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The change of Publication rate of abstracts of oral and posters presented at Korean Academy of Pediatric Dentistry annual meetings (대한소아치과학회 연차총회에서 발표된 구술 및 포스터 초록의 출판률 변화)

  • Jung Sung, Woo;Bum Soo, Kim;Jeong Wan, Son;So Youn, An
    • Smart Media Journal
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    • v.11 no.10
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    • pp.30-35
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    • 2022
  • Previous studies in various medical specialties have shown that fewer than 50% of abstracts presented at meetings are subsequently published, but only a few studies have been performed in pediatric dentistry. The purpose of this study was to investigate the rate of publication of articles based on abstracts presented at the Korean Academy of Pediatric Dentistry (K.A.D.P) spring and fall Congress for 2001 to 2011. The abstracts for both oral and poster presentation were collected. A RISS search was then performed to identify the publication of full-length articles based on those titles of the abstracts. A total of 706 abstract presentations were done at the 24 meetings (477 as oral presentation, 229 as poster presentations). Of these, from 45.2%(319) in 2011 to 82.9%(585) in 2022 was subsequently published. The publication ratio for orally presented abstracts was from 52.2%(249) in 2011 to 86.6%(413) in 2022, poster presentations from 30.6%(70) in 2011 to 75.1%(172) in 2022. We suggest that presenters at these meetings should expand their abstracts into full manuscripts and seek to publish them in peer-reviewed journals for the benefit of the profession. We believe that the results of changes in the publication rate over the past 12 years are attributable to the digitalized environment such as electronic literature search and electronic publication.

A Study on Eye Tracking Techniques using Wearable Devices (웨어러블향(向) 시선추적 기법에 관한 연구)

  • Jaehyuck Jang;Jiu Jung;Junghoon Park
    • Smart Media Journal
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    • v.12 no.3
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    • pp.19-29
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    • 2023
  • The eye tracking technology is widespread all around the society, and is demonstrating great performances in both preciseness and convenience. Hereby we can glimpse new possibility of an interface's conduct without screen-touching. This technology can become a new way of conversation for those including but not limited to the patients suffering from Lou Gehrig's disease, who are paralyzed each part by part of the body and finally cannot help but only moving eyes. Formerly in that case, the patients were given nothing to do but waiting for the death, even being unable to communicate with there families. A new interface that harnesses eyes as a new means of communication, although it conveys great difficulty, can be helpful for them. There surely are some eye tracking systems and equipment for their exclusive uses on the market. Notwithstanding, several obstacles including the complexity of operation and their high prices of over 12 million won($9,300) are hindering universal supply to people and coverage for the patients. Therefore, this paper suggests wearable-type eye tracking device that can support minorities and vulnerable people and be occupied inexpensively and study eye tracking method in order to maximize the possibility of future development across the world, finally proposing the way of designing and developing a brought-down costed eye tracking system based on high-efficient wearable device.

건물의 배수 및 통기시스템: 배관 내부압력의 능동적인 제어

  • Gormly, Michael;Swaffield, John. A.
    • The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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    • v.39 no.9
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    • pp.41-51
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    • 2010
  • 건물의 배수 및 통기시스템에서 나타나는 현상중에 확실한 내용이 아직 밝혀지지 않은 부분이 몇 가지 남아 있다. 이것은 19세기 말엽의 근대 위생공학의 시작 단계에서부터 잘 알려진 사실이다. 건물의 배수 및 통기시스템 운용에 대한 내용은 일반 공학과 특정 유체역학의 범위 내에서 가장 잘 이해할 수 있다. 건물의 배수 및 통기시스템의 운영에 종사했던 초기의 기술진들은 이러한 점을 잘 알고 있었으며 유체역학에 적합하게 응용한 많은 사례를 확인할 수 있었다. 제2차 세계대전이 끝나고 이에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으며 특히 유럽에서 시작된 전후 재건 붐을 통해 배수 및 통기시스템의 설계에 좀 더 효율적인 접근이 진척되게 되었다. 이러한 배수시스템의 중심에는 배수관 내부의 오염된 공기가 배수구 또는 위생기구를 통하여 주거 공간으로 유입되는 것을 방지하는 트랩(Water Trap)이 있다. 배수트랩의 주요 기능인 봉수는 일반적으로 깊이가 40 mm에서 50 mm 정도로 위생기구의 종류에 따라 봉수의 깊이는 다소 차이가 있다. 배수관내 공기의 흐름이 중요한 것처럼 트랩의 봉수 메커니즘이 중요하기 때문에 이 메커니즘을 소홀히 여긴다면 안전한 배수시스템의 운영을 기대하기는 어렵다. 배수관 내의 공기의 흐름은 배수에 의해 유입되거나 또는 배출된다. 배수관에서 내부 압력의 불규칙한 변화로 인하여 야기되는 불안정한 배수의 흐름은 트랩의 봉수를 파괴하고 나아가 주거공간으로 오염된 공기가 새어 나갈 수 있는 통로를 제공하게 된다. 관내압력의 천이는 이로 인한 문제가 발생할 가능성이 있는 위치에 그 압력을 완화할 수 있는 장치를 설계단계에 반영하여 적용함으로써 제어할 수 있다. 건물 내부에 상당한 길이의 통기배관을 설치하는 것은 배관의 마찰손실로 인하여 천이 현상을 효과적으로 제어할 수 있는 확실한 방법이 되지는 못한다. 그렇지만 통기밸브를 설치하는 것과 같이 배수관 내로 공기를 공급해주는 유입구를 건물 내부에 분산 설치하는 것이 효율적인 통기방식이 될 수 있고, 정압 천이로 인한 위험을 줄여줄 수 있다. 통기밸브는 정압 발생의 원인이 되지 않으며 단지 정압에 반응하여 더욱 기밀하게 닫히며, 약화된 압력파를 반사할 뿐이다. 고층 건물에서 배수입상관과 평행하게 설치된 통기입상관(Parallel Vent Pipe)의 경우 극히 일부분의 정압 천이 현상을 완화할 수 있다. (통기 배관의 직경이 배수 입상배관과 동일한 경우 대략 1/3 정도임), 그러므로 정압의 천이로 인한 압력 파동은 배수 시스템의 나머지 부분을 통해 전파되어 배수 트랩에 영향을 미치게 된다. 정압의 천이가 예상되는 위치에 정압천이 완화 장치(Positive Air Pressure Transient Alleviation Device)를 사용하면 배관 내부압력의 급격한 상승을 방지하여 연결된 트랩의 봉수를 보호할 수 있다. 이렇게 되면 순간적으로 발생하는 배관내 압력의 급등 현상을 90% 정도까지 완화 시킬 수 있다. 경험적으로 배수시스템에서 배관이 완전하게 막혀 과도한 정압이 발생하는 경우는 거의 없다. 이러한 경우에는 가장 낮은 위치에 있는 배수 트랩의 봉수가 깨지면서 자연스럽게 배수시스템의 압력이 해소되게 된다. 이러한 사례는 통기 방식과 상관없이 발생할 수 있다. 실제와 유사한 시뮬레이션을 통하여 통기 밸브(Air Admittance Valves)는 전면 통기 시스템 (Fully Vented System)에서 최소한 트랩의 봉수 보호용으로 적합한 것이 확인 되었다. 어떤 경우 에는 고층 건물에 더욱 적합하다는 것을 확인할 수 있었다. 부압 해소용으로 통기밸브를 이용하고 정압완화용으로 정압 완화장치(PAPAs: Positive Air Pressure Transient Attenuators)를 사용하는 전면적 능동 제어시스템(Fully Engineered Designed Active Control System)이 사용자에게 육안으로는 확인하지 못하는 기능을 보장하면서 배수 시스템의 안전과 효율성에 대한 효과적인 방법을 제공하고 있다.

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A Study on the Altmetrics of the Papers of Library and Information Science Researchers Published in International Journals (국제 학술지에 발표된 문헌정보학 연구자 논문의 알트메트릭스에 관한 연구)

  • Jane Cho
    • Journal of Korean Library and Information Science Society
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    • v.53 no.4
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    • pp.143-162
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    • 2022
  • Altmetrics is an alternative impact evaluation index that evaluates the social interest in the research performance of individuals or institutions in universities, research institutions, and research fund support institutions. This study empirically analyzed what kind of attention a papers of domestic library and information science researchers published in an international academic journal was receiving in the international community using Altmetric explorer. As a result of the analysis, 230 papers were tracked. The average Altmetric Attention Score (AAS) was 6.63, but there were 2 papers that received overwhelming attention (over 170 points) as they were mentioned in news report and Twitter. Second, there was a tendency for high AAS to appear in cases where a domestic researcher participated as a co-author and the main author belonged to an overseas institution, and in the case where the research funds were supported by foreign government agencies. In addition to the field of the library information science or information system, the papers classified as the field of public health service and education showed high AAS, and it was confirmed that these papers were published in the journals of various fields such as life science. Finally, it was confirmed that there was a weak correlation of r =0.25 between the AAS and the number of citations of the analyzed paper, but a strong correlation of r =0.68 between the number of Mendeley readers and the number of citations.

Textile material classification in clothing images using deep learning (딥러닝을 이용한 의류 이미지의 텍스타일 소재 분류)

  • So Young Lee;Hye Seon Jeong;Yoon Sung Choi;Choong Kwon Lee
    • Smart Media Journal
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    • v.12 no.7
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    • pp.43-51
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    • 2023
  • As online transactions increase, the image of clothing has a great influence on consumer purchasing decisions. The importance of image information for clothing materials has been emphasized, and it is important for the fashion industry to analyze clothing images and grasp the materials used. Textile materials used for clothing are difficult to identify with the naked eye, and much time and cost are consumed in sorting. This study aims to classify the materials of textiles from clothing images based on deep learning algorithms. Classifying materials can help reduce clothing production costs, increase the efficiency of the manufacturing process, and contribute to the service of recommending products of specific materials to consumers. We used machine vision-based deep learning algorithms ResNet and Vision Transformer to classify clothing images. A total of 760,949 images were collected and preprocessed to detect abnormal images. Finally, a total of 167,299 clothing images, 19 textile labels and 20 fabric labels were used. We used ResNet and Vision Transformer to classify clothing materials and compared the performance of the algorithms with the Top-k Accuracy Score metric. As a result of comparing the performance, the Vision Transformer algorithm outperforms ResNet.

Performance Evaluation of Re-ranking and Query Expansion for Citation Metrics: Based on Citation Index Databases (인용 지표를 이용한 재순위화 및 질의 확장의 성능 평가 - 인용색인 데이터베이스를 기반으로 -)

  • HyeKyung Lee;Yong-Gu lee
    • Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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    • v.57 no.3
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    • pp.249-277
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    • 2023
  • The purpose of this study is to explore the potential contribution of citation metrics to improving the search performance of citation index databases. To this end, the study generated ten queries in the field of library and information science and conducted experiments based on the relevance assessment using 3,467 documents retrieved from the Web of Science and 60,734 documents published in 85 SSCI journals in the field of library and information science from 2000 to 2021. The experiments included re-ranking of the top 100 search results using citation metrics and search methods, query expansion experiments using vector space model retrieval systems, and the construction of a citation-based re-ranking system. The results are as follows: 1) Re-ranking using citation metrics differed from Web of Science's performance, acting as independent metrics. 2) Combining query term frequencies and citation counts positively affected performance. 3) Query expansion generally improved performance compared to the vector space model baseline. 4) User-based query expansion outperformed system-based. 5) Combining citation counts with suitability documents affected ranking within top suitability documents.

$CO_2$ Refrigeration, Air Conditioning and Heat Pump Technology Development in Europe

  • Pettersen, Jostein;Neksa, Petter
    • The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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    • v.31 no.7
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    • pp.53-64
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    • 2002
  • $CO_2$ 20세기 초 천연 냉매 $CO_2$는 광범위하게 사용되었지만 프레온계 냉매의 출현으로 1940년경부터 $CO_2$냉매는 사용이 제한되었다. 그러나 반 세기 동안 사라졌던 $CO_2$냉매는 1980년 후반에 노르웨이 과학 기술대학 (NTNU)과 북구 최대 민간연구소 (SINTEF)의 Lorentzen 교수에 의해 $CO_2$천연 냉매 사용을 재고하게 되었다. 프레온계 냉매의 환경적 논쟁이 쟁점이 되면서 천연 냉매 사용을 재고하게 되었다. 특히 비가연성과 비유독성으로 인한 $CO_2$냉매가 주목을 받고 있다. 초월임계 사이클레서의 고압 제어에 대한 새로운 개념은 Lorentzen 교수와 동료 연구원에 의해서 특허로 제안되었다. 이에 대한 상업적 권리를 Norsk Hydro사는 1990년에 얻었고,1990년대 초반에 NTNU/SINTEF의 공동 연구개발 프로그램을 통해 기술 경쟁력과 실현 가능성이 검증되었다. 현재 연구소에서는 최초로 초월임계 $CO_2$사이클을 이용한 상업용 온수 열펌프 시스템, 2003년 시작할 연료전지 전기 자동차에 대한 연구를 수행하고 있다. NTNU/SINTEF에서 개발된 $CO_2$기술은 Hydro-SINTEF 공동 벤처 기업인 Shecco기술회사를 통해 제조업자에게 허가된다. 본 고에서는 NTNU/SINTEF에서 수행하였거나 수 중인 과제들을 중심으로 유럽의 $CO_2$시스템의 결과와 주요 개발 범위를 정리하였으며, 특히 작동유체로서의 $CO_2$냉매의 특징을 간단히 설명하고, 온 수 열 펌프, 자동차용 공조기 및 열 펌프, 상업 냉동기 등이 기술되었다. 그 외 압축기 위주의 요소기술 개발에 관한 내용도 기술되었고, 차세대 기술 경향과 전망에 대해서도 제시되었다. 제시되었다.성균 350$\times$$10^4$ CFU균, 방선균 434$\times$$10^4$ CFU균, 진균 676$\times$$10^4$ CFU균으로 진균의 개체수가 비교적 높게 나타났으며, 비산불지역에서는 호기성균 328$\times$$10^4$ CFU균, 방선균 319$\times$$10^4$ CFU균, 진균 461$\times$$10^4$ CFU균으로 진균의 개체수가 높게 나타났다. 토양미생물은 호기성균, 방선균, 진균 모두 비산불지역 보다 산불지역에서 많이 나타났다. 본 조사지역에서 호기성균은 활엽수림보다 침엽수림에서 많게 나타났으며, 방선균과 진균은 침엽수림보다 활엽수림에서 많이 나타났다.효과와 이를 이용한 자기냉동의 방법 그리고 최근에 이루어진 새로운 진전에 대해 소개하고 공기조화 및 냉동분야에의 적용 가능성을 전망해 보고자 한다.및 도입 등 선주들에게 다양한 선박건조자금을 제공하여 내수기반 확충에도 노력해야 할 것 이다.있었다., 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$ elements)로 가정한다. 즉, [+wh] 의미의 겹의문사는 동일한 구성요 소를 지닌 병렬적 합성어([$[W1]_{XO-}$ $[W1]_{XO}$ ]$_{XO}$)로 그리고 [-wh] 의미의 겹의문사는 중복된 발은을 지닌 한 단어로 ([W]$_{XO}$ )

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A study on the Construction of a Big Data-based Urban Information and Public Transportation Accessibility Analysis Platforms- Focused on Gwangju Metropolitan City - (빅데이터 기반의 도시정보·접대중교통근성 분석 플랫폼 구축 방안에 관한 연구 -광주광역시를 중심으로-)

  • Sangkeun Lee;Seungmin Yu;Jun Lee;Daeill Kim
    • Smart Media Journal
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    • v.11 no.11
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    • pp.49-62
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    • 2022
  • Recently, with the development of Smart City Solutions such as Big data, AI, IoT, Autonomous driving, and Digital twins around the world, the proliferation of various smart devices and social media, and the record of the deeds that people have left everywhere, the construction of Smart Cities using the "Big Data" environment in which so much information and data is produced that it is impossible to gauge the scale is actively underway. The Purpose of this study is to construct an objective and systematic analysis Model based on Big Data to improve the transportation convenience of citizens and formulate efficient policies in Urban Information and Public Transportation accessibility in sustainable Smart Cities following the 4th Industrial Revolution. It is also to derive the methodology of developing a Big Data-Based public transport accessibility and policy management Platform using a sustainable Urban Public DB and a Private DB. To this end, Detailed Living Areas made a division and the accessibility of basic living amenities of Gwangju Metropolitan City, and the Public Transportation system based on Big Data were analyzed. As a result, it was Proposed to construct a Big Data-based Urban Information and Public Transportation accessibility Platform, such as 1) Using Big Data for public transportation network evaluation, 2) Supporting Transportation means/service decision-making based on Big Data, 3) Providing urban traffic network monitoring services, and 4) Analyzing parking demand sources and providing improvement measures.

Personalized Speech Classification Scheme for the Smart Speaker Accessibility Improvement of the Speech-Impaired people (언어장애인의 스마트스피커 접근성 향상을 위한 개인화된 음성 분류 기법)

  • SeungKwon Lee;U-Jin Choe;Gwangil Jeon
    • Smart Media Journal
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    • v.11 no.11
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    • pp.17-24
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    • 2022
  • With the spread of smart speakers based on voice recognition technology and deep learning technology, not only non-disabled people, but also the blind or physically handicapped can easily control home appliances such as lights and TVs through voice by linking home network services. This has greatly improved the quality of life. However, in the case of speech-impaired people, it is impossible to use the useful services of the smart speaker because they have inaccurate pronunciation due to articulation or speech disorders. In this paper, we propose a personalized voice classification technique for the speech-impaired to use for some of the functions provided by the smart speaker. The goal of this paper is to increase the recognition rate and accuracy of sentences spoken by speech-impaired people even with a small amount of data and a short learning time so that the service provided by the smart speaker can be actually used. In this paper, data augmentation and one cycle learning rate optimization technique were applied while fine-tuning ResNet18 model. Through an experiment, after recording 10 times for each 30 smart speaker commands, and learning within 3 minutes, the speech classification recognition rate was about 95.2%.

Reduction of Inference time in Neuromorphic Based Platform for IoT Computing Environments (IoT 컴퓨팅 환경을 위한 뉴로모픽 기반 플랫폼의 추론시간 단축)

  • Kim, Jaeseop;Lee, Seungyeon;Hong, Jiman
    • Smart Media Journal
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    • v.11 no.2
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    • pp.77-83
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    • 2022
  • The neuromorphic architecture uses a spiking neural network (SNN) model to derive more accurate results as more spike values are accumulated through inference experiments. When the inference result converges to a specific value, even if the inference experiment is further performed, the change in the result is smaller and power consumption may increase. In particular, in an AI-based IoT environment, power consumption can be a big problem. Therefore, in this paper, we propose a technique to reduce the power consumption of AI-based IoT by reducing the inference time by adjusting the inference image exposure time in the neuromorphic architecture environment. The proposed technique calculates the next inferred image exposure time by reflecting the change in inference accuracy. In addition, the rate of reflection of the change in inference accuracy can be adjusted with a coefficient value, and an optimal coefficient value is found through a comparison experiment of various coefficient values. In the proposed technique, the inference image exposure time corresponding to the target accuracy is greater than that of the linear technique, but the overall power consumption is less than that of the linear technique. As a result of measuring and evaluating the performance of the proposed method, it is confirmed that the inference experiment applying the proposed method can reduce the final exposure time by about 90% compared to the inference experiment applying the linear method.