전단벽식 아파트 바닥판 구조에 따른 구조음장 특성 해석에 관한 연구

유진선 ( Yoo Jin-sun ),한경민 ( Han Kyung-min ),박성수 ( Park Sung Soo ) 한국구조물진단유지관리공학회 2005 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.9 No.1

The purpose of this study was to establish structural bone noise analysing method for apartment building floor with FEM-BEM coupling analysis. Nowdays, noise through floor is recognized as important problem with the consequence that noise isolation techniques are studied in the various fields of industry. From among noise factors, resonance sound is: main reason for floor’s solid noise, therefore, In this study, evaluation method for floor resonance sounds is established and that a case study is suggested with it.

Poly(styrene carbonate)의 열분해에 의한 고리형 Styrene Carbonate의 합성

유진이(Yoo, Jin-Li),신은정(Shin Eunjung),구대철(Ku Daechul),이윤배(Lee Yoonbae) 한국산학기술학회 2006 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-

지구의 온난화를 가속시키는 주요물질인 이산화탄소(CO₂)와 styrene oxide를 Zinc Glutarate를 촉매로 하여 800-1000psi, 750℃에서 반응시켜 합성한 Poly(styrene carbonate)(PSC)를 질소분위기하 750℃에서 열분해하여 고리형 styrene carbonate를 합성하였다. 생성물은 GC-Mass로 분석하여 확인하였다.

초임계상에서 고리형 카보네이트의 합성

유진이(Yoo, Jin-Li),전준호(Jun, Joon-Ho),성언경(Sung, Un-Gyung),이윤배(Lee Yoonbae) 한국산학기술학회 2007 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-

지구의 온난화를 가속시키는데 일조하고 있는 이산화탄소(CO₂)와 Epoxy를 Tetrabutylammonium bromide를 촉매로 하여 초임계 상태에서 반응시켜 2차 전지의 전해질 물질로 사용 가능한 4-ethyl-1,3-dioxolan-2-one, 4-methyl-1,3-dioxlan-2-one, 4-phenyl-1,3-dioxolan-2-one, 4-Chloromethyl-1,3-dioxolan-2-one을 합성하여 ¹H-NMR을 이용하여 분석하였다.

연구지원 대상자 선정을 위한 정량평가 모형개발

유진만(Jin-Man Yoo),한인수(In-Soo Han),오근엽(Keun-Yeob Oh) 한국콘텐츠학회 2017 한국콘텐츠학회논문지 Vol.17 No.4

본 연구에서는 정액연구 지원방식에 대한 정량평가 방법을 연구하고, 효율적인 평가방법을 확립하기 위한 모델을 만들었다. 첫째, 기존의 평가 시스템을 분석하여 몇 가지 문제점과 과제를 발견했다. 둘째, 정액연구 지원방식에 대한 정량평가 방법을 제안하고, 20만개 이상의 데이터와 모델을 이용하여 시뮬레이션하였다. 셋째, 제안된 모델을 시험하여 최적의 모델을 찾았다. 그리고 이러한 결과에 따라 몇 가지 정책적 시사점을 제시하였다. This research investigates the quantitative screening methods for the Grant Funding system and seeks for the efficient evaluation of a number of proposals. We search foreign cases of Grand Funding, but we found no appropriate model for using in Korea. Thus, we had to develope our own model for better screening. First, we analyse the existing evaluation system and find some problems and challenges. Second, we suggest a quantitative screening system for Grant Funding with a numeric model, and operates a tedious simulation by using the previous data and our suggested model. Third, we test the suggested model and find the optimal model by using simulation method The number of data analysed for simulation is larger than 200 thousands. Last, we suggest some brief policy implications based on the results in the paper.

국가공무원법과 직위분류제(職位分類制)

유진식(Yoo Jin-Sik) 한국비교공법학회 2007 공법학연구 Vol.8 No.2

The Government Officials Act takes the hierarchy system in chief and the position classification in part as an classification of an official position. And in view of the principle and purpose of the Government Officials Act, it is desirable that we should expand the position classification by stages. But the big problem which the Government Officials Act faces is that the hierarchy system and the position classification do not stand together if both may have a supplement relationship. It is main reason that the Government Officials Act is difficult to read and lacks the systemicity. It is urgent to examine the problem mentioned above and revise the respective provisions of the Government Officials Act.

기계학습 기법을 활용한 플립러닝 강좌의 LMS 로그파일 분석 사례 연구

유진은(Jin Eun Yoo) 한국열린교육학회 2020 열린교육연구 Vol.28 No.5

COVID-19 사태로 원격 수업은 이미 전세계적인 현상이 되며 온라인 자료를 활용한 학습분석학 연구의 중요성이 한층 더 강조되고 있다. 이러한 시대에 기계학습 기법을 활용하여 LMS (learning management system) 로그파일과 같은 빅데이터를 분석함으로써 학습자의 성공을 위한 예측모형을 구축할 필요가 있다. 온라인 학습에서 특히 자기조절학습이 중시되며 총 로그인 횟수 또는 평균 접속 시간과 같은 집계 변수(aggregate variable)로 모형에 활용되어 왔는데, 실제 학습시점에서의 자기조절학습 관련 변수를 측정하고 모형화할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 플립러닝으로 이루어진 대학원 ‘기초통계’ 수업에서 학습자의 강의동영상 시청 양상을 파악하고, 기계학습 기법을 활용하여 학업성취도를 예측하는 변수를 탐색하는 것이었다. LMS 로그파일로부터 수업 전후 동영상 시청 빈도를 추출하고 학습자 배경 변수와 병합한 후 100개 설명변수를 활용하여 학업성취도 예측모형을 구축하였다. 본 연구는 기계학습 기법 중 벌점회귀모형으로 분류되는 Enet(elastic net)을 활용함으로써 상대적으로 해석하기 쉬운 예측모형을 도출하였다. 기존 연구 방식으로는 중간고사 또는 적어도 쪽지시험과 같은 평가 후에야 학습자의 수준을 가늠할 수 있었던 반면, 본 연구는 평가 자료 없이도 빠르게는 2~3주차부터 성취도를 예측하는 변수를 파악할 수 있었다. 사전학습 과제였던 조별 질문 생성이 학습자들의 사전학습을 효과적으로 촉진하였다는 것 또한 확인할 수 있었다. 단, 학습자의 배경지식이 깊지 않고 내용 자체가 어려운 강좌의 경우 무작정 강의동영상을 많이 보라고 학습자들을 독려하는 것이 적절하지 않을 수 있다. 대학원 수준 통계와 같은 상대적으로 어려운 강좌에서 플립러닝을 효과적으로 적용할 수 있는 방안 및 다양한 배경변인 및 학습 관련 변인을 수집하고 모형에서 활용하는 방안 등을 후속 연구과제로 논하였다. The Learning Management System (LMS) provides big data for analysis with machine learning techniques to create prediction models for student success. In particular, self-regulated learning has been emphasized in online learning, and measured as login frequencies or login time. However, aggregate variables such as total login frequencies or average login time have been typically utilized, mainly due to analytical limitations of conventional techniques. More detailed indicators of self-regulated learning such as students’ watching frequencies of online lectures before and after each class need to be measured and modeled to predict students’ academic success via machine learning. This study aimed at exploring important variables for the prediction model as well as capturing students’ watching behaviors of online lectures. Students’ watching frequencies were coded using LMS log data from a graduate-level flipped classroom (FC). Combined with students’ background information, the final data for analysis consisted of 100 predictors in a course on introductory statistics. Enet (penalized regression) was employed among machine learning techniques mainly due to its interpretability. Without a quiz or an exam, the frequencies of video watching were important variables to predict students’ academic achievement as early as the first 2~3 weeks of the course. However, merely watching the instructional videos repeatedly did not contribute to students’ academic success. Further studies are warranted on designing effective FC with heavily loaded courses covering unfamiliar content as well as collecting and modeling other important study-related or background information variables relevant to students’ academic success in FC.

기업문화는 소중하다

유진광(Yoo Jin Kwang) 한국자동차공학회 2008 오토저널 Vol.30 No.2

환경문제의 구조화와 한국환경법

유진식(Yoo, Jin Sik) 전북대학교 법학연구소 2015 法學硏究 Vol.43 No.-

본고는 한국환경법의 전개에 대하여 편의상 1963년 공해방지법의 제정부터 환경보전법의 제정(1977년) 그리고 환경정책기본법의 제정(1990년)의 3단계로 나누고 각각의 단계에서 한국사회가 직면했던 주요한 환경문제(또는 환경문제를 초래한 원인)은 무엇이며 또 한국환경법이 이러한 문제에 긴장감 있게 대처했는가에 대하여 간략하게 살펴본 것이다. 제1단계(특히 70년대 초부터)에서는 선진국에서는 이미 공해산업으로 사회적으로 문제가 되었던 중화학공업관련 공장을 한국정부는 특별법의 제정 등을 통하여 공업단지를 조성하여 본격적으로 유치하기 시작하였다. 이로 인하여 강과 하천의 수질이 오염되고 공단주변의 주민들의 건강과 농민들의 농작물이 피해를 입게 되어 이에 대한 피해배상을 요구하는 재판이 제기되는 등 환경문제가 심각하게 대두되었다. 그러나 이에 대응해야 할 공해방지법은 도중에 일부개정이 있었지만 원시적인 경찰허가를 위주로 한 규제법으로 이러한 사태에 적절히 대응할 수 없었다. 제2단계에서도 역시 경제성장주의에 바탕한 정책은 멈추지 않았는데 이 시기의 특징은 농촌인구의 도시유입을 막기 위한 목적으로 농촌에 농공단지의 조성을 장려함으로써 환경문제가 전국적으로 확산 되게 되었다는 점이다. 또한 이 당시 김포와 충남 아산만 등 서해안 일부에 대한 매립사업이 진행되었다는 점도 특기할 만한 일이다. 그리고 제2단계에서의 환경보전법은 제1단계에서의 공해방지법과는 달리 ‘환경’과 ‘환경보전’이라는 개념을 법률용어로 사용하고 단순한 사후규제가 아니라 환경기준을 정하여 환경을 관리하고 무과실책임의 원칙과 오염자부담원칙의 도입 그리고 환경분쟁제도 등을 규정함으로써 환경법의 체계를 나름대로 갖추고 있었다고 평가할 수 있다. 뿐만 아니라 1980년 헌법개정시 환경권 조항이 처음으로 규정되었고 1987년의 헌법에서도 이를 보강하는 형식으로 존속되어 환경문제에 관한 새로운 장이 열렸다고 할 수 있을 것이다. 그럼에도 불구하고 이 단계에서도 환경보전법은 농공단지의 조성과 매립지 등에 의해 제기되었던 환경문제를 해결하는 데에 큰 역할을 하지 못했다. 제3단계에서는 난개발(준농림지의 확대와 그린벨트의 해제)과 새만금사업과 4대강사업과 같은 초대형국책사업이 실시됨으로써 환경오염과 생태계의 파괴로 한국환경법에서는 가장 큰 위기를 맞고 있다고 할 수 있다. 특히 이명박 정부는 녹색성장기본법을 제정하여 종래의 환경정책기본법을 근간으로 하는 환경법질서를 무력화시킴과 동시에 4대강 사업을 실시하였는데 이것은 한국환경법이 안고 있는 문제, 즉 경제성장주의에 바탕을 둔 정책이 환경문제로 구조화되어 있다는 점을 적나라하게 보여준 예라고 할 수 있다. 이 단계에서 제정된 환경정책기본법은 이전의 환경보전법과는 차원이 다른 내용의 법으로 국제적인 흐름에서 보아도 손색이 없는 첨단적인 법이었다고 할 수 있다. 그러나 이러한 법체계가 존재함에도 불구하고 환경을 파괴하는 토건사업이 진행될 수 있다는 것은 앞으로 환경법이 제대로 작동하기 위해서는 무엇이 필요한 것인가에 대하여 큰 과제를 던져주고 있다고 본다. This manuscript deals with what the environmental problems are, which Korean society have faced since 1960’s, and how its environmental law has responded to them in each stage(The first stage is from 1963 to 1977, the second is from 1977 to 1990 and the third is after 1990). In the first stage the Korean government invited foreign heavy industries actively to enhance their economy. But in those days those industries were widely criticized in their countries for heavy pollution. Consequently, in Korea, those industries invited polluted the air and the river with much pollutant to do the residents and the agricultural plants much harm. But the Environmental Pollution Prevention Act, which was enacted in 1963, did not make a good role to control the sitution. In the second stage the government also took the priority of economic development to the value of environment. It urged the farmers to build the factories in their residence and field. It caused to broaden the polluted area nation-widely. But the Environmental Preservation Act, with many advanced terms such as liability without fault, PPP(Polluter Pays Principle) and ADR(Alternative Dispute Resolution), didn’t work well. And in this stage the Environmental Right was introduced to Korean Constitutional Law. In the third stage the nation has faced the most critical situation in light of environmental preservation because of development thoughtless for the environment and the giant national projects such as Saemangeum land reclamation project and the four-river project. It has imposed the most difficult task to us. The task is what we should do to make the environmental law work well.

우리나라의 자동차 배출가스 규제강화

유진광(Yoo Jin Kwang) 한국자동차공학회 2008 오토저널 Vol.30 No.1

랜덤 포레스트

유진은(Yoo Jin Eun) 한국교육평가학회 2015 교육평가연구 Vol.28 No.2

랜덤 포레스트는 최근 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝 기법으로, 의사결정나무 모형을 기저로 하며 무작위성을 최대로 부여함으로써 예측오차를 줄인다. 본 연구에서는 의사결정나무와 랜덤 포레스트의 이론적 배경, 특징, 장단점 등을 설명하고, 한국청소년패널조사(KYPS VI) 자료를 이용하여 두 기법을 비교ㆍ분석하였다. 랜덤 포레스트는 특히 설명변수 개수가 많은 고차원 자료의 경우 예측력이 매우 높다는 장점이 있다. 연구 결과, 조율모수에 대한 고민 없이도 랜덤 포레스트의 정분류율이 가지치기 후 의사결정나무의 정분류율과 비슷하였다. 랜덤 포레스트와 같은 방법은 기존 통계분석 방법으로 처리하기 힘든 빅데이터 뿐만 아니라, 회귀모형, 분류, 생존분석 등을 망라하는 기존 통계분석 방법으로 처리할 수 있는 자료에도 적용될 수 있다. 생물의학, 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 금융예측 등의 다양한 분야에서 랜덤 포레스트 기법이 활발하게 적용되며 연구되고 있는 반면, 2015년 현재 교육 관련 연구에서 랜덤 포레스트 방법은 아직 제대로 소개조차 되지 못했다. 이러한 현실에서 앞으로 우리 교육 관련 연구에서의 랜덤 포레스트 기법 확산에 본 연구가 도움이 될 수 있기를 기대한다. Random forests, a data mining technique, recently has been gaining popularity in various fields of study, including bioinformatics, database marketing, credit scoring, and etc. Random forests, consisting of a number of decision trees, reduces prediction error via maximizing randomness. This study investigated the strengths and weaknesses of decision tree modeling and random forests, respectively, and examined the statistical properties of the two techniques with KYPS VI panel data. A well-known strength of random forests is its high prediction rates, particularly with high dimensional data, which was consistent with the results of this study. The accuracy of the random forests, without special considerations on its tuning parameters, was similar to that of the decision tree after pruning. Random forests can also be used for regression, classification, and survival analysis, as well as for big data techniques. This study aims to spread this superior technique, random forests, to professionals in education and others.