• Korean Journal of Radiology
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• 제21권8호
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• pp.1018-1023
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• 2020

The coronavirus disease (COVID-19) outbreak has reached global pandemic status as announced by the World Health Organization, which currently recommends reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) as the standard diagnostic tool. However, although the RT-PCR test results may be found negative, there are cases that are found positive for COVID-19 pneumonia on computed tomography (CT) scan. CT is also useful in assessing the severity of COVID-19 pneumonia. When clinicians desire a CT scan of a patient with COVID-19 to monitor treatment response, a safe method for patient transport is necessary. To address the engagement of medical resources necessary to transport a patient with COVID-19, our institution has implemented the use of mobile CT. Therefore, we report two cases of COVID-19 pneumonia evaluated by using mobile cone-beam CT. Although mobile cone-beam CT had some limitations regarding its image quality such as scatter noise, motion and streak artifacts, and limited field of view compared with conventional multi-detector CT, both cases had acceptable image quality to establish the diagnosis of COVID-19 pneumonia. We report the usefulness of mobile cone-beam CT in patients with COVID-19 pneumonia.

• 융합경영연구
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• 제12권1호
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• pp.29-38
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• 2024

Purpose: The purpose of this study is to explore the perceptions of millennials and Generation Z regarding AI applications in marketing, an area that has been rarely explored in previous researches. This study formulated research questions how millennials and Generation Z perceive the impact of brand image, AI-assistant customer service, affective factor, immersive experience, cognitive factor social factor and competitiveness of products and brands on overall attitude through the lens of AI applications in marketing. Additionally, this study also explored the influence of overall attitudes on satisfaction, intention to use, and loyalty towards AI applications. Research design, data and methodology: To gather data, this study employed an online survey conducted in collaboration with a reputable research organization. This study utilized factor analysis, ANOVA, and regression analysis for data analysis. Results: The findings revealed that the impact of brand image, AI-assistant customer service, and competitiveness on attitude demonstrated significance in both millennials and generation Z cohorts. The study identified that cognitive and social factors significantly influenced attitudes among millennials, whereas affective and immersive experiences showed significance in influencing attitudes among Generation Z. Conclusions: The findings offer valuable managerial implications, shedding light on the application of AI in marketing with distinct perspectives between millennials and Generation Z.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제13권2호
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• pp.157-169
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• 2013

Scale Invariant Feature Transform (SIFT) generates image features widely used to match objects in different images. Previous work on hardware-based SIFT implementation requires excessive internal memory and hardware logic [1]. In this paper, a new hardware organization is proposed to implement SIFT with less memory and hardware cost than the previous work. To this end, a parallel Gaussian filter bank is adopted to eliminate the buffers that store intermediate results because parallel operations allow all intermediate results available at the same time. Furthermore, the processing order is changed from the raster-scan order to the block-by-block order so that the line buffer size storing the source image is also reduced. These techniques trade the reduction of memory size with a slight increase of the execution time and external memory bandwidth. As a result, the memory size is reduced by 94.4%. The proposed hardware for SIFT implementation includes the Descriptor generation block, which is omitted in the previous work [1]. The addition of the hardwired descriptor generation improves the computation speed by about 30 times when compared with the previous work.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제13권1호
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• pp.47-53
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• 2006

Since ultrasound has different reflections depending on components of organization, analysis of ultrasound images of skeletal muscle can offer both quantitative and qualitative reports as concerns skeletal muscle structure. This study is focused on the ultrasound method for evaluating the structural characteristics of skeletal muscle and also conducted to examine its practicality. After obtaining images of the elbow flexors from an ultrasound image device with 88 normal subjects whose ages were between twenty and seventy years old (44 men and 44 women), muscular density and white area index (WAI) which indicated structural characteristics of skeletal muscle were analyzed with gray scale analysis. The study examined correlations between subject's age and items which obtained from measuring ultrasound images and the differences in relations to sex and age. Muscular density and WAI had a high correlation with age and were significantly increased in men and women with greater age. The quantitative evaluation method of skeletal muscle structure which analyzed the ultrasound images has high practicality because it is a non-invasive method which complements physical therapy diagnosis and research methods and promotes functionality evaluation.

• 한국음향학회지
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• 제14권1호
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• pp.13-21
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• 1995

본 논문에서는 신경망 학습에 의한 영상분류 알고리즘을 개선하였으며, 이것은 입력패턴 생성부와 분류을 위한 역전파 알고리즘에 의한 광역신경망으로 구성된다. 입력패턴을 위한 특징값으로는 자기조직화 형상지도 학습에 의해 얻은 코드북 데이타를 특징벡터로 이용한다. 이것은 입력벡터로서 원영상에 충실하면서 입력 뉴런수를 감소시킨다. 분류기에 사용된 광역망 알고리즘은 가중치와 유니트 오프셋 제어가 가능하도록 역전파 알고리즘에 제어부와 어드레스 메모리부를 삽입하였다. 실험결과 이들 분류기는 학습시 국소최소점에 빠지지 않게 되며, 대규모 신경망을 구현하고자 할 때 망구조를 간단히 할 수 있다. 또한 이것은 동작속도를 크게 개선할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.498-500
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• 2022

CCTV는 위험 상황을 파악하고 신속히 대응함으로써, 인명과 자산을 안전하게 보호한다. 하지만, 점점 많아지는 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하기는 어렵다. 이런 이유로 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하면서 이상행동이 발생했을 때 알려주는 장치가 필요하다. 최근 영상데이터 분석에 인공지능 모델을 활용한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 CCTV 영상에서 관측할 수 있는 다양한 이상 행동을 분류하기 위해 영상데이터 사이의 공간적, 시간적 특성 정보를 동시에 학습한다. 학습에 이용되는 인공지능 모델로 End-to-End 방식의 3D-Convolution Neural Network(CNN)와 ResNet을 결합한 다중 분류 딥러닝 모델을 제안한다.

• 서비스연구
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• 제10권3호
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• pp.119-138
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• 2020

과거의 제조업 중심 산업경제시대와는 다르게 서비스경제시대는 무형재화중심, 지식보편화, 욕구확장 등의 특징을 가지며 경제의 근간이 되는 많은 것들이 변화하고 있다. 과거에는 환경이 변화하는 속도가 빠르지 않았기 때문에 변화된 환경을 분석한 후 기업에 필요한 인재상을 도출하더라도 오랜 기간 조직에 바람직한 인재상을 유지할 수 있었지만 최근에는 환경 변화 속도가 빨라 선제적으로 인재상을 구축하여 적용하지 않으면 효과적인 경영을 하기 어려운 상황이 되었다. 따라서 본 논문에서는 데이터 분석에 의한 기술적(Descriptive) 방식의 인재상 모델 연구가 아닌 바람직한 인재상 모델 도출을 위한 규범적(Normative) 연구를 수행하였다. 현 시대의 특성과 인류사회의 본질을 분석하여 인재상 모델 구축에 반영하였다. 우주의 공통원리, 동양의 대표사상, 서양의 대표사상을 반영하여 인재상의 기본 모델을 구축하였다. 현대 서비스경제시대에 맞는 인재상을 도출하기 위해 현대 경제사회와 현대정신을 분석하여 반영하였다. 도출된 모델은 조직의 두 대립자인 경영자와 직원이 치열한 상호작용을 하며 변증법적으로 균형을 이루어가는 모델이다. 즉 현대 조직에서의 바람직한 인재는 경영자의 역할을 함께 수행해야 하며, 현대 조직의 경영자상과 인재상은 동전의 앞뒷면처럼 서로 연결되어 있는 구조라고 할 수 있다. 인재상의 철학을 인간관, 역사관, 사회관, 경제관, 경영관 등 5개 차원으로 제시하였으며, 인재상 모델은 주인성, 이성성, 지혜, 고객지향성, 혁신성, 유연성, 자율성, 협업성 등 8개 요소로 도출하였다. 또한 본 연구에서는 일반적인 인재상 모델이 기업의 근무형태에 따라 달라질 수 있음을 제시하였으며, 향후 각 기업에 인재상을 반영하기 위한 구체적이고 실증적인 후속 연구들이 필요하다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권1호
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• pp.49-71
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• 2022

본 연구는 항만운영주체의 사회적 책임활동이 이해관계자가 지각하는 브랜드자산과 평판, 관계성과에 미치는 영향에 관한 실증연구이다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 선행 연구를 통한 문헌연구와 설문조사를 병행하였다. 수집된 자료를 바탕으로 SPSS ver. 18.0을 사용하여 Cronbach's α 계수를 이용한 측정변수의 신뢰성 검정, 요인분석을 이용한 타당성검정, 가설검정을 위한 다중회귀분석 등을 실시하였다. 실증분석 및 가설검증을 위해 설계된 연구모형을 검증하기 위해 여수광양지역을 중심으로 항만관련 종사자와 시민을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 총 414부의 설문지를 수집하여 연구에 사용하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 항만운영주체의 사회적 책임활동은 경제적, 법률적, 자선·윤리적 책임활동 등 3개의 요인으로 구성되어 있음을 확인할 수 있었다. 둘째, 경제적 책임활동은 브랜드 인지와 평판에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 법률적 책임활동은 관계성과의 하위요소인 신뢰와 몰입에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 자선·윤리적 책임활동은 브랜드자산(브랜드 이미지, 브랜드 인지)과 평판, 관계성과(신뢰, 몰입)에 긍정적 영향을 미치는 것으로 연구결과를 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해서 항만운영주체의 사회적 책임활동은 브랜드자산과 평판, 관계성과에 영향을 미치는 요인으로 항만경쟁력을 높이고 지속가능경영을 위한 중요한 전략임을 확인할 수 있었다. 사회적 책임활동은 이해관계자들이 조직을 신뢰하고 몰입관계를 강화할 수 있도록 유도함으로써 장기적으로는 경제적 가치 창출에 기여하고 상생 및 동반성장을 통하여 지속가능경영이 가능해질 것이다. 본 연구는 탐색적 차원의 연구로 선행연구 고찰과 설문조사 등을 통해 자료를 수집하고 실증분석을 하였다는 데 연구의 의의가 있으며, 항만특성을 반영 한 사회적 책임활동에 대한 변수의 설명력과 영향력에 한계가 있어 좀 더 정치한 변수설정과 설문내용에 대한 보완이 필요하며, 향후 연구에서는 부산항과 인천항 등 여러 항만의 운영주체를 대상으로 재조사하여 연구의 범위를 확장할 필요가 있다.

• 한국의류학회지
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• 제34권1호
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• pp.27-39
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• 2010

In addition, an intense competition depending on the diversity of consumer demands women's clothing brands show changes in market organization such as diversification of the circulation market and general market depression in this rapidly changing fashion environment. Companies tend to use fashion VMD (a marketing-strategic approach) as a differentiation method to create a fashion brand shop image as brand differentiation becomes difficult due to generalization of techniques. This study analyzes forms and types of VMD recognized by consumers within this marketing communication environment and Q methodology was adapted to analyze the subjective internal order of individuals. First, a set of stimuli that presented the brand name and another without it were prepared (two sets in total) to examine the effects in the presentation of the brand name. Stimulants with the brand name were presented to the subjects by the same method after an experiment through stimuli without the brand name presented. As a result, VMD recognition factors were classified into 4 Q factors in cases of stimuli without brand names and 2 factors in cases of stimuli with brand names. This indicates that among brand functions, the role of simplifying information management and grasping the thoughts of consumers was applied. This study has a practical value of presenting VMD directions of each brand image based on the factors discovered.

• 기록학연구
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• 제39호
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• pp.73-100
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• 2014

한 사회가 지속적으로 유지되기 위해서는 지난 과거의 기억을 현재화하여 문화적 기억으로 생산해내는 것을 필요로 한다. 과거와 현재가 갖는 시간적 격차에 의한 망각의 상황은 흔히 기념일이나 기념 공간 등으로 현재화되고 있다. 각기 반영하는 재현 형식은 다르지만 지나간 과거가 어떻게 기억되고 어떻게 형성할 것인가와 관련되어 있다. 기록, 특히 국가가 확보한 진본 기록은 지나간 현재에 대하여 지금의 현재에 설득이 가능한 증거라는 존재론적 특징을 가지며 근원적 객관성에서 연원한 신뢰감이 내재되어 있다. 따라서 기록이 가진 이러한 엄정함이 만들어내는 이미지는 시각적 전시 행위를 통해 구체적 기억의 촉발성을 구현한다. 이러한 논의를 바탕으로 재현 공간에서 과거를 이해하는데 국가 기록, 특히 사진기록의 의미와 전시 활용 효과를 살펴보았다.