• Korean Journal of Heritage: History & Science
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• v.57 no.3
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• pp.24-35
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• 2024

Recently, research using deep learning technologies such as artificial intelligence, convolutional neural networks, etc. has been actively conducted in various fields including healthcare, manufacturing, autonomous driving, and security, and is having a significant influence on society. In line with this trend, the present study attempted to apply deep learning to the classification of archaeological artifacts, specifically ancient Korean roof-end tiles. Using 100 images of roof-end tiles from each of the Goguryeo, Baekje, and Silla dynasties, for a total of 300 base images, a dataset was formed and expanded to 1,200 images using data augmentation techniques. After building a model using transfer learning from the pre-trained EfficientNetB0 model and conducting five-fold cross-validation, an average training accuracy of 98.06% and validation accuracy of 97.08% were achieved. Furthermore, when model performance was evaluated with a test dataset of 240 images, it could classify the roof-end tile images from the three dynasties with a minimum accuracy of 91%. In particular, with a learning rate of 0.0001, the model exhibited the highest performance, with accuracy of 92.92%, precision of 92.96%, recall of 92.92%, and F1 score of 92.93%. This optimal result was obtained by preventing overfitting and underfitting issues using various learning rate settings and finding the optimal hyperparameters. The study's findings confirm the potential for applying deep learning technologies to the classification of Korean archaeological materials, which is significant. Additionally, it was confirmed that the existing ImageNet dataset and parameters could be positively applied to the analysis of archaeological data. This approach could lead to the creation of various models for future archaeological database accumulation, the use of artifacts in museums, and classification and organization of artifacts.

• Journal of Korean Home Economics Education Association
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• v.5 no.1
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• pp.87-95
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• 1993

본 연구는 교육부에서 의도하는 국민학교 실과 과목의 식품영양 단원의 지침서 내용과 현장에서의 교사 수업 실태를 교육관련 전문지인 새교육, 새교실, 새수업등에 게재된 현장교사들의 지도안 내용과 인천시내 공립국민학교 교사 510명과 학생 1,754명을 대상으로 설문조사를 통한 내용을 분석하였는데 그 결과는 다음과 같다. 1. 교사용 지침서에 제시된 교과목표 및 단원 내용과 현장 교사들의 지도안 내용은 완전일치 하였다. 2. 교육부가 제시한 수업시수가 알맞다는 응답이 4학년 88.7%, 5학년 87.4%, 6학년은 87.8%였으나 약 10%정도의 교사는 식품 영양단원에 더 시간이 필요하다고 응답하였고. 현재의 시간을 줄여야 한다는 응답도 4학년 0.8% 5학년 2.6% 6학년 2.4%나 되었다 또한 28-38%의 교사가 실과시간을 다른시간으로 활용한 적이 있다고 응답하였으며 3번이상 다른시간으로 쓴 경우도 4학년 6.5%, 5,6학년은 11%나 되었다. 3. 교육부가 제시한 교수방법보다 다양한 교수방법이 현장에서 실시되고 있었으나 가장 많이 사용되는 교수방법은 4, 5, 6,학년 모두 설명, 발표 판서, 교과서 읽기 등이었고 실험 조사, 역할 놀이, 토의, 시범 등은 드물게, 필름이나 슬라이드, 카세트 등은 거의 사용하지 않는 것으로 나타났다. 4. 사용된 학습자료로는 교과서, 교사용 지침서, 학습 과제장 등이 주된것이었으며 그 이외의 자료는 극히 활용도가 미약하였다. 5. 실험 실습을 위한 실습은 전혀 갖추고 있지 못한 실정이었으며, 조리 실습은 학생들이 재료와 도구등을 준비(4학년 96.5%, 5학년 96.1% 6학년 95.7%)하여 실시하고 있는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.11
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• pp.1566-1573
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• 2021

Rendezvous is a process that assists nodes in a Cognitive Radio Networks (CRNs) to discover each other. In CRNs where a common control channel is unknown and a number of channels are given, it is important how two nodes find each other in a known search region. In this paper, I have proposed and analyzed a channel hopping sequence using Sidel'nikov sequence by which each node visits an available number of channels. I analyze the expected time to-rendezvous (TTR) mathematically. I also verify the Rendezvous performance of proposed sequence in the view of TTR under 2 user environment compared with JS algorithm and GOS algorithm. The Rendezvous performance of proposed sequence is much better than GOS algorithm and similar with JS algorithm. But when M is much smaller than p, the performance of proposed sequence is better than JS algorithm.

• The Science & Technology
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• v.6 no.11 s.54
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• pp.38-40
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• 1973

우리나라 「지식의 댐」을 자처하고 있는 한국과학기술정보센터는 새로운 정보활동에 계속 여념이 없다. 공식 또는 비공식적으로 수집처리되는 이 새로운 지식은 국제적인 흐름을 직감할 수 있으며 우리의 장래설계에도 훌륭한 길잡이가 되고 있다. 이 새로운 지식을 활용, 내일의 밝고 건전한 산업육성에 기여할수 있도록 콜스틱(KORSTIC)이 수집한 해외의 중요 목록을 게재한다.

• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.173
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• pp.17-17
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• 1995

색채는 이제 현대 산업사회의 핵심이다. 색채의 영향력과 활용 국면을 다룬 책들의 등장은 그 자체로서 의미를 지닌다. 최근 출간된 "색채심리"와 "우울한 블루, 그리운 파랑" "색으로 승부하는 21세기" "한국의 전통색과 색채심리" 등은 색채와 인간의 관계를 생물학적.사회심리학적 혹은 산업적 영역의 다양한 시각으로 풀이하고 있어 흥미롭다.

• Nuclear industry
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• v.27 no.11 s.297
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• pp.26-33
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• 2007

공적개발원조(ODA)가 새로운 국제 사회의 화두로 떠오르고 있다. 원조를 받던 나라에서 원조를 주는 나라로 그 위상을 새로 세우고 있는 우리나라는 현재 약 7억 4천만불로 국민총소득(GNI)의 0.09% 수준인 공적 원조 자금 규모를 2015년까지 지금의 약 3배인 국민총소득의 0.25%로 확대한다는 계획을 세우고 있다. 국제 원조는 한 나라의 이미지를 높여줄 뿐 아니라 사업의 규모를 확대시키는 좋은 계기가 된다. 우리의 원자력은 ODA를 어떻게 활용할 수 있을까. 이에 대해 각 분야의 전문가들이 모여 심도 깊은 이야기를 나눴다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.270-281
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• 1997

현재 기업 뿐 아니라 개인에도 정보의 중성이 증대되고 있는 실정이다. 특히, 정보기술의 활용과 빠른 컴퓨팅 환경의 변화 및 인터넷이라는 네트웍을 기반으로 다양한 정보를 접할 수 있게 됨으로써 필요한 정보를 보다 빠르게 검색해야 하는 필요성이 생기게 되었다. 지금까지는 다양하고 방대한 데이터들을 정보의 형태로 가공하여 DB를 중심으로 유용한 정보를 제공하였지만, 이제는 효과적인 정보의 활용을 위해 정보검색의 중요성이 증대되고 있다. 즉, 흩어져 있는 데이터를 정보의 형태로 변환시키는 것보다 그 정보를 효율적이고 빠르게 검색하여 한차원 높은 'Knowledge' 로써의 역할을 하느냐가 중요하게 된것이다. 본 논문에서는 각 정보들의 검색을 위해 사용되고 있는 기존의 검색기법인 SQL-Based 검색, Full text 검색과 새로 소개되고 있는 Parametric 검색에 대해서 고찰하여보고 다양한 정보의 유형에 대해 효과적인 검색을 위한 방안을 제시하고자 한다.

• The Science & Technology
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• v.8 no.11 s.78
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• pp.17-20
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• 1975

자원하며 대개 지하자원을 생각하게 된다. 물론 지하자원(천연자원)이 가장 중요하다. 그러나 기후적 풍토적 자원이나 인적 문화적 자원 등 분류하면 여러가지 자원이 있다. 석유파동 이후 세계각국은 부족자원의 개발과 대책에 골몰하고 있다. 우리에게 어떠한 자원이 얼마 만큼 있으며 어떻게 활용 개발할수 있을 것인다. 과기총 자원개발위원회 홍준기 위원장은 과기총 창립 9주년 기념 특별강연회에서 자원과 과학기술에 대한 새 국면을 제시햇다. 특히 우리나라 사람들의 두뇌를 개발하고 활용한다면 무서운 potential(잠재력)을 갖인 자원국이 될 것이라고 강조했다. 그 전문의 계속을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.31-33
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• 2021

현재 진행 중인 '스마트 항로표지 현장시설 고도화 연구'는 '확장이 용이한 다목적 플랫폼 설계', '스마트 항로표지용 최적 통신장치 개발' 등이 포함되어 있다. 이 중 AIS-ASM은 AIS를 기반으로 특정 응용에 특화된 메시지를 보낼 수 있는 수단이며, ASM에 대한 활용 가능성이 증대됨에 따라, ITU-R M.2092-0에서는 두 개의 AIS 채널과는 별도로, 두 개의 ASM 채널을 새로 할당하였다. IALA-AISM에서는 각국의 ASM 메시지를 수집하여 제공하고 있는데, 본 논문에서는 이들을 분석하여 현재 운용하고 있는 항로표지 관련 메시지를 살펴보고, 향후 스마트 항로표지에서 활용 가능할 것으로 기대되는 메시지들을 정리한다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.36 no.1
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• pp.65.2-65.2
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• 2011

천체관측에서 가장 중요한 요소인 초점은 관측된 영상의 활용가치를 좌우하게 된다. 관측자가 직접 관측하는 망원경의 경우 직접적인 확인을 통하여 초점을 맞추어 관측하지만, 관측자가 개입하지 않는 자동관측 망원경의 경우 초점을 맞추는 일은 생각처럼 쉬운 일이 아니다. 자동으로 초점을 맞추기 위하여 기본적으로 활용되는 변수는 FWHM(Full with Half Maximum)이며, 초점이 전혀 맞지 않는 영상의 경우 FWHM을 결정할 수 없으며, 자동관측 망원경의 경우 관측된 영상을 전부 사용할 수 없게 된다. 본 연구에서는 초점이 전혀 맞지 않는 경우에도 초점을 맞출 수 있도록 FWHM을 활용하지 않고 별상의 크기를 직접 계산하여 좋은 초점을 맞출 수 있는 프로그램을 개발하였으며, 새로 개발한 프로그램은 결과 도출시간이 빠르고 광축이 맞지 않은 영상에서도 활용할 수 있어 활용성을 극대화 하였다. 한편, 리눅스 및 윈도우 기반의 영상 관측 컴퓨터에서도 활용할 수 있어 앞으로 활용성이 더 많아 질 것으로 기대한다.