• 한국인공지능학회지
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• 제11권4호
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• pp.9-13
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• 2023

In this study, we explored the potential of integrating interactive AI callbot technology into the medical consultation domain as part of a broader service development initiative. Aimed at enhancing patient satisfaction, the AI callbot was designed to efficiently address queries from hospitals' primary users, especially the elderly and those using phone services. By incorporating an AI-driven callbot into the hospital's customer service center, routine tasks such as appointment modifications and cancellations were efficiently managed by the AI Callbot Agent. On the other hand, tasks requiring more detailed attention or specialization were addressed by Human Agents, ensuring a balanced and collaborative approach. The deep learning model for voice recognition for this study was based on the Transformer model and fine-tuned to fit the medical field using a pre-trained model. Existing recording files were converted into learning data to perform SSL(self-supervised learning) Model was implemented. The ANN (Artificial neural network) neural network model was used to analyze voice signals and interpret them as text, and after actual application, the intent was enriched through reinforcement learning to continuously improve accuracy. In the case of TTS(Text To Speech), the Transformer model was applied to Text Analysis, Acoustic model, and Vocoder, and Google's Natural Language API was applied to recognize intent. As the research progresses, there are challenges to solve, such as interconnection issues between various EMR providers, problems with doctor's time slots, problems with two or more hospital appointments, and problems with patient use. However, there are specialized problems that are easy to make reservations. Implementation of the callbot service in hospitals appears to be applicable immediately.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.11-20
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• 2024

While artificial neural networks are adept at identifying patterns, they can struggle to distinguish between actual correlations and false associations between extracted facial features and criminal behavior within the training data. These associations may not indicate causal connections. Socioeconomic factors, ethnicity, or even chance occurrences in the data can influence both facial features and criminal activity. Consequently, the artificial neural network might identify linked features without understanding the underlying cause. This raises concerns about incorrect linkages and potential misclassification of individuals based on features unrelated to criminal tendencies. To address this challenge, we propose a novel region-based training approach for artificial neural networks focused on criminal propensity detection. Instead of solely relying on overall facial recognition, the network would systematically analyze each facial feature in isolation. This fine-grained approach would enable the network to identify which specific features hold the strongest correlations with criminal activity within the training data. By focusing on these key features, the network can be optimized for more accurate and reliable criminal propensity prediction. This study examines the effectiveness of various algorithms for criminal propensity classification. We evaluate YOLO versions YOLOv5 and YOLOv8 alongside VGG-16. Our findings indicate that YOLO achieved the highest accuracy 0.93 in classifying criminal and non-criminal facial features. While these results are promising, we acknowledge the need for further research on bias and misclassification in criminal justice applications

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.9-17
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• 2024

It is widely recognized that for 3D human pose estimation (HPE), dataset acquisition is expensive and the effectiveness of augmentation techniques of conventional visual recognition tasks is limited. We address these difficulties by presenting a simple but effective method that augments input images in terms of viewpoints when training a 3D human pose estimation (HPE) model. Our intuition is that meaningful variants of the input images for HPE could be obtained by viewing a human instance in the images from an arbitrary viewpoint different from that in the original images. The core idea is to synthesize new images that have self-occlusion and thus are difficult to predict at different viewpoints even with the same pose of the original example. We incorporate this idea into the training procedure of the 3D HPE model as an augmentation stage of the input samples. We show that a strategy for augmenting the synthesized example should be carefully designed in terms of the frequency of performing the augmentation and the selection of viewpoints for synthesizing the samples. To this end, we propose a new metric to measure the prediction difficulty of input images for 3D HPE in terms of the distance between corresponding keypoints on both sides of a human body. Extensive exploration of the space of augmentation probability choices and example selection according to the proposed distance metric leads to a performance gain of up to 6.2% on Human3.6M, the well-known pose estimation dataset.

• 미래기술융합논문지
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• 제3권1호
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• pp.43-49
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• 2024

미용 산업은 경제성장과 함께 경쟁력 있는 서비스 산업으로 성장하고 있으며, 특히 네일아트는 최근에 급속한 성장을 보이고 있다. 최근 예약 시스템을 통해 개인의 시간 관리를 효율적으로 하려는 노력이 있지만, 예약부도나 노쇼라는 문제가 사회적으로 큰 이슈로 대두되고 있으며 이는 경제적인 문제로도 이어지고 있다. 본 연구는 네일샵에서의 예약부도 문제에 대해 인지하고 이를 방지를 위한 개선방안을 모색하고 이 분야의 기반 연구 자료를 제공하는 데에 도움이 되고자 하였으며, 연구 대상자로는 대전·충청지역에 거주하고 있는 네일샵 이용 고객 476명을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 수집된 설문 자료는 통계프로그램 SPSS 24.0를 이용하여 분석하였으며 연구 결과를 종합해보면, 예약부도의 가장 큰 원인은 단순변심으로 나타났으며, 이를 줄이기 위해서는 기업의 노력뿐만 아니라 소비자들이 예약에 대한 중요성을 인지해야 한다는 것을 알 수 있다. 이에 예약부도율을 줄이기 위한 방안으로 취소 수수료 지불제, 예약금 환불 불가제, 재 예약 불가제, 벌점제, 선결제 등을 제안하고자 한다. 하지만 현재 뷰티 업계에서는 예약부도에 대한 체계적인 규정이 없는 실정으로, 추후 예약 관련 규정이 명시된 후의 연구가 필요하다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.53-65
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• 2019

영상 기반의 보안 시스템의 증가함에 따라 각 용도마다 다른 다양한 객체들에 대한 처리들이 중요해지고 있다. 객체 추적은 객체 인식, 검출과 같은 작업들과 함께 필수적인 작업으로 다뤄진다. 이 객체 추적을 달성하기 위해서 다양한 머신러닝이 적용될 수 있다. 성공적인 분류기로써 전체 에러율 최소화(total-error-rate minimization) 기반의 방법론이 사용될 수 있다. 이 전체 에러율 최소화 기반의 방법론은 오프라인 학습을 기반으로 하고 있다. 객체 추적은 실시간으로 처리하며 갱신해야하는 것이 필수적이므로 온라인 학습(online learning)을 기반으로 하는 것이 적합하다. 온라인 전체 에러율 최소화 방법론이 개발되었지만 점근적으로 재가중되는(approximately reweighted) 작업이 포함되어 에러를 누적시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확하게 재가중되는(exactly reweighted) 방법론을 제안하면서 온라인 전체 에러율 최소화가 달성되었다. 이 제안된 온라인 학습 방법론을 객체 추적에 적용하여 총 8개의 데이터베이스에서 다른 추적 방법론들 보다 좋은 성능이 달성되었다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.111-137
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• 2010

본 연구는 서비스 시장에서의 지각된 품질과 개인가치간의 인과적 관계 및 고객의 인지욕구에 따른 온 오프라인상의 조절효과에 대해 실증분석하였으며 이를 통해 개인가치에 대한 서비스 전략과 마케팅 관리의 중요성을 제시하고 있다. 서비스 시장에서 서비스 제공자와 구매자간의 장기적 거래관계의 중요성이 크게 부각됨에 따라 관계구축 및 강화에 매우 중요한 역할을 하는 개인가치에 관한 연구는 학계뿐만 아니라 실무적으로도 고객관계관리의 관점에서 시사하는 바가 크다고 할 수 있다. 실증분석을 위해 대형마트(할인점)와 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 고객을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며 온 오프라인의 비교분석을 통한 차이검증을 위한 인과적 구성모델에 대해 구조방정식 모델분석을 통해 가설검증하였다. 구성모델에 대한 분석결과 물리적 환경, 상호작용 품질, 그리고 결과품질로 구성된 지각된 품질은 안정적 삶, 사회적 인식, 사회적 통합으로 구성된 서비스 개인가치에 통계적으로 매우 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 집단간 차이효과분석을 통해서도 온 오프라인에 따른 조정효과는 온라인에서보다는 오프라인에서 더 유의한 것으로 나타났다. 그리고 온라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때보다는 오프라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때 개인가치에 더 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 구성모델에 대한 적합도 역시 수용할만한 수준인 것으로 나타났다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권2호
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• pp.137-152
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• 2017

정보통신 기기들의 가격하락과 인터넷의 발전은 사물인터넷이라는 새로운 분야를 탄생시켰다. 일상에 접하는 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어 새로운 서비스를 창출하는 사물인터넷은 빅데이터와 결합되어 기존에 볼 수 없었던 새로운 형태의 비즈니스 영역을 개척해 나가고 있다. 이에 사물인터넷의 전망은 그 활용도에 있어서 무궁무진 하다고 말할 수 있다. 또한 이러한 사물인터넷 장비들의 원활한 연결을 위한 표준화 기관들의 연구도 활발한 편이다. 그러나 이러한 연구 중에 우리가 간과하는 부분이 있다. 사물인터넷 장비를 제어하거나 정보를 획득하기 위해서 장비와의 연동문제(IP주소, Wi-Fi, Bluetooth, NFC 등) 및 관련 애플리케이션 소프트웨어 또는 앱을 별도로 개발을 해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 연구방식들은 GPS 또는 마커를 이용한 증강현실 연구가 이루어져 왔다. 하지만 별도의 마커가 필요하고 마커의 경우 가까운 곳만 인식하는 단점을 갖는다. 또한 2D 기반의 카메라의 활용한 GPS 주소 활용한 연구의 경우 대상 장비와의 거리 인식을 할 수 없어 능동적인 인터페이스 구현의 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 기존의 복잡한 방법이 아니라 사용자가 눈으로 확인하고 간단한 조작만으로 장비와의 연동이 가능한 직관적인 방법이 반드시 필요하다. 본 연구는 향후 스마트폰에 탑재될 3D 깊이 인식카메라를 활용해서 별도의 마커 없이 거리측정 및 핸드폰의 센서정보를 연동해서 자동으로 공간 좌표를 계산하여 사물인터넷의 장비를 발견하고 해당 사물인터넷 장비의 정보 획득 및 제어가 가능한 방법론을 제안한다. 결과로 사용자 관점에서 별도의 사물인터넷 장비 연동문제 및 앱 설치에 대한 부담을 줄일 수 있다. 나아가 이 기술이 공공서비스와 스마트 안경분야에 활용된다면 공공 서비스 증대 및 많은 소프트웨어 개발의 중복 투자를 줄이게 될 것이다.

• 한국환경보건학회지
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• 제43권1호
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• pp.42-54
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• 2017

Objectives: The present study was conducted to investigate farm work environments among farmers and examine the level of management of safety and health, and to subsequently produce study result to serve as foundational data for the development of guidelines on safety and health as part of the improvement of farming work environments among farmers raising Korean native cattle. Methods: The present study conducted a survey on farm work environments and the management of safety and health with 407 farmers engaged in Korean native cattle farming in selected regions in eight provinces. It also visited 10 farmers to verify the current status of farm work. Results: The survey results showed that 16.4% of the respondents experienced safety-related accidents due to farm work. The locations of the accidents were inside the cattle shed (71.4%) and facilities outside the cattle shed (19.6%). The types of accident showed collision with animals (35.7%), collision or contact with obstacles (27.1%), and musculoskeletal accidents due to heavy object handling (12.9%). The causes of the accidents were cattle (38.3%), cultivators and tractors (25.4%), facility tools in cattle sheds (9.0%), and slippery floors (6.0%). The damaged areas were hand (21.0%), spine (19.8%), lower limb (18.5%), and foot (17.3%). A self-diagnostic survey on respiratory diseases showed that 11.5% of the respondents experienced respiratory-related symptoms. The survey on safety and health during farm work showed that wearing personal protective equipment and response to emergency situations, which were needed to prevent safety-related accidents, were relatively low compared to the level of recognition of the need and awareness of safety issues. Furthermore, the field survey identified the current status of safety and health issues such as prevention management of collision accidents with cattle, how to handle heavy objects, and wearing of personal protective equipment. Conclusions: The present study identified safety-related accidents and problems in the management of safety and health among Korean native cattle farmers. In order to address the problem, it is necessary to not only provide guidelines on safety and health management which are appropriate to the characteristics of Korean native cattle farming work, but also to study the development of personal protective equipment.

• 한국사회복지학
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• 제64권2호
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• pp.85-109
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• 2012

본 연구는 50대 레즈비언의 생애사연구로서, 연구참여자가 '지식의 주체'라는 페미니스트 인식론적 입장으로부터 '레즈비언 정체성'과 '레즈비언의 삶'에 관한 지식을 생산하고자 하였다. 구술자는 동성애 섹슈얼리티가 본질적이고 태생적인 것이 아니라 "만들어진 것"이라는 생애사적 관점을 견지했으며, 구술자가 들려준 생애이야기는 동성애에 할당된 사회적 의미를 체현하고 '순응하는 몸'인 동시에 억압과 차별을 인식하고 타개하고자 실천하는 '저항하는 몸'에 관한 것이었다. 이 생애이야기에는 섹스-젠더-섹슈얼리티의 자연화된 고리를 끊어낼 만큼 고통스러웠던 화상과 '불완전한 몸'이라는 자의식으로부터 상처받은 삶의 굴곡뿐만 아니라, 이를 넘어 타자에게 진정으로 공감하고 위로하는 "복받은 몸"으로 의미를 재구성하는 놀라운 탄력성까지 오롯이 담겨져 있었다. 이렇게 연구참여자를 비정상과 병리 등의 의미가 부착된 이분법적 구분의 '성적 소수자'가 아니라, 사회적 불평등과 억압에서도 자신의 삶을 탄력적으로 살아가며 일상의 실천으로 변화를 만들어내는 주체적인 행위자로서 이해하는 것은 사회복지 이론과 실천에서 전혀 다른 전망을 요구한다. "젠더와 섹슈얼리티를 어떻게 배치해할 것인가?"에 대한 전환적인 모색은 새로운 시대에 당면한 사회복지학이 제시해야 하는 중대한 전망이며, 이는 '성적 소수자'에게만 할당된 이슈가 아니라, 사회의 권력관계와 위계구조를 조직하고 억압과 불평등을 영속화하는 섹슈얼리티와 이에 연동하는 젠더에 관한 '우리 모두'의 아젠다인 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제9권6호
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• pp.1-8
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• 2014

우리정부는 신성장 동력 확충과 일자리 창출을 위해 총 10차례에 걸친 창업 활성화 대책을 수립 추진하여, 청년층 및 기술인력 등 주요 창업원의 기업가정신을 제고하고 범사회적으로 확산시키고자 노력을 해왔다. 이러한 창업 활성화 정책 발굴 및 개선을 위해서는 이들의 직업관 및 창업인식에 관한 주기적인 현황 파악을 통해 부족한 부분을 보완하고 안정된 인프라를 구축해 가는 것이 필요하다. 이에 정부는 인구특성별 직업관 및 창업인식에 관한 현 주소 파악을 위해 2012년부터 매년 실태조사 실시해 왔으며, 현황파악을 위한 실태조사의 대상을 2013년까지는 청년층만을 대상으로 하다가 2014년 최근 그 범위를 일반인에게까지 확대하여 조사하였다. 본 연구는 정부의 실태조사 자료를 활용하여 창업인식에 대한 현황파악과 각 그룹간의 차이점을 알아보고 이를 통해 좀 더 다양한 분석을 할 수 있는 토대를 마련하였다. 본 연구는 전국의 대학생 및 일반인 총 3,000명을 대상으로 조사를 진행하여 창업환경과 창업인식 그리고 창업성공요인에 대한 설문조사를 한 달간 실시하였다. 대학생은 지역과 학교 그리고 성별을 분류하여 조사를 진행하였고, 일반인은 지역과 연령 그리고 성별을 분류하여 조사를 진행하였다. 조사원을 활용한 면접조사를 원칙으로 하고 필요시 온라인과 유선조사를 병행하여 조사하였다. 각 응답결과가 나타내는 큰 차이는 대학생과 일반인 사이에서 나타나지 않았지만, 이러한 실태조사를 통하여 현재 국내의 창업 인프라에 대한 정확한 이해를 할 수 있는 기초를 마련한다는데 그 의미가 클 것으로 기대한다.