• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권11호
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• pp.1133-1144
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• 2019

최근 스마트 기기의 발전으로 인터넷상에 존재하는 이미지 데이터의 양이 급속하게 증가하는 상황에서 효과적인 이미지 검색을 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 기존의 이미지 검색 방법들은 이미지에 존재하는 물체들을 단순하게 검출하여 각 물체들의 라벨 정보에 근거한 검색을 수행하기 때문에 사용자가 원하는 이미지와 검색 결과로 얻은 이미지 간에 의미적 차이인 시맨틱 갭(Semantic Gap)이 발생된다. 이미지 검색에서 발생하는 시맨틱 갭을 줄이기 위해, 본 논문에서는 딥러닝 기반의 다중 객체 분류 모듈과 사람의 행위를 분류하는 모듈을 연결하고, 이 모듈들에 행위 온톨로지를 결합하였다. 즉, 딥러닝과 행위 온톨로지의 결합을 기반으로 객체들 간의 연관성을 고려한 이미지 검색 시스템을 제안한다. 이미지에 포함된 동적인 행위를 고려하기 위해 Walking과 Running 데이터를 이용하여 실험한 결과를 분석하였다. 제안한 방법은 향후 이미지 검색 결과의 정확도를 높일 수 있는 영상의 자동 주석 생성 연구에 확장하여 적용할 수 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.183-189
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• 2021

구조물에 장기적으로 발생하는 노후화를 정량적으로 파악하기 위해 상시진동 데이터를 활용한 일반화된 모니터링 시스템에 관한 연구가 세계적으로 활발히 수행중이다. 본 연구에서는 구조물에서 장기적으로 취득되는 동특성을 앙상블 학습에 활용하여 구조물의 이상을 감지하기 위한 보급형 엣지 컴퓨팅 시스템을 구축하였다. 시스템의 하드웨어는 라즈베리파이와 보급형 가속도계, 기울기센서, GPS RTK 모듈, 로라 모듈로 구성됐다. 실험실 규모의 구조물 모형 진동실험을 통해 동특성을 활용한 앙상블 학습의 구조물 이상감지를 검증하였으며, 실험을 기반으로 한 실시간 동특성 추출 분산처리 알고리즘을 라즈베리파이에 탑재하였다. 구축된 시스템을 하우징하고 포항시 행정복지센터에 설치하여 데이터를 취득함으로써 개발된 시스템의 현장 적용성을 검증하였다.

• 한국주조공학회지
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• 제42권6호
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• pp.369-376
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• 2022

다이캐스팅 공정은 다양한 산업군의 인프라 역할을 수행하는 중요한 공정이지만, 높은 불량률로 인하여 관련 기업들의 수익성 및 생산성의 한계가 있는 상황이다. 이를 타개하기 위하여, 본 연구에서는 다이캐스팅 공정의 불량 검출을 위한 산업인공지능 기반 모듈을 구성하였다. 개발된 불량 검출 모듈은 제공되는 데이터의 특징에 따라서 3단계로 동작되는 모델로 구성된다. 1단계 모델은 비지도학습 기반 이상 검출을 진행하며, 레이블이 없는 데이터셋을 대상으로 작동한다. 2단계 모델은 반지도학습 기반으로 이상 검출을 진행하며, 양품 데이터의 레이블만 존재하는 데이터셋을 대상으로 작동하며, 3단계 모델은 소수의 불량 데이터가 제공된 상황의 지도학습 모델을 기반으로 작동한다. 개발된 모델은 실제 다이캐스팅 양품 데이터를 바탕으로 96% 이상의 우수한 양품 검출 성능을 보였다.

• 성인간호학회지
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• 제22권1호
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• pp.70-79
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• 2010

Purpose: This study was conducted to develop a Web-based learning program on cardiopulmonary emergency care for clinical nurses and to evaluate learners' responses. Methods: Based on the assessment of learning needs of clinical nurses, a total of three self-directed learning modules were developed according to the procedure of the ADDIE (assessment, design, development, implementation, & evaluation) model. Results: Each learning module included the emergency treatments and drugs used in the real patients' situations with cardiopulmonary crisis, which had been adopted from the emergency department of a C University hospital located in G-city. Real video clips for endotracheal intubation and ACLS (advanced cardiac life support) were developed with the help of the staff of the department of emergency medicine using a human simulator, $SimMan^{(R)}$. The program published on the Web was evaluated by 20 clinical nurses who are working in the emergency department and wards of a C-University hospital. About 80% of the respondents were satisfied with the program contents, design, and learning strategy. Conclusions: Web-based learning programs on cardiopulmonary emergency care are needed for clinical nurses as educational material for staff education to increase their knowledge for making immediate clinical decisions and in giving skilled care in emergency situations.

• International Journal of Contents
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• 제15권3호
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• pp.32-38
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• 2019

We usually suffer from difficulties in treating or managing Big Data generated from various digital media and/or sensors using traditional mining techniques. Additionally, there are many problems relative to the lack of memory and the burden of the learning curve, etc. in an increasing capacity of large volumes of text when new data are continuously accumulated because we ineffectively analyze total data including data previously analyzed and collected. In this paper, we propose a general-purpose classifier and its structure to solve these problems. We depart from the current feature-reduction methods and introduce a new scheme that only adopts changed elements when new features are partially accumulated in this free-style learning environment. The incremental learning module built from a gradually progressive formation learns only changed parts of data without any re-processing of current accumulations while traditional methods re-learn total data for every adding or changing of data. Additionally, users can freely merge new data with previous data throughout the resource management procedure whenever re-learning is needed. At the end of this paper, we confirm a good performance of this method in data processing based on the Big Data environment throughout an analysis because of its learning efficiency. Also, comparing this algorithm with those of NB and SVM, we can achieve an accuracy of approximately 95% in all three models. We expect that our method will be a viable substitute for high performance and accuracy relative to large computing systems for Big Data analysis using a PC cluster environment.

• 대한공업교육학회지
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• 제36권2호
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• pp.273-292
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• 2011

본 연구는 전문계 고등학교에서 프로젝트 학습을 실시하였을 때, 프로젝트 학습에 대한 학습자와 교수자간의 인식차이와 계열별 학습자들 간의 인식 차이가 있는지를 확인해 보고자 하는데 있다. 이를 위해, 프로젝트 학습은 모듈수업 가운데 교수 학습기본 모형을 적용하여 수업을 실시하였고, 집단유형(학습자, 교수자)과 계열유형별(농업, 공업, 상업)로 프로젝트 학습을 통한 학습결과에의 도움 여부, 프로젝트 학습 수행에의 만족도, 프로젝트 학습의 적용가능 교과, 향후 프로젝트 학습의 적용 선호여부에 관한 4개 항목 대한 인식차이를 살펴보았다. 연구결과, 전문계 고등학교 학습자들이 프로젝트 학습에 참여한 이유는 자발적인 경우(21.0%)보다는 교수자들의 권유 때문인 것으로 나타났다(58.0%). 또한, 집단(학습자, 교수자)과 계열(농업, 공업, 상업)간 상호작용효과는 프로젝트 학습 수행에의 만족도, 프로젝트 학습의 적용가능 교과, 향후 프로젝트 학습의 적용 선호여부항목에 있어서는 각각 상호작용 효과가 있는 것으로 나타났다. 전문계 고등학교에서의 성공적인 프로젝트 학습 수행을 위해서는 학습자들의 적극적인 참여를 유도하고 교수자와 학습자용 프로젝트 학습 모듈이 각각 개발되어야 하며, 동시에 계열에 따른 별도의 프로젝트 학습 모형이 개발 적용되어야 할 것이다.

• 한국가구학회지
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• 제24권3호
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• pp.247-256
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• 2013

A dormitory is the most important compound space to college students who have to live with others. Also, for the students living in the boarding area, the dorm space can be the space for learning, exchanges and cultural. These Housing environment is a public space, so this is based on Universal Design. However, the 1970s-built dormitory space for the current user is narrow and not right for furniture standard. In this study, in order to compensate for these problems, the design directions are based on the previous studies - Park, Young-Soon, 2008, 'A Proposal on Dormitory Furniture Design for University Students.' Based on the previous study, the type of variable design is designed for desks, bookcases, beds, wardrobes, and other cabinets as representative household types. Furthermore, these furnitures are assembled and transformed depend on the dormitory space for single, double and four students. The furniture assembly system and arrangement module are presented in the direction of three kinds of designs. Therefore, three meaning of this study are the development of design to be used each item, the realization of custom furniture for space and presenting variable design module.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.309-317
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• 2022

In this paper, we propose a machine learning-based copy-move forgery detection network with dual branches. Because the rotation or scaling operation is frequently involved in copy-move forger, the conventional convolutional neural network is not effectively applied in detecting copy-move tampering. Therefore, we divide the input into rotation-invariant and scaling-invariant features based on the wavelet coefficients. Each of the features is input to different branches having the same structure, and is fused in the combination module. Each branch comprises feature extraction, correlation, and mask decoder modules. In the proposed network, VGG16 is used for the feature extraction module. To check similarity of features generated by the feature extraction module, the conventional correlation module used. Finally, the mask decoder model is applied to develop a pixel-level localization map. We perform experiments on test dataset and compare the proposed method with state-of-the-art tampering localization methods. The results demonstrate that the proposed scheme outperforms the existing approaches.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권4호
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• pp.60-73
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• 2023

The need for adopting automation technologies to improve inefficiencies in interior finishing modeling work is increasing during the Building Information Modeling (BIM) design stage. As a result, the use of visual programming languages (VPL) for practical applications is growing. However, undefined or incorrect space designations in BIM models can hinder the development of automated finishing modeling processes, resulting in erroneous corrections and rework. To address this challenge, this study first developed a rule-based automated interior finishing detailing module for floors, walls, and ceilings. In addition, an automated space integrity checking module with 86.69% ACC using the Multi-Layer Perceptron (MLP) model was developed. These modules were integrated into a design automation module for interior finishing, which was then verified for practical utility. The results showed that the automation module reduced the time required for modeling and integrity checking by 97.6% compared to manual work, confirming its utility in assisting BIM model development for interior finishing works.

• 한국조리학회지
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• 제22권1호
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• pp.19-31
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• 2016

In this study, the SCAMPER method which is a creative thinking method is applied in the food and beverage class of a specialized high school NCS study module to enhance creative thinking and investigate the influence on learning motivation of students. For verification, 10 sessions of 50 minutes classes were performed on 1, 2 grade students in H high school located in Gyeonggi-do Yangju City from August to November 2015 subject to 54 subjects in the experiment group and 54 subject in the control group. To look into the influence of the NCS food and beverage practice class using the SCAMPER method on learning motivation, pre post survey investigation was conducted on the students for measurements through surveys to deduct conclusions. As a result, it was verified that the NCS food and beverage practice class using the SCAMPER method had positive influence on the learning motivation of specialized high school students and positive change was also found in the awareness of SCAMPER method using classes and creative activities in the students. In this study, the influence of the NCS food and beverage practice class using the SCAMPER method on learning motivation subject to specialized high school students is investigated to have meaning as data to expand the research range of NCS food and beverage practice education.