• 제목/요약/키워드: 대학이미지

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미래 지능형 과학실 활용을 위한 "화학원소기호 이미지 기계학습 AI·SW교육 프로그램" 제안 (Proposal for AI/SW Education of Machine learning based on the chemical element symbol image for the Utilizing Future Intelligent Laboratory)

  • 박민솔;박주본;박유민;조영주
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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    • pp.629-632
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    • 2020
  • 현대사회는 4차 산업혁명 시대가 도래하면서 초연결, 초지능, 초융합 사회로 변화되고 있다. 최근 교육부는 많은 변화가 요구되고 있는 교육분야, 교육정책 방안으로 SW(소프트웨어)교육에 AI(인공지능) 교육까지 추가되야 한다고 제안하고 2024년까지 첨단 기술을 활용한 지능형 과학실을 구축한다고 밝혔다. 이에 본 논문에서는 정부의 교육정책 방안이 원활하게 진행될 수 있고 융합 교육 분야에서 활용될 수 있는 "미래 지능형 과학실 활용을 위한 화학원소기호 이미지 기계학습 AI·SW교육 프로그램"을 제안하고자 한다.

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도서관의 브랜드 이미지 측정 모델 개발 - 대학도서관을 중심으로 - (Developing Measurement Scale to Measure Service Image for Academic Library Services - Measuring Image as Academic Community Service)

  • 박주석;박상근;조현양
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제47권4호
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    • pp.275-294
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    • 2013
  • 이 연구는 도서관 브랜드 이미지의 구성요소를 분석한 이전 연구의 후속연구로서, 이전 연구에서 확증된 구성요소들이 설정된 개념적 변수(endogenous variables)와 어떠한 관련성을 보이는가를 확인하는 확인적 절차(confirmatory procedure)로 진행되었다. 구조선형 방정식(structural equation modeling)을 이용하였으며, 연구결과 총 3개의 차원과 9개의 하부차원 그리고 20개의 항목이 도서관의 브랜드 이미지를 측정하는데 적합한 것으로 최종 확인되었다. 해당 모델의 핵심개념을 그대로 사용하여 직원집단군에 적용할 수 있는지를 검증한 결과, 해당 모델은 직원집단에 적용되지 않음을 확인할 수 있었고, 각각의 이미지 차원에 대한 두 집단 간의 인식에도 차이가 있는 것으로 확인되었다.

이미지 분석 프로그램을 이용한 액적 내 세포 계수 방법 (Automated Bacterial Cell Counting Method in a Droplet Using ImageJ)

  • 김진경;김재성;이창수
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제61권2호
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    • pp.247-257
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    • 2023
  • 본 연구에서는 이미지 분석 프로그램을 통해 액적 내 박테리아 세포의 개수를 측정하는 코딩-기반의 자동화된 세포 계수 방법을 제시하였다. 먼저, 형광 이미지 기반의 분석을 위하여, 형광단백질을 발현하는 균주를 담지한 액적을 형성하고 이를 광학 및 형광 현미경을 이용하여 분석 결과를 나타냈다. 액적의 관찰을 용이하게 위하여 유리 그리드에 도포하고, 촬영한 광학 이미지를 통해 분석하고자 하는 영역(Region of Interest)을 지정하였다. 동일한 위치에서 촬영한 형광 이미지에서 앞서 지정된 영역 속 특정 임계 값을 넘는 형광 신호를 계수하여 세포 수를 정량화 하였다. 또한 서로 다른 농도의 항생제를 처리한 액적 내 박테리아의 시간에 따른 세포 개수 변화의 차이를 추적하였다. 30분 간격으로 동일한 위치에서의 형광 이미지들을 동시에 분석함으로써 시간에 따른 세포 개수 변화를 도출하였고, 본 계수법의 성능을 실험적으로 검증하였다. 본 논문의 방법은 외부 분석 프로그램을 이용한 기존 방법 대비 분석 시간을 15배 가량 단축하고, 99%의 정확도를 보이는 것으로 확인되었다. 더 나아가 사용자의 연구의 방향에 맞춰 제시된 코드의 확장 수정을 통해 다양한 종류의 세포 계수 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

한국 교육 관광지 이미지가 관광객의 구전의도에 미치는영향: 중국 관광객의 과시적 자기표현과 자아이미지일치성의 조절효과를 중심으로 (A Study on the Effect of the Image of Korean Educational Tourism on Online Word-of-mouth Intention: Focusing on the Moderation Effect of Chinese Tourists' Conspicuous Self-presentation and Self-Image Consistency)

  • 심신우;유승철
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권4호
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    • pp.283-290
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    • 2023
  • 유학생이 계속 늘고 있는 국내 교육 시장에서 소셜 미디어를 활용한 대학 마케팅이 중요해지고 있다. 본 연구는 소셜 미디어를 사용하는 소비자의 심리적 요인에서 출발하여 한국 교육 관광지의 온라인 구전의도에 영향을 미치는 요소를 탐구했다. 본 연구에서는 온라인 구전의도에 영향을 미칠 수 있는 영향을 설명하고 있으며 교육 관광지의 이미지와 중국 관광객의 관광만족감의 중요성을 확인했다. 또한, 소셜 미디어를 사용할 목적으로 여행하는 이용자들은 자아 이미지 일치성과 과시적 자기표현을 더 중요시하는 경향을 발견했다. 본 연구에서는 대학 마케팅을 목적으로 소셜 미디어를 사용하고 온라인 구전을 활성화함으로써 중국 관광객이 한국 교육 관광지에 대한 인식을 개선할 수 있으며 나아가서 유학생 모집에서도 성공적일 수 있음을 밝혀냈다.

도커와 쿠버네티스 기반 미세먼지 데이터 수집 방안 (Docker and Kubernetes Based Approaches for PM Data Collection)

  • 최효현;김연욱
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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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.

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딥러닝 사진 분류기를 활용한 분리배출 가이드 안드로이드 응용 (An Android Application to Guide Waste Sorting using a Deep Learning Image Classifier)

  • 김소영;박소희;김민지;이제민;김형신
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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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.

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Teachable Machine을 활용한 모션 인식 러닝 게임 개발 (Developing a motion recognition learning game using Teachable Machine)

  • 황주한;김성진;윤영현;백재순
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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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.

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이미지 기반 한우 등급 판별 자동화 알고리즘 구현 (Implementation of an Image-based Korean Beef Grade Discrimination Automation Algorithm)

  • 김민지;오준석;전은채;권용현;김영균
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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    • pp.444-446
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    • 2024
  • 한국의 육류 소비량이 늘어감에 따라 한우의 수요 및 공급도 점차 늘어가고 있다. 한우는 육질 등급(QG)과 육량 등급(YG)으로 나누어 판별되며 근내지방도, 고기 색, 지방색, 조직감, 성숙도, 도체 중량, 배최장근 단면적, 등지방두께 등 여러 항목을 고려한다. 현재는 주로 등배근을 맨눈으로 확인하는 수동 판별 방식이 사용된다. 하지만 평가사가 정확하게 판단하기 어렵고, 작업자의 부주의로 인한 육류의 오염 등 시간과 비용의 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 한우 등급 판별 자동화로 해결하기 위해 한우의 등심 단면 이미지를 활용하여 등배근의 근내지방도를 산출하고 한우 등급을 자동 판별하는 알고리즘을 구현하였으며 평균 정확도는 79.2%를 달성하였다.

디테일한 화염 감지를 위한 CycleGAN 기반의 이미지 전처리 기법 (A CycleGAN-Based Image Preprocessing for Detailed Flame Detection)

  • 유수빈;김종현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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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.

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