• 한국비블리아학회지
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• 제23권2호
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• pp.69-86
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• 2012

사서교사와 학부모의 협력 관계는 학교도서관의 학습 공동체적 성격과 경영의 확대 측면에서 매우 중요한 경영 요소이다. 이러한 협력 관계는 학생의 스트레스와 위험요소를 완화함으로써 학생의 자아 탄력성을 활성화하는데 기여한다. 본 연구에서는 10명의 현직 사서교사를 대상으로 학부모와의 협력 관계를 통한 학생지도 사례를 분석하고, 관계 형성에 어떠한 공식 또는 비공식 커뮤니케이션 채널을 활용하고 있는지 알아보았다. 분석 결과 사서교사는 학부모와의 협력이 필요하다고 인식하고 있으며, 학생의 생활지도, 진로지도, 독서상담 및 담임교사와 학부모 간의 갈등 조정 등의 경험이 있는 것으로 나타났다. 그리고 사서교사와 학부모의 공식 커뮤니케이션은 학교도서관운영위원회와 같은 제도적인 협의체 보다는 함께 참여하는 독서프로그램인 것으로 나타났다. 또한 사서교사는 학교도서관에서 이루어지는 학부모 모임이나 연수를 통해서 학부모와 비공식적으로 만나고 있다. 학부모를 위해서 학교도서관이 제공하는 정기 프로그램은 독서관련 행사와 연수이며, 주요 홍보 수단은 가정통신문과 학교홈페이지인 것으로 나타났다. 사서교사와 학부모가 협력을 통해서 학생의 자아 탄력성 강화에 기여하기 위해서는 학교도서관운영위원회에 학부모를 참여시킴으로써 공식적인 커뮤니케이션 채널을 확보해야 한다. 그리고 학부모의 도서관 운영 참여를 단순한 일손 돕기 보다는 책 읽어주기, 도서관 이용 안내, 사서교사의 도서관 활용수업 보조, 교수매체 제작 등으로 확대하는 것이 바람직하다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권4호
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• pp.255-276
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• 2021

본 연구의 목적은 학생의 과목 선택권 확대를 기반으로 한 고교학점제 시행에 대한 사서교사의 인식과 요구, 운영 시 문제점을 분석하는 것이다. 이에 고등학교에 근무하는 사서교사 153명을 대상으로 고교학점제 정책에 대한 이해 및 인식, 사서교사 선택과목 운영에 대한 인식과 요구, 선택과목 운영 시 문제점에 대한 인식을 온라인 조사하여 그 결과에 대한 통계분석을 실시하였다. 사서교사들은 고교학점제에 대한 이해와 인식이 높았으며, 선택과목 운영에 대한 요구가 높았다. 특히 연구·선도학교에 근무하는 사서교사들이 일반학교에 근무하는 사서교사보다 고교학점제에 대한 이해 및 운영 기반에 대한 이해가 높았다. 선택과목 운영에 있어서 사서교사에 대한 학생, 교사들의 교육적 역할 인식 부족이 가장 큰 문제점으로 인식되고 있었으며, 성별, 지역, 경력 등과 같은 사서교사의 배경 변인에 따른 차이는 나타나지 않았다. 본 연구의 결과를 통하여 사서교사 대상의 고교학점제 연수 및 지원, 독서, 미디어, 정보활용능력과 연계된 선택과목 개설 및 교과서 개발, 독서, 미디어, 정보활용능력 교육 관련 과목 필수 이수 제도화 등을 제안하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.244-251
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• 2007

사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김하고 있다 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.433-438
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• 2019

의료기관에서는 환자의 진단 및 치료를 위해 방사선발생장치 및 방사성동위원소를 사용하고 있다. 환자이송원은 환자이송을 위해 불가피하게 방사선 관리구역에 출입하거나, 동위원소가 투여된 환자를 근거리에서 이송하는 등 일반인과 비교했을 때, 방사선에 노출될 확률이 높은 환경에서 업무를 수행한다. 따라서 환자이송원의 피폭 정도를 알아보고자 연구를 진행했다. 인천 A 종합병원에서 근무하고 있는 12명의 환자이송원을 대상으로 2019년 4월 1일부터 4월 30일까지 한 달 동안 선량계를 가슴에 패용하고, 누적된 선량을 측정했다. 사용된 선량계는 광자극발광선량계(OSLD), 선량판독은 OSLD Microstar Reading System을 사용했다. 한 달 동안 누적선량 측정 결과 심부선량은 평균 0.13 mSv, 표층선량은 평균 0.13 mSv로 측정되었고, 한 달 동안 누적된 선량에 12를 곱해 일 년 동안 업무를 수행할 시 받게 될 누적선량 예상치를 추정한 결과 심부선량은 평균 1.52 mSv, 표층선량은 평균 1.51 mSv로 나타났다. 환자이송원의 수시출입자 분류를 통해 피폭선량을 측정, 관리 하고, 교육훈련을 통해 방사선에 대한 방호지식을 높이며 건강진단을 통해 방사선장해 발생을 방지하기 위한 노력이 필요하다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권4호
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• pp.91-98
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• 2020

근긴장성 발성장애(cepstral peak prominence, MTD) 환자의 모음 발성과 문장읽기 과제를 켑스트럼 기반 변수를 이용하여 분석하였으며 음성장애 환자의 GRBAS청지각적 특성과 음향학적 특성의 상관관계를 살펴보고, 랜덤포레스트 머신러닝 분류 알고리듬을 이용한 MTD 감별 진단 가능성을 논의하였다. 내원 시 MTD로 진단받은 여성 36명과 정상음성을 사용하는 여성 36명이 연구에 참여했으며, 수집한 음성샘플은 ADSVTM를 사용하여 분석하였다. 연구 결과, 음향학적 측정치 중 MTD의 CSID(cepstral spectral index of dysphonia)는 대조군보다 높았으며, CPP(cepstral peak prominence), CPP_Fo 값이 대조군보다 유의하게 낮았다. 이는 모음 발성과 읽기 과제에서 모두 동일하게 나타났다. MTD 환자의 음질 특성은 전반적인 음성중증도(G)가 가장 두드러졌으며, 조조성(R), 기식성(B), 노력성(S)순으로 음성 특성을 보였다. 이 특성이 높아질수록 CPP가 감소하는 부적 상관을 보이고, CSID는 증가하는 정적 상관이 관찰되었다. 켑스트럴 변수 중 모음과 문장읽기과제 모두에서 집단간 유의한 차이를 보여준 CPP와 CPP_F0를 이용하여 MTD와 대조군의 음성분류를 시도하였다. 머신러닝 알고리듬인 랜덤포레스트로 모델링한 결과 문장읽기 과제에서 모음연장발성보다 조금 더 높은 분류 정확도(83.3%)가 나왔으며, 모음 발성과 문장 읽기 과제 모두에서 CPP변수가 더 중심적 역할을 수행하였음을 알 수 있었다.

• 한국산업보건학회지
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• 제25권4호
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• pp.506-515
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• 2015

Objectives: This study was conducted to evaluate the status of hazard communication regarding dental materials among dental hygienists in the Daegu Metropolitan City and the North Gyeongsang-do Province area. Materials: A total of 310 dental hygienists were surveyed using self-administered questionnaires to investigate the status of hazard communication on dental materials and information needs. We collected instructions for use and material safety data sheets(MSDSs) for 67 dental materials frequently used at dental hospitals located in the Daegu Metropolitan City and the North Gyeongsang-do Province area. Results: The questionnaire surveys showed that only 11% of the 310 dental hygienists had knowledge of MSDS and 46.8% of respondents never read instructions for use before using materials. Just 7.4% of dental hygienists have undergone training on hazard information for dental materials. In particular, dental hygienists working at dental clinics had significantly lower response rates on knowledge of MSDS(p<0.001), reading of instructions for use(p=0.042) and training on the hazard information of dental materials(p=0.004) than those in dental hospitals or general hospitals. The essential information most desired by dental hygienists was hazard identification(82.3%) followed by first-aid measures(53.9%), handling and storage(51%), disposal considerations (49%) and toxicological information(47.1%). All dental materials were on foreign products which came from Japan(59.7%), the USA(26.9%) and Liechtenstein(13.7%). In terms of usage, 56.7% of dental materials were prosthetic, followed by conservation(31.3%), orthodontics(9%), and prevention(3%). We found that dental hygienists had accessed MSDSs for only five dental products among the 67 dental materials. The instructions for the use of the 67 dental materials provided hazard identification(64.2%), first-aid measures(83.6%), handling and storage(97%), disposal considerations(20.9%) and toxicological information(26.9%). Conclusions: Based on the results of this study, the hazard communication system for dental hygienists working at dental clinics should be improved.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2390-2406
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• 2022

Scene text recognition has important application value and attracted the interest of plenty of researchers. At present, many methods have achieved good results, but most of the existing approaches attempt to improve the performance of scene text recognition from the image level. They have a good effect on reading regular scene texts. However, there are still many obstacles to recognizing text on low-quality images such as curved, occlusion, and blur. This exacerbates the difficulty of feature extraction because the image quality is uneven. In addition, the results of model testing are highly dependent on training data, so there is still room for improvement in scene text recognition methods. In this work, we present a natural scene text recognizer to improve the recognition performance from the feature level, which contains feature representation and feature enhancement. In terms of feature representation, we propose an efficient feature extractor combined with Representative Batch Normalization and ResNet. It reduces the dependence of the model on training data and improves the feature representation ability of different instances. In terms of feature enhancement, we use a feature enhancement network to expand the receptive field of feature maps, so that feature maps contain rich feature information. Enhanced feature representation capability helps to improve the recognition performance of the model. We conducted experiments on 7 benchmarks, which shows that this method is highly competitive in recognizing both regular and irregular texts. The method achieved top1 recognition accuracy on four benchmarks of IC03, IC13, IC15, and SVTP.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.113-118
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• 2022

사람은 독서나 필기 중 중요 문구를 형광펜으로 칠하는 것에서 착안하여, 본 논문에서는 복잡한 배경 질감을 가진 영상에서의 불량유형을 효과적으로 분류하기 위해 불량 픽셀 영역을 하이라이팅 하여 신경망을 훈련하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 가능성을 검증하기 위하여 불량유형 구분이 매우 어려운 타이어 밴드 직물의 불량유형 분류에 제안 방법을 적용한다. 또한, 타이어 밴드 직물 영상에 특화된 백라이트 하이라이팅 방법을 제안한다. 백라이트 하이라이트 영상은 GradCAM 기법과 간단한 영상처리를 이용하여 획득할 수 있다. 실험에서 우리는 제안하는 하이라이팅 기법이 분류 정확도뿐만 아니라 훈련속도 면에서 기존 방법보다 우수함을 보였다. 인식률 면에서는 제안 방법이 기존 방법 대비 최대 13.4%의 향상을 달성하였다. 타이어 밴드 직물 영상에 특화된 백라이트 하이라이팅 기법이 윤곽 하이라이팅 기법보다 정확도 측면에서 우수함을 보였다.

• Advances in nano research
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• 제12권2호
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• pp.185-195
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• 2022

Deep learning is another field of artificial intelligence (AI) utilized for computer aided diagnosis (CAD) and image processing in scientific research. Considering numerous mechanical repetitive tasks, reading image slices need time and improper with geographical limits, so the counting of image information is hard due to its strong subjectivity that raise the error ratio in misdiagnosis. Regarding the highest mortality rate of Lung cancer, there is a need for biopsy for determining its class for additional treatment. Deep learning has recently given strong tools in diagnose of lung cancer and making therapeutic regimen. However, identifying the pathological lung cancer's class by CT images in beginning phase because of the absence of powerful AI models and public training data set is difficult. Convolutional Neural Network (CNN) was proposed with its essential function in recognizing the pathological CT images. 472 patients subjected to staging FDG-PET/CT were selected in 2 months prior to surgery or biopsy. CNN was developed and showed the accuracy of 87%, 69%, and 69% in training, validation, and test sets, respectively, for T1-T2 and T3-T4 lung cancer classification. Subsequently, CNN (or deep learning) could improve the CT images' data set, indicating that the application of classifiers is adequate to accomplish better exactness in distinguishing pathological CT images that performs better than few deep learning models, such as ResNet-34, Alex Net, and Dense Net with or without Soft max weights.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제17호
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• pp.87-93
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• 1998

As the varification of public library services has been come true through the increase of multimedia information accompanied with the development of information tachnology and the advent of various electronic materials the repetitive and labo intensive process has been cut down by the development of network system. Recentrly the electronic library using outside networks electronic library facilities at the time of their new contructions. In this study it is aimed that the outline of the library planning is presented with the case analyses of domestic and foreign libraries especially concerning the kinds and features of the required spaces for electronic libraries their scale basic facilities. The conclusions of this study are : First the spaces requred for electronic library are as mentioned below: catalgue are equipped with terminal information service center reference room electronic reading room computer training center and conference room. Second computer room for management and electronic information center has been made recently in the Library of Seoul City. The space for librarians room is to be 5.48$m^2$ per person on average and for electronic information center of library provided with an exclusive use is to be 5.1$m^2$ per person.