• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.175-183
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• 2019

본 연구의 목적은 현재 많은 전문대학들에서 진행 중이거나 준비 중인 전산정보 시스템 고도화 작업에 관한 내용을 살펴봄으로써 이를 준비 중인 대학들에 적정한 개발준비 기초자료를 제시하려는 데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 전산정보시스템 고도화 작업의 필요성, 추진방향, 기반지침, 개발관련 요구사항, 구축환경 등에 대하여 알아보았으며 관련된 내용을 본문을 통해 제시하였다. 결론적으로, 전산정보 고도화사업을 통하여 행정업무의 효율성 증대, 대학경쟁력 강화, 효율적인 인력배치, 통합 중앙관제 솔루션 제공, 스마트 캠퍼스 구축이 가능하며 이 외에도 업무 간 연계성 확보, 학생관리의 효율성 증대, 업무 및 전산서비스 접근성의 향상, 학생 직무능력과 연계한 효과적인 서비스 제공체계 확립, 학생 관리 및 학생 교육성과지표관리, 편리한 교육 및 연구환경 조성의 기대효과를 얻을 수 있음을 연구적으로 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.272-275
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• 2022

현재 다양한 교육 컨텐츠를 제공하는 MOOCs-Massive Open Online Courses와 같은 대규모 온라인 플랫폼을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 언제 어디서나 자유롭게 접속해 학습할 수 있는 학습 환경이 갖추어졌다. 이를 기반으로 온라인 강의, 재택 학습의 비중이 더욱 커지고 있으며 교육적 성과를 위해 포트폴리오나 경험·체험 기반의 학습, 현장 활동, 팀 프로젝트 기반의 집단학습도 활발히 이루어지는 중이다. 현재 이수시간 혹은 학점 단위로 핵심기술에 집중된 나노(Nano) 혹은 마이크로디그리(microdegree)에 대한 관심도가 많이 증가하고 있는데 이러한 전략적 집중교육은 교육의 지속성과 효율성 측면에서 효과적인 학습을 가능하게 하기 때문으로 해석된다. 따라서 신기술에 의한 산업구조의 재편에 따른 직업·직무의 변화가 큰 시대에 스마트 모빌리티, 빅데이터, 인공지능과 같은 전문적인 신기술 분야의 집중교육은 취업에 훨씬 도움이 되고 있어 평생학습 방식의 대안으로 주목받고 있다. 이러한 배경 속에서 본 논문은 온라인 학습시대에 개인 맞춤형 마이크로디그리 방식의 목적 학습을 효율적, 효과적으로 지원할 수 있는 교육플랫폼 설계를 제안하고자 한다.

• 센서학회지
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• 제32권5호
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• pp.320-327
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• 2023

In this study, an FPGA-based sealer inspection system was developed to inspect the sealer applied to install vehicle glass on a car body. The sealer is a liquid or paste-like material that promotes adhesion such as sealing and waterproofing for mounting and assembling vehicle parts to a car body. The system installed in the existing vehicle design parts line does not detect the sealer in the glass rotation section and takes a long time to process. This study developed a line laser camera sensor and an FPGA vision signal processing module to solve this problem. The line laser camera sensor was developed such that the resolution and speed of the camera for data acquisition could be modified according to the irradiation angle of the laser. Furthermore, it was developed considering the mountability of the entire system to prevent interference with the sealer ejection machine. In addition, a vision signal processing module was developed using the Zynq-7020 FPGA chip to improve the processing speed of the algorithm that converted the profile to the sealer shape image acquired from a 2D camera and calculated the width and height of the sealer using the converted profile. The performance of the developed sealer application inspection system was verified by establishing an experimental environment identical to that of an actual automobile production line. The experimental results confirmed the performance of the sealer application inspection at a level that satisfied the requirements of automotive field standards.

• 아태비즈니스연구
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• 제14권2호
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• pp.85-100
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• 2023

Purpose - The purpose of this study is to identify the factors of shocking events in the career aspect experienced by Korean workers in the context of the Covid-19 pandemic, and to find out whether these career shocks affect individual perceptions of the importance of subjective career success. Design/methodology/approach - In the survey of 146 respondents, the career shock events experienced in the context of the Covid-19 pandemic were largely divided into three categories; 'work change', 'employment anxiety', and 'life anxiety'. For the subjective career success, seven dimensions - 'financial security', 'financial achievement', 'entrepreneurship', 'positive relationship', 'positive impact', 'learning and development', 'work-life balance' - were used. Findings - As a result, there was no difference in the perception of subjective career success due to the experience of 'work change' during the Covid-19 period. However, the respondents who experienced 'employment anxiety' came to recognize that 'financial security' and 'financial achievement' were more increasing in terms of the degree of difference of importance. And respondents who experienced 'lifetime anxiety' perceived that the degree of difference of importance was increasing in the six dimensions except for 'social influence'. Particularly, the increase in the importance of 'work-life balance' and 'positive relationship' was found to be the greatest among the career success dimensions. Research implications or Originality - Finally, it was concluded that changes in the external environment such as Covid-19 pandemic influence as a career shock and affect the level of importance in subjective career success perception. Based on the results, the theoretical implication on current career study and some practical implications for organizational career management were suggested.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.877-884
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• 2023

본 연구에서, 개인 차량이 주차할 수 있는 지정 공간 및 정의된 개인사용 시간에 다른 차량이 주차하여 있는 경우 초음파 물체 인식 센서를 활용하여 차량 진입을 파악하고, 그리고 카메라 센서가 번호판을 인식한다. 만일 개인 차량 소유자가 인정한 차량이 아닌 경우, 어플리케이션 서버의 "개인 주차장 운영 블록"은 경찰청의 차량 번호정보 조회 Open API를 근거로 개인의 전화번호를 받는다. 이후 주차 처리시 비권리권자는 주차 권리권자의 승인을 받아서 인정되는 시간만큼 주차를 하고 주차요금을 시청 공공 계좌에 입금한다. 본 연구를 통하여, 시청이 인정해준 개인 주차 공간에서 도심의 주차관리를 가장 효과적으로 할 수 있는 운영 처리 방법을 찾을 수 있었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.434-442
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• 2023

The relationship between acute kidney injury (AKI) prediction and nephrotoxic drugs, or drugs that adversely affect kidney function, is one that has yet to be explored in the critical care setting. One contributing factor to this gap in research is the limited investigation of drug modalities in the intensive care unit (ICU) context, due to the challenges of processing prescription data into the corresponding drug representations and a lack in the comprehensive understanding of these drug representations. This study addresses this gap by proposing a novel approach that leverages patient prescription data as a modality to improve existing models for AKI prediction. We base our research on Electronic Health Record (EHR) data, extracting the relevant patient prescription information and converting it into the selected drug representation for our research, the extended-connectivity fingerprint (ECFP). Furthermore, we adopt a unique multimodal approach, developing machine learning models and 1D Convolutional Neural Networks (CNN) applied to clinical drug representations, establishing a procedure which has not been used by any previous studies predicting AKI. The findings showcase a notable improvement in AKI prediction through the integration of drug embeddings and other patient cohort features. By using drug features represented as ECFP molecular fingerprints along with common cohort features such as demographics and lab test values, we achieved a considerable improvement in model performance for the AKI prediction task over the baseline model which does not include the drug representations as features, indicating that our distinct approach enhances existing baseline techniques and highlights the relevance of drug data in predicting AKI in the ICU setting.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.76-90
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• 2024

인공지능 기술은 스마트 시티, 자율 주행, 의료 분야 등 다양한 분야에서 활용 가능성을 높이 평가받고 있으나, 정보주체의 개인정보 및 민감정보의 노출 문제로 모델 활용이 제한되고 있다. 이에 따라 데이터를 중앙 서버에 모아서 학습하지 않고, 보유 데이터셋을 바탕으로 일차적으로 학습을 진행한 후 글로벌 모델을 최종적으로 학습하는 분산 기계 학습의 개념이 등장하였다. 그러나, 분산 기계 학습은 여전히 협력하여 학습을 진행하는 과정에서 데이터 프라이버시 위협이 발생한다. 본 연구는 분산 기계 학습 연구 분야에서 프라이버시를 보호하기 위한 연구를 서버의 존재 유무, 학습 데이터셋의 분포 환경, 참여자의 성능 차이 등 현재까지 제안된 분류 기준들을 바탕으로 유기적으로 분석하여 최신 연구 동향을 파악한다. 특히, 대표적인 분산 기계 학습 기법인 수평적 연합학습, 수직적 연합학습, 스웜 학습에 집중하여 활용된 프라이버시 보호 기법을 살펴본 후 향후 진행되어야 할 연구 방향을 모색한다.

• Membrane and Water Treatment
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• 제14권4호
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• pp.163-173
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• 2023

The presence of high amounts of organic and inorganic contaminants in textile wastewater is a major environmental concern. Therefore, the treatment of textile wastewater is an urgent issue to save the aquatic environment. The disposal of large quantities of untreated textile wastewater into inland water bodies can cause serious water pollution. In this study, synthetic dye wastewater samples were prepared using orange dye in the laboratory. The synthetic samples were then treated by a batch adsorption process using the prepared activated carbon (AC) from date pits. The wastewater parameters studied were the pH, total dissolved solids (TDS), total suspended solids (TSS), electrical conductivity (EC) and salinity. The activated adsorption process showed that the maximum removal efficiencies of electric conductivity (EC), salinity, TDS and TSS were 65%, 92%, 89% and 90%, respectively. The removal efficiencies were proportional to the increase in contact time (30-120 min) and AC adsorbent dose (1, 3 and 5 g/L). The adsorption profile indicates that 5 g/L of adsorbent delivers better results for TDS, EC, TSS and salinity at contact time of 120 min. The adsorption characteristics are better suited to the pseudo-second-order kinetic model than to the pseudo-first-order kinetic model. The Langmuir and Freundlich isotherms were well suited for describing the adsorption or contact behavior of EC and TSS within the studied system.

• 한국가스학회지
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• 제28권1호
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• pp.53-58
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• 2024

산업의 발전과 생활 수준의 향상으로 인하여 전 세계적으로 천연가스의 사용량은 지속해서 증가하고 있으며, 이에 따른 발전소, 저장시설, 공급배관망 확충 등 관련 산업시설도 지속해서 증가하고 있다. 천연가스는 편리하고 환경오염이 없는 청정연료이지만 누출로 인한 사고 발생 시, 인명피해는 물론 대규모 재산상 손해, 지구 온실효과에 부정적인 영향을 초래한다. 중대재해 처벌 등에 관한 법률 등도 무거운 상황에서 더더욱 안전을 기해야 할 상황이다. 이에 레이저 기반 흡수 분광분석법의 원리를 적용하여 최대 거리 30m에서 누출되는 메탄 농도를 검출할 수 있는 원거리 휴대용 메탄 누출 가스 검지 시스템을 개발하여 그 효과성을 검증하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권2호
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• pp.119-131
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• 2024

Drift angle is a significant index for diagnosing post-event structures. A common way to estimate this drift response is by using modal parameters identified under natural excitations. Although the modal parameters of shear structures cannot be identified accurately in the real environment, the identification error has little impact on the estimation when measurements from several floors are used. However, the estimation accuracy falls dramatically when there is only one accelerometer. This paper describes the susceptibility of single sensor identification to modelling error and simulations that preliminarily verified this characteristic. To make a robust evaluation from measurements of one floor of shear structures based on imprecisely identified parameters, a novel scheme is devised to approximately correct the mode shapes with respect to fictitious frequencies generated with a genetic algorithm; in particular, the scheme uses constrained minimization to take both the mathematical aspect and the realistic aspect of the mode shapes into account. The algorithm was validated by using a full-scale shear building. The differences between single-sensor and multiple-sensor estimations were analyzed. It was found that, as the number of accelerometers decreases, the error rises due to insufficient data and becomes very high when there is only one sensor. Moreover, when measurements for only one floor are available, the proposed method yields more precise and appropriate mode shapes, leading to a better estimation on the drift angle of the lower floors compared with a method designed for multiple sensors. As well, it is shown that the reduction in space complexity is offset by increasing the computation complexity.