본 연구의 목적은 재즈 역사에서 인정받고 있는 베이스 연주자 레이 브라운의 즉흥연주 중 투필 베이스 라인을 분석하여 그 특징을 알아보고 이를 통해 , 현대 재즈 연주자들에게 그의 특징인 투 필 베이스 라인을 적용 및 재현하여 재즈의 새로운 시각을 제공하는 데에 있다. 이를 위해 연구방 법으로 재즈 음악에서 가장 기본적인 트리오 구성(피아노, 베이스, 드럼)에서 베이스의 워킹 베이 스 라인 중 레이 브라운의 연주곡 6곡을 선정하여 투 필 베이스 라인의 리듬과 하모니를 심층 분석 하였고 그 결과를 다른 3곡에 적용시켜 레이 브라운 스타일의 예제를 만들었다. 본 연구에서 레이 브라운의 선율적 특징과 화성적 특징, 그리고 리듬적 특징, 테크닉적인 특징을 분석하고 적용하였 고, 선율적 특징은 콜 앤 리스폰스 주법을 사용하였고, 화성적 특징은 가이드 톤 라인을 사용하여 도미넌트 모션을 4번째 박자에 사용하였다. 리듬적 특징으로는 투 필 베이스 라인에서 2분음표로 만 연주하는 것이 아니라 2, 4마디에서는 포비트 워킹 베이스 라인을 연주하여 리듬에 안정감을 더한다는 결과를 도출해 내었다. 이러한 레이 브라운의 고찰이 객관적인 자료로 남아 투 필 베이 스 라인에 대한 기준을 제시해 다른 재즈 베이스 연주자들에게 도움이 됐으면 하고, 솔로 라인이 나 포 비트 워킹 베이스 라인, 솔리스트로서의 발전에 도움이 될 수 있기를 기대하는 바이다.

1930년대에 일렉트릭 베이스가 개발되면서 음악 장르도 다양하게 발전하게 되었다. 이후 1980 년대에 양산형 베이스가 아닌 커스텀 베이스가 탄생하게 되었고 양산형 베이스와 다르게 커스텀 베이스는 연주자 선택에 맞게 최고의 목재와 하드웨어가 사용되면서 사운드 고급화를 성공시켰 다. 양산형 베이스보다 더 좋은 배음과 출력 값, 그리고 음길이도 더 지속되었다. 이 논문의 목적 은 가장 일반적인 양산형 베이스 대표 회사인 펜더와 커스텀 베이스의 대표적인 회사 포데라 브랜 드를 선별하여 배음을 분석하고 프로 큐 이퀄라이저를 통해 양산형 베이스 음색을 커스텀 베이스 음색으로 전환되는 과정을 연구하고 어느 악기에도 고가의 커스텀 베이스의 소리를 재현하고자 하는 데 있다. 연구 방법으로는 선정한 두 악기를 로직으로 녹음한 후, 배음을 분석하고 그 차이 점을 통해 프로큐에서 각 프렛의 음정마다 이큐를 적용하는 방식으로 연구를 진행하였다. 그 결 과, 전체를 하나의 이퀄라이저로 설정하는 것보다 84개의 프렛마다 배음 분석한 액티브 픽업 방식 의 이큐를 설정하는 것이 더 섬세하고 정확한 소리를 만들 수 있었고, 저음역대와 중음역대, 고음 역대에서 양산형 베이스보다 커스텀 베이스가 배음 차이가 적고 일정하기 때문에 음역대별로 더 고급화된 소리가 구현되었다는 결과를 도출해 내었다.

Fueled by international efforts towards AI standardization, including those by the European Commission, the United States, and international organizations, this study introduces a AI-driven framework for analyzing advancements in drone technology. Utilizing project data retrieved from the NTIS DB via the “drone” keyword, the framework employs a diverse toolkit of supervised learning methods (Keras MLP, XGboost, LightGBM, and CatBoost) enhanced by BERTopic (natural language analysis tool). This multifaceted approach ensures both comprehensive data quality evaluation and in-depth structural analysis of documents. Furthermore, a 6T-based classification method refines non-applicable data for year-on-year AI analysis, demonstrably improving accuracy as measured by accuracy metric. Utilizing AI’s power, including GPT-4, this research unveils year-on-year trends in emerging keywords and employs them to generate detailed summaries, enabling efficient processing of large text datasets and offering an AI analysis system applicable to policy domains. Notably, this study not only advances methodologies aligned with AI Act standards but also lays the groundwork for responsible AI implementation through analysis of government research and development investments.

이 논문은 베이스 기타의 리듬 그루브에 영향을 끼치는 요소들을 분석하여 연주자와 편곡자 그 리고 프로듀서들이 좀 더 리드미컬한 연주와 다양한 리듬의 표현이 가능할 수 있도록 하는 목적을 가지고 연구하였다. 연구 방법은 리듬 그루브에 영향을 끼칠 수 있는 요소인 음의 길이, 엑센트, 타이밍, 화성 및 선율, 딕션, 데시벨, 빠르기, 피치, 음색 중에서 베이스 기타에 적용할 수 있는 요소인 첫째 음의 노트 변화, 둘째 음의 피치 변화, 셋째 음의 엑센트 변화, 넷째 음의 톤 변화, 다섯째 음의 길이 변화, 여섯째 음의 데시벨 변화의 샘플을 만들어 각 실험군에게 듣게 한 후 가장 리듬 그루브의 변화를 느낀 번호를 선택하는 방식으로 이루어졌다. 연구결과, 가장 그루브의 변화 에 영향을 끼치는 요소 중 유의미한 결과는 음의 길이 변화 (35.2%), 음의 엑센트 변화 (19.3%), 음의 톤의 변화 (17%), 음의 노트 변화 (13.6%)로 나타났으며 흥미로운 것은 악기를 직접 연주하 는 기악 전공은 54%로 음의 길이 변화에서 압도적으로 리듬 그루브의 변화를 느꼈다는 것이었다. 이 실험에서 도출된 유의미한 결과 값을 잘 적용한다면 베이스 기타의 연주와 편곡, 프로듀싱에서 리듬 그루브의 표현방법이 확장될 수 있을 것으로 예측하였다. 이번 연구는 다양한 장르와 스타일 과 복합적 요소가 결합 된 샘플을 제공하지 못하는 한계를 가지고 있으며 이후 연구에서 복합적 실험이 이루어진다면 많은 음악 환경에 따른 그루브의 변화를 도출해 낼 수 있을 것으로 예측하고 제언하였다.

예로부터 우리나라는 중국과 정치, 경제, 문화적으로 가장 가까운 관계에 있었으며, 중국어는 늘 중요한 외국어로 인정받고 있었다. 한글 창제 이후 간행된 조선 시대 중국어 역학서는 당시 언어 특징과 생활, 문화상에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 寶庫라 할 수 있다. 이들에 대한 연구성과는 상당히 축적되어 있으나 아직도 연구 방법과 연구 환경에 있어서 매우 초보적인 단계에 머물러있어, 스캔한 원본 이미지 혹은 중국어 원문이나 언해문 등의 불완전한 2차 가공물 정도만 웹사이트 상에서 열 람할 수 있다. 이에, 본 연구는 조선 시대 중국어 역학서인 『老乞大諺解』, 『朴通事諺 解』, 『譯語類解』, 『五倫全備諺解』, 『譯語類解補』, 『朴通事新釋諺解』, 『重刊老乞大諺解 』, 『華音啓蒙諺解』, 『華語類抄』와 중국어 원문만으로 이루어진 『老乞大』, 『朴通事新 釋』의 총 11종 역학서 및 동일한 서명의 다른 판본 총 31개의 서적을 대상으로 규장 각한국학연구원 웹사이트에서 아직 제공하지 않는 원문과 번역문에 대한 데이터를 TSV(Tab Separated Values)와 XML(eXtensible Markup Language) 형식으로 구축하였다. 본 연구는 조선 시대 중국어 역학서에 대한 원문과 번역문을 총망라한 최초 의 연구성과이다. 이를 통해 대중에게 국학 자료에 대한 관심을 제고하고, 연구자들 에게 더 나은 연구 환경을 제공하며, 한국어, 중국어학 및 문화사 등의 교육 및 연구 에 활용할 수 있을 것이다. 그리고 여러 관련 데이터베이스를 연계하여 동아시아 지 역의 교류에 대한 사회사적, 문화사적 연구의 발판이 되어줄 것이다.

배경/목적: 내시경역행담췌관조영술(endoscopic retrograde cholangiopancreatography, ERCP)은 췌장담도 질환의 진단 및 치료에 효과적인 시술법으로 알려져 있다. 한국에서는 40년 이상 ERCP 시술에 대한 범국가적 데이터가 축적되어 있으나 시술에 대한 경향과 특성에 정보는 미미하다. 본고는 ERCP 건수 및 현황에 대한 전국 데이터를 조사하였다. 방 법 : 2012년부터 2015년 사이에 ERCP와 관련된 국민건강보험심사평가원 청구 데이터를 분석하였다. ERCP 시술건수와 시술과 관련된 특성, 시술을 시행 받은 환자의 건수 및 인구역동학적 특징 등을 조사하였다. 결과: 조사에 해당하는 기간에 158,038건의 ERCP 시술이 114,757명의 환자에게 시행되었다. ERCP 전체 수는 매년 증가하였으며, 특히 치료 ERCP의 비율이 증가 추세를 보였다. 시술의 약 2/3 (63.3%)가 종합병원 이상의 규모 큰 기관에서 시행되었다. 2015년에는 시술은 받은 80세 이상의 고령 환자 비율이 2011년 14.3%에서 2015년은 17.2%로 증가하였다. 결론: 한국에서 매년 시행되는 ERCP의 시술 건수는 증가 추세에 있다. 특히 치료 목적 또는 고령 환자의 시술이 뚜렷한 증가 추세를 보여 시술과 관련된 환자의 안전에 더 많은 주의가 요구된다.

인체 바이오모니터링(Human biomonitoring, HBM) 데이터는 뇨와 혈액 등 생체지표으로부터 환경유해물질의 측정을 통해 획득되며, 다양한 노출원과 경로로부터 노출되는 유해물질의 인체노출수준 및 건강영향과의 상관성을 파악하기 위해 매우 중요하다. 국내의 경우 식품의약품안전처를 비롯한 국가기관의 다양한 HBM 프로그램을 통하여 HBM 데이터가 생산되고 있다. 그러나, 목적, 시기, 연구자 및 측정 장비의 차이에 의하여 서로 다른 형식에 따라 생산되다 보니, 데이터의 호환성의 문제로 인하여 특정 HBM 데이터를 신속하게 조회해야 하거나 인구집단별 시간적 추이분석 내지는 다른 국가의 자료와 비교에 난점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 HBM 데이터를 체계적으로 데이터베이스(Database, DB)화하고 활용성을 증진하게 시킬 목적으로 지식 모델링을 실시하였다. 지식 모델링은 HBM 데이터의 생산되는 변수들을 그룹화하고 관계를 분석하여 2차원 구조의 개체 및 집합론에 기초한 방법론인 관계형 데이터 모델링 기법을 활용하여 실시하였다. 지식 모델은 조사대상자를 인구집단으로 중심으로 설문자료, 측정자료, 노출 평가자료 개체로 구성하고 그 안에 속성들을 정의하고, 개체간에 관계를 설정하는 방식으로 구성하였다. 또한, 도출된 지식 모델을 기반으로 식품의약품안전처에서 2006년-2018년까지 수행한 HBM의 원시데이터를 수집, 정제 및 정규화하여 통합 DB를 구축하였다. 이와 같이 통합 된 HBM-DB는 개별 자료원 내지는 특정 자료원들을 선택 하여 기간별 농도 수준에 대한 통계분석은 물론, 다양한 검 색조건을 통하여 데이터 추출을 할 수 있는 구조로 구축하였다. 본 HBM-DB는 관계형 DB모델로 구축되어 지속적인 대용량 DB 축적이나 HBM 데이터 해석을 위한 도구로써 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 생각된다.

In order to improve the ground-motion prediction equation, which is an important factor in seismic hazard assessment, it is essential to obtain good quality seismic data for a region. The Korean Peninsula has an environment in which it is difficult to obtain strong ground motion data. However, because digital seismic observation networks have become denser since the mid-2000s and moderate earthquake events such as the Odaesan earthquake (Jan. 20, 2007, ML 4.8), the 9.12 Gyeongju earthquake (Sep. 12, 2016, ML 5.8), and the Pohang earthquake (Nov. 15, 2017, ML 5.4) have occurred, some good empirical data on ground motion could have been accumulated. In this study, we tried to build a ground motion database that can be used for the development of the ground motion attenuation equation by collecting seismic data accumulated since the 2000s. The database was constructed in the form of a flat file with RotD50 peak ground acceleration, 5% damped pseudo-spectral acceleration, and meta information related to hypocenter, path, site, and data processing. The seismic data used were the velocity and accelerogram data for events over ML 3.0 observed between 2003 and 2019 by the Korean National Seismic Network administered by the Korea Meteorological Administration. The final flat file contains 10,795 ground motion data items for 141 events. Although this study focuses mainly on organizing earthquake ground-motion waveforms and their data processing, it is thought that the study will contribute to reducing uncertainty in evaluating seismic hazard in the Korean Peninsula if detailed information about epicenters and stations is supplemented in the future.

안전한 해양플랜트 운용을 위해 장비 성능평가를 실시하고 그 결과를 모니터링 할 수 있는 시스템이 필요하다. 현재는 육상으로부터 멀리 떨어진 해양플랜트의 특성상 장비 성능평가를 위해 정기적으로 계측 데이터를 저장매체에 저장한 후 육상으로 운반해야한다. 이로인해 성능평가 주기가 길어지고, 다음 성능평가가 시행되기 전까지의 장비의 성능 저하 정도를 알 수 없어 장비의 고장을 방지하기 어렵다. 따라서 육상이 아닌 해양플랜트 내에 온보드(on-board) 형태의 장비 성능 모니터링 시스템을 구축할 필요가 있다. 본 논문에서는 해양플랜트 내에서 장비 성능을 평가하고 그 결과를 가시화하는 장비 성능 모니터링 시스템을 개발하기 위한 초기 단계로, 장비 성능 모니터링 시스템의 데이터베이스를 설계 및 구축하고자 한다. 이를 위해 주요 장비의 태그 데이터를 선정하여 분석을 진행하였다. 최종적으로 장비 상태를 실시간으로 계측한 데이터를 해양플랜트 내에서 저장 및 관리하기 위해 온보드 형태의 장비 성능 모니터링 시스템을 위한 데이터베이스를 설계 및 구축 하였다.

국내에는 독자적으로 연구가 수행되어 개인적으로 보관 중인 지질 연구 자료가 다량 존재하는데, 이 자료에 대한 접근성이 떨어지기 때문에 다른 연구자들과의 공유가 용이하지 않다. 이런 자료에 대한 메타데이터를 체계적으로 구축하고 총괄적으로 관리하여 이 자료를 필요로 하는 연구자들이 효과적으로 연구를 수행할 수 있는 기회를 제공하는 것이 이 연구의 목적이다. 국내에서 연구된 약 1000여개의 지질 시료(900여개의 암석과 화석 시료, 100여개의 박편 시 료)를 수집하였고, 각 시료의 고화질 사진, 분류, 시료명, 보유기관, 산지, 좌표, 특징 등에 대한 메타데이터를 구축하였다. 암석과 화석 시료 100개에 대해 추가적으로 3D 모델링을 수행하였다. 이 연구를 통해 유실되거나 방치되는 중요한 지질 자료에 대한 연구자들의 접근성이 높아지고 자료의 공유가 가능해진다. 따라서 연구자들은 반복적인 연구 자료 수 집 작업으로 인한 시간과 비용의 낭비를 줄일 수 있고, 효율적인 연구를 수행하여 경쟁력을 갖춘 연구 결과를 획득할 수 있다. 또한 이미 확보된 시료에 대한 무분별한 반복 채집으로 인해 중요한, 그리고 피해에 취약한 자료가 훼손되는 것을 방지할 수 있다. 향후 전국의 대학과 연구기관에서 보관중인 다양한 암석과 박편 시료에 대한 메타데이터를 추가로 구축하면 자료의 식별 및 진전된 연구가 가능하고, 더불어 전문적인 광물학 및 암석학의 기초 지식에 대한 비교와 분석을 기대할 수 있다.

인공지능은 다양한 분야에서 사람을 대신하여 성과를 보여준다. 게임 분야에서도 인공지능은 다양한 방면으로 사용된다. NPC(Non Player Character) 제작, 게임 난이도, 콘텐츠 생성 등의 분야에서 활용되고 있다. 그러나 게임에서 사용되는 인공지능은 우수한 성과를 보여주며 사람을 이기기 위해 연구된다. 우수한 인공지능 모델이 게임에 존재하여 게임의 난이도가 상승하게 되면 플레이어가 게임에 흥미를 잃는 경우도 있다. 따라서 본 논문의 목적은 사람과의 대결이 아닌 사람을 서포트 하는 인공지능의 개발이다. 현재 모바일 시장의 게임에는 자동 사냥 시스템이 존재한다. 게임에서 이 시스템은 난수 방식을 사용하기 때문에 효율이 떨어진다. 그러므로 본 논문에서는 병렬구조의 DNN 모델을 사용하여 효율적인 자동 사냥 시스템을 구축한다. 새로 구축한 모델과 기존에 사용하던 난수 방식의 모델을 게임을 통해 비교한다.

목적 : 실리콘 하이드로겔렌즈의 베이스커브가 피팅상태와 착용감에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 방법 : 안질환이 없고 콘택트렌즈 착용에 문제가 없는 성인 30명(60안, 평균 나이: 21.9±1.5세)를 대상으로 하였다. 두 종류의 베이스커브(8.5 mm와 9.0 mm)를 가진 실리콘 하이드로겔렌즈를 사용하여 경험적 피팅법은 각막의 약주경선의 곡률반경이 7.8 mm보다 스티프하면 8.5 mm 베이스커브로, 7.8 mm보다 플랫하면 9.0 mm 베이스커브로 결정하였고, 시험렌즈 피팅법은 두 개 베이스커브의 콘택트렌즈를 이중맹검법으로 모두 착용 시킨 후 평가하였다. 콘택트렌즈 착용 후 피팅상태는 렌즈의 중심잡기, 순목 시 렌즈움직임, 래그(lag), 푸쉬업검사(push-up test), 케라토미터 마이어상 관찰 결과로 평가하였고, 자각적 착용감은 Likert 5점 척도 설문 조사를 통해 평가하였다. 결과 : 경험적 피팅법의 경우 전체 대상안의 91.67%에서 적합한 피팅상태를 보였으나, 시험렌즈 피팅법을 통해 두 가지 베이스커브의 피팅상태를 비교하면 스티프한 각막에 9.0 mm 베이스커브가 이상적인 경우가 33.33%, 플랫 한 각막에 8.5 mm 베이스커브가 이상적인 경우도 25%로 나타나, 경험적 피팅법을 통해 이상적인 성공률은 71.67% 을 나타냈고, 시험렌즈 피팅법은 100%의 성공률을 보였다. 베이스커브 별 착용감은 대상자의 63.33%가 베이스커 브에 따라 착용감에 차이를 느끼지 않았지만 8.5 mm에서 3.53점, 9.0 mm에서 2.75점으로 8.5 mm 베이스커브 에 대한 만족도가 유의하게 높았고(t=4.528, p<0.001), 플랫 각막군의 27.78%가 8.5 mm 베이스커브에 만족하는 것으로 나타났다. 결론 : 실리콘 하이드로겔렌즈의 베이스커브 선택에 있어서 각막의 곡률반경만을 고려한 경험적 피팅을 하거나 착용자 착용감에만 의존할 경우 부적합한 상태가 나타날 수 있으므로 시험렌즈 피팅을 통한 피팅상태 평가가 중요할 것으로 사료된다.

As the desires of market get various, so its demand fluctuates frequently. The only companies that flexibly meets fluctuating demands can survive in the fierce market competition. In this study, we deal with the development of jig system for manual welding processes that can cause flexible actions and uniform quality in the manufacturing shock absorber base assembly of automobile. For this we review the processes of design and development through analysis of the technology and the customer that are patents analysis, customer desires analysis, functional analysis and so on. Moreover, we review the relevant indicators for improvement of productivity that are production capacity, cycle time and error rates etc. as the technology is developed.

The base quality score recalibration (BQSR) is an important step in the variant calling from high-throughput sequence data. Motivated by the fact that BQSR necessarily requires a database of known variants such as the dbSNP, we present an extensive analysis on BQSR results for human and rice genome. We showed that the recalibration results depended on the size of the database. The more variants are there in the database, the larger averaged value of the recalibrated quality scores is obtained. This implies that the recalibrated quality score is lower than it should be when the number of variants in the database is not large enough. Based on the finding that the size of the database should play a crucial role in BQSR, we proposed a method to create a database when the size of a database is not large enough for BQSR results to be reliable. We demonstrated that, in the case of human, the database constructed by the proposed method generated almost the same results as the human dbSNP. In the case of rice, however, we showed that the proposed database is more reasonable than the rice dbSNP by illustrating how the proposed method is effective.