This study explores the use of a Deep Autoencoder model to predict depression among plant and machine operators, utilizing data from the Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES, n=3,852). The Deep Autoencoder model outperformed the Logistic Regression, Naive Bayes, XGBoost, and LightGBM models, achieving an accuracy of 86.5%. Key factors influencing depression included work stress, exposure to hazardous substances, and ergonomic conditions. The findings highlight the potential of the Deep Autoencoder model as a robust tool for early identification and intervention in workplace mental health.

본 연구는 콰욜라 작품에서 컴퓨터 알고리즘 기술이 주체로서, 인간이 재현한 이미지를 디지털 이미지로 재창조하는 데서 발생한 숭고적 의미와 특성을 고찰한다. 그리고 이를 통해 콰욜라 작품이 인간중심성을 비판적으로 성찰한다는 점을 살펴본다. 숭고에서 주체는 변형 되고 비결정화되어 이전과 다른 창조적 자아로 거듭난다. 숭고에서 주체의 이런 양상은 주체 로서 알고리즘 기술이 대상에 야기하는 현상과 유사하다. 알고리즘 기술은 대상을 데이터화 함으로써 대상에 창조적 잠재력을 준다. 데이터로서 비결정화 된 대상은 다른 존재들로 다시 변형되어 이전과 불일치할 가능성을 갖기 때문이다. ≪포로들 #B06 Captives #B06≫ (2014)과 ≪유적: 프로방스 Remains: Provance≫(2016)에서 알고리즘 기술은 대상을 변 형, 비결정화 하고 이전과 불일치하게 만들어 대상에 창조적 잠재력과 숭고적 특성을 준다. 그래서 인간 시각에 대한 차이를 발생시켜 인간 시각과 근본적으로 같지만 다른 형태를 지 니는 기계의 시각을 제시한다. 그리하여 알고리즘 기술은 인간이 기계의 시각을 통해 자신에 대한 메타적 보기를 가능케 한다.

The increasing number of technology transfers from public research institutes in Korea has led to a growing demand for patent recommendation platforms for SMEs. This is because selecting the right technology for commercialization is a critical factor in business success. This study developed a patent recommendation system that uses technology transfer data from the past 10 years to recommend patents that are suitable for SMEs. The system was developed in three stages. First, an item-based collaborative filtering system was developed to recommend patents based on the similarities between the patents that SMEs have previously transferred. Next, a content-based recommendation system based on TF-IDF was developed to analyze patent names and recommend patents with high similarity. Finally, a hybrid system was developed that combines the strengths of both recommendation systems. The experimental results showed that the hybrid system was able to recommend patents that were both similar and relevant to the SMEs' interests. This suggests that the system can be a valuable tool for SMEs that are looking to acquire new technologies.

도로교통 소음을 저감시키고자 하는 방안으로 가장 보편적인 방안으로 방음벽이 사용되어오고 있다. 하지만, 건물의 높이가 증가하여 방음벽의 높이도 높아지며, 이를 통한 주변경관을 저하가 되고 있다. 또 한, 방음벽의 높은 설치 및 유지비용도 방음벽의 한계로 작용하고 있다. 본 연구는 이러한 방음시설의 한 계를 극복하고자 능동형 소음 저감 기술(Active Noise Cancellation, 이하 ANC)이 대안으로 제시하였고, ANC 알고리즘 개발 및 현장 적용 분석을 진행하였다. ANC기술은 주로 음향장비, 차량내부 등 주로 내부 공간의 소음을 저감시키는데 사용된 기술이며, 도로 분야에 대한 적용은 기초적인 단계에 있다. 본 연구 에서는 가장 범용적인 ANC 알고리즘은 Fx LMS 알고리즘을 본 연구에서 개발한 ANC 제어기에 적용하여 현장 적용 분석을 수행하였다. 현장 적용은 경기도 광주 여주 IC 부근의 국도 구간과 중부내륙고속도로에 위치한 한국도로공사 시험도로에서 진행하였다. 현장 적용 결과 일반 국도에서는 일부 주파수 대역에서의 근소한 소음 저감 효과를 보였고, 고속도로의 경우 부분 주파수 대역에서 최대 3dB의 소음 저감을 보였다. 본 연구는 가장 범용적인 ANC 알고리즘은 Fx LMS 알고리즘을 통해 현장 적용 가능성을 입증 하였고, 향후, 다양한 ANC 알고리즘을 적용하여 현장적용에 적합한 알고리즘을 도출할 예정이다.

Reduction of microvibration is regarded as important in high-technology facilities with high precision equipments. In this paper, smart control technology is used to improve the microvibration control performance. Mr damper is used to make a smart base isolation system amd fuzzy logic control algorithm is employed to appropriately control the MR damper. In order to develop optimal fuzzy control algorithm, a multi-objective genetic algorithm is used in this study. As an excitation, a train-induced ground acceleration is used for time history analysis and three-story example building structure is employed. Microvibration control performance of passive and smart base isolation systems have been investigated in this study. Numerical simulation results show that the multi-objective genetic algorithm can provide optimal fuzzy logic controllers for smart base isolation system and the smart control system can effectively reduce microvibration of a high-technology facility subjected to train-induced excitation.

Autoregressed Controller, which have trend algorithm, seeks to minimize variability by transferring the output variable to the related process input variable, while multivariate process control techniques seek to reduce variability by detecting and eliminating assignable causes of variation. In the case of process control, a very reasonable objective is to try to minimize the variance of the output deviations from the target or set point. We also investigate algorithm with relevant Shewhart chart, Theoretical control charts, precontrol and process capability. To help the people who want to make the theoretical system, we compare the main techniques in "a study on the relation between multivariate process control techniques and trend algorithms".

과거 지진가속도계측기는 “지진·화산재해대책법” 제6조, 제7조에 따라 2010년 고시된 “지진가속도계측기 설치 및 운영기준”에 의거 시설물 관리주체가 설치 및 운영 되었다. 하지만 시설물 관리주체에서는 구조물별 가속도 관측을 수행하고 있으나 지진 발생 시, 이를 활용하지 않거나 최대 가속도 데이터만 저장, 이용하고 있는 실정으로 데이터의 활용도를 제고할 수 있는 방안 마련의 필요성이 제기되었다. 따라서 “지진가속도 응답신호를 활용한 공공시설 안전관리 기술개발” 연구를 통해서 지진가속도 응답신호 종합분석 시스템이 개발되었다. 하지만 안전성평가를 위한 연구는 “지진가속도계측기 설치 및 운영기준” 제9조에서 정의하는 9개항의 시설물 중 건축물에 해당하는 시설물에 제한적으로 적용되었기에 추가적인 연구가 필요한 실정이다.