• 한국치위생학회지
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• 제21권6호
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• pp.805-812
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• 2021

Objectives: To investigate the perceived quality of classes, academic emotions, and learning achievement levels associated with the non-face-to-face classes of health science students, and to analyze the factors related to class satisfaction. Methods: Using a questionnaire, 238 health science students were surveyed regarding the quality of classes, academic emotions, and learning achievement levels. Factors related to calss satisfaction were analyzed using stepwise multiple regression. Results: Lecture types that the students were most satisfied with were 'video lectures using PPT' and 'recorded lectures provided by LMS', while 'real-time video lectures' were scored the lowest (p=0.005). Factors affecting non-face-to-face class satisfaction were perceived achievement (β=0.425, p<0.001), learning content (β=0.265, p<0.001), learning emotion (β=0.171, p<0.001), and learning environment (β=0.137, p=0.012). The adjusted explanatory power for this model was 63.9%. Conclusions: To increase the satisfaction of health science students with non-face-to-face classes, it is necessary to prepare an institutional foundation and to develop an educational program that can increase perceived achievement.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1563-1566
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• 2013

최근 네트워크와 멀티미디어 관련 기술의 발달로 이미지 및 동영상과 같은 대용량 멀티미디어 데이터가 증가하고 있다. 이에 따라 대용량의 데이터에서 영상 정보의 효율적인 검색 방법이 요구 되고 있다. 하지만 기존의 전통적인 색인기술은 관리자가 영상을 직접 보면서 적절한 텍스트 내용을 입력하는 방법으로 시간이 많이 소요되며, 관리자의 성향에 따라 색인어의 입력이 다를 수 있어 검색시 오류를 발생시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영상으로부터 컬러 특징과 질감 특징을 추출하여 보다 효율적으로 내용 기반 영상 검색을 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 다른 기존의 영상 검색 방법보다 검색 효율성에서 안정적이며 보다 나은 결과를 얻음을 확인한다.

• 건축사
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• 10호통권116호
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• pp.39-62
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• 1978

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권3호
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• pp.78-81
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• 2017

Augmented Reality(AR) is the core technology of the future knowledge service industry. It is expected to be used in various fields such as medical, education, entertainment etc. Briefly, augmented reality technology is a technique in which a mapped virtual object is augmented when a real-world object is viewed through a device after mapping a real-world object and a virtual object. In this paper, we implemented object detection and tracking system, which is a key technology of augmented reality. To speed up the object tracking, the ORB algorithm, which is a lightweight algorithm compared to the detection algorithm, is applied. In addition, KNN classifier, which is a machine learning algorithm, was applied to detect a single object by learning multiple images.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권3호
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• pp.111-115
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• 2017

Terahertz waves are superior to conventional X-ray or Magnetic Resonance Tomography(MRI), and the amount of information that can be transmitted is as large as thousands of times that conventional X-ray or MRI. In addition, Terahertz waves have great performance in analyzing an object which have some layered structure. By using this advantage, we can extract the letters of a page by analyzing information such as absorption amount and reflection amount by irradiating a closed book with pulses of various frequencies within gap of a terahertz wave. However, in the image of each page using the Terahertz wave might be obtained various kinds of noise and the different character occlusion region. So, to extract letters from the terahertz image, we must take the noise and occlusion region away. We have been working to enhancement the image quality in various ways, and keep on studying de-noising processing for enhancement about the image quality and high resolution. Finally, we also keep on studying about OCR(Optical Character Recognition) technology, which based on pattern matching technique, to read letters.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.514-517
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• 2023

본 연구는 인 컨택스트 러닝 (In-Context Learning)을 오디오-언어 작업에 적용하기 위한 멀티모달 (Multi-Modal) 딥러닝 모델을 다룬다. 해당 모델을 통해 학습 단계에서 오디오와 텍스트의 소통 가능한 형태의 표현 (Representation)을 학습하고 여러가지 오디오-텍스트 작업을 수행할 수 있는 멀티모달 딥러닝 모델을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 모델은 오디오 인코더와 언어 인코더가 연결된 구조를 가지고 있으며, 언어 모델은 6.7B, 30B 의 파라미터 수를 가진 자동회귀 (Autoregressive) 대형 언어 모델 (Large Language Model)을 사용한다 오디오 인코더는 자기지도학습 (Self-Supervised Learning)을 기반으로 사전학습 된 오디오 특징 추출 모델이다. 언어모델이 상대적으로 대용량이기 언어모델의 파라미터를 고정하고 오디오 인코더의 파라미터만 업데이트하는 프로즌 (Frozen) 방법으로 학습한다. 학습을 위한 과제는 음성인식 (Automatic Speech Recognition)과 요약 (Abstractive Summarization) 이다. 학습을 마친 후 질의응답 (Question Answering) 작업으로 테스트를 진행했다. 그 결과, 정답 문장을 생성하기 위해서는 추가적인 학습이 필요한 것으로 보였으나, 음성인식으로 사전학습 한 모델의 경우 정답과 유사한 키워드를 사용하는 문법적으로 올바른 문장을 생성함을 확인했다.

• 분석과학
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• 제36권3호
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• pp.105-112
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• 2023

라이코펜은 카로티노이드의 일종으로 심혈관계 위험인자, 혈중지질, 혈압 등을 낮추는 효과를 가지는 것으로 알려져 있어, 액상 내용물이 충진된 연질캡슐, 고상 내용물이 충진된 경질캡슐을 포함하는 다양한 제형의 라이코펜 건강기능식품이 유통되고 있다. 그러나, 최근 본 연구진은 현 건강기능식품공전 중 라이코펜 시험법의 고상 건강기능식품 적용에 한계가 있음을 확인하였다. 따라서, 본 논문에 비누화 반응 및 액체크로마토그래프에 기반한 신규 고상 건강기능식품 중 라이코펜 시험법의 개발을 보고하는 바이다. 신규 개발 시험법은 식품의약품안전평가원 가이드라인에 의거하여 밸리데이션 되었고, 모든 항목 결과가 가이드라인 기준을 만족함(특이성, 직선성 r²≥0.991, 정량한계 0.0149 mg/mL, 정확도(회수율) 92.70~97.18 %, 반복성(회수율의 상대표준편차) 0.85~1.59 %, 재현성(실험실 간 회수율의 상대표준편차) 3.70 %)을 확인하였다. 또한 인증표준물질을 활용한 적용성 평가에서도 높은 정확도(98.81~101.59 %)가 관찰되어, 신규 시험법의 개발이 성공적이었음을 재확인하였다. 따라서, 신규 개발 시험법은 향후 고상 라이코펜 건강기능식품 관리에 활용되어 국내 건강식품안전관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.19-26
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• 2014

본 논문에서는 안드로이드 애플리케이션(앱)을 역공학 공격으로부터 방어하는 기법을 제안한다. 이 기법에서 서버는 안드로이드 패키지 파일인 APK 내에 있는 원본 실행코드(DEX)를 암호화하고, 실행 시 이를 복호화 할 수 있는 스텁(stub) 코드를 APK에 삽입하여 배포한다. 스텁 코드는 자신에 대한 공격을 탐지하기 위해 무결성 검증 코드를 포함한다. 사용자가 해당 APK를 설치·실행할 때, 스텁 코드는 자체의 무결성을 검증한 후, 암호화된 원본 실행코드를 복호화하고, 이를 동적 로딩(dynamic loading)하여 실행한다. 앱의 원본 실행코드는 암호화되어 배포되므로 지적재산권을 효과적으로 보호할 수 있다. 또한, 스텁 코드에 대해 무결성을 검증하므로, 제안 기법의 우회 가능성을 차단한다. 우리는 15개의 안드로이드 앱에 제안 기법을 적용하여 그 유효성을 평가하였다. 실험 결과, 13개의 앱이 정상적으로 동작함을 확인하였다.

• 한국건설순환자원학회지
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• 제18권4호
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• pp.69-73
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• 2023

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권2호
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• pp.106-109
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• 2017

Recently, ancient documents are actively studied and discussed. However, ancient documents has a few problems on interpretation. The antique documents are too fragile to hand over. So, some studies have been carried out using terahertz to read ancient documents without damaging them. Three techniques are necessary to read letters using terahertz. First, PPEX algorithm, which distinguishes pages. Second, TGSI technique, which distinguishes text from paper on a page. Third, CCSC algorithm, which transforms signals to letters. In this paper, we will describe the preprocessing process to facilitate the recognition of letters before applying the post processing as we mentioned above. Histogram equalization, Histogram stretching and the Sobel filter were applied to the preprocessing.