• 한국의류산업학회지
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• 제22권6호
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• pp.789-802
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• 2020

This study analyzes the experiences of a color therapy program that uses color and fashion directing to influence the psychological characteristics of adolescents, such as emotional intelligence, self-efficacy, and color expression. The subjects of this study were 15 adolescents who participated in B-City Winter School (January 6-15, 2020). Pre- and post-tests for emotional intelligence and self-efficacy were conducted to confirm the effect of the color therapy program that indicated a significant difference at the p<.05 level. Statistical significance was confirmed through the GEE model for formal characteristics used in pre/post and fashion-directed color expression. Peter pre- and post-changes in vocabulary emergence were investigated with a Word Cloud analysis using R program 4.0.2 that extracted the lower and upper categories. The significance of this study is that by expressing both color expression and fashion direction together, a program was provided for adolescents to have richer emotional experiences and career-related experiences. This study examined changes within a short period of time in 15 subjects; consequently, a follow-up in-depth qualitative analysis of the program effect and a post-testing study on maintaining the long-term effect is expected to secure further validity and usefulness of the study results. In addition, new studies are expected to contribute to the development of differentiated fashion-related education programs.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.538-547
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• 2021

산학협력이 강조되면서 최근 각 대학에 산학협력중점교수('산중교수')가 늘어나고 있으나, 이들의 경험과 그 의미에 대한 학술적인 탐색은 부족한 상태이다. 이에 본 연구에서는 '산중교수들의 시각'을 통해서 산중교수제도의 가능성과 한계를 탐색하고, 제도 개선을 위한 시사점을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 LINC+ 사업에 참여하고 있는 수도권의 A 대학에 소속된 8명의 산중교수를 대상으로 2020년 2월~4월에 반구조화된 면담을 실시하였고, Colaizzi의 질적 자료 분석법을 적용하여 자료를 분석하였다. 분석 결과, 산중교수제도는 산업계에서 전문경력을 쌓은 퇴직자들에게 새로운 커리어를 모색하는 계기가 되고 있었고, 이들이 가진 장기간의 산업현장 경험, R&D 역량, 조직역량, 네트워크 등의 무형적인 자산은 '대학 혁신의 동력'이 되고 있었다. 그러나 '단기 성과 중심의 제도 운영'은 산중교수의 발전가능성을 제한하는 높은 장벽이 되고 있었다. 이러한 결과는 대학과 산중교수가 상호 윈윈(win-win) 할 수 있도록 산중교수제도의 전면적인 보완이 필요함을 시사한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1005-1012
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• 2021

최근 웹에서 지도(Map)를 이용한 Location based Services 기반의 다양한 위치정보시스템 활용이 점점 확대되고 있으며 에너지 절약을 위한 대안으로 전력 수요 현황을 실시간으로 확인할 수 있는 모니터링 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 같은 기계학습을 이용하여 전력 수요 데이터의 특성을 분석하고 예측하는 모듈을 개발하여 지역 단위별 전력 에너지 사용 현황과 예측 추세를 실시간으로 확인할 수 있는 오픈소스 기반 지도 서비스를 이용한 딥러닝 실시간 가상 전력수요예측 웹 시스템을 개발하였다. 특히 제안한 시스템은 LSTM 딥러닝 모델을 이용하여 지역적으로 전력 수요량과 예측 분석이 실시간으로 가능하고 분석된 정보를 가시화하여 제공한다. 향후 제안된 시스템을 통해 지역별 에너지의 수급 및 예측 현황을 확인하고 분석하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 다른 산업 에너지에도 적용될 수 있을 것이다.

• 대한수의학회지
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• 제61권4호
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• pp.36.1-36.8
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• 2021

The objective of this study was to evaluate the beneficial effects of the short-term application of insect-based diet in canine allergic dermatitis. Total 19 atopic dogs with concurrent cutaneous adverse food reactions were enrolled and classified into 3 groups. The treatment group (n = 7) was fed insect-based diet, the positive control group (n = 6) was fed salmon-based diet, and the negative control group (n = 6) was fed commercial or homemade diet for 12 weeks. The degree of skin lesions was evaluated based on canine atopic dermatitis extent and severity index (CADESI-4). Additionally, transepidermal water loss (TEWL) and pruritus visual analog scale were evaluated. All indices were evaluated every 4 weeks after the initial administration of hypoallergenic diets. In the treatment group, significant decrease in the CADESI-4 score was observed at 8 weeks compared to the baseline score (p = 0.031). There were significant differences in the CADESI-4 score between the groups at 8 weeks (p = 0.008), 12 weeks (p = 0.012), and TEWL at 12 weeks (p = 0.022). This preliminary result demonstrates the potential hypoallergenicity of an insect-based diet through features that diminish cutaneous lesions and skin barrier dysfunction.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.387-393
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• 2022

The article reflects short-term perspectives on the use of information and communication technologies in the training of teachers for higher education. Education is characterized by conservatism, so aspects of systematic development of the industry are relevant to this cluster of social activity. Therefore, forecasting the introduction of innovative elements of ICT training is in demand for the educational environment. Forecasting educational trends are most relevant exactly in the issues of training future teachers of higher education because these specialists are actually the first to implement the acquired professional skills in pedagogical activities. The article aims to consider the existing potential of ICT-based learning, its implementation in the coming years, and promising innovative educational elements that may become relevant for the educational space in the future. The tasks of scientific exploration are to show the optimal formats of synergy between traditional and innovative models of learning. Based on already existing experience, extrapolation of conditions of educational process organization with modeling realities of using information and communication technologies in various learning dimensions should be carried out. Educational trends for the next 3 years are a rather tentative forecast because, as demonstrated by the events associated with the COVID-19 pandemic, the socio-cultural space is very changeable. Consequently, the dynamism of the educational environment dictates the need for a value-based awareness of the information society and the practical use of technological advances. Thus, information and communication technologies are a manifestation of innovative educational strategies of today and become an important component along with traditional aspects of educational process organization. Future higher education teachers should develop a training strategy taking into account the expediency of the ICT component.

• 대기
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• 제31권5호
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• pp.489-510
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• 2021

In this paper, we propose an algorithm for detecting convective initiation (CI) using GEO-KOMPSAT-2A/advanced meteorological imager data. The algorithm identifies clouds that are likely to grow into convective clouds with radar reflectivity greater than 35 dBZ within the next two hours. This algorithm is developed using statistical and qualitative analysis of cloud characteristics, such as atmospheric instability, cloud top height, and phase, for convective clouds that occurred on the Korean Peninsula from June to September 2019. The CI algorithm consists of four steps: 1) convective cloud mask, 2) cloud object clustering and tracking, 3) interest field tests, and 4) post-processing tests to remove non-convective objects. Validation, performed using 14 CI events that occurred in the summer of 2020 in Korean Peninsula, shows a total probability of detection of 0.89, false-alarm ratio of 0.46, and mean lead-time of 39 minutes. This algorithm can be useful warnings of rapidly developing convective clouds in future by providing information about CI that is otherwise difficult to predict from radar or a numerical prediction model. This CI information will be provided in short-term forecasts to help predict severe weather events such as localized torrential rainfall and hail.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.119-126
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• 2022

"인터넷+" 경제 모델의 부상과 급속한 발전으로 인터넷은 사회 경제와 깊이 통합되어 삶의 구석구석을 파고든다. 전자상거래 기업은 내부 투자나 자본 축적을 통한 사업 규모 확대에 비해 효율적인 인수합병(M&A)을 통해 직접 타사를 지배하려는 경향이 강하다. 본 연구의 목적은 인터넷 시대 중국 최대 전자상거래기업인 알리바바의 M&A를 중심으로 M&A 전후의 재무실적 변화를 분석하고자 한다. 본 연구는 M&A가 알리바바의 주가와 주주 재산에 미치는 영향을 보다 직관적으로 제시하기 위해 사건연구 방식으로 시장모델을 선정해 비정상수익률을 측정했다. 연구결과 M&A 이벤트는 단기적으로 알리바바의 주주재산 감소로 이어졌음을 보여준다. 본 연구는 전자상거래기업들의 M&A성과에 대한 이론적 근거를 제시하고 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권3호
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• pp.42-52
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• 2022

BIS(Bus Information System) 서비스는 대도시를 포함하여 중소도시까지 전국적으로 확대운영되는 추세이며, 이용자의 만족도는 지속적으로 향상되고 있다. 이와 함께 버스도착시간 신뢰성 향상 관련 기술개발, 오차 최소화를 위한 개선 연구가 지속되고 있으며 무엇보다 정보 정확도의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 방법인 LSTM을 이용하여 정확도 성능을 평가하였으며 기존 칼만필터, 뉴럴 네트워크 등 방법론과 비교하였다. 실제 여행시간과 예측값에 대해 표준오차를 분석한 결과 LSTM 기계학습 방법이 기존 알고리즘에 비해 정확도는 약 1% 높고, 표준오차는 약 10초 낮은 것으로 분석되었다. 반면 총 162개 구간 중 109개 구간(67.3%) 우수한 것으로 분석되어 LSTM 방법이 전적으로 우수한 것은 아닌 것으로 나타났다. 구간 특성 분석을 통한 알고리즘 융합시 더욱 향상된 정확도 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.119-125
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• 2023

항공 산업의 지속 가능한 발전을 위해서는 항공에서 발생하는 온실가스(이산화탄소)를 줄여야 한다. 운영 개선으로 항공부문의 탄소 감축에 크게 기여할 수는 없지만, 단시간 내에 실질적으로 배출을 감소할 수 있다. ICAO는 글로벌 항공 교통 관리와 운영 절차를 최적화하기 위해 GANP와 ASBU를 개발하였고, 각국은 이를 이행하기 위해 인프라 확충과 기술 개발에 노력을 기울여야 한다. 운영 개선의 합법적 장벽은 시카고 협약의 영공주권개념으로 국가는 국경에 기반한 비효율적인 관제를 하거나, 자국 영공의 통과를 제한하거나 금지할 수 있어 항공기 우회경로 운항으로 탄소 배출이 증가한다. 그러나 시카고 협약은 체약국에 영공의 자유를 무제한 부여하지 않으며, 영공 주권개념을 시대 흐름에 맞추어 해석한다면 원활한 항공 운영 개선을 이룰 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.39-47
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• 2023

The development of autonomous driving and Advanced Driver Assistance System (ADAS) technology has grown rapidly in recent years. As most traffic accidents occur due to human error, self-driving vehicles can drastically reduce the number of accidents and crashes that occur on the roads today. Obviously, technical advancements in autonomous driving can lead to improved public driving safety. However, due to the current limitations in technology and lack of public trust in self-driving cars (and drones), the actual use of Autonomous Vehicles (AVs) is still significantly low. According to prior studies, people's acceptance of an AV is mainly determined by trust. It is proven that people still feel much more comfortable in personalized ADAS, designed with the way people drive. Based on such needs, a new attempt for a customized ADAS considering each driver's driving style is proposed in this paper. Each driver's behavior is divided into two categories: assertive and defensive. In this paper, a novel customized ADAS algorithm with high classification accuracy is designed, which divides each driver based on their driving style. Each driver's driving data is collected and simulated using CARLA, which is an open-source autonomous driving simulator. In addition, Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) machine learning algorithms are used to optimize the ADAS parameters. The proposed scheme results in a high classification accuracy of time series driving data. Furthermore, among the vast amount of CARLA-based feature data extracted from the drivers, distinguishable driving features are collected selectively using Support Vector Machine (SVM) technology by comparing the amount of influence on the classification of the two categories. Therefore, by extracting distinguishable features and eliminating outliers using SVM, the classification accuracy is significantly improved. Based on this classification, the ADAS sensors can be made more sensitive for the case of assertive drivers, enabling more advanced driving safety support. The proposed technology of this paper is especially important because currently, the state-of-the-art level of autonomous driving is at level 3 (based on the SAE International driving automation standards), which requires advanced functions that can assist drivers using ADAS technology.