• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.23-29
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• 2009

본 논문은 일생동안 한 개인이 느끼는 오감 정보를 모두 저장하는 데 필요한 기억 용량을 분석하고 저장공간을 추정하였다. 추정된 저장 공간은 현대 압축 기술을 사용하였고, 오감 정보는 입거나 이식 가능한 유비쿼터스 환경하에서 얻어지는 센싱 정보이다. 저장 공간의 약 76%가 일반 텔레비젼 수준의 화질인 비디오 시각 정보를 저장하는 데 사용되고 저장 공간의 나머지 부분은 인덱스 정보를 포함하는 음성, 미각, 후각, 촉각 정보를 저장한다. 한 개인의 태아기를 포함한 일생 동안, 약 100년간의 데이터 저장에는 약 600 tera bytes의 저장 용량이 필요한 것으로 분석되었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.108-113
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• 2024

The purpose of this study is to analyze user perceptions of tourism platforms through big data. Data were collected from Naver, Daum, and Google as big data analysis channels. Using semantic network analysis with the keyword 'tourism platform,' a total of 29,265 words were collected. The collection period was set for two years, from August 31, 2021, to August 31, 2023. Keywords were analyzed for connected networks using TexTom and Ucinet programs for social network analysis. Keywords perceived by tourism platform users include 'travel,' 'diverse,' 'online,' 'service,' 'tourists,' 'reservation,' 'provision,' and 'region.' CONCOR analysis revealed four groups: 'platform information,' 'tourism information and products,' 'activation strategies for tourism platforms,' and 'tourism destination market.' This study aims to expand and activate services that meet the needs and preferences of users in the tourism field, as well as platforms tailored to the changing market, based on user perception, current status, and trend data on tourism platforms.

• 한국전통조경학회지
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• 제35권1호
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• pp.10-24
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• 2017

관동팔경의 형성과정에 주목하여, 문헌 및 도상자료의 분석과 해석을 통해 관동 명승의 집경에 따른 팔경 형상화 및 정착시기를 탐색한 본 연구의 결론은 다음과 같다. '관동팔경(關東八景)'이란 최초 용례(用例)는 이황의 "답홍응길(答洪應吉)"로 볼 때, 관동팔경은 이미 16세기 이전 당시 인들의 인식 속에 존재하였을 것으로 추론된다. "신증동국여지승람"을 비롯한 지리지 분석 결과, 관동팔경은 16세기 초 중반에 관동십경으로의 확장 또한 이루어졌다. 최초의 관동팔경에 대한 집경은 신즙의 "영관동팔경(詠關東八景)"으로 확인됨에 따라 관동팔경이라는 용어는 문학 분야에서는 최소한 16세기 이전부터 존재하였으며 현재의 세트화된 관동팔경으로 정착된 시기는 늦어도 17세기 초반이라 추정된다. 관동 명승의 출현빈도 분석 결과, 시문에 등장한 관동 명승은 관동팔경 경물에 대한 집중현상이 뚜렷하였다. 한편 회화 분야에서 오로지 관동팔경만을 모은 그림은 허필의 "관동팔경도병(關東八景圖屛)"에서 최초로 확인되는데 실경산수화에서 표현된 관동팔경은 시문에서의 집경 양상과 유사한 경향을 보이지만 화제 출현률 순위로 볼 때 시각적 결속력과 응집성이 더욱 강하게 드러났다 이는 일정한 관념체계 상 특정 의의를 지닌 회화의 도상(圖像)을 중요시하는 특성이 반영된 결과로 판단된다. 더불어 조선 후기에서 근대에 들어 제작된 다수의 민화 형식의 팔폭병풍(八幅屛風)은 관동팔경의 문화현상이 보편적 수용기에 접어들었음을 알리는 증좌이다. 또한 조선후기 성행한 남승도놀이 등 명승유람놀이에 등장하는 강원도내 13개의 명승에는 관동팔경이 오롯이 나타나고 있음을 볼 때 조선 말기 관동팔경은 놀이문화 속에서도 확고하게 정착된 것으로 보인다. 이와 같은 결과를 종합할 때, 관동팔경의 인식은 15세기 전반 이전부터 있어 온 것으로 보이고, 16세기 형상화 과정의 지속적 전개를 통해 17세기 정착되었으며 18세기에 들어 관습화 보편화 된 것으로 추정된다. 궁극적으로 관동팔경은 고려시대부터 별개의 경물로 명성을 얻은 지역 명승이 17세기 후반 구체적으로 형상화되었음을 알 수 있다. 관동 명승 중에 관동팔경은 오랜 기간 여러 사람의 탐승과 유람문화 향유(享有)를 통해 오직 여덟 개의 최상의 명소만을 추리기 위한 절차탁마(切磋琢磨)의 과정을 거쳐 형성되고 배태된 국내 대표적 팔경임을 일깨워준다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권3호
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• pp.399-407
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• 2015

무선 센서네트워크는 다양한 응용 프로그램들을 위하여 주변 환경으로부터 데이터수집 또는 처리를 위하여 사용된다. 무선 센서네트워크는 저 수준 계산 능력, 제한적인 배터리 용량, 낮은 네트워크 대역폭을 기반으로 운영되므로, 무선센서 네트워크의 구조 모델은 응용 프로그램의 성능에 큰 영향을 미친다. 응용 프로그램이 높은 계산 복잡도를 요구하거나, 실시간 처리를 필요로 하는 경우, 무선센서 네트워크의 중앙 집중 형 구조는 데이터 처리에 있어서 지연을 발생하게 되므로, 응용 프로그램의 성능 요구사항을 만족시키지 못하는 결과를 가져온다. 반면에, 응용 프로그램이 단순한 데이터 수집을 장기간 수행하는 경우, 분산 형으로 무선센서 네트워크를 구성한다면, 무선 센서들에서 불필요한 에너지 소모를 피할 수 없게 된다. 이 논문에서는 중앙집중 형 구조와 분산 형 구조에서 에너지 소모와 데이터 처리 지연을 분석, 평가한다. 또한, 본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 위한 새로운 융합 형 구조를 제안하고 평가한다 제안된 방식은 응용 프로그램의 특성에 따라서 무선센서 네트워크에서 최적의 무선센서 노드 개수를 찾을 수 있게 한다.

• 대한조선학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.505-513
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• 2018

Main engine failures in ship operations can lead to a major damage in terms of the vessel itself and the financial cost. In this respect, monitoring of a vessel's main engine condition is crucial in ensuring the vessel's performance and reducing the maintenance cost. The collection of a huge amount of vessel operational data in the maritime industry has never been easier with the advent of advanced data collection technologies. Real-time monitoring of the condition of a vessel's main engine has a potential to create significant value in maritime industry. This study presents a case study on the establishment of upper control limit to detect vessel's main engine failures using multivariate control chart. The case study uses sample data of an ocean-going vessel operated by a major marine services company in Korea, collected in the period of 2016.05-2016.07. This study first reviews various main engine-related variables that are considered to affect the condition of the main engine, and then attempts to detect abnormalities and their patterns via multivariate control charts. This study is expected to help to enhance the vessel's availability and provide a basis for a condition-based maintenance that can support proactive management of vessel's main engine in the future.

• 대한교통학회지
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• 제23권5호
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• pp.177-185
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• 2005

각종 환경적, 기술적 요인으로 인하여 영상검지기는 사용연한에 따라 정확도는 감소하기 마련인데 변화정도에 대해서 체계적으로 연구된 바가 없다. 영상검지기의 정확도를 적정수준으로 유지하기 위해서는 교정작업이 필수적이지만 예산적, 제도적 문제로 인해 엄밀한 교정이 실시되지 못해 양질의 교통관리에 제약으로 작용하고 있다. 본 연구는 실제 현장에서 쓰이고 있는 영상검지기들을 대상으로 정확도 검사방안을 개발하였고, 현장 조사를 통해 수집된 자료를 기반으로 최적 교정주기 설정방안을 개발하였다. 이는 정보의 질을 중시하는 ITS센터의 유지관리업무와 연계하여 정책적으로도 활용될 수 있을 것이다.

• Child Health Nursing Research
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• 제13권2호
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• pp.201-211
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• 2007

Purpose: This study was designed to construct a structural model to explain the quality of life of grandmothers caring for their grandchildren. Method: Data were collected by self-report questionnaires from 232 grandmothers caring for their grandchildren living in Busan. The data collection period was from June to Oct. 2006. Data analysis was done with SAS 9.13 for descriptive statistics and PC-LISREL 8.52 program for Covariance Structural analysis. Results: The findings found that the fit of the hypothetical model to the data was good, but considering theoretical implications and statistical significances of parameter estimates, paths and variables of the model were modified by excluding 2 paths. The Modified Model with 17 paths showed a good fitness to the empirical data ($X^2=15.492$ (df=11, p=.161), GFI=.985 AGFI=.940 NFI=.982 RMSR=.037 RMSEA=.042). Health status, health problems, economical status, life events, caring stress, caring efficacy and life satisfaction had significant effects on quality of life in the grandmother caring their grandchildren, but of these variables, self-esteem was the most essential factor. All predictive variables of quality of life together explained 63.9% of the variance. Conclusion: The derived model in this study was confirmed to be proper in explaining and predicting the quality of life of the grandmothers caring their grandchildren.

• 대한간호학회지
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• 제49권3호
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• pp.241-253
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• 2019

Purpose: This study aimed to develop and test a model of the happiness of mothers with young children based on the stress-coping-adaptation model of Lazarus and Folkman. Methods: The data collection period was from May to July 2016. A self-report questionnaire was used to collect data from 210 mothers with children under 5 years of age living in Seoul, Gyeonggi, and Gangwon provinces. The exogenous variable was parenting stress, and the endogenous variables were parenting alliance, depression, optimism, ways of coping, and happiness. Data from 201 questionnaires were analyzed using the SPSS 22.0 and AMOS 20.0 programs. Data analyses included descriptive statistics, factor analysis, and structural equation modeling. Results: The final modified model showed a reasonable fit to the data, and out of 25 paths, 13 were statistically significant. This model explained 78.4% of the variance in the happiness of mothers with young children and confirmed that depression, optimism, parenting alliance, and social support-focused coping have a direct effect on the subject's happiness. Parenting stress also influenced happiness through parenting alliance, depression, and optimism. Conclusion: In order to bolster the happiness of mothers with young children, positive psychological interventions that can minimize psychological vulnerabilities, such as depression, and that can enhance their strengths, such as optimism, may serve as effective ways of coping with and adapting to stress.

• 한국식생활문화학회지
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• 제38권2호
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• pp.73-82
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• 2023

Since delivery food has become a new dietary culture, this study examines consumer awareness through big data analysis. We present the direction of delivery food for healthy eating culture and identify the current state of consumer awareness. Resources for big data analysis were mainly articles written by consumers on various websites; the collection period was divided into before and after COVID-19. Results of the big data analysis revealed that before COVID-19, delivery food was recognized as a limited product as a meal concept, but after COVID-19, it was recognized as a new shopping list and a new product for home parties. This study concludes by suggesting a new direction for healthy eating culture.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2086-2097
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• 2021

The current cultural assets are being restored depending on the opinions of experts (craftsmen). We intend to introduce digitalized artificial intelligence techniques, excluding the personal opinions of experts on reconstruction of such cultural properties. The first step toward restoring digitized cultural properties is separation. The restoration of cultural properties should be reorganized based on recorded documents, period historical backgrounds and regional characteristics. The cultural properties in the form of photographs or images should be collected by separating the background. In addition, when restoring cultural properties most of them depend a lot on the tendency of the restoring person workers. As a result, it often occurs when there is a problem in the accuracy and reliability of restoration of cultural properties. In this study, we propose a search method for learning stored digital cultural assets using AI technology. Pagoda was selected for restoration of Cultural Properties. Pagoda data collection was collected through the Internet and various historical records. The pagoda data was classified by period and region, and grouped into similar buildings. The collected data was learned by applying the well-known CNN algorithm for artificial intelligence learning. The pagoda search used Yolo Marker to mark the tower shape. The tower was used a total of about 100-10,000 pagoda data. In conclusion, it was confirmed that the probability of searching for a tower differs according to the number of pagoda pictures and the number of learning iterations. Finally, it was confirmed that the number of 500 towers and the epochs in training of 8000 times were good. If the test result exceeds 8,000 times, it becomes overfitting. All so, I found a phenomenon that the recognition rate drops when the enemy repeatedly learns more than 8,000 times. As a result of this study, it is believed that it will be helpful in data gathering to increase the accuracy of tower restoration.