• 디지털융복합연구
• /
• 제19권3호
• /
• pp.313-318
• /
• 2021

질병의 치료를 위해서는 약을 정시에 정량 복용해야 할 필요가 있으나 다수의 사람들이 약의 복용 시간을 어기거나 잊어버리는 경우가 빈번하게 발생한다. 이러한 문제점을 정보기술을 이용하여 해결하기 위한 앱이 등장하고 있다. 그러나 기존의 앱의 경우, 복용 알림 기능만 제공하거나 사용자 인터페이스가 불평하고, 복용 약의 사진 등록 등이 불가능하여 사용하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 복용 알림뿐만 아니라 복용 루틴 설정, 복용여부 확인, 병원 및 약국 검색, 사용자가 복용하고 있는 약의 이미지 첨부가 가능한 스마트 약물 복용 관리 앱을 개발하였다. 본 앱을 통하여 복용 시간을 잊어버리는 빈도를 낮추고, 실제 이미지를 통한 복용 약의 확인을 통한 정확한 투약이 가능하다. 또한 복용 주기가 다른 여러 개의 약을 복용할 경우, 이를 지원하기 위한 복용 루틴 설정도 지원하고 있다. 그리고 현재 위치에서 가까운 병원 및 약국에 대한 정보를 제공하여 병원, 약국에 대한 접근성을 높일 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권12호
• /
• pp.1716-1722
• /
• 2021

최근 동영상 콘텐츠 제공 서비스는 그 용량이 매우 증가하여 사용자 추천의 중요성이 증가하고 있다. 그리고 이러한 콘텐츠는 다양한 특성을 내포하고 있어 사용자가 지정한 키워드만으로 그 콘텐츠의 특징을 제대로 표현하기 어렵다. 그러므로 사용자가 정의한 키워드를 이용하는 기존의 추천 시스템은 개체의 특성을 제대로 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 교육용 동영상 서비스 시스템의 콘텐츠 추천을 위한 기법 중 음성데이터 기반 자막을 이용한 분석과 영상의 키프레임을 이용한 영상 비교 기법의 효율성을 비교한다. 또한, 실험 결과를 통해 각 분석 기법이 효율적으로 활용될 수 있는 영상 콘텐츠의 유형 및 환경을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.160-174
• /
• 2022

본 연구는 매그넘 포토스 소속으로 한국전쟁 기간에 종군한 사진가 베르너 비숍의 종군활동과 주요 사진을 분석하였다. 베르너 비숍은 1951년과 1952년 두 번 한국에 입국해 종군했다. 그가 남긴 한국전쟁 사진과 에세이, 각종 편지, 사진집 등의 자료를 통해서 그의 종군활동과 종군 배경을 밝히고, 1·2차 종군에서 촬영한 대표 사진을 중심으로 주요 메시지와 특징을 분석했다. 비숍은 한국에서 '인간' 중심의 작품을 촬영했다. 특히 '전쟁지역에서 민간인은 어떻게 되는가?'에 대한 주제의식을 가졌다. 비숍은 1차 종군에서 전쟁에 휘말린 민간인의 고통과 전쟁의 참상을 알리고자 산양리 주민을 카메라에 담았다. 2차 종군에서는 최초 재정적 이유로 인해 마지못해 종군하였으나 포로수용소에서 이뤄지는 이념재교육의 실상과 포로들의 생활상을 인본주의적 관점에서 비판적으로 담아냈다. 흑백의 뚜렷한 대비, 인물 중심의 이미지 배열, 뛰어난 시선 처리 등의 특징을 보였다. 그의 종군은 한국전쟁 중 일어나는 민간인의 피해와 인본주의적 탐색에 배경을 두고 있었으며, 이러한 주제의식은 당시 종군한 여느 종군기자들과는 결이 다른 것으로 시대를 관통하는 특징을 갖는다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권5호
• /
• pp.221-228
• /
• 2022

인공지능 기술의 적용으로 로봇이 실생활에서 효율성 높은 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 단순 반복적 작업을 하는 산업용 매니퓰레이터와 달리 서비스 로봇 분야에서 장소의 제약 없이 단독으로 또는 협업하여 사용하기 위한 6자유도 로봇 팔의 설계방법과 지능적인 물체 검출 및 이동 방법을 제시하고 성능을 검증하였다. 로봇 팔에 포함된 임베디드 보드의 ROS 환경에서 깊이 카메라와 딥러닝을 이용하여 로봇팔은 물체를 검출하고, 역기구학 해석을 통해 물체 영역으로 이동한다. 또한 물체와 접촉 시 힘센서 값의 분석을 통해 물체를 정확히 잡고 이동하는 동작이 가능하게 하였다. 제작한 로봇 팔에 대한 성능검증을 위하여 딥러닝과 영상처리를 통한 물체의 정확한 위치 산출, 모터 제어 및 물체 분리에 대한 실험을 하였으며, 실제 동작 여부를 확인하기 위하여 카페에서 흔히 사용하는 다양한 컵들을 분리하는 실험을 수행하였다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제24권4호
• /
• pp.171-179
• /
• 2021

시간영역 유도분극 탐사 자료로부터 Cole-Cole 변수를 추정하는 2차원 역산법을 개발하였다. 모든 유도분극 과도 전위 자료를 역산하여 전기비저항, 충전성, 완화 시간 및 주파수 승수 등의 2D Cole-Cole 변수를 추정하였다. 개발된 역산법은 2단계로 구성된다. 우선 음의 겉보기 충전성 문제를 피하기 위하여 측정된 유도분극 반응을 전류 주입 중 겉보기 전기비저항으로 변환하였다. 1단계 역산에서는 시간에 따라 항상 증가하는 전기비저항을 추정하는 4차원 역산을 통하여 각 역산 블록에서의 전기비저항 시계열 모델을 구축하였다. 2단계 역산에서는 4차원 역산에서 얻어진 전기비저항 시계열 자료를 역산하여 Cole-Cole 변수를 추정하였다. 이때 격자 탐색법을 통하여 참값에 근접한 초기 모델을 설정하는 방법을 통하여 신속한 역산이 가능하였다. 마지막으로 수치 자료에 대한 역산 실험을 통해 개발된 알고리즘이 Cole-Cole 지하 모델을 효과적으로 영상화할 수 있음을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권5호
• /
• pp.225-233
• /
• 2022

Due to the large number of documents that are important to people and many of their requests from time to time to perform an essential official procedure, this requires a practical arrangement and organization for them. When necessary, many people struggle with effectively arranging official documents that enable display, which takes a lot of time and effort. Also, no mobile apps specialize in professionally preserving essential electronic records and displaying them when needed. Dataset consisting of 10,841 rows and 13 columns was analyzed using Anaconda, Python, and Mito Data Science new tool obtained from Google Play. The research was conducted using the quantitative descriptive approach. The presented solution is a model specialized in saving essential documents, categorizing according to the user's desire, and displaying them when needed. It is possible to send in an image or a pdf file. Aside from identifying file kinds like PDFs and pictures, the model also looks for and verifies specific file extensions. The file extension and its properties are checked before sharing or saving it by applying the similarity algorithm (Levenshtein). Our method effectively and efficiently facilitated the search process, saving the user time and effort. In conclusion, such an application is not available, which facilitates the process of classifying documents effectively and displaying them quickly and easily for people for printing or sending to some official procedures, and it is considered one of the applications that greatly help in preserving time, effort, and money for people.

• 한국산업융합학회 논문집
• /
• 제26권1호
• /
• pp.113-119
• /
• 2023

In this paper, we propose an optimization of a pose estimation deep learning model for recognition of abnormal behavior in unmanned stores using radio frequencies. The radio frequency use millimeter wave in the 30 GHz to 300 GHz band. Due to the short wavelength and strong straightness, it is a frequency with less grayness and less interference due to radio absorption on the object. A millimeter wave radar is used to solve the problem of personal information infringement that may occur in conventional CCTV image-based pose estimation. Deep learning-based pose estimation models generally use convolution neural networks. The convolution neural network is a combination of convolution layers and pooling layers of different types, and there are many cases of convolution filter size, number, and convolution operations, and more cases of combining components. Therefore, it is difficult to find the structure and components of the optimal posture estimation model for input data. Compared with conventional millimeter wave-based posture estimation studies, it is possible to explore the structure and components of the optimal posture estimation model for input data using genetic algorithms, and the performance of optimizing the proposed posture estimation model is excellent. Data are collected for actual unmanned stores, and point cloud data and three-dimensional keypoint information of Kinect Azure are collected using millimeter wave radar for collapse and property damage occurring in unmanned stores. As a result of the experiment, it was confirmed that the error was moored compared to the conventional posture estimation model.

• 한국간호교육학회지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.444-455
• /
• 2022

Purpose: This study explored the meaning of the social perceptions of nurses in online news articles during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Methods: A total of 339 nurse-related articles published in Korean online newspapers from January 1 to December 31, 2020, were extracted by entering various combinations of OR and AND with the four words "Corona," "COVID," "Nursing," and "Nurse" as search keywords using BIGKinds, a news database provided by the Korea Press Foundation. The collected data were analyzed with a keyword network analysis and topic modeling using NetMiner 4. Results: The top keywords extracted from the nurse-related news articles were, in the following order, "metropolitan area," "protective clothing," "government," "task," and "admission." Four topics representing keywords were identified: "encouragement for dedicated nurses," "poor work environment," "front-line nurses working with obligation during the COVID-19 pandemic," and "nurses' efforts to prevent the spread of COVID-19." Conclusion: The media's attention to the dedication of nurses, the shortage of nursing resources, and the need for government support is encouraging in that it forms the public opinion necessary to lead to substantial improvements in treating nurses. The nursing community should actively promote policy proposals to improve treatment toward nurses by utilizing the net function of the media and proactively seek and apply strategies to improve the image of nurses working in various fields.

• 한국임상수의학회지
• /
• 제39권6호
• /
• pp.334-341
• /
• 2022

A decrease in the paraspinal muscle cross-sectional area (CSA) and functional cross-sectional area (FCSA) are associated with low back pain and disc herniation in humans. This study examined whether chronicity or lateralization of disc herniation affects the CSA and FCSA of the paraspinal muscles. The CSA and FCSA of the paraspinal muscles between the 12th and 13th thoracic vertebrae were measured in 31 dogs with intervertebral disc herniation (IVDH). The muscle CSA and FCSA were evaluated by dividing the values of the body weight, spinal disc CSA, and spinal canal CSA to offset the differences in body type between subjects. In the chronic IVDH group, the ratio of the paraspinal muscle CSA divided by the body weight was significantly lower, and fat infiltration in the paraspinal muscle was significantly higher than in the acute group. The lateralization of the disc herniation was significantly related to the changes in the paraspinal muscle CSA. In the right-sided disc herniation group, right epaxial muscle CSA was significantly reduced compared to the left-sided disc herniation group. The change in the paraspinal muscle might be a helpful indicator to localize less obvious disc pathologies and target the search for the pathology responsible for disc-related symptoms in dogs.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.19-28
• /
• 2017

IP보안 카메라의 보급으로 원격에서 얼굴인식을 수행함에 있어 서버의 부하를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 구현되고 있다. 본 논문에서는 원격지에 있는 IP 보안 카메라 영상을 얼굴검출기능이 탑재된 DSP 보드를 통해 입력 받아 얼굴검출을 수행 한 후 해당 얼굴영역 이미지를 서버로 전송하여 이를 얼굴인식 분산 처리를 통해 얼굴인식 기능을 수행한다. 결과적으로 전체적인 서버시스템 로드를 상당히 줄이는 성과와 실시간 얼굴 인식처리를 최대 256대의 카메라를 연동하면서 수행할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이를 수행할 수 있는 기술은 분산처리 서버기술을 이용하여 한 서버 당 64채널 얼굴인식을 수행하며, 4개 분산처리 서버를 운영할 경우 250여개 카메라 채널을 통한 얼굴검출 결과를 처리하는 성과를 가져올 수 있었다.