nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 논문에서는 머리카락과 모자 영역의 마스크 정보를 활용하여 더 자연스러운 얼굴 속성 편집(facial attribute editing)을 수행하는 모델을 제안한다. 최신 얼굴 속성 편집 연구인 STGAN은 다중 얼굴 속성을 자연스럽게 편집하는 성과를 보였다. 그러나 머리카락과 관련된 속성을 편집할 때 부자연스러운 결과를 생성할 수 있다. 제안하는 방법의 핵심 아이디어는 기존 모델에서 부족했던 얼굴 영역의 정보를 모델에 추가로 반영하는 것이다. 이를 위해 세 가지 아이디어를 적용한다. 첫째로 마스크를 통해 머리카락 면적 속성을 추가하여 머리카락 정보를 보완한다. 둘째로 순환 일관성 손실(cycle consistency loss)을 추가하여 영상의 불필요한 변화를 억제한다. 셋째로 모자 분할 신경망을 추가하여 모자 영역 왜곡을 방지한다. 정성적 평가를 통해 제안하는 방법 적용 여부에 따른 유효성을 평가 및 분석한다. 실험 결과에서 제안하는 방법이 머리카락 및 얼굴 영역을 더 자연스럽게 생성하고, 모자 영역의 왜곡을 성공적으로 방지했다.

In this paper, we propose a model that performs more natural facial attribute editing by utilizing mask information in the hair and hat region. STGAN, one of state-of-the-art research of facial attribute editing, has shown results of naturally editing multiple facial attributes. However, editing hair-related attributes can produce unnatural results. The key idea of the proposed method is to additionally utilize information on the face regions that was lacking in the existing model. To do this, we apply three ideas. First, hair information is supplemented by adding hair ratio attributes through masks. Second, unnecessary changes in the image are suppressed by adding cycle consistency loss. Third, a hat segmentation network is added to prevent hat region distortion. Through qualitative evaluation, the effectiveness of the proposed method is evaluated and analyzed. The method proposed in the experimental results generated hair and face regions more naturally and successfully prevented the distortion of the hat region.

(게재일: 2020.05.29)
본 연구의 목적은 다문화청소년의 진로결정성을 규명하기 위해 부모의 진로·양육지원과 교사관계의 영향력을 분석하고, 부모의 진로·양육지원과 교사관계 사이에서 진로준비성의 매개효과의 영향력을 확인하고자 한다. 이를 위해 다문화청소년패널조사(MAPS) 데이터 중 2017년 자료(7차년도)를 활용하였다. 분석결과, 첫째, 다문화청소년 부모의 진로·양육지원, 교사관계, 진로준비성은 진로결정성에 직접적으로 유의한 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 다문화청소년의 진로결정성 과정에 개인 내부적 맥락요인인 진로준비의 상대적 영향력의 중요성도 확인되었다. 셋째, 다문화청소년 부모의 진로·양육지원이 높아질수록, 교사관계가 긍정적일수록 진로결정성은 상승하는 것으로 분석되었다. 진로 준비성은 다문화청소년 부모의 진로·양육지원과 교사관계를 진로결정성에 매개해 주는 역할을 확인하였다. 이러한 분석결과를 토대로 다문화청소년의 진로결정성을 높일 수 있는 실천적 대안을 제시하였다.

The purpose of this study is to analyze the influence of career support and teacher relations of parents in order to determine the career determination of multicultural youths, and to confirm the influence of career preparation between parental career and care support and teacher relations. To this end, data from 2017 (the 7th year) was used among the data from the Multicultural Youth Panel Survey (MAPS). According to the analysis results, first, career support, teacher relations, and career preparation of multicultural youth parents have a positive impact on career determination. Second, the importance of the relative influence of career preparation, which is an internal context factor, was also confirmed in the process of determining the career path of multicultural youths. Third, it was analyzed that the higher the career and childcare support of multicultural youth parents, the more positive the teacher relationship, the higher the career determination. Career preparation was confirmed to play a role in mediating career support and teacher relations among multicultural youth parents in determining career paths. Based on the results of this analysis, practical alternatives were proposed to enhance the career determination of multicultural youths.

(게재일: 2020.05.29)
협력 필터링 기반의 추천 시스템에 내재된 확장성 문제는 지난 수십년간 관련 연구의 이슈가 되어 왔다. 클러스터링은 이 문제를 해결하는 유명한 기술인데 낮은 성능으로 인하여 활발히 연구되어 오진 않았다. 본 논문에서는 협력 필터링 시스템의 고질적인 단점인 확장성 문제를 극복하기 위하여 클러스터링 기법을 채택하였다. 또한 클러스터링을 적용함으로 인해 초래되는 성능저하 문제를 개선하기 위해, 두 가지 전략을 사용하였는데, 첫째는 퍼지 클러스터링이며, 둘째는 영화 장르에 대한 사용자 선호도에 기반한 유사도 측정 방법을 제안하고 이를 적용하였다. 본 연구에서의 제안 방법을 기존의 여러 관련 방법들과 비교 실험을 통해 다양한 주요 성능 척도에 의거하여 평가하였는데, 실험 결과 제안 방법은 예측과 순위 정확도 측면에서 더 우수한 성능을 보였고, 추천 정확도 측면에서는 실험 대상 중 최상의 방법과 대등한 성능을 나타냈다.

The scalability problem inherent in collaborative filtering-based recommender systems has been an issue in related studies during past decades. Clustering is a well-known technique for handling this problem, but has not been actively studied due to its low performance. This paper adopts a clustering method to overcome the scalability problem, inherent drawback of collaborative filtering systems. Furthermore, in order to handle performance degradation caused by applying clustering into collaborative filtering, we take two strategies into account. First, we use fuzzy clustering and secondly, we propose and apply a similarity estimation method based on user preference for movie genres. The proposed method of this study is evaluated through experiments and compared with several previous relevant methods in terms of major performance metrics. Experimental results show that the proposed demonstrated superior performance in prediction and rank accuracies and comparable performance to the best method in our experiments in recommendation accuracy.

(게재일: 2020.05.29)
최근 얼굴 속성 편집(facial attribute editing)의 연구는 GAN(Generative Adversarial Net)과 인코더-디코더(encoder-decoder) 구조를 활용하여 사실적인 결과를 얻고 있다. 최신 연구 중 하나인 SaGAN(Spatial attention GAN)은 공간적 주의 기제(spatial attention mechanism)를 활용하여 얼굴 영상에서 원하는 속성만을 변경할 방법을 제안하였다. 그러나 불충분한 얼굴 영역 정보로 인하여 때로 부자연스러운 결과를 얻는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 기존 연구의 한계점을 개선하기 위하여 유도 마스크(guide mask)를 학습에 활용하고, 다중작업 학습(multitask learning) 접근을 적용한 개선된 SaGAN(MSaGAN)을 제안한다. 폭넓은 실험을 통해 마스크 손실 함수와 신경망 구조에 따른 얼굴 속성 편집의 결과를 비교하여 제안하는 방법이 기존보다 더 자연스러운 결과를 효율적으로 얻을 수 있음을 보인다.

Recently, studies of facial attribute editing have obtained realistic results using generative adversarial net (GAN) and encoder-decoder structure. Spatial attention GAN (SaGAN), one of the latest researches, is the method that can change only desired attribute in a face image by spatial attention mechanism. However, sometimes unnatural results are obtained due to insufficient information on face areas. In this paper, we propose an improved SaGAN (MSaGAN) using a guide mask for learning and applying multitask learning approach to improve the limitations of the existing methods. Through extensive experiments, we evaluated the results of the facial attribute editing in therms of the mask loss function and the neural network structure. It has been shown that the proposed method can efficiently produce more natural results compared to the previous methods.

(게재일: 2020.05.29)
최근 신경망 기반의 학습 알고리즘인 딥 러닝 기술의 발전으로 인해 텍스트의 문맥을 고려한 문서 임베딩 모델이 다양하게 고안되었으며, 특히 대량의 텍스트 데이터를 사용하여 학습을 수행한 사전 학습 언어 모델을 사용하여 분석 문서의 벡터를 추론하는 방식의 임베딩이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 기존의 사전 학습 언어 모델을 사용하여 새로운 텍스트에 대한 임베딩을 수행할 경우 해당 텍스트가 가진 고유한 정보를 충분히 활용하지 못한다는 한계를 가지며, 이는 특히 텍스트가 가진 토큰의 수에 큰 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 다수의 토큰을 포함한 장문 텍스트의 정보를 최대한 활용하여 해당 텍스트의 벡터를 도출할 수 있는 자기 지도 학습 기반의 사전 학습 언어 모델 미세 조정 방법을 제안한다. 또한, 제안 방법론을 실제 뉴스 기사에 적용하여 문서 벡터를 도출하고 이를 활용하여 뉴스의 카테고리 분류 실험을 수행하는 외부적인 임베딩 평가를 수행함으로써, 제안 방법론과 기존 문서 임베딩 모델과의 성능을 평가하였다. 그 결과 제안 방법론을 통해 도출된 벡터가 텍스트의 고유 정보를 충분히 활용함으로써, 문서의 특성을 더욱 정확하게 표현할 수 있음을 확인하였다.

Recently, various methods of text embedding using deep learning algorithms have been proposed. Especially, the way of using pre-trained language model which uses tremendous amount of text data in training is mainly applied for embedding new text data. However, traditional pre-trained language model has some limitations that it is hard to understand unique context of new text data when the text has too many tokens. In this paper, we propose self-supervised learning-based fine tuning method for pre-trained language model to infer vectors of long-text. Also, we applied our method to news articles and classified them into categories and compared classification accuracy with traditional models. As a result, it was confirmed that the vector generated by the proposed model more accurately expresses the inherent characteristics of the document than the vectors generated by the traditional models.

(게재일: 2020.05.29)
본 논문은 지식기반의 서비스 융합을 추구하는 4차산업혁명의 핵심 기반인 데이터로부터 유용하지만 드러나지 않는 정보들을 추출하는 방식을 제안한다. IoT로 대표되는 초연결사회에서 빅데이터의 생성은 필연적이며 그로부터 최적의 서비스를 도출하기 위해서는 가치있는 데이터를 찾아내는 것은 최우선으로 수행되어야 한다. 다양한 디바이스로부터 엄청난 양의 데이터를 수집·저장·관리하고 통합하는 데이터중심 IoT 플랫폼은 일종의 미들웨어 솔루션으로, 플랫폼의 궁극적인 목적은 빅데이터를 적시적소에 맞게 가공 및 분석수행 후 가치 있는 결과를 도출하여 최적의 답안을 제시하는 것이다. 이는 데이터를 분석하는 효율적이고 정확한 알고리즘을 필요로 한다. 이를 위해 본 논문은 분산되어 생성되는 IoT 데이터로부터 유용 정보 추출을 위해 시맨틱을 고려하여 원데이터를 저장하는 특화된 구조체를 설계하고 제안한 구조체에 기반하여 가치있는 정보를 찾아내기 위한 알고리즘을 다양한 정의와 증명을 사용하여 제시한다.

In this paper, we propose a method to derive valuable but hidden infromation from the data which is the core foundation in the 4th Industrial Revolution to pursue knowledge-based service fusion. The hyper-connected societies characterized by IoT inevitably produce big data, and with the data in order to derive optimal services for trouble situations it is first processed by discovering valuable information. A data-centric IoT platform is a platform to collect, store, manage, and integrate the data from variable devices, which is actually a type of middleware platforms. Its purpose is to provide suitable solutions for challenged problems after processing and analyzing the data, that depends on efficient and accurate algorithms performing the work of data analysis. To this end, we propose specially designed structures to store IoT data without losing the semantics and provide algorithms to discover the useful information with several definitions and proofs to show the soundness.

(게재일: 2020.05.29)
본 논문에서는 관광 서비스 산업 분야에서 소규모 투자와 최소한의 인력만으로 경제적/사회적/문화적 효과를 이끌어낼 수 있는 관광 사진 촬영 서비스를 제공하기 위한 IoT 기반 솔루션을 제안한다. 오픈 하드웨어 플랫폼과 국제 IoT 표준인 oneM2M 기반 소프트웨어 플랫폼을 활용하여 원격 제어가 가능한 IoT 카메라를 구현하고 이 과정에서 센서 및 액추에이터들을 oneM2M 표준 디바이스로 변환이 가능한 미들웨어를 개발하였다. 포토존에 설치된 IoT 카메라는 oneM2M 기반 게이트웨이에서 제공하는 웹앱 인터페이스를 통해 앵글 조절이 가능하고 촬영한 이미지를 사용자 스마트폰으로 전달할 수 있다. 관광지 밖에서도 사용자에게 부여된 식별자를 이용하여 동일한 방식으로 촬영했던 사진 다운로드가 가능하다. 본 연구에서 제안한 솔루션을 발판으로 복합 서비스 산업 중 하나인 관광 분야에서도 IoT 관련 기술들이 보다 활발히 적용되기를 기대한다.

In this paper, we propose an IoT-enabled solution for tour photography services with small-size investment and resources in the travel and tourism industries, being able to impact on economic, social, and cultural values. An IoT-enabled camera is developed based on an open hardware and software platform complying with oneM2M, which can make traditional embedded systems oneM2M-compliant devices due to a middleware solution called TAS (thing adaptation software). IoT cameras deployed around photo zones in a tour site could be remotely controlled via an IoT gateway with a Web-based application on a smartphone. Users would perform a pan and tilt camera control if they want and then take and download a perfect photo picture (even though they are away from the tour site). We expect that the proposed solution will promote the deployment IoT-enabled technologies in tour and travel industries which are important parts of the tertiary sector.

(게재일: 2020.05.29)
직접 측정방법을 기반으로 3차원 스캔 데이터에서 유방의 자동측정을 위한 유방과 관련된 측정점 설정과 이상적인 3차원 스캔 자세를 제안하였다. 특히 직접 측정법에서의 유방 바깥쪽점은 체형과 자세에 따라 변동되기 쉬우므로 3차원 측정법에서는 유방에서 찾는 새로운 방법을 제안하였다. 유방의 윤곽선이 뚜렷하지 않은 유방 위쪽의 유방 위쪽점은 겨드랑접힘점을 기준으로 설정되는데 직접측정법에서의 유방 위쪽점이 3차원 스캔데이터에서 측정된 유방위쪽점보다 높게 설정됨을 알 수 있었다. 그러므로 직접 측정치와 3차원 측정치 간의 오차를 줄이기 위해서는 유방 위쪽점 설정에 관여되는 겨드랑앞접힘점 위치가 명확해야 할 것이다. 유방과 관련된 깊이 항목에서는 유방 바깥쪽점을 제외한 모든 깊이에서 직접 측정치가 높게 나타났는데 이는 피부 눌림에 의한 것으로 판단된다. 또 유방의 굴곡이 심한 유방아래길이와 유방아래 접힘선길이, 유방 안쪽점사이 간격은 굴곡에 의해 3차원 측정치가 직접 측정치보다 높게 나타나 유방에 대한 3차원 측정법이 일반화되기 위해서는 다양한 유방유형에 따른 측정치의 변화를 연구할 필요가 있다.

In this paper, we propose setting measurement point in the 3D scan data based on the manual measurement data. The optimal 3D body scan postures and measurement points for automatic measurement of breast were set up. The outer breast point may be different depending on the body shape or standing posture as it is on the line connected from the bisecting point of the lateral waist thickness to front armpit point. Therefore, it is necessary to consider the breast-related outer point proposed in this study. And many researches need to reduce the differences between MAM and 3D dimension items associated with the upper breast point. When measuring depth, the difference by pressing in MAM should be taken into account. And the differences in flexion depending on breast type can make a difference in the 3D measurement. So the measurement method in 3D scan should be further studied depending on the types of breast and verified by multiple subjects.

(게재일: 2020.05.29)
본 연구에서는 자외선 파장을 활용한 항균 화장품 케이스를 개발하고자 하였다. UVC는 경제성 및 편리성 면에서 우수한 항균 성능을 가진다. 실험은 이를 입증하고 적합한 투과 재질을 찾는 것을 목적으로 진행하였다. 실험에는 자외선 파장을 이용한 항균 화장품 케이스의 항균력을 측정·비교하기 위해 UVA, UVC 기기 및 타사 제품을 사용하였다. 실험 대상 균주로는 그람양성균인 S. aureus를 사용하였으며, 항균력은 평판계수법을 통해 대상 균주의 집락 수를 측정·비교하였다. 실험 결과는 UVA와 UVC 모두 항균 활성을 나타냈고, UVC가 가장 뛰어난 항균 활성을 나타냈다. 결론적으로 UVC를 직접투과 할 때 석영유리가 가장 적합하지만 검사한 재질의 두께가 두꺼워질수록 항균력이 감소하였다.

In this study, we propose an antibacterial cosmetic case using UV wavelengths. UVC have excellent antibacterial strength in terms of economics and convenience. The purpose of experiments was to prove it and to select a suitable permeability material. In experiments, UVA, UVC machanics and the competitor product were used to measure and compare the antibacterial strength of antibacterial cosmetic case using UV wavelength. S. aureus, a gram-positive strain, was used subject to the experiment, and the antibacterial strength measured and compared the number of colonies using the plate count technique. As a result, both UVA and UVC showed antibacterial activity, and UVC showed the most powerful antibacterial activity. In Conclusion, the Quartz glass was the most suitable of the permeable materials, but the more thick the examined quartz material became the less antibacterial strength.

(게재일: 2020.05.29)
본 연구에서는 중학생의 컴퓨팅 사고력을 측정하기 위한 검사 도구를 개발하고, 개발한 검사도구를 활용하여 중학생의 컴퓨팅 사고력을 조사하였다. 검사 도구는 Korkmaz, Çakir, & Özden(2017)의 computational thinking scales를 탐색적 요인 분석을 실시하여 한국의 중학생에게 적합한 요인과 문항을 도출하였다. 개발한 검사 도구를 492명의 중학생에게 적용하여 성별, 학년, 프로그래밍 관련 경험, 경험한 프로그래밍 언어의 종류, 관심 정도에 따른 컴퓨팅 사고력의 차이를 분석하였다. 연구 결과, 한국의 중학생은 여성보다 남성의 컴퓨팅 사고력이 높았으며, 프로그래밍 관련 경험이 있거나 텍스트 기반 프로그래밍 언어를 경험하였을 때 컴퓨팅 사고력이 높은 것으로 나타났다. 반면에 학년에 따라 중학생의 컴퓨팅 사고력은 유의한 차이가 없으며, 인공지능에 대한 관심만 중학생의 컴퓨팅 사고력에 유의한 영향을 주었다.

In this study, we developed a test tool to measure the computational thinking ability of middle school students and investigated their computational thinking power using the tool. The test tool used exploratory factor analysis to examine the computational thinking scales of Korkmaz et al. (2017) and derive suitable factors and questions for middle school students in Korea. The developed test tool was applied to 492 middle school students to analyze differences in computational thinking ability according to gender, grade, programming experience, type of programming language, and interest. According to the study, male Korean middle school students had higher computing power than females. In addition, students who had programming experience or used text-based rather than block-based programming languages demonstrated higher computational thinking. There was no significant difference in the computational thinking of middle school students according to grade, and the level of interest in artificial intelligence only had a slight influence on computational thinking.

(게재일: 2020.05.29)
본 논문에서는 다양한 사용자의 영상을 이용하여 축구공 리프팅과 같은 묘기 장면을 만들 수 있는 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법은 핸드폰 등으로 촬영된 일반적인 사용자의 영상이라면 수 초 이내에 원하는 결과를 생성할 수 있다. 본 논문의 프레임워크는 크게 세 부분으로 나누어진다. 첫 번째는 사용자의 영상을 입력받아 자세를 분석하는 것이다. 이를 위해서는 딥러닝 기법으로 영상을 분석하여 사용자의 포즈를 계산하고, 원하는 신체 부위의 움직임을 추적할 수 있다. 두 번째는 지정된 신체부위의 이동 궤적을 분석하여 물체를 타격하는 위치와 시간을 계산하는 것이다. 마지막으로 분석된 타격 정보를 이용하여 물체의 이동 궤적을 생성하는 것이다. 그러면 입력된 사용자 영상과 동기화되는 자연스러운 물체 리프팅 장면을 생성할 수 있다. 사실적인 물체의 움직임을 생성하기 위해 물리 기반 최적화를 사용하였다. 본 논문의 프레임워크를 이용하면 다양한 증강현실 어플리케이션을 제작할 수 있다.

This paper proposes a framework for creating acrobatic scenes such as soccer ball lifting using various users' videos. The proposed method can generate a desired result within a few seconds using a general video of user recorded with a mobile phone. The framework of this paper is largely divided into three parts. The first is to analyze the posture by receiving the user's video. To do this, the user can calculate the pose of the user by analyzing the video using a deep learning technique, and track the movement of a selected body part. The second is to analyze the movement trajectory of the selected body part and calculate the location and time of hitting the object. Finally, the trajectory of the object is generated using the analyzed hitting information. Then, a natural object lifting scenes synchronized with the input user's video can be generated. Physical-based optimization was used to generate a realistic moving object. Using the method of this paper, we can produce various augmented reality applications.

(게재일: 2020.05.29)
한반도에서 점차 증가하는 지진으로 지진을 빠르고 정확하게 감지하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기상청에서 운영하는 기존 관측소는 설치와 운영에 많은 비용이 요구되어 오늘날 저가의 센서를 사용하여 지진을 감지하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 논문에서는 스마트폰에 설치된 저가의 MEMS 가속도 센서를 활용하여 지진 관측자료 생성 및 지진 감지 체계를 구축할 수 있는지에 대해 평가한다. 가속도 센서 분석을 위하여 국내의 여러 위치에 설치하여 가속도 데이터를 수집하였으며, PSD 계산을 통하여 각 센서의 바닥 잡음 수준을 파악한다. 분석 결과를 바탕으로 기존 MEMS 가속도 센서의 바닥 잡음 수준과 지진 감지를 위한 노이즈 모델과 비교하여 MEMS 센서가 감지할 수 있는 지진의 규모를 파악한다. 다양한 종류의 건물에 부착된 280 여 개의 가속도 센서 중 200 개의 센서로부터 데이터를 지난 수 개월 간 수집 하였으며 PSD 계산을 통하여 설치된 스마트폰의 MEMS 가속도 센서는 10Km 이내에서 발생하는 규모 3.5 이상의 지진을 관측 할 수 있음을 파악하였다. 지난 몇 개월간의 운영 기간 동안, 스마트폰 가속도 센서는 2019년, 12월 30일 밀양에서 발생한 규모 3.5의 지진을 기록하였으며 지진 감지 기법 중 하나인 STA/LTA 기법에 의해서 지진이 감지됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 MEMS 가속도 센서를 사용한 지진 감지 체계는 점차 증가하는 지진을 더욱 빠르고 정확하게 감지할 수 있을 것으로 기대한다.

As the number of earthquakes gradually increases on the Korean Peninsula, much research has been actively conducted to detect earthquakes quickly and accurately. Because traditional seismic stations are expensive to install and operate, recent research is currently being conducted to detect earthquakes using low-cost MEMS sensors. In this article, we evaluate how a low-cost MEMS acceleration sensor installed in a smartphone can be used to detect earthquakes. To this end, we installed about 280 smartphones at various locations in Korea to collect acceleration data and then assessed the installed sensors' noise floor through PSD calculation. The noise floor computed from PSD determines the magnitude of the earthquake that the installed MEMS acceleration sensors can detect. For the last few months of real operation, we collected acceleration data from 200 smartphones among 280 installed smartphones and then computed their PSDs. Based on our experiments, the MEMS acceleration sensor installed in the smartphone is capable of observing and detecting earthquakes with a magnitude 3.5 or more occurring within 10km from an epic center. During the last several months of operation, the smartphone acceleration sensor recorded an earthquake of magnitude 3.5 in Miryang on December 30, 2019, and it was confirmed as an earthquake using STA/LTA which is a simple earthquake detection algorithm. The earthquake detection system using MEMS acceleration sensors is expected to be able to detect increasing earthquakes more quickly and accurately.

(게재일: 2020.05.29)
본 연구에서는 3차원 시뮬레이션 프로그램으로 40-50대 중년남성의 보디스 원형을 제작한 후 가상착의로 외관평가 및 공극률, 단면도, 색분포도 등을 분석하여 패턴 간의 차이를 비교 분석해 봄으로써 중년남성에게 적합한 보디스 패턴 제도 방법을 선정하고자 하였다. 이를 통하여 중년남성용 의복을 제작 생산하는 업체에 패턴 개발에 필요한 기초자료를 제공하고자 하였다. 보디스 원형 분석 결과, J패턴이 중년남성의 체형에 가장 적합한 보디스 패턴으로 분석되었다. E패턴은 너무 여유가 없고, L패턴과 N패턴은 여유가 너무 많은 것으로 평가되었다. 그러나 J패턴도 등길이와 앞중심길이의 설정에 있어서 수정이 요구되었다. 등이 앞으로 굽고 어깨도 앞으로 기우는 노화현상에 따라 앞뒤길이 및 어깨각도, 어깨길이 치수의 조정이 요구되었다. 향후 J패턴을 수정하여 연구용 패턴을 제작한 후, 중년남성에 대한 실제 착의실험을 통한 중년남성용 보디스 원형개발이 이루어져야 할 것으로 생각된다.

In this study, a 3D simulation program was used to produce a bodice prototype of a middle-aged male in their 40s and 50s and then analyze the appearance evaluation and airgap, sectional view, color distribution through virtual wearing to compare and analyze the differences between patterns. Through this, it was intended to provide basic data necessary for pattern development to companies that manufacture and produce clothing for middle-aged men. As a result of analyzing, J pattern was analyzed as the most suitable body shape pattern for middle-aged men. E pattern was too tight and L pattern and N pattern had too much spaces. However, J patternt was analyzed that correction was necessary in setting center back and center front length. The aging phenomenon in which the back is slightly bent forward and shoulders are also inclined is expected to appear, so it is necessary to adjust the front-to-back length, shoulder angle, and shoulder length. It is considered that after developing the research pattern by modifying J pattern, it is necessary to develop a body shape prototype for middle-aged men through actual clothing experiments on middle-aged men.

(게재일: 2020.05.29)
본 연구는 강원도에 거주하는 성인의 사전연명의료의향서에 대한 인식을 알고자 시도되었다. 연구 자료는 강원도에 거주하는 성인 60명을 대상으로 42문항의 구성된 사전연명의료의향서 설문지를 이용하여 수집되었다. 연구 자료는 SPSS 24.0 프로그램을 이용하여 빈도와 백분율을 분석하였다. 사전연명의료의향서 인식의 설문지는 연명치료와 사전의료의향서의 지식, 경험, 선호도로 구성되었다. 연구 결과는 다음과 같았다. 연구 참여자의 45%가 연명치료에 대해 정확이 알고 있다고 응답하였다. 연구 참여자가 선호하는 특수연명치료는 심폐소생술 78.3%, 기계 환기 63.3%, 수혈 51.7% 이었다. 연구 참여자가 피하고 싶어 하는 특수 연명치료는 신장투석 8.3%, 인공호흡 6.7%, 중환자실 입원 6.7%로 나타났다. 사전연명의료의향서에 대해서는 8.3%만 인지하고 있었으며, 그럼에도 불구하고 응답자의 86.6%가 사전연명의료의향서 작성에 호의적이었다. 본 연구 참여자의 사전연명의료의향서에 대한 인식은 매우 낮았음에도 불구하고 이를 준비하겠다는 의도는 높았다. 따라서 이러한 결과를 기반으로 사전연명의료의향서에 대한 인식 수준이 사전의료의향서 작성의도에 매우 중요함을 알 수 있다. 따라서 사전연명의료의향서에 대한 지역 프로그램과 교육과 주기적인 사전연명의료의향서에 대한 인식 연구가 계속되어야 한다.

This study was attempted to know the awareness of Advance Directives of adults in Gandwon-do province. Data was surveyed from 60 adults in Gangwon-do province by 42 item questionnaire for the awareness of Advance Directives. Subcategories of Advanced Directives questionnaire were knowledge, preference, experience for life-sustaining treatment and Advance Directives. The data was analyzed with the frequency and percentage using SPSS 24.0. 45% of Participants replied they knew the 'life-sustaining treatment' exactly. They preferred CPR 78.3%, mechanical ventilation 63.3% and blood transfusion 51.7% for their future special life-sustaining treatments. They did not preferred hemodialysis 8.3%, artificial respiration 6.7%, intensive care unit 6.7%, 8.3 percent of participants said that they well aware of Advance Directives. 86.6% of them hoped to write their Advance Directives. Despite such low awareness of the Advance Directives, the intention to write Advance Directives was high. Based on these results, it was found that the level of awareness of Advance Directives was very important for the intention to prepare Advance Directives. Therefore, regional programs and education on Advance Directives and periodic survey study for awareness of Advance Directives should be continued.

(게재일: 2020.05.29)
본 논문에서는, 지난 연구에서 제안한 D2D 전력제어 알고리즘의 성능 개선을 위하여, 채널추정 에러를 보상하는 세 가지 수정 D2D 전력제어 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안하는 세 가지 수정 D2D 전력제어 알고리즘을 채널추정 에러 환경에서 성능평가를 진행한다. 실제 채널환경에서는 채널추정 에러가 빈번하게 발생한다. 지난 연구에서는 채널추정 에러가 없는 환경을 가정하고 제안된 D2D 전력제어 알고리즘이 채널추정 에러 환경에서 성능 문제가 있음을 확인하었다. 세 가지 수정 D2D 전력제어 알고리즘은 1)재전송, 2)신호대 간섭비 여유, 3)재전송과 신호대 간섭비 병합을 기반으로 한다. 실험 결과 재전송과 신호대 간섭비 병합기법이 채널추정 에러를 보상하는 데 소모하는 전송전력과 지연 관점에서 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

To improve the performance of D2D power control algorithm proposed in the previous work, three modified D2D power control algorithms are proposed to compensate the channel estimation error. Then, we evaluate the performance of three modified D2D power control algorithms in the channel estimation error environment. In real channel environment, the channel estimation is not perfect. To that end, the impact of imperfect channel estimation on the D2D power control algorithm, which was developed with the assumption of perfect channel estimation, has been analyzed in the previous work. Three modified D2D power control algorithms are based on 1) Retransmission, 2) SIR Margin, and 3) Retransmission and SIR Margin. Simulation results show that the Retransmission and SIR Margin approach shows best performance in the sense of the transmit power consumption and the latency.

(게재일: 2020.05.29)