채취된 시료에 대한 주상도 및 흙분류결과를 바탕으로 클러스터링 기법과 뉴로-퍼지 이론을 이용한 흙분류 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 검증하기 위해 모델 학습 시 사용되지 않는 새로운 피에조콘 관입시험 데이터에 대한 흙분류 결과를 실제 시추결과와 비교하였다. 또한 기존의 소프트컴퓨팅 모델과 Robertson 방법에 의한 흙분류 결과와 제안된 모델의 흙분류 결과를 비교하여 제안된 모델의 효율성을 검토하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권1호
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• pp.60-66
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• 2023

현재의 해양산업의 기술은 스마트 선박 및 자율운항선박 등의 개발과 같은 자율화 및 지능화와 환경규제의 강화에 맞추어 선박의 운항 효율성을 개선하는 친환경 선박을 위한 기술이 함께 개발되고 있다. 이러한 흐름에 맞추어, 세계각국에서는 선박의 안전운항을 보장하는 선에서 선박운항효율을 극대화하기 위해 다양한 방식으로 노력하고 있다. 본 연구에서는, 현존하는 선박운항효율 개선 기술이 운항 당시의 기상환경, 선박조종 등의 선박운항상태를 실시간으로 반영하지 못하는 문제를 개선하기 위해, 선박에서 수집한 선박운항데이터를 활용하여 실시간 선박운항효율 분석모델을 개발하고자 한다. 본 연구의 실시간 선박운항효율 분석모델은 연료소모를 기준으로 판단한 선박운항효율과 당시의 선박운항상태를 감안하여 판단한 선박운항효율을 비교하여, 식별된 선박운항효율의 타당성을 확인할 수 있는 모델이다. 분석의 주요 내용은 대상선박의 선정과 선박운항데이터의 수집, 선박운항효율 특성과 선박운항상태 특성의 구분, 그리고 이를 활용한 분류모델의 개발을 포함한다. 연구의 결과는 기존의 선박운항효율과 항해 당시 선박운항상태를 감안한 운항효율을 제시하여 선박 운항자의 의사결정을 지원하여 운항효율을 개선하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.249-256
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• 2022

최근 BIM (Building Information Modeling)과 AR (Augmented Reality)을 결합한 실시간 시각화 기술이 건설관리 의사 결정 및 처리 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 것을 보여주기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대용량 BIM 데이터는 AR에 적용할 경우 데이터 전송 문제, 이미지 단절, 영상 끊김 등과 같은 다양한 문제가 발생함으로 3차원(3D) 모델의 메쉬 최적화를 통해 시각화의 효율성을 향상시켜야 한다. 대부분의 기존 메쉬 경량화 방법은 복잡하고 경계가 많은 3D 모델의 메쉬를 적절하게 처리할 수 없다. 이에 본 연구에서는 고성능 AR 시각화를 위해 BIM 데이터를 재구성하기 위한 k-최근접이웃(KNN) 분류 프레임워크 기반 메쉬 경량화 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 선정된 BIM 모델을 삼각형 중심 개념 기반의 Unity C# 코드로 경량화하였고 모델의 데이터 세트를 활용하여 정점 사이의 거리를 정의할 수 있는 KNN로 분류되었다. 그 결과 전체 모델과 각 구조의 경량화 메쉬 점 및 삼각형 개수가 각각 약 56 % 및 약 42 % 감소됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 원본 모델과 비교했을 때 경량화한 모델은 시각적인 요소 및 정보 손실이 없었고, 따라서, AR 기기 활용 시 고성능 시각화를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국화예디자인학연구
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• 제41호
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• pp.93-114
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• 2019

본 연구는 유튜브에 나타난 화예 디자인 교육 콘텐츠의 특징과 문제점을 분석하고 개선방향을 모색해보려는데 목적이 있다. 이를 위해 '화훼장식기능사'를 검색어로 최근 1년간 게시된 콘텐츠 129개를 분석하였다. 분석결과, 콘텐츠가 다룬 내용은 실기강의, 이론강의, 시험관련 팁, 직업과 인물소개, 시험과제 작품, 교육안내와 홍보였고 그 중 실기강의가 가장 많은 것으로 나타났다. 제작형식은 강의, 강의실황, 영상구성, 인터뷰, 브이로그, 텔레비전방송프로그램으로 구분되었으며 강의 형태를 띤 콘텐츠가 가장 많았다. 편성전략 유형으로는 목표 시청층의 관심사에 대한 내용을 주기적으로 업로드하는 허브 유형이 가장 많았다. 이용자들은 실기시험을 다룬 내용의 강의 형태에 가장 높은 반응을 보였다. 전반적으로 콘텐츠의 다양성, 크리에이터와 이용자 간의 양방향 소통, 조화로운 편성전략이 부족한 것으로 분석된다. 이를 개선하기 위해 내용적 측면에서는 독창적이며 틈새를 공략하는 분야의 개척, 현장을 배경으로 하는 실습내용의 반영, 감성과 흥미가 포함된 콘텐츠 개발이 필요하다. 형식적 측면에서는 게임, 퀴즈와 같은 양방향 요소의 도입, VR, AR 등 뉴미디어 기술의 적용을 시도해볼 수 있겠다. 편성전략유형에서도 히어로, 허브, 하우투 세 가지 유형의 상호보완적 채널구성 방안이 제시되었다. 향후 화예 디자인 관련 교육 콘텐츠 수요의 확장이 예상되므로 다양한 플랫폼에서 활용될 수 있는 콘텐츠 제작, 전문적 크리에이터의 육성, 연관 수익 모델의 개발이 요구된다.