nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 논문에서는 5G SNPN (Standalone Non-Public Networ)에서 RRCRejecet와 RRCRelease를 이용한 UE (User Equipment) 감금 (Incarceration) 공격의 가능성을 3GPP 표준 문서를 기반으로 분석한다. 먼저 UE의 셀 선택과 재선택 절차를 분석하고, RRCReject와 RRCRelease의 전송 전/후의 허위 기지국과 UE의 처리 과정 분석한다. 분석 결과, 강한 신호를 송출하는 허위 기지국은 피해자 UE가 허위 기지국 자신에게 RRC 연결 설정을 하도록 하는 것이 가능하다. 또한, 피해자 UE의 RRC 연결 설정 시도에 대한 응답으로 허위 기지국은 무결성 보호가 되지 않는 RRCReject 메시지를 전송하면, 피해자 UE가 RRC 연결 시도 과정에 계속 머무르게 할 수 있을 것으로 판단된다. 반면, RRCRelease를 이용하여 다른 허위 기지국으로 RRC 연결 설정 시도를 유도함으로써 피해자 UE를 감금하는 것은 불가능한 것으로 판단된다.

In this paper, the possibility of a UE (User Equipment) incarceration attack using RRCRejecet and RRCRelease in 5G SNPN (Standalone Non-Public Network) is analyzed based on the 3GPP standard document. First, the cell selection and reselection procedures of the UE are analyzed, and then the processing process of the false base station and the UE before and after transmission of RRCReject and RRCRelease is analyzed. As a result of the analysis, it is possible that the false base station that transmits a strong signal causes the victim UE to establish an RRC connection to the false base station itself. In addition, if the false base station transmits an RRCReject message without integrity protection in response to the victim UE's attempt to establish an RRC connection, it is determined that the victim UE can continue to stay in the RRC connection attempt process. On the other hand, it is determined that it is impossible to incarcerate the victim UE by inducing an attempt to establish an RRC connection to another false base station using RRCRelease.

(게재일: 2021.10.29)
인터넷 기술의 발달로 기존의 추천 알고리즘은 사용자나 항목의 심층적인 특성을 학습할 수 없기 때문에 본 논문은 이 문제를 해결하기 위해 AMITI(주의 메커니즘 및 개선된 TF-IDF)에 기반한 추천 알고리즘을 제안했다. CNN(Convolutional Neural Network)에 2중 주의 메커니즘을 도입함으로써 CNN의 특징 추출 능력이 향상되고, 항목 특징에 다른 선호도 가중치가 할당되며, 사용자 선호도와 더 일치하는 권고사항이 달성되었다. 대상 사용자에게 항목을 추천할 때 점수 데이터와 항목 유형 데이터를 TF-IDF와 결합하여 권장 결과의 그룹화를 완료하였다. 본 논문에서 진행한 MovieLens-1M 데이터 세트에 대한 실험 결과는, AMITI 알고리즘이 권장 사항의 정확도를 향상시키고 프레젠테이션 방법의 순서와 선택성을 향상시킨다는 것을 보여준다.

With the development of Internet technology, because traditional recommendation algorithms cannot learn the in-depth characteristics of users or items, this paper proposed a recommendation algorithm based on the AMITI(attention mechanism and improved TF-IDF) to solve this problem. By introducing the two-layer attention mechanism into the CNN, the feature extraction ability of the CNN is improved, and different preference weights are assigned to item features, recommendations that are more in line with user preferences are achieved. When recommending items to target users, the scoring data and item type data are combined with TF-IDF to complete the grouping of the recommendation results. In this paper, the experimental results on the MovieLens-1M data set show that the AMITI algorithm improves the accuracy of recommendation to a certain extent and enhances the orderliness and selectivity of presentation methods.

(게재일: 2021.10.29)
현재 대부분의 음성인식 오류 교정에 관한 연구는 영어를 기준으로 연구되어 한국어 음성인식에 대한 연구는 미비한 실정이다. 하지만 영어 음성인식에 비해 한국어 음성인식은 한국어의 언어적인 특성으로 인해 된소리, 연음 등의 발음이 있어, 비교적 많은 오류를 보이므로 한국어 음성인식에 대한 연구가 필요하다. 또한, 기존의 한국어 음성인식 연구는 주로 편집 거리 알고리즘과 음절 복원 규칙을 사용하기 때문에, 된소리와 연음의 오류 유형을 교정하기 어렵다. 본 연구에서는 된소리, 연음 등 발음으로 인한 한국어 음성인식 오류를 교정하기 위하여 LSTM을 기반으로 한 인공 신경망 모델 Sequence-to-Sequence와 Bahdanau Attention을 결합하는 문맥 기반 음성인식 후처리 모델을 제안한다. 실험 결과, 해당 모델을 사용함으로써 음성인식 성능은 된소리의 경우 64%에서 77%, 연음의 경우 74%에서 90%, 평균 69%에서 84%로 인식률이 향상되었다. 이를 바탕으로 음성인식을 기반으로 한 실제 응용 프로그램에도 본 연구에서 제안한 모델을 적용할 수 있다고 사료된다.

Recently, since most of the research on correcting speech recognition errors is based on English, there is not enough research on Korean speech recognition. Compared to English speech recognition, however, Korean speech recognition has many errors due to the linguistic characteristics of Korean language, such as Korean Fortis and Korean Liaison, thus research on Korean speech recognition is needed. Furthermore, earlier works primarily focused on editorial distance algorithms and syllable restoration rules, making it difficult to correct the error types of Korean Fortis and Korean Liaison. In this paper, we propose a context-sensitive post-processing model of speech recognition using a LSTM-based sequence-to-sequence model and Bahdanau attention mechanism to correct Korean speech recognition errors caused by the pronunciation. Experiments showed that by using the model, the speech recognition performance was improved from 64% to 77% for Fortis, 74% to 90% for Liaison, and from 69% to 84% for average recognition than before. Based on the results, it seems possible to apply the proposed model to real-world applications based on speech recognition.

(게재일: 2021.10.29)
본 논문에서는 어떠한 장치를 착용하지 않고 덤벨의 무게감을 인지하여 덤벨 운동을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 가상현실 기술이 발전하면서 가상세계에서 현실 세계의 물리적 피드백을 시뮬레이션 하는 연구가 많이 진행하고 있다. 노인들에게 있어 재활 운동은 정확한 모션 인식이 중요하다. 또한, 노인들은 무거운 덤벨을 들 수가 없다. 본 논문에서는 재활 운동을 위해 실시간으로 입력되는 동작 데이터를 머신러닝을 활용하여 정확성을 판별하였다. 실험으로서 한손 덤벨 운동, 양손 덤벨 운동, 어깨 덤벨 운동 3가지를 실험하였으며, 재활 운동이 정확히 이루어지는가에 대해 실험하였다. 가장 안정적인 운동은 양손을 활용한 덤벨 운동이었으며 가장 적은 오차율을 나타내었다. 마지막으로, 가상에서 실제 적용하기 위해 가상 체육관 콘텐츠를 개발하였다.

In this paper, we propose a system that can perform dumbbell exercise by recognizing the weight of dumbbells without wearing and device. With the development of virtual reality technnology, many studies are being conducted to simulate the pysical feedback of the real world in the virtual world. Accurate motion recognition is important to the elderly for rehabilitation exercises. They cannot lift heavy dumbbells. For rehabilitation exercise, correct body movement according to an appropriate weight must be performed. We use a machine learning algorithm for the accuracy of motion data input in real time. As an experiment, we was test three types of bicep, double, shoulder exercise and verified accuracy of exercise. In addition, we made a virtual gym game to actually apply these exercise in virtual reality.

(게재일: 2021.10.29)
세월호 사고 이후 해양안전에 대한 국민적인 관심이 높아졌지만 해양레저관광인구가 증가됨에 따라 해양사고로 인한 인명피해가 갈수록 증가되는 추세이 있어 해양안전교육이 시급한 실정이다. 그러나 해양안전교육관련 시설이 지리적으로 우리나라 서쪽에 편향이 되어 있어 교육에 있어 지역적 불균형이 심각한 상황이다. 따라서 본 연구는 우리나라 동남권 특히, 부산에 위치한 한국해양수산연수원의 유휴시설을 해양안전교육센터로 활용하여 지역적 교육 불균형을 해소하고 교육콘텐츠 개발 방안과 예산과 전문인력 확보에 따른 문제점에 관하여 해결방안을 제시하였다. 또한 중력모형을 활용하여 수요추정한 결과 연간 15만명에서 13만명에 이를것으로 추정되었다. 본 연구는 객관적인 검증방법을 활용하여 기존 유휴부지를 해양안전교육센터로서 활용하는 정책적 제언에 관하여 충분한 사회정책적 타당성을 입증하였으며 향후 정책추진에 실질적 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

After the Ferry Sewol accident, public interest in marine safety has increased. However, as the marine leisure tourism population increases, the number of casualties caused by marine accidents is increasing, so marine safety education is urgently needed. Since facilities related to marine safety education in Korea are geographically biased to the west, regional imbalances in education are significant. Therefore, this study suggested solutions to the problems of developing educational contents and securing budgets and professionals by using idle facilities of the Korea Institute of Maritime and Fisheries Technology(KIMFT) located in Busan as a maritime safety education center. In addition, as a result of estimating demand using the gravity model, it was estimated that the demand would range from 150,000 to 130,000 per year. This study sufficiently proved social policy validity for policy suggestions using existing idle sites as maritime safety education centers based on objective verification methods and is expected to contribute substantially to policy promotion in the future.

(게재일: 2021.10.29)
본 논문에서는 딥러닝 기반의 순환신경망을 이용하여 선박 연료유 예측을 시도하였다. 해운업에서는 선박 운항비에서 연료유가 차지하는 비중이 가장 크고 가격 변동성도 크기 때문에, 해운 기업은 합리적이고 과학저인 방법으로 연료유를 예측하여 시장경쟁력을 확보할 수 있다. 본 논문에서는 순환신경망 모델 3가지(RNN, LSTM, GRU)를 이용하여 싱가폴의 HSFO 380CST 벙커유 가격을 단기 예측하였다. 예측결과, 첫째, 선박 연료유 단기적 예측을 위해서는 장기 메모리를 사용하는 LSTM, GRU보다는 일반적인 RNN 모델의 성능이 우수한 것으로 분석되어, 장기적 정보의 예측 기여가 낮은 것으로 분석되었다. 둘째, 계량경제학 모델을 사용한 선행연구와 비교하여 순환신경망 모델의 예측성능이 우수한 것으로 분석되어 연료유가의 비선형적 특성을 고려한 순환신경망 모델을 통한 예측 연구의 필요성을 확인하였다. 연구의 결과는 선박 연료유의 단기 예측을 통하여 해운기업의 선박 연료유 수급 결정과 같은 의사결정에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

In this paper, we propose the deep learning-based neural network model to predict bunker price. In the shipping industry, since fuel oil accounts for the largest portion of ship operation costs and its price is highly volatile, so companies can secure market competitiveness by making fuel oil purchasing decisions based on rational and scientific method. In this paper, short-term predictive analysis of HSFO 380CST in Singapore is conducted by using three recurrent neural network models like RNN, LSTM, and GRU. As a result, first, the forecasting performance of RNN models is better than LSTM and GRUs using long-term memory, and thus the predictive contribution of long-term information is low. Second, since the predictive performance of recurrent neural network models is superior to the previous studies using econometric models, it is confirmed that the recurrent neural network models should consider nonlinear properties of bunker price. The result of this paper will be helpful to improve the decision quality of bunker purchasing.

(게재일: 2021.10.29)
본 논문에서는 단순한 드론 조작 교육을 통한 자격증 취득 교육이 아닌 특성화된 에듀테인먼트 SW 교육강사 및 드론 실감미디어 크리에이터 양성을 위한 효율적인 교육 방법을 제시한다. 이를 위해 일차적으로 NCS 기반 교육과정을 도출하였다. 개발된 교육과정으로는 에듀테인먼트 드론 교육과정과 실감미디어 크리에이터 교육과정이 있다. 이 중 드론 조종 교육과정에 대해 핵심 책무를 정의하고 각각에 대해 핵심작업, 지식, 태도를 기술함으로써 드론 조종에 대한 세부 교육과정을 도출하였다. 실감미디어 크리에이터 교육과정에서는 광고 영상물을 실제 제작하는 파일럿 과정을 통해 산업 현장에서 바로 활용할 수 있는 전문가 교육을 실시하였다. 최종적으로 메타버스 환경에서 온라인 컨퍼런스 개최를 통해 교육생들이 제작한 미디어 영상물을 서로 공유하고, 토론하는 가상 컨퍼런스를 운영하였다. 교육종료 후에는 교육 수료자 46명을 대상으로 교육만족도 분석을 통해 본 교육과정의 효율성을 증명하였다. 본 논문은 포스트 코로나 이후 우리 사회가 해결해야 하는 비대면 온라인 교육에서의 SW 교육 내실화를 이룰 수 있는 방법을 제시하였으며, 실감미디어 크리에이터 양성 교육과정과 파일럿 프로그램, 메타버스 컨퍼런스 운용 사례를 보임으로써 실감미디어 환경에서의 효율적인 교육 방법을 제시하였다.

In this paper, presents an efficient education method for training specialized edutainment SW education instructors and drone realistic media creators, not just training to acquire certificates through drone manipulation training. To this end, the NCS-based curriculum was derived. The developed curriculum includes the edutainment drone curriculum and the realistic media creator curriculum. Among them, core responsibilities were defined for the drone control curriculum and core tasks, knowledge, and attitudes were described for each. After that, a detailed curriculum for drone control was derived. In the realistic media creator curriculum, pilot education was conducted to actually produce advertisement videos to foster experts who can work directly in the industrial field. Finally, through holding an online conference in a metaverse environment, a virtual conference was operated to share and discuss media videos produced by trainees. After the end of education, the efficiency of this curriculum was proved through education satisfaction analysis for 46 education graduates. This paper presented a method to achieve internalization of SW education in non-face-to-face online education that our society must solve after post-COVID-19. In addition, an efficient educational method in a realistic media environment was suggested by showing a realistic media creator training curriculum, pilot programs, and metaverse conference management cases.

(게재일: 2021.10.29)
행정청을 상대로 소송을 제기하려는 경우 민사소송으로 할 것인지, 행정소송으로 할 것인지를 정해야 한다. 소송의 종류가 정해져야 어느 법원에 소송을 제기할 것인지를 판단할 수 있다. 우리나라는 공법상의 법률관계를 대상으로 하는 것은 행정소송, 사법상의 법률관계를 대상으로 하는 것은 민사소송으로 그 구별이 명확한 것처럼 보이지만 공법상의 당사자소송과 민사소송은 공.사법의 구별에 관하여 주체설을 취하지 않는 한 구별이 쉽지 않다. 소송실무나 판례는 '당해 소송물이 공법상의 법률관계에 속하는 것인지, 사법상의 법률관계에 속하는 것인지를 구별기준으로 하여 일명 소송물설을 취하고 있어 그 구별은 늘 어려운 과제이다. 행정소송법에 직무관할지정관련 조항을 신설하여 '소송사건이 행정소송인지 민사소송인지 여부가 문제된 경우에는 대법원이 관계된 법원 또는 당사자의 신청에 따라 결정으로 관할법원을 지정한다.' 라고 규정한다면 하급심으로서도 부담을 줄이고 당사자들은 신속한 재판을 받을 권리를 보장받게 되고, 소송대리인들로서도 형식적인 절차로 인한 소모적 고뇌로부터 해방될 수 있다고 생각한다.

If one wants to file a lawsuit against the administrative office, he or she should decide whether to file a civil lawsuit or an administrative lawsuit. The type of lawsuit must be determined to determine which court to file the lawsuit with. Korea seems to have a clear distinction between administrative and judicial legal relationships, but it is not easy to distinguish between public and judicial cases unless the public and judicial discrimination are maintained. The practice or precedent of litigation is always difficult to distinguish because the litigation is based on the discrimination of whether the litigation belongs to a legal relationship in public law or judicial law. I believe that if the administrative litigation law establishes a provision related to the designation of a duty and stipulates that "if a litigation case is questioned whether it is an administrative or civil lawsuit, the Supreme Court-related court shall designate the competent court at the request of the parties," the lower court will be guaranteed the right to swift a trial, and the legal representatives will be freed from the exhaustive agony.

(게재일: 2021.10.29)
최근 대량의 텍스트 분석을 위해 딥 러닝(Deep Learning)을 활용하는 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 특히 대량의 텍스트에 대한 학습 결과를 특정 도메인 텍스트의 분석에 적용하는 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)이 주목받고 있다. 다양한 사전 학습 언어 모델 중 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반 모델이 가장 널리 활용되고 있으며, 최근에는 BERT의 MLM(Masked Language Model)을 활용한 추가 사전 학습(Further Pre-training)을 통해 분석 성능을 향상시키기 위한 방안이 모색되고 있다. 하지만 전통적인 MLM 방식은 신조어와 같이 새로운 단어가 포함된 문장의 의미를 충분히 명확하게 파악하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 기존의 MLM을 보완하여 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹을 수행하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)을 새롭게 제안한다. 제안 방법론을 적용하여 포털 'N'사의 영화 리뷰 약 70만 건을 분석한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보였다.

Recently, studies using deep learning to analyze a large amount of text are being actively conducted. In particular, a pre-trained language model that applies the learning results of a large amount of text to the analysis of a specific domain text is attracting attention. Among various pre-trained language models, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)-based model is the most widely used. Recently, research to improve the performance of analysis is being conducted through further pre-training using BERT's MLM(Masked Language Model). However, the traditional MLM has difficulties in clearly understands the meaning of sentences containing new words such as newly coined words. Therefore, in this study, we newly propose NTM(Newly coined words Target Masking), which performs masking only on new words. As a result of analyzing about 700,000 movie reviews of portal 'N' by applying the proposed methodology, it was confirmed that the proposed NTM showed superior performance in terms of accuracy of sensitivity analysis compared to the existing random masking.

(게재일: 2021.10.29)
최근 건설공사에서 근로기준법의 개정, 이상 기후의 증가로 인한 작업가능일수의 감소와 비작업일수의 증가에도 불구하고 이를 반영한 표준 건설공사기간이 마련되어 있지 않다. 이로 인해 현장에서 적정공사기간을 산정하더라도 예기치 못한 상황에 의해 공기지연이 발생하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 방식에 건설 제반여건의 변화와 기후변화를 반영한 철도 교량공사의 비작업일수 산정방법을 제시하고, 이 산정방법을 철도 교량공사에 반영하여 전국의 지역별·월별 비작업일수를 산정하였다. 그 결과, 국내의 지역별·월별 비작업일수를 도출하였고, 이를 통해 지역적 특성과 공종별 특성을 반영한 정확한 공사기간의 규정 및 기준의 필요성을 제시했다.

Recently, despite a decrease in the number of working days and an increase in the number of non-working days due to an increase in the abnormal climate and the revision of the Labor Standards Act, a standard construction period reflecting this has not been established. For this reason, even if the appropriate construction period is calculated at the site, there is a situation where delays occur due to unexpected circumstances. Therefore, this study proposes a method of calculating the number of non-working days for railway bridgework construction that reflects changes in construction conditions and climate change and reflects this to railway bridgework construction, and the number of working days was calculated. As a result, the number of non-working days by region and month in Korea was derived, and through this, the necessity of regulations and standards for appropriate construction periods reflecting regional characteristics and characteristics of each construction type was presented.

(게재일: 2021.10.01)
이 연구에서는 교과교육전문성 함양을 목적으로 모인 과학교사 PLC를 학교안 PLC와 학교밖 PLC로 구분하여 그 특징을 탐색하였다. 이를 위하여 과학중점학교 7개교에 속한 과학교사 PLC와 학교밖 과학교사 PLC 3개 단체에 속한 과학교사들을 대상으로 학습공동체로서의 정체성과 동인, 활동 내용, 운영 성과, 부족하거나 지원이 필요한 부분 등에 대하여 초점집단 심층면담을 실시하였다. 주요 연구결과를 살펴보면, 학교안 과학과 PLC와 학교밖 과학과 PLC 모두 교수·학습과 관련된 전문성 개발을 위해 학습공동체를 구성한 것으로 나타났다. 연구에 참여한 학교안과 학교밖의 과학교사 학습공동체들은 모두 구성원들이 공통으로 경험하는 쟁점 문제들을 중심으로, 호혜적 참여를 통해 협력관계를 형성하는 '실천공동체'의 특징을 나타내었다. 한편, 쟁점 문제에서 학교안의 경우는 과학 교과 교육과정 재구성과 같은 미시적인 문제에, 학교밖의 경우는 교사로서의 전문성 향상과 같은 거시적인 문제에 천착하는 차이점을 나타내었다. 학습공동체로서의 활동과 역할의 경우 학교안과 밖의 과학교사 학습공동체들은 협업적 전문성 개발, 초임교사 멘토링과 같은 상호교학 등의 공통점을 나타내었다. 학습공동체의 영향력과 운영 성과의 경우, 학습공동체는 교사 자신뿐만 아니라, 학생과 학교문화에까지 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 학습공동체 지원과 관련하여 공동체 운영을 위한 물리적 여건 개선과 함께 PLC 운영을 위한 프로토콜 제공, 대학과의 연계를 통한 공동 연구나 재교육 등과 같은 소프트웨어 지원이 필요한 것으로 나타났다. 특히 대학과 PLC의 공동연구는 '탐구 공동체'로서 교사 학습공동체가 추구해야 할 미래지향적인 방향을 보여준다. 연구 결과를 토대로 과학과 PLC의 원활한 운영을 위한 적극적인 지원의 필요성, 과학과 PLC와 대학과의 협력 체제 구상의 필요성, 과학중점학교의 과학과 PLC의 운영 성과를 중·고등학교 과학교사 PLC에 확산하는 방안 등을 제안하였다.

This study explores the characteristics of within-school and across-school science teacher professional learning communities (hereafter, PLC) qualitatively. In-depth focus group interviews were conducted with science teachers belonging to seven PLCs within the science core school and three PLCs across schools. Interview questions include identity and motivation, major activities, and outcomes of PLC, as well as shortcomings and support plans for PLC. The results include both within-school and across-school science teacher PLCs formed for professional development related to science teaching and learning. Both science PLCs participated in the study showed the characteristics of a 'practice community' that developed a cooperative relationship through reciprocal participation, focusing on shared issues among members. Regarding issues, within-school PLCs focused on microscopic problems such as curriculum reconstruction of subject-matter, while across-school PLCs focused on macro problems such as teacher professional development. Regarding activities and roles as PLC, within-school and across-school science PLCs shared such features as collaborative professional development, and interpersonal education such as mentoring for novice teachers. In terms of PLC's influence and outcomes, science teacher PLCs has a positive effect not only on the teachers themselves, but also on the students and the teacher culture in the school. In addition, science teacher PLCs need improvement of the physical conditions for community operation, and software support such as protocol provision for PLC operation and joint research or re-education with universities. In particular, joint research between universities and science teacher PLCs shows the future orientation of the PLC as an 'inquiry community'. Based on the results, the necessity of active support for science PLC, the necessity of developing a cooperative system between science teacher PLC and universities, and ways to spread the PLC of science core schools to that of general schools were proposed.

(게재일: 2021.08.31)
고로슬래그는 콘크리트의 염소이온침투 저항성능 개선 목적으로 가장 널리 활용되는 혼화재이나, 해수에 노출된 고로슬래그 혼입 콘크리트의 장기거동 및 상변이에 대한 보고는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 열역학 모델링을 통해 해수에 노출된 슬래그 시멘트의 장기 상변이를 모사하였다. 모델링 결과 슬래그 혼입은 해수에 노출되었을 때 상변이가 쉽게 일어나지 않는 안정적인 상을 생성시킬 것으로 예측되었다. 해수에 노출되었을 때 ettringite 생성으로 인해 포틀랜드 시멘트 및 슬래그 시멘트에서 모두 팽창이 일어날 것으로 예측되었으나, 슬래그 시멘트에서는 brucite가 덜 생기는 것을 확인하였다. 공극률은 슬래그 혼입 시멘트의 경우 더 높았으나, 염소 흡착능이 높은 알루미네이트 수화물이 슬래그 시멘트에서 더 활발히 생성되는 것을 확인하였다. 따라서 슬래그 혼입을 통해 해양 환경에서 사용되는 콘크리트의 내구성능을 크게 증진시킬 수 있는 것으로 나타났다.

Known to improve resistance to chloride ingress, blast furnace slag is a widely used supplementary cementitious material. However, a detailed characterization of cements blended with slag exposed to seawater remains unavailable. This study employs thermodynamic modeling as a toolkit for assessing the long-term phase evolution of slag cement in seawater. The modeling result shows that slag incorporation leads to the formation of phases that are less prone to structural alteration in seawater. Formation of more ettringite is expected to induce expansion in both plain and blended cements, while brucite is unstable in the blended systems. Despite this, the porosity is expected to increase in the blended cements, and aluminate hydrates with a higher chloride binding capacity are more abundant in the blended cements. The results suggest that the use of slag in concrete improves the durability performance of concrete in marine environments.

(게재일: 2021.08.01)
본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 야간 점멸신호 제어를 통하여 신호 위반과 과속에 의한 교통사고로부터 보행자와 운전자의 인명피해 최소화를 목표로 한다. 제안된 기법은 딥러닝을 기반으로 하여 교차로에서 심야 보행자 인식률을 향상시키고, 야간 점멸신호를 연동 제어하는 기법을 제안하고 있다. 야간의 영상 인식 과정은 어두운 제약조건의 환경에서 떨어지는 영상인식을 보완하기 위하여 PIR 센서로부터 물체를 인식한다. 아두이노의 PIR 센서에서 인식된 물체에 대하여 보행자 여부를 판단하기 위하여 YOLO 알고리즘을 적용한다. 젯슨자비에NX로부터 수신받은 정보를 기반으로 점멸신호에서 일반 신호등 신호로 전환 후 보행자 횡단 시간을 고려하여 일정 시간이 지난 후 다시 일반 신호등 신호에서 점멸신호로 전환한다. 본 논문은 심야의 제한된 조건에서 보행자 식별을 통하여 교차로에서 보행자와 운전자의 인명피해 줄일 수 있을 것으로 기대한다.


(게재일: 2021.07.14)
본 논문에서는 기지 설비 중 주요 회전기기인 펌프의 이상탐지 알고리즘을 제안한다. 현재 인공지능을 활용하여 생산현장을 혁신하고자 하는 시도가 진행되고 있으나 외산 솔루션에 대한 의존도가 높은 것에 비해 국내 실정에 맞지 않는 경우가 많다. 이에 따라, 선행 연구를 통해 국내 실정에 맞는 인공지능 기술 도입이 필요하다. 본 연구에서는 VAE(Variational Auto Encoder) 알고리즘을 활용해 회전기기의 고장을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구 수행을 통한 회전기기의 고장 예지·진단 시스템 개발로 설비의 이상 징후 포착, 부품의 교환 시기 등 보수 일정을 예측하고 최종적으로 이를 통한 설비 가동의 효율 증대와 에너지 비용 감소의 효과를 기대한다.


(게재일: 2021.07.14)
인터넷과 컴퓨팅 기술의 발전, 모바일 기기와 센서들의 진화, 소셜 네트워크의 출현 등으로 정보량은 급속도로 늘어나고 있다. 따라서 방대한 정보 속에서 의미있는 지식을 추출하기 위한 시스템의 기반 연구가 활발히 시도되고 있다. 본 논문에서는 텍스트 랭크를 사용한 중심 문장 추출을 통한 서비스와 사용자 이미지에 대한 한국어 OCR, 맞춤법 검사와 문장 생성을 가능케 하는 통합 한국어 처리 서비스 사이트를 구현함으로써, 신문 기사를 읽는 다수의 경제성을 확보했고, 한국어 처리의 편의성을 제공한다.


(게재일: 2021.07.14)
본 대학에서 게임 개발 프로젝트를 진행할 때 개발팀에서는 프로젝트 관리를 위해 프로젝트 관리 툴을 사용하고, QA팀에서는 버그 관리를 위해 BTS 툴을 사용한다. 본 논문에서는 BTS 툴을 소개하면서, 개발팀과 QA팀이 게임 개발 과정의 QA 프로젝트에서 프로젝트 관리와 버그 관리를 효과적으로 수행하는 방법에 대해서 연구하였다. 프로젝트 관리와 버그 관리 기능을 모두 가지고 있는 JIRA라는 툴을 선정하여 집중적으로 연구하였으며, 업무에서 JIRA를 사용할 때 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.


(게재일: 2021.07.14)
최근 금리 인하로 주식을 비롯한 다양한 금융상품에 대한 투자가 급증하고 있다. 주식 시장에서 가격은 시장의 모든 정보들이 반영된 결과로서 주식의 가격 변동을 이용하여 가격 패턴을 찾아낸 후 다양한 분석기법으로 주가 지수를 예측하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 주식 시장은 기업의 내·외부 요인들의 상호관계가 주가 형성에 많은 영향을 주는 가격 결정 메카니즘으로 인해 주가의 변동을 설명할 수 없는 경우가 자주 발생하고 있다. 따라서 주식 시장 예측을 위해서는 시장 내부의 변화와 외부 사건들을 함께 반영할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 뉴스 기사들에 대한 감성 분석과 주가지수의 시계열 데이터를 딥러닝 예측 모델을 통해 주식 시장의 추세를 예측할 수 있는 주가지수 예측 프로그램을 제안한다.


(게재일: 2021.07.14)
COVID-19 확산으로 인해 우리나라는 공공장소 출입 시 마스크 착용이 의무화되었고, 체온이 37.5℃ 이상일 경우 발열로 간주하여 출입을 금지함에 따라 이를 효율적으로 검사할 수 있는 자동화 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 다양한 각도, 마스크의 착용 위치에 따른 자료를 수집하여 모델에 적용하였고, 실시간 영상은 96.5%의 높은 정확도를 보였고, 영상 처리 추론 속도는 28fps임을 확인했다. 본 논문은 딥러닝 알고리즘을 활용한 마스크 착용 판별 및 체온 측정 시스템을 제시한다.


(게재일: 2021.07.14)