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접목 방법이 포도 '캠벨얼리' /3309C 묘목 생산에 미치는 영향
박재현,박규현,사공동훈 한국환경농학회 2024 한국환경농학회지 Vol.43 No.-
. n grape nursery stock production, grafting success and nursery quality depend on the grafting materials, method, attention paid to grafting, grafting time, ambient conditions, and post-transplanting management. Recently, various grafting methods have been employed in grapevine propagation. This study aimed to determine the most effective grafting methods for producing high-quality grape nursery stock of ‘Campbell Early’/3309C. Grafting operations were conducted in early April using four grafting techniques, i.e., tongue grafting, veneer grafting, cleft grafting, and omega machine grafting. The data showed that the omega machine grafting was fast and yielded a high proportion of nursery stock for sale. Tongue grafting resulted in the highest grafting success, tree height, and percentage of nursery stock for sale and special grade nursery stock. The veneer grafting produced a high shoot diameter and a low percentage of low grade (unsaleable in Korea) nursery stock. The percentage of low-grade nursery stock and the expected yield of low-grade nursery trees were high in both tongue and cleft grafting. Based on the results from this study, the most effective grafting method of grape ‘Campbell Early’/3309C nursery stock in the nursery production company was the veneer grafting or omega machine grafting.
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CNN 기반 딥러닝을 이용한 베어링 고장 진단의 정확도 및 계산 복잡도 분석
박재현,김철홍 한국차세대컴퓨팅학회 2022 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.18 No.1
산업 현장에서 사용되는 기계 설비 고장의 상당 부분을 베어링의 고장이 차지하고 있는 상황에서, 베어링 고장으로 인해 발생하는 경제적/시간적 손실을 최소화하기 위해서는 빠르고 정확한 베어링 고장 진단 시스템 구축이 요구된다. 본 논문에서는 베어링의 상태 정보를 담고 있는 음향 방출 신호를 시간-주파수 영역의 스펙트로그램 이미지로 변환한 후에, CNN 기반 딥러닝을 적용하여 베어링의 상태를 정확하게 판단할 수 있는 베어링 고장 진단 기법을 제안한다. 제안된 고장 진단 기법을 다양한 CNN 모델을 활용하여 구현함으로써 CNN 모델에 따른 딥러닝 기반 베어링 고장 진단의 정확성을 평가하고자 한다. 또한, 실제 산업 현장에서의 실시간 고장 진단 가능성을 판단하기 위해 CNN 모델에 따른 고장 진단 계산 복잡도를 분석한다. 이를 위해, 적용되는 CNN 모델에 따른 고장 진단 연산의 Multiply-Accumulate 복잡도를 구하고 실제 현장 적용에 적합할 것으로 판단되는 CNN 모델을 선택한 후, 해당 CNN 모델이 적용된 고장 진단을 라즈베리파이보드에서 동작시켜 봄으로써 산업 현장에 적용 가능한 임베디드시스템에서의 실시간 진단 가능성을 확인하고자 한다. 실험 결과, 기존의 신호 처리를 기반으로 하는 베어링 고장 진단 기법들이 약 80%의 정확도를 보여주는 반면 제안하는 딥러닝을 적용한 베어링 고장 진단 기법은 100%에 가까운 높은 진단 정확도를 제공한다. 하지만, 가장 낮은 계산 복잡도를 요구하는 ShuffleNet을 적용하는 제안 기법의 경우에도 라즈베리파이보드에서 진단을 수행하는데 24,270ms를 소요하여, 산업 현장에서 사용되기 위해서는 계산 복잡도를 더욱 낮출 수 있는 방안이 개발되어야 함을 알 수 있다. Bearing faults account for a large portion of machine faults in real industrial sites. To minimize the damages caused by bearing faults, it is necessary to provide an accurate real-time bearing faults diagnosis system. In this work, we propose a new bearing fault diagnosis method using deep learning with various CNN models, where acoustic emission signals from working bearings are used to analyze the status of bearings. In the proposed method, the acoustic emission signals acquired from the bearings are converted into spectrogram images in the time-frequency domain, and then the status of bearings can be diagnosed through deep learning with various CNN models. Traditional signal processing based bearing fault diagnosis methods show the accuracy of about 80%, while our proposed deep learning based method provides very high fault diagnosis accuracy of about 100%. We also apply the proposed deep learning based fault diagnosis method to Raspberry Pi to test the availability for the working conditions in real industrial sites. We measured the multiply-accumulate complexity of the fault diagnosis process with various CNN models to find the CNN model suitable for real working conditions, and then the selected ShuffleNet CNN model was implanted and operated in Raspberry Pi to check the possibility of real-time bearing fault diagnosis.
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박재현,황경열 대구대학교 특수교육재활과학연구소 2015 특수교육재활과학연구 Vol.54 No.2
본 연구는 척수장애인의 심리사회적 재활을 돕기 위해 척수장애인의 심리적응 척도를 개발하고 그 타당도를 검증하였다. 이를 위해 심리적응 척도 및 관련척도와 관련 개념들의 구성에 대한 영역별 문헌연구와 척수장애인을 대상으로 심층면접의 결과를 기초로 하여 척수장애인 심리적응 척도 하위 영역의 개념을 규정하고 예비문항을 작성하였다. 작성된 문항을 전문가집단을 통해 내용타당도를 검증하여 예비문항 62문항을 선정하였고, 1차 자료조사를 통해 384명의 자료를 수집하여 예비문항의 탐색적 요인분석을 실시하였다. 척수장애인의 심리적응 척도와 관련 척도(사회참여, 여가활동, 척수독립성 지수, 자아존중감, 생활만족, 우울, 사회적 지지 척도)를 이용하여 182명의 척수장애인을 대상으로 2차 자료조사를 실시하였고, 추출된 3개 요인의 19문항에 대한 확인적 요인분석을 실시하였다. 또한 척수장애인의 심리적응과 관련 척도와의 동시타당도 검증하였다. 이러한 과정을 통해 얻어진 연구의 결과는 다음과 같았다. 첫째, 탐색적 요인분석을 실시한 결과, 척수장애인의 심리적응 척도는 장애수용(12문항), 현실적응(5문항), 자신감(2문항)의 3개 하위요인으로 구성된 19개 문항으로 제작되었다. 둘째, 확인적 요인분석을 실시한 결과, 3개 요인의 부합지수들은 무난하게 최적모형의 적합수준에 가까운 수치를 보였고, 동시타당도 검증을 통해 척수장애인의 심리적응 척도의 구성개념들이 이론적, 경험적으로 타당한 것으로 판단되어 본 연구의 척수장애인의 심리적응 척도는 타당한 것으로 나타났다. 본 연구는 한국인을 대상으로 척수장애인의 심리적응 척도를 처음 개발하였다는 것과 척수장애인의 심리적응이 재활과정에서 임상적으로 매우 중요하다는 점을 제시하였다는 것, 그리고 개발된 척수장애인의 심리적응 척도가 학술적 유용성을 갖춘 도구로써 척수장애인의 심리사회적 지원을 목적으로 하는 관련연구들의 활성화에 기여할 수 있다는 데 의의가 있다.
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웹 기반 한국어 교재의 현황과 과제-<누리-세종학당>의 온라인 한국어 교재 편찬 방향을 중심으로-
박재현,이아름 고려대학교 한국언어문화학술확산연구소 2014 Journal of Korean Culture Vol.26 No.-
본 연구는 일반 목적 한국어 학습자를 대상으로 한 대표적인 웹 기반 한국어 교재인 <누리-세종학당>을 분석하고, 이를 토대로 웹 기반 한국어 교재의 개발 방향을 제언하는 데 목적이 있다. 최근 한국어 학습자의 유형이 다양해짐에 따라 이들의 요구에 부합하는 학습 내용과 방법을 제공할 필요가 있는데, 그 방법 중 하나로 웹 기반 한국어 교재의 활용을 들 수 있으며, 이는 스마트 시대의 도래라는 측면에서도 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 <누리-세종학당>이 웹의 특성을 활용하여 다양한 범주의 학습자를 포용하고 있는지, 교육적인 측면에서 효과적인 학습 내용과 방법을 담고 있는지 분석하고, 그 결과를 토대로 웹 기반 한국어 교재의 개발 방향을 다음과 같이 제언하였다. (1)다양한 학습자 변인을 고려하여야 한다, (2)종이 교재와의 차별화를 구현하여야 한다, (3)웹 기반 교재 내에서 상호작용이 활성화되어야 한다. 웹 기반 한국어 교재가 이러한 방향으로 개발된다면, 웹의 특성을 충분히 활용하여 다양한 학습자의 차별화된 요구를 수용하고 학습 효과 또한 높일 수 있을 것이다. The purpose of this study is to determine the present status of web-based Korean textbook and to suggest the future tasks for development of the textbook. As there is an increased number of KFL learners who have different learning styles and purposes, various needs have requested from them in Korean language education. Most of all, web-based Korean textbooks become an appropriate solution for satisfying those learners who are familiar with new media technology because it has a high accessibility and creates interesting individualized learning environment for learners. To achieve the purpose the paper examined the current status of web-based Korean textbooks according to the preceding researches and set up the standard for analyzing web-based textbooks. Moreover, the paper analyzed “Nuri-Sejonghakdang”, one of major online Korean textbooks for KFL learners. As a result of analysis, the study concluded with some future tasks for improving the quality of web-based Korean textbooks. The suggested tasks are; (1) Considering diverse variables of KFL (2) Differentiating from printed textbooks (3) Facilitating of dynamic interaction.
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