• 문화기술의 융합
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• 제6권2호
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• pp.357-367
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• 2020

본 연구는 간호대학생의 수술실 실습경험을 이해하고 설명하기 위해 수행된 질적 연구이다. 본 연구의 참여자는 경상북도 C군 일개 대학에 수술실 임상실습에 참여한 간호 대학생 3, 4학년 67명을 대상으로 하였다. 자료수집기간은 2019년 1월14일부터 2020년 1월 13일까지였으며, 자료 수집은 개방형 자기보고서식 성찰일지를 통해 이루어졌으며, 수집된 자료는 Krippendorff [21]의 내용분석 방법을 사용하여 분석하였다. 간호대학생의 수술실 실습 경험을 분석한 결과, 27개의 하위주제, 12개의 주제, 그리고 5개의 범주로 도출되었다. 5개의 범주는 '복잡한 심경에 휩싸임', '펼쳐진 인체와 직면함', '수술실의 특성을 터득함', ' 임상실습의 한계와 맞닦드림' '자기성찰''이다. 본 연구 결과는 간호대학생의 수술실 실습 경험에 대한 이해를 제공하였으며, 간호대학생의 임상실습의 질을 향상시킬 수 있는 기초 자료로 활용될 것이라고 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.845-847
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• 2014

최근, 모바일 OS 시장이 확대됨과 동시에 안드로이드가 탑재된 각종 스마트폰 및 에어컨, 스마트 TV, 청소로봇, 카메라 등 그 수가 빠른 속도로 보급되고 있다. 하지만 많은 기기들을 한 번에 제어하는 모듈 및 어플리케이션이 보급되지 않고, 한 기기의 제어를 한 어플리케이션이 담당하고, 하나의 디바이스에서 모든 기기들을 관리할 수 있는 어플리케이션이 부족한 실정이다. 이에 따라, 본 논문에서는 Web을 이용하여 Server에 등록되어있는 기기를 Web으로 관리, 접속, 제어할 수 있는 시스템을 제안 및 설계하였다. 이는 현재 연구가 활발히 진행 중인 IoT(Internet of Things)분야에 활용될 것으로 사료된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권9호
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• pp.1029-1036
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• 2014

3D 스캐닝을 이용한 3D 형상정보를 구축하기 위해서는 피측정물의 촬영부터 시작하여 획득된 데이터의 합성과정까지 여러 단계를 거치는데, 이는 많은 시간과 복잡하며 번거로운 수작업을 요구한다. 본 연구에서는 복잡하고 많은 시간이 소요되는 과정에서 생기는 불필요한 준비과정이나 진행단계별 수작업 요소들을 자동화하여 작업자의 숙련도에 따라 발생하는 데이터 품질의 차이를 최소화 할 수 있도록 하였으며, 작업자의 실수로 인해 발생하는 데이터의 부재를 사전에 예방 할 수 있어 결과적으로 3D 스캐너를 통한 3 차원데이터 획득과정의 시간적, 데이터적 효율성과 형상정밀도를 증가시킴을 증명하였다.

• 유통과학연구
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• 제11권2호
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• pp.45-55
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• 2013

Purpose - The development and implementation of OSS (Open Source Software) led to a dramatic change in corporate IT infrastructure, from system server to smart phone, because the performance, reliability, and security functions of OSS are comparable to those of commercial software. Today, OSS has become an indispensable tool to cope with the competitive business environment and the constantly-evolving IT environment. However, the use of OSS is insufficient in small and medium-sized companies and software houses. This study examines the need for OSS Intermediaries in the Software Distribution Channel. It is expected that the role of the OSS Intermediary will be reduced with the improvement of the distribution process. The purpose of this research is to prove that OSS Intermediaries increase the efficiency of the software distribution market. Research design, Data, and Methodology - This study presents the analysis of data gathered online to determine the extent of the impact of the intermediaries on the OSS market. Data was collected using an online survey, conducted by building a personal search robot (web crawler). The survey period lasted 9 days during which a total of 233,021 data points were gathered from sourceforge.net and Apple's App store, the two most popular software intermediaries in the world. The data collected was analyzed using Google's Motion Chart. Results - The study found that, beginning 2006, the production of OSS in the Sourceforge.net increased rapidly across the board, but in the second half of 2009, it dropped sharply. There are many events that can explain this causality; however, we found an appropriate event to explain the effect. It was seen that during the same period of time, the monthly production of OSS in the App store was increasing quickly. The App store showed a contrasting trend to software production. Our follow-up analysis suggests that appropriate intermediaries like App store can enlarge the OSS market. The increase was caused by the appearance of B2C software intermediaries like App store. The results imply that OSS intermediaries can accelerate OSS software distribution, while development of a better online market is critical for corporate users. Conclusion - In this study, we analyzed 233,021 data points on the online software marketplace at Sourceforge.net. It indicates that OSS Intermediaries are needed in the software distribution market for its vitality. It is also critical that OSS intermediaries should satisfy certain qualifications to play a key role as market makers. This study has several interesting implications. One implication of this research is that the OSS intermediary should make an effort to create a complementary relationship between OSS and Proprietary Software. The second implication is that the OSS intermediary must possess a business model that shares the benefits with all the participants (developer, intermediary, and users).The third implication is that the intermediary provides an OSS of high quality like proprietary software with a high level of complexity. Thus, it is worthwhile to examine this study, which proves that the open source software intermediaries are essential in the software distribution channel.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.115-124
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• 2010

뇌파는 초기에 원숭이가 모터로 팔을 조작하기 위한 방법에 관한 연구로 시작되었다. 최근에는, 측정한 뇌파를 치매 환자의 치매 진행 정도를 늦추거나 집중력결핍 과잉행동장애 아이들의 집중력을 높이기 위한 연구들이 진행되고 있다. 그리고 저가의 뇌파 측정 장치가 출시되면서 게임 인터페이스로도 사용된다. 뇌파로 게임을 제어할 때의 문제점은 사람마다 평균 진폭, 평균 파장 그리고 평균 진동 횟수가 다르다는 것이다. 뇌파 차이는 뇌파로 게임을 제어할 때 형평성 문제를 발생시키기 때문에 뇌파를 정규화해서 사용하는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 정규분포를 사용해서 측정한 뇌파를 정규화하고 제어로 사용할 파형을 계산하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 뇌파 변환 과정을 7단계로 나누어 처리하는 프레임워크를 제안하고 각 단계에 필요한 계산과정을 기술한다. 실험에서는 BCI 영어단어 학습 프로그램에 제안한 방법을 적용하여 두 피험자 파형을 비교했다. 실험에서는 두 피험자의 파형 유사 정도를 상관계수로 측정했다. 명상 값은 제안한 방법을 적용할 때 약 13%가 증가되었고 집중 값은 약 8%정도 증가되었다. 제안한 정규화 방법은 뇌파에 반영된 개인의 특성을 줄여서 제어에 적합한 파형으로 변환하기 때문에 게임과 같은 응용프로그램에 적합하다.

• 생물환경조절학회지
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• 제10권3호
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• pp.172-180
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• 2001

본 연구에서는 포도 수확기 개발을 위하여 가장 중요한 영상처리 알고리즘을 개발하고자 두 대의 카메라를 이용한 스트레오 영상 시스템을 개발하였다. 따라서 3차원 공간상의 포도를 카메라로부터 얻어진 2차원 평면 영상을 분석한 후 알고리즘을 개발하였다. 이를 이용하여 포도 수확을 위한 3차원 공간영상의 거리정보를 획득할 수 있도록 알고리즘을 연구한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 가. 모형 포도를 이용한 실내에서의 스트레오 영상 거리 계측 결과 실제거리 1100mm까지는 오차가 5mm 이하로 비교적 정확하게 계측할 수 있었다. 그러나 실제거리 1200mm이상에서는 10mm 이상으로 비교적 오차가 크게 나타났다. 이는 거리가 멀어지면서 영상의 화소값을 통한 거리 계측에서 단위화소에 해당하는 실제거리의 정확도가 감소하였기 때문인 것으로 판단되었다. 나. 현장에서 획득한 포도 영상을 이용한 스트레오 영상 거리계측 결과 실제거리와 계측거리간의 오차가 5mm 이내로서 비교적 정확하게 측정되었다. 따라스 스트레오 영상을 이용한 포도까지의 거리계측용 영상처리 시스템은 현장에서도 적용가능 할 것으로 판단되었다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.