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      • 기상 인자와 대기오염 물질을 이용한 아파치 스파크 및 기계 학습 기반의 미세먼지 농도 지수 예측 시스템

        유지훈 세종대학교 대학원 2018 국내석사

        RANK : 247647

        발암물지롤 판명된 미세먼지(PM-10)와 초미세먼지(PM-2.5)는 현재 인체만이 아니라 자연, 생태계 및 자산등 다방면으로 심각한 영향을 초래하고 있다. 본 논문에서는 미세먼지의 피해를 최소화하기 위해서 미세먼지 오염정도 (PM-10, PM-2.5 수치)를 아파치 스파크(Apache Spark)와 스파클링 -워터(Sparkling-Water)를 이용한 미세먼지 예측 시스템을 제안한다. 본 논문의 시스템은 스파크 기계학습 라이브러리(Spark Machine Learning Library: Spark ML)와 H2O 스파클링-워터(sparkling-Water)에서 제공하는 기계학습 알고리즘을 이용해서 미세먼지 오염정도를 예상한다. 미세먼지를 예측하는 연구는 크게 두 개의 영역으로 분류된다. 하나는 기상모델을 이용한 연구이고 다른 하나는 기계학습을 사용한 연구다. 두 연구의 공통점은 기상요소만을 고려하여 예측을 했다는 것이다. 따라서 대기 오염 물질과 같은 미세 먼지에 영향을 미치는 요인이 고려되지 않은 문제가 있다. 본 논문은 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 전처리 과정에서 미세먼지에 영향을 끼치는 요소 물질 분석 결과를 알아냈고 이를 요소 데이터를 기계 학습 데이터로 이용했다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위한 최선의 기계학습 알고리즘을 찾기 위해 기존의 기계학습 아고리즘을 실험했다. 실험에 사용한 알고리즘은 선형 회귀(Linear Regression), 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting)이다. 기계 학습 모델의 정확도를 높이기 위해 10-fold 교차 검증(cross validation) 방법을 사용하여 비교한 결과 그래디언트 부스팅 모델이 가장 높은 정확도로 미세머지를 예측하였다. 미세먼지 예측에는 오염 물질이 가장 큰 요인이었음도 실험결과를 통해 확인할 수 있었다. PM-10 and PM-2.5, which are proven to be carcinogens, have serious effects not only on humans but also on nature, ecosystem and assets. In this paper, we propose a system for predicting fine dust (PM-10, PM-2.5) by using Apache Spark and Sparkling-Water in order to minimize the damage of fine dust, We suggest. The fine dust prediction system of this paper predicts the degree of fine dust contamination using the machine learning algorithm provided in Spark Machine Learning Library (Spark ML) and H2O Sparkling Water. The study of predicting fine dusts is divided into two major areas. One is the study using the weather model and the other is the study using the machine learning. The common feature of both studies is that the prediction is based only on meteorological factors. Therefore, there is a problem that factors affecting fine dust such as air pollutants are not considered. In order to solve these problems, this paper has analyzed the element analysis results that affect the find dust in the pretreatment process and used these element data as the machine learning data. In this paper, we investigate the existing machine learning algorithm to find the best machine learning algorithm for the fine dust prediction. The algorithms used in the experiments are linear regression, multi-layer preceptron, random forest, and gradient boosting. In order to improve the accuracy of the machine learning model. the 10-fold cross validation method was used and the gradient boosting model predicted fine dust with the highest accuracy. Experimental results also showed that pollutants were the biggest factor in fine dust prediction.

      • CFRP에 SUS304 및 PVC를 접착한 이종 복합 재료들의 파괴 강도에 관한 연구

        유지훈 공주대학교 일반대학원 2020 국내석사

        RANK : 247631

        At the manufacturing and chemical industries, the storage tanks have exploded frequently. The large and small accidents such as stress corrosion cracking, poor heat treatment, and rupture accidents happen at the fuel pipe in a vehicle. As part of an effort to reduce the damage these damage, rather than using only single materials, the complex material is constructed by bonding different materials that can complement the durability and rigidity of single materials. PVC, SUS304, and carbon fiber reinforced plastic (CFRP) which have been used in the overall industry. By adopting a heterogeneous material bonded by a sandwich method, the tensile and three-point bending tests were carried out with SUS304 and PVC as the outer materials and CFRP as the core material. The specimens with notch were manufactured in order to investigate the stress states shown at actual several tubes. In this paper, an abbreviation on the specimen composed of PVC, CFRP and PVC is called by PCP. In cases of the stress concentration factors and the maximum stresses of single materials, the stress concentration factor of PCP was 54.7% higher than that of SUS304, and the maximum stress was increased by 321.3% by comparing with that of PVC. The specimen composed of SUS304, CFRP and SUS304 is also called by SCS. The stress concentration coefficient of SCS was lower than that of CFRP or PVC, but the maximum stress was increased by 1,008.06% as compared with PVC. When the bending moment was applied on the specimens for three-point bending test, the breaking strength and the deformation were measured and compared with the single materials. And the specimen composed of PVC, CFRP and PVC is called by PCP. As compared with the maximum bending stresses of single materials, the maximum bending stress of PCP is better than that of CFRP or SUS304. So, PCP can be advantageous as its rigidity increases as much as 122.8% than PVC. The specimen composed of SUS304, CFRP and SUS304 is called by SCS. As compared with the maximum bending stresses of single materials, the maximum bending stress of SCS is lower than that of CFRP or SUS304. Therefore, the experimental results are different by depending on the loading direction through tensile and three-point bending test. Through the result of this study, the strength and stiffness of composite can be remarkably increased by depending on the its composition. It is thought that this study result is thought to become the useful contribution at the actual design by composing the composite materials from existing materials instead of new materials.

      • 췌장염 병인론에서 선세포 cytokine 발현에 대한 활성산소와 NF-κB의 역할

        유지훈 연세대학교 대학원 2002 국내석사

        RANK : 247631

        활성산소는 NF-κB를 활성화시키며, cerulein으로 유도된 급성 췌장염의 초기 단계에서 NF-κB 활성화가 된다고 알려져 있다. 나아가 NF-κB가 활성화되면 췌장염의 병인에 관여하는 염증성 cytokine 유전자 발현이 조절된다고 알려져 있다. 본 연구에서는 쥐에서 분리한 췌장 선세포를 이용하여 cerulein에 의해 활성산소 및 지질과산화물 생성이 증가하고, NF-κB 활성화 및 cytokine(IL-1β, IL-6) 발현이 유도되는지를 살펴보고, 또한 그 상관관계를 규명보고자 하였다. 연구결과 췌장 선세포에서 cerulein은 활성산소 및 지질과산화물 생성을 증가시켰으며, NF-κB가 활성화되었다. 또한 cerulein처치에 의하여 IL-1β 및 IL-6 mRNA와 단백의 발현이 증가하였다. IL-1β 및 IL-6의 발현 증가는 항산화제인 GSH, SOD, catalase 그리고 NF-κB 활성화의 억제제인 PDTC의 전처치에 의하여 농도 의존적으로 억제되었다. 결론적으로 췌장 선세포에서 cerulein 에 의하여 증가하는 활성산소 및 NF-κB 활성에 의하여 친염증성 cytokine의 발현 증가가 조절됨을 알 수 있었다. Reactive oxygen species (ROS) has been considered as an important regulator in the pathogenesis and development of pancreatitis and as an activator of transcription factor, nuclear factor-κB (NF-κB) regulating inflammatory cytokine gene expression. NF-κB activation was demonstrated in cerulein pancreatitis which rapidly induces an acute, edematous form of pancreatitis. Present study aims to investigate whether cerulein induces ROS generation, production of lipid peroxide (LPO), NF-κB activation and the expression of cytokines (IL-1β, IL-6) in pancreatic acinar cells, and whether these alterations are inhibited by antioxidants and an inhibitor of NF-κB activation. As a result, cerulein generated ROS and increased LPO production in acinar cells. It resulted in NF-κB activation and induction of cytokine gene expression in acinar cells. Cerulein-induced NF-κB activation was in parallel with IκB-α degradation. Both antioxidants(GSH, SOD, catalase) and NF-κB inhibitor(PDTC) inhibited cerulein-induced, oxidant-mediated alterations in acinar cells. In conclusion, ROS, generated by cerulein activates NF-κB, resulting in upregulation of inflammatory cytokines gene expression in acinar cells. Inhibition of NF-κB by scavenging ROS might alleviate the inflammatory response in pancreatic acinar cells by suppressing cytokine gene expression.

      • 실리카흄을 混合한 시멘트 硬化體의 黃酸鹽浸蝕 抵抗性에 대한 硏究

        유지훈 漢陽大學校 大學院 2002 국내석사

        RANK : 247631

        콘크리트 구조물의 황산염 침식은 본래 화학공장이나 식품공장 등의 공업시설, 황산염 토양지역이나 온천지역, 해양환경 등과 같이 특수한 환경뿐만 아니라 탄산가스에 의한 수화물의 분해, 하수처리시설이나 하수도 등에서 미생물의 작용에 의해 생성된 황산 및 산성비 문제 등에 의해 콘크리트 구조물이 황산염 침식을 받아 성능저하를 일으킬 수 있다. 또한, 천연골재 채취법의 재정 및 환경 보전에 따른 천연골재의 부족으로 해사의 사용과 잠재반응성이 있는 쇄석골재의 사용 가능성도 내포하고 있어 예기치 못한 성능저하의 위험이 있으므로 황산염 침식 저항성에 대한 중요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 황산염 침식에 대한 실리카흄의 저항성을 평가하기 위해 시멘트 중량비 0, 5, 10 및 15% 대체하여 혼합한 시멘트경화체를 담수 및 황산염 용액을 이용한 촉진시험을 하였으며, 재령별 압축강도 감소율과 길이변화로써 모르타르의 성능저하 정도를 평가하였다. 또한 모르타르와 동일 조건으로 제조한 시멘트페이스트의 X선 회절 분석, 수은압입법을 이용한 미세공극 분석, SEM 및 EDS 분석 등의 기기분석을 통하여 황산염용액에 침지한 페이스트의 반응생성물과 미세공극량을 분석하여 시멘트경화체의 외관등급에 미치는 실리카흄의 영향과의 상관관계를 조사하고, 각 황산염 용액의 종류에 따른 성능저하 메카니즘의 차이를 고찰하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 시멘트페이스트의 X선 회절분석 결과, SO42-이온의 영향으로 에트린가이트, 집섬 및 소마사이트의 피크가 검출되었으며, 황산마그네슘 용액의 경우 Mg^2+ 이온의 영향으로 브루사이트 및 돌로마이트를 나타내는 피크도 검출됨을 확인할 수 있다. 또한 SEM 및 EDS 분석 결과 황산마그네슘 환경에서 시멘트경화체 성능저하의 주요 원인인 M-S-H가 생성되었음을 확인할 수 있다. 2. 황산나트륨 용액에 침지한 실리카흄을 혼합한 시멘트경화체의 외관손상 및 길이변화는 거의 없었으며, 압축강도 감소율도 낮아서 실리카흄의 우수한 저항성을 나타내었다. 3. 황산마그네슘 용액에 침지한 실리카흄을 혼합한 시멘트경화체의 길이변화는 거의 없는 반면, 실리카흄의 대체율이 클수록 압축강도 감소율도 컸으며, 표면부 손상이 심하여 성능저하가 크게 나타났음을 알 수 있다.

      • 전자상거래에서 Online ADR의 활용 방안에 관한 연구

        유지훈 성균관대학교 2006 국내석사

        RANK : 247631

        전자상거래에서 On-Line ADR 활용 방안에 관한 연구

      • 2015 개정 국어과 연극 단원에 대한 교사 인식과 지도 실태 분석 연구 : 인천 지역 초등학교를 중심으로

        유지훈 서울교육대학교 교육전문대학원 2020 국내석사

        RANK : 247631

        이 연구는 2015 개정 국어과 연극 단원에 대한 교사 인식과 지도 실태를 분석하여 연극 단원 수행의 효율성 제고 방안을 살펴보는 것에 그 목적이 있다. 본 연구는 양적연구 방식인 설문조사를 바탕으로 질적연구 방식인 집단 심층 면접(FGI)과 전문가 인터뷰를 병행하여 진행되었다. 먼저, 설문조사 내용 선정을 위해 신설된 연극 단원 구성에 관한 교육적 접근 방식들을 살펴보았으며, 교과서 연극 단원 내용에 대한 비판적 분석을 하였다. 이를 바탕으로 2019학년도 초등학교 5-6학년 지도 교사들에게 설문조사를 실시하였다. 설문 문항은 연극에 관한 인식, 연극 단원의 인식, 연극 단원 지도 실태, 연극 단원 수행의 효율성 제고 방안으로 분류하였다. 설문 응답을 바탕으로 더 심층적인 분석을 위해 집단 심층 면접(FGI)과 연극 단원 집필에 참여한 전문가에게 서면으로 인터뷰하였다. 연극 단원 인식에 있어서, 교사들은 연극은 ‘무대체질'인 사람들이 하는 것이고 연극 지도는 ‘부담스러운 활동’이라고 바라보았다. 교사들은 연극을 통해 학생들이 ‘표현과 공연’, ‘의사소통’, ‘즐거움’을 경험하는 것이 중요하다고 생각했다. 또한, 교사들은 연극 단원이 신설된 이유가 ‘표현력 신장’을 위함으로 파악했으며, 따라서 연극 단원은 ‘감정과 생각을 몸으로 체험하며 표현’하는 점에서 필요하다고 보았다. 연극 단원 지도 실태에 있어서, 10개 학급 중 4개 학급은 ‘외부예술강사와 연계한 수업’이 진행되었다. 담임교사가 수업한 학급의 64%는 연극 단원을 ‘안 하거나 감축’하였으며, 담임교사가 수업한 경우 중 70%는 단원을 ‘재구성하여’ 수업하였다. 외부예술강사와 협력 수업한 학급에서는 학년에 상관없이 ‘1년에 평균 8차시’ 내외의 수업이 진행되었다. 협력 수업이 진행된 학급의 담임교사는 협력수업이 ‘교육과정에 적합’하게 진행되었다고 판단하였으며, 협력 수업에서 대부분의 담임교사는 ‘교실 뒤에서 학생을 관찰’하였으며, 수업을 함께 설계하여 진행한 경우는 극히 드물었다. 연극 단원 수행의 효율성 제고 방안은 ‘교과서 개선 방안’과 ‘연수 및 교사지원 방안’으로 나눠서 도출하였다. 우선 교과서 개선 방안으로는, 교과서는 교사가 ‘이해하고 활동하기에 쉽게’ 개편되어야 하며, 기존 교육과정에서의 희곡 학습과는 다른 ‘연극 단원의 취지를 살린 활동’으로 구성되어야 한다. 또한, 교과서 속에 연극이 ‘우리의 삶과 친숙한 활동’이라는 안내와 함께 연극 교육을 위한 ‘적절한 성취기준’이 필요하다. 다음으로 연수 및 교사지원 방안으로는, 단원의 필요성과 취지에 대한 충분한 안내를 통해 ‘교육적 합의’가 필요하며 단원과 관련된 다양한 방면에서의 ‘연수와 수업 나눔’이 필요하다. 더불어서 단원과 관련하여 교사가 ‘참고할 자료 개발’이 필요하며, 외부예술강사의 지원 방식과 ‘협력 수업 형태에 관한 실행 연구’가 진행되어야 한다. 2015 개정 교육과정에 연극이 들어온 이유는 ‘인문학적 소양 함양’을 위해서이지만, 실제로 교사들의 인식과 지도 실태를 분석해보니 교사들은 연극을 ‘표현’ 중심의 기능적인 활동으로 바라보는 경향이 강했다. 교사들이 연극을 기능적으로 바라보기 때문에, 연극 지도에 부담을 느끼며 교사보다 표현력이 우수한 외부예술강사에게 연극 단원 수업을 의존하려는 모습도 나타났다. 또한, 교과서 곳곳에 기존의 희곡(극본) 교육과 유사한 내용이 존재하여 교사들이 연극 단원을 체험과 과정 중심의 활동으로 생각하기보다는 극본 분석, 극본의 극화 만들기와 같이 바라보는 경우도 나타났다. 본 연구는 연극에 특별한 관심이 없는 일반적인 초등교사들이 바라보는 연극에 대한 시각과 함께 초등학교 학생들에게 연극은 무엇인가에 대해 고민해보는 기회를 제공한다. 앞으로 인문학적 소양을 함양할 수 있는, ‘표현을 바탕으로 나와 타인, 그리고 사회를 이해’하는 연극 단원이 초등학교에 정착되기를 기대한다.

      • Color Image Enhancement Using Perceived Luminance Curve Mapping and Chrominance Distribution Correction : 인지적 휘도 곡선 사상과 색도 분포 보정을 사용한 컬러 영상 향상

        유지훈 경북대학교 대학원 2018 국내박사

        RANK : 247631

        영상의 화질이란 디지털 영상 혹은 디스플레이 기기에서 명암대비, 색상, 해상도 등과 같은 영상의 시각적 특징을 의미한다. 영상에서 객체를 보다 더 정확하게 식별과 검출 및 추적하기 위해 영상의 화질을 개선시키는 과정이 반드시 요구된다. 따라서 저화질 영상의 명암대비 향상과 색상 보정, 해상도 증대, 노이즈 제거 등을 목적으로 하는 컬러 영상 향상 기법들이 현재까지 활발하게 연구되고 있다. 기존의 컬러 영상 향상법 중에서 전역 함수 기반의 알고리즘은 단일 계조 조절로 인해 영상의 전반적인 가시성을 향상시키지만, 영상의 밝은 혹은 어두운 영역에서 대비 및 채도가 저하되는 문제점이 발생한다. 또한, 색항상성 이론을 통해 영상으로부터 광원의 영향을 제거할 경우, 영상에 물체의 지배적인 색이 존재하다면 색 왜곡이 발생하게 된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 지역 함수 기반의 알고리즘은 다양한 필터링을 활용한다. 필터링을 통해 지역적으로 명암대비가 향상되고 계조가 확장되는 반면, 사용된 필터의 특성에 따라서 지역적으로 잡음이 발생하게 된다. 기존의 방법들의 문제점을 보완하기 위해 본 논문은 지역 함수와 인간 시각 특성이 동시에 고려된 컬러 영상 향상법을 제안한다. 먼저 영상의 명암대비와 색상을 향상시키기 위해 영상의 색 공간은 RGB 채널에서 휘도 채널과 색도 채널로 각각 변환된다. 다음으로 휘도 채널에서 인간 시각 정보가 반영된 최소 식별 차이 모델 기반의 인지적 히스토그램 곡선 조정을 적용하여 명암대비를 향상한다. 마지막으로 정확한 색 표현을 위해 색도 채널에서 색도 분포 보정을 통해 영상으로부터 광원의 영향을 배제한다. 그 결과, 영상의 구조 유사성과 색 차이 관련 객관적 평가를 통해 제안한 방법이 기존의 컬러 영상 향상법들보다 우수한 성능을 입증하였다. Image quality means the visual characteristics, such as contrast, color, and resolution, in digital image or display device. In order to more accurately identify, detect and track objects in an image, the image enhancement processing should be required to improve the image quality. Therefore, color image enhancement methods for low quality image have actively been studied to enhance contrast, correct color, improve resolution, and reduce noise. Among conventional color image enhancement methods, the global function based algorithm improves the overall visibility due to the single tone adjustment, whereas the contrast and saturation are degraded in bright or dark regions of the image. In addition, when removing the influence of illuminant from the image as Retinex theory, color distortion is occurred if the dominant colors of object are existed in the image. To solve these problem, local function-based algorithm utilizes various filtering. While local contrast is enhanced and dynamic range is extended as the filtering, noise is partially occurred according to characteristic of the used filter. To overcome the problems of conventional methods, this thesis proposes the color image enhancement method considering both local function and human visual characteristic. First, to improve contrast and color of image, the color space of image is converted from RGB channel to luminance channel and chroma channel, respectively. Next, the contrast is improved applying the perceived histogram curve adjustment based on just-noticeable difference model which reflects human visual perception in luminance channel. Finally, for accurate color rendition, the influence of illuminant is eliminated from the image as chrominance distribution correction in chrominance channel. As a result, the proposed method proved to outperform the conventional color image enhancement methods through objective measures related to structure similarity and chromaticity difference of the image.

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