• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.184-192
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• 2009

본 연구는 문화산업의 핵심 기술로서 점차 그 중요성과 비중이 커지고 있는 문화기술(CT)의 표준화와 CT 분류체계의 정립을 위한 정책적 방향과 그 우선순위를 업계에 대한 설문조사에 근거하여 설정하는 것을 목적으로 한다. 연구결과, 우선 기존 연구 및 과학기술분류체계를 포함한 관련 체계에 대한 연구를 통하여 CT와 문화산업에 대한 산업적 정의에서의 관점인 콘텐츠 가치사슬 분석에 입각한 창작/기획$\{rightarrow}$제작/표현${\rightarrow}$유통/서비스${\rightarrow}$보존/관리의 중분류와 이에 따른 세부 기술들이 소분류로 편성된 형태의 'CT 분류체계'를 제안하였다. 표준화 수요 조사결과, '제작기술' 부문이 가장 중점적으로 추진해야 할 우선순위로 파악되었다. 고안된 CT 분류체계를 반영하여 진행된 조사에서는 '제작/표현' 및 '창작/기획' 뿐 아니라 콘텐츠의 관리 측면에서의 '유통/서비스' 부문에서도 높은 응답률을 보였다. 이를 통하여 CT 분류체계 내의 세부 기술의 구체화 및 관련 효과의 계량화 그리고 정부 및 학계의 위원회 운영을 통한 산업 환경과 앞으로의 기술 체계에 대한 체계적 연구가 필요하다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제36권3호
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• pp.181-200
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• 2002

본 연구는 디지털 환경하에서 디지털 문화 컨텐츠를 재정의하고 문화컨텐츠 산업의 범위를 구분하였다. 또한, 현재 5개 인터넷 검색엔진을 선정해서 문화컨텐츠 분류현황을 분류체계조건, 주제의 논리성을 기준으로 분석한 후 새로운 분류방안을 마련함으로써 정보 및 문화컨텐츠의 효율적인 검색 및 관리를 위한 기초자료를 제공하고자 하였다.

• 한국콘텐츠학회지
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• 제11권3호
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• pp.48-55
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• 2013

• 한국융합학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.39-47
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• 2017

한국 문화의 역사, 전통과 관련된 디지털 웹 문서가 증가하게 되었다. 하지만 창작자 또는 전통 문화와 관련된 소재를 찾는 사용자들은 정보를 검색해도 결과가 충분하지 않았으며 원하는 정보를 얻지 못하는 경우가 나타나고 있다. 이런 효과적인 정보를 접하기 위해서는 문서 분류가 필요하다. 과거에 문서 분류는 작업자가 수작업으로 문서 분류하여 시간과 비용이 많이 소비하는 어려움이 있었지만, 최근 기계학습 기반으로 한 자동 문서 분류를 통해 효율적인 문서 분류가 이루어진다. 이에 본 논문은 전통문화 콘텐츠를 체계적인 분류체계로 구성한 한민족정보문화마당 데이터를 기반으로 전통문화 콘텐츠 자동 텍스트 분류 모델을 개발한다. 본 연구는 한민족정보문화마당 텍스트 데이터에 대해 단어 빈도수를 추출하기 위해 TF-IDF모델, Bag-of-Words 모델, TF-IDF/Bag-of-Words를 결합한 모델을 적용하여 각각 SVM 분류 알고리즘을 사용하여 전통문화 콘텐츠 자동 텍스트 분류 모델을 개발하여 성능평가를 확인하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제4권2호
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• pp.1-6
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• 2016

Impervious surfaces are important indicators for urban development monitoring. Accurate mapping of urban impervious surfaces with observational satellites, such as VNREDSat-1, remains challenging due to the spectral diversity not captured by an individual PAN image. In this article, five multi-resolution image fusion techniques were compared for the task of classifting urban impervious surfaces. The result shows that for VNREDSat-1 dataset, UNB and Wavelet tranformation methods are the best techniques in reserving spatial and spectral information of original MS image, respectively. However, the UNB technique gives the best results when it comes to impervious surface classification, especially in the case of shadow areas included in non-impervious surface group.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권3호
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• pp.305-314
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• 2021

Currently, due to COVID-19, household waste has a lot of impact on the environment due to packaging of food delivery. In this paper, we design and implement Faster-RCNN, SSD, and YOLOv4 models for municipal waste detection and classification. The data set explores two types of plastics, which account for a large proportion of household waste, and the types of aluminum cans. To classify the plastic type and the aluminum can type, 1,083 aluminum can types and 1,003 plastic types were studied. In addition, in order to increase the accuracy, we compare and evaluate the loss value and the accuracy value for the detection of municipal waste classification using Faster-RCNN, SDD, and YoloV4 three models. As a final result of this paper, the average precision value of the SSD model is 99.99%, the average precision value of plastics is 97.65%, and the mAP value is 99.78%, which is the best result.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권3호
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• pp.9-17
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• 2023

Parkinson's disease is a complex neurodegenerative disease characterized by the progressive loss of dopamine-producing neurons in the substantia nigra, resulting in a variety of motor and non-motor symptoms. This study aimed to provide a comprehensive overview of Parkinson's disease, including classification of Parkinson's disease, impairment due to impairment, how disability is assessed, and how it is treated. Major symptoms of Parkinson's disease include tremors, stiffness, bradykinesia, and postural instability, and treatment methods include rehabilitation through drugs, surgical procedures, physical therapy, and occupational therapy. Early diagnosis, individualized treatment interventions, and comprehensive treatment involving a multidisciplinary medical team will be essential to manage Parkinson's disease and improve patients' quality of life. In conclusion, this study will provide comprehensive information on the complex nature of Parkinson's disease and serve as a useful guide for healthcare providers designing treatment plans for Parkinson's patients.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권4호
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• pp.163-171
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• 2019

Purpose: Purpose: The National Safety Experience Center Establishment and Reinforcement Project Management Guidelines, established to build a national safety experience center that is central to practicing education on disasters and safety accidents, requires that appropriate experience training programs be in place. However, due to the lack of classification grounds for the six areas of disaster•safety accidents presented by the Ministry of Public Administration and Security, and the mortality statistics necessary for establishing sectors have accumulated for over a decade, they are based on this. Our purpose is to standardize classification of sectors belonging to each area. Methods: We will divide disaster•safety accidents into 6 areas by three steps, and the grounds for 6 areas of accidents are presented. The 15 external causes other than the disease since 2009 has been proposed by The National Statistical Office. Therefore on the basis of these causes, various sectors belonging to each area are classified. Results: We will divide all disaster•safety accidents into six areas through three logical separation stages, and the areas were systematically classified based on the 15 factors of death. In conclusion, we present the grounds for the classification criteria in the six areas, the transportation accident disaster area in three areas, the social infrastructure system area in four areas, the crime accident disaster area in four areas, the life safety accident area in four areas, we set up all disaster•safety accidents in six areas and finally standardize total 25 areas.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.569-574
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• 2023

콘크리트 구조물의 적절한 유지관리를 위해서 다양한 결함에 대해 사전에 파악하고 유지관리하는 것이 필요하다. 현재 방법으로는 규모가 큰 사회기반시설물의 점검 시 효율성, 안전성, 신뢰성에 문제가 있어 새로운 점검 방식의 도입이 필요하다. 최근에는 영상에 대한 딥러닝 기술이 발달함에 따라 콘크리트 결함 분류 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 균열 외에 오염과 박락 등에 대한 연구는 제한적이다. 본 연구에서는 사전에 학습된 딥러닝 모델에 대한 전이학습을 통한 다양한 콘크리트 결함 유형 분류 모델을 개발하고, 정확도를 저하시키는 요인을 도출 및 향후 발전 방향을 제시하였다. 이는 향후 콘크리트 유지관리 분야에서 활용도가 높을 것으로 예상된다.

• 복식문화학회:학술대회논문집
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• 복식문화학회 2005년도 Joint International Conference
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• pp.117-120
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• 2005