• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.609-611
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• 2018

본 연구에서는 공업계 고등학교 학생들을 대상으로 MBTI 성격유형 검사를 한 후 프로그래밍 수업을 실시하여 학생들의 학습태도를 분석하였다. 이를 위해 창의적 문제해결모형과 통합사고모형을 기반으로 학습을 설계하였다. 학생들은 I(내성적)형과 O(외향적)형을 1차로 나누고 T(사고형)형과 P(인식형)형을 2차로 분류하였다. 본 연구의 결과로는 성격 유형에 따른 학습동기 요소를 알 수 있었다. 이에 추후 연구로는 학습자의 성격유형에 따라 학습방법의 변화를 연구하고자 한다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.319-322
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• 2017

전 세계적으로 기후변화는 계속 진행되고 있으며, 극심한 기상변화로 인한 재난이 곳곳에서 발생하면서 기후변화에 대한 우려가 심화되는 동시에 이에 대한 연구의 필요성 역시 커졌다. 기후변화의 심각성에 대한 객관적인 자료와 연구결과는 매번 전 세계인의 이목을 받고 있다. 과거, 기후변화로 인한 재앙에 대한 우려가 생태계 파괴, 일부 동물들의 멸종과 같은 환경 문제에 그친 반면, 최근에는 전 세계 주요 도시에서 주기적으로 발생하는 대형 자연 재난이 기후변화로 인한 결과임을 인식하게 되었으며 기후변화로 인한 재난이 우리 생활권 내에 진입하면서 기후변화 문제가 생존과 안전 문제로 재인식 되었다. 우리나라 역시 매년 주기적으로 겪었던 풍수해 재난이 점차 대형화되는 것은 물론 기후변화로 인해 폭염과 가뭄이 빈번하게 발생하게 되어 경제적, 인명 피해가 꾸준히 발생하고 있다. 이에 2008년 이후 기후변화와 그로인해 발생하는 재난을 효과적으로 관리할 수 있는 체계 및 정책에 대한 필요성이 대두되면서 관련 체계와 법, 정책 수립이 적극적으로 이루어졌다. 본 논문에서는 기후변화로 인해 주기적으로 겪고 있는 국내 재난에 대해 파악하고 기후변화 적응 정책과 연구의 현황, 한계에 대해 연구하였다. 국내 재난 유형이 지역별로 다소 차이가 있음을 전제하여 재난 유형 파악 지역을 서울로 한정하였으며, 기타 시 도별 연구는 향후 연구과제로 제안하고 있다. 우선 기후변화로 인해 발생하는 서울 도심 내 재난 양상을 살펴보고 그 양상과 기후변화와의 연관성을 밝히기 위해 노력하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.647-659
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• 2019

본 연구는 환자의료정보 보호에 대한 의료기관 종사자들의 인식도 및 실천도의 관계를 규명하여 의료 기관의 의료정보 보호의 정책 수립에 기초자료를 제시하고자 실시하였다. 연구 결과, 연구기간 및 대상은 2019년 6월 17일부터 8월 16일까지 전라남·북도에 소재하고 있는 의료 기관 종사자 200명을 대상으로 하였다. 설문지조사는 연구자가 직접 조사 대상에게 연구 목적을 설명하고, 설문지를 배포한 후 회수하였다. 환자의료정보 직접 접촉영역 측정도구는 총 5문항, 환자의료정보 관리영역은 총 14문항, 의사소통영역은 총 8문항이었다. 연구결과, 의료기관 종사자의 영역별 환자 의료정보 보호에 대한 인식도와 실천도는 의사소통 영역이 가장 높았고, 다음으로 환자 의료정보 관리영역 의료 정보 직접접촉 영역 순이었다. 환자의료정보 보호에 대한 인식도과 실천에 관련이 있었던 변수는 의료기관 유형, 직무만족도, 종교, 근무부서와 유의한 관련이 있었다. 환자의료정보관리 영역에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 환자의료정보 직접 접촉영역과 의사소통영역을 독립변인으로 환자의료정보관리 영역을 종속변인으로 하여 다중 회귀분석을 실시한 결과 환자의료정보 직접 접촉 영역과 의사소통영역이 높을수록 환자의료정보관리 영역이 높아짐을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 의료기관 종사자들의 의료 정보 보안 및 보호 행위에 대한 인식수준을 높일 수 있도록 직종별, 직무별 교육프로그램을 개발하여 내부감사 형태의 주기적인 모니터링과 함께 지속적인 교육을 실행하여 환자 의료정보 침해 환경으로부터 환자를 보호하고 피해를 최소화 할 수 있도록 노력해야 할 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.23-28
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• 2009

히스토그램에 의한 객체 유형 인식 방법은 최근 들어 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 대부분의 히스토그램 기반의 객체 추적이 칼라 모델을 사용하여 견실성을 개선하였지만 아직 충분히 견실하다고 할 수 없다. 이러한 단점을 보안하기 위하여 본 논문에서는 연속적인 프레임에서 히스토그램을 이용하여 객체를 표현하고 추적하는 방법을 제시하고자 한다. 자동차를 대상으로 실험한 결과 80m 거리 이내에서 신뢰성 있는 방법임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.627-628
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• 2013

현대인들은 건강에 대한 관심이 지속적으로 증가하고 있으며, 스마트기기의 이용이 증가하면서 건강과 관련된 어플리케이션이 많이 개발되고 있다. 본 논문에서는 최근 이슈가 되고 있는 헬스 케어어플리케이션의 개념 및 유형과 현재 시장에 나와 있는 헬스 케어 어플리케이션에 대한 장점과 단점을 비교 분석하고 이를 응용한 어플리케이션을 소개한다. 또한 스마트폰의 센서를 이용하여 사용자의 모션을 인식하여 소모 칼로리를 계산하는 어플리케이션을 개발하였다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2005년도 추계학술대회 발표 논문집
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• pp.225-234
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• 2005

온라인 쇼핑에 있어서 여성 고객의 서비스 품질 인식과 신뢰 문제는 중요한 이슈이다. 본 연구는 신뢰를 선의, 성실성, 능력의 관점에서, 그리고 서비스 품질을 유형성, 신빙성, 반응성, 확신성, 공감성의 관점에서 다차원적으로 접근하여 연구 가설과 모형을 설정하고 그 원인-결과 관계를 실증적으로 분석한다. 분석 결과, 확신성과 공감성 차원의 서비스 품질이 선의/성실성 차원의 신뢰에 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 능력 차원의 신뢰에 영향을 미치는 것은 5개 서비스 품질 차원 중 오직 확신성뿐인 것으로 드러났다. 또한 고객 충성도에 실질적인 영향을 미치는 것은 확신성 차원의 서비스 품질과 능력 차원의 신뢰이라는 것이 확인되었다. 여성 고객이 인터넷 상점에 대해 충성도를 갖게 되는 이유가 그 인터넷 상점의 선의/성실성 때문이기보다는 능력 때문이라는 점은 온라인 기업들에게 시사하는 바가 크다. 더욱이 온라인 기업들은 서비스 품질, 구체적으로는 여성 고객의 확신성 인식을 제고하면 이것이 자사의 능력을 고객에게 입증하는 방법이 될 수 있고, 결과적으로 여성 고객의 재구매 의사나 우호적인 구전을 이끌어 낼 수 효과적인 방법이 될 수 있다는 점을 주목할 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1305-1308
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• 2013

본 논문에서는 스마트폰 사용자의 실시간 상황 인식을 위한 효과적인 사운드 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 PCM 형태의 사운드 입력 데이터에 대한 전처리를 통해 고요한 사운드와 화이트 노이즈를 학습 및 분류 단계 이전에 미리 여과함으로써, 계산 자원의 불필요한 소모를 막을 수 있다. 또한 에너지 레벨이 낮아 신호의 패턴을 파악하기 어려운 사운드 데이터는 증폭함으로써, 이들에 대한 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 또, 제안하는 사운드 분류 시스템에서는 HMM 분류 모델의 효율적인 학습과 적용을 위해 k-평균 군집화를 이용하여 특징 벡터들에 대한 차원 축소와 이산화를 수행하고, 그 결과를 모아 일정한 길이의 시계열 데이터를 구성하였다. 대학 연구동내 다양한 일상생활 상황들에서 수집한 8가지 유형의 사운드 데이터 집합을 이용하여 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안하는 사운드 분류 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.623-624
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• 2009

본 논문에서는 신경망의 오류 역전파(Backpropagation) 학습 알고리즘을 이용한 얼굴의 정상 비정상을 인식하는 보안 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 정지영상 및 동영상에서 입력된 얼굴영상을 전처리 단계에서 얼굴영역을 검출하여 $160{\times}160$ 크기의 고정 크기로 확대 및 축소 작업을 거친다. Mosaic 처리와 LaplacianEdge 처리를 거쳐 $40{\times}40$ 크기로 이진화한 정규화 데이터를 Gravity-Center 처리를 한다. 오류 역전파 학습 알고리즘으로 얼굴의 특징을 학습한 후 각종 정상 및 비정상 얼굴 데이터를 이용하여 인식률을 실험 하였다. 실험데이터는 이 분야의 공인 자료인 LFW Face Database[7] 데이터를 사용하였으며, 실험결과는 제안된 방법이 문제 해결에 적합한 접근임을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.183-186
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• 2021

현재 한국 게임 시장에서 주로 사용되는 비즈니스 모델인 이중 랜덤박스는 게임 내의 밸런스에 영향을 주고 게임의 재미를 더해 주지만 유저와 게임사 간의 갈등도 초래한다. 이에 대한 적절한 해결책을 연구하기 위해 이중 랜덤박스의 종류에 대해서 조사하고 사용자 설문을 통해 랜덤박스에 대한 유저들의 인식과 사용에 대한 생각을 조사한다. 그리고 이를 토대로 게임사와 유저 간 이중 랜덤박스 사용의 타협점을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.451-452
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 탈모 자가 진단 앱을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 앱은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 탈모 유무와 탈모 유형에 대해 학습을 하고, 앱에서 사용자가 자신의 이마 라인을 촬영하여 사진이 서버에 전송이 되고 서버에서 학습된 모델을 이용하여 검출된 탈모 유무 판단과 탈모 단계 판단의 결과값을 다시 앱으로 전송한다. 탈모에 대한 정확한 진단을 통하여 치료 방법과 치료 시기 결정에 대하여 도움을 줄 것으로 기대된다.