• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.681-683
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• 2023

폐암은 전 세계적으로 사망률이 가장 높은 암 질환으로, 조기 발견 및 신속한 치료를 위해서는 흉부 X-ray 영상 내 악성 결절을 놓치지 않는 것이 중요하다. 그러나 흉부 X-ray 영상은 정밀도의 한계로 진단 결과에 대한 신뢰도가 낮아, 이를 보조하는 도구의 개발이 요구된다. 기존의 폐암 진단 보조 도구는 학습 기반의 기법으로, 진단 결과에 대한 설명성(explainability)이 없다는 위험성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 통계 분석에 기반한 결절의 석회화 여부 진단 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 결절과 해부학적 구조물의 밝기 차 분포로부터 석회화 여부를 판단하며, 그 결과 민감도 65.22%, 특이도 88.48%, 정확도 83.41%의 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.595-596
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• 2023

스마트팩토리의 핵심 설비 기기인 협동로봇의 유지보수를 위해 다양한 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반 결함 진단 연구가 확대되고 있다. 하지만 협동로봇은 기계적 특성과 수행하는 작업의 다양성으로 인해 내부 센서 데이터의 복잡도가 매우 높아 고정적인 결함 진단 기법을 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문은 협동로봇의 동작 패턴을 직관적이고 신속하게 인지할 수 있는 비전 기술을 활용하여, 동작 오류 진단을 기반으로 원인이 되는 조인트 결함 위치를 추적하는 딥러닝 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.206-207
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• 2023

최근 스마트워치는 통화, 문자, 간편 결제, 기타 장치 제어 등 스마트폰의 소형화 및 경량화 형태로 연구되어 여러 서비스를 제공하고 있다. 스마트워치는 스마트폰 대비 작은 물리적 크기로 인해 적용 가능한 하드웨어의 성능이 상대적으로 낮으며, 이로 인해 낮은 수준의 보안 기능을 제공한다. 이는 스마트워치 대상 보안위협으로 이어질 수 있으며, 이에 대응하기 위한 보안위협 분석 및 도출 연구가 필요한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 스마트워치의 하드웨어 적용 한계점으로 인한 스마트워치와 스마트폰의 성능 차이를 분석하고, 이로 인해 발생 가능한 보안위협을 도출한다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• v.16 no.2
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• pp.82-84
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• 1995

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• v.17 no.3
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• pp.295-299
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• 1996

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• v.18 no.3
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• pp.347-350
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• 1997

• Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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• v.7
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• pp.127-144
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• 2003

Die Hedeutungen von drei Verben anregen, aufregen, erregen werden durch '흥분시키다' ohne Unterschied im Deutsch-Koreanisch $W\"{o}rterbuch{\;}erkl\"{a}rt$. Aber sie haben verschiedene Bedeutungen, was man durch einen Vergleich der Valenz feststellen kann und durch eine verschiedene $Bedeutungserkl\"{a}rung$ zu unterscheiden versuchen sollte. Die drei Verben haben die Argumentenkombination 'Origo + $Vorgangstr\"{a}ger$' gemeinsam. Aber erregen muss noch in 2 Sememe eingeteilt werden: erregen 1. '무엇이 누구를 아주 화나게 하거나, 아주 신경질적으로 만들다'(불유쾌한 홍분상태에 빠뜨리다) erregen 2. '무엇이 누구를 성적으로 또는 기쁘게 흥분시키다'(즐거운 흥분상태에 빠뜨리다) erregen 2. muss wiederum in 2 Eedeutungsvarianten aufgeteilt werden: erregen 2.1. '성적인 흥분상태에 빠뜨리다' erregen 2.2. '성적인 흥분은 아니지만, 기쁜 흥분상태에 빠뜨리다' erregen 2.1. und erregen 2.2. werden voneinander unterschieden durch die verschiedene semantische Klasse der $Mominativerg\"{a}nzung$: 'Sexueller Anblick' erscheint fur die semantische Klasse der $Nominativerg\"{a}nzung$ von erregen 2.1.. 'Musik' erscheint fur die semantische Klasse der $Nominativerg\"{a}inzung$ von erregen 2.2.. erregen 1. und aufregen mit negativer Konnotation werden synonymisch verwendet: erregen 1. '무엇이 누구를 아주 화나게 하거나, 아주 신경질적으로 만들다'(불유쾌한 흥분상태에 빠뜨리다) aufregen '무엇이 누구를 아주 화나게 하거나, 아주 신경질적으로 만들다'(불유쾌한 흥분상태에 빠뜨리다) Aber die semantische Klasse $f\"{u}r$ die $Akkusativerg\"{a}nzung$ scheint anders zu sein: 'Mensch odor das $Gem\"{u}t$ eines Menschen' $k\"{o}nnen$ erscheinen $f\"{u}r$ die $Akkusativerg\"{a}nzung$ von erregen 1., $w\"{a}hrend$ nur 'Mensch' $f\"{u}r$ die $Akkusativerg\"{a}nzung$ von aufregen erscheint. Man sollte die Bedeutung und die syntaktische Valenz von anregen anders $erkl\"{a}ren$, je nachdem ein Mensch odor eine $T\"{a}tigkeit$ des $Menschenk\"{o}rpers$ als $Akkusativerg\"{a}nzung$ auftritt: j-n : Kaffee regt(mic) an. '커피가 나를 흥분시키다' Absraktum : das Medikament regt die Verdauung an '약이 소화를 자극하다/촉진하다/북돋우다' Die $Akkusativerg\"{a}nzung$ mit der semantischen Klasse 'Mensch' ist fakultativ weglassbar, $w\"{a}hrend$ sie mit dem Klassem $'T\"{a}tigkeit{\;}des{\;}Menschenk\"{o}rpers'$ obligatorisch ist.

• Korean Journal of Plant Taxonomy
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• v.41 no.4
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• pp.324-328
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• 2011

The purpose of this study was to analyze the interspecific relationships of Chenopodium album and its related taxa collected in Korea. The 18S-26S ribosomal DNA (45S rDNA) loci were detected directly on mitotic chromosomes by fluorescence in situ hybridization (FISH) and the chromosome numbers were examined using aceto-orcein methods. The chromosomal numbers of Chenopodium album var. album and C. album var. centrorubrum were 2n = 6x = 54, whereas for C. album var. stenophyllum, this number was 2n = 4x = 36. The basic chromosome number was x = 9. The biotin labeled 18S-26S rDNA probe exhibited eight yellow fluorescent signals on the metaphase chromosome of C. album var. album and var. centrorubrum respectively, while two yellow signals of C. album var. stenophyllum were noted. All of the signals on the chromosomes were located at the terminal regions. The chromosome number and FISH findings suggest that C. album var. centrorubrum is merged into var. album and that it is clearly distinguished from C. album var. stenophyllum.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.23 no.5
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• pp.427-440
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• 2019

Software courses required for all students regardless of their major in many universities. SW educational effectiveness model needs to be developed to enable effective communication among students, professors, and SW educators, and to identify the responsibilities of SW educators. SW educational effectiveness model based on literature review is composed of computational thinking, SW literacy, SW awareness, and SW attitude. Computational thinking, focused on analysis and design of problem solving processes, consists of decomposition, pattern recognition, abstraction, and algorithms. SW literacy involves viewing social development based on SW beyond information literacy in the digital age. The SW awareness and attitude were organized by considering the collegiate contexts. The SW educational effectiveness model will be used as the basis for diagnosis tools as further studies.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2019.04a
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• pp.48-48
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• 2019

본 연구는 대한민국 매실나무 (207점)와 살구나무 (7점) 열매의 특성평가를 위하여 개체별 과피 및 과육의 착색정도를 조사하였다. 매실나무 열매의 착색상태는 아주 약함이 65점 (31.4%)으로 가장 많았으며, 다음으로 약함 (57점, 27.5%), 아주 짙음 (56점, 27.1%), 중간 (19점, 9.2%), 짙음 (10점, 4.8%)이었다. 살구나무 열매의 착색상태는 아주 짙음이 3점(42.8%)으로 가장 많았고, 다음으로 아주 약함 (2점, 28.6%), 약함과 짙음 (각각 1점, 14.3%)이었다. 매실나무 열매의 착색부위는 적음이 105점 (50.7%)으로 가장 많았으며, 다음으로 중간 (65점, 31.4%), 아주 적음(32점, 15.5%), 많음 (5점, 2.4%)이었다. 살구나무 열매의 착색부위는 아주 많음이 5점 (71.4%)으로 가장 많았고, 다음으로 중간 및 많음 (각각 1점, 14.3%)이었다. 매실나무 과육의 빛깔은 백록색이 103점 (49.8%)으로 가장 많았으며, 다음으로 연등색 (77점, 37.2%), 등색 (25점, 12.0%), 유백색 및 암등색 (각각 1점, 0.5%)이었다. 살구나무 과육의 빛깔은 등색이 4점 (57.1%)으로 가장 많았고, 다음으로 연등색 (2점, 28.6%), 백록색 (1점, 14.3%)이었다.