• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2003.04a
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• pp.325-329
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• 2003

일반적으로 스멕타이트는 온도, 시간, 공극수 내 K 함량 등이 증가하면서 일라이트화 작용을 통하여 일라이트-스멕타이트 혼합층광물(I-S)로 전이된다. 따라서, 벤토나이트(주로 스멕타이트질 광물로 구성된 화산쇄설물의 변질산물)는 지질환경에 따라 스멕타이트 또는 다양한 혼합층비를 갖는 I-S를 함유하게 된다. 이러한 벤토나이트 내 스멕타이트와 일라이트의 혼합층비는 팽창성(expandability)으로 정량화할 수 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.49-50
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• 2019

2018년 11월 '리그 오브 레전드' S8 파이널 폐막식장에서 Riot Games회사는 홀로그래픽 기술을 이용하여 디지털 K/DA 걸 그룹과 리얼 걸 그룹 멤버들과 함께 K/DA의 데뷔 앨범 타이틀곡 'POP/STARS'를 제작하였다. 디지털 캐릭터는 VOCALOID 기술 및 창작자의 디자인에 기반을 두지만, 디지털콘텐츠로써의 가치는 UCC 컨버전스를 통해 기존 콘텐츠의 영역을 확장하여 디지털 캐릭터의 생명력과 활용성을 확대하였다. UCC에 기반을 둔 디지털 캐릭터는 주요한 정보 기여자와 소비자가 콘텐츠를 제작함으로써 그 영역이 확대되고 있다. 이에 본 연구에는 디지털 캐릭터 콘셉트를 이용한 K/DA 걸 그룹의 캐릭터의 특성을 살펴보고, UCC를 바탕으로 K/DA 걸 그룹 데뷔 이래 뉴스, OSMU의 특성, 디지털 캐릭터의 가용성을 중심으로 사용자의 캐릭터에 대한 역할을 분석하고자 한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.3
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• pp.351-360
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• 2020

This study was conducted to compare and analyze occupational stress and satisfaction levels of the nurses in two different units to provide data for effective nursing resource management. Survey was conducted in four hospitals in June 2019 and data was obtained from 62 nurses in comprehensive nursing service units (CNSU) and 62 nurses in general units (GU). CNSU nurses had higher level of job satisfaction than GU nurses. Contributing factors included pay, professional status, administration, autonomy, task requirements, and interaction. Job stress level was not significantly different between groups. GU nurses had higher stress levels from nursing practice, conflict with doctors, and patients and caregivers, while CNSU nurses had higher stress levels in working condition. Negative correlation was found between job satisfaction and stress in GU nurses, whereas not in CNSU nurses. Clear definition of task, smaller work load, appropriate reward, and educational support is suggested to enhance job satisfaction.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.4
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• pp.619-630
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• 2013

In this paper, we propose an edge directed color demosaicing algorithm considering color channel correlation. The proposed method consists of local region classification step and edge directional interpolation step. In the first step, each region of a given Bayer image is classified as normal edge, pattern edge, and flat regions by using intra channel and inter channel gradients. Especially, two criteria and verification process for the normal edge and pattern edge classification are used to reduce edge direction estimation error, respectively. In the second step, edge directional interpolation process is performed according to characteristics of the classified regions. For horizontal and vertical directional interpolations, missing color components are obtained from interpolation equations based on intra channel and inter channel correlations in order to improve the performance of the directional interpolations. The simulation results show that the proposed algorithm outperforms conventional approaches in both objective and subjective terms.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2012.02a
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• pp.306-306
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• 2012

본 연구에서는 태양전지 소자의 온도에 따른 전류-전압(I-V) 특성 변화를 통해 태양전지 다이오드의 전기적 특성을 분석하였다. 상온 조건의 경우 공핍층 영역(SCR)과 준중성 영역(QNR)에서 각각 3.02와 1.76의 이상 계수 값을 보였으며, 온도가 300 K에서 500 K으로 상승함에 따라 SCR 영역에서는 감소하는 경향을, QNR 영역에서는 증가하는 경향을 보였다. 이는 온도 상승에 따른 공핍층 영역에서의 캐리어 흐름 증가와 대면적 공정 과정에서의 오염물 침투 및 dangling bond 등의 결함으로 인한 bulk 에서의 캐리어 재결합에 따른 것으로 판단된다. 또한 텍스처링 공정에 따른 태양전지 소자의 접합면 균일성 확인을 위한 I-V 측정 결과 SCR 영역에서는 40.87%의 평균 전류 분산을, QNR 영역에서는 10.59%의 평균 전류 분산을 보였다. 이는 텍스처링 공정으로 형성된 접합면에서의 피라미드 구조가 원인이 되는 것으로 판단되며, 전체 다이오드 전류 흐름에 영향을 주게 된다. 이러한 공정 과정에서의 결함 및 접합 구조로 인해 태양전지 다이오드는 일반 다이오드에 비해 비이상적인 전기적 특성을 보이게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.483-486
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• 2021

기존의 심층 강화학습은 상태, 행동, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현하는 강화학습으로서, 학습된 정책의 일반성과 해석 가능성에 제한이 있고 영역 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화학습 프레임워크인 dNL-RRL은 상태, 행동, 그리고 학습된 정책을 모두 논리 서술자와 규칙들로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 dNL-RRL을 기초로 공장 내 운송용 모바일 로봇의 제어를 위한 행동 정책 학습을 수행하였으며, 학습의 효율성 향상을 위해 인간 전문가의 사전 영역 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 영역 지식을 활용한 관계형 강화학습 방법의 학습 성능 개선 효과를 입증한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2015.08a
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• pp.121-125
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• 2015

SNS(Social Networking Service)의 활용률이 높은 현대 사회에서 광범위하게 사용되고 있는 SNS 마케팅은 도서관계에서는 범위 및 확산되는 속도가 다른 영역에 비해 느리다. 이를 분석하기 위한 국내의 연구들이 있었지만 SNS 마케팅이 활성화되어 있는 해외의 사례에 비해 적은 국내의 자료로 인해 난항을 겪고 있음에 주목하였다. 특히 국내외 대학도서관의 SNS 마케팅 현황을 관찰하고 이를 확산 이론과 연결하는 것을 통해 다시 한번 현재 상황을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.556-558
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• 2001

전체 영상을 이용하지 않고 영상 안에 포함된 특정 객체 혹은 영역만을 이용하는 "영역에 의한 질의(query-by-region)" 방법은 내용기반 영상 검색 중 상위개념의 방법 이지만, 영상 분할의 한계, 여러개로 분할된 영역을 모두 검색하기 위한 인덱싱 문제, 유사성 측정 시 선형적으로 분리되지 않는 특징 값들에 대한 무리한 선형 조합으로 인한 검색 오류와 같은 많은 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 영역 기반 영상 검색 시스템인 FRIP에 대하여 영상 분할의 한계를 극복하고, 사용자의 주관성을 영상 검색에 적용하기 위해 확률적 연관성 학습 모델(MPFRL)을 유사성 측정 단계에서 적용 하였고, 아울러 검색 모델로는 기존에 일반적으로 사용되어 오던, 선형 모델을 사용하지 않고 선형 모델보다 유연한 검색 결과를 보여주는 확률적 이접 부울 모델(PDB)을 사용하였다. 또한, 검색 시간을 단축 시키기 위해, 선형 검색 방법에 부울 AND 연산자를 적용 시킴으로써, 검색 시간을 상당부분 단축 할 수 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법(MPFRL+PDB)을 사용할 경우 검색 결과가 선형 조합 보다 향상되는 것을 알 수 있었다. 아울러 사용자 피드백을 통해 사용자가 특징 가중치를 일일이 조절하지 않더라도 단순한 몇 번의 클릭만으로 사용자의 주관성을 반영하고 보다 정확한 검색 결과를 보여 줄 수 있는 시스템을 설계 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.269-272
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• 2006

얼굴 인식의 전처리 단계로써 얼굴의 특징 영역인 눈, 코, 입을 추출하는 방법들이 최근 다양하게 연구되고 있다. 얼굴 영상의 특징 영역을 추출 하는 방법에는 일반적으로 특징 점을 이용한 방법과 에지 정보를 이용한 방법이 있다. 특징 점을 이용한 방법은 높은 정확도를 보이는 반면 느린 수행시간을 보이는 문제점이 있으며, 에지 정보를 이용한 방법은 빠른 수행시간을 보이지만 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정확도와 수행시간을 동시에 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 빠른 수행 시간을 위해 에지 정보와 에지의 방향성 정보를 이용하여 대략적으로 영역을 추출하여, 잡음에 의해 발생된 에지나 빛에 의해 추출되지 못한 에지에서 생긴 눈 추출의 오류는 추출된 영역의 가로, 세로 비율과 각 영역의 공간 정보를 이용하여 해결한다. 실험 결과에서 85%의 정확도와 평균 0.3초의 수행시간을 보였으며, 에지 정보를 이용한 방법의 문제점인 정확도와 특징 점을 이용한 방법의 문제점인 수행시간을 동시에 향상시킨 결과를 보였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.11
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• pp.1123-1132
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• 2000

얼굴영역을 추출하기 위한 방법은 크게 얼굴의 지형적 특징추출에 기반한 방법과 얼굴형판 정합에 기반한 방법으로 분류할 수 있다. 일반적으로 복잡한 배경의 영상에서는 형판정합 방법이 우수하나, 형판의 대표성을 부여하기가 어렵다는 점이 문제시되어 왔다. 본 논문에서는 얼굴영역을 추출하기 위하여 복잡한 얼굴패턴을 몇 개의 주성분 값으로 표현할 수 있는 Hotelling변환 과정을 이용하여 얼굴형판을 생성하고 이를 적용하여 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴영역을 추출한다. 또한 휴리스틱한 임계치를 이용하여 두 사람 이상의 얼굴영역을 추출하고 기울어진 얼굴영역을 추출하기 위한 방법도 제시한다. 실험을 통하여 다양한 입력영상에 대한 추출 결과와 고유얼굴에 기반한 방법의 특징을 살펴 보았다.