• Quality Improvement in Health Care
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• v.17 no.1
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• pp.61-66
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• 2011

문제: 병원에서는 잘못 사용하는 신체 관련 언어, 문법적으로 틀린 말, 비속어, 지나친 겸양어, 잘못 사용하는 존칭어, 격에 안 맞는 준말 등으로 내부 및 외부 고객과의 의사전달이 정확하지 않은 경우가 흔히 있다. 병원 직원의 부적절한 언어 사용은 외부 고객 유치 및 유지를 방해하며, 병원의 이미지 실추와도 관련이 있다. 목적: 바른 언어 표현법 매뉴얼과 동영상 구축 및 활용으로 내부 및 외부 고객의 만족도를 향상시키고자 한다. 의료기관: 서울시 종로구에 소재한 대학병원 질 향상 활동: 바른 언어 표현법 매뉴얼 구축 후 동영상을 완성하여 병원의 모든 직원들이 학습하여 활용할 수 있도록 하였다. 개선효과: 바른 언어 표현법을 잘 학습하면 바른 언어를 사용하는 습관을 가지게 되어 의사전달이 명확해지고 표현이 풍부해지며 상호간 이해하는 폭이 넓어져 내부 고객 및 외부 고객의 만족도가 향상될 것이다. 또한 병원직원 전체 언어생활의 품격이 높아질 뿐만 아니라 병원의 위상도 높아질 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11c
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• pp.765-768
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• 2003

금속이나 암석에 음각(陰角)으로 각인된 문자나 그림들은 날씨나 주변 빛 환경에 따라 시각으로 입력되는 정보에 큰 차이를 보인다. 이를 이미지검출장치를 통해 읽어드려 디지털 이미지 신호로 만들고자 할 때는 더욱 그 정도가 심하여 대상체가 위치하는 빛 환경이나 검출기 특성에 각별한 신경을 써야한다. 자연광이나 전구 그리고 기후나 날씨에 의해 조성되는 빛 환경은 조도(照度), 조사각도(照射角度), 그림자 및 대상체 표면 상태 등이 중요한 결정 인자들이다. 빛 환경이 디지털 이미지 질(質)에 끼치는 영향을 최소화하기 위한 실험실 차원의 빛환경조정실을 구축하였다. 외부 유입 광선을 모두 차단하고 지향성이 있는 조명에 의해서만 대상체에 빛이 조사되도록 하고 디지털 카메라로 대상체의 이미지를 담았다. 음각 문자를 새긴 샘플석문(石文)을 제작하고 실험실 안의 정량화된 빛환경 하에서 석문의 이미지를 취득하였다. 전처리 과정을 통해 노이즈를 제거하고 이미지의 질을 향상시켰다. 처리된 이미지를 분석하여 문자영역과 바탕영역의 신호패턴을 추출한 다음 룩업 테이블, 조도 레벨 슬라이징, 중첩의 원리 및 Morphology 등의 기법을 알고리즘화하여 2진 형태의 음각문자를 판독 및 복원하는데 성공하였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.11 no.2
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• pp.193-206
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• 2008

This paper describes to experiments on the estimation of tourist images in Busan. Preliminary tasks were performed to find out the condition of tourism souvenir and products proper to ocean city with situation in Busan. This survey analyzed by factor analysis taken in local residents, foreigners and other city. Result of factor analysis shows that the local residents and others think of Busan as similar image both. Outsider recognized Busan to tourist attractions of seaside environment and tourist facilities, and have good image of sightseeing and shopping in city. The local people remind Busan as progressive, feels sweet, activity, friendly image beside that foreign tourist remind as clean, modern, abundant, and others think as stable, changing, novelty, friendly. To abstract 8 factors among the images, take out of relevance to condition of tourist and image factors. Important factors for development of tourist industry in Busan are a feeling safe, clean, novelty in priority. And find way that enhancing image to abundant, friendly, activity were proper to tourist industry.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.18 no.6
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• pp.611-619
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• 2018

The researches have only conducted regarding construction safety management and risk on interior construction site(workers) and is insufficient about the exterior construction site(third party). As a result, ordinary people who were near construction sites have injured and hold a negative view when they think about the construction industry because construction industry have been exposed to them having a high accidents rate through media. In addition, the importance of industrial disaster prevention is emphasized at this point in time, the overall safety management system should be constructed with considering construction site external(third human) for improving the negative image of the construction industry among ordinary people. Therefore, the objective of this study is to develop the quantification model of human accident utilizing the insurance claim payout occurred construction site exterior(third party). In the future, it can be used as a reference for developing the safety management checklist in construction site interior exterior and development for forecasting control system of human accident.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2000.11a
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• pp.367-372
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• 2000

최근 기업들은 인적·물적 손실, 수입감소, 배상책임 등의 위기에 직면하고 있다 실제 경영에서는 가시적으로 나타나고 있지 않으나, SHE(Safety of Health & environment)과 이상기후 및 기상변동에 의한 대형사고, 자연재해가 증가하고 있다. 각종 대형사고, 공해문제, 소비자문제 등은 기업의 내·외에서 발생하고 있는 문제들이 기업의 부도덕한 행위로 인식되면서 기업의 사회적 책임을 묻는 사례는 증가하고 있는 실정이다. 이러한 결과는 기업에 대한 부정적 국민의식과 함께 사소한 일이라도 쟁의 소송으로 발전하거나 단순한 종업원 개인이 기업외부에서 일으킨 사고까지 기업이미지와 직결되고 있다(중략)

• Management & Information Systems Review
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• v.36 no.2
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• pp.133-156
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• 2017

This paper explores a theoretical framework, in which compassion arising from others' suffering among organizational members can be connected to EV to CSR activities via POI. We argue that compassion may generate positive identity related to being a member of a particular organization (i.e., POI), which increases to EV to CSR, ultimately leading to the enhancement of the corporate reputation. In return, an enhanced reputation for the corporation results in an increase of employees' perceived organizational identity via increase of CEI. Employees with high POI are more likely to carry out compassion and share it with others within an organization. In short, the positive circulation between compassion and EV to CSR as shown in Figure 2 demonstrates not only the ways in which compassion among organizational members can evoke EV to CSR through POI, but also how EV to CSR can facilitate compassion within an organization in terms of enhanced corporate reputation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.11-15
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• 2007

최근 각종 전자기기의 발명 및 발전으로 가정에서의 컴퓨터 및 전자기기 사용이 크게 증가하고 있고, 이런 추세로 인해 흠 네트워크 분야의 관심 증대되고 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 개인 보안을 위한 인증분야의 중요성이 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 홈네트워크 환경을 고려한 적합한 인증 시스템을 비교 평가하여 미래의 유비쿼터스 홈네트워크 환경이 구축될 때 가장 적합한 인증 시스템에 대하여 연구를 하였다. 본 논문에는 홈네트워크 환경에 적합한 인증 시스템의 요건인 인증의 신뢰성(reliability), 이음새 없는 서비스 구현을 위한 연산의 복잡성(complexity), 외부 침입 등 해킹에 대한 강인함(robustness) 3가지를 기준으로 현재 사용되고 있는 인증 방법론을 비교여 각 방범론의 장 단점 분석하고, 홈네트워크 환경에서 좀 더 쉽고 빠르고 안전하게 정보에 접근하기 위하여 이미지 코드를 이용한 인증 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.133-136
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• 2010

작금의 현대 사회는 바쁜 일상 속 부모들의 관심이 부족한 자녀들에 대한 심리적 안정과 환경 적응력을 위한 색채심리치료의 필요성이 급증하고 있다. 이에 우리는 아동의 그림 등으로 아동의 감성상태를 파악하여야 한다. 현재 진행 중인 감성의 실증적 연구는 크게 심리학적 관점과 공학적 관점에서 이루어지고 있다. 심리학분야에서 이해하고 있는 감성은 감정에 가깝다고 할 수 있고, 한편 공학적 관점에서 이해되는 감성은 '외부의 물리적 자극에 의한 감각, 지각으로부터 인간의 내부에 야기되는 고도의 심리적 체험'으로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 색채 이미지 공간에서의 단색, 배색의 정보를 활용하여 색채조화를 식별하고, 아동의 그림에서의 심리를 추출해내는 시스템을 제공한다. 우선 색채 이미지공간을 기반으로 감성 데이터베이스를 구축한다. 이후에 영상을 K-Means알고리즘을 이용해 클러스터링 하여 방대한 컬러 값들을 그룹화 시킨 후에 데이터베이스와 매칭을 시켜 감성을 추출해 내고, 아동의 그림에서의 컬러 분포도를 이용하여 아동색채심리를 알아본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.45-48
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• 2022

건축물 안전 점검은 대부분 전문가의 현장 방문을 통한 육안검사다. 그중 균열 검사는 건물 위험도를 나타내는 중요한 지표로써 발생 위치, 진행성, 크기를 조사하는데, 최근 균열 조사 방식에 대해 객관성과 체계성을 보완할 딥러닝 개발이 활발하다. 그러나 균열 이미지는 외부 현장에 모양, 규모도 많은 종류라 도메인이 다양해야 하는데 대부분 제한된 환경과 실제적인 균열 검사와는 무관한 데이터로 구성되어 실효적이지 않다. 본 연구에서는 균열 조사에 적합하고 Wild 환경에 적용 가능한 POC 데이터셋을 소개한다. 기존 균열 공인 데이터셋 4종의 특징과 한계점을 분석을 토대로 고해상도 이미지로써 균열의 세부 특징을 담았고 균열 유사 환경과 조건들을 추가 촬영해 균열 검출에 강인하게 학습되도록 지향하였다. 정제 및 라벨링 작업을 거친 POC 데이터 셋은 균열 검출모델인 YOLO-v5으로 성능을 실험하였고, mAP(mean Average Precision) 75.5%로 높은 검출률을 보였다. POC 데이터셋으로 더욱 도메인에 적응적(Domain-adapted)인 인공지능 모델을 개발하여 건물, 댐, 교량 등 각종 대형 건축물에 대한 안전하고 효과적인 안전 관리 도구로써 활용할 것을 기대한다.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.10 no.2
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• pp.1-15
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• 2024

The construction of smart communities is a new method and important measure to ensure the security of residential areas. In order to solve the problem of low accuracy in face recognition caused by distorting facial features due to monitoring camera angles and other external factors, this paper proposes the following optimization strategies in designing a face recognition network: firstly, a global graph convolution module is designed to encode facial features as graph nodes, and a multi-scale feature enhancement residual module is designed to extract facial keypoint features in conjunction with the global graph convolution module. Secondly, after obtaining facial keypoints, they are constructed as a directed graph structure, and graph attention mechanisms are used to enhance the representation power of graph features. Finally, tensor computations are performed on the graph features of two faces, and the aggregated features are extracted and discriminated by a fully connected layer to determine whether the individuals' identities are the same. Through various experimental tests, the network designed in this paper achieves an AUC index of 85.65% for facial keypoint localization on the 300W public dataset and 88.92% on a self-built dataset. In terms of face recognition accuracy, the proposed network achieves an accuracy of 83.41% on the IBUG public dataset and 96.74% on a self-built dataset. Experimental results demonstrate that the network designed in this paper exhibits high detection and recognition accuracy for faces in surveillance videos.