• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 광학세계
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• 통권176호
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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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• 제21권1호
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• pp.11-20
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• 2010

본 연구는 기업의 마케팅 전략에서 많이 사용되고 있는 다차원 척도법을 이용하여 육 해 공군사관학교, 경찰대학, 간호사관학교 등 특수목적 대학에 대한 이미지 포지셔닝 분석을 실시하여, 이들 대학이 수험생들에게 어떠한 이미지로 인식되고 있는지에 대한 진단과 이로부터 우수학생을 유치하기 위한 이미지 개선 방안과 홍보 전략을 수립하는데 있어 필요한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구결과, 육 해 공 3군사관학교는 체력 및 신체조건, 학교전통, 선 후배간의 유대관계가 강한 학교로, 반면에 경찰대는 사회진출이 용이하고, 학업성적이 우수해야 입학할 수 있는 학교로 평가되고 있는 것으로 나타났다. 또한, 육사는 교육 환경과 시설, 교육 프로그램, 교수진, 학교전통, 선 후배간의 유대관계 등에서 해사와 공사보다 더 우수한 것으로 평가되고 있지만, 지원자들의 학업성적 수준에서 경찰대보다 떨어지는 것으로 평가되고 있고, 사회 진출면에서도 경찰대보다 불리한 것으로 평가되고 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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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.