• 한국조경학회지
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• 제44권4호
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• pp.66-74
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• 2016

안전에 대한 우려에도 불구하고 사람들이 북한을 여행하는 이유는 무엇인가? 가서 보고자 하는 것과 그 특성은 무엇인가? 이 논문은 서구권의 관광객의 시각을 대변하는 매체를 통해 북한 관광의 방식과 북한 체제의 합으로 만들어지는 평양 경관의 시각적 특수성을 해석했다. 다크 투어리즘과 극장 국가 이론을 토대로 서구권의 북한 관광 홍보 문구, 관광 에이전시 자료, 위치정보태그 기반 사진공유 웹사이트를 본 결과, 평양 경관의 시각적 특수성에 대해 다음의 결론에 이르렀다. 북한의 위험성은 예상과 달리 오히려 북한을 직접 가보고 싶게끔 만드는 매력으로 역할하고 있다. 그러나 북한 관광의 고유한 특성으로 인해 실재 관광의 과정에서 위험이 차단되며, 이로써 관광객은 관광의 계기로 삼았던 위험 속에서의 모험을 지속하게 된다. 관광객이 구경하는 대규모 국가 의례는 북한 주민의 일상생활에서까지 작동하여 극장 국가적 성격의 확장이 나타난다. 정치적으로 고립된 세계, 그 세계를 유지하고 보여주기 위한 집단의 몸짓, 베일에 가려진 사람들의 삶을 대변하는 평양의 경관은 서구권의 북한에 대한 환상을 충족시키는 한편, 북한의 체제 유지의 근거를 만들어내는 피상적 이미지이다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권4호
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• pp.371-380
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• 2006

본 논문은 패션 디자인 분야에서 완성된 의상의 모델 사진을 활용해 다양한 원단(직물)을 직접 Draping함으로써 새로운 디자인을 창출할 수 있고 직접 샘플이나 시제품을 제작하지 않고도 시뮬레이션만으로 의상 작품을 확인 할 수 있다. 또한 모델과 원단 이미지에 대한 데이터베이스를 구축하여 실시간으로 Mapping 결과를 확인할 수 있는 시스템을 구현하였다. 그리고 여기에서 추출되는 시제품을 3D 모델에 입혀 시뮬레이션 할 수 있도록 하기 위한 과정으로 우선 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3D 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3D 인체 모델 파일과 2D 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음에 mass-spring model에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 빛 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 이용하여 사실적인 영상을 생성할 수 있었고, 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.247-256
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• 2000

오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1407-1413
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• 2007

오늘날 대학환경은 과거에 비해 급변해 가고 있다. 특히, 대학경영의 어려움을 극복하기 위해서 경쟁력 강화 방안과 이미지 제고와 같은 중장기 발전계획을 수립하고 있다. 이에 많은 대학에서는 유비쿼터스 캠퍼스 (Ubiquitous-Campus) 구축을 통한 대외적인 대학이 미지 제고와 학생에게 보다 편리한 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 그러나 유비쿼터스 캠퍼스에 대한 기대가 커지고 있음에도 불구하고, 현재의 시스템은 학생들의 IT(Information Technology) 실태를 파악하지 못했거나 활용실태 분석을 위 한 기본환경을 제공하지 못하고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서는 기술 중심적인 유비쿼터스 캠퍼스 구축 되어야만하며, 이에 못지않게 학생의 IT 인프라 활용분석과 새롭게 요구되는 서비스 구축을 통해 실질적으로 활용할 수 있는 유비쿼터스 캠퍼스 모델이 요구되고 있는 실정이지만, 급변해 가고 있는 대학환경에서 최적화된 유비쿼터스 캠퍼스 모델을 구현하는데 한계가 있다. 이에 본 논문은 유비쿼터스 캠퍼스 구축의 핵심요소인 학습자 분석을 위한 통합분석 데이터베이스 기반의 U-학습, U-취업, U-출력, 개인정보 제공이력 서비스를 통해서 학생이 중심이 되는 유비쿼터스 캠퍼스 모델에 대해 연구하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.713-725
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• 2019

번호판 자동인식(ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이터세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47.74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.115-126
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• 2014

본 논문에서는 건강검진을 통해 얻은 PHR정보를 개인의 특성에 따라 맞춤형 표현 방법론 및 디자인을 제시하여, 긍정적인 동기 부여 및 건강 상태 인지력을 높이기 위해 의사결정지원시스템을 통한 가이드라인을 제공하고 통합한 의료 시각화 표현 서비스 방법을 제안한다. 색상, 형태, 위치 3가지 요소를 사용하여 이미지기반의 시각화하여 제안하는 표현 방법은 기존에 수치로만 제공하였던 정보를 방사형차트로 만들어 정보의 인지력을 높였으며, 정상수치를 물방울을 핏방울로 형상화한 모습으로 제공하여 자신의 수치가 핏방울보다 다른 정도에 따라 혈액검사의 결과에 대한 상태의 심각함을 알 수 있다. 표준 수치와 함께 결과를 제공하여 시각적으로 비교하여 자신의 건강상태를 정확히 알 수 있으며, 인체와 연관 지어 시각화하여 표현 하였다. 또 한 개발된 종합 검진결과 시각화는 사람의 신체의 위치를 표시하고 검사항목을 해당 장기부분에 위치시켰다. 검사를 대표할 수 있는 아이콘을 사용함으로 결과에 대한 집중도를 높일 수 있으며, 정보의 습득시간을 단축시켰다.

• Composites Research
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• 제34권5호
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• pp.296-304
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• 2021

본 연구에서는 유한요소법(FEM)에 기반한 CF/PEKK 열가소성 복합재 고속 열 성형 해석을 수행하였고 제작 공정을 예측 및 검증하였다. 대표적인 L 형 구조물 모델에 대해 트리밍 여유에 따른 성형성을 응력, 두께, 주름분포를 분석하였다. 그 결과, 블랭크의 트리밍 여유가 증가할수록 구조물의 성형성이 향상하는 것을 확인하였다. 특히 두께 및 주름 분포 측면에서 해석 모델과 실험 결과를 비교하여서 고속 열 성형 모델의 타당성을 검증하였다. 제작된 구조물은 시차 주사 열량 분석법 및 이미지 분석법을 통해 결정화도와 기공률이 측정되었다. 제작된 열가소성 구조물의 전 영역 기공률은 평균 0.75%, 결정화도는 약 21%로 항공기에 적용 가능한 수치로 평가되었다. 따라서 본 연구를 토대로 열가소성 복합재 고속 열 성형 공정에 대해 효과적인 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.93-99
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• 2021

최근 현장검사장치의 소형화 및 디지털화가 급격히 빠르게 진화하고 있다. 뇨검사는 일반인이 요시험지인 딥스틱을 이용하여 시각적인 색비교를 통해 자가진단이 가능하기에 색인지 기술에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 연구는 요시험지검사에 사용되는 딥스틱(Dipstick Pad)의 색 변화를 스마트폰 카메라를 이용하여 얻어진 이미지로부터 RGB 값을 분석하였다. 비교 대상은 가장 많이 검사하는 질환으로 당뇨 증상과 관련 있는 요소인 당, 케톤체, pH의 양적변화에 대한 뇨 색 변화를 관찰하였다. 본 실험에서 일반적인 조도의 영향을 기준으로 밝은 조도와 어두운 조도 조건에서 뇨시험지상의 색변화에서 추출된 RGB값의 변화를 관찰하였다. 결과적으로 밝은 조도 조건에서의 색상 추출값이 높고 농도에 따른 반영이 잘 이루어지는 반면 낮은 조도 영역에는 색상 추출값이 낮게 나타났다. 따라서, 색 분리 알고리즘의 문제점을 개선하고자 RGB 수치의 변화값을 제시하였다.

• 한국과학예술포럼
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• 제37권2호
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• pp.205-217
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• 2019

본 연구는 산업생산의 시대가 가고, 문화생산 시대가 도래하며 융복합시대로 접어들고 있는 시점에서 점차 문화마케팅의 중요성이 늘어나며, 이를 브랜딩에 적용해 성과를 올리고 있다는 점에서부터 시작되었다. 본 연구의 목적은 관광분야에서 융복합적 성격의 마케팅 전략으로 활용되는 문화마케팅요인이 브랜드 태도 및 인식에 미치는 영향에 대해 밝히는 것이다. 따라서 본 논문은 방한 중국관광객을 대상으로 하여 문화마케팅요인에 따른 세분집단별 관광지 브랜드 자산 및 태도 연구를 시도하였다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 선행연구를 통해 연구의 기반을 마련하고, 문화마케팅 요인을 확인할 설문지 작성 및 배포와 분석을 통해 해당 집단을 저관여인식집단, 고관여인식집단, 중관여인식집단 총 3개로 군집화하였다. 둘째, 세분시장별 브랜드 태도를 확인한 결과 관광지 브랜드 태도는 유의한 차이를 보이며, 특히 군집 2가 높은 값을 보이고, 군집 3은 보통으로 나타났다. 셋째, 각 세분시장별 브랜드 자산인식의 차이에서는 관광지 지각된 품질, 브랜드 인지도, 브랜드 이미지 모두 통계적으로 유의한 차이를 보이며 기존 선행연구를 지지하며 본 연구의 가설로 채택되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 논문은 문화마케팅의 관광 분야 적용이 적고, 관광지 대상으로 확대가 필요한 시점에서, 요인에 따라 시장을 세분화했다는 특징을 가지며, 각 세분 시장별 브랜드 태도와 자산에 미치는 영향을 분석하여 이론 및 실무적 시사점 측면에서 의미를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권4호
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• pp.65-74
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• 2021

빠르게 증가하는 노후 터널을 효율적으로 관리하기 위하여 최근 영상장비를 이용한 점검 방법론들이 많이 제안되고 있다. 하지만 기존의 방법론들은 대부분 국한된 영역에서 검증을 수행하였을 뿐 아니라, 다른 물체들이 존재하지 않는 깨끗한 콘크리트 표면에서 검증되어 실제 현장에 대한 적용성을 검증하기 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 비균열 물체 학습에 기반한 6단계 터널 균열 탐지 딥러닝 모델 개발 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 터널에서 취득된 이미지 내 균열 탐색, 픽셀 단위 균열 라벨링, 딥러닝 모델 학습, 비균열 물체 수집, 비균열 물체 재학습, 최종 학습 데이터 구축의 총 6단계로 이루어진다. 제안된 프레임워크를 이용하여 개발된 균열 탐지 딥러닝 모델 개발을 수행하였으며, 일반 균열 1561장, 비균열 206장으로 개별 물체 세분화(Instance Segmentation) 모델인 Cascade Mask R-CNN을 학습시켰다. 학습된 모델의 현장 적용성을 검토하기 위하여 전선, 전등 등을 포함하는 약 200m 길이의 실제 터널에서 균열 탐지를 수행하였다. 실험 결과 학습된 모델은 99% 정밀도와 92%의 재현율을 나타내며 뛰어난 현장 적용성을 나타내었다.