• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권3호
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• pp.193-204
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• 2022

The 2018 Seoul Zero Pay is a policy actively promoted by the government as an economic stimulus package for small business owners and the self-employed who are experiencing economic depression due to COVID-19. However, the controversy over the effectiveness of Zero Pay continues even after two years have passed since the implementation of the policy. Zero Pay is a joint QR code mobile payment service introduced by the government, Seoul city, financial companies, and private simple payment providers to reduce the burden of card merchant fees for small business owners and self-employed people who are experiencing economic difficulties due to the economic downturn., it was attempted in the direction of economic revitalization for the return of alleyways[1]. Therefore, this study intends to draw implications for improvement measures so that the ongoing zero-pay can be further activated and the economy can be settled normally. The analysis results of this study are as follows. First, it shows the effect of increasing the income of small business owners by inducing consumption in alleyways through the economic revitalization policy of Zero Pay. Second, the issuance and distribution of Zero Pay helps to revitalize the local economy and contribute to the establishment of a virtuous cycle system. Third, stable operation is being realized by the introduction of blockchain technology to the Zero Pay platform. In terms of academic significance, the direction of Zero Pay's policies and systems was able to identify changes in the use of Zero Pay through big data analysis. The implementation of the zero-pay policy is in its infancy, and there are limitations in factors for examining the consumer image perception of zero-pay as there are insufficient prior studies. Therefore, continuous follow-up research on Zero Pay should be conducted.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.215-231
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• 2023

본 논문은 쑤저우의 핑장 역사문화 지구을 예로 들어 Python 기술을 적용한 Ctrip.com에서 1436개의 관광객 댓글 데이터를 수집하고, 네트워크 텍스트 분석 방법을 사용하여 빈도 단어, 의미 네트워크 및 감정을 분석하여 대운하 문화의 관광객 인식 특성과 수준을 평가하였다유산.연구 결과: 평강역사문화지구 관광객들의 인식에 자연인문경관, 역사문화축적, 강남운하 풍경이 잘 나타나 있다 ; 관광객들은 평강로 역사문화지구에 대해 비교적 긍정적인 감정을 가지고 있지만, 지구의 개조와 개선은 여전히 큰 여지가 있다.마지막으로 보호우선, 문화통합, 혁신적 활용 등의 측면에서 대운하 문화유산에 대한 관광객의 인식을 높이기 위한 대책을 제시했다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.365-381
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• 2023

The existing vision-based techniques for inspection and condition assessment of civil infrastructure are mostly manual and consequently time-consuming, expensive, subjective, and risky. As a viable alternative, researchers in the past resorted to deep learning-based autonomous damage detection algorithms for expedited post-disaster reconnaissance of structures. Although a number of automatic damage detection algorithms have been proposed, the scarcity of labeled training data remains a major concern. To address this issue, this study proposed a semi-supervised learning (SSL) framework based on consistency regularization and cross-supervision. Image data from post-earthquake reconnaissance, that contains cracks, spalling, and exposed rebars are used to evaluate the proposed solution. Experiments are carried out under different data partition protocols, and it is shown that the proposed SSL method can make use of unlabeled images to enhance the segmentation performance when limited amount of ground truth labels are provided. This study also proposes DeepLab-AASPP and modified versions of U-Net++ based on channel-wise attention mechanism to better segment the components and damage areas from images of reinforced concrete buildings. The channel-wise attention mechanism can effectively improve the performance of the network by dynamically scaling the feature maps so that the networks can focus on more informative feature maps in the concatenation layer. The proposed DeepLab-AASPP achieves the best performance on component segmentation and damage state segmentation tasks with mIoU scores of 0.9850 and 0.7032, respectively. For crack, spalling, and rebar segmentation tasks, modified U-Net++ obtains the best performance with Igou scores (excluding the background pixels) of 0.5449, 0.9375, and 0.5018, respectively. The proposed architectures win the second place in IC-SHM2021 competition in all five tasks of Project 2.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권3호
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• pp.141-165
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• 2023

With the advent of the fourth industrial revolution, technologies such as the Internet of Things, artificial intelligence and cloud computing are developing rapidly, and smart homes enabled by these technologies are rapidly gaining popularity. To gain a competitive advantage in the global market, companies must understand the differences in consumer needs in different countries and cultures and develop corresponding business strategies. Therefore, this study conducts a comparative analysis of consumer reviews of smart homes in South Korea and China. This study collected online reviews of SmartThings, ThinQ, Msmarthom, and MiHome, the four most commonly used smart home apps in Korea and China. The collected review data is divided into satisfied reviews and dissatisfied reviews according to the ratings, and topics are extracted for each review dataset using LDA topic modeling. Next, the extracted topics are classified according to five evaluation factors of Perceived Usefulness, Reachability, Interoperability,Trustness, and Product Brand proposed by previous studies. Then, by comparing the importance of each evaluation factor in the two datasets of satisfaction and dissatisfaction, we find out the factors that affect consumer satisfaction and dissatisfaction, and compare the differences between users in Korea and China. We found Trustness and Reachability are very important factors. Finally, through language network analysis, the relationship between dissatisfied factors is analyzed from a more microscopic level, and improvement plans are proposed to the companies according to the analysis results.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.25-31
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• 2022

자율주행 자동차에서 딥러닝 기반 영상처리는 매우 중요하다. 자동차를 비롯한 SoC(System on Chip) 환경에서 실시간으로 도로 영상을 처리하기 위해서는 영상처리 모델을 딥러닝 연산에 특화된 NPU(Neural Processing Unit) 상에서 실행해야 한다. 본 연구에서는 GPU 서버 환경에서 개발된 7종의 오픈소스 딥러닝 영상처리 모델들을 TIDL (Texas Instrument Deep Learning) NPU 환경에 이식하였다. 성능 평가와 시각화를 통해 본 연구에서 이식한 모델들이 SoC 가상환경에서 정상 작동함을 확인하였다. 본 논문은 NPU 환경의 제약으로 인해 이식 과정에 발생한 문제들과 그 해결 방법을 소개함으로써 딥러닝 모델을 SoC 환경에 이식하려는 개발자 및 연구자가 참고할 만한 사례를 제시한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.59-67
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• 2021

AI 기술의 발달은 우리 삶의 큰 변화를 가져왔다. 생활 속에서부터 사회, 경제에 이르기 까지 AI의 영향력이 커짐에 따라 AI와 데이터에 대한 교육에 대한 중요성이 함께 커지고 있다. 특히 OECD 교육 연구 보고서 및 다양한 국내 정보과 교육과정 연구에서 데이터와 데이터 리터러시를 다루고 필수 역량으로 제시하고 있다. 국내외 연구를 살펴 보면 데이터 리터러시에 대한 정의는 연구자들 마다 그 구체적인 내용과 범위가 다른 것을 알 수 있다. 이에 데이터 리터러시 관련 주요 연구의 정의를 다각도로 분석하여 도출하고자 하였다. 주요 연구에서 데이터 리터러시를 정의를 하는데 사용된 단어 빈도 분석과 함께 Word2vec 자연어 처리 방법을 활용하여 의미 유사도를 분석하고 교육과정 연구의 내용요소를 바탕으로 최종적으로 유목화하여 '데이터를 읽고 쓸 수 있으며, 실생활의 문제를 해결하기 위해 데이터를 이해하고 사용하여 정보로 처리하는 지식 구성의 기초 능력' 의 정의를 도출하였다. 본 연구를 통해 도출된 데이터 리터러시의 정의를 바탕으로 내용이 수정 보완되고 더 많은 연구가 이루어져 학생들의 미래 역량을 키워주는 교육 연구에 좋은 기초 자료가 될 수 있기를 기대한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권1호
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• pp.51-60
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• 2023

본 논문은 온톨로지를 이용한 건설정보의 체계적인 관리 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 특히 설계자와 시공자가 필요로 하는 공법 정보를 체계적으로 관리할 수 있는 방안을 제안하고자 하였다. 본 논문에 사용된 정보는 10년간의 신한옥 기술 개발의 결과물인 실증 시공 사례이다. 개발된 신한옥의 신공법은 온톨로지 에디터인 Protege를 이용하여 정리하였다. 이를 위해 기존 연구에 대한 고찰을 통해 온톨로지 개념과 온톨로지 구축 과정을 정리하였다. 또한 신한옥 시공법 도메인 온톨로지를 구성하기 위한 개념도를 제안하였고, Protege의 SPARQL Query 기능을 이용하여 제안된 온톨로지의 실효성을 검증하였다. 마지막으로 정의된 클래스와 시공법 메타데이터를 OWL을 사용하여 웹에 발행하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권5호
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• pp.441-446
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• 2009

본 논문에서는 오디오 정보 분석을 이용하여 골프 통영상을 자동 색인하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 입력되는 골프 동영상을 비디오 신호와 오디오 신호로 분리한 후에, 연속적인 오디오 스트림을 Adaboost Cascade 분류방식을 통하여 스튜디오 환경에서의 아나운서의 음성구간, 선수이름이 TV 화면에 소개 될 때 수반되는 음악구간, 선수들의 플레이에 따라 반응하는 관중들의 박수 및 환호성 소리구간, 필드에서의 레포터의 음성구간, 바다나 바람 등의 필드환경 잡음 사운드구간 등의 5가지 구간으로 분류한다. 그리고 드라이브 샷, 아이런 샷과 퍼팅 샷 시에 발생하는 스윙 사운드는 onset 검출과 변조스펙트럼 검증 방법을 통해 검출되며, 관객의 박수 소리 구간과 결합하여 액션 및 하이라이트를 효율적으로 색인할 수 있게 한다. 제안된 알고리즘은 오디오 신호의 간단한 연산을 통해 의미를 지니고 있는 기본구조들을 검출하기 때문에 골프 동영상에서 사용자가 원하는 부분을 빠르게 브라우징하는 임베이디드 시스템에 적용가능하다.

• 치위생과학회지
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• 제24권1호
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• pp.9-21
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• 2024

Background: The purpose of this study was to utilize text network analysis and topic modeling to identify interconnected relationships among keywords present in patent information related to oral health, and subsequently extract latent topics and visualize them. By examining key keywords and specific subjects, this study sought to comprehend the technological trends in oral health-related innovations. Furthermore, it aims to serve as foundational material, suggesting directions for technological advancement in dentistry and dental hygiene. Methods: The data utilized in this study consisted of information registered over a 20-year period until July 31st, 2023, obtained from the patent information retrieval service, KIPRIS. A total of 6,865 patent titles related to keywords, such as "dentistry," "teeth," and "oral health," were collected through the searches. The research tools included a custom-designed program coded specifically for the research objectives based on Python 3.10. This program was used for keyword frequency analysis, semantic network analysis, and implementation of Latent Dirichlet Allocation for topic modeling. Results: Upon analyzing the centrality of connections among the top 50 frequently occurring words, "method," "tooth," and "manufacturing" displayed the highest centrality, while "active ingredient" had the lowest. Regarding topic modeling outcomes, the "implant" topic constituted the largest share at 22.0%, while topics concerning "devices and materials for oral health" and "toothbrushes and oral care" exhibited the lowest proportions at 5.5% each. Conclusion: Technologies concerning methods and implants are continually being researched in patents related to oral health, while there is comparatively less technological development in devices and materials for oral health. This study is expected to be a valuable resource for uncovering potential themes from a large volume of patent titles and suggesting research directions.

• 한국조경학회지
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• 제43권2호
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• pp.13-22
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• 2015

본 연구에서는 우리나라 대표적 재활용 환경공원이면서 경관감상과 주제체험공간으로 인식하고 있는 선유도공원 공원을 대상으로 내부 장소별 경관이 이용객의 기분상태 및 개선효과를 밝혀, 공원의 조성 그리고 주제공간이 건강에 미치는 정도를 조사하여, 향후 공원설계 및 조성의 근거자료로 활용하고자 하였다. 의미분별법(SD) 결과, 대부분의 항목에서 선유도 경관을 감상하였을 때 거의 모든 형용사 문구에서 유의하게 점수가 낮아지는 것으로 확인되었다. 또한 각각 공원의 내부 경관요소에 따라 피험자가 느끼는 감정 또한 다른 것으로 분석되었다. 기분상태검사(POMS) 결과, 긴장점수는 도심지(7.78) > 수질정화원(3.33) > 습생식물원(2.11) > 녹색기둥의 정원(2.00) > 시간의 정원(0.89)의 순, 우울점수는 도심지(4.94) > 수질정화원(3.50) > 녹색기둥의 정원(2.94) > 시간의 정원(1.61) > 습생식물원(1.38)의 순, 분노점수는 도심지(4.22) > 수질정화원(3.33) > 녹색기둥의 정원(2.22) > 시간의 정원(1.39) > 습생식물원(1.11)의 순, 피로점수는 도심지(6.5) > 수질정화원(3.39) > 녹색기둥의 정원(2.78) > 시간의 정원(2.28) > 습생식물원(2.06)의 순, 활력점수는 습생식물원(11.39) > 시간의 정원(11.00) > 녹색기둥의 정원(8.39) > 수질정화원 (7.77) > 도심지(5.28)의 순, 활력점수는 습생식물원(11.39) > 시간의 정원(11.00) > 녹색기둥의 정원(8.39) > 수질정화원 (7.77) > 도심지(5.28)의 순으로 분석되었다. 또한, 통계분석 결과, 대부분의 항목에서 경관유형의 차이에 따른 점수의 차이가 유의한 것으로 분석되었다. 이에 따른 종합정서장애(TMD) 분석 결과, 도심지(24.5) > 수질정화원(9.5) > 녹색기둥의 정원(4.67) > 시간의 정원(-1.39) > 습생식물원(-1.22)의 순으로 분석되었다.