• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제35권12호
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• pp.43-53
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• 2019

The construction industry has made great strides in the past decades by utilizing computer programs including CAD. However, compared to other manufacturing sectors, labor productivity is low due to the high proportion of workers' knowledge-based task in addition to simple repetitive task. Therefore, the knowledge-based task efficiency of workers should be improved by recognizing the visual information of computers. A computer needs a lot of training data, such as the ImageNet project, to recognize visual information. This study, aim at proposing building facade datasets that is efficiently constructed by quickly collecting building facade data through portal site road view and automatically labeling using deep learning as part of construction of image dataset for visual recognition construction by the computer. As a method proposed in this study, we constructed a dataset for a part of Dongseong-ro, Daegu Metropolitan City and analyzed the utility and reliability of the dataset. Through this, it was confirmed that the computer could extract the significant facade information of the portal site road view by recognizing the visual information of the building facade image. Additionally, In contribution to verifying the feasibility of building construction image datasets. this study suggests the possibility of securing quantitative and qualitative facade design knowledge by extracting the facade design knowledge from any facade all over the world.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.57-68
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• 2004

근래에, Radio Frequency Identification (RFID) 시스템은 생산, 공급망관리, 재고관리 등의 분야에서 유용하게 사용될 반한 기술로서 산업계에서 많은 관심을 받고 있다. 가까운 미래에는 저렴한 가격의 RFID 태그나 스마트 라벨이 현재 사용되고 있는 바코트 대신 상품관리에 활용될 것으로 알려져 있다. 그러나 작고 값싼 RFID태그의 생산과, 사용자 프라이버시 보호를 위한 안전한 인증프로토콜의 개발은 아직 해결해야 할 문제들이다. 반도체 기술의 발전에도 불구하고, 태그의 계산과 저장능력은 제한되어 있으므로 기존 다른 시스템에 적용되던 암호시스템의 적용은 현실적으로 쉽지 않다. 그러므로 RFID시스템에서 사용할 수 있도록 더 작은 저장 공간과 더 작은 계산량이 소요되는 새로운 프로토콜의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 위치트래킹 공격과 스푸핑 공격에 안전한 RFID인증 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜은 기존 인증프로토콜보다 데이터베이스에서의 계산랑이 상당히 감소하였으므로 프라이버시 보호를 위한 실질적인 해결책으로 사용이 가능하다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제23권1호
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• pp.87-102
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• 2021

The purpose of this study is to consider effective digital marketing strategies through analysis of luxury fashion brands. This study conducted both quantitative analysis and case studies of the brands Louis Vuitton, Gucci, Burberry, and Chanel. To measure the brand image of the luxury fashion brands, the survey was distributed to Millennials, and total of 277 responses were used for the final analysis by using SPSS 25.0 statistical program. Other than survey, this paper analyzed digital marketing strategies of luxury fashion brands through brand-related papers, website and social media of each brand, Samsung Designnet's database, and news posted on search engines. The results of this study are as follows: First, according to the result of examining brand image of luxury fashion brands, there was no significant difference between brands, except Gucci. Second, this study analyzed each luxury fashion brand to understand the characteristics of digital marketing, and common characteristics were identified. Third, by analyzing the brand image and digital marketing strategies of luxury fashion brands, it was confirmed that Gucci's brand image and digital marketing strategies were consistent, while there was a difference between Burberry's brand image and digital marketing strategy. Therefore, this article proposes the following digital marketing strategies that are suitable for luxury fashion brands. First, is the connection of on/offline channels. Second, is the use of AI technology. Third, is a blockchain-based platform.

• 산업융합연구
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• 제19권3호
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• pp.35-40
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• 2021

본 연구는 신종감염병에 대한 텍스트 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 신종감염병에서 중요한 요인을 도출하고자 하였다. 이를 위해 네이버 뉴스 데이터베이스의 기사를 직접 크롤링하고, 이를 전처리 하여, 데이터 분석에 활용하였다. 또한 빅카인즈를 활용하여 추가적인 분석을 실시하였다. 우선순위 분석결과, 코로나, 전염병, 방역, 백신, 발생, 바이러스, 감염, 개발 순으로 그 중요도가 나타났다. 근접중심성 분석 결과 정부, 사망, 계획 순으로 그 중요도가 나타났으며, 빅카인즈 분석결과는 코로나 19, 질병관리 본부 등이 중요한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 토대로 신종감염병에 대한 대국민 인식 제고 및 방역, 백신 및 치료제 개발 등에 정부의 정책적인 지원이 필요하다고 할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.289-296
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• 2021

국내 건설산업은 에너지와 자원의 사용 및 오염물질 배출과 같은 환경 부담을 줄이고 쾌적한 환경을 조성하기 위한 목적으로 건축물의 환경성을 평가하는 녹색건축 인증제도를 시행하고 있다. 하지만 인증획득 절차의 시간이 오래 걸리고 과정이 복잡하며 인증 항목별로 자재의 경제성을 고려할 수 없는 점으로 인해 실무에서는 인증에 어려움을 겪는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 녹색건축인증의 문제점을 해결하기 위해 녹색건축 인증제도 인증 항목 중 실내공기 오염물질 저방출 제품의 적용을 그 대상으로 하고 생애주기비용 개념을 고려하여 자재 데이터베이스를 구축하였으며 경제성 평가의 최적화 기법으로는 유전 알고리즘을 활용하여 최적의 자재를 선정할 수 있는 경제성 평가모델을 개발하였다. 이를 실제 비주거용 건축물 사례에 적용하여 기존 비용과 비교한 결과 평균 74.5 %의 비용 절감률을 나타내어 본 모델을 녹색건축인증에서 경제적 효율성이 있는 도구로써 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권2호
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• pp.109-126
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• 2022

The number and variety of products and services offered by companies have increased dramatically, providing customers with more choices to meet their needs. As a solution to this information overload problem, the provision of tailored services to individuals has become increasingly important, and the personalized recommender systems have been widely studied and used in both academia and industry. Existing recommender systems face important problems in practical applications. The most important problem is that it cannot clearly explain why it recommends these products. In recent years, some researchers have found that the explanation of recommender systems may be very useful. As a result, users are generally increasing conversion rates, satisfaction, and trust in the recommender system if it is explained why those particular items are recommended. Therefore, this study presents a methodology of providing an explanatory function of a recommender system using a review text left by a user. The basic idea is not to use all of the user's reviews, but to provide them in a summarized form using only reviews left by similar users or neighbors involved in recommending the item as an explanation when providing the recommended item to the user. To achieve this research goal, this study aims to provide a product recommendation list using user-based collaborative filtering techniques, combine reviews left by neighboring users with each product to build a model that combines text summary methods among deep learning-based natural language processing methods. Using the IMDb movie database, text reviews of all target user neighbors' movies are collected and summarized to present descriptions of recommended movies. There are several text summary methods, but this study aims to evaluate whether the review summary is well performed by training the Sequence-to-sequence+attention model, which is a representative generation summary method, and the BertSum model, which is an extraction summary model.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.197-205
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• 2021

최근 리테일 산업계에서는 COVID-19 등의 다양한 외부 환경 위협으로부터의 대응과 AI 기술을 활용한 경쟁력을 갖추기 위한 정보기술 융합 및 활용 요구가 증가하고 있으나 리테일 산업에서의 데이터를 활용하기 위한 연구와 응용 서비스의 활용사례가 매우 부족하다. 본 연구는 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 활용 응용 서비스 활용 사례연구로 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터 수집, 객체 탐지 및 추적 AI 모델 활용, 실시간 추적된 객체와 트래킹 데이터를 저장하기 위한 시계열 데이터베이스 활용, 시계열 데이터를 활용한 모니터링, 리테일 공간의 혼잡도와 관심도를 분석하기 위한 히트맵, 리테일 공간에서의 실시간 상황 모니터링, COVID-19와 같은 사회적 위협으로부터의 접촉자 분석과 추적을 위한 사회적 거리 두기 현황, 비인가자의 보안 구역의 접근 모니터링 애플리케이션을 설계하고 이를 실제 구현하여 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터를 활용한 애플리케이션 설계를 통해 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 융합 응용 서비스 활용 모델을 제시하였으며, 실제 구현을 통해 설계된 활용 모델을 검증하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제64권6호
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• pp.1144-1172
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• 2022

Salmonella enterica serovar Typhimurium isolate HJL777 is a virulent bacterial strain in pigs. The high rate of salmonella infection are at high risk of non-typhoidal salmonella gastroenteritis development. Salmonellosis is most common in young pigs. We investigated changes in gut microbiota and biological function in piglets infected with salmonella via analysis of rectal fecal metagenome and intestinal transcriptome using 16S rRNA and RNA sequencing. We identified a decrease in Bacteroides and increase in harmful bacteria such as Spirochaetes and Proteobacteria by microbial community analysis. We predicted that reduction of Bacteroides by salmonella infection causes proliferation of salmonella and harmful bacteria that can cause an intestinal inflammatory response. Functional profiling of microbial communities in piglets with salmonella infection showed increasing lipid metabolism associated with proliferation of harmful bacteria and inflammatory responses. Transcriptome analysis identified 31 differentially expressed genes. Using gene ontology and Innate Immune Database analysis, we identified that BGN, DCN, ZFPM2 and BPI genes were involved in extracellular and immune mechanisms, specifically salmonella adhesion to host cells and inflammatory responses during infection. We confirmed alterations in gut microbiota and biological function during salmonella infection in piglets. Our findings will help prevent disease and improve productivity in the swine industry.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제35권2호
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• pp.134-142
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• 2022

기존의 시행착오를 거쳐 소재를 개발하는 방법은 조금씩 한계를 보이고 있는데, 왜냐하면 산업과 기술이 고도화되고 기능성 소재가 가져야 하는 특성은 복잡해지면서 그 요구치가 높아지고 있기 때문이다. 이를 극복하기 위해 데이터 기반의 인공신경망으로 복잡한 소재 공간을 빠르게 탐색하여 소재 개발을 가속화하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 특히 결정그래프 합성곱 인공신경망은 결정 소재의 구조에 따른 특성을 학습하는 인공신경망으로 소재의 특성(생성 에너지, 밴드갭, 부피 탄성 계수 등)을 양자역학 기반의 제일원리 계산보다 빠르게 예측한다. 본 논문에서는 46,629개의 결정구조 데이터와 그 생성 에너지를 공공데이터베이스에서 불러와 결정그래프 합성곱 인공신경망 모델을 학습시키고 이를 특성 예측에 적용해 보는 예제를 설명한다. 이를 통해 간단한 프로그래밍 지식으로 소재 특성 예측 모델을 재현해 보고 원하는 데이터 셋과 연구 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 인공지능 모델의 개발은 앞으로 더 복잡한 특성을 가져야만 하는 소재의 개발을 위해 넓은 범위의 소재를 탐색해야만 하는 과정을 획기적으로 단축시켜 소재 개발의 가속화를 촉진시킬 것으로 생각된다.

• 한국의류산업학회지
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• 제24권1호
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• pp.81-94
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• 2022

The purpose of this study is to analyze the trends of MZ generation's lifestyle-related research from 2010 to 2020. As a result of searching keywords such as MZ generation's and lifestyle using academic database search sites, a total of 218 cases were used as analysis data to conduct frequency and content analysis. First, research type was 74 dissertations(34.6%), 144 journals(65.4%). The study of MZ generation was relatively active in journals. Second, the current status of academic field was 85(39.7%) in the social field, followed by 66(30.8%) in the arts/physical education, 21(9.8%) in the complex studies, 16(7.5%) in education, 15(7.0%) in nature, 6(2.8%) in engineering, 4(1.9%) in humanities, 1(0.5%) in agriculture/marine. Third, the current status of MZ generation research topics is 54 social participations(25.3%), 35 fashion/beauty(16.3%), 31 social/organizational adaptations(14.5%), 25 cultural/leisure activities(11.7%), 24 design/development projects(11.2%), 21 economic/employment/job projects(9.8%), 11 educational/career/experiences(5.1%), 9 self-concepts(4.2%), 4 welfare services(1.9%). Fourth, the current status of MZ generation research methods was quantitative research(survey/experiment) 125(58.4%), qualitative research(depth interview/participant observation) 42(19.6%), theory/literature research 35(16.4%) and mixed research 12(5.6%). Fifth, the study on the lifestyle of the MZ generation was conducted in four cases, one in 2016, one in 2019, two in 2020. This study is meaningful in that it grasped the overall flow of data of information exchange that can share the research trends of the MZ generation and suggested the basic data on the direction of future research, the individual tendency, behavior, and lifestyle characteristics of the MZ generation.