• 대한원격탐사학회지
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• 제34권4호
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• pp.611-624
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• 2018

The percentage of moisture content in rice before harvest is crucial to reduce the economic loss in terms of yield, quality and drying cost. This paper discusses the application of artificial neural network (ANN) in developing a reliable prediction model using the low altitude fixed-wing unmanned air vehicle (UAV) based reflectance value of green, red, and NIR and statistical moisture content data. A comparison between the actual statistical data and the predicted data was performed to evaluate the performance of the model. The correlation coefficient (R) is 0.862 and the mean absolute percentage error (MAPE) is 0.914% indicate a very good accuracy of the model to predict the moisture content in rice before harvest. The model predicted values are matched well with the measured values($R^2=0.743$, and Nash-Sutcliffe Efficiency = 0.730). The model results are very promising and show the reliable potential to predict moisture content with the error of prediction less than 7%. This model might be potentially helpful for the rice production system in the field of precision agriculture (PA).

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제23권6호
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• pp.561-570
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• 1998

The MLR(Multiple Linear Regression) models to estimate soluble solids content non-destructively were presented to make a selection of optimal photosensor utilized to measure the soluble solids content of apples. Visible and NIR absorbance in the 400 to 2498 nanometer(nm) wavelength region, soluble solids content(sugar content), hardness, and weight were measured for 400 apples(gala). Spectrophotometer with fiber optic probe was utilized for spectrum measurement and digital refractometer was used for soluble solids content. Correlation between absorbance spectrum and soluble solids content was analyzed to pick out the optimal wavelengths and to develop corresponding prediction model by means of MLR. For the coefficient of determination($R^2$) to be over 0.92, the MLR models out of the original absorbance were built based on 7 wavelengths of 992, 904, 1096, 1032, 880, 824, 1048nm, and the ones of the second derivative absorbance based on 5 wavelengths of 784, 1056, 992, 808, 872nm. The best model of the second derivative absorbance spectrum had $R^2$=0.91, bias= -0.02bx, SEP=0.28bx for unknown samples.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.221-232
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• 2023

In this paper, we propose a recommendation system based on the latent factor model using matrix factorization, which is one of the most commonly used collaborative filtering algorithms for recommendation systems. In particular, by introducing the concept of creating a list of recommended content and a list of non-preferred recommended content, and removing the non-preferred recommended content from the list of recommended content, we propose a method to ultimately increase the satisfaction. The experiment confirmed that using a separate list of non-preferred content to find non-preferred content increased precision by 135%, accuracy by 149%, and F1 score by 72% compared to using the existing recommendation list. In addition, assuming that users do not view non-preferred content through the proposed algorithm, the average evaluation score of a specific user used in the experiment increased by about 35%, from 2.55 to 3.44, thereby increasing user satisfaction. It has been confirmed that this algorithm is more effective than the algorithms used in existing recommendation systems.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권12호
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• pp.1516-1528
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• 1999

월드 와이드 웹(World Wide Web)에 존재하는 음란성 유해 정보는 많은 국가에서 사회적인 문제를 일으키고 있다. 그러나 현재 음란성 유해 정보로부터 미성년자를 보호하는 실효성 있는 방법은 유해 정보 접근 차단 프로그램을 사용하는 방법뿐이다. 유해 정보 접근 차단 프로그램은 기본적으로 음란성 유해 정보를 포함한 유해 정보 주소 목록을 기반으로 사용자의 유해 정보에 대한 접근을 차단하는 방식으로 동작한다.그런데 대규모 유해 정보 주소 목록의 확보를 위해서는 월드 와이드 웹으로부터 음란성 유해 정보를 자동 색출하는 인터넷 정보 검색 시스템의 일종인 음란성 유해 정보 색출 시스템이 필요하다. 그런데 음란성 유해 정보 색출 시스템은 그 대상이 사람이 아닌 유해 정보 접근 차단 프로그램이기 때문에 일반 인터넷 정보 검색 시스템과는 달리, 대단히 높은 검색 정확성을 유지해야 하고, 유해 정보 접근 차단 프로그램에서 관리가 용이한 검색 목록을 생성해야 하는 요구 사항을 가진다.본 논문에서는 기존 인터넷 정보 검색 모델이 "문헌"에 대한 잘못된 가정 때문에 위 요구사항을 만족시키지 못하고 있음을 지적하고, 월드 와이드 웹 상의 문헌에 대한 새로운 정의와 이를 기반으로 위의 요구사항을 만족하는 검색 모델인 페이지 그룹 검색 모델을 제안한다. 또한 다양한 실험과 분석을 통해 제안하는 모델이 기존 인터넷 정보 검색 모델보다 높은 정확성과 빠른 검색 속도, 그리고 유해 정보 접근 차단 프로그램에서의 관리가 용이한 검색 목록을 생성함을 보인다.Abstract Illegal and Harmful Content on the Internet, especially content for adults causes a social problem in many countries. To protect children from harmful content, A filtering software, which blocks user's access to harmful content based on a blocking list, and harmful content search system, which is a special purpose internet search system to generate the blocking list, are necessary. We found that current internet search models do not satisfy the requirements of the harmful content search system: high accuracy in document analysis, fast search time, and low overhead in the filtering software.In this paper we point out these problems are caused by a mistake in a document definition of the current internet models and propose a new internet search model, Page Group Search Model. This model considers a document as a set of pages that are made for one subject. We suggest a Group Construction algorithm and a Group Evaluation algorithm. And we perform experiments to prove that Page Group Search Model satisfies the requirements.uirements.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제27권2호
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• pp.117-124
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• 2002

This research was conducted to develop a method to remove the effect of surface temperature of Shingo pears for sugar content measurement. Sugar content was measured by a near-infrared spectrum analysis technique. Reflected spectrum and sugar content of a pear were used for developing regression models. For the model development, reflected spectrums having wavelengths in the range of 654 to 1,052nm were used. To remove the effect of surface temperature, special sample preparation techniques and partial least square (PLS) regression models were proposed and tested. 71 Shingo pears stored in a cold storage, which had 2$^{\circ}C$ inside temperature, were taken out and left in a room temperature for a while. Temperature and reflected spectrum of each pear was measured. To increase the temperature distribution of samples, temperature and reflected spectrum of each pear was measured four times with one hour twenty minutes interval. During the experiment, temperature of pears increased up to 17 $^{\circ}C$. The total number of measured spectrum was 284. Three groups of spectrum data were formed according to temperature distribution. First group had surface temperature of 14$^{\circ}C$ and total number of 51. Second group consisted of the first and the fourth experiment data which contained the minimum and the maximum temperatures. Third group consisted of 155 data with normal temperature-distribution. The rest data set were used for model evaluation. Results shelved that PLS model I, which was developed by using the first data group, was inadequate for measuring sugar content of pears which had different surface temperatures from 14$^{\circ}C$. After temperature compensation, sugar content predictions became close to the measured values. Since using many data which had wide range of surface temperatures, PLS model II and III were able to predict sugar content of pears without additional temperature compensation. PLS model IV, which included the surface temperatures as an independent variable. showed slightly improved performance(R$^2$=0.73). Performance of the model could be enhanced by using samples with more wide range of temperatures and sugar contents.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권11호
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• pp.51-62
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• 2019

본 연구에서는 초분광 근적외선 영상을 이용하여 광역지역의 흙의 함수비 변화를 간편한 방법으로 예측하기 위해 수행되었다. 근적외선(VNIR) 영역대에서 변화되는 함수비 별로 모래, 화강풍화토(우면산, 구룡산, 대모산, 황령산), 카오리나이트를 초분광 카메라로 촬영하여 반사율을 추출하였고, 흙의 함수비와 가장 연관성 높은 매개변수를 찾기 위하여 선정된 매개변수와 함수비를 변수로하여 Partial Least Square Regression(PLSR) 분석을 이용하여 함수비 예측모델을 구축하였다. 함수비 예측모델을 구축한 결과, 흙의 종류에 관계없이 Area of reflectance(Near-infrared, NIR)의 매개변수가 흙의 함수비와 가장 연관성 높은 매개변수임을 확인하였고, 모든 흙에서 예측모델의 정확도(R²)는 0.9 이상임을 확인하였다. 또한 흙의 실제 함수비와 비교 검증해본 결과, 평균절대백분율(mean absolute percentage error, MAPE)이 15%이내로 확인되었다. 따라서 대상 흙들에서 50% 이내에서 변화되는 함수비 예측 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 초분광 근적외선 영상을 이용하여 모래, 화강풍화토, 카오리나이트의 함수비 예측 가능성을 확인하였고, 모델의 정확도 개선 및 더 높은 범위의 함수비 예측을 위해서는 흙의 분류모델 개발이 추가적으로 필요하다고 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.270-278
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• 2018

본 연구는 유아 교사의 음악교육을 위한 음악교수내용지식과 음악교수효능감, 음악교육에 대한 교사의 태도 사이에 관계를 실증적으로 검증 하고자 하였으며, 검증을 위해 유아교육기관에 근무하는 유아 교사 132명을 대상으로 수집된 자료를 분석하였다. 통계적 분석은 SPSS와 AMOS를 사용하여 구조방정식모형분석을 하였다. 본 연구의 결과, 연구모형에 대한 적합도는 적절하였으며, 유아교사의 음악교수내용지식과 음악교수효능감, 음악교육에 대한 교사의 태도 변수 사이의 인과관계를 명확하게 확인하였다. 첫째, 유아 교사의 음악 교수내용지식은 음악교육에 대한 교사의 태도에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 유아 교사의 음악 교수내용지식은 유아 교사의 음악교육에 대한 교수효능감에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 유아 교사의 음악 교수내용지식은 음악교육에 대한 교사의 태도에 음악교수효능감을 매개로 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 매개 효과는 부분매개 효과로 나타났다. 본 연구의 결과는 유아의 음악적 발달을 위한 유아 교사의 전문성 강화에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있다. 특히, 유아 교사의 음악교수내용지식 변수가 유아들의 음악교육에서 매우 중요한 변수임을 확인할 수 있다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제41권3호
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• pp.273-280
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• 2016

Purpose: This experiment was conducted to detect water stress in terms of the moisture content of cucumber seedlings under water stress condition using a hyperspectral image acquisition system, linear regression analysis, and partial least square regression (PLSR) to achieve a non-destructive measurement procedure. Methods: Changes in the reflectance spectrum of cucumber seedlings under water stress were measured using hyperspectral imaging techniques. A model for estimating moisture content of cucumber seedlings was constructed through a linear regression analysis that used the moisture content of cucumber seedlings and a normalized difference vegetation index (NDVI). A model using PLSR that used the moisture content of cucumber seedlings and reflectance spectrum was also created. Results: In the early stages of water stress, cucumber seedlings recovered completely when sub-irrigation was applied. However, the seedlings suffering from initial wilting did not recover when more than 42 h passed without irrigation. The reflectance spectrum of seedlings under water stress decreased gradually, but increased when irrigation was provided, except for the seedlings that had permanently wilted. From the results of the linear regression analysis using the NDVI, the model excluding wilted seedlings with less than 20% (n=97) moisture content showed a precision ($R^2$ and $R^2_{\alpha}$) of 0.573 and 0.568, respectively, and accuracy (RE) of 4.138% and 4.138%, which was higher than that for models including all seedlings (n=100). For PLS regression analysis using the reflectance spectrum, both models were found to have strong precision ($R^2$) with a rating of 0.822, but accuracy (RMSE and RE) was higher in the model excluding wilted seedlings as 5.544% and 13.65% respectively. Conclusions: The estimation model of the moisture content of cucumber seedlings showed better results in the PLSR analysis using reflectance spectrum than the linear regression analysis using NDVI.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권9호
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• pp.59-79
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• 2005

이 논문은 지방문화산업지원센터의 역할모델을 중심으로 산 ${\cdot}$학 협력을 기반으로한 지역문화콘텐츠산업의 혁신 환경을 창출하기 위한 사업모델을 개발하는데 초점을 두었다. 이를 위하여 경기디지털콘텐츠진흥원의 공공아카데미사업과 경기문화원형디지털콘텐츠개발 사업에 대한 사례분석을 실시하였다. 이를 바탕으로 이 논문에서는 지역문화산업 혁신환경 차원에서 경기디지털콘텐츠진릉원의 산학협력사업 모델을 문화콘텐츠 R&D 네트워크센터 구축사업, 인력양성사업과 지역클러스터사업의 연계 강화사업, 산 ${\cdot}$ 학과의 파트너쉽 기반 문화콘텐츠체험 및 학습 프로그램 체계 구축사업 등 세 가지 차원에서 설정하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.27-33
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• 2014

UCI (Universal Content Identifier) 식별체계가 국가표준식별체계로 자리를 잡으면서 다양한 저작물의 디지털 콘텐츠에 대하여 UCI 식별자가 부여되어 유통이 이루어지고 있으나, 콘텐츠의 저작권 정보 부재로 인해 의도되지 않은 저작권 침해 행위 발생 및 저작권 계약 등에 있어 많은 문제점이 발생하고 있다. 통합저작권관리번호인 ICN (Integrated Copyright Number)는 국내에서 저작권 관리를 위해 개발된 코드체계로 저작물 활용에 따른 사용내역에 대한 정산과 분배, 불법 모니터링, 필터링을 목적으로 하며, 권리자의 보호를 위해 저작물에 대한 저작권 관계 정보를 포함하고 있다. 그러나 ICN은 그 목적이 저작권 관리에 집중되어 있어 디지털콘텐츠자체의 속성이나 유통에 필요한 정보들을 포함하고 있지 않다. 따라서 생산되는 디지털저작물을 보다 효율적으로 관리하고 유통하기 위해서는 콘텐츠를 식별하기 위한 식별체계인 UCI와 디지털저작물에 대한 권리의 소유관계를 식별할 수 있는 저작권 권리관리체계인 ICN과 연계와 통합은 권리자와 사업자간의 투명하고 효과적인 저작물 유통의 기반이 될 수 있다. 본 논문에서는 UCI 식별체계와 ICN 식별체계를 연계와 통합의 관점에서 식별체계간의 정책적 요인들과 핵심적인 기술 요소를 분석하고 각 식별체계의 가치사슬간의 효율화를 기할 수 있는 연계 및 통합 인프라의 구축에 대한 모델을 제시하고자 한다.