nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
이 연구는 기업벤처캐피탈에 대한 거시적경제, 산업구조적 관점에서 기업벤처케피탈 투자에 영향을 미치는 요인들에 대해 탐색한다. 기업벤처캐피탈 투자에 관한 기존 연구들이 모기업의 사업 다각화, 신규 사업 진출을 위한 기업벤처링(Corporate Venturing) 등 모기업과의 관련성을 중심으로 기업벤처캐피탈의 정체성과 투자목적에 대해 논의해온 것과 달리, 본 연구는 변화하는 거시경제적, 산업구조적 환경적 요인에 영향을 받고 이에 대응하는 독립적, 재무적 투자자로서의 기업벤처캐피탈의 정체성에 주목하여, 기업벤처캐피탈 투자에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위해 구체적으로 산업 호황, 외생적 위기, 경제 성장, 산업 내 경쟁 강도 등과 같은 거시적 요인들이 기업벤처캐피탈 투자에 미치는 영향에 대해 1996년부터 2017년까지 84개 미국 기업벤처캐피탈의 2,306건의 투자데이터를 기반으로 실증분석하였다. 분석결과 일반적인 독립벤처캐피탈과 마찬가지로 산업이 호황이고, 경제가 성장할 때는 기업벤처캐피탈도 투자를 늘리고, 외생적 위기가 발생하거나, 기업벤처캐피탈들 간 경쟁 강도가 강할수록 투자가 줄어들 것이라는 가설이 모두 지지되었다. 주로 모기업과의 관계, 피투자회사와 모기업 사업의 관련성 등을 중심으로 기업벤처캐피탈 투자에 대해 논의했던 선행 연구들과 달리, 기업벤처캐피탈의 재무적 투자자로서의 정체성과 기업벤처캐피탈 투자에 미치는 거시경제적, 산업구조적 요인들의 영향에 대해 환기함으로써 기업벤처캐피탈 투자에 대한 논의의 폭을 확장하고, 기업벤처캐피탈 투자의사결정자들에게 거시경제적, 산업구조적 요인들에 대한 대응을 시사한다는 점에서 의의가 있다.

This paper inquires the macro-economic factors that may affect the corporate venture capital (CVC) from an industrial organization theory perspective. Unlike existing studies focusing CVC investments related to parent corporates' strategic intention, we identified CVC firm as an independent financial investor affected by macro environment and industrial structure. Specifically, we empirically investigate whether and how industry's boom, exogenous crisis, economic growth, and competition intensity affect the CVC investment for a data set of investment in the U.S. based corporate venture capital industry, 1996-2017. The empirical data analyzed in the study contained a total of 84 U.S. based CVC firms and their 2,306 investments from 1996 until 2017. After conducting a time-series negative binomial analysis, our empirical analyses suggest that the CVC investments are affected negatively by exogenous crisis and competition intensity, and positively by industrial boom and economic growth. we found the significance and direction of our independent variables strongly supported all of our four hypotheses in a highly robust manner. The results of this study are expected to contribute the literatures of corporate venture capital and venture investment by illustrating which macro-economic and industrial structure factors affect CVC investment decision to adapt to dynamic environmental change beside strategic intention of CVC firm's parent corporates.

(게재일: 2021.08.31)
이 연구는 1960년부터 2019년까지 북한에서 발생한 산지토사재해의 시공간적 발생경향과 일부 발생 및 복구 사례를 분석하기 위하여 실시하였다. 북한의 산지토사재해 발생이력은 1995년(김정일 집권시기)부터 대외적으로 보고되기 시작하였고, 여름철 호우가 주된 유발요인으로 나타났다. 산림황폐율은 인구밀도와 밀접한 관련성(R = 0.4347, p = 0.02)을 보이며, 산림황폐율이 높은 서해안에서 산지토사재해 발생 보고건수가 많은 것으로 나타났다. 이는 인위적 산림훼손이 산림황폐화의 주된 원인이며, 나아가 산지토사재해 발생에도 현저한 영향을 끼쳤음을 시사한다. 위성영상을 통해 표층붕괴, 토석류 및 땅밀림 발생이 확인되었으며, 이러한 산지토사재해는 일반산지뿐만 아니라 다락밭, 채석장, 임도, 산불피해지 등 산림훼손지에서도 발생한 것으로 나타났다. 대부분의 피해지역은 복구사업의 시행 없이 존치되었지만, 일부 지역에서 산복 녹화공 등의 산지사방사업 또는 사방댐, 유도둑 등의 야계사방사업을 시행한 것으로 확인되었다. 이 연구의 결과는 향후 산림복구 및 사방사업 분야의 남북 교류협력 확대에 필요한 기초정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

This study investigated spatiotemporal trends of sediment-related disasters in North Korea from 1960 to 2019 and post-disaster recovery cases based on a literature review and satellite images. Results showed that occurrence status of sediment-related disasters was initially externally reported in 1995 (during the Kim Jongil era); their main triggering factor was heavy summer rainfall. Furthermore, forest degradation rate was positively correlated with population density (R = 0.4347, p = 0.02) and occurrence number of sediment-related disasters was relatively high on the west coast region, where both variables showed high values. This indicates that human activity was a major cause of forest degradation and thus, significantly affected sediment-related disasters in mountain regions. Finally, sediment- related disasters due to shallow landslides, debris flow, and slow-moving landslides were observed in undisturbed forest regions and human-impacted forest regions, including terraced fields, opencast mines, forest roads, and post-wildfire areas, via satellite image analysis. These disaster-hit areas remained mostly abandoned without any recovery works, whereas hillside erosion control work (e.g., treeplanting with terracing) or torrent erosion control work (e.g., check dam, debris flow guide bank) were implemented in certain areas. These findings can provide reference information to expand inter-Korean exchange and cooperation in forest rehabilitation and erosion control works of North Korea.

(게재일: 2021.09.30)
임농복합경영에 관한 기술협력은 남북 산림협력 분과회담 주요의제 중 하나이다. 본 연구는 북한의 생태지리 및 입지 특성을 반영한 임농복합경영 대상지에 따른 적정 수종과 작물을 선정하기 위해 수행되었다. 생태지리구획도는 북한의 위성자료와 문헌자료를 사용하여 북한 전역을 4지대 13지역으로 구분하여 작성되었다. 북한 전역을 세 가지 입지 특성(토심, 경사 및 지형적 위치)에 따라 18개 입지 조건으로 구분하고, 북한의 임농복합경영의 경영기간에 따라 단기와 장기임농복합경영 대상지로 분류하여 지도로 작성하였다. 최종적으로 생태지리구획도와 임농복합경영 대상지 지도를 중첩하여 수목 30종과 작물 19종을 대상으로 지역별 적정 수종 및 작물을 분류하였다. 수종과 작물은 동일 지대 내 지역별로는 대부분 유사하였으나, 지대별로 비교했을 때는 차이를 보였다. 이는 생태지리구획에 반영된 지리 기후적 특성이 지대별로 큰 차이를 보이기 때문인 것으로 보인다. 향후 본 연구 결과를 기반으로 임농복합경영 분야 남북 산림협력 시 경영 목적과 경영 유형을 모두 고려한 수종 및 작물을 제안할 수 있을 것으로 판단된다.

This study aims to identify appropriate tree species and crops for agroforestry target sites in North Korea based on ecological geography and site properties. To this end, an ecological geographic map (13 regions and 4 zones) of North Korea was made using satellite images and North Korean academic journal articles. The target agroforestry sites were selected and mapped according to 18 site conditions depending on 3 site characteristics, and the sites were divided into short-term and long-term target sites depending on the agroforestry management period. Finally, optimal combinations of 30 tree species and 19 crops were selected by overlapping the ecological geographic map and agroforestry target site map. For regions within the same zone, tree species and crops were almost similar; however, compared to regions in other zones, they differed. This is likely because the geographical climatic characteristics reflected in the ecological geographic map vary greatly from zone to zone. These results will be used to propose a combination of suitable tree species and crops that takes into account both management purposes and management types for inter-Korean forest cooperation in the agroforestry sector.

(게재일: 2021.09.30)
기후변화 대응과 탄소중립 실현을 위해 산림 바이오매스의 에너지 이용은 중요한 과제이다. 이 연구의 목적은 목재칩 보일러를 주력으로 사용하는 산림에너지자립마을의 투자 타당성을 분석하고 시설의 지속적 운영을 위해 필요한 적정열 보조금 수준을 산출하는 데 있다. 분석을 위해 순현재가치법과 선택의 유연성을 고려한 콜옵션 가격결정모형을 이용하였다. 분석결과에 따르면, 현재와 같이 국비 50%를 지원하고 전력에만 REC를 인정하면 산림에너지자립마을의 순현재가치와 내부수익률은 모두 음(-)이며, 실물옵션 모형으로 평가한 투자가치도 0으로 나타났다. 따라서 에너지 시설의 지속적 가동을 위해 정부 보조금이 필요하다. 시뮬레이션을 통해 사업의 옵션가치를 0보다 크게 만드는 열보조금 수준을 도출하였는데, 최소 0.0248원/kcal으로 나타났다.

The energy use of forest biomass is crucial to deal with climate change and achieve the carbon-neutral goal. This study aims to analyze the economic feasibility of forest biomass thermal energy facilities and calculate the optimal subsidy level of heat supply to ensure continued operation of the facilities. To achieve this aim, the net present value approach (NPV) and call option price model are adopted considering wood chip price volatilities. The Forest Energy Self-Sufficient Village Project financed by Korea Forest Service is considered as the research case study. In our analysis, when 50% of the initial investment is given to the subsidies and RECs are applied to only power generation, NPV and IRR are both negative and the investment value using the real option model is also zero. We concluded that some heat subsidies should be acknowledged to keep the facilities operating. Besides, the simulation results reveal reliable economic values when the heating subsidy is priced at KRW 0.0248 per kcal.

(게재일: 2021.09.30)
1993년 이후 국산화에 성공한 해군 전투체계는 다양한 국내외 함정에 탑재되어 다방면에서 꾸준한 발전을 이루어왔다. 반면 함정 통합기관제어체계(Engineering Control System, ECS) 소프트웨어는 아직도 해외 업체에 의존적임으로 해군 방위산업에서도 ECS의 국산화에 많은 관심과 연구들이 진행되고 있다. 다양한 연구 중 하나로 해군 함정에 공통적으로 적용 가능한 국산 ECS 소프트웨어 선행연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 함정 전투체계(Combat Management System, CMS)의 국산화를 하면서 개선하고 발전하였던 객체지향 프로그래밍과 표준화를 ECS의 함상훈련계통(On-Board Training System, OBTS) 소프트웨어에 적용하여 ECS OBTS 소프트웨어의 표준 아키텍쳐로 Ecs Obts Scalable Platform Architecture(EOSPA)를 제시하고 각 컴포넌트의 구조와 기능 및 특징을 소개한다. 더 나아가 다양한 함정에서 EOSPA를 적용한 ECS OBTS 소프트웨어 개발에 있어 높은 재사용성, 유지보수성을 기대한다.

Since 1993, Successfully localized naval combat System has made steady development on various domestic and foreign ships. On the other hand, Engineering Control System(ECS) is dependent on foreign companies. Therefore, there is a lot of interest and research in the localization of ECS in the navy defense industry. As one of various studies, a preliminary study of domestic ECS software that can be commonly applied to naval ships is in progress. This paper propose Ecs Obts Scalable Platform(EOSPA) as the standard architecture of ECS On-Board Training System(OBTS) software by applying object-oriented programming and standardization. And this introduces EOSPA's structure, function, and features of each component. Furthermore, high reusability and maintainability are expected in the development of ECS OBTS software applying EOSPA in various naval ships.

(게재일: 2021.09.30)
본 연구에서는 학습자들이 다중 프로그래밍의 프로세스 스케줄링 정책 8가지를 잘 이해할 수 있도록 돕는 방법 중 하나로 시뮬레이션 앱을 개발하였다. 학습에서 시뮬레이션 형태의 앱은 실제와 유사한 환경을 제공해야 하며 학습자가 연습할 수 있도록 해야 한다. 이렇게 하기 위해 학습자들의 요구 사항을 조사 분석하고 학습자들의 이해를 중심으로 목적을 정하고, 설계하고 프로그래밍 하여, 8가지 스케줄링 정책을 시뮬레이션 할 수 있는 도구로서의 앱을 만들었고, 이것들이 잘 수행되고 있음을 보였다. 특히 지면 교재의 한계인 단계적 다양한 입력에 대한 단계적 다양한 도해와 그에 따른 설명을 갖지 못하는 문제를 이런 도구를 이용하여 해결할 수 있음을 보여주었다.

In this study, an simulation app was developed as one of the methods to help learners better understand the eight process scheduling policies of multi-programming. In learning, an app in the form of a simulation should provide a realistic environment and allow learners to practice. To do this, the needs of the learners were investigated and analyzed, and the purpose was set, designed, and programmed based on the learners' understanding. And it was shown that the apps as a tool to simulate the created eight scheduling policies are performing well. In particular, it was shown that the problem of not having a step-by-step various diagram and explanation for step-by-step various inputs, which is a limitation of paper textbooks, can be solved using these tools.

(게재일: 2021.09.30)
본 논문에서는 U-네트에서 수용 영역을 다양화하여 기존의 모델보다 정확도가 개선된 새로운 혀 영역 분할을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 수용 영역 다양화를 위하여 병렬 컨볼루션, 팽창된 컨볼루션, 상수 채널 증가 등의 방법을 사용하였다. 제안된 딥러닝 모델에 대하여, 학습 영상과 테스트 영상이 유사한 TestSet1과 그렇지 않은 TestSet2의 두 가지 테스트 데이터에 대해 혀 영역검출 실험을 진행하였다. 수용 영역이 다양화됨에 따라 혀 영역 분할 성능이 향상되는 것을 실험결과에서 확인할 수 있었다. 제안한 방법의 mIoU 값은 TestSet1의 경우 98.14%, TestSet2의 경우 91.90%로 U-net, DeepTongue, TongueNet 등 기존 모델의 결과보다 높았다.

In this paper, we propose a new deep learning model for tongue segmentation with improved accuracy compared to the existing model by diversifying the receptive field in the U-net. Methods such as parallel convolution, dilated convolution, and constant channel increase were used to diversify the receptive field. For the proposed deep learning model, a tongue region segmentation experiment was performed on two test datasets. The training image and the test image are similar in TestSet1 and they are not in TestSet2. Experimental results show that segmentation performance improved as the receptive field was diversified. The mIoU value of the proposed method was 98.14% for TestSet1 and 91.90% for TestSet2 which was higher than the result of existing models such as U-net, DeepTongue, and TongueNet.

(게재일: 2021.09.30)
소프트웨어 연동통제문서는 시스템을 구성하는 구성품 간 연동을 위해 프로토콜 및 데이터 등을 기술하는 문서를 의미한다. 무기체계 개발 특성상 소프트웨어 연동통제문서 검증을 위해서는 각 구성품 개발자들이 특정 장소에 모여서 통합시험을 진행하게 되는데, 이때 소프트웨어 개발자들의 단순한 실수로 인하여 통합시험이 지연되는 경우가 종종 발생하게 된다. 이러한 상황이 발생하는 가장 큰 이유는 소프트웨어 개발자들이 연구실 환경에서는 시스템 환경을 구성하기 어려운 문제로 인해 충분한 검증을 수행하지 못한 경우와 통합시험 간 발생한 오류에 대해서 즉각적으로 원인을 발견하지 못한 경우 때문이다. 따라서 본 논문에서는 무기체계 개발 단계의 제작 및 구현단계부터 시스템 통합시험 단계 사이에 많은 시간이 소요되는 소프트웨어 연동통제문서 검증을 효과적으로 수행하기 위한 전략을 제안한다.

ESICD(Electrical Signal Interface Control Document) refers to a document that describes protocols and data for communication between components consist of a system. Each component developer gathers at a specific place to conduct an integrated test for ESICD verification. In this case, it often happens that the integration test is delayed due to a simple mistake of software developers. There are two reasons for this situation: First, software developers do not perform sufficient verification because it is difficult to configure the system environment in a Lab, and second, they do not immediately find the cause of errors occurred during integration tests. Therefore, in this paper, we propose a strategy to effectively perform ESICD verification, which takes a lot of time between the production and implementation stage of the weapon system development stage and the system integration test stage.

(게재일: 2021.09.30)
본 연구에서는 빅데이터 분석을 통해 유기견에 대한 국민 인식 변화를 분석하고자 한다. 2017년 1월부터 2020년 7월까지의 데이터를 수집하여 유기견을 키워드로 한 사회적 이슈의 양적변화가 유기견에 대한 국민 인식에 어떠한 영향을 끼쳤고, 긍정/부정적인 인식에 영향을 주는 요인들을 분석하였다. 연구 결과, 유기견 수와 유기견과 관련한 문서 수는 양의 상관관계를 가지고 있음을 확인할 수 있었고, 텍스트 마이닝과 네트워크 분석, 감정 분석 등 다양한 분석 기법을 통해 구체적으로 어떠한 시계열적 변화가 있는지 알 수 있었다. 이 연구는 유기견에 대한 정책 수립이나 다른 연구에 활용될 수 있는 기본 데이터로써 의의를 가질 것이다. 유기견에 대한 인식을 개선하고 책임의식을 기를 수 있도록 문제를 해결해 나가는데 도움이 되기를 기대한다.

This study aims to analyze the changes in public perception of abandoned dogs through big data analysis. Data from January 2017 to July 2020 were collected to analyze how the quantitative change in social issues with abandoned dogs as a keyword had an effect on public perception of abandoned dogs, and factors that influence positive/negative perceptions. As a result of the study, it was confirmed that the number of stray dogs and the number of documents related to stray dogs had a positive correlation, and specific time series changes were found through various analysis techniques such as text mining, network analysis, and sentiment analysis. This study will have significance as basic data that can be used for policy establishment or other research on abandoned dogs. we hope it will help to solve problems so as to improve awareness of abandoned dogs and develop a sense of responsibility.

(게재일: 2021.09.30)
본 논문에서는 음성 명령을 인식하여 비행기의 1차 조종면을 제어할 수 있는 장치를 제안한다. 음성 명령어는 19개의 명령어로 구성되며 총 2,500개의 데이터셋을 근간으로 학습 모델을 구성한다. 학습 모델은 TensorFlow 기반의 Keras 모델의 Sequential 라이브러리를 이용하여 CNN 모델로 구성되며, 학습에 사용되는 음성 파일은 MFCC 알고리즘을 이용하여 특징을 추출한다. 특징을 인식하기 위한 2단계의 Convolution layer 와 분류를 위한 Fully Connected layer는 2개의 dense 층으로 구성하였다. 검증 데이터셋의 정확도는 98.4%이며 테스트 데이터셋의 성능평가에서는 97.6%의 정확도를 보였다. 또한, 라즈베리 파이 기반의 제어장치를 설계 및 구현하여 동작이 정상적으로 이루어짐을 확인하였다. 향후, 음성인식 자동 비행 및 항공정비 분야의 가상 훈련환경으로 활용될 수 있을 것이다.

In this paper, we propose a device that can control the primary control surface of an aircraft by recognizing speech commands. The speech command consists of 19 commands, and a learning model is constructed based on a total of 2,500 datasets. The training model is composed of a CNN model using the Sequential library of the TensorFlow-based Keras model, and the speech file used for training uses the MFCC algorithm to extract features. The learning model consists of two convolution layers for feature recognition and Fully Connected Layer for classification consists of two dense layers. The accuracy of the validation dataset was 98.4%, and the performance evaluation of the test dataset showed an accuracy of 97.6%. In addition, it was confirmed that the operation was performed normally by designing and implementing a Raspberry Pi-based control device. In the future, it can be used as a virtual training environment in the field of voice recognition automatic flight and aviation maintenance.

(게재일: 2021.09.30)
인터넷과 정보통신, 인공지능기술을 기반으로 하는 디지털 혁신 시대를 맞이하면서 거대한 규모의 데이터집합이 발생, 수집, 축적되어, 다양한 공공기관에서 온라인에 오픈하여 유용한 공공정보를 제공하고 있다. 데이터를 분석하여 유용한 통찰력과 정보를 얻기 위하여, 데이터집합에 내재되어 있는 객체와 속성 사이의 이진 관계를 기반으로 데이터를 분석, 분류, 군집화 및 시각화하는 형식개념분석기법이 성공적으로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 형식개념분석기법을 확장하여, 객체의 속성뿐만 아니라 객체들 사이의 관련 관계를 기반으로 데이터집합을 분류하고 개념화하여 가시화하기 위한 기법과 지원도구를 제안한다. 일부 공공 오픈 데이터집합을 대상으로 본 논문의 제안기법을 적용하여 몇 가지 실험을 수행한 결과, 데이터집합으로부터 개념 계층구조를 생성하고 시각화하여 보다 유용한 지식을 추출함으로써 제안기법의 타당성과 유용성을 실증하였다. 본 논문에서 제안한 분석기법은 효과적인 데이터분석, 분류, 군집화, 시각화, 정보검색 등을 위한 유용한 도구로 사용될 수 있다.

In the age of digital innovation based on the Internet, Information and Communication and Artificial Intelligence technologies, huge amounts of datasets are being generated, collected, accumulated, and opened on the web by various public institutions providing useful and public information. In order to analyse, gain useful insights and information from data, Formal Concept Analysis(FCA) has been successfully used for analyzing, classifying, clustering and visualizing data based on the binary relation between objects and attributes in the dataset. In this paper, we present an approach for enhancing the analysis of relational attributes of data within the extended framework of FCA, which is designed to classify, conceptualize and visualize sets of objects described not only by attributes but also by relations between these objects. By using the proposed tool, RCA wizard, several experiments carried out on some public open datasets demonstrate the validity and usability of our approach on generating and visualizing conceptual hierarchies for extracting more useful knowledge from datasets. The proposed approach can be used as an useful tool for effective data analysis, classifying, clustering, visualization and exploration.

(게재일: 2021.09.30)
코로나 팬데믹으로 온라인 가상공간의 중요성이 커지면서 가상공간 활용 기술에 대한 관심이 높아져 언택트 기술에 대한 증가 및 관련 콘텐츠 산업 성장의 붐을 일으키고 있으며, 가상과 현실이 결합된 유비쿼터스 기반의 새로운 가상 융합 플랫폼인 메타버스 시대로의 전환이 가속화 되고 있다. 본 연구에서는 메타버스 구성 원리와 세부적인 기능에 대한 연구로 메타버스 플랫폼 중 제페토(ZEPETO)를 중심으로 분석한 결과, 맵 구성 빌드잇(Built-lt)과 제페토스튜디오를 통한 창작을 제공하며 아이템과 콘텐츠도 다양하고 경제활동이 활발했다. 이는 제페토(ZEPETO)를 중심으로 분석한 결과이므로 메타버스 플랫폼에 따라 상이하다. 메타버스 활성화를 위해 필요한 것은 무엇이며, 메타버스에서 생성된 가상의 자산들을 현실세계에서 어떻게 활용해야 유익할 지에 대한 방향성에 대해 메타버스 관련 기술을 통해 확인하고자 한다.

As the importance of online virtual space grows due to Corona Pandemic, interest in virtual space utilization technology is increasing, causing a boom in the growth of the untact technology and related content industry, and accelerating the transition to Metaverse era, a new virtual convergence platform based on virtual and reality. This study analyzed ZEPETO, a Metaverse platform and found that it provides a creative space through Built-it and ZEPETO Studio, and offers items and contents with active economic activity. This is the result of an analysis centered on ZEPETO, so it varies depending on the Metaverse platform. We look to find key items to activate a Metaverse platform and how to make best use of virtual assets crated in Metaverse in reality through Metaverse related technologies.

(게재일: 2021.09.30)
인공생명체 연구는 자연 생명과 관련된 시스템이나 그 과정들, 진화 등을 평가해 다양한 응용과학 분야에 활용된다. 이러한 인공생명체의 원활한 활동을 위해 물리적 신체 설계와 행동 제어전략을 진화시키는 연구가 활발히 진행되었다. 그러나 형태와 신경망을 공진화시키는 것은 어렵기에 최적화된 움직임을 가진 인공생명체는 한 가지 형태에 한 가지 움직임만을 가지며 주변 환경 상황은 고려하지 않는 것이 대부분이다. 본 논문에서는 포식자-피식자 모델을 이용하여 형태와 신경망을 공진화하는 인공생명체가 환경적응형 움직임을 갖게 한다. 그런 다음 포식자-피식자 계층 구조를 최상위 포식자-중간 포식자-최하위 피식자 3단계로 확장하여 초기 개체군 밀도에 따라 시뮬레이션의 안정성을 판별하며 형태 진화와 개체군 역학 간의 상관관계를 분석한다.

Artificial life is used in various fields of applied science by evaluating natural life-related systems, their processes, and evolution. Research has been actively conducted to evolve physical body design and behavioral control strategies for the dynamic activities of these artificial life forms. However, since co-evolution of shapes and neural networks is difficult, artificial life with optimized movements has only one movement in one form and most do not consider the environmental conditions around it. In this paper, artificial life that co-evolve bodies and neural networks using predator-prey models have environmental adaptive movements. The predator-prey hierarchy is then extended to the top-level predator, medium predator, prey three stages to determine the stability of the simulation according to initial population density and correlate between body evolution and population dynamics.

(게재일: 2021.09.30)
코로나(COVD-19)로 인해 비대면 수업이 장기화하고 있는 시점에서 비대면 교수학습 방법에 관한 연구가 필요한 실정이다. 기존에 제시된 교수학습방법은 대면 형태의 실습 및 체험형 교수법을 제시하고 있어 비대면 수업에 적용하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 대학교육혁신원에서 선정된 교수학습 방법인 5AL(5Activity Learning) 교수법을 대상으로 확장현실(XR:eXtended Reality) 기술을 활용하는 방법을 제시한다. 5AL교수법은 문제중심학습(PBL Learning), 하브루타학습(Havruta Learning), 플립드학습(Flipped Learning), 스마트엑티비티학습(Smart Activity Learning) 및 게이미피케이션학습(Gamification Learning)으로 구성된다. 본 연구에서는 출시된 확장현실 콘텐츠를 5AL과 접목하는 방법을 제시했다. 또한, 5AL의 5가지 학습법을 통합한 콘텐츠를 개발하고 시험을 통해서 학습 효과를 확인했다.

At a time when non-face-to-face classes are being held for a long time due to Corona (COVD-19), research on non-face-to-face teaching and learning methods is needed. Existing teaching and learning methods are limited in their application to non-face-to-face classes as they present face-to-face practical and experiential teaching methods. In this study, we present a method of utilizing the extended reality (XR: eXtended Reality) technology for the 5AL (5 Activity Learning) teaching method, which is a teaching and learning method selected by the Institute for University Education Innovation. The 5AL teaching method consists of PBL Learning, Havruta Learning, Flipped Learning, Smart Activity Learning, and Gamification Learning. In this study, a method of combining the released extended reality contents with 5AL was presented. In addition, we developed content that integrates the 5 learning methods of 5AL and confirmed the learning effect through testing.

(게재일: 2021.09.30)
도로 이용자의 교통정보에 대한 수요 증가와 효율적인 도로 이용을 위해 또한, 지능형 교통체계(ITS, Intelligent Transport Systems)의 기본 기술로 교통정보를 수집하여 제공하는 시스템에 대한 개발과 요구가 지속되고 있다. 고속도로에서 가장 많이 사용하는 교통정보 수집 도구로는 차량검지기(VDS)와 단거리무선통신(DSRC)이 있으며, 신뢰성 있는 교통정보의 생성을 위해서는 질 높은 교통데이터 수집 및 가공 기술과 더불어 수집된 자료의 효율적 관리 및 활용이 필요하다. 본 연구에서는 교통정보 수집·제공 기술의 현황을 기술하고, VDS를 통하여 수집되는 교통정보의 현황과 문제점에 대하여 분석한다. 이를 바탕으로 VDS 데이터의 차량정보 계측에 칼만 필터를 활용하여 개선된 수집 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 연구의 알고리즘을 활용하면 계측 시 필연적으로 발생하는 노이즈 제거 뿐만 아니라 추정 값의 시간지연(time delay)을 최소로 할 수 있다.

The development and demand for the system that provides users with traffic information and efficient road use have continued. also, this system provides the basic technology of the Intelligent Transport System (ITS). The most used traffic information collection tools are Vehicle detectors (VDS) and short-range wireless communication (DSRC) on express way. In order to generate reliable traffic information, it is necessary to efficiently manage and utilize the collected data as well as high-quality traffic data collection and processing technology. In this study, traffic information collection·processing·provision systems were investigated, and analyze the current status and problems of traffic information collected through VDS. Based on this, we would like to present an improved collection algorithm that utilizes the Kalman filter for vehicle information measurement of VDS data. By using the algorithm of this study, it is possible to minimize the time delay of the estimated value as well as the noise removal that inevitably occurs during measurement.

(게재일: 2021.09.30)