• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1-12
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• 2019

2017년 한국언론진흥재단의 의료광고 접근 횟수에 관한 조사에 따르면 성인 남녀가 가장 많이 접하고 있는 광고는 미용, 성형, 비만에 관한 광고라고 나타났다. 2011년 기준으로 우리나라는 인구 1만 명당 131건의 성형수술이 이뤄져 인구대비 성형수술 횟수에서 세계 1위를 차지하였다. 이러한 추세에 따라 국내에는 무려 약 1,414개의 성형외과가 운영되며 그 수도 증가하는 추세이다. 외모의 평가 기준은 다양하지만, 더 나은 외모를 추구고자 하는 열망은 날로 거세지고 있다. 그렇다면 수많은 성형외과 광고 중 소비자의 선택에 영향을 미치는 요소는 무엇인가에 대한 의문이 들 수 있다. 본 연구는 이러한 의문을 바탕으로 성형외과 광고의 사례를 파악하고 그 유형을 분석한 후 아이 트래킹 실험을 통하여 광고 소비자의 시각적 소구력이 높은 광고의 유형을 파악하였다. 총 10명의 피실험자를 대상으로 7개의 성형외과 소셜 미디어 광고의 시선추적실험을 하였고 실험 결과 광고수용자의 관심을 끌고 시선을 먼저 사로잡는 가장 큰 요소는 모델이었으며, 가장 집중하여 오래 응시한 요소는 진료내용인 것으로 나타났다. 따라서 성형외과 소셜 미디어 광고 제작 시 병원과 진료내용에 적합한 모델의 선정과 사실에 입각한 진료내용의 명시가 중요하다고 판단할 수 있다. 이러한 연구 결과가 효율적 성형외과의 온라인 광고 제작에 도움이 되길 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.163-170
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• 2019

과거 10년은 웹의 발달로 인한 데이터가 폭발적으로 생성되었다. 데이터마이닝에서는 대용량의 데이터에서 무의미한 데이터를 구분하고 가치 있는 데이터를 추출하는 단계가 중요한 부분을 차지한다. 본 연구는 감성분석을 위한 재표현 방법과 속성선택 방법을 적용한 오피니언 마이닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용한 재표현 방법은 백 오즈 워즈(Bag-of-words)와 Word embedding to vector(Word2vec)이다. 속성선택(Feature selection) 방법은 상관관계 기반 속성선택(Correlation based feature selection), 정보획득 속성선택(Information gain)을 사용했다. 본 연구에서 사용한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic regression), 인공신경망(Neural network), 나이브 베이지안 네트워크(naive Bayesian network), 랜덤포레스트(Random forest), 랜덤서브스페이스(Random subspace), 스태킹(Stacking)이다. 실증분석 결과, electronics, kitchen 데이터 셋에서는 백 오즈 워즈의 정보획득 속성선택의 로지스틱 회귀분석과 스태킹이 높은 성능을 나타냄을 확인했다. laptop, restaurant 데이터 셋은 Word2vec의 정보획득 속성선택을 적용한 랜덤포레스트가 가장 높은 성능을 나타내는 조합이라는 것을 확인했다. 다음과 같은 결과는 오피니언 마이닝 모델 구축에 있어서 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 나타낸다.

• 해양환경안전학회지
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• 제23권7호
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• pp.918-925
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• 2017

함정 외부 탑재 장비의 복잡한 형상에 의해서 발생하는 다중반사는 경로를 예측하기 어렵고 높은 RCS(Radar Cross Section)의 원인이 된다. 따라서 함정의 외부 탑재 장비의 최적배치 설계가 RAS(Radar Absorbing Structure) 방법으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 함정 외부 탑재 장비에서 발생하는 다중반사와 RCS를 최소화하기 위하여 함정 외부 탑재 장비 최적배치를 수행하였다. 외부 탑재 장비 최적배치에 사용된 알고리즘은 순차적 내림차순 방법을 이용하였다. 함정 외부 탑재 장비 최적배치를 수행하기 위하여 LCS-2 type을 해석 모델로 선정하였다. 계산 비용을 줄이기 위해서 장비의 기여도 분석 및 다중반사 경로 분석 등을 통해 최적 배치를 수행할 장비를 선정하였고 최적배치를 통해 RCS가 최소가 되는 최적배치 위치를 도출하였다. 또한 RCS 변화에 따른 레이다의 탐지거리 변화율을 이용하여 RCS 감소효과를 분석 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.350-361
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• 2019

지능화 혁명을 기반으로 한 4차 산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 혁신을 이루고 있으며, 이는 국방 분야에도 그 영향을 미치고 있다. 기술의 발전에 따라 전쟁의 양상 또한 변화하고 있으며, 특히 4차 산업혁명 기술을 기반으로 국방 무인체계 분야와 관련된 핵심기술의 연구개발, 인프라 조성 등 다각적인 전략 수립이 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 무기체계 개발에 앞서 확보되어야 할 핵심기술에 대해 미래 해양 무인체계를 중심으로 연구개발 소요제기시 우선적으로 고려될 수 있는 해양 무인체계 분야의 요구기술을 선정하는 연구를 수행하였다. 먼저 해양 무인체계 분야의 핵심기술 우선순위 결정모형을 수립하고, 국방기술 표준분류 등 관련 문헌에서 무인로봇 분야 기술을 재분류 및 통합하여 무인체계 개발시 중점 고려되어야 할 기술분야 9개를 식별하였다. 실증분석을 위해 무기체계 전력업무를 수행하는 전문가 12명을 대상으로 설문조사를 실시하여 해양 무인체계 개발시 우선적으로 개발이 요구되는 기술분야의 중요도를 분석하였다. 결과적으로 소요군 및 연구기관, 업체 등에서 제시한 핵심기술을 선정함에 있어 우선적으로 고려되어야 할 핵심기술 분야를 식별할 수 있었으며 이는 미래 관점에서 해양 무인체계를 발전시킬 수 있는 기술로드맵 구축에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.131-139
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• 2019

2019년부터 소프트웨어 교육은 모든 초등학생들이 배워야 하는 필수과목이 되었다. 하지만 아직 어떤 식으로 수업을 진행해야 할지에 대해서는 많은 교사들이 낯설어하고 있다. 이에 이 논문에서는 소프트웨어 교육의 핵심이 되는 컴퓨팅 사고력 중 데이터 수집, 분석, 표현 수업에 도움이 되고자 각각의 의미, 세부역량과 성취기준을 제시하고 예시수업을 통해 적용 가능성을 제시하였다. 논문의 전체 과정을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기존의 연구들에서 데이터 관련 역량의 의미, 세부역량 및 성취기준에 관한 연구들을 정리하고 이것을 바탕으로 하여 예비조사를 진행하였다. 예비조사에서는 FGI와 폐쇄형 질문을 동시에 진행하였으며 이를 통하여 전문가들의 검토의견을 반영한 본 조사의 설문 문항을 작성하였다. 둘째, 위의 결과로 만들어진 설문문항을 컴퓨터교육 전공 박사, 박사과정, 소프트웨어교육 담당 교사 및 소프트웨어교육 종사자를 대상으로 하여 타당도, 안정도, 신뢰도를 검증받았다. 셋째, 그 결과 개발된 세부역량과 성취기준 중 '수집방법 선택-문제 상황에 따라 수집 방법을 선택할 수 있다', '데이터의 의미 탐색-분석된 데이터들이 어떤 의미를 갖는지 안다.', '다양한 표현방법 활용-다양한 표현 도구를 사용한다.'를 수업목표로 하여 다섯 차시의 수업을 개발하여 적용하였으며 이 때 교육, 수업, 평가의 일체화를 위해 백워드 2.0 설계모형을 활용하였다. 그 결과 최종적으로 데이터 수집, 분석, 표현의 세부역량과 성취기준을 제시하였다. 이는 초등학교에서 데이터 관련 수업을 계획함에 있어 어떠한 방향으로 수업을 하면 좋을 지에 대한 구체적이고 명확한 기준을 세울 때 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국육종학회지
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• 제50권4호
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• pp.364-377
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• 2018

차세대 염기 서열 분석 기술의 적용은 빠르게 식물 유전체학의 지식을 확장시킴으로 기능유전자 연구의 발전을 도모하고 있다. 특히, 밀의 기능유전체학의 발전은 기존의 염기서열 분석 기술로는 가능성이 없어 보였다. 하지만 NGS의 발전은 고품질 보통밀의 RefSeq를 완성뿐만 아니라 다양한 밀 계통들의 재염기서열분석을 가능하게 한다. 현재 이렇게 얻어진 고품질 유전정보와 유전적 다형성이 밝혀진 유전자원의 이용으로 밀 기능유전체 연구가 새로운 단계로 접어들고 있다. NGS 기술 및 reverse genetics의 발전은 앞으로 전세계에 펼쳐져 있는 야생형 밀과 재배종 밀 계통들의 유전적인 다양성 분석을 가능케 하고 밀의 유전과 진화 과정을 깊게 이해하는데 큰 도움이 될 것이다. NGS 기술의 사용과 생물정보학의 결합은 타 작물에 비해 뒤쳐진 밀의 기능유전체 연구 속도를 가속화할 것이다. 기능유전체 연구를 활용한 밀 육종의 시대가, 애기장대 및 벼 분야와 같이, 다가오고 있다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제24권5호
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• pp.1-14
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• 2021

Excessive development and urbanization have destroyed animal, plant, habitats and reduced biodiversity. In order to preserve species diversity, habitat prediction studies are have been conducted at home and overseas using various modeling techniques. This study was conducted to suggest optimal habitat modeling research by comparing HSI and MaxEnt, which are widely used among habitat modeling techniques. The study was targeted on the endangered species of Prionailurus bengalensis in nearby areas (5460.35km2) including Cheonan City, and the same data were used for analysis to compare those models. According to the HSI analysis, Prionailurus bengalensis's habitat probability was 74.65% for less than 0.5 and 25.34% for more than 0.5 and the top 30% were forest (99.07%). MaxEnt's analysis showed that 56.22% of those below 0.5 and 43.79% of those above 0.5 were found to have a high explanatory power of 78.3% of AUC. The Paired Wilcoxn test, which evaluated the significance of thoes models, confirmed that the mean difference between the two models was statistically significant (p<0.05). Analysis of the differences in the results of those models using the matrix table shows that score 24.43% HSI and MaxEnt was accordance,12.44% of the 0.0 to 0.2 section, 7.22% of the 0.2 to 0.4 section, 2.73% of the 0.4 to 0.6 section, 1.96% of the 0.6 to 0.8, and 0.08% of the 0.9 to 1.0. To verify where the score difference appears, the result values of those models were reset to values from 1 to 5 and overlaid. Overlapping analysis resulted in 30.26% of the Strongly agree values, 56.77% of the agree values, and 11.92% of the Disagree values. The places where the difference in scores occurs were analyzed in the order of forest (45.23%), agricultural land (34.57%), and urbanization area (7.65%). This confirmed that the analysis of the same target species within the same target site also has differences in forecasts depending on the modelling method. Therefore, a novel analysis method combining the advantages of each modeling in habitat prediction studies should be developed, and future study may be used to select Prionailurus bengalensis and species-protected areas and species protection areas in the future. Further research is judged to require higher accuracy studies through the use of various modeling techniques and on-site verification.

• 벤처창업연구
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• 제14권1호
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• pp.33-46
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• 2019

스타트업 생태계 활성화를 위한 액셀러레이터의 역할에 대한 큰 잠재력을 인정한 대한민국 정부는 2016년 일명 액셀러레이터법을 도입하였으며, 이에 힘입어 최근 등록된 액셀러레이터는 136개 수준으로 활성화 되었다. 액셀러레이터는 발원지인 미국뿐 아니라 유럽에서도 부흥하고 있는 등 세계적으로 주목받고 있지만 현재까지 액셀러레이터에 대한 선행 연구는 많지 않은 것이 사실이다. 국내에서는 액셀러레이터 법제화 이후에도 액셀러레이터의 연구는 극소수에 불과해 액셀러레이터에 대한 다양하고 심도 있는 학문적 연구가 필요한 상황이다. 스타트업과 액셀러레이터 간의 관계에 대한 객관적인 정보는 액셀러레이터를 통한 성공적인 스타트업 지원에 필수적이다. 아직 국내 액셀러레이터는 초기단계이므로 관련 연구나 사회적인 합의가 매우 부족한 실정이다. 특히, 스타트업이 액셀러레이터의 프로그램을 통해서 얻고자 하는 부분에 대한 명확한 정보는 보다 정교한 액셀러레이팅 프로그램 설계를 가능하게 하여, 지원받는 초기 스타트업들의 발전에도 도움이 될 것이다. 이에 따라, 본 연구에서는 판단분석기법을 활용하여 액셀러레이터의 지원이 필요한 단계에 있는 스타트업이 액셀러레이터를 선택 할 때 어떤 부분을 고려하는지에 대해서 알아보았다. 본 연구를 통해 스타트업이 액셀러레이터 선택 시 의사결정에 대한 합의와 액셀러레이터의 발전 방안을 제시하고자 하였다. 실증 분석 결과 스타트업이 액셀러레이터를 선택 시 의사결정요인에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 후속 투자유치로 나타났다. 이는 초기 단계의 스타트업이 성장을 위해 가장 중시하는 요인을 투자라고 생각하며, 이를 액셀러레이터에 원한다는 것으로 해설할 수 있다. 이러한 연구결과가 국내 스타트업의 액셀러레이터 정책 수립과 관련 산업 활성화를 위한 방향 설정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대하며 본 연구와 함께 액셀러레이터와 관련한 후속 연구가 지속되길 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.225-232
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• 2020

본 논문은 중일전쟁 이후, 아동의 사상교육에 이용된 '가미시바이'의 특성을 살피는데 그 목적이 있다. 본 논문에서는 실화를 바탕으로 제작되어 다양한 미디어로 재생산된 <초콜릿과 병대>, 그리고 소년비행병을 주제로 한 <창공의 아이> 두 작품을 대상으로 전쟁이 아동의 일상에 스며드는 과정을 고찰하였다. <초콜릿과 병대>는 전쟁이라는 비참한 실상을 있는 그대로 비추기보다 아이들에 대한 아버지의 사랑, 아이들의 초콜릿에 대한 선망을 부각시켜 초콜릿과 병대를 아이들의 꿈으로 등가화시켰다고 할 수 있다. 또 "아버지의 뒤를 잇겠다."는 아들의 발언은 아버지의 희생이 일회적 성격이 아닌 다른 희생으로 이어지는 연속적인 성격을 나타낸다. 전황이 격심해지자 1940년 일본은 '육군지원병령'을 제정한다. 이는 15세 이상 17세 미만의 교육생도 '소년비행병'으로 채용, 바로 현역대우를 받게 한 조치이다. 일본교육 가미시바이협회에서 제작한 <창공의 아이>도 야스쿠니에 모셔졌기에 '나'의 아버지는 훌륭하며, '나'도 성장해 '훌륭한 국민'이 된다는 미래를 제시하여 소년비행병으로의 참전을 유도한 것으로 파악할 수 있다. 당시 소년들에게 비행기를 조종한다는 것은 일본의 훌륭한 국민으로서 당연히 가져야할, 또 부여된 꿈이기도 했다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권2호
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• pp.199-213
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• 2022

비지도 도메인 적응은 연단위 작물 분류를 위해 매년 반복적으로 양질의 훈련자료를 수집해야 하는 비실용적인 문제를 해결할 수 있다. 이 연구에서는 작물 분류를 위한 딥러닝 기반 비지도 도메인 적응 모델의 적용성을 평가하였다. 우리나라 마늘, 양파 주산지인 합천군과 창녕군을 대상으로 무인기 영상을 이용한 작물 분류 실험을 통해 deep adaptation network (DAN), deep reconstruction-classification network, domain adversarial neural network (DANN)의 3개의 비지도 도메인 적응 모델을 정량적으로 비교하였다. 비지도 도메인 적응 모델의 분류 성능을 평가하기 위해 소스 베이스라인 및 대상 베이스라인 모델로 convolutional neural networks (CNNs)을 추가로 적용하였다. 3개의 비지도 도메인 적응 모델은 소스 베이스라인 CNN보다 우수한 성능을 보였으나, 소스 도메인 영상과 대상 도메인 영상의 자료 분포 간 불일치 정도에 따라 서로 다른 분류 성능을 보였다. DAN의 분류 성능은 두 도메인 영상 간 불일치가 작을 때 다른 두 모델에 비해 분류 성능이 높은 반면에 DANN은 두 도메인 영상 간 불일치가 클 때 가장 우수한 분류 성능을 보였다. 따라서 신뢰할 수 있는 분류 결과를 생성하기 위해 두 도메인 영상의 분포가 일치하는 정도를 고려해서 최상의 비지도 도메인 적응 모델을 선택해야 한다.