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대학도서관 사서직을 위한 계속교육 운영모형 연구 (A Study on the Operation Model of Continuing Education for Academic Librarians)

  • 황옥경;오세훈
    • 한국비블리아학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.249-263
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    • 2006
  • 본 연구에서는 한국사립대학도서관협의회 회원들을 대상으로 질문지조사를 실시한 결과를 바탕으로 국내 대학도서관 사서직을 위한 바람직한 계속교육 행태를 제안하였다 조사 결과 61.4%가 1년에 1회 이상 평균 2.6건의 계속교육 프로그램에 참여하고 있으며 사서들이 선호하는 계속교육 유형은 단기 연수 혹은 강습의 유형이고 기간은 일주일 혹은 2-3일이 가장 선호되는 것으로 나타났다. 교육은 근무시간 중에 시행되는 것을 선호하였고 온라인 교육에 대한 선호도가 비교적 높게 나타났다. 계속교육의 활성화를 위해서는 대학도서관이 실제 관심을 두고 있는 교육 주제 선정이 가장 중요하다고 답하였고 선호하는 교육 프로그램은 이용자교육, 정보검색, 전자저널 및 라이선스, 도서관 기획 및 전략. 도서관 마케팅, 가상 디지털 참고봉사 등의 순이었다.

언리얼엔진 기반 승강기 3D모델 시뮬레이터 프레임워크 설계 및 구현 (The Design and Implementation of an Elevator 3D Model Simulator Framework based on Unreal Engine)

  • 김운용
    • 융합보안논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.67-74
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    • 2023
  • 승강기는 2만여 개의 다양한 부품들이 조합된 기계 전자적 장치로 서로 간의 밀접한 연관관계를 가지고 조직적으로 운영되고 있다. 이러한 복잡한 승강기 구조를 직관적으로 이해하고, 운영되는 모델을 효율적으로 인식함으로써 승강기 시스템에 대한 이해와 유지보수관리의 효율을 증가시킬 수 있을 것이다. 기존 승강기 관리 시스템은 승강기에서 발생하는 데이터를 기반으로 정보를 수집하고 이해하는 과정으로 승강기 유지 관리 시 실세계 정보의 표현 및 관리의 효율성이 부족한 구조를 가진다. 이에 본 논문에서는 승강기 실제 모델을 근간으로 효율적으로 운영할 수 있는 시뮬레이터 프레임워크을 제시하고자 한다. 구체적 사물에 대한 인식을 3D기반의 서비스 모델을 통해 구성하고, 동작 과정을 시각화함으로써 승강기 운영에 필요한 구조 및 운영방식에 대한 이해를 높일 수 있을 것이다. 이를 위해 승강기 시스템에 대한 핵심 구성요소를 파악하고 이들 간의 관계와 운영 방식을 시각화하고 시뮬레이터를 구현한다. 이를 바탕으로 가상공간과 현장의 효율적인 관리 구조를 통해 현실적인 정보관리 및 운영환경을 제공할 수 있을 것이다.

연안지형 변화 탐지를 위한 UAV 활용기술 (UAV Application Technology for Detection of Coastal Topography)

  • 이근상;김영주;최연웅
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.445-445
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    • 2022
  • 최근 새만금 방조제 건설이 완료됨에 따라 주변 연안지역의 지형에 많은 변화가 감지되었다. 본 연구대상지는 격포해수욕장으로서 새만금 사업 준공 후 연안침식에 따른 모래 유실 등으로 인해 양빈사업 등이 검토되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 연안지형 변화 탐지를 위한 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 활용기술을 제시하는 것으로서 총 3회에 걸쳐 UAV 영상을 촬영하였다. 영상촬영은 DJI Inspire 2 UAV를 활용하였으며 VRS(Virtual Reference Service) 측량성과와 연계하여 Pix4D Mapper SW를 통해 정사영상과 수치표면모델(DSM; Digital Surface Model)을 제작하였다. 먼저 2018. 6. 29 ~ 2018. 12. 10 사이의 지형변화 탐지를 수행한 결과 침식과 퇴적의 최대값은 각각 2.56m와 2.24m로 나타났으며 평균적으로는 0.01m의 퇴적이 발생하였다. 그리고 2018. 6. 29 ~ 2019. 6. 14 동안의 침식과 퇴적의 최대값은 각각 2.31m와 2.28m로 나타났으며 평균값은 0.02m의 침식이 발생하였다. 또한 2018. 12. 10 ~ 2019. 6. 14 사이에는 침식과 퇴적의 최대값이 각각 2.28m와 2.55m로 나타났으며 평균값은 0.03m의 침식이 발생하였다. 지형변화를 보다 상세히 모니터링하고자 퇴적과 침식구간을 나누어 분석을 수행한 결과, 2018. 6. 29 ~ 2018. 12. 10 사이에는 0.5m 이내의 침식과 퇴적구간 면적이 각각 13,324.4m2와 14,667.3m2로 퇴적구간의 면적이 1,342.9m2 만큼 높게 나타났으며, 2018. 12. 10 ~ 2019. 6. 14 사이에는 0.5m 이내의 침식과 퇴적구간 면적이 각각 16,176.6m2와 11,723.0m2로 침식구간의 면적이 4,453m2 만큼 높게 나타났다. 또한 2018. 12. 10 ~ 2019. 6. 14 사이에는 0.5m 이내의 침식과 퇴적구간 면적이 각각 16,821.6m2와 11,126.4m2로 침식구간의 면적이 5,695.2m2 만큼 크게 분석되었다. 이와 같이 UAV 영상 기반의 연안지형 모니터링을 수행할 경우 시계열 지형변화를 효과적으로 모니터링할 수 있으며, 이러한 업무는 새만금 방조제 건설에 따른 지형변화의 영향평가 등 다양한 연안업무에 활용될 수 있을 것이다.

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스마트 헬스케어: 미래 병원을 위한 AI, 블록체인, VR/AR 및 디지털 솔루션 구현 (Smart Healthcare: Enabling AI, Blockchain, VR/AR and Digital Solutions for Future Hospitals)

  • ;;;김희철
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.406-409
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    • 2022
  • 최근 몇 년 동안, AI 시스템, 블록체인, VR/AR, 3D 프린팅, 로봇 공학, 나노 기술과 같은 기술의 발전은 바로 우리 눈앞에서 건강 관리의 미래를 재편하고 있습니다. 또한, 의료는 소비자의 요구에 초점을 맞춘 예방 중심의 의학으로 패러다임이 전환되었습니다. Covid-19와 같은 전염병의 확산으로 의료 및 치료 시설의 정의가 변경되어 병원의 물리적 환경을 재설계하고 사회적 거리 두기 요구사항을 해결하도록 통신 모델을 조정하고 가상 의료 솔루션을 구현하고 새로운 임상 프로토콜을 수립하기 위한 즉각적인 조치가 필요하게 되었습니다. 전통적으로 의료 시스템의 허브 역할을 해 온 병원은 이러한 환경에 맞서 스스로를 재정립하는 것을 추구하거나 강요당하고 있습니다. 미래의 건강관리는 질병을 치료하는 것뿐만 아니라 건강과 예방에 초점을 맞출 것으로 예상됩니다. 개인화된 진료에서는 장기적인 예방 전략, 원격 모니터링, 조기 진단 및 탐지가 매우 중요합니다. 이러한 현대 기술로 정의되는 스마트 헬스케어에 대한 관심이 높아짐에 따라, 본 연구는 스마트 헬스케어의 정의와 서비스 종류를 조사했습니다. 스마트 병원의 배경과 기술적 측면도 문헌 검토를 통해 탐구했습니다.

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Effect of angulation on the 3D trueness of conventional and digital implant impressions for multi-unit restorations

  • Ozay Onoral;Sevcan Kurtulmus-Yilmaz;Dilem Toksoy;Oguz Ozan
    • The Journal of Advanced Prosthodontics
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    • 제15권6호
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    • pp.290-301
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    • 2023
  • PURPOSE. The study aimed to determine the influence of implant angulation on the trueness of multi-unit implant impressions taken through different techniques and strategies. MATERIALS AND METHODS. As reference models, three partially edentulous mandibular models (Model 1: No angulation; Model 2: No angulation for #33, 15-degree distal angulation for #35 and #37; Model 3: No angulation for #33, 25-degree distal angulation for #35 and #37) were created by modifying the angulations of implant analogues. Using a lab scanner, these reference models were scanned. The obtained data were preserved and utilized as virtual references. Three intraoral scanning (IOS) strategies: IOS-Omnicam, ISO-Quadrant, and IOS-Consecutive, as well as two traaditional techniques: splinted open tray (OT) and closed tray (CT), were used to create impressions from each reference model. The best-fit alignment approach was used to sequentially superimpose the reference and test scan data. Computations and statistical analysis of angular (AD), linear (LD), and 3D deviations (RMS) were performed. RESULTS. Model type, impression technique, as well as interaction factor, all demonstrated a significant influence on AD and LD values for all implant locations (P < .05). The Model 1 and SOT techniques displayed the lowest mean AD and LD values across all implant locations. When considering interaction factors, CT-Model 3 and SOT-Model 1 exhibited the highest and lowest mean AD and LD values, respectively. Model type, impression technique, and interaction factor all revealed significant effects on RMS values (P ≤ .001). CT-Model 3 and SOT-Model 1 presented the highest and lowest mean RMS values, respectively. CONCLUSION. Splinted-OT and IOS-Omnicam are recommended for multi-unit implant impressions to enhance trueness, potentially benefiting subsequent manufacturing stages.

Wine Quality Prediction by Using Backward Elimination Based on XGBoosting Algorithm

  • Umer Zukaib;Mir Hassan;Tariq Khan;Shoaib Ali
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제24권2호
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    • pp.31-42
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    • 2024
  • Different industries mostly rely on quality certification for promoting their products or brands. Although getting quality certification, specifically by human experts is a tough job to do. But the field of machine learning play a vital role in every aspect of life, if we talk about quality certification, machine learning is having a lot of applications concerning, assigning and assessing quality certifications to different products on a macro level. Like other brands, wine is also having different brands. In order to ensure the quality of wine, machine learning plays an important role. In this research, we use two datasets that are publicly available on the "UC Irvine machine learning repository", for predicting the wine quality. Datasets that we have opted for our experimental research study were comprised of white wine and red wine datasets, there are 1599 records for red wine and 4898 records for white wine datasets. The research study was twofold. First, we have used a technique called backward elimination in order to find out the dependency of the dependent variable on the independent variable and predict the dependent variable, the technique is useful for predicting which independent variable has maximum probability for improving the wine quality. Second, we used a robust machine learning algorithm known as "XGBoost" for efficient prediction of wine quality. We evaluate our model on the basis of error measures, root mean square error, mean absolute error, R2 error and mean square error. We have compared the results generated by "XGBoost" with the other state-of-the-art machine learning techniques, experimental results have showed, "XGBoost" outperform as compared to other state of the art machine learning techniques.

시스템 사고를 활용한 Covid-19 이후 교육격차 분석 (Analysis of Education Gap after Covid-19 Using Systems Thinking)

  • 서경도;최정일;최판암;정재림
    • 산업융합연구
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    • 제22권5호
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    • pp.39-48
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    • 2024
  • 코로나19로 인하여 개학연기부터 장기화된 온라인 원격수업으로 학습 손실과 교육격차에 대한 연구는 많이 진행되었으며, 대부분 교육격차 현상에 대한 연구가 주를 이루었다. 향후 이와 같은 팬데믹 상황이 온다면, 교육격차 해소를 위한 근본적인 정책이 필요하다. 근본적인 해결책은 교육격차 현상에 대한 이해뿐만 아니라 그 현상의 이면의 구조를 파악해야 한다. 따라서 본 연구는 구조주의 관점에서 코로나19로 인한 교육격차를 시스템사고의 원형으로 모델링하고 그 구조를 파악하고자 하였다. 그리고 기존의 교육격차 해소를 위한 정책들로 발생한 의도하지 않은 결과를 살펴보았다. 향후 유사한 재난상황에 대응하기 위해 본 연구의 구조를 기반으로 디지털 격차해소를 위한 정책, 기초학력 지원, 원격수업에 대한 품질 향상, 자기주도 학습에 대해 논의하였다.

하이브리드 인식 기술을 이용한 전사적 인적자원관리 (Enterprise Human Resource Management using Hybrid Recognition Technique)

  • 한정수;이정헌;김귀정
    • 디지털융복합연구
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    • 제10권10호
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    • pp.333-338
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    • 2012
  • 인적자원관리는 IT기술을 접목하여 다양한 변화를 가져오고 있다. 특히 HRM이 집단차원의 관리, 물리적 사업장, 근무시간의 제약, 개인적 접촉 등 비과학적 방법으로 이루어졌다면, 현재의 전자적 인적자원관리(e-HRM)는 개별 차원의 관리, 가상 작업 공간의 등장(예. 스마트워크센터, 홈워크 등), 근무시간의 유연화 및 탄력화, 컴퓨터 기반의 통계자료 및 과학적 방법에 의한 분석 및 관리를 근간으로 이루어지고 있다는 점에서 큰 차이가 있다. 따라서 환경의 변화에 따라 기업들은 보다 효율적이고 전략적인 인적자원 관리 체계를 구축하기 위하여 RFID 카드, 지문인식 근태관리 시스템 등 다양한 기술을 도입하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 전사적 인적자원 관리를 위한 멀티 카메라를 이용하여 2D 및 3D 얼굴인식기술 기반의 근태관리, 출입통제관리 시스템을 개발하였다. 여기서는 기존 2D방식의 얼굴인식기술이 가지고 있는 문제점인 조명 및 자세에 따른 인식률 저하를 극복하여 90% 이상의 인식률을 확보하였다. 또한 3D 얼굴인식방식의 문제점인 많은 계산량을 개선하기 위하여 3D와 2D 인식기술을 병행하여 처리함으로써 하이브리드 영상인식 및 인식속도를 개선할 수 있었다.

미래 정보전에 대비한 육군전술지휘정보체계(C4I) 정보보호대책 연구 (A Study on the Army Tactical C4I System Information Security Plan for Future Information Warfare)

  • 우희철
    • 디지털융복합연구
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    • 제10권9호
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    • pp.1-13
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    • 2012
  • 본 연구는 현재운용중인 국방정보통신망의 운용실태와 시스템의 구조 관리, 통신선로, 선로용 보안장비, 네트워크 및 소프트웨어의 관리, 보관중인 자료와 전송자료, 우리 군(軍)의 C4I체계에 대한 전반적인 취약점에 대해 분석을 실시하였다. 특히, 이중에서도 차후 전장에서 정보전의 핵심이 될 수 있는 육군전술지휘정보체계(C4I)에 대해 중점적으로 분석을 실시하여, 제시된 취약요소를 토대로 정보보호 적용방안을 제시하였다. 첫째, C4I 체계의 취약요소에 실질적으로 적용될 수 있는 보안운용체제, 인증제도, 바이러스 및 악성소프트웨어에 대한 대비, 가상사설망(VPN), 침입차단 탐지시스템, 방화벽 등 다양한 정보보호 요소기술을 제시함으로써 네트워크, 하드웨어(컴퓨터보안), 통신측면(통신보안)에서 강구될 수 있는 방안을 마련하였다. 둘째, 최근 사회적으로 이슈가 되고 있는 해커전에 대비하기 위해 해킹수법의 분석을 통한 위협을 살펴봄으로써 육군전술지휘정보망에 대한 대응책을 수립할 수 있도록 방안을 제시하였음. 셋째, 합리적인 국방정보보호체계를 구축하기 위해서 정보보호 관련된 제도 및 규정, 조직의 정비와 보완 등 여러 가지 선행되어야 할 요인들을 제시함으로써 효율성 높은 국방정보보호 체계를 구축할 수 있는 기반을 마련하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 얻어진 결론을 제시하면 성공적인 정보보호체계의 구축을 위해서는, 여러 기종의 다양한 보안시스템을 통하여 침입행위를 실시간으로 탐지하고 신속한 대응을 수행하며 침입관련 정보를 수집 분석하여 적절한 구성정보를 유지하여 주는 효율적인 '통합보안시스템'의 구성 운영이 필수적임을 강조한다.

CAID 시스템의 디지털 라이팅을 위한 증강 현실 기반의 실체적 인터페이스에 관한 연구 (Augmented Reality Based Tangible Interface For Digital Lighting of CAID System)

  • 황정아;남택진
    • 디자인학연구
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    • 제20권3호
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    • pp.119-128
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    • 2007
  • 디지털 기술이 발전하면서 산업디자인 프로세스에 컴퓨터를 활용하는 CAID 필수적인 부분이 되었다. 3차원 모델을 렌더링 하여 사진과 같은 최종 이미지 결과물이 만들어내는 것은 CAID에 특화된 작업들 중 하나이다. 이 작업을 위해 디자이너는 가상 모델의 재질, 조명, 카메라 둥의 위치 및 세부 변수들을 적절히 조절하여야 한다. 기존 CAID도구의 사용자 인터페이스는 이러한 속성을 컴퓨터 그래픽 연산을 위한 변수 설정 창에서 주로 해결하고 있어 디자이너들이 사용하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 CAID를 위한 디지털 렌더링 작업 특히 라이팅과 관련된 인터페이스 문제를 해결하기 위해 증강현실(Augmented Reality)과 실체적 인터페이스(Tangible Interface)를 활용한 가상의 라이트 조작 도구, TLS(Tangible Lighting Studio)를 제안하였다. 이는 카메라의 위치 설정, 라이팅 효과를 위한 변수설정의 인터페이스를 실체화하고 작업공간에 분산시킴으로써 보다 직관적인 렌더링 작업을 지원하는 도구이다. TLS는 가상의 광원, 카메라, 렌더링 대상 등을 물리적으로 직접 조작할 수 있는 마커, 컨트롤러 유닛들, 사용자가 착용하는 비디오 투시형 HMD 등으로 구성된다. 이를 활용하여 사용자는 증강현실 작업공간에서 직접 라이팅 속성을 조정할 수 있다. 유용성 평가 실험을 통하여 TLS가 기존 CUI(Graphic User Interface)기반 시스템보다 유효성, 효율성 그리고 사용자 만족도가 높다는 점을 발견하였다. TLS는 CAID도구의 인터페이스 분야뿐만 아니라 광원과 카메라의 효과를 활용하는 건축, 사진 촬영 교육 등의 분야에서 효과적으로 활용될 수 있으리라 기대된다.

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