• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.39-46
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• 2017

오늘날, 모바일 기기는 생활의 필수 요소가 되고 있고, 모바일 컴퓨팅과 상황 인식 및 지능적인 서비스의 결합은 모바일 상호 작용을 촉진한다. 주변의 지능 감지 기술의 중요성은 매우 중요하다. 이러한 기술은 우리의 주변 정보를 자동으로 상황 인식을 취득할 수 있다. 상황 인식은 주변의 다양한 기기들을 식별하고 상태를 감지함으로써 사용자의 다양한 활동을 지능적인 서비스를 위한 폭 넓은 모바일 애플리케이션을 구현할 수 있다. 따라서 본 논문은 기존의 플라스틱 학생증을 NFC가 가능한 모바일 인증 시스템으로 설계하고, 대학 캠퍼스에서의 출석 인증과 같은 학생들의 모바일 인증을 위한 애플리케이션을 제안한다. 실험 결과, NFC 가능한 모바일 기기간의 터치 기반의 상호 작용은 먼 거리에서 읽는 것을 방지하고, 학생 인증을 자동화함으로써 지각 및 결석 처리와 같이 어떤 상황에서의 한계를 감지할 수 있어 NFC 기술의 장점을 극대화할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제21권2호
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• pp.63-70
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• 2003

실시간 교차로의 대기행렬길이 검지는 지능형교통체계의 중요부분인 교통관제를 위해서 매우 중요하다. 특히 교통정보수집을 위한 영상기반 기술은 전통적인 루프검지기 또는 기타 타 검지기에 비하여 내재된 여러 이점 때문에 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 현장 적용시 흔히 발생하는 영상에서의 잡음 및 주변 물체로부터 투영되는 음영 등에 의해 나타나는 차량의 오검지율을 줄이고 수집되는 교통정보의 신뢰도를 높이기 위해서는 보다 효과적인 알고리즘개발이 요구된다. 본 연구에서는 영상처리를 이용한 대기행렬길이 검지를 위한 알고리즘을 제시하였다. 실시간 데이터 수집 및 분석 그리고 패턴분석에 우수한 것으로 알려진 신경망 모형을 이용하였으며, 특히 시스템 신뢰성을 높이기 위하여 퍼지이론이 접목된 퍼지 뉴런모델인 Fuzzy ARTMAP을 모형에 도입하였다. 실험결과 본 연구에서 제시한 대기행렬 측정 방법은 매우 우수한 검지 능력을 보였으며, 대기행렬 검지뿐만 아니라 신뢰성 높은 차량검지 및 차종분류를 위해서도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권6호
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• pp.49-56
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• 2005

개발된 마이크로전자빔 조사장치는 100KeV 이하의 에너지를 갖는 전자를 세포의 핵에 0.2Gy 이하의 양으로 조사한 후 저준위 방사선에 대한 세포의 생물학적 영향을 해석하기 위해 고안된 시스템이다. 방사선의 생물학적 영향 평가에 유의한 통계성을 확보하기 위해서는 조사되는 세포의 수가 10,000개 이상이 되어야하고 실험 세포의 수명 및 방사선 피폭 후 영향 발현 관찰 시기 등을 고려할 때 시간당 10,000개 이상의 세포 조사가 요구된다. 10,000개 이상의 세포 조사를 위해서는 $320{\times}240{\mu}m^2$ 범위 내에 20개 정도의 세포가 분포하는 프레임을 500번 이상 이동하여야 한다. 본 논문에서는 장치 운영을 위한 사용자 인터페이스와 함께 효율적인 조사 알고리즘을 이용한 세포 자동 인식과 위치 제어를 구현하고 검증하였다.

• 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.

• 한국병원경영학회지
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• 제28권2호
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• pp.21-31
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• 2023

Purposes: Patient experience is a tool to evaluate the process and results of medical services provided by medical institutions from the patient's point of view. Patient satisfaction surveys are a meaningful and essential source of information for improving quality in healthcare organizations. This study aims to provide basic data for improving the quality of medical service that patients can feel by analyzing the recommendation intention and satisfaction of inpatients in specialty hospitals. Methodology: The subjects of this study were 879 inpatients in 28 specialty hospitals in 14 designated fields. We conducted a telephone survey with a structured questionnaire on the satisfaction and recommendation intention for specialty hospitals. Findings: In inpatients, hospital satisfaction was higher in nursing care services and hospital satisfaction was low in physicians care services. The overall patient satisfaction score was 91.4(SD=11.9) out of 100, and the intention of recommendation was 92.0(SD=14.1) out of 100. The factors affecting patient experience were designated fields, sex, age, residential area, monthly household income, and perceived health status. Practical Implications: This study confirmed the high level of patient satisfaction and recommendation intention among inpatients of specialty hospitals. Patient satisfaction can be of great value to healthcare providers in recognizing and improving the quality of care, as well as predicting patients' willingness to revisit medical institutions. This study can be used to improve the quality of hospital care services in specialty hospitals rather than general and tertiary general hospitals.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권5호
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• pp.57-66
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• 2023

사회기반시설의 자산가치 평가는 자산의 효율적인 관리를 위한 합리적인 의사결정에 필수적이며, 자산을 올바르게 인식하기 위한 지표가 될 수 있다. 국내 자산가치 평가는 일반적으로 정액법 기반의 상각후대체원가를 적용하고 있어 내용연수 기간 동안 일정하게 감가상각되어 실질적인 가치를 평가하지 못하고 있다. 교량의 성능을 합리적으로 고려한 자산가치 평가를 위해 와이블 분포를 활용하여 교량의 평균수명, 신뢰도, 고장율 등 교량의 성능지표를 추정하였다. 추정된 성능지표와 결함도지수를 활용하여 새로운 자산가치 평가 방법을 제안하고 기존 방법과 비교·분석하였다. 제안한 가치평가 방법은 교량의 성능을 고려할 수 있어 기존 방법보다 객관적이고 현실성 있는 것으로 판단된다.

• 한국지역지리학회지
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• 제3권2호
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• pp.1-17
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• 1997

지리정보시스템은 지방정부의 행정에 있어서 공간분석과 정책결정에 매우 유용한 도구로 등장하였다. 충청남도는 지리정보체계의 유용성을 인식하여 그것의 도입과 개발에 박차를 가하고 있다. 그러나, 개발의 초기단계에서 흔히 그러하듯이 기술력과 전문인력의 부족, 재원의 한계로 말미암아 어려움에 봉착하고 있다. 본 연구는 충청남도 지리정보시스템의 추진현황과 여건을 감안하고 여러 나라와 우리나라의 경험적 사례로부터 시사점을 얻어 충남지리정보체계 구축의 과제를 선정하였으며 지역 실정에 맞는 개략적인 지리정보체계의 개념설계를 시도함과 동시에 추진전략을 제시하였다. 지리정보체계를 성공적으로 구축하는 데에는 무엇보다도 다음과 같은 선결조건 흑은 과제의 충족이 요구된다. 첫째, 합리적인 장기계획을 수립하고 그 계획에 의거하여 체계적인 절차에 따라 지리정보계제를 구축하여야 한다. 둘째, 지리정보체계의 추진주체를 선정하고 조직을 정비하는 일이다. 이는 지리정보체계의 구축을 적극적으로 추진하고 책임의 소재를 명확히 할 필요가 있기 때문이다. 가칭 '지역계발정보화 추진위원회'의 구성과 지리정보를 위주로 하는 '지역개발정보센터'의 설립이 요망된다. 셋째, 국가지리정보체계와 기타 국가수준의 응용시스템과의 연계방안과 그들의 수용방안을 모색함으로써 비용과 노력의 중복을 방지하여야 한다. 넷째, 위성측위시스템(GPS)과 같은 신기술을 활용하여 정확한 지도작성을 하는 일이 시급하다. 다섯째, 우수한 인력을 자체내에서 지속적으로 확보하기 위해 인력양성 프로그램을 마련하는 일이 병행되어야 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.50-53
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• 2022

최근 위조 외국 선박이 국내항을 여러번 입출항한 경우가 있었다. 선박에는 국제해사기구(IMO)가 선박을 식별하기 위해 부여한 선박 고유 일련번호가 있으며 2004년 이후 건조된 모든 선박에 IMO 표시를 의무적으로 해야 한다. 대표적인 물류 플랫폼인 공항과 항만의 경우 보안체계가 필수적이지만 항만에서의 보안체계를 세우는 것은 어렵고 사각지대가 많아 보안체계의 미흡으로 인한 보안문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 및 OpenCV를 이용하여 항만 보안시스템을 설계한다. 보안시스템 프로세스는 선박 입항시 객체 인식 후, 선박의 IMO번호를 추출하여 입항 기록이 있는 선박의 경우 특징점 매칭을 통해 동일한 선박인지 판단하고, 최초 입항 선박의 경우 입출항 DB에 선박 이미지 및 IMO번호를 저장한다. 본 논문의 시스템을 통해 항만보안시스템을 활용하여 입항 관리 인력 단축으로 인한 효율성 증가와 미허가 입항으로 발생하는 부대 비용 절감을 통한 항만 물류 업무 효율성 및 체계 개선과 보안시스템 도입을 통해 항만 보안을 강화할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.53-69
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• 2011

로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권5호
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• pp.85-93
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• 2016

지식융합사회에서 요구되는 통섭적 사고력, 정보 및 지식의 재창출 능력과 문제해결 능력 함양을 위해 융복합 교육을 필요로 한다. 이에 본 연구에서는 통섭적 지식을 기반으로 하는 증강현실과 예술의 융복합 수업모형을 개발하고자 한다. 수업모형은 기존의 ADDIE 모형을 변형하여 수업에 맞게 모형을 설계하고 수업모형의 타당성을 검증하기 위하여 실제 수업을 개설하여 운영하였다. 운영결과로 학습자들의 만족도가 높게 나타났으며 학습자들의 전공과 연계된 분야에 응용할 수 있는 능력이 함양되는 것으로 나타났다. 증강현실 매체의 특성은 학습자가 스스로의 의도에 의해 학습상황에 주도적으로 개입하게 되는 적극적 상호작용을 유도함으로써, 새로운 현상을 해석하고 필요한 지식을 융합할 수 있는 능력을 가능하게 됨을 알 수 있었다. 따라서 증강현실과 예술의 융복합 수업모형을 개발하여 예술과 과학기술간의 융복합적 사례에 대한 인식과 이해의 심화교육을 통해 보다 유연하고 창의적인 사고와 안목을 갖춘 창의적 융복합 인재 양성에 기여하고자 한다. 향후 다양한 측면에서의 타당성 검증과 여러 교과목과의 융합에 대한 연구를 과제로 남겨둔다.