• 융합정보논문지
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• 제10권11호
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• pp.141-147
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• 2020

본 연구는 브랜드 애착이 제품의 내형 변형 행동과 사용상황 확장행동에 미치는 영향에 있어 제품 속성 정렬가능성(attribute alignability)의 조절적 역할을 파악하는 연구이다. 실험을 통한 연구 결과 브랜드 애착이 높을수록 제품 내형변형행동과 제품 사용상황 확장행동이 더 크게 나타났으며, 브랜드애착이 높은 소비자는 브랜드 애착이 낮은 소비자에 비해 상대적으로 속성 정렬 가능 차별점이 높을수록 제품의 내형변형행동이 크고, 속성 정렬 불가능한 차별점이 클수록 사용상황 확장행동에 미치는 영향이 크게 나타났다. 이는 기업에서 소비자의 제품 내형변형행동에 있어, 제품에 대한 속성정렬 가능 차별점을 높임으로써, 브랜드 애착을 강화하고 충성고객을 확보할 수 있을 것이다. 또한 제품 사용상황 확장행동에 있어서는 제품에 대한 속성정렬 불가능 차별점을 통해 경쟁제품 속성과 차별화하여 브랜드 애착을 강화하고, 자사 제품에 있어 차별적 경쟁우위로 활용할 수 있다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권9호
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• pp.953-958
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• 2015

라즈베리파이는 복수개의 입출력 주변 장치를 지원할 수 있는 신용카드 크기 정도의 단일보드 컴퓨터로 이기종간 상호연동을 위한 완전한 플랫폼으로 사용할 수 있으므로 다양한 응용에 적용될 수 있다. 라즈베리파이에 와이파이 기능을 결합하면 원격통신이 가능하여 무선센서 노드를 구성하는데도 매우 적합하다. 또한 데이터처리와 의사결정을 인공지능에 기반을 둘 수 있으므로 화재 감시나 화재발생 신뢰도 판단 등과 같은 예제를 이미 개발된 테스트베드에서 수행해 볼 수 있다. 본 논문은 건물 내의 능동적 화재안전감시를 위한 센서 웹노드로서 라즈베리파이 이용에 대한 연구 결과이다. UV 불꽃감지센서가 촛불 크기 정도의 불꽃을 감지하면 라즈베리파이는 GCM 서버를 통해 지정된 스마트폰으로 현장상황을 알리는 푸쉬 메시지를 보낸다. 모바일 앱은 오작동 알람 여부를 판별하기 위한 실시간 비디오 영상을 제공할 수 있도록 개발되었다. 만약 긴급 상황이라면 긴급통화로 즉시 도움을 요청할 수 있도록 구현하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.369-378
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• 2020

모바일 기기의 보편화로 스마트폰 보급률 및 사용률이 계속해서 증가하고 있으며, 애플리케이션에서 저장 및 관리해야 할 데이터 또한 증가하고 있다. 최근 애플리케이션은 효율적인 데이터 관리를 위해 모바일 데이터베이스를 이용하는 추세이다. 2014년 개발된 Realm 데이터베이스는 지속적인 업데이트와 빠른 속도, 적은 메모리 사용, 코드의 간결함과 가독성 등의 장점을 바탕으로 개발자들의 관심이 증가하고 있다. 또한, 데이터베이스에 저장된 개인정보의 기밀성과 무결성을 제공하기 위해 암호화를 지원한다. 하지만 암호화 기능은 안티 포렌식 기법으로 사용될 가능성이 있으므로 Realm 데이터베이스가 제공하는 암·복호화 동작 과정 분석이 필요하다. 본 논문에서는 Realm 데이터베이스의 구조와 암·복호화 동작 과정을 상세히 분석하였으며, 분석 내용에 관한 활용 사례를 보이기 위해 암호화를 지원하는 애플리케이션을 분석하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.41-50
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• 2021

IT기술과 정보처리 기술의 발전에 따라 인터넷 사용량이 급증하고 다양한 스마트 기기들이 출현하고 있다. 이에 따라 현대인들은 장소와 시간에 구애받지 않고 원하는 정보 획득, 여가활동과 같은 일상생활에 스마트 폰을 사용한다. 본 논문에서는 일정을 기록하고 약속을 공유하는 등 일상생활의 효과적 관리에 도움이 되는 일정관리 어플리케이션을 설계하고 이를 구현하였다. 본 논문의 일정관리 어플리케이션은 일정등록과 함께 일기작성 기능, 등록한 일정을 카카오톡을 이용하여 다른 사용자들과 공유할 수 있는 기능, 삭제 시 특정 폴더로 삭제한 일정이나 일기를 저장하는 기능, 하루 일정에 대한 연속적인 알림 기능 등을 제공한다. 다른 일정관리 앱들과 차별점을 가지며 사용성을 높인 본 논문의 어플리케이션은 바쁜 일상생활의 효율적 관리에 도움이 될 것이라 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.584-590
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• 2020

일상생활에서 디지털 스크린을 오랜 시간 사용하면 눈의 피로, 안구 건조, 두통 등 컴퓨터 시각 증후군을 경험하게 된다. 컴퓨터 시각 증후군을 예방하기 위해서는 스크린 사용 시간을 제한하고 수시로 휴식을 취하는 것이 중요하다. 최근 스마트폰에서는 스크린 사용 시간을 알 수 있도록 도와주는 다양한 애플리케이션이 존재한다. 하지만, 사용자는 스마트폰 스크린뿐만 아니라 데스크탑, 노트북, 태블릿 등 다양한 스크린을 보기 때문에 이러한 앱만으로는 한계가 있다. 본 논문에서는 color, IMU, lidar 센서 데이터를 이용하여, 사용 중인 스크린 디바이스를 감지하는 머신 러닝 기반 모델을 제안하고 여러 가지 모델의 성능을 비교한다. 성능 비교 결과 신경망 기반 모델이 전통적인 머신 러닝 모델보다 높은 F1 스코어를 보였다. 신경망 기반 모델에서는 MLP, CNN 기반 모델이 LSTM 기반 모델보다 높은 스코어를 보였으며, 전통적인 머신 러닝 모델에서는 RF 모델이 가장 우수했으며, 다음으로는 SVM 모델이었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.799-806
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• 2020

스마트폰과 사물인터넷((IoT) 발달의 빠른 성장세와 모바일 동영상을 중심으로 한 폭발적인 데이터 사용의 수요는 날로 증가하고 있다. 이러한 데이터 사용의 증가는 현재 체계에서 많은 문제점이 발생하고 있다. 특히 호스트 기반 네트워크는 서버 집약적으로 다수의 클라이언트들이 서로 동일한 콘텐츠를 요구할 경우 서버로의 트래픽 집중으로 인한 병목현상 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 미래 네트워크 기술인 CCN이 대안으로 등장했다. CCN 기술의 중간 노드 Caching을 활용하면 대역폭 사용 또한 효율적으로 사용할 수 있다. 군의 특수한 환경에서 사용되는 사용자 요청 기반의 Pull-based 네트워크인 과학화경계시스템과 해안정보공유체계에에 CCN 적용결과 평균응답시간의 70%가 개선이됐으며 네트워크 통신량 역시 기존 체계에 비해 10%로 감소해 보다 효율적으로 콘텐츠를 제공할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.103-111
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• 2017

대학생의 학교생활적응과 자아존중감 및 자기통제력이 스마트중독에 미치는 융합적 요인을 파악하기 위함이다. 광주 지역 소재한 대학교 380명 대상으로 설문조사하였다. 자료는 t-test, one-way ANOVA, Pearson의 상관분석을 분석하였다. 일반적 특성에 따른 스마트폰 중독은 4학년이 가장 낮게 나타났고 보건계열이 높게 나타났다. 스마트폰 이용실태에 따른 스마트폰 사용시간은 3시간 미만이 가장 낮게 나타났다. 일반적 특성에 따른 학교생활 적응과 자아존중감 및 자기통제력은 대학생활 만족도와 전공 만족도에서는 만족도가 높아질수록 높게 나타났다. 스마트폰 중독에 가장 영향을 미치는 요인은 지각된 스마트폰 중독여부이었고, 자아존중감과 자기통제력이 높을수록 스마트폰 중독현상이 약한 것으로 나타났다. 그러므로 대학생들의 자아존중감과 자기통제력을 높일 수 있는 교육 및 프로그램을 개발하고 스마트폰 중독을 예방할 수 있는 방안에 대한 모색이 필요할 것으로 사료된다.

• 대한인간공학회지
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• 제32권5호
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• pp.443-448
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• 2013

Objective: Purposes of this study are selecting main factors in evaluating the usability of mobile navigation and comprehending mutual importance among the factors. Background: Mobile navigation services have been more diffused than ever as the number of smartphone users sharply increased. However users are having trouble with the usage of mobile navigation services due to the lack of research in the area. Method: In order to attain results, general research on mobile navigation, 1st general survey, and 2nd comparative survey on navigation UI experts were performed. Empirical studies about the results were performed using AHP method. Results: As the result of AHP analysis, accuracy was drawn out to be the most important factor followed by accessibility and visibility. Regarding the characteristics of navigation system, the provision of accurate POI(Point of Interest) was considered to be the most important factor for the experts. And effectiveness was considered to be the most important, followed by satisfaction and efficiency. Conclusion: When evaluating the usability of mobile navigation, prior factors such as accuracy, visibility, and aesthetics should be considered in advance and general evaluation concentrated on effectiveness must be performed. Application: The results of this study are expected to be a fundamental data to mobile navigation design.

• 한국농촌간호학회지
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• 제18권1호
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• pp.49-57
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• 2023

Purpose: This study was conducted to confirm the usability of virtual reality-based anatomy education programs for nursing college students and to identify factors that affect their usability. Methods: Data were collected from 143 nursing college students in Gyeonggi-do using a structured questionnaire from May to June 2022. The data analysis was analyzed using real numbers, percentages, means and standard deviation, ANOVA, Scheff's test, Pearson's correlation, and multiple regression using the SPSS/WIN 23.0 program. Results: The subject's usability was 4.26 points (out of 5). The variable that has the greatest influence on the usability of virtual reality-based anatomy education programs is perceived innovation (β=.370, p<.001), followed by perceived pleasure (β=.295, p=.001), perceived ease (β=.253, p<.001), smartphone usage time per day (β=.102, p=.031). These variables explained 70.6% of the usability of virtual reality-based anatomy education programs. Conclusion: The results of this study can be utilized as basic data for a virtual reality-based anatomy education program that will be developed and applied to nursing students in the future.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권3호
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• pp.161-166
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• 2011

We present a fast algorithm for Korean text extraction and segmentation from subway signboards using smart phone sensors in order to minimize computational time and memory usage. The algorithm can be used as preprocessing steps for optical character recognition (OCR): binarization, text location, and segmentation. An image of a signboard captured by smart phone camera while holding smart phone by an arbitrary angle is rotated by the detected angle, as if the image was taken by holding a smart phone horizontally. Binarization is only performed once on the subset of connected components instead of the whole image area, resulting in a large reduction in computational time. Text location is guided by user's marker-line placed over the region of interest in binarized image via smart phone touch screen. Then, text segmentation utilizes the data of connected components received in the binarization step, and cuts the string into individual images for designated characters. The resulting data could be used as OCR input, hence solving the most difficult part of OCR on text area included in natural scene images. The experimental results showed that the binarization algorithm of our method is 3.5 and 3.7 times faster than Niblack and Sauvola adaptive-thresholding algorithms, respectively. In addition, our method achieved better quality than other methods.