• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.47 no.4
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• pp.275-294
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• 2013

This study utilizes structural equation modeling process to identify contributing factors that have been extracted through the first study of exploring library service and image building related factors. This study, specifically, tests the relationships between endogenous and exogenous variables that are assumed to have inherent relationships when building public library service image. As denoted from the first study, this one uses three dimensions and nine conceptual level constructs and 20 different measurement items for further test. The results of this study is that particular items to measure the image for the users would not have been fitted to the other set of samples. Also, there are differences between the two employee groups in the recognitions of images.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.61 no.2
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• pp.247-257
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• 2023

Precise counting of cell number stands in important position within clinical and research laboratories. Conventional methods such as hemocytometer, migration/invasion assay, or automated cell counters have limited in analytical time, cost, and accuracy., which needs an alternative way with time-efficient in-situ approach to broaden the application avenue. Here, we present simple coding-based cell counting method using image analysis tool, freely available image software (ImageJ). Firstly, we encapsulated RFP-expressing bacteria in a droplet using microfluidic device and automatically performed fluorescence image-based analysis for the quantification of cell numbers. Also, time-lapse images were captured for tracking the change of cell numbers in a droplet containing different concentrations of antibiotics. This study confirms that our approach is approximately 15 times faster and provides more accurate number of cells in a droplet than the external analysis program method. We envision that it can be used to the development of high-throughput image-based cell counting analysis.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.4
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• pp.283-290
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• 2023

This study investigates the influential factors on online word-of-mouth (eWOM) intentions towards educational tourist destinations, primarily focusing on Korean universities and Chinese tourists. It reveals a positive correlation between eWOM intentions and the desire to enroll in these institutions. The significance of eWOM for attracting Chinese students elucidates the importance of establishing a strong brand image and ensuring high levels of tourist satisfaction. Moreover, social media users who travel for education purposes were found to emphasize self-image consistency and conspicuous self-expression. This research underscores the utility of leveraging social media to enhance the perception of educational tourist attractions, promoting these destinations, and stimulating eWOM, thereby enriching the understanding of the strategic use of social media in international student recruitment.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.305-306
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• 2024

본 논문에서는 도커와 쿠버네티스를 활용하여 미세먼지 데이터를 수집할 때 다량으로 늘어나는 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 방안을 제시한다. 도커 이미지는 작성된 Dockerfile을 통해 생성되며, 필요한 의존성과 설정이 반영되어 있다. 쿠버네티스를 이용하여 생성된 도커 이미지를 기반으로 컨테이너를 생성하고, 컨테이너들을 파드 내에서 실행함으로써 데이터를 효율적으로 수집하고 관리한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.99-101
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• 2021

쓰레기 대란, 환경파괴의 상황 속 실제 재활용 쓰레기 가운데 절반 정도만이 재활용되고 있다. 재활용률을 높이기 위해, 올바른 분리배출 방법을 쉽고 편하게 찾을 수 있는 방식이 필요하다. 본 논문에서는 올바른 분리수거를 통해 재활용률을 증진하기 위한 분리수거 분류 서비스를 제안한다. 본 논문은 ResNet-34 모델을 통해 안드로이드 카메라로 촬영한 이미지의 분리배출 클래스를 예측하고 그에 따른 분리배출 가이드를 제공하는 시스템을 설계하였다. 향후 연구에서는 모델의 정확도 향상을 위해 온디바이스와 서버 모델을 분리하고 모델의 개인 맞춤화를 진행할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.277-278
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• 2023

본 논문은 머신러닝 학습 도구인 Teachable Machine을 활용하여 모션 인식 러닝 액션 게임인 Dino Run Game을 개발하는 것을 목표로 한다. JavaScript, HTML, CSS를 사용하여 기본적인 게임 프레임워크를 구현하고, Google에서 개발한 Teachable Machine의 이미지 인식 모델을 활용하여 웹캠을 통해 사용자의 손 이미지를 인식한다. 이를 기반으로 게임 캐릭터를 제어함으로써 키보드를 사용하지 않고도 게임을 즐길 수 있도록 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.573-574
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• 2023

화염 영역 검출을 위해 이전 기법에서는 화재 이미지에서 연기제거 및 색상보정을 통해 이미지를 전처리하였다. 그러나 이 기법은 임계값에 영향을 많이 받고, 밝기채널을 이용하여 검출하기 때문에 밤에 일어난 화재 이미지에서는 평균이상의 퍼포먼스를 수행하지만, 주변이 밝은 대낮의 화재 이미지에서는 퍼포먼스가 줄어드는 문제가 있다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 CycleGAN을 이용하여 낮 이미지를 밤 이미지로 바꾸어 이미지 전처리를 진행하는 기법을 제안함으로써 화염 감지의 정확도가 개선되었음을 실험을 통해 보여준다.

• The Optical Journal
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• s.176
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• pp.34-36
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• 2020

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.1
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• pp.11-20
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• 2010

The purpose of this study is to analyze the images of the Military Academy, Naval Academy, Air Force Academy, Police Academy, and Armed Forces Nursing Academy using multidimensional scaling method. For this research, we surveyed 363 applicants to special purpose academies including Military Academies and Police College. The study showed that the Military, Naval, and Air Force Academies had stronger image than the Police Academy in the area of physical strength, tradition, and fellowship between senior and junior. On the other hand, the Police Academy had better image in the area of social activity and applicant's academic achievement. The Military Academy had been evaluated the best school among the three Academies in the area of applicant's academic achievement, educational environment, faculty, tradition, and fellowship between senior and junior.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1215-1218
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• 2021

한국을 방문하는 외국인들은 매년 증가하고 있고 방한 목적 중 식도락관광이 3위에 오를 만큼 세계에서 한국 음식은 위상이 높아지고 있다. 하지만, 한국에서의 알레르기 성분 표시는 법적 의무가 아니기 때문에 대부분의 한식당에서는 이를 표시하지 않고 있고 알레르기가 있는 외국인 관광객들은 한국 음식 섭취에 있어서 상당한 위험과 불편함을 부담하고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝을 활용하여 사진 촬영만으로 쉽고 정확하게 알레르기 성분을 제공하고자 사물 이미지 데이터 전처리를 위한 HSV(Hue, Saturation, Value) 데이터 전처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이미지의 HSV의 평균 및 분산, 표준편차를 통해 불필요한 데이터를 제거한다. 성능평가에서는 비빔밥, 불고기, 제육볶음 등 사진 약 500장의 데이터 셋을 구성하여 HSV의 평균 및 분산을 통해 이미지를 제거하는 방식으로 구축한 데이터 셋을 TensorFlow를 통해 정확도와 학습시간을 측정한다. 측정결과, 제안하는 기법으로 구축한 데이터 셋은 최소 15%에서 최대 25% 높은 정확도와 최소 37.96%에서 최대 42.85% 높은 정도 낮은 학습시간을 보여주었다. 향후 HSV를 활용한 데이터 전처리 기법은 더 많은 데이터를 통해 더욱 구체적인 성능 분석이 필요하다. 또한, 실질적인 개발 및 구현을 통해 제안하는 데이터 전처리 기법의 더욱 현실적인 검증이 필요하다.