Recently, high-rise residential buildings in Korea have adopted slender shear walls with irregular section shapes, such as T-shape, H-shape, and C-shape. In the seismic design of the slender shear walls, the transverse reinforcement for lateral confinement should be provided in the boundary elements to increase deformation capacity and subsequent ductility. However, in practice, the irregularity of the shear walls is not adequately considered, and the lateral confinement region is calculated for the rectangular wall segments. This study investigated the proper design method for lateral confinement regions using finite element analysis. The lateral confinement region was considered in analysis for two cases: 1) as a typical rectangular wall segment and 2) as an irregular wall. When the irregularity of the walls was considered, the compression zone depth was increased because the vertical reinforcement in the flange was addressed. The effect of lateral confinement design methods on the structural performance of the walls was directly compared under various design parameters, including the length of the flange, concrete compressive strength, vertical rebar layout, axial load ratio, and loading direction. According to the results of the parametric analysis, the peak strength and deformation capacity could be significantly increased when the lateral confinement region was calculated based on irregularly shaped walls, regardless of the design parameters. In addition, the effective compression zone was located within the lateral confinement region. Thus, it is recommended that the lateral confinement region of T-shaped walls is calculated by addressing the irregularity of the walls.

2D 퍼즐은 인기있는 보드게임이다. 2D 퍼즐을 완성하는 기술은 많이 연구되었다. 하지만 2D만으로는 대상 을 효과적으로 표현하기 어렵다는 한계가 있다. 본 연구에서는 영상으로부터 높이를 가진 2D+ 레고 퍼즐을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 본 연구에서는 영상의 높이 맵과 분할 맵의 정보를 활용한다. 우리 는 2D+ 퍼즐에 적용하기위해 다양한 대상의 높이 및 영역 정보를 적절하게 처리해야한다. 이러한 이유로, 우리는 깊이 맵과 분할영역 맵을 추출하기 위해 모델에 심층 학습 모델을 적용한다. 높이 맵을 추출하기 위 해 우리는 CelebAMask-HQ dataset으로 학습한 BiseNet을 채택했다. 그리고 분할 맵을 얻기 위해 NYU Depth V2 dataset으로 학습한 DenseDepth를 사용했다. 입력 영상에 대해서 저해상도 영상 및 높이 맵과 분할 맵을 추출하고, 저해상도 영상을 레고 브릭의 색 팔레트를 적용한 영상에 대해서 높이 맵과 분할 맵 정보를 적용해서 높이를 가진 2D+ 픽셀 아트 영상을 생성한다. 그리고, 이 픽셀 아트 영상에 대해서 같은 높이와 같은 색을 가진 픽셀들에 대해서 최대한 큰 브릭을 적용하는 그리디 알고리즘을 적용해서 2D+ 레 고 퍼즐을 완성한다. 본 연구에서는 다양한 초상화를 대상으로 2D+ 레고 퍼즐을 완성하는 예를 제시하였으 며, 그 중 하나를 직접 제작하여 그 결과를 제시한다.

본고는 우선 의미적 범주에서의 상의 개념을 정리하고 문법상을 정의하였다. 유형론적 시각에서 상은 크게 ‘완전상-비완전상’의 대립을 가진 공간적 경계상과 ‘완료상 -비완료상’의 대립을 가진 시간적 단계상으로 나뉘는데 한국어와 중국어는 ‘상황을 바라보는 시선의 위치’에 초첨을 두는 시간적 단계상에 속한다. 그리고 범언어적인 문법상의 하위 범주들을 검토하고 한국어와 중국어의 대응되는 상 표지를 살펴보고 문법상 체계를 구축하였으며 기존의 상 체계와의 공통점과 상이점을 제시하였다. 또 한 전형적인 몇 가지 한중 문법상 표지의 구체적인 분포와 의미를 고찰하고 상응한 상 범주 유형과 의미영역을 탐구하였다. 마지막으로 한중 상 체계에서 한 형태표지가 여러 상 범주에 걸쳐 나타나는 현상에 관하여 상 표지의 문법화 과정을 제시함으로써 그 이유와 관련성을 설명하였다.

머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.

이 논문은 대학생 독서 프로그램을 개발하기 위한 목적으로 작성한 것이다. 교양 교과목에서 슬로리딩 즉 천천히 읽기 방법으로 한 학기에 한 권을 완독한다는 목표를 모두가 달성하도록 하였다. 그로써 대학생 학습자의 독서에 대한 관심을 불러일으키고, 완료 형태의 독서 경험을 바탕으로 다른 독서로 옮겨 가는 바람직한 방향성을 제시하고자 하였다. 책을 천천히 자세히 읽는 활동과 동시에 짝과의 토론을 통해 이해 하지 못한 어려운 부분을 해결함으로써 미진함이 남지 않도록 주의했다. 이 독서교육은 책을 읽고 감상문 을 쓰면 특정 점수를 얻거나 마일리지를 쌓는 방식으로 결과에 초점을 둔 방식이 아닌 읽는 과정에 중점을 두고 운영하는 과정중심 독서교육 프로그램이기에 내적 동기를 유발할 수 있다는 차별점 및 특수성이 있다. 이 경험을 활용하여 대학생 독자 스스로가 자신의 독서 습관을 점검하고 이후의 독서 계획을 세울 수 있다는 것이 이점이다.

To increase the utilization of the intelligent methodology of smart farm management, estimation modeling techniques are required to assess prior examination of crops and environment changes in realtime. A mandatory environmental factor such as CO2 is challenging to establish a reliable estimation model in time domain accounted for indoor agricultural facilities where various correlated variables are highly coupled. Thus, this study was conducted to develop an artificial neural network for reducing time complexity by using environmental information distributed in adjacent areas from a time perspective as input and output variables as CO2. The environmental factors in the smart farm were continuously measured using measuring devices that integrated sensors through experiments. Modeling 1 predicted by the mean data of the experiment period and modeling 2 predicted by the day-to-day data were constructed to predict the correlation of CO2. Modeling 2 predicted by the previous day's data learning performed better than Modeling 1 predicted by the 60-day average value. Until 30 days, most of them showed a coefficient of determination between 0.70 and 0.88, and Model 2 was about 0.05 higher. However, after 30 days, the modeling coefficients of both models showed low values below 0.50. According to the modeling approach, comparing and analyzing the values of the determinants showed that data from adjacent time zones were relatively high performance at points requiring prediction rather than a fixed neural network model.

본고는 우리나라 2015 개정 교육과정에 도입된 ‘역량기반 교육과정’을 전반적으로 이해하고, 역량기반 교육과정의 비판적 수용 측면에서 한문과 교육과정 한시 영역의 목표와 내용 ‘지식’의 선정 방향을 모색하는 것을 목적으로 한다. 역량기반 교육과정은 전 세계적인 교육 변화의 화두로, 2000년대 초반부터 급부상한 미래 대비 대안적 교육과정 설계 방식이다. 역량기반 교육과정은 수많은 비판을 받아 왔지만, 그 비판들을 적극적으로 수용하여 학교 교육에 적합하도록 진화하고 있다. 역량기반 교육과정이 지속되리라는 전망에 따라, 한문과 교육과정 한시 영역의 목표와 내용 지식 선정에 있어서도 이에 대한 고려가 필요하다. 목표 설정 시, 역량기반 교육과정과 그에 대한 비판 및 한시의 특수성을 감안하여, 역량 관련 내용을 포함하도록 고려해야 한다. 내용 지식 선정 시, 역량기반 교육과정과 그에 대한 비판, 한시의 특수성 및 교육과정 실행을 고려하여, 강력하고 다양한 종류의 지식을 선정하는 것이 필요하다.

A 2D barcode region detection method based on embedded system for augmented reality applications was developed. For the successful 2D barcode candidate region detection, the range of variance and frequency of gray level distribution in the test 2D barcodes was modeled and it was combined with the corner features to localize the final 2D barcode candidates. An automatic 2D barcode localization software was developed with the multiple features mixture method and we tested our system on real camera images of several popular 2D barcode symbologies.

본 논문에서는 전자기파에 대한 수치적 파동흡수 경계모델인 Perfectly-Matched-Layer(PML)를 개발하고 PML을 연동시킨 유한요소법에 의해 콘크리트 구조물을 통과하는 마이크로파의 전파거동을 해석하는 수치적 기법을 제시한다. 콘크리트 부재와 공기로 구성된 무한매질을 PML을 경계로 하는 유한영역으로 치환하고, 이 유한영역에서 평면 전자기파에 대한 시간영역 맥스웰방정식의 수치 해를 혼합유한요소법에 의해 계산하였다. 공기로만 이루어진 균일매질의 경우와 콘크리트 구조물이 존재하는 비균일 매질의 경우에 대하여 단일주파수 및 복합주파수를 갖는 마이크로파의 전기장을 계산하였고, 오차분석을 위해 L2-놈 형태로 표현되는 정해와 수치 해의 상대오차를 정의하여 수치 해의 정확도를 평가하였다. 이 연구는 마이크로파를 이용한 철근콘크리트 구조물의 건전도평가 및 손상평가에 적용될 수 있다.

This paper proposes an approach to analyzing the relationship between technology and services, and to identifying promising service areas for technology-based firms with the analysis of business model (BM) patents. First, BM patents and technology patents are collected and classified into their relevant categories, respectively. Second, patent citation analysis is conducted to analyze the linkage and impacts between each technology and service field at macro level. Third, as a micro level analysis, patent co-classification analysis is employed to identify the interrelationships among specific technology and service areas. Finally, the promising service areas for technology-based firms seeking service areas for diversification is investigated with portfolio analysis. The working of the proposed approach is provided with the help of a case study of IT and mobile services. The proposed approach could guide and help managers of technology-based firms to discover the opportunity of the diversification to new areas in emerging service fields.

As a work analysis technique, Work Domain Analysis (WDA) aims to identify the design knowledge structure of a work domain that human operators interact with through human-system interfaces. Abstraction hierarchy (AH) is a multi-level, hierarchical knowledge representation framework for modeling the functional structure of any kinds of systems. Thus, WDA based on AH aims to identify the functional knowledge structure of a work domain. AH has been used in a range of work domains and problems to model their functional knowledge structure and has proven its generality and usefulness. However, many of researchers and system designers have reported that it is never easy to understand the concepts underlying AH and use it effectively for WDA. This would be because WDA is a form of work analysis that is different from other types of work analysis techniques such as task analysis and AH has several unique characteristics that are differentiated from other types of function analysis techniques used in systems engineering. With this issue in mind, this paper introduces the concepts of WDA based on AH and offers a comprehensive list of references. Next, this paper proposes a set of principles for effectively applying AH for work domain analysis, which are developed based on the author's experiences, consultation with experts, and literature reviews.

본 논문에서는 새로운 비중첩 영역 분할 기법을 바탕으로 한 병렬해석의 정확도 분석이 수행된다. Tak 등(2013)에 의해 제안된 이 방법에서 분할된 하위도메인들은 서로 중첩되지 않으며 계면요소(interfacial element)라 불리는 가상연결유한요소를 통해 서로 간의 관계가 결정된다. 이 접근법의 주요 장점은 영역 분할시 floating 도메인에서 발생할 수 있는 특이강성행렬(singular stiffness matrix)을 계면요소의 결합을 이용하여 가역행렬(invertible matrix)로 변환할 수 있다는 것과 기존의 FETI법에 비하여 해석시간과 스토리지(storage) 사용을 줄일 수 있다는 것이다. 반면에 3개 이상의 하위도메인들이 한 점에서 연결되는 경우를 의미하는 cross point에서는 해석의 정확도가 저하되는 경향이 나타났다. 따라서 본 논문에서는 새로운 비중첩 영역 분할기법에 대해 다양한 영역분할의 경우에 따라 발생하는 하나의 cross point에 접촉하는 하위도메인의 개수에 따른 정확도 분석이 수행되고 정확도가 저하되는 원인분석 및 대책이 논의된다.

In this paper, a finite element domain decomposition method using local and mixed Lagrange multipliers for a large scal structural analysis is presented. The proposed algorithms use local and mixed Lagrange multipliers to improve computational efficiency. In the original FETI method, classical Lagrange multiplier technique was used. In the dual-primal FETI method, the interface nodes are used at the corner nodes of each sub-domain. On the other hand, the proposed FETI-local analysis adopts localized Lagrange multipliers and the proposed FETI-mixed analysis uses both global and local Lagrange multipliers. The numerical analysis results by the proposed algorithms are compared with those obtained by dual-primal FETI method.

피부색 정보는 컬러 영상에 포함된 얼굴 영역 또는 피부색 영역을 검출하는데 있어 중요한 요소이다. 일반적으로 피부색 정보로부터 통계 피부색 모델을 이용하여 피부색 영역을 검출한다. 하지만 영상에 피부색에 해당하는 색이 포함되어 있는 컬러 영상에서는 일반적인 통계 피부색 모델만으로 정확한 피부색영역을 검출할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 다른 피부색 부분이 포함되어 있는 다양한 컬러 영상에서피부색 영역만을 정확히 검출하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 RGB, YCbCr, HSI 피부컬러 모델을 기반으로 각 모델을 이용한 피부색 검출율을 가중치로 사용하여 얼굴 후보 영역을 설정하였다. 또한 영상내의 피부색 영역이외의 부분을 제거하기 위하여 영상에서의 관심영역을 계산하여 얼굴 후보 영역과 관심영역을 동시에 만족하는 피부색을 찾음으로써 피부색을 배경으로 가지는 컬러영상에서 정확한 피부색검출을 수행하였다. 실험 결과 제안한 방법이 유사한 피부색을 포함한 영상에서 우수한 피부색 검출 성능을 보였다.

본 논문에서는 인간의 피부색에 대한 선호색 영역을 실험을 통해 결정하고, 입력 영상에서 인간의 피부색을 선호색으로 사상하는 방법을 제안하였다. 선호색 실험은 색 변환이 가능한 프로그램을 이용하여 각 관찰자들에 대한 선호색 영역을 결정하고, 이것을 실제 얼굴 모양의 패치에 적용하여 선호색 실험을 부가적으로 수행함으로써 보다 효과적으로 선호색 영역을 결정하였다. 선호색 사상 알고리즘은 크게 입력 영상에서 피부색 영역을 추출하는 과정과 추출된 피부색 영상을 선호색으로 변환하는 과정으로 구성되며, 피부색 영역을 추출하기 위한 방법으로 피부색이 포함된 여러 영상의 색상 분포 특성을 작성하여 이를 분석함으로써 통계적으로 피부색 영역을 결정하였다. 선호색으로의 사상 과정은 입력 영상의 피부색 영역에서 밝기 분포 특성을 분석하여 평균 밝기값을 계산하고 그 범위를 판단하여 대표 밝기값을 적용한 다음, 색상과 채도 히스토그램을 바탕으로 대표 색상값과 대표 채도값을 지정하고, 그 값을 선호색 실험을 통해 얻은 각 밝기 단계별 선호 색상값과 선호 채도값으로 변환함으로써 선호색 사상을 수행하였다. 그 결과 보다 부드럽고 자연스러운 선호색 영상을 획득할 수 있었다.

본 논문에서는 MPEG-7 시각 기술자를 조합하고, 유사도 수행에서 초기 중요도 가중치를 고려한 관심영역(ROI: Region-Of-Interest) 기반의 의료 영상 검색 기법을 제안한다. 의료 영상에서 의미 없는 배경 부분을 제거하고, 영역 추출의 처리 시간을 줄이는 관심 윈도우(AW: Attention Window)를 생성하여 관심 영역 분할을 수행한다. 또한 인간 시각에 부합하도록 검색 성능을 향상시키기 위하여 유사도를 비교하는 영역에 대한 초기 가중치를 설정하여 특징 벡터 거리를 계산하였다. 실험에서 제안된 기법은 의료 영상을 효과적으로 찾아내며, 조합된 특징과 가중치를 이용한 유사도 측정으로 검색 성능이 향상됨을 보여준다.

본 논문에서는 구면 영상에서 영역 분할 정보를 사용하여 바닥 영역을 검출하는 방법을 제시 한다. 평면 영상에서의 Watershed 영역 분할 방법을 수정하여 구면 영상의 영역 분할에 적용할 수 있도록 하였다. 영역들을 분할한 뒤 가정된 바닥 영역 픽셀의 색상과 질감을 그 외의 영역 들과 비교하여 바닥 영역을 검출한다. 구면 파노라마 영상에서는 구면 왜곡으로 인하여 평면에 서의 바닥 검출 방법을 그대로 적용할 수 없다. 구면 왜곡을 고려한 바닥 영역 검출을 위하여 바닥 영역의 외곽선을 검출하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서 지상물이 없는 경우와 있는 경우의 모두에서 적절하게 바닥 영역을 검출할 수 있는 결과를 보였다.

최근 스크린 클라이밍용 콘텐츠로 클라이밍 학습 프로그램과 스크린 클라이밍 게임이 등장하였으 며, 특히 스크린 클라이밍 게임에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스크린 클라이 밍 콘텐츠 구현의 핵심 기술인 자세 인식 성능의 개선을 위하여 등반자의 신체영역을 기반으로 하 는 스켈레톤 보정 방법을 제안한다. 스켈레톤 보정 과정은 비정상적인 스켈레톤 정보를 걸러내는 스켈레톤 프레임 안정화와 신체 영역을 관절부위별로 나누어 각 관절부위의 중점을 보정위치로 하 는 신체영역 기반 스켈레톤 수정 과정으로 이루어진다. 이렇게 보정한 스켈레톤 정보는 클라이밍 콘텐츠에서 등반자의 자세가 이상적인 자세와 얼마나 유사한지 판단하는 데 사용될 수 있다.