• Journal of Conservation Science
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• v.30 no.1
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• pp.13-25
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• 2014

This study interpreted the chemicals of the pigments and the coloring techniques employed on Youngsan Ritual Ceremony Buddhist Painting through a nondestructive analysis method and a microscopic observation. Based on the interpretation, this study closely examined the chemical properties of the names of the coloring materials specified on the ceremonial writing of the Buddhist painting. It is estimated that lead white was used for the white pigments, orpiment and organic pigment for the yellow pigment, cinnabar/vermilion, minium, red ochre, and red dyes for the red pigments, malachite or atacamite for the green pigments, azurite and indigo for the blue pigments, and ink stick for the black pigments. The pigment names specified on the ceremonial writing are juhong, jungcheong, hayeop, whangdan, and whanggeum, and it was verified that juhong is cinnabar or vermilion, jungcheong is azurite, hayeop is malachite or atacamite, whangdan is minium, and whanggeum is a gold foil.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.340-341
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• 2011

경제성장과 기술의 수용도가 높아지면서 오픈소스 소프트웨어 시장의 수익이 연간 22.4%의 성장을 기록할 것이라고 예측했을 정도로 오픈 소스 소프트웨어의 시장성과 영향력이 나날이 커져가고 있다. 오픈소스 소프트웨어는 커뮤니티 규모의 확대, 내부협력의 향상 그리고 더 나아가 소프트웨어의 고도화를 주요 목표로 두고 있다. 본 연구에선 협업을 통한 소프트웨어의 고도화를 도모하고, 보다 나은 개발 환경을 제공하기 위해서 오픈소스 커뮤니티의 소셜 네트워크 서비스를 구성 및 제안 하고 있다. 오픈소스 커뮤니티 내에서 소셜 네트워크 서비스를 제공 할 수 있도록 커뮤니티를 구성하였다. 또한 개발자들이 사용한 API들을 이용해서 개발자간 소셜 네트워크 서비스를 구성하고, 연관 서비스를 제공할 수 있도록 구성하였다. 이를 통해 개발자에게 필요한 정보와 문제점 및 해결방안 등 개발 관련 정보를 효과적으로 공유할 수 있을 것이며, 개발상의 편이와 오픈소스 소프트웨어의 고도화를 촉진 시킬 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1102-1103
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• 2011

오픈소스 커뮤니티들은 개발자들 간의 커뮤니케이션을 활성화시키고, 협업 할 수 있도록 환경을 제공하고 있다. 하지만 스마트TV 셋톱박스 요소 기술과 관련된 오픈소스프로젝트는 극히 미비한 수준이다. 이에 본 연구에서는 스마트TV 요소기술과 상위 6개의 오픈소스 커뮤니티의 기능을 조사, 분석하였으며, 이를 기반으로 스마트TV 셋톱박스 기반의 오픈소스 커뮤니티를 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 스마트TV 기반의 오픈소스 커뮤니티는 스마트TV 셋톱박스 기반의 오픈 소프트웨어의 고도화를 가지고 올 수 있는 개발 환경을 제공 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.536-539
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• 2020

길이 좁고 차도와 인도의 구분이 없는 골목길의 특성상 사각지대가 많고 보행자의 동선을 예측하기 힘들어 교통사고가 많이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 AI 를 활용, 영상 내 사물을 추적하여 골목길에서의 사고를 예방하는 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 Object - Detection & Tracking 을 사용하여 보행자 및 차량을 식별·추적하여 두 개 이상의 사물이 동시에 교차로에 접근 시 사고 예방 알람을 발생시킨다. 이 시스템을 전국에 설치되어 있는 CCTV 에 활용하면 추가적인 비용과 설치 시간에 제한받지 않고 전국적으로 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.455-458
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• 2020

문서 요약은 입력 문서의 핵심 내용을 파악하여 짧고 간결한 문장으로 나타내는 과정이다. 최근에는 문서 요약을 위해 사전 학습된 언어 모델을 이용하는 방식이 여럿 제안되고 있지만, 이러한 언어 모델들은 문서 요약의 특성을 고려하지 않고 설계된 입력 노이즈 방식을 사용하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 한국어 문서 추상 요약에 사전 학습 언어 모델인 BART를 도입하고, 입력 문서에 무작위 문장을 삽입하는 노이징 방식을 추가하여 문서 추상 요약 모델의 언어 이해 능력을 향상시키는 방법론을 제안한다. 실험 결과, BART를 도입한 문서 요약 모델의 결과는 다른 요약 모델들의 결과에 비해 전반적으로 품질 향상을 보였으며, BART와 함께 무작위 문장을 삽입하는 노이징 방법은 적은 비율로 삽입하는 경우 추가적인 성능 향상을 보였다.

• Korean Journal of Ichthyology
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• v.24 no.4
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• pp.306-310
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• 2012

A hypogean gobiid, Luciogobius pallidus was described as the first record from Korea and also as the westernmost record of the species from the world, based on four specimens (31.2~53.6 mm SL) collected from Jeju Island, Korea. The species is characterized by having yellowish orange body color with I, 10~11 second dorsal fin rays, I, 10~12 anal fin rays, 13~15 pectoral fin rays, and 36 vertebrae as well as small embedded eyes beneath the skin. A new Korean name, "Juhong-mi-ggeun-mang-dug" was proposed for the species.

• Food Science and Industry
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• v.50 no.1
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• pp.16-25
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• 2017

There is no doubt that accumulation of big data using multi-omics technologies will be useful to solve human's long-standing problems such as development of personalized diet and medicine, overcoming diseases, and longevity. However, in the food industry, big data based on omics is scarcely accumulated. In particular, comprehensive analysis of molecular lipid metabolites directly associated with food quality, such as taste, flavor, and texture has been very limited. Moreover, most of food lipidomics studies are applied to analyze lipid components and discriminate authenticity and freshness of limited foods including vegetable and fish oil. However, if lipid big data through food lipidomics research of various foods and materials can be accumulated, lipidomics can be used in the optimization of food processing, production, delivery system, food safety, and storage as well as functional food.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1142-1145
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• 2011

최근 스마트폰을 중심으로 한 모바일 기기의 보급 및 활용이 급격하게 증가하고 있다. 이러한 환경 변환에 맞춰 많은 서비스들이 모바일 기기를 위한 형태, 즉 앱으로 개발되고 있다. 이 논문에서는 이러한 패러다임의 이동을 고려하여, 현재의 통계지리정보서비스에 대하여 고찰하고 이를 통해 모바일 기기를 위한 적합한 앱 형태 및 고려사항에 대하여 기술한다. 통계정보는 다양한 형태로 제공될 수 있으며, 특히 지리정보시스템과의 연계를 통한 서비스 활용성과 이해력을 돕기 위한 통계지리정보서비스에 대한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 변화하는 패러다임을 고려한 앱 개발에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 사용자의 통계정보의 활용성 향상시킬 수 있는 통계지리정보 앱 개발 시 고려사항 및 기능에 대하여 기술한다. 이 논문의 결과는 스마트폰과 같은 모바일 기기를 위한 앱 개발을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.46 no.4
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• pp.321-330
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• 2023

The Korean military has sought to build an all-round military force against the national and international security environment and future asymmetric threats as well as the military threats it faces. However, while raising the need for timely electrification, there are few cases of quantitatively evaluating the loss when electrification is delayed, making it difficult for our military to provide a logical basis to support the importance of the electrification period. Therefore, through this study, we tried to analyze the index of loss cost that can support the need for timely electrification with logical and quantitative data and present it as a logical basis. To this end, the loss cost was calculated in terms of combat efficiency, equipment utilization rate, and maintenance requirements, which can be quantitatively calculated based on "combat readiness," a general impact on the military in case of delayed timely electrification.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.2
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• pp.9-15
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• 2024

In this paper, a Diffusion Multi-step Classifier (DMC) is proposed to address the imbalance issue in credit prediction. DMC utilizes a Diffusion Model to generate continuous numerical data from credit prediction data and creates categorical data through a Multi-step Classifier. Compared to other algorithms generating synthetic data, DMC produces data with a distribution more similar to real data. Using DMC, data that closely resemble actual data can be generated, outperforming other algorithms for data generation. When experiments were conducted using the generated data, the probability of predicting delinquencies increased by over 20%, and overall predictive accuracy improved by approximately 4%. These research findings are anticipated to significantly contribute to reducing delinquency rates and increasing profits when applied in actual financial institutions.