• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.604-606
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• 2024

컴퓨터 비전 응용은 우리 생활에서 중요한 역할을 한다. 현재, 대규모 모델의 등장으로 딥 러닝의 훈련 및 운행 비용이 급격히 상승하고 있다. 자원이 제한된 환경에서는 일부 AI 프로그램을 실행할 수 없게 되므로, 경량화 연구가 필요하다. YOLOv8 은 현재 주요 목표 검출 모델 중 하나이며, 본 논문은 다중 스케일 Ghost 컨볼루션 모듈을 사용하여 구축된 새로운 YOLOv8-pose-msg 키포인트 검출 모델을 제안한다. 다양한 사양에서 새 모델의 매개변수 양은 최소 34% 감소할 수 있으며, 최대 59%까지 감소할 수 있다. 종합적인 검출 성능은 비교적 대규모 데이터셋에서 원래의 수준을 유지할 수 있으며, 소규모 데이터셋에서의 키포인트 검출은 30% 이상 증가할 수 있다. 동시에 최대 25%의 훈련 및 추론 시간을 절약할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2009.10a
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• pp.76-79
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• 2009

기업에서 요구하는 핵심 역량을 갖추기 위해서는 어떠한 요인이 선행되어야 하는가에 관하여 탐색해보고 프로젝트 참여수업을 통해 학습자 관점에서의 만족감, 효능감 등을 측정해보고자 한다. 본 연구에서는 OECD DeSeCo 프로젝트에서 제시한 핵심역량과 한국교육개발원의 생애능력연구에서 개발한 설문항목을 기반으로 한 신뢰도 측정과 타당성 분석을 실시하였다. 본문에서는 프로젝트 참여수업을 통해 교과목의 이해를 돕고 현업에서 실행되고 있는 사례분석 활용을 통하여 참여능력을 향상시키고, 직업훈련 분야에서 필요한 직무 수행을 빠르게 적응할 수 있도록 하는데 주된 목적을 두고 있다. 전공분야 지식을 활용한 프로젝트 참여수업은 대학학부생 4학년(n=171)중심으로 실행되었으며 실험에 참가한 인원은 극히 제한된 대상으로 일반화하기 어려운 한계점을 갖는다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2011.04a
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• pp.32.4-33
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• 2011

관제시뮬레이터는 위성운용의 준비 및 위성운용 기간 동안의 운용절차의 검증, 지상관제 시스템의 시험, 운영자의 교육 및 훈련 등을 목적으로 활용될 수 있다. 시뮬레이터는 보통 운영체제, 미들웨어, 시뮬레이션 기반소프트웨어, 에뮬레이터 및 위성과 외부 환경의 모델링 부분으로 구성된다. 에뮬레이터는 위성의 비행소프트웨어의 이미지를 어떤 수정없이 실제적으로 실행할 수 있게 한다. 위성의 모델링 부분은 시뮬레이터의 운용목적에 맞는 각종 하드웨어와 기능들에 대해서 수학적 방정식 등을 이용하여 위성 및 외부환경을 실제적으로 모델링하는 부분으로 구성된다. 이외에 시뮬레이션의 제어 및 관리와 사용자 접속부분을 관리할 수 있는 모듈들이 추가적으로 구성된다. 시뮬레이션 기반소프트웨어는 이러한 시뮬레이션 구성요소(Component)들을 사용자 환경설정 파일에 기반하여 통합하여 구현 및 운용할 수 있는 환경을 제공한다. 구현되는 시뮬레이터의 틀(Framework)로써 모듈간 각종 데이터의 표준 입출력, 일반적인 모델 등을 제공한다. 운용되고 있는 세계 각국의 위성 시뮬레이터에서 SIMSAT, SIMWARE 등의 시뮬레이션 기반소프트웨어가 활용되고 있으며, 관제시뮬레이터가 개발될 경우 기반소프트웨어의 자체개발 또는 기존 상용제품 활용의 여부가 우선적으로 결정되어야 할 것이며, 또한 기존 상용제품 활용 시 각 기반소프트웨어의 특성을 분석하여 적절한 기반소프트웨어의 선택이 결정되어야 할 것이다. 이 논문에서는 시뮬레이션 기반소프트웨어의 기능 및 현재 활용되고 있는 상용제품의 특성에 대해서 분석비교를 기술한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.3
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• pp.531-539
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• 2019

This paper proposes the training features for malware family analysis and analyzes the multi-classification performance of ensemble models. We construct training data by extracting API and DLL information from malware executables and use Random Forest and XGBoost algorithms which are based on decision tree. API, API-DLL, and DLL-CM features for malware detection and family classification are proposed by analyzing frequently used API and DLL information from malware and converting high-dimensional features to low-dimensional features. The proposed feature selection method provides the advantages of data dimension reduction and fast learning. In performance comparison, the malware detection rate is 93.0% for Random Forest, the accuracy of malware family dataset is 92.0% for XGBoost, and the false positive rate of malware family dataset including benign is about 3.5% for Random Forest and XGBoost.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.8
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• pp.133-144
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• 2015

In digital convergence environment, information security management plays crucial role in maintaining firms' competitiveness. Organizational citizenship behavior(OCB) enables informations security countermeasures to be more effectively worked by helping employees to have much knowledge of information security policy, by facilitating employees to participate in information security education/training. Thus, the purpose of this study is to investigate the mediating effect of OCB on the relationships between information security countermeasures and compliance intention. Questionary was designed based on prior information security research, and survey was conducted among companies' employees across the industry. Results showed that information security policy and information security education/training were found to be key predictors of compliance intention. In addition, OCB was proven to mediate the relationships between information security countermeasures and compliance intention.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.10
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• pp.35-42
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• 2014

It is possible to improve the obstacle avoidance capability by training and recognizing the obstacles which is in certain indoor environment. We propose the technique that use underlying intensity value along with intensity map from RGB-D image which is derived from stereo vision Kinect sensor and recognize an obstacle within constant distance. We test and experiment the accuracy and execution time of the pattern recognition algorithms like PCA, ICA, LDA, SVM to show the recognition possibility of it. From the comparison experiment between RGB-D data and intensity data, RGB-D data got 4.2% better accuracy rate than intensity data but intensity data got 29% and 31% faster than RGB-D in terms of training time and intensity data got 70% and 33% faster than RGB-D in terms of testing time for LDA and SVM, respectively. So, LDA, SVM have good accuracy and better training/testing time to use for obstacle avoidance based on intensity dataset of mobile robot.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.18 no.2
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• pp.405-417
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• 2022

Purpose: As an administrative organization that directly affects the safety and livelihood of the people, local governments are important to ensure the continuity of key functions in the event of a disaster. The purpose of this study is to review effective methods for establishing and implementing a continuity of operations plan to protect and maintain the key functions of local governments. Method: In order to improve the inefficiency of the ISO22301-based continuity of operation plan, applying the organizational-oriented functional continuity method and set up the planning method, key functions, required resources, and basic education and training forms, and apply to local governments and review their feasibility. Result: The proposed organization-oriented continuity of operation plan preparation method reflects the characteristics of bureaucratic local governments and makes it easy to prepare and apply in practice. Conclusion: Compared to the private sector, in the public sector, where work is organization-oriented, it can be a more efficient way to fully reflect the organizational point of view in establishing a continuity of Opertaions plan.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.958-961
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• 2019

Convolutional neural network(CNN)의 등장으로 얼굴 표현 인식 연구는 많은 발전을 이루었다. 그러나, 기존의 CNN 접근법은 미리 학습된 훈련모델에서 Multiple-level 의 의미적 맥락을 포함하지 않는 Attention-embedded 문제가 발생한다. 사람의 얼굴 감정은 다양한 근육의 움직임과 결합에 기초하여 관찰되며, CNN 에서 딥 레이어의 산출물로 나온 특징들의 결합은 많은 서브샘플링 단계를 통해서 class 구별와 같은 의미 정보의 손실이 일어나기 때문에 전이 학습을 통한 올바른 훈련 모델 생성이 어렵다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문은 Backbone 네트워크의 Multi-level 특성에서 Channel-wise Attention 통합 및 의미 정보를 포함하여 높은 인식 성능을 달성하는 Densely Backwarnd Attention(DBA) CNN 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 High-level 기능에서 채널 간 시멘틱 정보를 활용하여 세분화된 시멘틱 정보를 Low-level 버전에서 다시 재조정한다. 그런 다음, 중요한 얼굴 표정의 묘사를 분명하게 포함시키기 위해서 multi-level 데이터를 통합하는 단계를 추가로 실행한다. 실험을 통해, 제안된 접근방법이 정확도 79.37%를 달성 하여 제안 기술이 효율성이 있음을 증명하였다.

• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.14 no.8
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• pp.103-116
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• 2020

This paper starts with the recognition of the problem of the need for a link between text-centered acting and body-centered acting. This study is focused on Brecht's theory of acting to overcome loss of presence by repetition which have been discussed many times by not only actors, but also acting educators. Brecht's acting theory has already been mentioned by many researchers as an alternative to conventional actor training. However, not many studies have been conducted on practical applicable methods. The purpose of this study is to provide the basis for the actual practice of Brecht acting and possibility that his acting theory can serve as a link between text and body-centered acting theory. As a research method, we first conduct theoretical considerations on the concepts and limitations of text-centered representational acting and body-centered post-drama acting. Then distinguish between text and body-centered acting tools among Brecht's epic theatre, to summarize the terms and concepts he uses and to identify the existing effects he reaches while acting. Finally, this paper proposes an teaching model that transforms and develops Brecht's acting theory through the writer's teaching experience. However, there are limitations in generalizing its effectiveness because this study is based on the writer's experience. We hope that further research will help the diversity of acting education by developing in-depth insights on Brecht acting theory and various models of acting teaching methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.92-93
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• 2015

최근 이슈화되고 있는 국가직무능력표준(NCS)에서 "방송통신직종"의 직무분석과 "국가기술자격검정"의 자격시험제도에 관한 실행방안을 알아본다. 국가직무능력표준은 학벌 중심의 사회에서 능력 중심의 사회로 전환하기 위한 정부의 정책방향에 따라 표준을 구성하였고, 표준에 기반 하여 학교교육 직업훈련 및 자격제도 개편을 하고자 시행되고 있다. 방송통신직종은 대분류가 정보통신이고, 중분류가 방송기술, 소분류가 방송제작기술, 방송플랫폼기술, 방송서비스로 분류되고 있다. 방송통신 직종의 각 세 분류 내에 능력단위를 보고 "국가기술자격검정"의 연관성을 검토하였다. 결과적으로 국가직무능력표준의 직무 능력단위의 수준을 검토함으로서 국가기술자격검정의 자격등급별로 타당성을 비교하였으나 능력단위 수준 및 능력단위의 내용이 가지고 있는 다양한 직업군을 자격검정으로 맞추지 못 할 것으로 판단이 되고, 자격제도의 올바른 시행을 위해서는 세부 항목을 검토하여 세분화하거나 자격검정을 새롭게 분류하여 제도화를 하거나 정비가 필요할 것으로 판단이 된다.