• 박물관보존과학
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• 제29권
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• pp.65-80
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• 2023

본 연구는 통일신라 하대 전돌 유약의 재료학적 특성을 파악하기 위하여 포항 법광사지 출토 납유 전돌 7점을 조사하였다. 유약의 표면과 단면을 현미경으로 관찰하여 다양한 수화양상을 확인하고 이를 표면층·수화층A·수화층B·녹색층으로 분류하였다. 이들 각 층의 화학조성을 주사전자현미분석으로 측정한 결과, 수화의 영향이 가장 적은 녹색층이 원 조성으로 추정된다. 이 녹색층은 주성분이 PbO와 SiO₂가 8 : 2의 비율로 나타나고 주요 발색원소인 CuO를 약 2% 내외로 함유한 저화도 유약이다. 녹색층은 경상도 납유 전돌의 기 분석된 주성분 자료들과 비교 검토하여 법광사지 납유 조성이 사천왕사지, 천룡사지, 부석사지 바닥전과 유사함을 밝혀냈다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.47-60
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• 2023

본 연구는 국가 R&D 관리의 효율성을 개선하여 행정 부담을 최소화하고, 연구자·서비스 중심으로의 투명한 연구환경을 조성하기 위하여, 국가연구개발사업 연구지원시스템에 컨소시엄 블록체인을 데이터베이스로 활용하는 방안을 제시하였다. 구체적으로 데이터를 특성에 따라 분류하여, 첫째, 무결성과 투명성이 요구되는 데이터는 블록체인에 저장하는 방안, 둘째, 기밀성과 수정 및 삭제가 요구되는 데이터는 데이터베이스에 저장하는 방안, 셋째, 기밀성·무결성·투명성이 동시에 요구되는 데이터는 원본은 데이터베이스에 저장하고, 해당 데이터의 해시값은 블록체인에 별도로 저장하는 방안을 제안하였다. 블록체인 연구지원시스템을 활용하면 시스템의 안정적인 운영과 연구관리 전문기관 간 신속한 정보 공유가 가능하여, 행정 업무 부담 완화, 프로세스의 투명성 제고, 정보의 비대칭성 해소, 데이터 무결성·가용성·기밀성 확보 등의 효과를 창출할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.122-129
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• 2022

본 논문은 프레임 속도를 국부적으로 조절하는 데이터 증강을 이용하여 트랜스포머 기반 음성 인식기의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 먼저, 원래의 음성데이터에서 증강할 부분의 시작 시간과 길이를 랜덤으로 선택한다. 그 다음, 선택된 부분의 프레임 속도는 선형보간법을 이용하여 새로운 프레임 속도로 변경된다. 월스트리트 저널 및 LibriSpeech 음성데이터를 이용한 실험결과, 수렴 시간은 베이스라인보다 오래 걸리지만, 인식 정확도는 대부분의 경우에 향상됨을 보여주었다. 성능을 더욱 향상시키기 위하여 변경 부분의 길이 및 속도 등 다양한 매개변수를 최적화하였다. 제안 방법은 월스트리트 저널 및 LibriSpeech 음성 데이터에서 베이스라인과 비교하여 각각 11.8 % 및 14.9 %의 상대적 성능 향상을 보여주는 것으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1433-1449
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• 2023

In recent years, the rapid development of social networks has led to a rapid increase in the amount of information available on the Internet, which contains a large amount of sensitive information related to pornography, politics, and terrorism. In the aspect of sensitive image detection, the existing machine learning algorithms are confronted with problems such as large model size, long training time, and slow detection speed when auditing and supervising. In order to detect sensitive images more accurately and quickly, this paper proposes a multiclassification sensitive image detection method based on lightweight Convolutional Neural Network. On the basis of the EfficientNet model, this method combines the Ghost Module idea of the GhostNet model and adds the SE channel attention mechanism in the Ghost Module for feature extraction training. The experimental results on the sensitive image data set constructed in this paper show that the accuracy of the proposed method in sensitive information detection is 94.46% higher than that of the similar methods. Then, the model is pruned through an ablation experiment, and the activation function is replaced by Hard-Swish, which reduces the parameters of the original model by 54.67%. Under the condition of ensuring accuracy, the detection time of a single image is reduced from 8.88ms to 6.37ms. The results of the experiment demonstrate that the method put forward has successfully enhanced the precision of identifying multi-class sensitive images, significantly decreased the number of parameters in the model, and achieved higher accuracy than comparable algorithms while using a more lightweight model design.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.942-943
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• 2021

The present work proposes a classification system for the HEp-2 cell images using an unsupervised deep feature learning method. Unlike most of the state-of-the-art methods in the literature that utilize deep learning in a strictly supervised way, we propose here the use of the deep convolutional autoencoder (DCAE) as the principal feature extractor for classifying the different types of the HEp-2 cell images. The network takes the original cell images as the inputs and learns to reconstruct them in order to capture the features related to the global shape of the cells. A final feature vector is constructed by using the latent representations extracted from the DCAE, giving a highly discriminative feature representation. The created features will be fed to a nonlinear classifier whose output will represent the final type of the cell image. We have tested the discriminability of the proposed features on one of the most popular HEp-2 cell classification datasets, the SNPHEp-2 dataset and the results show that the proposed features manage to capture the distinctive characteristics of the different cell types while performing at least as well as the actual deep learning based state-of-the-art methods.

• 한국병원경영학회지
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• 제28권2호
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• pp.9-20
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• 2023

Purpose: This study classified the actual functions of geriatric hospitals and examined the differences in their characteristics, in order to provide a basis for discussions on defining the functions of geriatric hospitals and how to pay for care. Methodology: This study used various administrative data such as health insurance data and long-term care insurance data. Cluster analysis was used to categorize geriatric hospitals. To examine the validity of the cluster analysis results, we conducted a discriminant analysis to calculate the accuracy of the classification. To examine cluster characteristics, we examined structure, process, and outcome indicators for each cluster. Findings: The cluster analysis identified five clusters. They were geriatric hospitals with relatively short stays for cancer patients(cluster 1; cancer patient-centered), geriatric hospitals with relatively large numbers of patients using rehabilitation services(cluster 2; rehabilitation patient-centered), geriatric hospitals with a high proportion of relatively severe elderly patients(cluster 3; severe elderly patient-centered), geriatric hospitals with a high proportion of mildly ill elderly patients with various conditions(cluster 4; mildly ill elderly patient-centered), and geriatric hospitals with a significantly higher proportion of dementia patients(cluster 5; dementia patient-centered). The largest number of geriatric hospitals were categorized in clusters 4 and 5, and the structure and process indicators for these clusters were generally lower than for the other clusters. Practical Implications: We have confirmed the existence of geriatric hospitals where the medical function, which is the original purpose of a geriatric hospital, has been weakened. It has been observed that the quality level of these geriatric hospitals is likely to be lower compared to hospitals that prioritize enhanced medical functions. Therefore, it is suggested to consider the conversion of these geriatric hospitals into long-term care facilities, and careful consideration should be given to the review of care-giver payment coverage.

• 융합보안논문지
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• 제22권3호
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• pp.33-39
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• 2022

최근 정보시스템 인프라에 대한 사이버 공격이 증가하면서 사용자 인증 기능이 무력화되는 현상이 지속적으로 발생하고 있다. 정보시스템에 내재된 보안 취약성은 날로 증가하고 있으며 이에 따라 정보시스템에 암호화 기술을 적용해야 할 필요성이 더욱 증대되고 있다. 본 연구는 초보자가 이해하고 적용하기 쉽지 않은 암호화 알고리즘의 업무현장 적용을 지원하기 위해 대칭키 알고리즘에 사용되는 한 원리인 Substitution Cipher Practice Model을 개발하여 제안한다. 이는 Vigenere Cipher라는알파벳 텍스트를 암호화 프로세스에 활용하는 방법이며 비교적 단순한 형태의 다중 알파벳이 암호화 업무용 프로그램으로 개발이 가능함을 보여준다. 본 연구에서 제안하는 암호화 응용 시스템은 단순한 형태의 다중 알파벳 대체 방법을 활용하여 암호화 테이블 생성, 암호화, 복호화의 3단계를 프레임워크로 통합한 응용 모델을 제시하는 것이다. 제안한 연구는 실험을 위해 통합 프로그램을 코딩하여 테이블 생성, 암호화 및 복호화의 세 단계 테스트를 진행했다. 이 연구 결과는 비교적 간단한 대체방법을 사용한 암호화 복호화가 광역네트워크 환경에서 실무에서 활용 가능함을 보여주고 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제17권2호
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• pp.83-114
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• 2006

본 연구는 디지털콘텐츠의 법적 보호를 논의하기 위하여 디지털콘텐츠의 정의, 범위 및 특성을 고찰하였다. 미국, EU 및 일본을 중심으로 디지털콘텐츠의 보호를 규율하는 법률과 최근의 움직임에 대해 검토하였다. 우리나라에서 디지털콘텐츠를 보호하는 법률로서, 저작권법과 온라인 디지털콘텐츠산업 발전법의 내용과 특징 등을 분석하였다. 이어서 도서관에서의 디지털콘텐츠와 저작권과의 관계를 데이터베이스 콘텐츠, 원저작물의 번역 편곡 변형 각색 영상제작 등에 의한 디지털콘텐츠, 기타 디지털콘텐츠, 디지털콘텐츠의 파일공유 부분으로 대분하여 분석하였고, 문제점을 논의하였다. 이와 함께 디지털콘텐츠와 관련해서 도서관이 취해야 할 바람직한 저작권 대응조치를 구체적으로 제시하였다. 끝으로 본 연구는 우리가 궁극적으로 지향해야 할 디지털콘텐츠의 법적 보호의 개선방향을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5D호
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• pp.869-876
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• 2006

파편형태로 출토되는 토기 문화재의 경우 신속하고 정확한 복원이 중요한 과제이다. 기존의 방법은 시행착오법으로 조합하므로 정확하지 않을 뿐만 아니라 많은 시간이 소요되어 왔다. 이를 3차원스캐닝방법으로 쉽게 모델링 할 수 있다면 조각끼리의 조합작업도 매우 효율적으로 할 수 있다. 본 연구에서는 원형(原形)의 토기를 3차원 패턴스캐닝 방법과 사진측량방법으로 모델링하였으며 파손으로 인한 각각의 토기조각을 스캐닝하고 모델링하였다. 사진측량의 영상획득을 위해 Canon EOS 1DS real size 디지털사진기를 검정하여 사용하였다. 형성된 모델의 단면간의 상관성을 분석하여 효율적으로 조합하였으며 잔차와 칼라오차맵을 통해 오차를 분석하였다. 또한 가상박물관을 위한 사용자 중심의 웹기반 3차원 시뮬레이션환경을 구축하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.143-153
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• 2019

환자의 악화되는 변화를 인지하여 생명을 구하기 위해서는 환자사정과 보고가 초석이 되어야 하지만 이 업무는 주로 간호학생 혹은 경험이 부족한 간호사에게 위임되고 있다. 그러나 현재 국내의 교육과정에서는 환자사정 및 보고에 대한 체계적 교육이 이루어지고 있지 않다. 속삭임게임은 첫 번째 사람이 선택한 단어나 구 혹은 문장을 팀원에게 속삭여 전달한 후 최종적으로 원본 메시지가 전달과정에서 얼마나 많은 변화가 있었는지를 확인하는 게임이다. 본 연구에서는 소아전문소생술과정에서 사용하는 DVD에 포함된 환아의 정보를 전달하는 속삭임게임프로그램을 개발하고 이를 4학년 간호학생 31명을 대상으로 4회 적용 후 성찰일지 내용분석으로 학습자의 경험을 탐색하였다. 연구결과 학습동기 유발, 메타인지능력, 상황맥락학습이라는 3개의 주제가 도출되었다. 속삭임게임을 통한 반복 연습은 간호학생들이 상황과 맥락 속에서 환자를 사정하고 정보를 전달하는 과정을 메타인지하게 하는 신선하고 흥미로운 학습방법으로 확인되었으므로 널리 활용되기를 기대한다.