기후변화에 따른 솔수염하늘소(Monochamus alternatus) 잠재적 분포 변화 예측

김재욱,정휘철,박용하,Kim, Jaeuk,Jung, Huicheul,Park, Yong-Ha 한국응용곤충학회 2016 한국응용곤충학회지 Vol.55 No.4

소나무재선충병의 주요 매개체인 솔수염하늘소(Monochamus alternatus)의 잠재적 공간 분포를 예측하는 것은 소나무재선충병 확산 대응을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 매개체의 생활사에 관한 온도 조건을 고려한 CLIMEX 모형을 이용하여 우리나라의 솔수염하늘소의 현재와 미래 공간분포를 예측하였다. 솔수염하늘소의 현재 분포를 모델링하기 위하여 2006년부터 2014년까지 솔수염하늘소가 발견된 행정구역 자료와 2006년부터 2015년까지 68개 기상관측지점의 10년 평균 기후자료를 이용하였다. 선행 연구를 통해 알려진 솔수염하늘소의 생육 온도 범위를 고려한 8개의 매개변수군을 작성하고, Error matrix 방법을 이용해 실제 분포와 상관성이 가장 높은 매개변수군을 선정하여 모의하였다. 솔수염하늘소의 미래 분포는 기상청 RCP 8.5 시나리오의 기후 전망 자료를 이용하여 2050년대(2046년-2055년)와 2090년대(2091년-2100년) 두 시기를 대상으로 전망하였다. 현재의 솔수염하늘소 분포 모의는 수도권과 충남지역이 다소 과대하나 전반적인 실제 분포와 유의성 있게 일치하였다. 미래 기후변화 환경 조건에서는 솔수염하늘소는 서해안과 남해안 지역에서 점차 전국적으로 확대될 것으로 예측되었다. Predicting potential spatial distribution of Monochamus alternatus, a major insect vector of the pine wilt disease, is essential to the spread of the pine wilt disease. The purpose of this study was to predict future domestic spatial distribution of M. alternatus by using the CLIMEX model considering the temperature condition of the vector's life history. To predict current distribution of M. alternatus, the administrative divisions data where the pine wilt spots caused by M. alternatus were found from 2006 to 2014 and the 10-year mean climate observed data in 68 meteorological stations from 2006 to 2015 were used. Eight parameter sets were chosen based on growth temperature range of M. alternatus reported in preceding researches. Error matrix method was utilized to select and simulate the parameter sets showing the highest correlation with the actual distribution. Regarding the future distribution of M. alternatus, two periods of 2050s(2046-2055) and 2090s(2091-2100) were predicted using the projected climate data of RCP 8.5 Scenario generated from Korea Meteorological Administration. Overall results of M. alternatus distribution simulation were fit in the actual distribution; however, overestimation in Seoul Metropolitan area and Chungnam Region were shown. Gradual expansion of M. alternatus would be expected to nationwide from western and southern coastal areas of Korea peninsula.

전투무선체계(CNRS) VHF 협대역 전술음성통신 목표 성능 분석

김재욱,박준하,이철호,이병규,정하연,Kim, JaeUk,Park, Joonhah,Lee, Chulho,Lee, Byungkyu,Jung, Hayeon 한국군사과학기술학회 2021 한국군사과학기술학회지 Vol.24 No.1

By analyzing the voice communication performance of the existing tactical FM radios, the performance target of the newly developing TICN combat network radio system VHF band tactical voice communication waveform was derived. In addition, a vocoder and modulation method that can satisfy the performance target and additional requirements are presented, and the expected voice communication quality is analyzed.

맥진을 이용한 사상체질 판별 방법의 개선 및 의의

김재욱(Jaeuk Kim),김성훈(Sunghun Kim),이유정(Yujung Lee),전영주(Youngju Jeon),김근호(Keunho Kim),김종열(Jongyoel Kim) 한국한의학연구원 2009 한국한의학연구원논문집 Vol.15 No.2

Recently, there have been emerging research activities in classifying the Sasang constitution objectively by machine-based methods. The concordance rate of the classification by the pulse wave features was, however, only around 50% up to now. In this paper, we introduce a novel classification algorithm that can promote the accuracy substantially at the expense of the non-classifiable subgroup as a byproduct. For instance, with the pulse wave features alone, we show that female/male subject group in their 20s can be classified into the Sasang constitution group with the concordance rate of 68.4%/65.5% for a subgroup of 57/29(31%/15%) subjects out of 184/195, by leaving the other subjects as the non-classifiable group. Next, we show that the pulse diagnosis has been used only as a supportive tool in determining one's constitution, and consequently the accuracy of the concordance ratio by the pulse wave features alone cannot exceed a finite value, which we estimate to be about 60%.

형성적 피드백 과정에서 피드백 환경의 역할 탐색

김재욱(Jaeuk Kim),손원숙(Wonsook Sohn) 한국교육평가학회 2021 교육평가연구 Vol.34 No.1

본 연구의 목적은 형성적 피드백, 기본심리욕구, 학업참여의 구조적 관계로 설정된 형성적 피드백 과정에서 피드백 환경이 어떻게 기능하는지 탐색하는 데 있다. 피드백 환경은 일상의 비형식적 상호작용까지 포함하는 피드백 처리 과정의 맥락 요인으로 학생의 피드백 수용과 활용에 중요한 영향을 미치는 피드백 지향적 문화를 뜻한다. 본 연구에서는 이러한 피드백 환경의 긍정적 효과를 경험적으로 검증하기 위해 두 개의 분석 모형을 설정하여 피드백 환경이 형성적 피드백 과정에 미치는 직, 간접적 효과와 조절효과를 확인하였다. 이를 위해 D지역의 3개교 10개 학급에서 수집된 고등학생 196명의 데이터로 구조방정식모형 분석을 실시하였다. 분석결과 첫째, 피드백 환경은 형성적 피드백 과정에 유의한 직, 간접적 효과를 나타냈다. 둘째, 피드백 환경은 형성적 피드백 과정에서 통계적으로 유의한 조절 및 조절된 매개효과를 나타냈다. 즉, 피드백 환경을 긍정적으로 인식할수록 형성적 피드백이 기본심리욕구에 미치는 직접효과와 기본심리욕구를 매개로 학업참여에 미치는 간접효과가 강화되었다. 마지막으로 본 연구를 논의하고 추후연구를 위한 제안을 추가하였다. The main purpose of this study was to explore how the feedback environment functions within the formative feedback process established by the structural relationships among formative feedback, basic psychological needs, and academic engagement. The feedback environment is a contextual aspect of the feedback process and the feedback-oriented culture that influences considerably the learner s acceptance of feedback and whether they reflect this in their behavior. To this end, two structure models were constructed to confirm the direct, indirect effects and the moderation effects of the feedback environment on the formative feedback process. For this study, 196 high school students collected from 10 classes in three schools in D district of Korea were analyzed for the structural equation models. The results are as follows. First, the positive effects of the feedback environment on perceived formative feedback, basic psychological needs, and academic participation were confirmed. Specifically, the feedback environment directly increased the student s perception of formative feedback, and by partial mediating the formative feedback, it showed a indirect effect on the basic psychological needs. In addition, the feedback environment indirectly increased the academic engagement by complete mediating the formative feedback and basic psychological needs respectively or dually. Second, the feedback environment significantly moderated the effects of formative feedback on basic psychological needs and academic engagement. The higher the level of feedback environment, the stronger direct effect on basic psychological needs and indirect effect on academic engagement. Finally, the educational implications of the results were discussed.

피드백 환경 척도의 단축형(FESS-14) 개발 및 타당화

김재욱 ( Jaeuk Kim ),손원숙 ( Wonsook Sohn ) 한국초등교육학회 2021 초등교육연구 Vol.34 No.2

피드백 환경 척도(FESS)(김재욱 손원숙, 2020; Steelman et al., 2004)는 피드백 처리 과정의 다차원적 맥락을 파악하기 위해 국내 타당화된 척도로서 5요인 23개 문항으로 구성돼 있다. 기존 FESS의 신뢰도와 타당도는 양호한 것으로 확인되었으나 해석 및 활용의 용이성 확보를 위한 단축형 척도 개발의 필요성이 제기되었다. 따라서 본 연구에서는 Rasch 평정척도모형(Andrich, 1978)을 적용하여 단축형 FESS를 구성하고 자 하였다. 이를 위해 선행연구 검토 및 전문가 의견을 수렴한 뒤, 기존 5요인을 2개 요인으로 축소하여 피드백 수용 환경과 피드백 활용 환경 요인별로 Rasch 평정척도 모형을 적용하였다. 연구 결과 첫째, FESS의 교사 신뢰도, 피드백 질, 피드백 전달 하위 요인은 피드백 수용 환경으로, 교사 가용성, 피드백 추구 촉진 요인은 피드백 활용 환경으로 재구조화했다. 둘째, 문항 신뢰도 및 타당도에 대한 검토 결과를 바탕으로 피드백 수용 환경 8문항, 피드백 활용 환경 6문항을 채택하여 최종 14문항으로 구성된 단축형 FESS(FESS-14)를 구성하였다. 셋째, FESS-14의 신뢰도와 타당도는 원척도의 수준보다 향상된 것으로 확인되었다. 마지막으로 본 연구를 논의하고 추후 연구를 위한 제언을 추가하였다. The Feedback Environment Scale for Students(FESS) measures the degree of multidimensional context of the feedback process perceived by students. It consists of five sub-factors and 23 items. Although the reliability and validity of the existing FESS were confirmed to be good, there were some limitations on whether the number of questions and contents are appropriate for Adolescent students to respond, and too many factors to interpret the essential functions of the feedback environment. Therefore, in this study, the brief-form of FESS was constructed using the Rasch rating scale model and its reliability and validity were tested. For this purpose, the existing FESS’s five sub-factors were reduced to two factors by collecting prior research reviews and expert opinions. Then Rasch rating scale model was applied to two sub-factors based on data collected from 277 elementary school students. The results of the study are as follows. First, FESS's five sub-factors were composed of feedback acceptance environment and feedback utilization environment factors. Second, based on the review of the item fit, difficulty indexes, 8 items of feedback acceptance environment and 6 items of feedback utilization environment were selected and the brief-form FESS composed of the 14 items was conducted. Third, the reliability and validity of the brief-form FESS were confirmed to be appropriate. Finally, implications for the applied use of the brief-form FESS(FESS-14) in Korea are discussed.

해양생태계서비스 지도 제작 동향

김재욱(Jaeuk Kim) 한국해양환경·에너지학회 2022 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.11

당뇨병 환자의 전기화학적 피부전도도 특성 예비 연구

김재욱(Jaeuk U. Kim),조정희(JungHee Cho),김가혜(Kahye Kim),전민호(Min-Ho Jun),김수찬(Soochan Kim) 대한전자공학회 2018 대한전자공학회 학술대회 Vol.2018 No.6

표현효과(wording effect)의 종단적 변화 양상 탐색 : 자아존중감 척도를 중심으로

김재욱(Jaeuk Kim),손원숙(Wonsook Sohn) 한국교육평가학회 2022 교육평가연구 Vol.35 No.1

표현효과(wording effect)는 방법효과(method effect)의 일종으로 응답자가 문항 내용과 관계없이 문항 표현 방식을 기준으로 설문에 응답하여 발생하는 체계적인 편파를 의미한다. 본 연구의 목적은 이러한 표현효과의 종단적 변화 양상을 검증하는 것이다. 이를 위해 ‘한국아동청소년패널조사 2010’ 초4패널 중 2차년도(초5), 4차년도(중1), 7차년도(고1)의 총 5년에 걸친 조사에서 Rosenberg(1965)의 자아존중감 척도에 모두 응답한 1,848명을 대상으로 종단적 이중요인 확인적 요인분석(longitudinal bi-factor confirmatory factor analysis)과 잠재전이분석(latent transition analysis)을 실시하였다. 분석결과 첫째, 자아존중감의 이중요인 구조를 통해 긍정문항과 부정문항에 대한 표현효과가 검증되었다. 둘째, 세 시점(초5, 중1, 고1)에 걸친 요인구조는 안정적인 것으로 나타났고, 부정문항에 대한 표현효과는 고1 시점에서 유의한 증가 양상을 보였다. 셋째, 모집단 내 부정문항에 대해 차별적으로 반응하는 표현효과 응답양식 집단이 존재하고 발달 과정에서 표현효과 응답양식을 그대로 유지하는 안정집단과 표현효과 응답양식을 탈피하거나 새롭게 진입하는 변화집단이 확인되었다. 마지막으로 본 연구를 논의하고 추후 연구를 위한 제언을 추가하였다. Wording effects is one of the most common responding biases in self-reported scales composed of positively and negatively worded items. This article extends the existing literature to longitudinal research setting by attempting to test individual differences, stability and change of wording effects over time. Specifically this study used both variable-centered approach (i.e. bi-factor LCFA) based on population homogeneity assumptions and person-centered approach (i.e. LTA) based on population heterogeneity assumptions. For this purpose, 1,484 data were obtained from the Korean Children Youth Panel Survey(KCYPS) across 3-waves using the Rosenberg’s Self Esteem Scale(RSES) and were analyzed. The results are as follows. First, the factor structure of the self-esteem showed some different patterns over the three points in time. But it was found that the bi-factor models with wording effects factor added were fit in common. Second, the factor structure of the self-esteem was found to have a certain level of longitudinal measurement invariance, indicating that the wording effects factors were interpreted in the same meaning over three points. Third, there was no significant difference in the wording effects of negative items between elementary school and middle school, but a significant increase in the effect size of a small degree was confirmed at the time of high school. Fourth, two subgroups of participants who respond differentially according to item-wording were found and they showed a little bit balance of stability and change across three time points. Finally, the theoretical implications of the results were discussed.

Attention 기법에 기반한 적대적 공격의 강건성 향상 연구

김재욱(Jaeuk Kim),오명교(Myung Gyo Oh),박래현(Leo Hyun Park),권태경(Taekyoung Kwon) 한국정보보호학회 2023 정보보호학회논문지 Vol.33 No.4

적대적 학습은 적대적 샘플에 대한 딥러닝 모델의 강건성을 향상시킨다. 하지만 기존의 적대적 학습 기법은 입력단계의 작은 섭동마저도 은닉층의 특징에 큰 변화를 일으킨다는 점을 간과하여 adversarial loss function에만 집중한다. 그 결과로 일반 샘플 또는 다른 공격 기법과 같이 학습되지 않은 다양한 상황에 대한 정확도가 감소한다. 이 문제를 해결하기 위해서는 특징 표현 능력을 향상시키는 모델 아키텍처에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 입력 이미지의 attention map을 생성하는 attention module을 일반 모델에 적용하고 PGD 적대적 학습을 수행한다. CIFAR-10 dataset에서의 제안된 기법은 네트워크 구조에 상관없이 적대적 학습을 수행한 일반 모델보다 적대적 샘플에 대해 더 높은 정확도를 보였다. 특히 우리의 접근법은 PGD, FGSM, BIM과 같은 다양한 공격과 더 강력한 adversary에 대해서도 더 강건했다. 나아가 우리는 attention map을 시각화함으로써 attention module이 적대적 샘플에 대해서도 정확한 클래스의 특징을 추출한다는 것을 확인했다. Adversarial training improves the robustness of deep neural networks for adversarial examples. However, the previous adversarial training method focuses only on the adversarial loss function, ignoring that even a small perturbation of the input layer causes a significant change in the hidden layer features. Consequently, the accuracy of a defended model is reduced for various untrained situations such as clean samples or other attack techniques. Therefore, an architectural perspective is necessary to improve feature representation power to solve this problem. In this paper, we apply an attention module that generates an attention map of an input image to a general model and performs PGD adversarial training upon the augmented model. In our experiments on the CIFAR-10 dataset, the attention augmented model showed higher accuracy than the general model regardless of the network structure. In particular, the robust accuracy of our approach was consistently higher for various attacks such as PGD, FGSM, and BIM and more powerful adversaries. By visualizing the attention map, we further confirmed that the attention module extracts features of the correct class even for adversarial examples.

입력 변이에 따른 딥러닝 모델 취약점 연구 및 검증

김재욱(Jaeuk Kim),박래현(Leo Hyun Park),권태경(Taekyoung Kwon) 한국정보보호학회 2021 정보보호학회논문지 Vol.31 No.1

딥러닝 모델은 변이를 통해 훈련 데이터에서 벗어난 입력으로부터 잘못된 예측 결과를 산출할 수 있으며 이는 자율주행, 보안 분야 등에서 치명적인 사고로 이어질 수 있다. 딥러닝 모델의 신뢰성 보장을 위해서는 다양한 변이를 통해 예외적인 상황에 대한 모델의 처리 능력이 검증되어야 한다. 하지만, 기존 연구가 제한된 모델을 대상으로만 수행되었으며, 여러 입력 변이 유형에 구분을 짓지 않고 사용했다. 본 연구에서는 딥러닝 검증 데이터 세트로 널리 사용되고 있는 CIFAR10 데이터 세트를 기반으로 다양한 상용화된 모델과 추가 버전을 포함하여 총 6개의 모델에 대한 신뢰성 검증을 수행한다. 이를 위해 실생활에서 발생할 수 있는 6가지 유형의 입력 변이 알고리즘을 다양한 파라미터와 함께 데이터 세트에 개별적으로 적용하여 각각에 대한 모델의 정확도를 비교함으로써 특정 변이 유형과 관련된 모델의 취약점을 구체적으로 파악한다. The deep learning model can produce false prediction results due to inputs that deviate from training data through variation, which leads to fatal accidents in areas such as autonomous driving and security. To ensure reliability of the model, the model"s coping ability for exceptional situations should be verified through various mutations. However, previous studies were carried out on limited scope of models and used several mutation types without separating them. Based on the CIFAR10 data set, widely used dataset for deep learning verification, this study carries out reliability verification for total of six models including various commercialized models and their additional versions. To this end, six types of input mutation algorithms that may occur in real life are applied individually with their various parameters to the dataset to compare the accuracy of the models for each of them to rigorously identify vulnerabilities of the models associated with a particular mutation type.