Earticle

본 논문에서는 초소형 전기 차량용 매입형 영구자석 동기 전동기(IPMSM)의 출력밀도 향상을 위해 모터 의 크기를 직경비에 따라 축소 설계하여 체적을 줄이고 출력밀도를 향상시키는 연구를 진행하였다. 출력밀도 향상 을 위해 배터리 전압을 65(Vdc)에서 120(Vdc)로 변경하고 고정자는 200(Φ)에서 175(Φ)로 축소하였다. 이에 따라, 슬롯 면적을 확보하기 위해 고정자 직경과 회전자 직경의 비율을 변경하고 자속밀도 분포를 고려하여 치 폭과 요 크 폭을 재설계하였다. 배터리 전압 변경에 따라 기본 모델의 권선 방식인 델타 결선법에서 성형 결선법으로 재설 계하였고, 회전자의 역기전력 수준과 d축 및 q축 인덕턴스, 토크 리플을 고려하여 영구 자석의 높이와 두께를 선 정하였다. 유한요소해석을 통해 기존 모델과 변경 모델의 운전특성을 비교 분석하였으며, 변경 모델의 출력 밀도 향상과 운전영역 확대를 검증하였다.

In this paper, to enhance the output power density of the Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (IPMSM) for ultra-compact electric vehicles, the size of the motor was reduced according to the diameter ratio to reduce volume and ipmprove the output power density. The voltage of the battery changed from 65(V) to 120(V) and the diameter decreased from 200 (Φ) to 175 (Φ). Thus, to secure the slot area, the ratio of the stator and rotor diameter is changed and the tooth and yoke width is redesigned to account for the distribution of magnetic flux density. Following the change of battery voltage, the design was redesigned from the winding method of the basic model to the forming wire method, and the height and thickness of the permanent magnet were selected in consideration of the rotor's counter-power level, d-axis and q-axis inductance, and torque ripple. The operation characteristics of effects of the output density and operation range expansion of the modified model are verified.

본 논문에서는 스마트 파밍을 할 수 있는 IoT 기반의 모니터링 시스템을 제안한다. 전 세계적으로 농업 은 경제의 아주 큰 부분을 차지한다. 이런 이유로 비용을 줄이면서 농업의 생산량을 증가시켜야 한다. 논문에서 개발된 시스템은 저렴하면서 성능이 우수한 IoT 임베디드 보드와 센서를 기반으로 구축하였다. 시스템 구축을 위 해 가격 대비 성능이 좋고 많은 연구에 활용되고 있는 라즈베리 파이를 이용하였다. 시스템의 비용적인 측면을 고 려하면 개발 도상국 및 후진국에서도 충분히 사용할 수 있을 것이다. 연구에서 제안하는 시스템은 다음과 같은 기 능을 수행한다. 첫 번째로, 다양한 센서를 사용하여 경작 환경의 데이터를 실시간으로 취득한다. 두 번째로, 취득 한 데이터는 로컬에 저장하지 않고 클라우드로 전송하여 실시간으로 모니터링 한다. 제안하는 시스템을 실제 구현 하였고 실험을 통하여 환경 정보를 실시간으로 모니터링이 가능함을 확인하였다.

In this paper, we propose an IoT-based monitoring system capable of smart farming. Agriculture is a large part of the economy worldwide. For this reason, it is necessary to increase agricultural production while reducing costs. We used to build the system. Raspberry Pi, which has good price/performance and has been used in many studies. Considering the cost aspect, it can be sufficiently used in developing countries and less developed countries. The system proposed in the study performs the following functions. First, the data on the cultivation environment are acquired in real time using various sensors. Second, the acquired data are transmitted to the cloud without being stored locally and then monitored in real time. We have implemented the proposed system and confirmed that it is possible to monitor environmental information in real time through experiments.

만성 변비를 검사하거나 대장의 운동 기능을 평가하는 검사법 중 가장 기본이 되는 검사는 대장 통과 시 간 측정이다. 대장 통과 시간을 측정하는 방법에는 여러 가지가 있지만 그 중에서 방사선 비투과성 표지자를 사용 하는 방법을 주로 사용한다. 이 과정에서 판독의가 표지자의 위치를 확인하고 직접 표지자의 개수를 세야하기 때 문에 많은 시간이 필요하게 된다. 최근 딥러닝 기술이 발달함에 따라 의료분야에서는 의사의 진단에 도움이 되는 다양한 딥러닝 기반 의료 솔루션이 개발되고 있으며, 실제 의사보다 더 정확한 진단을 내리는 솔루션도 개발되고 있다. 본 논문에서는 대장 통과 시간 측정을 위한 딥러닝 기반 방사선 비투과성 표지자 자동 탐지 기법을 소개한 다. 딥러닝 기반 방사선 비투과성 자동 탐지 기법은 표지자의 위치와 개수를 자동으로 탐지하여 대장 통과 시간의 계산 시간을 줄일 수 있다.

Colon Transit Time is the most basic test for chronic constipation or for evaluating the motor function of the large intestine. There are several methods for measuring colon transit time, but among them, the method using a radiopaque marker is mainly used. In this process, the doctor needs to check the position of the markers and count the markers directly, which requires a lot of time. With the recent development of deep learning technology, various deep learning-based medical solutions that help doctors diagnose are being developed, and solutions that make more accurate diagnosis than actual doctors are also being developed in the medical field. In this paper, we introduce a deep learning-based radiopaque marker auto-detection technique for measuring colon transit time. The deep-learning-based radiopaque automatic detection technique can automatically detect the location and number of markers, thereby shortening calculation time of the colon transit time.

코로나 19로 인한 사회적 거리두기는 비대면화와 디지털 전환을 가속화 시키며 전 산업 분야에 영향을 미치고 있다. 이러한 거대한 사회적 전환점에서 교육 분야는 홈스쿨링 수요가 급증하였고 ICT기술을 활용하여 교 육의 효과를 높이는 에듀테크의 관심이 커지고 있다. 또한 최근 정부가 발표한 디지털 뉴딜 정책 따라 디지털 대 전환이 예고되고 그 변화의 물결로 누구나 양질의 공공데이터를 활용할 수 있는 환경이 조성되고 있다. 본 논문은 날로 커지는 온라인 콘텐츠 시장에서 공공데이터를 활용한 교육용 어플리케이션 플랫폼 제안을 통해 교육 기회의 불균형을 해소하고 새로운 디지털콘텐츠의 가능성을 모색하고자 하였다. 데이터 댐 구축에 따른 풍부한 공공데이 터 개방과 디지털 기술은 앞으로 누구나 쉽고 편리하게 교육 콘텐츠 서비스를 제공하고 이용할 수 있는 마중물이 될 것으로 기대된다.

The social distancing caused by Corona 19 is affecting all industries and it’s accelerating non-face-to-face and digital transformation. At this huge social turning point, the demand for homeschooling in the field of education is increased and the edutech's interest in enhancing the effectiveness of education using ICT technology is growing. In addition, according to the Digital New Deal policy announced by the government recently, a great digital transformation is foretold, and the wave of change is creating an environment in which anyone can use high-quality Open data. This paper aims to resolve the imbalance of educational opportunities and explore the possibility of new digital contents by proposing an educational application platform using open data in the growing online content market. The openness of abundant open data and digital technology by the construction of a data dam is expected to become a priming water that anyone can easily and conveniently provide and use educational content services.

Deep Learning 기술의 발전으로 단순 TTS 넘어서 오디오북의 성능과 유사한 음성 합성 기술이 개발되 고 있다. 그러나 여전히 감정이 절제되어진 낭독형으로, 특정 화자의 음성 합성에만 중점적으로 연구되고 있으며 여전히 많은 훈련 데이터를 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 적은 훈련 데이터만을 이용하여 합성된 음성에 감정 을 표현하는 감정 합성 모델을 제기한다. 3가지의 감정이 표현된 음성합성을 위해 음성합성(Speech Synthesis)과 음성변환(Voice Conversion) 두 개의 모델로 시스템을 구성한다. 감정은 다소 복합적인 요소들로 구성이 되어있 고, 사람마다 표현하는 방식이 다를 수 있기 때문에 본 연구 실험결과만으로는 감정이 완벽하게 표현된 음성합성 이라고 볼 수 없다. 그러나 본 연구에서 제시하는 시스템은 아주 적은 훈련 데이터만으로도 합성된 음성을 다양하 게 스타일링(styling)이 가능하게 하여 좀 더 표현력이 있는 음성 합성 가능성을 제기할 수 있다.

With the development of deep learning technology, voice synthesis technology similar to the performance of audio books is being developed beyond simple TTS. But it is still focus only on the TTS of a specific speaker in natural voice type and still requires a lot of training data. So this study raises an emotional synthesis model that uses only a small amount of training data to express emotions in a synthesized voice. The system is composed of two models which are Speech Synthesis and Voice Conversion. Emotions are composed of rather complex elements and because each person may express differently, this study alone does not mean that emotions are perfectly expressed. However, the systems presented in this study can raise the possibility of more expressive speech synthesis by styling with a little training data.

본 논문은 웹 데이터를 컴퓨터가 직접 읽고 처리하는 링크드 데이터(Linked Data)가 공공 데이터와 문 화예술 데이터를 중심으로 확산되고 있다. 링크드 데이터 중심의 차세대 웹 기술이 활성화 되기 위해서는 유용한 데이터들이 RDF(Resource Description Framework) 형식으로 웹 상에 발표되어야 한다. 관계데이터베이스는 운 영 데이터 저장고로써 이들 데이터가 링크드 데이터의 RDF로 제공된다면 유용한 링크드 데이터를 효과적으로 확 보할 수 있다. 본 논문에서는 RDB(Relationl DataBase) 데이터를 RDF로 매핑하는 새로운 엔티티(Entity) 기반 매핑 방식을 제안한다. 엔티티 기반 매핑은 RDB-RDF 스키마 매핑으로, RDB 구조와 성능이 그대로 유지하면서 RDF의 SPARQL 질의 처리를 실현한다. 본 논문의 매핑 방식은 RDB에 간편하게 SPARQL(Simple Protocol and RDF Query Language) 엔드포인트(end-point)를 구현할 수 있도록 하여, RDB 데이터의 링크드 데이터화에 새로운 접근 방향을 제시할 것으로 기대된다.

In this paper, linked data, which is directly read and processed by computers, is spreading around public data and cultural and artistic data. In order for the next generation of web technologies centered on linked data to be activated, useful data must be published on the web in RDF format. Relational databases are operational data stores that can effectively obtain useful linked data if these data are provided as RDFs of linked data. In this paper, a new entity-based mapping method of mapping RDB data to RDF is proposed. Entity-based mapping is an RDB-RDF schema mapping that realizes SPARQL query processing in RDF while maintaining the RDB structure and performance. The mapping method in this paper is expected to provide a new approach to linked dataization of RDB data by making it easy to implement SPARQL endpoints in RDB.

군집 드론의 운용은 다수의 무인 이동체 간의 협력으로 많은 이점이 있으나, 노드들의 이동으로 인해 네 트워크 토폴로지가 빠른 속도로 변하므로 드론간의 충돌 방지나 정확한 임무 수행을 위해서는 드론간의 정보교환 을 위한 통신이 필요하다. 본 논문에서는 재난상황으로 무너진 건물이나 터널 등에서 추가붕괴나 화재 등의 위험 으로 구조작업이 순조롭게 이루어지지 않는 현장 등에 필요한 실내 군집드론 운용에 알맞은 FANET 라우팅 프로 토콜에 연구하였다. 시뮬레이션으로 실내 군집비행에 적합한 라우팅 프로토콜을 찾기 위해 DSDV, OLSR, AODV 세가지의 라우팅 프로토콜에 대한 시뮬레이션을 진행하여 결과를 비교하였다.

The swarm drone has many advantages due to the cooperation between a large number of unmanned mobile vehicles, but since the network topology changes rapidly due to the movement of nodes, communication for information exchange between drones is necessary to prevent collision between drones and perform accurate tasks. . In this paper, we studied the FANET routing protocol suitable for the operation of indoor swarm drones required for sites where structures are not smoothly operated due to the risk of additional collapse or fire in buildings or tunnels collapsed due to disasters. In order to find a suitable routing protocol for indoor swarm flight by simulation, simulations were conducted for three routing protocols: DSDV, OLSR, and AODV, and the results were compared.

현대사회에서 스트레스는 비만과 함께 만성질환의 원인으로 특별한 관리가 요구되고 있다. 특히, 과도한 스트레스는 사회적으로 매우 중요한 문제로 지적되고 있으며 이로 인해 스트레스성 질병과 사망, 흡연과 음주 그 리고 각종 범죄를 야기시키고 있다. 따라서, 본 논문에서는 통합 센싱 시스템 기반의 스트레스 분석 웨어러블 개 발에 관한 설계를 수행하였다. 이를 위해, 음성신호 체계 분석, 맥박 체계 분석, 피부저항 및 긴장도 분석 및 체온 분석 등을 통합적으로 연계하여 최적의 스트레스 측정 지표를 설계하는 연구를 수행하였다. 또한, 통합 데이터 분 석을 기반으로 하여 설계된 스트레스 측정 지표를 스마트 디바이스와의 연동으로 실시간 스트레스 측정 및 해결 방안을 출력하는 스트레스 분석 웨어러블을 설계하였다.

In modern society, stress is a cause of chronic diseases along with obesity, and special management is required. In particular, excessive stress has been pointed out as a very important social issue. This leads to stressful illness and death, smoking and drinking and various crimes. Therefore, in this paper, the design of the stress analysis wearable development based on the integrated sensing system was performed. To this end, a study was conducted to design an optimal stress measurement index by integrating voice signal system analysis, pulse system analysis, skin resistance and tension analysis, and body temperature analysis. In addition, a stress measurement index designed based on integrated data analysis was linked with a smart device. And, a stress analysis wearable was designed to output real-time stress measurement and solution.

날씨는 일상에 많은 영향을 주기 때문에 기상 예측에 관한 연구는 계속되고 있다. 인공위성과 레이더를 이용한 기상 사진과 과거의 시계열 데이터를 기반으로 하는 기상 예측은 넓은 지역과 중‧장기 기상 예보에 적합 하지만, 초단기 및 동네예보를 위한 기상 예측에는 적합하지 않다. 이를 보완하기 위해 CCTV 등으로 촬영된 야 외 이미지로부터 기상 상황을 획득하여 국지적으로 변화하는 날씨를 분류 및 예측하기 위한 연구들과 특정 지역 기상자료에서 기상 특징을 이용한 기상 예측 모델의 연구가 지속되고 있다. 그러나 기상 상황과 기상 특징을 접목 한 연구는 시도되지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 야외 이미지에서의 날씨 특징과 기상자료에서의 기상 특징을 매핑하여 학습시킨 후 야외 이미지가 주어졌을 때 온도를 예측하고 분류하는 모델을 제안한다.

Research on weather forecasting continues because the weather affects everyday life a lot. Weather forecasts based on meteorological pictures using satellites and radars and past time series data are suitable for wide area and mid- and long-term weather forecasts, but are not suitable for forecasting weather for ultra-short-term and neighborhood forecasts. To compensate for this, studies for classifying and predicting locally changing weather by acquiring weather conditions from outdoor images captured by CCTV, etc., and studies of weather prediction models using meteorological features of specific local weather data are continuing. However, studies that combine weather conditions and weather features have not been attempted. In this paper, we propose a model that predicts and classifies temperature when an outdoor image is given after mapping and learning the weather features in outdoor images and weather features in weather data.

본 논문은 예비유아교사들의 자아존중감, 대인관계 유능감과 보육실습불안과의 상관관계를 알아보고 보육실 습불안에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다. 연구대상은 3년제 및 4년제 유아교육과에 재학 중인 119명의 보육실습을 앞둔 예비유아교사들이며, 설문조사를 실시한 뒤 SPSS 25.0 버전을 활용하여 Pearson 상관관계 및 중다 회귀분석을 실시하였다. 예비유아교사들의 자아존중감은 5점 만점에 4.08점으로 나타났으며, 대인관계 유능감은 3.71 점, 보육실습불안감은 4.27점으로 나타났다. 예비유아교사들의 자아존중감은 보육실습불안과 부적인 상관관계를 보이 며 유의미한 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 따라서 예비유아교사들의 보육실습불안을 해소시킬 수 있는 교원양성기 관의 노력과 불안 개선 프로그램 실행이 필요하며, 전문적 지식 습득 위주의 교원양성기관 교육과정 운영을 개선하는 노력과 자아존중감 향상을 위한 예비유아교사 정서 지원 대책도 필요함을 시사 받을 수 있다.

The purpose of the present study is to analyze the levels of early childhood pre-service teachers’ anxiety on teaching practicum, self-esteem, and competency on interpersonal ability, and how these factors are interrelated. 119 pre-service teachers from 3-year and 4-year universities who were about to begin their teaching practicum participated in the current study. After the pre-service teachers submitted a series of survey questionnaire, Pearson correlation and multiple regression analysis were conducted using SPSS 25.0 version. The pre-service teachers' self-esteem appeared to be 4.08 out of 5, competency on interpersonal ability was 3.71, and teaching practicum anxiety was 4.27. and their self-esteem appeared to significantly affect practicum anxiety. Based on these findings, teacher training institutes are encouraged to conduct programs designed to reduce practicum anxiety. It also provided implication that the institutes need to promote pre-service teachers' emotional well-being, including self-esteem, instead of mainly inclining to delivering technical knowledge.

사회적 기업의 양적 증가와 더불어 사회적 기업에 대한 정부 재정 지원이 증가하면서 정부지원을 받는 사회적 기업의 지속가능성에 대한 문제 제기가 끊임 없이 이어지고 있다. 본 연구는 2016년부터 2018년까지 한국 사회적기업진흥원 자율경영 공시에 참여한 인증 사회적 기업 1,076 표본을 대상으로 사회적 기업의 정부지원금 및 정부지원금 구성항목이 사회적 기업의 지속 가능성에 영향을 미치고 있는지에 대해서 분석을 실시하였다. 이를 통 해 사회적 기업의 지속가능성에 대한 변수를 영업이익증가율로 측정하여 사용하였지만 대다수 선행연구에서는 사 용하지 않았던 변수로 사회적 기업의 지속가능성에 대한 대표 지표로서 정합성에 한계가 있지만 자율경영공시제 도 도입으로 인해 2016년부터 2018년도까지의 실질적인 데이터를 활용한 실증적이고 정확한 분석을 통해 사회적 기업의 성과 투명성 증진에 기여하고 있다.

With the increase in the quantity of social enterprises and the increase in government financial support for social enterprises, the question of the sustainability of social enterprises receiving government support is constantly being raised. This study analyzed 1,076 samples of certified social enterprises that participated in the self-management disclosure of the Korea Social Enterprise Promotion Agency from 2016 to 2018. Was carried out. Through this, the variable for the sustainability of social enterprises was measured and used as the operating profit growth rate, but it is a variable that was not used in most previous studies. Through empirical and accurate analysis using actual data from 2016 to 2018, it is contributing to the improvement of transparency in the performance of social enterprises.

본 연구는 4차 산업 혁명시대의 ICT 기술이 스포츠 산업에 미치는 영향을 알아보고 태권도 분야에 적용 해 태권도가 미래 변화에 대처하고 주도적인 역할 및 발전 방향을 제시하는데 연구의 목적이 있다. 본 연구방법은 문헌검색 및 체계적인 자료 수집을 통해서 4차 산업혁명 기술이 스포츠 분야에 미치는 영향에 대해서 분석했다. 특히, ICT기술 중 빅 데이터(Big Data), 사물인터넷(IOT), 인공지능(AI), 가상현실(VR) 등을 태권도 분야에 적용 해 봄으로써 시대적 변화에 맞춰서 태권도가 기술·문화적 발전을 도모하고 태권도 관련 수요자를 적극 유인할 수 있는 구체적인 방안을 제시하였다.

The purpose of this study is to investigate the effects of ICT technology in the 4th industrial revolution era on the sports industry and apply it to the Taekwondo field to cope with future chanfes and suggests a leading role and direction for development. This research method analyzed the impact of the 4th industrial revolution technology on the sports field through literature search and systematic data collection, and applide Big data, IoT, AI and VR among ICT technologies to the Taekwondo field. In order to cope with the changes in the times, taekwondo promoted technical and cultural development and derived specific measures to actively attract consumers related to Taekwondo.

NCEP-ATP III 가이드라인에 따른 대사증후군 진단에 CT로 측정한 내장지방 면적의 유용성을 알아보 고자 하였다. CT로 측정한 내장지방 면적과 대사증후군 관련 인자 간의 상관관계, ROC curve 분석을 통해 대사 증후군 진단에 CT로 측정한 내장지방 면적의 유용성 및 Cut-off 값을 구하였다. 대사증후군 유·무에 따라 Blood pressure를 제외한 모든 변수는 남녀 모두 통계적으로 유의한 차이가 있었다. ROC curve 분석 결과 CT로 측정 한 내장지방 면적은 대사증후군 진단에 유용한 것으로 나타났으며, Cut-off 값은 남자 128.7 cm2, 여자 128.6 cm2 로 하였을 때 대사증후군에 대한 민감도와 특이도가 가장 높은 것으로 나타났다. CT 내장지방 면적은 높은 민감 도와 특이도로 대사증후군을 예측하는 지표가 될 수 있다.

The purpose of this study was to evaluate the usefulness of visceral fat area measured by CT in diagnosing metabolic syndrome according to NCEP-ATP III guidelines. The correlation between visceral fat area measured by CT and factors related to metabolic syndrome was analyzed. In addition, the usefulness and cut-off value of visceral fat area measured by CT for metabolic syndrome were obtained by analysis of ROC curve. All variables, with or without metabolic syndrome, were statistically significantly different for both male and female, except blood pressure. The results of ROC curve analysis showed that visceral fat area measured by CT was useful for diagnosing metabolic syndrome. Cut-off value was 128.7 cm2 for male and 128.6 cm2 for female with the highest sensitivity and specificity for metabolic syndrome. CT visceral fat area can be an indicator of metabolic syndrome with high sensitivity and specificity.

본 연구는 계피추출물을 포함한 천영양치액 사용에 따른 구강위생관리 효과를 확인하기 위해 진행하였다. 실험은 성인 24명을 대상으로 실험군은 무작위로 선정하여 진행하였고, 대조군, 계피군, 계피와 티트리오일 혼합군 으로 나누었다. 천연양치액 사용에 대한 기대효과와 사용 후 구강위생관리 효과에 대한 만족도를 설문하였고, 천연 양치액 사용 전후의 구강미생물 분포변화를 확인하였다. 연구결과, 천연양치액 사용 후 주관적구취인지가 효과적으 로 감소하였고, 구강미생물 검사에서 계피군에서 대부분의 구강미생물 수가 감소하였다. 특히, P. gingivalis, S. mutans 균의 감소가 효과적으로 관찰되었다. 따라서, 천연양치액의 사용은 양대 구강병을 야기하는 주요 원인균을 효과적으로 감소시키는 구강관리용품이라고 할 수 있으며, 본 연구결과는 부작용이 적으면서 효과적으로 사용할 수 있는 양치액 개발을 위한 기초자료를 제공할 것으로 생각된다.

This study was conducted to confirm the effects of oral hygiene management according to the use of natural gargle including cinnamon extracts. The experiment was conducted by randomly selecting the test group of 24 adults, and divided into a control group, a cinnamon group, and a mixture of cinnamon and tea tree oil. Expected effects on the use of natural nutrient solution After using, the satisfaction with the oral hygiene management effect was questioned, and the distribution of oral microorganisms before and after the use of natural gargle was confirmed. As a result of the study, after using natural gargle, subjective bad breath recognition was effectively decreased, and most oral microbial counts were decreased in the cinnamon group during oral microbiological examination. In particular, reduction of P. gingivalis and S. mutans bacteria was effectively observed. Therefore, the use of natural gargle can be said to be an oral care product that effectively reduces the major causative agent causing both oral diseases, and the results of this study are expected to provide basic data for the development of a natural gargle that can be effectively used with fewer side effects.