• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.11
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• pp.798-809
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• 2014

The purpose of this study is to examine the relationships between image of nurses and nursing professional values in nursing students. Data were collected through self reported structured questionnaire using convenient sampling methods survey from 147 students enrolled in the nursing department from March 11 to March 22, 2013. There was a significant difference in the image of nurses on the club activities, satisfaction with major, satisfaction with college life. There was a significant difference in the nursing professional values according to the satisfaction with major. Image of nurses has positively correlation with nursing professional values. 'Social participation' domain of image of nurses has a strong positive correlation with nursing professional values. 'Self concept of profession' domain of nursing professional values has a strong positive correlation with image of nurses. Therefore, it is thought that developing various teaching strategies, promoting club activities, paying attention to the student, and guiding them for raising degree of satisfaction with major and college life would be helpful to improve nurse' image and nursing professional values of nursing students.

• Archives of design research
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• v.14 no.4
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• pp.227-235
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• 2001

At present the educational envelopment of our country was placed in the difficult situation that cannot help but coping with the situation positively and actively against a lot of change and the crisis inside and outside. By employing the UI(university Identity) or CI(College Identity) for the communication method to overcome the above present situation and to take a triangular position again, those are recognized that making an effort to amend or re-generate the present images is important in the management of college. But UI or CI are upright and have strong feeling on the specific character of college which is called as educational organization. And in its application, it shows weak point that cannot scope softly against the changing current of times by lack of adaptability. By congesting the restriction of conveyance of image and upright nature of such operation, and also by developing the Image Mark that can convey variety, affection and polished feeling, and further by conveying the future-oriented images aimed by college to the educational consumers closely and softly, it is to take the roils faithfully for the strengthening of competitive power of college. In addition, in order to convey college image softly and effectively and also utilize as a means of positive propaganda, character was developed together.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.33-34
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• 2023

성장하는 빅 데이터 시장과 빅 데이터 수의 기하급수적인 증가는 기존 컴퓨팅 환경에서 데이터 처리의 어려움을 야기한다. 특히 이미지 데이터 처리 속도는 데이터양이 많을수록 현저하게 느려진다. 이에 본 논문에서는 Apache Spark와 OpenCV를 활용한 분산 클러스터 컴퓨팅 환경의 대용량 이미지 머신러닝 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Apache Spark를 통해 분산 클러스터를 구성하며, OpenCV의 이미지 처리 알고리즘과 Spark MLlib의 머신러닝 알고리즘을 활용하여 작업을 수행한다. 제안하는 시스템을 통해 본 논문은 대용량 이미지 데이터 처리 및 머신러닝 작업 속도 향상 방법을 제시한다.

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.3 no.2
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• pp.98-113
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• 2003

In comparison with conventional types of documents, photographs present special problems in the management of any archives because of their physical properties and the nature and format of their informational content This paper is case study for the effective photographs management at the university archives. At first, sort out photographic images in the university publications, draw up work sheet by the bibliographic information of the photographic images and construct a bibliographic database based on the work sheet. Secondly, the photographic images is linked with bibliographic database. In result, users can confirm immediately photographic images on the screen by searching OPAC. This paper concludes with a problem and improvement of the photograph database at the university archives.

• 대학교육
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• s.21
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• pp.115-117
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• 1986

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.114-114
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.573-575
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• 2010

오늘날 대학의 존재이유는 우수한 인재를 양성하고 명성을 쌓아 나가는데 있고 모든 대학들은 교육환경의 변화에 대비하여 생존의 위기감을 가지고 나름대로의 변신과 발전의 노력을 하기위한 대학 간 경쟁이 치열하게 전개되고 있으며 특히 이미지의 개선을 위해 노력하고 있다. 그중에서도 특이한 변화는 대학교명에 대한 변화로 대학이미지의 개선을 위해 빈번하게 일어나고 있다. 따라서 본 논문에서는 대학환경 변화에 따라 대학교명에 대한 변화가 급격히 나타나고 있는 2, 3년제 대학을 중심으로 대학교명의 유형과 구조적 특성을 연구하여 대학교명의 문제점 및 바람직한 대학교명의 방향을 연구하였다. 즉, 대학교명은 구성원들의 만족과 자부심을 줄 수 있으면서도 대학의 특성을 내포할 수 있는 방향으로 작명되어야 하며 단순한 대학의 이름이 아닌 브랜드가치를 지닌 중요한 요소로 인식해야 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.361-362
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• 2019

본 연구는 간호대학생의 간호사이미지, 자아탄력성 및 간호전문직관의 관계를 알아보고 간호전문직관에 미치는 영향요인을 파악하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 본 연구대상자는 일 지역 4년제 간호대학생을 280명을 대상으로 하였다. 자료분석은 SPSS/WIN 22.0 프로그램을 이용하여 평균, 표준편차, t-test, ANOVA, $Scheff{\acute{e}}^{\prime}s$ test, Pearson's Correlation Coefficients, multiple regressions을 하였다. 연구결과 대상자의 일반적 특성에 따른 간호사이미지는 성격과 간호직에 대한 생각에서 유의한 차이가 있었으며, 자아탄력성은 연령, 성별, 학년, 성격, 간호직에 대한 생각, 지원동기, 입원경험, 가족 중 간호사 유무에서 유의한 차이가 있었다. 간호전문직관은 학년, 성격, 간호직에 대한 생각, 가족 중 간호사 유무에서 유의한 차이가 있었다. 간호사이미지, 자아탄력성 및 간호전문직관의 관계를 분석한 결과 간호전문직관은 간호사이미지, 자아탄력성과 유의하게 정적인 상관관계가 있었고, 간호사이미지와 자아탄력성도 유의하게 정적 상관관계로 나타났다. 간호전문직관 영향요인은 간호사이미지, 자아탄력성으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.422-425
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• 2021

본 논문에서는 최근 다양한 분야에서 많이 활용되고 있는 YOLO와 EAST 신경망을 이미지 속 문자열 탐지문제에 적용해보고 이들의 성능을 비교분석 해 보았다. YOLO 신경망은 v3 이전 모델까지는 이미지 속 문자영역 탐지에 낮은 성능을 보인다고 알려졌으나, 최근 출시된 YOLOv4와 YOLOv5의 경우 다양한 형태의 이미지 속에 있는 한글과 영문 문자열 탐지에 뛰어난 성능을 보여줌을 확인하고 향후 문자 인식 분야에서 많이 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.185-185
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• 2021

기후변화로 인한 돌발 강우 등 이상 기후 현상이 증가함에 따라 정확한 강우예측의 중요성은 더 증가하는 추세이다. 전통적인 강우예측의 경우 기상수치모델 또는 외삽법을 이용한 레이더 기반 강우예측 기법을 이용하며, 최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측 모델의 경우 주로 시계열 이미지 예측에 적합한 2차원 순환 신경망 기반 기법(Convolutional Long Short-Term Memory, ConvLSTM) 또는 합성곱 신경망 기반 기법(Convolutional Neural Network(CNN) Encoder-Decoder) 등을 이용한다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용해 미래 강우예측을 수행하도록 하였다. GAN 방법론은 이미지를 생성하는 생성자와 이를 실제 이미지와 구분하는 구별자가 경쟁하며 학습되어 현재 이미지 생성 분야에서 높은 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발한 GAN 기반 모델은 기상청에서 제공된 2016년~2019년까지의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시키고, 2020년 레이더 이미지 자료를 이용해 단기강우예측을 모의하였다. 또한, 기존 머신러닝 기법을 기반으로 한 모델들의 강우예측결과와 GAN 기반 모델의 강우예측결과를 비교분석한 결과, 본 연구를 통해 개발한 강우예측모델이 단기강우예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.