• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.681-684
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• 2010

예방정보기록은 지역사회의 예방접종률을 파악하고, 예방접종의 효과를 모니터링 할 수 있으며, 또한 예방접종 사고시원인조사의 근거로 사용할 수 있다. 따라서 예방접종 기록을 보다 효율적으로 관리하고 민간 및 공공기관에서 실시한 예방접종 정보가 통합적으로 관리할 수 있는 시스템의 개발이 필요하게 되었다. 이에 정부에서는 예방접종 기록 등록 전산화 사업을 추진하여 2009년 예방접종 등록 시스템 개발 사업을 완료하였다. 예방접종 정보시스템의 사용자의 편의성 효율성을 고려한 다양한 사용자의 요구사항이 증가되고 있다. 이에 본 논문에서는 최근 스마트폰 보급 확산 및 사용자 증가에 따라 예방접종 정보에 대한 사용자 편의성 및 접근성을 강화하고, 시간과 공간의 제약 없이 다양한 예방접종 정보를 활용할 수 있도록 스마트폰을 활용한 모바일 서비스를 설계 및 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.118-121
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• 2014

현대사회에서 과학관은 유청소년들이 좋아하는 테마파크, 게임, 영화 등 다양한 엔터테인먼트 산업과의 차별화 전략을 통하여 단순한 놀이가 아닌 에듀테인먼트로서의 과학관 위상 확립을 도모 하여야 한다. ICT융합 콘텐츠 전시를 이용하여 과학의 원리에 대한 관람객의 이해도를 높이고, 과학교육이라는 교육적인 측면 이외에도 대중적인 과학 문화공간으로 흥미로운 여가공간의 기능을 부여함으로써 과학관의 효용성을 높이는 방안을 강구해야 하는 시기에 이르렀다. 과학교육의 장으로서의 과학관이 아닌 지역사회와 함께 하는 문화공간으로서의 과학관 역할이 필요하며, 대국민 과학교육의 메카로서 교육적인 내용들을 어떻게 효율적으로 대중에게 전달할 것인가에 대한 고민이 필요하다. 본 연구는 과학관이 단순한 체험과 교육에서 벗어나 현대사회에서 과학교육의 메카로서 ICT융합기술을 어떻게 접목하여 과학 교육에 활용할 것인가에 대한 외적 환경 조성을 분석하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.7-14
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• 2019

감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.

• 농업과학연구
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• 제46권2호
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• pp.381-393
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• 2019

A smart farm is a system that combines information and communication technology (ICT), internet of things (IoT), and agricultural technology that enable a farm to operate with minimal labor and to automatically control of a greenhouse environment. Machine learning based on recently data-driven techniques has emerged with big data technologies and high-performance computing to create opportunities to quantify data intensive processes in agricultural operational environments. This paper presents research on the application of machine learning technology to diagnose the growth status of crops and predicting the harvest time of strawberries in a greenhouse according to image processing techniques. To classify the growth stages of the strawberries, we used object inference and detection with machine learning model based on deep learning neural networks and TensorFlow. The classification accuracy was compared based on the training data volume and training epoch. As a result, it was able to classify with an accuracy of over 90% with 200 training images and 8,000 training steps. The detection and classification of the strawberry maturities could be identified with an accuracy of over 90% at the mature and over mature stages of the strawberries. Concurrently, the experimental results are promising, and they show that this approach can be applied to develop a machine learning model for predicting the strawberry harvesting time and can be used to provide key decision support information to both farmers and policy makers about optimal harvest times and harvest planning.

• 스마트미디어저널
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• 제11권4호
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• pp.30-37
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• 2022

Disease threatens plant growth and recognizing the type of disease is essential to making a remedy. In recent years, deep learning has witnessed a significant improvement for this task, however, a large volume of labeled images is one of the requirements to get decent performance. But annotated images are difficult and expensive to obtain in the agricultural field. Therefore, designing an efficient and effective strategy is one of the challenges in this area with few labeled data. Transfer learning, assuming taking knowledge from a source domain to a target domain, is borrowed to address this issue and observed comparable results. However, current transfer learning strategies can be regarded as a supervised method as it hypothesizes that there are many labeled images in a source domain. In contrast, unsupervised transfer learning, using only images in a source domain, gives more convenience as collecting images is much easier than annotating. In this paper, we leverage unsupervised transfer learning to perform plant disease recognition, by which we achieve a better performance than supervised transfer learning in many cases. Besides, a vision transformer with a bigger model capacity than convolution is utilized to have a better-pretrained feature space. With the vision transformer-based unsupervised transfer learning, we achieve better results than current works in two datasets. Especially, we obtain 97.3% accuracy with only 30 training images for each class in the Plant Village dataset. We hope that our work can encourage the community to pay attention to vision transformer-based unsupervised transfer learning in the agricultural field when with few labeled images.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.463-476
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• 2021

본 연구는 직장 내 괴롭힘이 정서적 고갈 및 조직몰입에 미치는 영향에 유의한 차이를 살펴보고, 사회적 지원에 따른 유의한 차이가 있을 것인가를 고찰해 보고자 400부의 설문지를 활용하였다. 분석 방법으로 표본 특성에는 SPSS 24를 사용, 확인적 요인 분석, 신뢰도 및 타당도, 경로 분석, 구조방정식 모형에는 SmartPLS 3 통계 프로그램을 사용하였다. 연구 결과로는, 직장 내 괴롭힘은 정서적 고갈에 유의한 정(+)에 영향을 미치며, 정서적 고갈은 조직몰입에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 직장 내 괴롭힘과 조직몰입 사이의 영향 관계에서 정서적 몰입은 부(-)의 방향으로 부분 매개하였고, 정서적 고갈이 조직몰입에 미치는 영향은 사회적 지원의 조절에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 시사점으로는 직장 내 괴롭힘은 정서적 고갈에 영향을 미치므로 괴롭힘을 예방하는 기업의 노력이 절실히 요구되며, 조직 내 상사와의 의사소통을 증진할 수 있는 제도나 커뮤니티를 활용하여 종사자들의 조직몰입을 향상할 수 있음을 시사해 주고 있다.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권2호
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• pp.47-55
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• 2022

The objective of this study was to analyze the effect of the duration and time distribution of probability rainfall on farmland inundation for the paddy fields in the drainage improvement project site. In this study, eight drainage improvement project sites were selected for inundation modeling. Hourly rainfall data were collected, and 20- and 30-year frequency probability rainfalls were estimated for 14 different durations. Probability rainfalls were distributed using Intensity-Duration-Frequency (IDF) and Huff time distribution methods. Design floods were calculated for 48 hr and critical duration, and IDF time distribution and Huff time distribution were used for 48 hr duration and critical duration, respectively. Inundation modeling was carried out for each study district using 48 hr and critical duration rainfalls. The result showed that six of the eight districts had a larger flood discharge using the method of applying critical duration and Huff distribution. The results of inundation depth analysis showed similar trends to those of design flood calculations. However, the inundation durations showed different tendencies from the inundation depth. The IDF time distribution is a distribution in which most of the rainfall is concentrated at the beginning of rainfall, and the theoretical background is unclear. It is considered desirable to apply critical duration and Huff time distribution to agricultural production infrastructure design standards in consideration of uniformity with other design standards such as flood calculation standard guidelines.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.75-83
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• 2022

미국의 NIST에서는 CVE나 CPE와 같은 기존의 취약점 관련 표준을 이용하여 보안 취약성 점검 및 관리를 자동화할 수 있도록 하는 프로토콜인 SCAP을 개발했다. SCAP은 XCCDF 및 OVAL 언어를 이용하여 점검파일을 작성하고 작성한 점검 파일을 OpenSCAP에서 만든 SCAP Workbench와 같은 SCAP 도구로 실행하면 점검 결과를 반환하는 식으로 동작한다. 다양한 운영체제에 대한 SCAP 점검 파일이 NCP 커뮤니티를 통해 공유되고 있으며 점검 파일에는 점검 항목별로 아이디, 제목, 설명, 점검 방법 등이 작성되어 있다. 하지만 점검항목은 단순히 작성한 순서대로 나열되어 있어 보안 관리자가 SCAP 점검 파일을 이용하여 체계적으로 관리할 수 있도록 점검 항목을 유형별로 분류하여 관리할 필요가 있다. 본 연구에서는 OVAL 언어로 작성된 SCAP 점검 파일에서 각 점검 항목에 대한 설명이 작성된 부분을 추출하여 머신러닝 모델을 통해 카테고리를 분류하고, SCAP 점검 결과를 분류한 점검 항목별로 출력하는 방법을 제안한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권2호
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• pp.268-272
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• 2023

With the development of SNS, companies and individuals are actively marketing through social media to develop their own products. It is also important to post posts promoting on simple SNS or to show a lot of exposure using algorithms, but customers upload reviews or proof shots of the product on their own, naturally increasing the exposure of the product and increasing the purchasing power of potential customers. As the number of products that users want to purchase through SNS is increasing, they want to access and purchase not only tangible products such as goods and food, but also intangible services through SNS. In this paper, we would like to study exhibitions that have both tangible and intangible characteristics. SNS accounts that mainly introduce these products by searching for reviews have been created while spending leisure time such as exhibitions and fairs, reducing the hassle of searching for personal interests on search engines, and providing prices and reviews from the exhibition's schedule, lowering entry barriers and increasing purchasing power. Using this point, many exhibitions not only display works, but also open various experience centers, and create a photo zone or a unique exhibition hall atmosphere to attract many customers. In this study, we study the impact of SNS on the leisure culture of exhibition. The marketing direction in the situation where SNS marketing is becoming the mainstream is presented, and the change in the form of exhibition is described and presented as an academic approach.

• 스마트미디어저널
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• 제11권7호
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• pp.85-93
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• 2022

현재의 우리나라는 사회적 성장과 더불어 국제사회의 일원으로서 문화적, 경제적, 사회적 성장을 이루고 있다. 과거 2000년대 들어서 지역사회와 자치단체에서 역사 문화적 관심에 따라 다차원적인 노력을 진행하였는데 그 일환으로 역사기념관을 신축하거나 증축하여 시민들의 만족과 관람객 유치라는 효과를 기대하고 기념관의 양적인 증가를 이루게 되었지만, 전시공간의 질적인 효과를 이루고 있지 못하고 있는 실정이다. 특히 역사기념관은 하나의 역사적 사건을 기반으로 전시공간을 구성하기 때문에 관람객의 동선이 효율적이지 못한 일방향 동선으로 나타나는 경향이 있다. 이에 본 연구에서는 전시기획과 공간, 관람자의 상호관계성을 complex system 이론에 따른 국내 역사기념관의 사례를 바탕으로 분석을 진행하여 전시공간의 운영과 효율성에 대한 문제점을 분석하고 해결방안을 제안하여 향후 전시공간의 계획 또는 전시공간과 관람자의 상호관계에 따른 동선과 공간의 밀도, 공간인지 정보에 관한 구체적인 시각화 및 데이터 도출에 관한 연구를 진행하고자 한다.