이수민 교수

The aim of this study is to investigate the possibility that human sleep EEGs can be characterized by a multifractal spectrum using wavelet transform modulus maxima (WTMM). We used sleep EEGs taken from healthy subjects during the four stages of sleep and REM sleep. Our findings showed that the dynamics in human sleep EEGs could be adequately described by a set of scales and characterized by multifractals. We performed multivariate discriminate analysis to evaluate the use of multifractal featur

현재 다짐공사는 작업자가 정해진 다짐횟수, 두께, 속도, 진동여부 등을 자신의 경험에 의해 개별적으로 판단하고 감독자의 육안 검사에 의해 다짐공사의 품질측정이 이루어지고 있으며, 작업 후 대표성이 떨어지는 재래식 다짐강도 측정방법인 일점시험(Spot test)을 통하여 후속 단계의 작업을 진행하고 있는 실정이다. 따라서 다짐작업 결과에 대한 정량적 확인이 불가능하며, 시공부실로 인한 문제점이 제기될 가능성이 상존하고 있다. 본 연구에서는 여러 가지 시험조건에서 실제 현장규모로 다짐을 수행한 후 연속 다짐강도 측정 방법과 재래식 다짐강도 측정 방법과의 비교를 통해 연속 다짐강도 측정 방법의 사용 타당성을 입증하였다. 타당성 입증은 연속 다짐강도 측정방법인 GPS (Global Positioning System)와 가속도계로 구성된 IC (Intelligent Compaction) 롤러의 CMV (Compaction Meter Value)를 분석하는데 있으며, 입증된 결과를 토대로 일점

Excavators are essential equipment in construction sites, and machine guidance (MG) and machine control (MC) systems are employed in excavators to improve their earthwork performance. MG and MC systems provide the equipment operator with critical information, such as the excavation depth and slope angle required for earthwork operations, thus minimizing the assistance of a surveyor. In this study, we analyzed the performance improvement offered by MG and MC systems in earthworks compared to conv

본 연구는 다짐공사의 경험적 판단에 의한 품질관리 문제점에 대하여 GPS (Global Positioning System)를 롤러에 적용하여 위치정보의 DB화 및 3D 모델링을 통해 불필요한 다짐작업 또는 과도한 다짐작업을 제거함으로써 품질향상과 공기단축을 할 수 있다. 또한, 가속도계를 이용한 연속다짐 방법을 설계하여 다짐작업 후 평판재하시험을 통한 품질측정이 아닌 ICMV (Intelligent Compaction Measurement Values)분석을 이용하여 실시간 품질측정을 수행할 수 있는 연속다짐 방법론을 제시 한다. ICMV분석의 세부 방법에는 CMV (Compaction Meter Value)분석이 있으며 CMV는 다져진 지반의 다짐도를 빠르고 편리하게 평가할 수 있다.

Focusing on the emerging influencer market of SNS (Social Network Service), This study attempts to clarify the priority of Influencer characteristics when the customer decided to purchase products through the promotion of influencers. Since the influencer marketing differs from the Online information source marketing, this study has an academic implication in that integrated the influence of the characteristics of the Online information sources and the characteristics of SNS contents. For this p

집-나무-사람(HTP; House-Tree-Person) 그림검사는 대표적인 비언어적 심리평가도구이지만, 치료사의 주관적인 시각과 전문성에 따라 결과가 다르게 해석될 수 있는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 심리진단의 주관적 오류를 낮추고 HTP 검사의 객관성을 확보하기 위해 YOLOv8 기반 인공지능 객체 검출 모델을 적용한 HTP 검사 서비스를 구현하였다. 7~13세 아동 7,000명의 데이터를 포함한 56,000건의 라벨링된 그림을 수집, 전처리하여 학습시켰으며, 주요 객체(집, 나무, 사람)의 위치 및 관계를 분석하도록 모델을 학습시켰다. Box Loss는 0.95에서 0.57로, Classification Loss는 1.75에서 0.35로 감소하며 성능이 향상되었다. 최종 성능 지표로 평균 mAP50 0.985, mAP50-95 0.862를 기록하며 다양한 임계값에서도 안정적인 인식 성능을 확보하였다.