• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.386-388
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• 2021

According to data from the World Meteorological Organization (WMO) in 2019, the global average temperature between 2015 and 2019 increased by 1.1℃ compared to the pre-industrial period (1850-1900). If the average temperature rises by 1.5℃, the occurrence of natural disasters such as extreme high temperatures, heavy rains and droughts will increase, and this change will intensify depending on the speed and size of warming. Due to the effects of global warming, global surface temperatures have gradually risen, and tropical fruits, which could only be grown in tropical regions, can be seen in Korea. According to the 5th report released by the IPCC of the Intergovernmental Panel on Climate Change under the United Nations, the world's average temperature will rise 3.7 degrees Celsius at the end of the 21st century (2081-2100). If the temperature rises gradually, it is believed that Korea's current cultivation area, which can produce good quality fruit, could be turned into an unfavorable area in the future. This paper aims to develop a plant cultivation system that utilizes Arduino to provide a customized environment for the growth of plants desired by growers.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05a
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• pp.249-251
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• 2012

본 논문에서는 우리나라의 언어가 아닌 외국어, 그 중 가장 보펀적인 외국어인 영어로 된 노래, 즉 팝송(Pop-song) 가창 시 효과적인 가창을 위해 멜로디의 세부적인 부분의 표현기법들을 살펴보고 이를 가창지도할 때 실제로 어떻게 적용할 수 있을지를 살펴보고 분석해 보았다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.203-207
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• 2002

본 연구에서는 한국사람이 모국어인 한국어 단어를 산출할 때와 외국어인 영어 단어를 산출할 때 관여하는 대뇌 영역을 fMRI 를 통해 조사하였다. 또한, 단일 언어를 산출할 때와 두 언어를 수시로 바꾸어서 인출할 때 관련되는 뇌 영역이 어디인지를 조사하였다. 실험에 참가한 피험자는 외국어를 공식적인 교육을 통해 12 세 근처에서 배우기 시작한 대학생이었다. 흔히 분류하는 방식으로 late learner로 구분되는 학생들이었다. 한 피험자가 세 종류의 실험 모두에 참여하였다. 피험자의 실험과제는 그림을 보고 그림에 해당되는 이름을 인출하여 말하는 과제였다. 실험 1, 2, 3 모두에서 사건관련 fMRI(event-related fMRI) 기법을 사용하였다. 실험 1에서는 그림을 보고 그림 이름에 해당되는 한국어 어휘와 외래어 어휘를 산출하게 하였다. 언어관련 뇌영역인 Wernicke 영역, Broca 영역, SMA 영역, SMG 영역 등에서 유의미한 활성화가 있었다. 실험 2 에서는 실험 1 에서 사용하지 않았던 그림을 사용하여 그림의 영어 이름과 외래어 이름을 인출하게 하였다. 외국어인 영어 단어를 산출할 때에도 모국어 단어를 산출할 때와 유사한 영역이 활성화되었다. 특히 외래어 산출 시에는 뇌 활성화 영역이 모국어와 영어 단어 산출할 때와 모국어 산출할 때 활성화되는 공통 영역이 활성화되었다. 모국어 산출과 영어 단어 산출의 차이점은 외국어 산출 시에 활성화 영역이 전반적으로 더 컸다는 것과 외국어 단어 산출 시에 Broca 영역보다 조금 밑쪽에서 그리고 모국어 단어 산출시에는 전전두엽 영역에서 더 많은 활성화가 있었다. 실험 3 에서도 실험 1 과 실험 2 에 사용하지 않았던 그림을 사용하였다. 실험 3 의 특이한 결과는 언어 switching 이 있는 경우에 전통적인 언어 영역 활성화 외에 전전두엽의 활성화가 컸다는 것이다. 아마도 언어를 바꾸어 가면서 단어를 산출하는 것이 전전두엽의 정보선택과정에 많은 영향을 주었던 것으로 해석된다. 전체적으로 어휘 산출시에 모국어 어휘, 외국어 어휘, 외래어 등을 산출할 때 공통되는 언어 영역과 언어 특성적 영역이 활성화된다고 결론지을 수 있을 것 같다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.655-656
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• 2021

April 2021, Disaster Safety Communication Network services have been launched, but security functions are weak at the beginning of the service. The current security method for Android-based APP is using Google Protect's technology to detect malware. Malware is difficult to detect directly because there are various types, so by applying malware detection technology that combines AI and Google Protect technology to Disaster Safety Communication Networks, research on how to implement 'AI-based Disaster Satety Communication Network Protect'.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.355-356
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• 2021

본 논문에서는 Python 3의 Keras 모듈을 이용하여 특정 자동차에 대한 최적의 판매자권장소비자가격(MSRP)을 예측하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 2004년에 미국에서 시판된 428종류의 자동차에 대한 정보를 제조사, 차종, 생산지, 엔진 크기, 실린더 수, 시내 주행 시 연비, 고속도로 주행 시 연비, 마력, 차체 무게, 차체 길이의 독립변수를 사용하여 자체적으로 딥러닝한 회귀모델을 통해 특정 지표가 주어진 차량에 대해 종속변수인 판매자권장소비자가격을 예측한다. Optimizer를 adam으로, 학습률을 0.005으로 설정한 경우의 검증 MAE 값이 3842.98로 가장 낮게 산출되었고, 해당 모델의 결과는 예측값과 실제값의 오차율이 ±15% 정도 내외로 예측된 표본의 비율이 약 80.14%로 측정되었다. 위 모델은 향후 신차 가격 결정 및 중고차 시장에서 구매, 판매 결정을 돕는 등 특정 시장 내에서 다양한 자동차의 가치를 판단하기에 유용할 것으로 전망된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.187-188
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• 2020

본 논문에서는 한방 8체질 및 신체정보 관련 데이터셋을 바탕으로 개인 맞춤 식품 및 식단을 추천하는 데이터베이스의 설계·구축을 수행한다. 또한 이 시스템을 이용하여 추천된 식품(식단)과 희망하는 지역을 입력했을 때 선별된 음식점 정보를 제공한다. 데이터베이스 생성 프로세스와 수집한 데이터를 통해 데이터베이스 설계, 데이터 수집, 생산 및 처리 예제, 데이터베이스 활용 등에 대해 다양한 방법을 제공한다. 일상생활에서 데이터베이스 시스템을 활용함으로써, 이 시스템은 한의원 또는 전문채널을 통해 알 수 있었던 맞춤 식단 정보를 대중에 공개되어 정보 진입장벽을 낮추고 편의성을 도모한다. 이로써 오늘날 고령 사회에 진입한 대한민국에서 국민들이 건강한 식생활을 지원하여 궁극적으로 국민 건강 증진에 기여한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.285-286
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• 2020

본 논문은 농수축산물 및 도·소매 시장 자료를 통해 데이터베이스를 구축하여 시장별 상품의 가격, 장소, 기간 등의 정보를 일자별로 제공하는 시스템이다. 농수축산물의 경우, 크기, 신선도, 보관기간 등의 다양한 기준에 따라 가격이 형성되는데 상품 특성상 기상 변화와 계절 변화에 따른 생산량 및 상품의 질 차이가 매우 크기 때문에 상품의 공급량과 가격의 안정성을 보장하기 힘들다. 기존의 농수축산물 가격 제공 사례의 경우 정보 제공 범위가 좁아 정보의 유용성에 한계점이 존재하였다. 이를 보완하여 시장 위치와 제품 정보의 구체성 확보, 실시간 가격 정보 제공으로 정보의 폭을 넓혀 경제 주체에게 실질적으로 도움을 주고자 하였다. 이를 통해, 소비자들은 원하는 상품의 정보를 제공받아 가격, 거리, 품질 등의 주관적인 기준에 근거한 합리적 소비를 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.415-416
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• 2023

본 연구는 코로나로 인하여 외국인들도 한국을 방문율이 낮아지고 성형 수술 가격 및 부작용 등 부정적인 측면으로 인해 사람들이 성형 수술을 하기에 꺼리는 상황 속에서 성형 수술을 하는 사람들의 조건, 성형 수술을 하는 이유, 성형 수술 부위, 성형 수술의 부위별 가격을 분석하여 결과를 제시하였다. 성형 수술에 대해 부정적인 견해를 보이는 사람들에게 성형 수술에 대한 견해를 긍정적으로 바꾸고자 한다. 이외에도 한국의 성형 수술이 발전하기 위해서는 한국 외에도 외국의 다양한 수술과 연계 방안 탐색 필요성을 느꼈고 데이터셋, 사이트 외에도 유튜브를 통한 영상 정보를 지속적으로 업그레이드 시켜서 성형 수술의 접근성과 우수성을 알릴 수 있는 기회를 모색한다면 국내뿐만 아니라 세계적으로 한국의 성형 수술에 대해 많은 관심을 보일 것이라고 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.319-320
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• 2023

본 논문에서는 합성곱 신경망이 적용된 네트워크를 활용해 전이 학습의 과정을 거친 멸종위기종 철새들의 이미지를 분류하는 시스템의 설계과정과 결과를 제시한다. 연구 방법으로 한국 영랑호를 찾아오는 멸종위기종, 천연기념물인 철새들의 이미지를 학습시켜 "가창오리", "노랑부리백로", "물총새" 이 세 종의 철새들을 매우 정확하게 분류하는 것을 확인하였다. 데이터 예비학습과정에서 train data의 개수를 40개로 진행했을때 약 92%의 정확도를 확인 후, train data의 이미지 개수를 50장으로 늘려 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 이 시스템은 한국을 방문하는 멸종위기종 철새들을 무분별하게 포획하지 않도록 철새 이미지 분류시 활용 가능하다고 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.453-454
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• 2024

본 연구는 경기 변동에 따라 대중들의 소비가 민감한 사업군을 도출해내고, 서울시 열린데이터 광장의 소비데이터를 분석하여 해당 기업의 경영 전략을 제시하는데 목적이 있다. 2023년 물가지수(CPI)는 8월 3.4%, 9월 3.7%, 10월 3.8%로 유례없는 상승 추이를 보이고 있다. 또한, KDI(한국개발연구원)는 2024년 소비는 고물가 기조로 인하여 상품소비의 부진이 지속되어 기업 매출이 전년(1.9%)과 유사하게 1.8% 증가하는데 그칠 전망이라고 예측하였다. 이렇게 대중들의 소비가 줄어들고 있는 경기 상황에서 기업이 손실을 막기 위해 취할 수 있는 대응 전략을 수립하는데 이 연구가 도움이 되리라고 사료된다.