• 아태비즈니스연구
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• 제13권3호
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• pp.449-461
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• 2022

Purpose - The purpose of this study to explore factors consumers prioritize when purchasing seafood online. The originality of the study lies on adopting AHP-based approach in analyzing prioritized purchasing factors of seafood online. Design/methodology/approach - A survey was conducted targeting Korean consumers who have purchased seafood online. AHP method was applied to rank factors consumers prioritize before making decision. Findings - First, product's factor ranked first among other high level factors including delivery service, seller, online platform. Second, sanitation, taste, country of origin ranked first, second, third respectively, within product's factors. Third, safe delivery, timeliness, information accuracy ranked first, second, third respectively, within delivery factors. Fourth, consumer reviews, consumer response ability, promotion ranked first, second, third within seller factors. Fifth, Personal information management system, credibility, user-friendliness ranked first, second, third, within online platform factors. Research implications or Originality - To activate seafood online market, it is crucial to assure consumers that the seafood is well managed in a sanitary way from the production site to table. Existing government programs such as seafood traceability system, HACCP, and cold-chain infrastructure needs improvement. Due to highly perishable characteristic of seafood, delivery factors matter when purchasing online. Online platforms needs to continue to improve delivery service. Seafood products are mostly not branded and without objective information about their properties. Creating quality classification and seafood brands are likely to help consumers chose seafood online.

• 한국의류산업학회지
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• 제25권5호
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• pp.603-614
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• 2023

Body shape is the most influential factor in determining the quality of clothing fit. Women's body shape begins to change significantly in their mid-30s; therefore, this study aimed to classify and analyze the torso shapes of women aged 35-54 years. This study selected 200 3D body scans of women from the 8th Size Korea Survey database (2021). Using the Grasshopper algorithm developed in a previous study, 17 landmarks were automatically detected and 57 measurement values were generated. Using principal component analysis, 11 components (overall body size, upper body length, back protrusion, upper body slope, neck position, neck inclination, hip length, bust prominence, abdominal prominence, shoulder slope, and buttock prominence) were extracted. Three torso types were identified using K-means cluster analysis. The three body types were significantly different on nine component scores. Among the three torso types, Type 1 (37.5%) has the longest upper body and the flattest back and hips. Type 2 (31.0%) has the most curved back and forward upper body. Its abdomen is the flattest, and its shoulders are the most sloped. Type 3 (31.5%) has the shortest upper body, the most protruding hips, and the largest overall body size. This paper proposes two discriminant functions for identifying a new person's torso type.

• 융합보안논문지
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• 제16권2호
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• pp.35-53
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• 2016

산업현장에서 직무를 수행하기 위해 요구되는 지식 기술 소양 등의 교육훈련 내용을 체계화하여 직무를 성공적으로 수행할 수 있도록 하는 직무능력표준 개발은, 재교육을 통해 재차 투자되는 시간과 비용의 해결과 산업현장에서 요구하는 양질의 인력을 양성할 수 있다는 점에서 그 필요성이 대두되었다. 본 연구는 국가직무능력표준(NCS) 분류체계를 기준으로 세분류 중 업무와 직무를 1:1로 분류한 경호분야에 대하여 직무수행자를 중심으로 한 교육훈련과정 개발을 위해, 실제업무와의 '상관성'과 경과의 '적용성' 및 비용과 시간에 대한 '효율성'이 고려되는 작업자 중심 직무분석인 DACUM 기법과 국가직무능력표준(NCS) 개발 매뉴얼을 활용하여 경호분야 교육의 현장적합성을 제고하고, 산업체가 요구하는 실질적인 교육훈련과정 개발을 제안한다.

• 융합정보논문지
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• 제10권5호
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• pp.36-41
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• 2020

본 연구는 요양병원과 종합병원 간호사의 프리젠티즘을 비교 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 2019년 10월1일부터 12월 30일까지 D시, G도 소재 요양병원 3곳과 종합병원 2곳에서 현 근무경력 6개월 이상인 요양병원 간호사 74명, 종합병원 간호사 75명을 대상으로 총 149명을 대상으로 진행되었다. 수집된 자료는 SPSS 21.0을 이용하여 실수, 백분율, 평균과 표준편차를 시행하였다. 요양병원 간호사는 종합병원 간호사보다 건강문제, 직무손실과 지각된 노동력을 더 높게 지각하고 있는 것으로 나타나고 있었다. 이는 요양병원과 종합병원 간호사의 환자분류에 따른 업무강도의 차이가 없음을 보여주는 것으로 요양병원 간호서비스 질 향상을 위해서는 요양병원 간호사의 프리젠티즘에 관한 조직적인 측면의 관리가 필요함을 나타내는 것이다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권4호
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• pp.505-512
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• 2002

사용자가 요구하는 서비스들은 그들의 QoS에 따라 다양하게 분류되어질 수 있으며, 이렇게 각기 다른 특성을 갖는 서비스들이 네트워크 상에 발생할 수 있는 장애 상황에 대처하여 안전하고 효율적인 서비스를 제공하기 위해서는 이들 연결에 대한 재라우팅(rerouting) 기법이 사용되어야 한다. 본 논문은 장애가 발생할 수 있는 IP 네트워크 상에서 차별화 된 서비스 제공을 위해 각 서비스들의 QoS에 따라 이들의 우선순위를 분류하고 이에 맞는 재라우팅 기법을 연구하고자 한다. 이를 위해서 재라우팅을 시작하는 시작점에 따라 Source Rerouting, Link Rerouting 기법을, 재라우팅을 수행하는 시간에 따라 Immediate Rerouting, Random Rerouting을 연구하여 이들에 대한 효과적인 orthogonal 관계에 대한 연구를 통해 서비스의 우선순위에 따라 보다 높은 성능을 갖는 DRIT와 DRDT 재라우팅 기법을 연구하고자 한다 결과적으로 차별화 된 서비스를 지원하기 위해 각 재라우팅 기법을 차별적으로 적용한 DRDT 보다 높은 성능을 보이고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권1호
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• pp.1-6
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• 2018

우리나라는 급격히 증가하고 있는 고령 인구 증가에 따라 고령자의 사회적 고립 및 우울 등의 문제가 심각하게 제기되고 있다. 또한, 고령자의 건강과 삶의 질의 향상 요인으로 주거 환경에 대한 중요성이 부각되면서 고령자 주거에 대한 논의는 더욱 강조되고 있다. 본 연구에서는, 이와 같은 현실을 고려하며, 2017년도 9월 1일부터 9월 30일까지 7개 시 구에 거주하는 65세 이상 남 여 단독가구 고령자 350명을 대상으로 단독가구 고령자의 주거우울 개념 및 주거우울 유형을 실증적으로 정립 분석하였다. 측정도구의 신뢰도 및 타당성 검토와 우울과 주거만족의 상관분석을 실시하였고, 주거우울 유형 분류를 위해 회귀분석을 시행하였다. 그 결과, 고령자 우울과 주거만족의 상관을 확인하였고, 주거우울 지수를 산출하여 단독가구 고령자의 우울 상태를 판정할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 새롭게 개발된 주거우울 척도와 유형이 단독가구 고령자의 주거우울정도에 대한 정확한 진단을 가능하게 할 것으로 기대된다.

• 전자통신동향분석
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• 제34권4호
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• pp.15-22
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• 2019

Recent technological advances in three-dimensional (3D) sensing devices and machine learning such as deep leaning has enabled data-driven 3D applications. Research on artificial intelligence has developed for the past few years and 3D deep learning has been introduced. This is the result of the availability of high-quality big data, increases in computing power, and development of new algorithms; before the introduction of 3D deep leaning, the main targets for deep learning were one-dimensional (1D) audio files and two-dimensional (2D) images. The research field of deep leaning has extended from discriminative models such as classification/segmentation/reconstruction models to generative models such as those including style transfer and generation of non-existing data. Unlike 2D learning, it is not easy to acquire 3D learning data. Although low-cost 3D data acquisition sensors have become increasingly popular owing to advances in 3D vision technology, the generation/acquisition of 3D data is still very difficult. Even if 3D data can be acquired, post-processing remains a significant problem. Moreover, it is not easy to directly apply existing network models such as convolution networks owing to the various ways in which 3D data is represented. In this paper, we summarize technological trends in AI-based 3D content generation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.675-681
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• 2022

최근 IoT 기술과 AI의 발전에 따라 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상처리 과정에서 잡음 제거는 영상의 품질 또는 시스템의 정확성과 신뢰성에 큰 영향을 미치는 과정으로 다양한 연구가 진행되고 있으나, 영상에서 임펄스 잡음의 밀도가 높은 영역에 대한 영상을 복원하기 어렵다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 영상에서 임펄스 잡음 훼손된 영역을 복원하기 위해 부분 마스크와 라그랑지 보간법에 기반한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제35권1호
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• pp.1-11
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• 2015

본 연구에서는 온라인 감염 씨감자 비파괴선별 시스템을 구축하고 감염 씨감자 선별을 위한 통계적 모델을 개발하여 적용함으로써 선별시스템의 성능을 평가하였다. 선별모델 개발을 위해 토양병 및 잠복 감염의 대표적인 병원성 세균인 pectobacteruim atrosepticum을 인위적으로 씨감자에 감염시켜 씨감자 내부에 병징이 발현되도록 하여 실험하였다. 구축된 선별시스템을 통해 감염 및 정상 씨감자의 투과스펙트럼을 획득한 후 최소자승판별법(partial least square-discriminant analysis)을 이용하여 감염 씨감자 검출모델을 개발하였다. 개발된 모델의 검정결정계수는($R^2$) 0.943이었고 분류의 정확도는 99%(n=80) 이상으로 우수한 선별성능을 보였다. 개발된 온라인 감염 씨감자 선별시스템은 씨감자 선별뿐만 아니라 다양한 농산물의 감염을 검출하는 기반기술로 응용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.38-46
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• 1999

본 논문에서는 복원시 사용될 정의역을 최소화하는 정의역 최소화 기법올 이용한 프랙탈 영상 압축방볍을 제안한디 기존의 프랙탈 영상복원은 복원하고자 하는 영상의 전체 치역블럭에 대해 반복축소변환올 적용함 으로써, 복원시 많은 계산량이 요구되었다 이를 개선하기 위해 각 치역블릭마다 정의역으로 참조된 횟수를 이용하여, 반복변환이 필요한 영역과 필요하지 않은 영역으로 구분하는 방법이 제시된 바 있다. 반복변환이 펼요한 영역이 감소할수록 복원시 계산량은 감소한다. 제안한 방법은 반복변환이 필요한 영역이 최소가 되는 최소정의역을정의하고,부호화시 정의역이 최소가되도록부호화하는알고리듬이다.즉,정의역의 탐색영역 을 치역과 비슷한 영역으로 제한하여, 정의역이 더 많이 중복되거나 중첩되도록 하였다 그 결과 프랙탈 영상 복원시 화질이나 압축율에 거의 영향을 미치지 않고, 반복변환에 필요한 계산량이 감소함으로써 고속 복원이 가능하였다.