• Cartoon and Animation Studies
• /
• s.46
• /
• pp.151-179
• /
• 2017

The purpose of this study is to analyse the characteristics of the 1920s and 1930s to analyze the emotions of laughter in the popular culture, This period, such as the style of comic books, tools, and textures, has been influenced by the influence of the eodi, and it is in its way to establish the aesthetic aesthetics of the colonial Joseon Dynasty. In the pop culture of the 1920-30s, laughter was a new feeling in the gloomy atmosphere of colonial rule. It was the comic media that showed the sensation to the public, owned it, and injured it. Also, the comic book was an important period in which comic books were produced to produce quantitative and qualitative growth. The study explored how the comics interacted with other media in the 1920s and 30s. And the study analyzed what was selected in there. This can quickly explain how the comics gained, or how they obtained them. This shows how the comics gained, in a way, how they obtained laughter.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2006.02a
• /
• pp.717-722
• /
• 2006

경제지표, 주식시세, 전자상거래 등 시각적으로 제공되는 정보 중에 정확한 숫자가 중요한 정보인 경우도 있지만 2 차 정보로서 변화의 추세나 패턴이 중요한 경우도 있다. 주식을 포함한 유가증권이나 선물거래의 경우 주로 미국식 봉차트를 사용하는데 개인투자자가 늘고 있는 우리나라 실정으로 볼때 식음을 전폐하고 전광판에 매달리는 문제점이 지적되고 있고, 전문투자자들도 시각정보를 놓치지 않기 위해 일상 업무에 소홀해지는 경우가 많다. 이러한 경우 음향정보도 함께 제공한다면 인간은 다양한 감각기관을 가지고 있기 때문에 시각정보를 주로 이용하다가도 잠시 휴식을 취하거나 다른 용무가 있을 때 청각정보를 보완적으로 사용하여 스트레스를 줄일 수 있고 명철한 판단력을 유지할 수 있으며, 경우에 따라서는 음향정보가 상황판단을 위해 더욱 효과적일 수도 있을 것으로 본다. 음향정보가 시각정보를 대체하기 보다는 2 차 정보로서 상호보완성이 목적이라면 정확한 숫자의 표현보다는 거래패턴 등을 음악적으로 표현하여 음악 감상의 기능까지 갖춘다면 시각정보와는 차별화된 음향정보의 독자성을 찾을 수 있다. 간혹 종목별 등락을 읽어주거나 중요한 매매시점에 신호음을 내는 청각적인 방법이 사용되기도 하지만 상당히 제한적이고 단순한 상태이다. 그러므로 본 연구의 진정한 개발목적은 정보성 이외에 예술적 표현을 융합하는 것이며, 시각장애인이나 네트워크 환경이 열악한 사람들도 주식투자에 있어서 평등성을 보장하여 건전한 투자문화를 형성하기 위함이다. 실시간 거래정보를 음악적으로 표현하여 업무를 보면서도 들려오는 음악을 통해 거래상황을 파악할 수 있는 연구방법으로 거래빈도는 음의 빠르기로, 거래가는 음의 높낮이, 거래량은 음의 세기, 종목은 악기의 음색으로 표현하였으며, 컴퓨터에 내장된 사운드카드를 통해 소리를 들을 수 있도록 MIDI 데이터로 변환하였다. 통계정보는 주로 한국증권선물거래소(KRX: The Korea Exchange)에서 발췌하였으며, 시뮬레이션을 위한 프로그래밍 언어로는 Cycling74 의 Max/MSP 를 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.175-176
• /
• 2023

1973년 최초로 서비스를 시작한 GPS는 전 세계 60억명 이상이 사용 중이며 거의 모든 사업에 큰 영향을 미치고 있으며, 자동차, 농업, 해양, 일반 안전, 레저활동, 지형공간정보, 항공, 금융, 통신 등 산업 전반에 걸쳐 경제적 이익이 약 1조4천억 달러에 이르는 글로벌 시스템이라 할 수 있다. 최근에는 미국의 GPS 뿐만 아니라 유럽, 러시아, 중국 등 세계 주요국들은 자국의 독자 위성항법시스템을 구축하고 있으며, PNT 정밀성 향상을 위한 위성항법보강시스템의 개발 또한 주요국 중심으로 이루어지고 있다. 4차산업기술의 발달로 인해 다양한 산업의 상용화와 대중화에 따라 PNT 정보의 고정밀, 고신뢰에 대한 수요도 급증하고 있으며, 이에 대한 응용기술 분야에 대한 시장도 급속하게 성장하고 있다. 우리나라에서도 KASS와 같은 위성항법보강시스템 구축을 추진하고 있으며, 향후 독자 위성항법시스템인 KPS의 개발도 진행중에 있다. 그러나 고도 23,000km에서 송출하는 위성신호의 전파교란·기만에 대한 취약성과, 도심지와 같은 위성신호 수신이 열악한 환경에서는 고정밀·고신뢰 PNT 정보를 제공하기가 현실적으로 어려운 실정이다. 이러한 GPS의 취약성을 보완하기 위해 지상기반의 PNT 정보제공 시스템 구축의 필요성이 증대되고 있으며, 전세계적으로 상호보완적 PNT 시스템의 구축·기술개발에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있다.

• Monthly Korean Chicken
• /
• s.138
• /
• pp.122-127
• /
• 2006

도계장에서는 항상 비품이 발생한다. 골절, 피부병변, 착색이상 등 여러 가지 상태의 계육이 비품으로 분류되어 큰피해를 입고 있다. 가까운 예로 미국의 경우 이에 대한 피해액이 연간 5천만 달러로 추산되고 있다. 국내에서는 이러한 문제 때문에 육계 담당 부서에서는 항상 비품에 대해서 스트레스를 받고 있다. 하지만 이러한 문제들이 정말 스트레스가 되는 원인은 사육 중에 발견되기보다는 도계 후에 발견되며, 이에 따라상품가치가 현저히 감소하고 추가적인 작업이 요구되기 때문일 것이다. 대부분의 회사들이 이 문제를 접하게 되면, 주로 곰팡이 독소 흡착제를 사용하는 것이 유일한 대책인 것으로 생각한다. 이런 경우엔 약품에 대한 효과는 잘 모르겠지만, 필자의 느낌으로는 일정한 시간이 흘러 자연스럽게(?) 해결되는 과정을 걷는 듯 하며, 관련 부서에서는 이 약제의 효과에 대해 판단하기보다는 일단 직면한 문제가 해결되었 다고 결과론적으로 만족하는 듯 하다. 필자는 이 지면을 통해 그 동안의 관점과는 다른 측면에서 이런 문제의 원인과 그 대책에 대해 간략히 논하고자한다. 도계장에서는 항상 여러 가지 비품들이 발생한다. 이 모든 것들을 논하기에는 너무 범위가 넓기 때문에 여기서는 독자들의 이해를 위해 비품들 중에서 등 부위의 상처와 복부의 상처(배꼽 닭)에 대해 국한하도록 하겠다. 아마도 이 부분외의 다른 비품들은 대부분 그 원인을 쉽게 추정할 수 있기 때문이다. 먼저, 독자들에게 질문하고 싶은 것이 있다. 이러한 비품들의 직접적인 원인은 무엇인가? 앞서 얘기한 것과 같이 각 회사들의 대책으로 이용되는 곰팡이 독소 흡착제를 보면, 곰팡이 독소가 가장 직접적인 원인으로 생각할 수도 있다. 하지만 결론적으로 직접적인 원인은 외상이다. 즉, 외부의 물리적인 작용에 의한 상처인 것이다. 이런 측면에서 볼 때 가장 직접적인 원인은 외상이며, 이 외에 깃털발육 이상(혹은 저하), 바닥상태 불량 등과 같은 사양관리 이상과 면역 억제성 질환 및 지혈능력의 저하 등이 직접적인 원인으로 인한 문제들을 더욱 악화시키는 간접적인 원인으로 작용한다.

• Korean Journal of Acupuncture
• /
• v.29 no.4
• /
• pp.537-553
• /
• 2012

Objectives : Ever Since it was made in the middle of 17th century by Saamdoin, Saam acupuncture method has been handed down to acupuncturists as a written form, playing a huge role in using for treating diseases of people in Korea. Saam acupuncture method development of any process, and have been propagated in a foreign country to study. Methods : Analysis of ancient medical books, we studied the evolution of Saam acupuncture method. And we looked abroad Saam acupuncture method have been propagated abroad by examining how. Results : At the end of Joseon Dynasty, lots of clinical cases were added to Saam acupuncture method and as a result, it helped acupuncturists understand how it really worked. During the Japanese colonial era, it was introduced to more people thanks to the development of a printing technique. After Korea's liberation from Japan, many scholars have studied Saam's acupuncture method, and they also have applied it to clinical cases in various ways. Conclusions : With its superiority and creativeness, Saam acupuncture method spread to Japanese acupuncturists in the name of Meridian Therapy during the Japanese colonial era. It had a great impact on medicine in China and many other countries, as well.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2017.10a
• /
• pp.294-297
• /
• 2017

SNS와 스마트기기의 발전으로 온라인을 통한 뉴스 배포가 용이해지면서 악의적으로 조작된 뉴스가 급속도로 생성되어 확산되고 있다. 뉴스 조작은 다양한 형태로 이루어지는데, 이 중에서 정상적인 기사 내에 광고나 낚시성 내용을 포함시켜 독자가 의도하지 않은 정보에 노출되게 하는 형태는 독자가 해당 내용을 진짜 뉴스로 받아들이기 쉽다. 본 논문에서는 뉴스 기사 내에 포함된 문단 중에서 부적합한 문단이 포함되었는지를 판정하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방식에서는 자연어 처리에 유용한 Convolutional Neural Network(CNN)모델 중 Word2Vec과 tf-idf 알고리즘, 로지스틱 회귀를 함께 이용하여 뉴스 부적합 문단을 검출한다. 본 시스템에서는 로지스틱 회귀를 이용하여 문단의 카테고리를 분류하여 본문의 카테고리 분포도를 계산하고 Word2Vec을 이용하여 문단간의 유사도를 계산한 결과에 가중치를 부여하여 부적합 문단을 검출한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.11-14
• /
• 2008

본 논문에서는 ATSC 기반 국내 지상파 DTV 방송신호를 대상으로 ATSC A/65c(Program and System Information Protocol; PSIP) 및 A/57b(Content Identification and Labeling for ATSC Transport) 표준규격 기반의 방송프로그램ID 규격을 제안한다. 특히, 현재 방송사 내부적으로 운영되고 있는 콘텐츠 식별관리 방식의 독자성을 유지하고, 지상파방송 서비스 환경의 특수성을 반영한 지상파 방송프로그램 식별정보인 방송프로그램ID 구조를 제시한다. 또한 방송프로그램ID 삽입/추출기의 구현 및 실험과정을 통하여, 국내 지상파 DTV 방송 송수신규격과의 정합 및 방송프로그램ID의 기능 검증을 수행한다.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
• /
• v.1 no.2
• /
• pp.181-191
• /
• 1998

우리나라 기술인력 양성의 문제들을 해결하기 위한 방안의 하나로서 일반대학과 별도로 기술인력양성을 전문으로 하는 학위과정 설치의 필요성이 대두되었으며, 1996년 교육개혁의 일환으로 단설대학원제도와 전문학위제도가 시행되기 시작하였다. 그동안 여러 분야에서 단설대학원 설립이 추진되었으며, 일부에서 운영이 시작되고 있으나 과학기술분야에서는 극히 일부의 사례만이 있을 뿐이고 아직 본격적으로 활성화되고 있다고 보기 어렵다. 본고는 공공연구기관에서 시행되는 단설대학원의 사례들을 조사 분석함으로써 우리나라 과학기술계 출연연구기관에서의 바람직한 운영모델을 제시하고자 한다. 일본의 총합연구대학원대학과 연계대학원제도, 중국 국가연구소들의 학위수여제도, 프랑스 국가연구소들의 석 박사과정, 독일 연구기관들의 박사과정 등을 소개하였다. 이어서 우리나라에서 현재 진행되고 있는 단설대학원 설립 추진현황을 분석하고, 각 국의 학위과정 운영사례를 연합대학형, 개별법인형, 겸직교수형, 공동운영형, 연구소 독자운영형의 5가지로 분류하고 각각의 특징을 비교하였다. 끝으로 우리나라 과학기술계 출연연구기관의 단설대학원 설립의 활성화방안으로서 독자운영형, 공동운영형, 연합법인형의 세가지를 제시하고 각 대안의 추진방안을 논의하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.13B no.4 s.107
• /
• pp.457-462
• /
• 2006

In many applications, an enormous amount of unlabeled data is available with little cost. Therefore, it is natural to ask whether we can take advantage of these unlabeled data in classification learning. In this paper, we analyzed the role of unlabeled data in the context of naive Bayesian learning. Experimental results show that including unlabeled data as part of training data can significantly improve the performance of classification accuracy. The effect of using unlabeled data is especially important in case labeled data are sparse.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2017.10a
• /
• pp.294-297
• /
• 2017

SNS와 스마트기기의 발전으로 온라인을 통한 뉴스 배포가 용이해지면서 악의적으로 조작된 뉴스가 급속도로 생성되어 확산되고 있다. 뉴스 조작은 다양한 형태로 이루어지는데, 이 중에서 정상적인 기사 내에 광고나 낚시성 내용을 포함시켜 독자가 의도하지 않은 정보에 노출되게 하는 형태는 독자가 해당 내용을 진짜 뉴스로 받아들이기 쉽다. 본 논문에서는 뉴스 기사 내에 포함된 문단 중에서 부적합한 문단이 포함 되었는지를 판정하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방식에서는 자연어 처리에 유용한 Convolutional Neural Network(CNN)모델 중 Word2Vec과 tf-idf 알고리즘, 로지스틱 회귀를 함께 이용하여 뉴스 부적합 문단을 검출한다. 본 시스템에서는 로지스틱 회귀를 이용하여 문단의 카테고리를 분류하여 본문의 카테고리 분포도를 계산하고 Word2Vec을 이용하여 문단간의 유사도를 계산한 결과에 가중치를 부여하여 부적합 문단을 검출한다.