• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.35-44
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• 2022

V_S30지도는 부지증폭을 나타내는 주요 변수로 임의의 부지에서 지반운동을 예측하는 ShakeMap의 핵심 변수로 사용된다. 하지만, 한반도의 지질특성과 지형특성을 고려하는 V_S30지도는 아직 제시된 적이 없다. 이번 연구에서는 지질과 지형을 고려하는 V_S30지도를 작성하기 위해 전단파 속도 주상도로부터 계산 또는 추정된 1,101개의 V_S30과 한반도 광범위 지질, 지형정보 레이어를 수집하였다. 이러한 데이터와 일반선형회귀분석 방법을 사용하여 V_S30 추정 모델을 개발하였다. 모델은 지질분류에 따라 매립지, 신생대 제4기 퇴적층, 중생대 그룹, 선캄브리아기와 해양층으로 구분된 후 지형정보의 함수로 제안되었다. 지도의 해상도는 기상청에서 기존에 진도추정을 위한 ShakeMap 구동에 사용하는 미국지질조사국(USGS)의 지도의 2배로 하였다. 그 결과, 프락시 기반 V_S30지도의 대수로그 잔차의 표준편차는 0.233으로 USGS의 V_S30 지도의 표준편차인 0.387보다 낮은 수치를 보인다. 본 연구에서 개발한 V_S30지도를 사용한다면 ShakeMap의 불확실성이 줄어들 것으로 기대된다.

• 한국환경생태학회:학술대회논문집
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• 한국환경생태학회 2011년 학술대회 논문집
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• pp.116-119
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• 2011

• 한국식품저장유통학회:학술대회논문집
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• 한국식품저장유통학회 2007년도 학술발표회
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• pp.163.2-163.2
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• 2007

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1995년도 학술발표회 논문집
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• pp.461-466
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• 1995

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.185-196
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• 2011

고령자를 위한 운동 프로그램은 부처 시설별로 운영되고 있지만, 고령자의 체력상태를 고려한 운동처방과 운동효과를 시각적으로 제시해주는 것에는 미흡하다. 본 연구에서는 고령자를 대상으로 비쥬얼패스맵을 이용한 운동처방을 제안한다. 비쥬얼패스맵은 체력상태에 따른 유형의 분류, 운동처방의 과정, 운동효과를 시각적으로 제시한 것이다. 운동처방은 체력상태 분석, 운동처방 비쥬얼패스맵, 스마트 운동처방, 고령자 운동의 네 가지 단계로 나누어진다. 첫 번째, 체력상태 분석은 고령자들의 체력검사 값을 기계학습하여 유형별로 체력상태를 분류한다. 두 번째, 운동처방 비쥬얼패스맵은 고령자의 체력상태에 맞는 운동처방을 제시한다. 세 번째, 스마트운동처방은 고령자의 상황에 맞춰서 운동 당일의 운동처방을 스마트폰으로 제공한다. 네 번째, 고령자 운동은 운동을 수행할 때 운동정보들이 스마트폰으로 제시된다. 본 연구를 통해서 고령자에게 운동의 동기부여가 가능하여 지속적인 운동을 유도할 수 있을 것이다.

• 고령자･치매작업치료학회지
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• 제12권2호
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• pp.97-106
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• 2018

목적 마인드맵을 활용한 회상치료가 여성 치매 의심 노인의 인지기능과 우울 지수 및 삶의 질에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구방법 본 연구는 무작위 대조군 전 후 실험설계를 사용하였다. 연구 대상자는 여성 치매 의심 노인으로 실험군 7명, 대조군 7명으로 이루어져 있다. 모든 대상자는 중재 기간 동안 동일하게 20분간 그리기 활동에 참여하였고, 실험군은 추가로 마인드맵을 활용한 회상치료를 적용하였다. 마인드맵을 활용한 회상 치료는 5주간, 주 2회, 1회당 40분씩 총 10회기로 구성하였다. 중재 효과를 검증하기 위해 사용된 평가 도구로 인지기능은 간이 정신상태 검사-한국판(Mini-Mental State Examination Korean Version ; MMSE-K), 우울 지수는 벡 우울증 척도 한국판(Korean Version of Beck Depression Inventory ; K-BDI), 삶의 질은 한국판 세계보건기구 삶의 질 간편형 척도(Korean Version of the World Health Organization Quality of Life Scale Abbreviated Version ; WHOQOL-BREF)를 사용하였다. 결과 분석은 기술 통계와 맨-휘트니 검정(Mann-Whitney U test), 윌콕슨 부호 순위 검정(Wilcoxon signed rank test)을 시행하였다. 연구결과 중재 후 집단 내에서 인지기능, 우울 지수, 삶의 질에 유의한 차이가 있었고, 집단 간 에서는 인지 기능에 유의한 차이가 있었다. 결론 마인드맵을 활용한 회상치료가 여성 치매 의심 노인의 인지기능과 우울 지수 및 삶의 질에 긍정적인 효과가 있음을 확인하였다.

• 음성과학
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• 제9권4호
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• pp.59-75
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• 2002

Aerodynamic analysis study was performed on 14 normal subjects (2 males, 12 females) with nonsense syllables composed of Korean bilabial stops (/p, p', $p^{h}$) and their preceding and/or following vowels, /i, a, u/. That is, [pi, p'i, $p^{h}i$, pa, p'a, $p^{h}a$, pu, p'u, $p^{h}u$, ipi, apa, upu, $ip^{h}i$, $ap^{h}a$, $up^{h}u$, ip'i, ap'a, up'u]. All measures were taken and analysed using Aerophone II voice function analyzer and included peak air pressure, mean air pressure, maximum flow rate, volume, mean SPL and phonatory SPL. A t-test and one-way ANOVA were employed for analysis. A post-hoc analysis was performed with Scheffe and Bonferroni. The results were as follows: First, MSPL. and MAP of /p, p', $p^{h}$/ were significantly different in different positions (initial and medial position). In addition, different vowel environment also produced significantly different aerodynamic characteristics those consonants. Especially the lax consonant /p/ was significantly different /i, a, u/ vowel environments. The tense consonant /p'/ was significantly different only /i/ vowel environment.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.671-674
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• 2007

유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Networks)는 각종 센서에서 수집한 정보를 무선으로 수집할 수 있도록 구성한 네트워크를 말한다. 이러한 유비쿼터스 센서 네트워크에서 센서 노드는 한정된 전송 거리의 극복과 최적의 경로 설정으로 안정적인 데이터 전송이 중요하다. 이에 본 논문에서는 무선 메쉬 네트워크(Wireless Mesh Networks)를 이용한 센서 노드의 한정된 전송거리를 극복하고자 한다. 따라서 u-farm을 위한 환경감시 시스템은 무선 메쉬 네트워크의 MAP을 적용시켜 안정적인 데이터 전송이 이루어지도록 제안한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권7호
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• pp.2229-2236
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• 2021

In nuclear-related facilities, such as nuclear power plants, research reactors, accelerators, and nuclear waste storage sites, radiation detection, and mapping are required to prevent radiation overexposure. Sensor network systems consisting of radiation sensor interfaces and wxireless communication units have become promising tools that can be used for data collection of radiation detection that can in turn be used to draw a radiation map. During data collection, malfunctions in some of the sensors can occasionally occur due to radiation effects, physical damage, network defects, sensor loss, or other reasons. This paper proposes a reproduction strategy for radiation maps using a U-net model to compensate for the loss of radiation detection data. To perform machine learning and verification, 1,561 simulations and 417 measured data of a sensor network were performed. The reproduction results show an accuracy of over 90%. The proposed strategy can offer an effective method that can be used to resolve the data loss problem for conventional sensor network systems and will specifically contribute to making initial responses with preserved data and without the high cost of radiation leak accidents at nuclear facilities.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.1996-2015
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• 2023

High-definition (HD) maps can provide precise road information that enables an autonomous driving system to effectively navigate a vehicle. Recent research has focused on leveraging semantic segmentation to achieve automatic annotation of HD maps. However, the existing methods suffer from low recognition accuracy in automatic driving scenarios, leading to inefficient annotation processes. In this paper, we propose a novel semantic segmentation method for automatic HD map annotation. Our approach introduces a new encoder, known as the convolutional transformer hybrid encoder, to enhance the model's feature extraction capabilities. Additionally, we propose a multi-level fusion module that enables the model to aggregate different levels of detail and semantic information. Furthermore, we present a novel decoupled boundary joint decoder to improve the model's ability to handle the boundary between categories. To evaluate our method, we conducted experiments using the Bird's Eye View point cloud images dataset and Cityscapes dataset. Comparative analysis against stateof-the-art methods demonstrates that our model achieves the highest performance. Specifically, our model achieves an mIoU of 56.26%, surpassing the results of SegFormer with an mIoU of 1.47%. This innovative promises to significantly enhance the efficiency of HD map automatic annotation.