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Everyday Makeup among South Korean Men in their 20s and the Transformations of Masculinity
No full text학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 사회과학대학 인류학과, 2024. 2. Olga Fedorenko.This study examines changing masculinity among South Korean men in their twenties through the practice of makeup. To accomplish this, I conducted anthropological research on participants recruited through participant observation in KakaoTalk open chat rooms where men who wear makeup gather, and at makeup shops that offer services for men. The meaning and practice of makeup among male participants in their twenties were found to be expanding within close relationships with women, men, and adults in their surroundings. The study argues that their makeup is encompassed into modern Korean masculinity through interactions with individuals of different genders and ages.
South Korean men in their twenties desire makeup influenced by the Korean Wave, neoliberalism, and feminism. The soft masculinity that emerged in the late 1990s spread rapidly through mass media, and the image projected by recent K-pop male idols narrows the gap between masculinity and makeup through female consumers. Meanwhile, the beauty market stimulates male grooming through self-care discourse. Male participants use makeup primarily to improve their impression, particularly for dating rather than work. Heterosexual male participants apply makeup to appear wellgroomed to potential female partners, aligning with the masculinity desired by women.
Women exert direct and indirect influence on male participants' makeup practices. Men no longer consider women's makeup as obvious, influenced by the anti-corset movement. They view makeup as a courteous effort and engage in it to show respect to women. Women in the vicinity of male participants sometimes pressure them to start makeup and guide them toward what they consider appropriate. This reflects a feminine gaze from women in close proximity to men and makeup shop experts. Women not only provide material support but also serve as virtual presences to help men fulfill their makeup role, considering makeup as a representation of femininity. Women actively engage in facilitating men's adoption of makeup among South Korean men in their twenties.
Makeup initiated by women becomes entrenched in the peer groups of male participants. In the mandatory military service for South Korean men in their twenties, skincare rituals foster intimacy, expanding men's grooming concerns from the body to the face. While grooming for men used to focus on physique and fashion, contemporary South Korean men's interest in grooming extends to facial appearance, including makeup and plastic surgery. Makeup among men was once subject to ridicule within male relationships but is evolving into a skill to learn. Makeup acts as a medium for communication among men, shaping masculinity through negotiation.
Men's makeup reshapes social significance through interactions not only with peers but also with authority figures such as bosses, teachers, and parents. A man's face with makeup can either stand out as a makeupwearing man or blend in. Given the coexistence of negative and positive perceptions of men grooming in modern South Korean society, male participants expand the acceptance of makeup-wearing men by adjusting the visibility of their makeup based on others' reactions. They employ strategic attitudes to carve out a space in society as makeup-wearing men.
In conclusion, men's makeup becomes part of masculinity through interactions with individuals of different genders and ages. Male participants demonstrated how masculinity is socially constructed through their direct makeup practices and their relationships with surrounding environments. This study is significant in capturing how everyday makeup among South Korean men in their twenties contributes to the evolution of masculinity in contemporary South Korean society.본 연구는 메이크업이 한국의 20대 남성들에게 실천되는 모습을 통해 변화하는 남성성을 고찰한다. 이를 위해 연구자는 메이크업을 하는 남성들이 모인 카카오톡 오픈채팅방과 남성 메이크업 서비스를 제공하는 메이크업 샵에서 참여관찰을 하며 모집한 연구참여자를 대상으로 인류학적 연구를 수행했다. 20대 남성 연구참여자들에게 메이크업의 의미와 실천은 주변 여성, 남성, 어른과의 밀접한 관계 내에서 확장되고 있었다. 본 연구는 이들의 메이크업이 서로 다른 젠더와 나이를 가진 타인과의 상호작용을 통해 현대 한국 사회의 남성성으로 포섭되고 있다고 주장한다. 이러한 결과를 얻기 위해 연구자는 20대 남성 연구참여자를 둘러싼 한국 사회, 주변의 여성, 이들이 속한 남성 집단, 일상적 공간에서 마주치는 어른들이라는 네 축으로 나누어 남성들의 일상적 메이크업을 통해 남성성이 사회적으로 구성되어 나가는 방식을 살폈다. 현대 한국 사회의 20대 남성 연구참여자들은 한류와 신자유주의, 페미니즘의 영향으로 변화하는 남성성 속에서 메이크업을 원하게 된다. 1990년대 후반 등장한 부드러운 남성성은 대중매체를 통해 빠르게 확산되었으며, 최근 K-pop 남성 아이돌이 띠는 이미지는 여성 소비자를 경유해 남성성과 메이크업 간의 간격을 좁힌다. 한편 뷰티 시장은 자기관리 담론을 통해 남성이 외모관리에 필요를 느끼도록 부추긴다. 남성 연구참여자들은 메이크업을 통해 인상을 개선하고자 하는데, 그 주된 목적은 직장보다는 연애이다. 이성애자 남성 연구참여자들은 잠재적 연애 대상인 여성에게 잘 보이기 위해 메이크업을 하고, 이는 여성이 원하는 남성성과 연결된다. 여성은 남성 연구참여자들의 메이크업 실천에 직간접적 영향을 행사한다. 남성들은 탈코르셋 운동의 영향으로 여성의 메이크업을 당연하지 않게 여기게 되었다. 메이크업 행위를 노력이 들어간 예의로 여기고, 자신 또한 여성에게 예의를 갖추기 위해 메이크업을 한다. 남성 연구참여자들의 주변 여성은 남성이 메이크업을 시작하도록 직접 압력을 넣기도 하고, 자신이 보기에 적절한 이미지를 띠도록 방향을 유도하기도 한다. 이는 남성과 가까운 위치의 여성, 메이크업 샵의 전문가를 통한 여성적 응시의 반영이다. 또한 여성은 남성 연구참여자들의 메이크업을 둘러싼 물질적 기반뿐만 아니라 이를 갖추기 위한 구실로써 가상의 존재로 도움이 되기도 한다. 메이크업이 여성성을 대표하는 행위로 여겨져 온 만큼, 여성 범주는 20대 남성 연구참여자들이 메이크업에 도달하는 데에 적극 관여한다. 여성의 영향으로 시작된 메이크업은 남성 연구참여자들이 속한 또래 집단 내에서 남성성으로 자리잡는다. 한국의 20대 남성이 필수로 거치는 군대에서는 얼굴 피부를 가꿈으로써 친밀감을 나누는 문화를 통해 남성의 외모관리 범위가 몸에서 얼굴로 확장된다. 이전에 남성이 꾸밈이 몸매와 패션에 머물렀다면, 메이크업과 성형 등 현대 한국 남성의 단장에 대한 관심은 얼굴로 향하고 있다. 남성 간 관계에서 메이크업은 주변적 남성성의 일환으로 놀림거리가 되기도 했지만, 최근에는 선구적 행위로서 배우고 싶은 능력으로 의미가 바뀌어 나가고 있다. 남성 연구참여자들이 실천하는 구체적 메이크업 방법은 이성애자 남성성을 보존하는 규범적 방식으로 형성되기도 하지만, 다른 남성과의 대화를 통한 협상에 열려있다. 이처럼 메이크업 행위는 남성들 간 소통을 거쳐 남성성으로 받아들여진다. 남성 연구참여자들은 또래뿐 아니라 직장 상사, 학교 선생님, 부모님 등 자신보다 높은 위치의 타인과 교류함으로써 남성의 메이크업이 갖는 사회적 의미를 새롭게 구성한다. 메이크업을 한 남성 연구참여자의 얼굴 이미지는 메이크업을 한 남성으로 눈에 띄기도 하고, 그렇지 않기도 하다. 현대 한국 사회에는 외모를 가꾸는 남성에 대한 인식은 젠더나 세대에 따라 다르기에, 남성 연구참여자는 타인의 반응에 따라 자신의 메이크업을 비/가시화함으로써 메이크업한 남성으로서 인정받을 수 있는 범위를 넓혀간다. 자신에 대한 고정관념을 미리 방지하거나 때로는 웃어넘기기도 하고, 스스로 가지고 있던 고정관념을 주변 어른의 반응으로 깨기도 한다. 이렇게 남성 연구참여자들은 전략적 태도를 통해 자신이 메이크업한 남성으로서 사회에 설 자리를 만들어 나간다. 위와 같이 남성의 메이크업은 남성 당사자뿐만 아니라 서로 다른 젠더와 나이를 가진 주변 타인과의 상호작용을 통해 남성성의 일부로 협상되고 있다. 남성 연구참여자들은 자신의 직접적인 메이크업 실천과 더불어 그를 둘러싼 주변 환경과의 관계를 통해 남성성이 사회적으로 구성되는 과정을 보여주었다. 본 연구는 20대 남성의 일상적 메이크업이 현대 한국 사회의 남성성 변화에 어떤 방식으로 기여하는지 포착했다는 점에서 의의가 있다. 주요어 : 남성성, 남성, 메이크업, 신자유주의, 페미니즘, 젠더 학 번 : 2020-24893Ⅰ. 서론 1
1. 연구배경 및 연구질문 1
2. 선행연구 및 이론적 배경 8
3. 연구대상 및 연구방법 13
4. 논문 구성 20
Ⅱ. 메이크업하는 남성 주체의 탄생 21
1. 남성성과 메이크업의 교차 22
2. 안전한 장치, 자기관리 담론의 활용 31
3. 연애와 남성의 메이크업 40
Ⅲ. 여성을 통해 가능해지는 남성의 메이크업 47
1. 남성의 메이크업을 예의로 만든 페미니즘 48
2. 여성적 응시로 인한 메이크업 방법의 확장 54
3. 전문가와 상호작용하며 주조되는 남자 메이크업 61
4. 메이크업 행위에의 도달을 위한 여성 범주 활용 68
Ⅳ. 남성들 사이에서 남성성으로 협상되는 메이크업 75
1. 단장의 범위가 몸에서 얼굴로 확대되는 군대 문화 75
2. 메이크업, 놀림의 대상에서 따라하고 싶은 것으로 82
3. 남성성 보존을 위한 메이크업 규범과 협상의 가능성 93
Ⅴ. 젠더와 세대를 가로질러 메이크업한 남성으로 인정받기 106
1. 일상적 공간에서 메이크업한 남성으로의 인식가능성 108
2. 서로 다른 남성상 사이 거리 좁히기 118
Ⅵ. 결론 127
참고문헌 131
Abstract 150석
Supervised, Semi-supervised Learning and Domain Adaptation
Get PDF학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 자연과학대학 통계학과, 2024. 2. 김용대.Adversarial Robustness of Deep Neural Network for Various Tasks : Supervised, Semi-supervised Learning and Domain Adaptation Dongyoon Yang The Department of Statistics The Graduate School Seoul National University Adversarial robustness is a research area that has recently received a lot of attention in the quest for trustworthy artificial intelligence and AI security. However, recent works on adversarial robustness have focused on supervised learning. In this thesis, we present the theoretical results and algorithms for adversarial robustness of Deep Neural Networks (DNNs) in supervised learning, semi-supervised learning and unsupervised domain adaptation. First, we derive non-asymptotic upper bounds of the robust risk for supervised and semi-supervised learning and propose the corresponding algorithms in each task. Second, we derive asymptotic upper bound of the robust risk of target domain task and propose the corresponding algorithm. Lastly, our algorithms achieves state-of-the-art performance with significant margins compared to existing algorithms on benchmark dataset. Keywords: Adversarial Attack, Adversarial Example, Adversarial Robustness, Trustworthy Artificial Intelligence, Semi-supervised Learning, Robust Features, Domain Adaptation. Student Number: 2017− 23188적대적 강건성은 신뢰할 수 있는 인공 지능과 AI 보안을 위한 노력에서 최근 큰 관심을 받는 연구 분야입니다. 그러나 최근의 연구는 주로 지도 학습에 집중해 왔습니다. 본 논문에서는 지도 학습, 반지도 학습 및 비지도 도메인 적응에서 심층 신경망 모형의 적대적 강건성에 대한 이론적 결과와 알고리즘을 제시합니다. 먼저, 우리는 지도 학습과 준지도 학습에 대한 적대적 위험의 비근사적 상한을 도출하고 각 작업에 해당하는 알고리즘을 제안합니다. 다음으로, 목표 도메인 작업의 적대적 위험에 대한 근사적 상한을 도출하고 해당 알고리즘을 제안합니다. 마지막으로, 우리의 알고리즘은 벤치마크 데이터셋에서 기존 알고리즘과 비교하여 현장에서 최고 수준의 성능을 달성합니다.Abstract i
1 Introduction 1
2 Preliminaries 3
2.1 Robust Risk Population Risk 3
2.2 Adversarial Attack 4
2.2.1 White-Box Attack 4
2.2.2 Black-Box Attack 5
2.3 Gradient Obfuscation . 5
3 Supervised Learning 7
3.1 Adversarially Robust Learning Algorithms 7
3.1.1 Projected Gradient Descent - Adversarial Train-
ing (PGD-AT) . 8
3.1.2 TRadeoff-inspired Adversarial DEfense via
Surrogate-loss minimization (TRADES) 8
3.1.3 Misclassification Aware adveRsarial Train-
ing (MART) 9
iii
3.1.4 Geometry Aware Instance Reweighted Ad-
versarial Training (GAIR-AT) 9
3.1.5 Helper Based Adversarial Training (HAT) . 10
3.2 Proposed Method . 10
3.2.1 Theoretical Analysis . 11
3.2.2 Anti-Robust Weighted Regularization Algo-
rithm 13
3.3 Experiments . 16
3.3.1 Performance Evaluation 17
3.3.2 Analysis with extra data 18
3.3.3 Ablation Studies 21
3.3.4 Improved Fairness 24
3.4 Conclusion and Future Works 26
4 Semi-Supervised Learning 27
4.1 Semi-supervised Learning Algorithm 27
4.1.1 Virtual Adversarial Training (VAT) . 28
4.1.2 FixMatch . 28
4.2 Semi-supervised Adversarially Robust Learning Al-
gorithm 28
4.2.1 Robust Self Training (RST) 29
4.2.2 Unsupervised Adversarial Training (UAT) . 30
4.2.3 ARMOURED 30
4.3 Proposed Method . 31
4.3.1 Theoretical Analysis . 31
4.3.2 Comparison to TRADES Zhang et al. [2019a] 32
iv
4.3.3 Adaptively Weighted Regularization Algo-
rithm 33
4.4 Experiments . 38
4.4.1 Training Setup . 38
4.4.2 Evaluation Setup 40
4.4.3 Performance Evaluation 40
4.4.4 Ablation Studies 42
5 Domain Adaptation 49
5.1 Domain Adaptation 52
5.2 Adversarially Robust Domain Adaptation Algorithm 53
5.3 Proposed Methods 54
5.3.1 Domain Invariant Adversarially Robust Fea-
tures . 54
5.3.2 Extension to Deep Neural Network 55
5.3.3 Theoretical Analysis for DIARF 55
5.3.4 DIARF Algorithm 57
5.3.5 Theoretical Analysis for TARDIF 59
5.3.6 TARDIF Algorithm . 62
5.4 Experiments . 63
5.4.1 Training Setup . 63
5.4.2 Evaluation Setup 64
5.4.3 Performance Evaluation 65
5.4.4 Ablation Studies - DIARF . 65
5.4.5 Ablation Studies - TARDIF 71
5.5 Conclusion . 73
v
Bibliography 74
A 90
A.1 Proof of Theorem 3.2.1 . 90
A.2 Confidence Weighted Regularization (CoW) . 93
A.2.1 Experimental Comparison of CoW to MART 93
A.3 Detailed settings for the experiments with bench-
mark datasets 94
A.3.1 Experimental Setup . 94
A.3.2 Hyperparameter setting 96
A.4 Checking the Gradient Masking 97
A.5 Detailed setting for the experiments with extra data 98
A.6 Additional Results with Extra Data 99
A.6.1 Additional Results with Extra Data . 99
A.7 Ablation study 100
A.7.1 The performance on CIFAR10 - ResNet18 . 100
A.7.2 The trade-off due to the choice of λ . 100
A.7.3 The effect of label smoothing 101
A.7.4 Effect of Stochastic Weight Averaging (SWA)102
A.7.5 Various perturbation budget ε . 103
A.7.6 AWP and FAT . 105
A.8 Improved fairness . 107
B 109
B.1 Theoretical Results 109
B.2 Experimental Setup 111
B.2.1 Hyperparameter setting 111
vi
B.2.2 Loss for Generating Adversarial Examples . 111
B.2.3 The teacher models . 112
B.2.4 Comparison SRST-AWR to SRST-TRADES 113
B.2.5 Comparison SRST-AWR to Other Competi-
tors in Supervised Setting . 113
B.2.6 Performance on Fully Labeled Data . 114
B.3 Additional Experiments 114
B.3.1 Effect of knowledge distillation . 114
B.3.2 The comparison SRST-AWR and SRST-TRADES
with varying the number of labeled data 115
B.3.3 Sensitivity Analysis on β . 117
B.3.4 Sensitivity Analysis of Temperature τ 118
C 120
C.1 Theoretical Results 120
C.1.1 DIARF 120
C.1.2 TARDIF . 125
C.2 Additional Theoretical Result for DIARF 132
C.3 Experiments . 133
C.3.1 Dataset 133
C.3.2 Performance Evaluation 136
Abstract (in Korean) 138
vii박
독해 강화 및 인간 피드백을 통한 오답 선지 자동 생성 향상
No full text학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 인문대학 언어학과, 2024. 2. 이상아.학생들의 학습 성과를 온전히 반영하지 못한다는 지속적인 비판에도 불구하고, 선다형 문제는 여전히 실용성, 재생산성, 채점의 용이함 등의 장점으로 가장 널리 쓰이는 평가 방식이다. 선다형 문제를 설계할 때, 가장 시간이 오래 소요되며 문제의 질에 가장 크게 영향을 미치는 것이 바로 오답 선지이고, 이를 고안하는 데 가장 많은 시간과 정신적 자원이 필요하다. 따라서 자동 오답 선지 생성(automatic distractor generation)은 선다형 문제를 만드는 데 필요한 자원을 줄여주고, 교사와 학생 모두에게 풍부한 문제를 제공할 수 있을 것이라 기대되지만, 자동 오답 선지 생성은 자연어 처리에서 여전히 연구가 미흡한 분야 중 하나이다. 유사 분야인 질문 생성이 상당히 많은 주목을 받았던 것과는 비교되는 지점이다. 해당되는 데이터셋이 거의 존재하지 않아서 규모 있는 데이터셋을 통한 지도 학습이 불가하다는 사실 또한 연구 진척의 장애물이었다.
그러나 대규모 언어 모델(large language model)의 맥락 속 학습 (in-context learning) 능력 덕분에 오답 선지 생성에서 비지도 학습이 가능해졌다. 모델 학습 시에 오답 선지를 생성하는 태스크를 보지 못했음에도, 몇 가지의 선다형 문제를 주입하는 것만으로도 무난한 오답 선지를 생성할 수 있다. 그러나, 최적의 오답 선지를 생성하는 데에는 LLM이 더 높은 질의 오답 선지를 생성하는 데는 언어 모델이 주어진 맥락을 더욱 깊이 이해할 수 있는 것이 필요하다. 이 연구에서는 그러한 지점을 해결하기 위한 새로운 ICL방법을 제시한다. ReCP (Resolving Reading Comprehension through Prediction; 예측을 통한 독해 해결) 방법은 실제 교육 환경에서 학생들이 추론을 통해 문자 그대로의 의미를 넘어 독해할 수 있도록 돕는 교수법에서 착안하여, 대규모 언어 모델이 맥락을 해석 하는 과정에서 이전의 맥락을 토대로 다음 내용을 예측하게 하는 질문을 삽입한다. 예측 질문은 맥락을 말 그대로 해석해서는 답하기가 어렵기 때문에 모델이 독해과정에서 추론을 할 수 있게 유도한다. 모델이 독해에 더 적극적으로 개입하는 방식인 것이다. 이 방식의 맥락을 주입받은 모델은 더욱 맥락에 충실한 오답 선지를 생성하는 반면, 그렇지 않은 모델은 학습 중 획득한 기본적인 배경 지식으로만 오답 선지를 생성하는 경우가 많았다.
나아가 인간 피드백을 통한 강화 학습(reinforcement learning from human feedback)을 통해 언어 모델이 생성한 오답 선지가 인간의 선호를 반영할 수 있게 하여, 질의 상승과 좋은 오답 선지의 특성을 반영하는 것을 도모한다. 지도 학습을 위한 데이터가 적은 상황에서, RLHF는 거대 지도 데이터셋으로 학습하는 것을 대체할 수 있으며, 교사가 선호하는 오답 선지의 특성을 간접적으로 코딩할 수 있다. 따라서, ReCP와 베이스라인이 각각 생성한 오답 선지 세트 중 인간이 선택하여 개발한 데이터셋으로 인간이 선호하는 오답 선지를 판단할 수 있도록 규정을 훈련했다.
ReCP와 RLHF의 효과를 검증하기 위해 3가지 실험을 진행했다. 실험1, 2는 LLM이 오답 선지 생성 과제에 적응하는 방식을 문제 샘플의 개수를 달리하며 살펴보고, 실험3에서는 RLHF가 모델 성능에 미치는 영향을 검토한다. 본 연구는 오답 선지 자동 생성 분야에서의 대규모 언어 모델의 가능성을 확인하고, 새로운 프롬프팅 방법과 RLHF 도입을 통해 오답 선지 생성뿐 아니라 깊이 있는 독해가 필요한 다른 분야에도 응용될 수 있는 가능성을 제시한다.Despite persistent criticism that multiple-choice assessments fail to fully capture students academic performance, they retain widespread use due to their practicality, reproducibility, and ease of scoring. The overall quality of multiple-choice question (MCQ) items depends heavily on the quality of distractors (incorrect options), and crafting them poses the most significant investment of time and energy in designing MCQ items. Automatic distractor generation (ADG) offers remarkable potential for reducing the required resources to produce MCQs and enriching educational resources for both teachers and students, yet remains underexplored within natural language processing (NLP) despite a vibrant field of question generation research that largely neglects distractors. Additionally, the scarcity of relevant datasets has posed a significant barrier to supervised language model training, further hindering development in the area. However, the emergence of large language models (LLM) with their exceptional in-context learning (ICL) capabilities has paved the way for unsupervised distractor generation. Feeding LLMs with even a few samples of multiple-choice questions enables them to produce acceptable distractors despite the novelty of the task. Yet, generating optimal distractors hinges upon the LLMs deeper comprehension of the provided context. This study proposes a novel method to reinforce ICL, ReCP (Resolving Reading Comprehension through Prediction), inspired by pedagogical approaches to foster students inference-based reading comprehension, which goes beyond the literal meaning. ICL with ReCP incorporates predictive questions that are not answerable extractively from the given context, encouraging the LLM to engage in inferential reasoning while reading. The competence of the approach stems from reinforcing the given context to make reading more engaging. It demonstrably yields distractors more firmly rooted in the context, surpassing the general knowledge-based distractors generated by regular means of feeding context. Furthermore, by employing reinforcement learning from human feedback (RLHF), ReCP allows the alignment of generated distractors with human preferences, facilitating quality improvement and better agreement with desired distractor characteristics. In the context where labeled data is scarce, RLHF functions as a valuable alternative for large, supervised datasets. In addition, RLHF helps code implicit properties of preferred distractors by teachers. Consequently, a human-annotated dataset was collected, where a better set of distractors was chosen between those generated through ReCP and those by the baseline. Then a policy was trained to identify human-preferred distractors. Three experiments were conducted to confirm the efficacy of ReCP and RLHF; two experiments with a varied number of sample questions that investigated how well the LLM adapts to the novel task of generating distractors, and one experiment to test the influence RLHF has on the models performance. This work marks a pivotal step towards realizing the potential of LLMs in ADG, with promising applications extending beyond any domain requiring in-depth textual understanding.List of Figures 7
List of Tables 8
1 Introduction 9
2 Related Work 12
2.1 Automatic distractor generation 12
2.2 In-context learning for large language models 14
2.3 Reinforcement learning from human feedback 16
3 Methods 19
3.1 Resolving Reading Comprehension Through Prediction (ReCP) 19
3.2 Reinforcement learning from human feedback 24
3.3 Datasets 26
3.4 Evaluation of distractors 27
4 Experiments 31
4.1 Experiments on ReCP 31
4.1.1 Experiment 1: ReCP learning with two shots of questions 31
4.1.2 Experiment 2: ReCP learning with five shots of questions 35
4.2 Experiments on reinforcement learning 40
4.2.1 Experiment 3: RL policy 41
4.3 ReCP on other tasks 47
5 Conclusion 48
Bibliography 50
Appendices 62
Abstract in Korean 75석
액상 투과전자현미경을 통한 백금 나노 입자의 표면 배위 화학 및 열화 과정 분석
No full text학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 화학생물공학부, 2024. 2. 박정원.With the rapid development of the chemical industry, humanity faces environmental issues that threaten health, highlighting the importance of electrocatalysts to reduce greenhouse gas emissions by replacing fossil fuels. The electrocatalysts can convert abundant molecules like nitrogen, carbon dioxide, and water into more valuable chemicals using electric energy, achieving zero total carbon emissions when using renewable electricity. To establish a sustainable energy cycle, it is essential to develop high-performance catalysts with superior catalytic activity and stability, surpassing current technological level.
In this study, we developed new methods, with a use of Pt nanocrystals as a model system, to overcome limitations of current methods in analyzing the surface atomic coordination chemistry related to the activity of electrocatalysts and their degradation processes related to stability. By using the developed methods, we explored their structure-property relationships.
The catalytic activity is determined by the surface atomic structure of catalyst, and nanocrystals used as practical catalysts consist of diverse surface structures. We developed a new method to resolve a 3D atomic structure of nanocrystals. Thereafter, quantitative analysis for the surface atomic structures of synthesized Pt nanocrystals, using coordination-related parameters, revealed that they are enclosed by non- uniform shaped islands, which leads to a high ratio of low-coordinated surface atoms and various structures of active sites.
By using a machine-learning-accelerated DFT calculation, we analyzed adsorption properties of large-sized molecules (PVP monomers) on the complex surface structures of synthesized nanocrystals. It is demonstrated that the direct binding and van der Waals interaction show different adsorption tendencies, and the local geometry of surface atoms significantly influences their adsorption behavior.
The structure of electrocatalysts changes over time under potential applied conditions, leading to reduction in their activity. While an electrochemical liquid- cell TEM (e-LCTEM) is the only tool to directly observed the degradation processes, the current method has limitations in reliability and reproducibility. To address this, we developed a new method for sample preparation and experimental protocols with a care use of e-beam to improve the reliability and reproducibility. By using the novel e-LCTEM method, we investigated the degradation processes of commercial Pt/C catalysts, revealing that smaller Pt nanocrystals exhibit increased mobility. In addition, high mobility of coalesced particles originating from small nanocrystals is found, despite large sizes, indicating that externally combined nanocrystals do not significantly enhance the catalyst-support interaction.
Keyword: Electrocatalyst, Liquid-cell TEM, 3D structure, Machine learning, Degradation process
Student Number: 2017-28625화학산업의 급격한 발전에 따라 인류 건강을 위협하는 환경문제에 직면하면서, 화석연료를 대체하여 온실가스 배출을 억제하는 전기화학촉매가 주목받고 있다. 이는 전기 에너지를 활용하여 질소, 이산화탄소, 물과 같은 우리 주변에 풍부한 분자들을 보다 가치 있는 물질들로 전환시킬 수 있으며, 신재생 전기를 활용할 경우 총 탄소 배출이 0이 된다. 이와 같은 지속가능한 에너지 사이클을 구축하기 위해서는, 현재 기술을 뛰어넘어 높은 촉매 활성과 안정성을 갖는 고성능 촉매의 개발이 필수적이다.
본 연구에서는, 백금 나노 입자를 모델 시스템으로 활용하여 전기화학촉매의 활성과 연관된 표면 배위 화학과 안정성과 연관된 촉매 열화 과정을 분석하는 기존 기법들의 한계를 극복하고 새로운 기법들을 개발한 내용과, 이를 활용해 촉매의 구조-특성 관계를 탐구한 내용을 다루고 있다. 자세한 내용은 다음과 같다.
촉매 활성은 촉매 표면 구조에 의해 결정되며, 일반적인 촉매로 활용되는 나노 입자는 다양한 표면 구조로 이루어져 있다. 이들의 복잡성을 이해하기 위해 그래핀 액상-셀 TEM 기법을 활용해 이들의 3차원 원자 구조를 규명하는 방법론을 개발하였다. 이를 통해 구한 합성된 백금 나노 입자 3차원 표면 원자 구조를 배위수 관련 인자를 활용하여 정량 분석하였고, 이들은 불규칙한 형태의 섬 구조로 둘러싸여 복잡한 표면 구조를 가져 높은 저배위 표면원자 비율을 보이는 동시에, 매우 다양한 구조의 활성점을 보유하고 있음을 규명하였다. 또한, 기계 학습을 통해 가속화한 DFT 기법을 활용하여 합성된 나노 입자의 복잡한 표면 구조에서 크기가 큰 분자(PVP 단량체)의 흡착 특성을 분석하였고, 직접 결합력과 분산력이 서로 다른 흡착 특성을 가지며, 흡착에 있어 표면의 국부 원자 구조가 큰 영향을 준다는 것을 확인하였다.
촉매의 구조는 전압이 가해지는 환경에서 점차 변화하며 촉매 활성은 감소하게 된다. 이러한 열화 과정을 직접 관찰할 수 있는 유일한 분석 툴로 전기화학적 액상 TEM이 있으나, 기존의 방법론은 낮은 신뢰성과 재현성을 보인다는 한계가 존재했다. 이를 해결하기 위해 촉매 로딩 방법과 실험 프로토콜에 대한 새로운 방법론을 개발하고 섬세한 전자빔 조절을 통해 실험 신뢰도를 높이는 동시에 재현성을 확보하였다. 새로운 분석법을 활용해 상용 백금-탄소 촉매의 열화 과정을 분석하였고, 백금 입자의 크기가 작을수록 입자 이동성이 증가한다는 것과 입자 뭉침에 의해 도입된 외부 입자들이 담지체와 상호작용을 형성하기에 충분한 시간이 필요하다는 것을 규명하였다.
주요어 : 전기화학촉매, 액상 투과전자현미경, 3차원 구조, 기계 학습, 열화 과정
학 번 : 2017-28625
성 명 : 김성인Chapter 1. Introduction 1
1.1. Electrocatalysts as a future energy material for sustainable energy cycles 1
1.2. Catalytic activity: determined by surface structures of nanocrystals 2
1.3. Long-term stability: determined by structural changes of nanoparticles 3
1.4. Purpose of research 4
Chapter 2. Quantitative analysis of surface atomic structures on synthesized
Pt nanocrystals 6
2.1. Introduction 6
2.2. Methods 9
2.2.1. Synthesis of Pt nanocrystals 9
2.2.2. 3D reconstruction of synthesized Pt nanocrystals 9
2.2.3. Calculation for CN of constituent atoms in nanocrystals 10
2.2.4. Calculation for the ratio of low-coordinated surface atoms along the low-
index facets 12
2.2.5. Conversion of -CN- into overpotential of catalytic reactions 13
2.2.6. Cs-TEM imaging for commercial Pt/C catalysts 13
2.3. Results and Discussion 14
2.3.1. Calculating CNs of all constituent surface atoms in synthesized Pt
nanocrystals 14
2.3.2. Quantitative analysis of the surface atoms 16
2.3.3. Calculating -CN-s of surface atoms and their wide distributions 19
2.3.4. Correlating -CN-s with catalytic activities 20
2.4. Conclusion 24
Chapter 3. Developing a reproducible electrochemical liquid-cell TEM for
revealing degradation processes of Pt/C catalysts 61
3.1. Introduction 61
3.2. Methods 65
3.2.1. Preparation of catalyst ink 65
3.2.2. Photolithography 65
3.2.3. The e-LCTEM experiment 65
3.2.4. Investigation for a beam effect on electrochemical signal and observing
catalysts 67
3.2.5. STEM image binarization 68
3.2.6. Synthesis of size-controlled Pt nanoparticles 69
3.2.7. Electrochemical measurements in RDE 70
3.2.8. Identical location TEM (IL-TEM) 71
3.3. Results and Discussion 72
3.3.1. Development of a novel e-LCTEM method for the high reliability and
reproducibility 72
3.3.2. Investigation for degradation process of the Pt/C catalysts 76
3.3.3. Degradation of Pt nanoparticles after coalescence . 82
3.4. Conclusion 84
Chapter 4. Summary and Conclusions 111박
접목 사과 수체 관다발조직에서의 저온스트레스 반응 유전자 및 RNA이동에 관한 연구
No full text학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 자연과학대학 생명과학부, 2024. 2. 이지영.Investigation of genes associated with the cold response and the RNA movement in stem vasculature of grafted apple Youngsuk Lee Department of Biological Sciences The Graduate School Seoul National University Apple cultivation requires the grafting of fruit-bearing scion cultivars onto environmentally resilient rootstock. In grafted apple trees, scion cold tolerance is influenced by rootstock-derived signals that can initiate physiological changes to help plant survival over the winter. The changes in cold temperature during the winter can damage stem tissues near the graft junction, which subsequently allows the pathogen infection leading abnormal tree growth or death. Though the cold response mechanism is crucial in many tree crops that are routinely grafted onto clonal rootstocks including the exchange of metabolites and signals through the graft junction, little is known for the molecular aspect underlying how rootstocks influence scion's cold tolerance over the winter and the long-distance mobile signals associated with cold response. However, understanding this has become more critical than ever due to rapid climate changes. My dissertation research was aimed to understand how the molecular interactions between apple scion and rootstock occur in response to cold. To address this goal, I hypothesized the differences in the cold tolerance of rootstocks would affect that of the scion and that the cold tolerance of the scion might be due to mobile signals derived from a rootstock. To test this hypothesis, I developed transcriptomic and metabolomic profiles in the stem vasculature Gala scion grafted onto two contrasting rootstocks G202 (cold- tolerant) and M9 (cold-susceptible) and analyzed the distinct expression dynamics in seasonal flow across cold stages. In this dissertation, I present 544 potentially mobile messenger RNAs (mRNAs) that may be responsible for the differential cold responses in scions that are highly correlated in their expression pattern to rootstocks with the identification of their function. Genome-wide variant screening and agroinfiltration assay validated the mobility of rootstock-derived mRNAs that may affect scion cold tolerance. The comparative analyses further supported the interactive metabolism in response to cold stress between scions and rootstocks and mRNA mobility. This study indicates extensive gene interactions and signal exchange between apple rootstocks and scions in response to cold, which can provide useful insights for future research to enhance the cold tolerance of grafted tree crops. Keywords : cold, transcriptomics, RNA movement, apple Student Number : 2017-24172사과 재배는 과실을 착과시키는 접수 품종을 환경저항성을 가진 대목에 접목한 형태로 이루어진다. 접목 사과에서 접수의 저온스트레스 내성은 대목에서 유래한 신호에 의해 영향을 받는데, 나무가 겨울을 나는데 도와주는 생리반응이 개시된다. 겨울 동안 일어나는 저온에서의 온도변화로 인해 접목부위 부근 수체조직이 피해를 받게 되면 그로 인해 병원균 감염이 발생하기 쉽고 나무의 생육이 불량해지거나 고사하는 결과를 초래할 수 있다. 접수가 대목에 접목한 형태로 재배되는 많은 과수 작물에서 접목 부위를 통과하여 대사물질이나 신호교환이 일어나는 저온스트레스 반응 기작을 이해하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 그러나 겨울을 나면서 대목이 접수의 내한성에 영향을 미치는 과정에서 일어나는 분자적 측면이나 저온스트레스와 연관된 장거리 이동신호에 대해서는 거의 밝혀진 바가 없으며, 특히 최근 급격한 기후변화에 따라 이를 이해하는 것은 더욱 더 중요해지는 상황이다.
본 연구에서는 저온에 반응하여 일어나는 접수와 대목 사이의 분자 간 상호작용을 이해하는 것을 목표로 삼았는데, 대목의 내한성 차이가 접수의 내한성에 영향을 미칠 것이며 이는 대목으로부터 유래된 이동신호와 관련이 있을 것이라는 연구가설을 설정하였다. 연구 내용으로는 내한성 대목G202와 감수성 대목M9에 접목한 Gala사과나무를 대상으로 수체 관다발조직에서 전사체와 대사체 프로파일링을 통해 겨울 추위단계에 따른 고유한 유전자 발현의 역동성을 분석하였다. 본 연구를 통해 저온반응과 연관된 544개의 잠재적 이동성을 지닌 mRNA 후보군을 제시하고 그 기능을 구명하였다. 전장유전체 변이 분석은 접수의 내한성에 관여할지도 모르는 대목 유래 mRNA에 대한 정보와 저온 스트레스에 반응하여 접수와 대목 간에 상호작용하는 대사기작에 대한 정보를 제시하였다. 또한 담배 agroinfiltration과 애기장대 접목실험을 통해 mRNA 이동성을 증명하였다. 본 연구를 통해 앞으로 접목 과수작목의 내한성을 개선하는 연구분야에 대한 유용한 통찰력을 제공할 것이라 기대한다.Abstract . i
Table of contents iv
List of Figures vii
List of Tables x
Abbreviations xi
1. Introduction 1
1.1. General plant cold response 1
1.2. Seasonal cold response of tree crops 2
1.3. The scion traits are influenced by rootstocks in grafted apple 3
2. Material and Methods . 5
2.1. Plant Materials . 5
2.2. Estimation of the expected dormancy of Gala apple . 6
2.3. Electrolyte leakage rate (ELR) assay 8
2.4. RNA sequencing and read mapping and expression data analysis 9
2.5. Whole-genome sequencing (WGS) and single nucleotide polymorphism
(SNP) detection . 11
2.6. Quantitative reverse transcription-polymerase chain reaction (qRT-PCR)
. 15
2.7. Ultra-high-performance liquid chromatography-mass spectroscopy
(UPLC-MS) 19
v
2.8. Tobacco agroinfiltration for transient overexpression assay . 20
2.9. Arabidopsis grafting 22
2.10. Soluble sugars measurement 23
2.11. Proline content measurement 24
2.12. Assays for Arabidopsis freezing tolerance and ELR 24
2.13. Assay for AtVNI2 RNA movement and the cold response in grafted
Arabidopsis . 26
2.14. Statistical analyses 26
3. Results and Discussion 28
3.1 The distinctive seasonal response and the potential influence of
rootstocks on scion cold tolerance in grafted apple 28
3.1.1. Tissue-specific transcriptome profiles of two apple graft
combinations 28
3.1.2. RNA-seq analysis shows seasonal and rootstock-genotypic
differences between two apple graft combinations 36
3.1.3. Expression patterns of dormancy and cold-related markers . 39
3.1.4. Gene expression dynamics reveal rootstock-dependent responses to
cold over the winter 43
3.1.5. Comparative analysis with cold regulatory co-expression network in
Arabidopsis implies scion candidate metabolism that is potentially affected
by rootstocks 49
3.2. Identification of potentially mobile mRNAs through grafted stem
vi
vasculature in apple associated with seasonal cold response 53
3.2.1. Analysis of shared DEGs between rootstock and scion suggests
potentially mobile mRNAs across cold stages . 53
3.2.2. Characteristics of metabolic signals involved in seasonal flow
between rootstocks and scions 59
3.2.3. Metabolomics analysis reveals polyphenol compounds for cold
response 71
3.2.4. SNP analysis supports the cold responsive mobile mRNAs
transported from rootstock to scion 75
3.2.5. Functional identification and comparative analyses reflect mRNA
exchange and metabolic interaction to cold between rootstock and scion 87
3.3. Functional investigation to seek evidences to RNA movement
associated with cold response . 100
3.3.1. Transient overexpression assay suggests the cold-dependent mRNA
movement in tobacco stem 100
3.3.2. Grafting experiments with Arabidopsis vni2 loss-of-function mutant
further validates the RNA movement in response to cold 106
4. Discussion 113
5. References 116
Abstract in Korean 131
vii박
베트남 전기 자동차의 주요 채택 동인
No full text학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 협동과정 기술경영·경제·정책전공, 2024. 2. 구윤모.Key Adoption Drivers of Electric Vehicles in Vietnam Tran Thi Thanh Thuy Technology Management, Economics and Policy Program College of Engineering Seoul National University This research includes three main studies conducted in Vietnam on the key adoption variables of electric vehicles (EVs). The first study examines Vietnamese consumers' intentions of using EVs employing the behavioral reasoning theory (BRT) for exploring consumers perspectives about their expectations, reasons for adopting or not adopting EVs, attitudes about adoption, and intention to use EVs. The second study confirms that education is an impact factor in EV adoption in Vietnam. It focuses on consumer preferences and trade-offs in the adoption of EVs in Vietnam. The third study investigates the barriers against EVs adoption, using the analytic hierarchy process (AHP) to capture expert perspectives, identifying five key barriers: technical, social, economic, infrastructure, and policy and regulations. The study on Vietnamese consumers' intentions for using EVs holds substantial importance in understanding their perspectives about EV adoption. By applying the BRT model, it addresses crucial variables such as consumer expectations, reasons for adoption and against adoption, attitude about adoption, and intention to use EVs. This study contributes valuable insights into consumer behavior and preferences, shedding light on the factors that influence the adoption of EVs in Vietnam. The study using the conjoint analysis is a powerful tool for understanding consumer preferences and trade-offs, especially in the adoption of EVs in Vietnam. The specific conjoint analysis model chosen should align with the unique characteristics of the market and the factors influencing EV adoption in the region. The third study on barriers against EV adoption, employing the AHP model and expert perspectives, plays a critical role in identifying and understanding the obstacles hindering EV adoption in Vietnam. The identification of five key barriers -- technical, social, economic, infrastructure, and policy and regulations, provides a comprehensive framework for assessing the challenges faced by stakeholders involved in promoting EVs adoption. This study focusing on EV adoption in Vietnam is highly relevant as it addresses the specific context and challenges faced by the country. Vietnam's unique social, economic, and policy landscape necessitates research that examines adoption variables and barriers specific to the Vietnamese market. By providing insights into consumer intentions and identifying barriers, this study contributes to the development of strategies and policies aimed at fostering EV adoption in Vietnam. Keywords Electric vehicles adoption, barriers against adoption, electric cars, Student Number 2020-36623Abstract 1
List of Tables . 6
List of Figures 7
Introduction 8
1.1 Background and Motivation 8
1.2.1 Environmental Concerns 8
1.2.2 Economic Benefits 9
1.2.3 Government Incentives . 9
1.2 Research Problems and relevance . 11
1.3 Research objective . 14
1.4 Research Question . 20
1.5 Research Methodology 20
1.6 Research outline 24
Chapter 2 Literature Review 25
2.1 General Review and Milestone of Electric Vehicles 27
2.2 Benefit of EV adoption 32
2.3 Related Work Various research on EV adoption of other Countries 33
2.2.1 Background of EVs in the world . 33
2.2.2 EV adoption in Vietnam 34
2.4 Gaps identified from related work in Vietnam 37
2.1 The Importance of Education in Electric Vehicle Adoption 41
2.1.1 Education and Technology Adoption in Vietnam. 41
2.1.2 Education enhancing the awareness in Technology Adoption . 43
2.1.3 Policy and Technology Adoption in Vietnam 44
2.1.4 Investing Education to increase adoption of technology 46
2.2 The Influence of Education in Adopting Technologies 47
2.2.1 The cases in Thailand, Indonesia, Malaysia 47
2.2.2 Gaps in views between experts and consumers in the adoption of electric vehicles .. 51
Chapter 3 Vietnamese Consumer Intention to use Electric Vehicles 53
3.1 Background 53
3.2 Literature Review 56
3.1.1 Adoption and Behavioral Theory 56
3.1.2 Behavioral Reasoning Theory (BRT) . 58
3.1.3 The Influence of Incentive . 60
3.1.4 The Influence of Culture 61
3.1.5 The Influence of Income 63
3.1.6 The Influence of Education 64
3.1.7 Barrier VS Reason Adopting EVs 66
3.3 Methodology. 68
3.3.1 Model 68
3.3.2 Data . 72
3.4 Discussion and Analysis 76
3.4.1 Common Method Bias (CMB) . 76
3.4.2 Reliability and Validity 76
3.4.3 Structural Model 78
3.5 Implication or Contribution . 80
3.5.1 Theoretical Implication 80
3.5.2 Practical Implication 80
3.6 Conclusion 81
3.7 Limitations . 82
Chapter 4 Consumer Preferences and Trade-offs in the Adoption of Electric
Vehicles in Vietnam: A Conjoint Analysis 83
4.1 Literature Review 83
4.2 Data and Methodology of Conjoint Analysis . 84
4.2.1 Choice of Conjoint Analysis Model 85
4.2.2 Empirical analysis 88
4.2.3 Survey and Databased analysis result 94
4.2.4 Survey and databased analysis result 113
4.3 Contribution and Implication . 116
4.4 Conclusion 117
Chapter 5 Barrier against Electric Vehicles Adoption in Vietnam 120
5.1 Background 120
5.2 Literature Review 124
5.3 Methodology. 132
5.5.1 Research Model 132
5.5.2 Research Question 133
5.5.3 Vietnam Electric Vehicles Adoption Barrier AHP Methodology 135
5.4 Discussion and Analyses 137
5.4.1 Consistency Ratio – CR 138
5.4.2 Inconsistency Ratio (IR) 138
5.4.3 Consistency Index (CI) 139
5.4.4 Vietnam Electric Vehicles Adoption Barrier AHP Data 139
5.4.5 Technical Barriers Category Outputs .141
5.4.6 Social Barriers Category Outputs 141
5.4.7 Economic Barriers Category Outputs .142
5.4.8 Infrastructure Barriers Category Outputs .144
5.4.9 Policy & Regulation Barriers Category Outputs .145
5.4.10 Vietnam Electric Vehicles Adoption Barrier Analytic Hierarchy Process – AHP 145
5.4.11 Comparative Assessment of Criteria – First dimension .148
5.4.12 Comparative Assessment of Criteria – Second dimension 148
5.4.13 AHP Results and Analysis 151
5.5 Implication. 154
Chapter 6 Conclusion . 156
6.1 Summary . 156
6.2 Contributions 159
6.2.1 Study on Barriers against EVs Adoption using AHP Model 163
6.2.2 Implications 165
6.3 Limitation 167
Bibliography 170
Appendix 1 BRT 193
Appendix 2 Conjoint Analysis 198
Appendix 3 AHP 219박
주성분분석 쌍 기반 운동학적 이동 방향 추정 기법
No full text학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 항공우주공학과, 2024. 2. 박찬국.본 논문은 스마트 와치를 착용한 보행자의 이동 방향 추정에서의 불일치 문제를 해결하기 위해 팔의 스윙에 대한 운동학적 모델링을 도입한다. 해당 모델은 인간의 보행을 신체의 무게 중심에 대한 움직임과 팔의 스윙 동작으로 분해할 수 있도록 한다. 이동 방향 추정에 방해가 되는 전자를 보상함으로써, 제안한 기법은 올바른 이동 방향을 추정한다. 보행 전체와 팔의 스윙 동작을 반영하는 방향 벡터는 한 쌍의 principal component analysis (PCA)를 통해 계산된다. 해당 기법에 대한 동기는 본 논문에서 제시하는 인간의 보행 동작에 대한 분석에 기초한다. 여러 차례의 실험을 통해 제안한 기법의 성능을 평가했으며, 달리기 트랙 실험에서 제안한 기법을 사용하여 추정한 이동 방향의 평균 오차는 6.07°로 기존의 기법들과 비교하여 57%-70% 성능 향상을 보이며 가장 우수한 성능을 보임을 입증했다. 또한 일반적인 시나리오에서 제안한 기법의 이동 방향에 대한 평균 오차는 5.58°, pseudo-trajectory에 대한 RMSE는 16.89m로, 비교 기법에 비해 각각 56%, 71% 성능 향상을 보이며, PCA 기반 기법의 일반성을 제고했다.The dynamic behavior of pedestrians causes a misalignment problem between the sensor orientation and the walking direction, which hinders the performance of pedestrian dead reckoning (PDR) systems. Pedestrians running while wearing smartwatches are constantly faced with this problem. This thesis introduces kinematic modeling of arm swing to solve the misalignment problem in this situation. The model enables the decomposition of human motion into the arm swing and the movement of the center of mass of the body. By compensating for the former, which interferes with the estimation of the walking direction, the proposed method estimates the correct walking direction. The correct direction vector is computed by deducting the direction vector of the arm swing from that of the entire motion, which are both derived from performing two separate principal component analyses (PCA). The motivation for this method is based on the analysis of human motions presented in this thesis. Through several experiments, the performance of the proposed method was evaluated. In the running track experiment, the proposed method demonstrated the best walking direction estimation performance with a mean error of 6.07°, showing an improvement of 57% - 70% compared to the existing methods. Furthermore, in the general scenario, the average directional error of the proposed method was 5.58° and the RMSE of the pseudo-trajectory was 16.89m, representing performance improvements of 56% and 71%, respectively, compared to the baseline method and improved the generality of the PCA-based methods.Chapter 1 Introduction 1
1.1 Motivation 1
1.2 Objectives and contributions 3
Chapter 2 Related Works 5
2.1 Feature-based walking direction estimation 5
2.2 Modeling-based walking direction estimation 8
2.3 Deep learning-based walking direction estimation 13
Chapter 3 Human Motion Analysis 15
3.1 Human gait characteristics 15
3.2 Analysis on human walking 16
3.3 Analysis on human running 19
Chapter 4 Pedestrian Walking Direction Estimation 22
4.1 Problem formulation 24
4.2 Derivation of the direction vector of the entire motion 25
4.2.1 PCA on the acceleration measurement 25
4.2.2 Ambiguity problem 26
4.3 Derivation of the direction vector of the arm swing 27
4.4 Derivation of the coefficients with kinematic modeling 27
4.4.1 Assumption based on human motion analysis 27
4.4.2 Definition of the coefficients 28
4.4.3 Kinematic modeling of arm swing 29
4.5 Walking direction estimation 32
Chapter 5 Experiments and Results 33
5.1 Experiment description 33
5.2 Experimental setup 34
5.3 Validation of the coefficients for motion decomposition 37
5.3.1 Experiment details 37
5.3.2 Estimates of the coefficients 37
5.4 Comparative analysis on running track experiment 40
5.4.1 Experiment details 40
5.4.2 Performance analysis of walking direction estimation 40
5.5 Comparative analysis on general scenario 46
5.5.1 Experiment details 46
5.5.2 A module to distinguish between walking and running 47
5.5.3 Performance analysis of walking direction estimation 48
5.5.4 Performance analysis of pseudo-trajectory 52
Chapter 6 Conclusion 54
6.1 Conclusion and summary 54
6.2 Future works 55
Bibliography 57
국문초록 63석
An Empirical Study on AI adoption and diffusion in Korean Governmental Context
No full text학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 행정대학원 행정학과(행정학전공), 2024. 2. 박정훈.This thesis investigates the factors influencing the adoption and diffusion of AI in the public sector of South Korea. It delves into the perceptions of AI tools among employees of government agencies and the determinants that drive their willingness to support AI use. The study employs TOE framework and TAM model to provide a comprehensive understanding of adoption of AI in public administration. Findings suggest that perceived ease of use and perceived usefulness of AI, as well as top management support, IT infrastructure readiness and government regulations are pivotal in influencing AI adoption. This research further clarified the pathways and mechanisms by which factors influence the adoption of AI by analyzing the mediating effects of citizen engagement and organizational performance. This study contributes to the theoretical understanding of technology adoption in the public sector and offers policy recommendations for facilitating AI integration in government services.본 연구는 대한민국 공공부문에서 인공지능(AI)의 도입 및 확산에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 중앙정부, 지방정부, 공공기관 소속 직원들의 AI 활용 지지 의사에 영향을 미치는 요인들을 심층적으로 탐구하였다. 행정 영역에서의 AI 도입에 대한 다각적인 이해를 위해 TOE, TAM 이론통합 적용하였다. 연구 결과 AI 도구의 인지된 사용 용이성과 유용성 및 최고 의사결정권자의 지지, IT 인프라 준비도, 정부 규제가 AI 도입에 주요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 더 나아가 시민 참여와 조직 성과의 매개효과를 분석함으로써 AI 도입에 영향을 미치는 요인들의 경로와 작동방식을 규명하였다. 이를 통해 본 연구는 공공부문에서의 신기술 도입에 대한 이론적 이해에 기여하였으며, 정부 서비스에서 AI 통합을 촉진하기 위한 정책적 함의를 제시하였다.Chapter 1. Introduction 1
Chapter 2. Theoretical Background 6
Chapter 3. Conceptual Model · 17
Chapter 4. Research Methodology 26
Chapter 5. Results 34
Chapter 6. Discussion 40
Chapter 7. Conclusion 44
Bibliography 50
Abstract in Korean 56석
도심 자율주행을 위한 라이다 인지 프레임워크: 시계열 특징 추출 탐지 및 통합 다중 물체 추적
No full text학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 기계공학부, 2024. 2. 이동준.This dissertation proposes a LiDAR perception framework for urban autonomous driving. Autonomous driving systems in urban road environments require more precise recognition of the geometric shape and dynamic state of surrounding multiple objects compared to highway environments. Therefore, the use of 3D LiDAR sensors, which measure dense point clouds with high positional accuracy, is expanding. Despite numerous deep learning-based object detectors using point clouds have been studied, dataset-centric researches have not simultaneously considered performance and real-time operation, and there was a lack of measures for unclassified objects. The perception framework proposed in this paper includes a 3D object detection module composed of two detectors and integrated multi-object tracking module based on a particle filter, focusing on the robustness against non-recognition and misrecognition in autonomous driving situations, and real-time operation of the algorithm.
The proposed 3D object detection module performs parallel processing of the input point clouds through a deep learning network and a clustering-based detector. First, the Temporal Feature Extraction Detector (TFE Detector) is a novel multi-frame 3D object detector based on deep learning that efficiently uses the detection results and proposal features of the continuously input point clouds from prior frames. Depending on the detection by the pre-trained single-frame detector, it derives bipartite matching between frames using the Hungarian algorithm, accumulates temporal proposal features, and utilizes information between frames considering the movement of the ego-vehicle. The collected temporal features are added as residuals of the single-frame proposal features after passing through the temporal feature extraction head based on the Gated Recurrent Unit (GRU). Secondly, the clustering detector clusters points in the area on the future path of autonomous driving to compensate for the non-recognition of classes not learned by the deep learning detector.
The proposed integrated multi-object tracking module aims to mitigate the non-recognition of occluded objects and enhance the precision of state estimation by leveraging a motion model. The multi-object tracking module performs state prediction based on the movement of the ego-vehicle and the behavior model of the tracked objects. It also manages the lifecycle of tracked objects by understanding the connection between the predicted tracked objects and the detections from the detection module. Lastly, the state update of the tracked objects, based on the detections assigned as measurements, is conducted using a particle filter-based approach. For tracking, the two detection results are integrated, and the characteristics of each detector are reflected as uncertainties in the filter.
The entire proposed perception framework has been implemented based on the Robot Operating System (ROS), Python, and the PyTorch neural network library, and the detector model was trained using the nuScenes dataset. In the performance evaluation on the dataset, the proposed TFE Detector showed fast operation time and high detection performance compared to previous research. In addition, through experiments with urban driving vehicle data, the performance of the dynamic state estimation of the particle filter-based state tracking module, and the robustness and real-time operation of the overall framework for urban autonomous driving were verified.본 논문은 도심 자율주행을 위한 라이다 기반 인지 프레임워크를 제안한다. 도심도로 환경에서의 자율주행시스템은 고속도로 환경에 비하여 주변 다중 물체의 기하학적 형태 및 동적 상태에 대한 보다 정밀한 인식을 요구한다. 이에 따라 높은 위치 정확도를 가진 조밀한 포인트 클라우드를 측정하는 3차원 라이다 센서의 활용이 확대되고 있다. 기존에 포인트 클라우드를 이용한 여러 딥러닝 기반의 물체 탐지기들이 연구되었지만, 데이터셋 중심의 연구들은 성능과 실시간성을 동시에 고려하지 못하였고, 미분류 물체에 대한 대응책이 결여되어 있었다. 본 논문에서 제안하는 인지 프레임워크는 두 가지 탐지기로 구성된 3차원 물체 탐지 모듈과 파티클 필터 기반의 통합 다중-물체 추적 모듈을 포함하며, 도심 자율주행 상황에서의 미인지 및 오인지에 대한 강건성과 알고리즘의 실시간 동작에 초점을 맞추어 설계되었다.
제안하는 3차원 물체 탐지 모듈은 딥러닝 네트워크와 군집화 기반의 두 가지 탐지기가 입력된 포인트 클라우드를 병렬 처리한다. 첫번째로 시계열 특징 추출 탐지기는 연속적으로 입력되는 포인트 클라우드로부터 이전 시점의 탐지 결과와 프로포절 특징을 효율적으로 사용하는 딥러닝 기반의 새로운 다중-프레임 3차원 물체 탐지기이다. 사전 학습된 단일프레임 탐지기에 의한 탐지결과에 따라 헝가리안 알고리즘을 이용한 프레임 간 이분 연결관계를 도출하여 시계열 프로포절 특징을 누적하며, 자차량의 이동 보상을 고려한 프레임 간의 정보를 활용한다. 수집된 시계열 특징들은 게이트 순환 유닛에 기반한 시계열 특징 추출 헤드를 거쳐 단일 프레임 프로포절 특징의 잔차로써 더해진다. 두번째로 군집화 탐지기는 자율주행 미래 경로상의 영역에 대한 포인트를 군집화하여 딥러닝 신경망이 학습하지 못한 클래스에 대한 미인지를 보완한다.
제안하는 통합 다중 물체 추적 모듈은 객체의 폐색에 대한 미인지를 완화하고 동역학 모델에 의해 상태 추정 정확도를 향상시키는 것을 목표로 한다. 다중 물체 추적 모듈은 자차량의 이동 및 추적 대상 물체의 거동 모델에 의한 상태 예측을 수행한다. 그리고 예측된 추적 물체와 탐지 모듈의 탐지 간의 연결 관계를 파악하여 추적 물체의 생명주기를 관리한다. 마지막으로 측정치로 부여된 탐지에 따라 추적되는 물체의 파티클 필터 기반 상태 업데이트가 수행된다. 추적을 위해 두 탐지결과는 통합되고, 각 탐지기의 특성은 필터의 불확실성으로 반영된다.
제안된 전체 인지 프레임워크는 로봇 오퍼레이팅 시스템(ROS)과 Python, 그리고 Pytorch 신경망 라이브러리에 기반하여 구현되었으며, 탐지기 모델은 누신스 데이터셋에 의해 학습되었다. 데이터셋에 대한 성능 평가에서, 제안하는 시계열 특징 추출 탐지기는 이전 연구들에 비해 빠른 작동 시간과 높은 탐지 성능을 동시에 보여주었다. 또한 도심 주행 차량 데이터를 통한 실험에서, 파티클 필터 기반 상태추적 모듈의 동적상태 추정 성능과 전체 프레임워크의 도심자율주행에 대한 인지 강건성과 실시간 작동성을 검증하였다.Chapter 1 Introduction 11
1.1 Research Background and Motivation 11
1.2 Thesis Objectives and Contribution 17
1.3 Thesis Outline 22
Chapter 2 Related Work 25
2.1 LiDAR Perception Framework for Urban Autonomous Driving 25
2.2 3D Object Detection 27
2.2.1 Point-based Detection 27
2.2.2 Voxel-based Detection 28
2.2.3 Multi-frame Detection 30
2.3 Multi-object Tracking 32
2.3.1 Motion Model-based Tracking 33
2.3.2 Network-based Tracking 33
Chapter 3 Overall Architecture of LiDAR Perception Framework 35
3.1 Framework Architecture and Design Concept 36
3.1.1 Characteristics of LiDAR-based Perception in Urban Autonomous Driving 37
3.1.2 Design Concept of Perception Framework 39
3.2 Test Vehicle Configuration and Implementation Environments 40
Chapter 4 Object Detection 43
4.1 Temporal Feature Extraction Detector 45
4.1.1 Model Architecture 47
4.1.2 Single-frame 3D Object Detection 49
4.1.3 Ego-motion & Object State aware Inter-frame Bipartite Matching 55
4.1.4 Temporal Proposal Feature & Inter-frame Proposal Feature Collection 60
4.1.5 Temporal Feature Extraction (TFE) Head 65
4.2 Clustering Detector 68
4.2.1 Ground Removal & Collision Risk Area (CRA) Filtering 68
4.2.2 Density-based Point Clustering 72
Chapter 5 Multi-object Tracking and State Estimation 73
5.1 Integrated Multi-object Tracking 74
5.1.1 Merging Detection Results of Detectors 74
5.1.2 Tracklet Association and Lifecycle Management 76
5.2 Particle Filter based State Estimation 82
5.2.1 State Prediction 83
5.2.2 State Measurement Update 85
Chapter 6 Performance Evaluation 88
6.1 Performance Evaluation of Temporal Feature Extraction Detector 88
6.1.1 Network Details and Training Setup 89
6.1.2 Performance Comparison on nuScenes Dataset 93
6.1.3 Ablation Studies and Analysis 106
6.2 Performance Evaluation of State Tracking 110
6.2.1 Test Environment 111
6.2.2 State Estimation Accuracy Analysis 114
6.2.3 Multi-object Tracking Performance Analysis 120
6.3 Urban Driving Vehicle Test of Perception Framework 124
6.3.1 Test Environment 126
6.3.2 Quantitative Analysis 134
6.3.3 Qualitative Analysis 144
Chapter 7 Conclusion and Future Work 152
7.1 Conclusion 152
7.2 Future Work 156
Bibliography 158
Abstract in Korean 171박
A study on Structural Condition Assessment of LNG CCS Primary Barriers considering Tension, Compression, Shear and Pressure
No full text학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 조선해양공학과, 2024. 2. 김도균.현재 LNG CCS(Liquefied Natural Gas Cargo Containment System) 분야에서 가장 보편적으로 사용되는 규격 중 하나인 멤브레인 타입 LNG CCS에 대한 연구는 중요하기 때문에 활발히 진행되고 있다. 특히, GTT사의 Mark Ⅲ는 그 점유율이 매우 높다. 본 연구에서는 Mark Ⅲ의 일차 방벽에 대한 구조 상태 평가를 수행하였다. 먼저, 유한요소 해석을 위해 재료 모델을 개발하였다. 일차 방벽을 구성하는 재료인 SUS304L에 대한 상온과 극저온에서의 물성치를 정확하게 반영하기 위해 재료 캘리브레이션을 수행하였다. 이후, 인장, 압축, 전단, 압력 등 총 4가지 하중 상황을 고려하여 시뮬레이션을 수행하였다. 인장 시나리오에서는 인장에 의한 파단을, 압축 시나리오에서는 압축에 의한 좌굴을 실패 지점으로 설정하였다. 이를 통해 인장과 압축에 대한 2차원 상관 곡선을 획득하였다. 전단에 대해서는 압축 시나리오를 고려하여 기존의 2차원 상관 곡선을 3차원으로 확장시켰다. 이후, 정압과 동압에 대한 유한요소 해석을 수행하였으며, 일차 방벽 내에서 가장 큰 변위를 보이는 큰 주름 구조(large corrugation) 부분의 너비를 기준으로 구조 상태 평가를 실시하였다. 본 연구는 Mark Ⅲ 멤브레인 타입 LNG CCS의 안정성 평가 및 새로운 타입의 LNG CCS 설계시 중요한 참고 자료가 될 수 있을 것으로 기대된다. 주요어 : 액화천연가스, 일차 방벽, 극저온, 상관 곡선, 주름 구조 학 번 : 2022-24909Currently, research on membrane type LNG CCS, which is one of the most commonly used specifications in the field of LNG CCS (Liquefied Natural Gas Cargo Containment System), is being actively conducted. In particular, GTT's Mark Ⅲ has received a lot of attention due to its high share, and in this study, the structural condition assessment of the primary barrier of Mark Ⅲ was performed. First, a material model was developed for finite element analysis. Material calibration was performed on SUS304L, the material of the primary barrier, to accurately reflect its properties at room temperature and cryogenic temperature. Simulations were then performed considering four different loading situations: tension, compression, shear, and pressure. In the tension scenario, the failure point was set to fracture under tension, and in the compression scenario, buckling under compression. Two-dimensional correlation curves were obtained for tension and compression. For shear, the existing two-dimensional correlation curves were extended to three dimensions by considering the compression scenario. Finite element analyses were then performed for static and dynamic pressures, and the structural condition was evaluated based on the width of the large corrugation section that exhibited the largest displacement within the primary barrier. This study is expected to provide a new perspective on the stability assessment of Mark Ⅲ membrane type LNG CCS.제 1장 서 론 1
제 1절 연구의 배경 1
제 2절 선행 연구 2
제 3절 연구 흐름도 3
제 2장 Mark-lll 타입 화물창 4
제 1절 Mark Ⅲ 타입 화물창의 특징 4
제 2절 일차 방벽 6
제 3절 일차 방벽이 노출되는 환경 7
제 4절 SUS304L 스테인리스 스틸 8
제 5절 재료 모델 생성 및 캘리브레이션 10
제 3장 일차 방벽의 인장, 압축, 전단 구조 상태 평가 15
제 1절 일차 방벽 모델 15
제 2절 일차 방벽에 가해지는 인장, 압축, 전단 상황 18
제 3절 유한요소해석 19
제 4절 구조 상태 평가 및 상관곡선 24
제 4장 일차 방벽의 내압 구조 상태 평가 29
제 1절 정압 구조 상태 평가 29
제 2절 동압 구조 상태 평가 33
제 5장 결과 및 고찰 37
제 6장 결 론 39
참고문헌 40
Abstract 42석