• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.114-123
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• 2024

본 논문은 착용형 증강현실(Augmented Reality, AR) 기반 체험형 콘텐츠인 AR 돌탑 콘텐츠를 제안한다. 착용할 수 있는 형태의 증강현실이 주목받고 있음에도 불구하고 기술 수용은 산업현장 등 특수한 목적으로의 응용이 집중적으로 개발되고 있는 현황이다. 반면 제안한 AR 돌탑 콘텐츠는 일반 사용자들이 공감하고 쉽게 참여할 수 있도록 '돌탑' 소재를 바탕으로 하고 있으며, 이동 환경에서 공간을 활용하고 자연스러운 손 제스처를 바탕으로 돌을 찾고 쌓을 수 있도록 구성하였다. 제안한 AR 돌탑 콘텐츠는 HoloLens 2 환경에서 구현되었으며 소규모 미술관에서 파일럿 전시를 통해 일반 사용자를 대상으로 평가를 수행하였다. 평가 결과 콘텐츠에 대한 전반적인 만족도는 평균 3.85로 나타났으며, 돌탑 소재에 대한 콘텐츠 적절성은 4.15로 매우 높게 나타났다. 특히, 그중에서도 콘텐츠 이해도와 사운드에 대한 만족도는 높게 나타났으나, 객체인지와 신체 적응도 및 객체 컨트롤에서 다소 낮은 만족도를 보였다. 위와 같은 사용자 평가를 통해 소재에 대한 공감대와 긍정적인 반응을 확인하고, 착용형 AR 환경에서의 체험과 상호작용에서의 일반 사용자의 어려움을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권8호
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• pp.279-285
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• 2018

본 연구는 인공지능 시대에서 미래 디자이너의 역할과 키워야 할 역량을 제안하는 데 목적이 있다. 인공지능 기술이 사회 전반의 핵심 기술로 등장하여 디자이너의 작업 영역에 영향을 주고 있다. 따라서 4차 산업혁명 시대에 존재하는 현역 및 예비 디자이너들은 이에 맞추어 필요한 역량을 키울 준비를 해야 한다. 연구 방법으로는 문헌 연구를 통해 과거부터 현재까지 디자인의 의미와 디자이너의 역할 변화를 조사하였다. 또한, 생성적 디자인, 디자인 프로세스 그리고 인공지능 기반 디자인 소프트웨어에 관한 연구를 진행하고 한계점을 분석하였다. 마지막으로 디자이너에게 필요한 핵심역량을 알아보고, 인공지능 시대 사회에서 미래 디자이너의 역할과 갖추어야 할 역량을 제안하였다. 결론적으로 미래 디자이너의 역할은 사용자에 대한 이해와 공감능력을 바탕으로 인공지능과 협업하여 창의력을 발휘해 사회혁신을 이끌어야 한다. 본 연구를 바탕으로 디자이너는 4차 산업혁명 시대에 대응하여 인공지능이 갖지 못하는 공감능력, 창의성 등 인간 고유의 인문학적 역량을 키우고 인공지능과 협업할 수 있기를 기대한다.

• 분석과학
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• 제12권6호
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• pp.515-520
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• 1999

Al(III)-thorin 착물에 대한 분광학적 정량 방법을 연구하였다. pH, 리간드와 계면활성제의 농도 및 안정화 시간에 대한 최적 조건을 결정하였다. thorin 리간드는 Fe(III), Ni(II), Cu(II), Pb(II) 그리고 Co(II)를 포함한 시료용액으로부터 Al(III)을 선택적으로 분리할 수 있도록 해준다. 여러 계면활성제중에서 비이온성인 Triton X-100에서 가장 안정한 상태를 나타냈고 수용액 중에서 Al(III)-Thorin-Triton X-100 착물은 526 nm에서 최대 흡광도를 가진다. 이 방법은 혼합된 시료용액에서 Al(III)을 정량하는데 이용되었다. 그리고, 분리 및 예비농축과정은 resoreinol-fermaldehyde 수지로 채워진 컬럼을 이용하였다. 컬럼 단계에서 수지의 흡착 능력은 pH변화에 매우 민감하기 때문에 pH를 조절하는 것이 필수적이다. 분리과정은 0.2 M acetic acid-sodium acetate 완충용액 (pH 4.5)와 1.0 M $HNO_3$용액으로 이루어졌다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제26권1호
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• pp.56-66
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• 1993

Interactive effects among eating behavior, obesity and serum lipid levels were studied in 117, 4~12 year old children residing suburban Seoul. Fasting blood samples are obtained and analyzed for serum triglycerides (TG), total cholesterol(TC), high density lipoprotein-cholesterol(HDL-C) and hematochrit. Obesity was determined by weight for length index(WLI)and the information on eating behavior including food habits and dietary intakes was obtained by questionaire using food record method for 2-consecutive days. Over 40% of children was classified overweight or obese by WIL and children's physical parameters were closely related to those of parents implying genetic influence on obesity. Although it did not reach the statistical significance, there was a tendency of higher TG, TC and low density lipoprotein-cholesterol(LDL-C)levels among girls compared to boys. Blood lipid levels of obese children were similar to those of other groups except TG, which was significantly higher(p<0.05) in obese group. Nutrient intakes seemed adequate in all subjects except iron, calcium and total calorie which were lower than RDAs. Lacking significant relationship between individual nutrient intake and obesity, there was significant correlation between food intake and blood lipid level especially in 10-12 year old group. Vegetable intake was negatively related to TG, LPH(LDL-C/HDL-C) and atherogenic index(AI), and positively to HDL-C. Skipping breakfast and frequent eating out appeared to cause imbalances in nutrient intake. These findings clearly revealed the influence of eating behavior on childhood obesity along with blood lipid profile. To ensure the proper growth and health of these children, devising method and developing media for nutrition education suited to our society should be accomplished first. With well-planned nutrition surveys and thorough intention, childhool obesity could be prevented from progress into adulthood obesity.

• 한국식품영양과학회지
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• 제28권5호
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• pp.1164-1171
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• 1999

In this study, we investigated the effects of obesity index on the risk factors of chronic diseases in obese children. The subjects were male and female children aged 9 to 12. The average obesity index was 147.7$\pm$13.8% in boys and 147.6$\pm$16.5% in girls. The average percentages of body fat was significantly higher in boys(33.9$\pm$5.7%) than in girls(30.7$\pm$4.4%). It was found that 26% of subjects had abnormal serum GOT and GPT values. Percentages of subjects at risk of cardiovascular disease(CVD) based on corresponding criteria of TG, T chol, HDL chol, and LDL chol were 28.6%, 28.6%, 45.5% and 42.7%, respectively. The risk of CVD was increased with the degree of obesity, which was not significant. The AI(atherogenic index) was higher in boys(4.6$\pm$2.3) than in girls(3.6$\pm$1.2). The serum T chol and LDL chol levels of subjects whose mother are in thirties were significantly higher than those of subjects whose mother are in fourties. The T chol levels of subjects who had mother with job were significantly higher compaired to those of subjects who had housewife mother. The results indicated the urgent need of nu tritional management for the obese children to prevent further devel opment of childhood obesity and hyperlipidemia. Based upon this study, devising method and media for the mother nutritional education as well as for the children nutritional education is required for better growth and health promotion of primary school children.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.9-18
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• 2020

본 논문의 연구목표는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 모델을 적용하여 국가연구개발사업을 통해 수행되고 있는 ICT(Information and Communication Technology) 분야의 연구과제에 대한 주요 연구 토픽과 동향을 탐색하는데 있다. 연구방법에는 NTIS(National Science and Technology Information Service)로부터 최근 5년간 국가연구개발사업의 전체 연구과제 정보를 다운로드받고 이를 정보통신기획평가원(IITP)의 EZone 시스템과 매칭하여 ICT 분야 연구과제 5,200건을 확보하고, 토픽모델링 기법중 하나인 LDA 모델을 적용하여 연구토픽과 연구동향을 조사하였다. 실험결과로, ICT분야 연구과제에 대한 연구토픽은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷(Internet of Things)과 같은 지능정보기술로 확인되었고 연구동향에는 초실감미디어에 관한 연구가 활발히 진행되고 있음을 확인하였다. 끝으로 본 논문에서 진행된 국가연구개발사업에 대한 토픽모델링 결과는 향후 ICT분야 연구개발 계획 및 전략수립, 정책, 과제기획 등 중요한 정보로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제8권4호
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• pp.95-105
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• 2008

게임 사용자와 자주 소통하는 게임 요소는 NPC이다. 최근 게임에서 사용되는 인공지능 알고리즘은 많은 발전을 이루었지만, NPC의 행동은 과거 게임 내의 단순한 행동을 하는 수준에서 머물러 있다. 사람과 비슷한 NPC의 행동 관찰을 주된 목적으로 하는 라이프 게임의 경우, 단순한 행동의 NPC는 게임을 지루하게 만드는 요인이 되고 있다. 이것은 NPC를 생성할 때 사람과 같은 다양한 성격과 그에 따른 행동을 보여주는 방법이 미흡하기 때문이다. 사람과 비슷한 행동을 하는 NPC를 생성하려면 사람과 같은 다양한 성격과 그에 따른 다양한 행동 생성이 필요하다. 본 논문에서는 확률 분포를 이용하여 캐릭터의 성격에 따라 다양한 감정을 표현하고, 그에 따른 행동 생성 방법에 관해 기술한다. 본 논문에서 기술한 행동 생성 방법을 실제 3D환경의 게임에 적용함으로써, 본 연구에서 제시한 연구 방법에 대한 성능을 입증하였다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제3권2호
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• pp.89-94
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• 2001

In vitro plant regeneration of inbred breeding line of hot pepper (Capsicum annuum L.) was established using leaf and petiole segments as explants. About 28 days old plants were excised and cultured on MS medium supplemented with TDZ and NAA or in combination with Zeatin. In all of the media compositions tested, combination of TDZ 0.5 mg/L, Zeatin 0.5 mg/L, and NAA 0.1 mg/L was found to be the best medium for shoot bud initiation. Young petiole was the most appropriate explant type for the plant regeneration as well as genetic transformation in hot pepper. In this study, HpMADS1 gene isolated from hot pepper was introduced using Agrobacterium-mediated transformation system. Based on the analysis of Southern blot and RT-PCR, HpMADS1 gene was integrated in the hot pepper genome. It has been known that floral organ development is controlled by a group of regulatory factors containing the MADS domain. Morphological characteristics in these transgenic plants, especially flowering habit, however, were not significantly altered, indicating this MADS gene, HpMADS1 may be non-functional in this case.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.583-590
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• 2019

본 연구는 초등학생의 딥러닝 개념 학습을 위한 교육 프로그램을 개발하는 것이다. 교육 프로그램의 모델은 CT요소 중심 모델을 토대로 딥러닝 교수학습모델을 개발하였다. 개발한 프로그램의 주제는 인공지능의 이미지 인식 CNN알고리즘으로 정하고, 9개 차시 교육프로그램을 개발하였다. 프로그램은 6학년을 대상으로 2주간에 걸쳐 적용을 하였다. 프로그램에 대한 학습 적합도 검사는 전문가 타당도 분석 결과로 CVR이 타당하게 나왔다. 학습자 수준 적합도와 교사 지도 수준의 적합도 문항의 경우 .80이하로 나타났으며 .96이 넘은 학습 환경과 매체의 적합도 문항에서는 높게 나타났다. 학생들의 만족도 분석 결과 학습의 이해도와 유익성, 흥미도, 학습자료 등에 대해서 평균 4.0이상을 보여 긍정적인 평가를 하여 본 연구의 가치를 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.709-716
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• 2020

소셜 미디어에서 일반적으로 게시물을 올릴 때 이미지의 태그 정보를 사용하는데, 태그를 이용하여 주로 검색이 이루어지기 때문이다. 사용자는 태그를 게시물에 붙임으로써 게시물을 많은 사람들에게 노출시키길 원한다. 또한, 사용자는 게시물과 함께 태깅될 태그를 붙이는 행위를 번거롭게 여겨 태깅하지 않은 게시물도 올리게 된다. 본 논문에서는 입력 이미지와 유사한 이미지를 찾아 해당 이미지에 부착된 레이블을 추출하여 그 레이블이 태그로 존재하는 인스타그램의 게시물들을 찾아 게시물 속 존재하는 다른 태그들을 추천해주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법의 모델을 통하여 이미지로 부터 레이블을 추출하여 추출된 레이블로 인스타그램을 크롤링하여 레이블 외의 태그를 정렬하여 추천해준다. 추천된 태그를 이용하여 이미지를 게시하기도 편해지고, 검색의 노출을 높일 수 있고, 검색오류가 적어 높은 정확도를 도출할 수 있음을 알 수 있다.