• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.599-606
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• 2022

이 연구는 영화, 애니메이션에서 젠더표현에 대한 시대의 흐름과 변화를 살펴보고 있다. 사회적, 문화적으로 있었던 성별, 인종, 계급의 차별이 과거와 현대의 작품에서 어떻게 다르게 표현되었는지 비교한다. '디지털 네이티브' 세대의 무분별한 콘텐츠 감상은 잘못된 고정관념을 무의식적으로 만들어 주기 쉽다. 본 연구에서는 「알라딘」(1992)와 「알라딘」(2019)를 분석하였다. 1992년 2D 애니메이션이었던 원작을 2019년에 실사화 재개봉하면서 캐릭터들이 어떻게 변화되었는지 알아본다. 캐릭터 분석을 위해 인간의 성격 유형을 규정하고 있는 에니어그램의 9가지 성격 유형을 토대로 주요 캐릭터들을 비교 분석하고 차이점을 알아본다. 결과적으로 자스민 공주 캐릭터의 변화가 돋보였다. 과거의 디즈니 애니메이션에서는 가부장적이고 남성 의존적인 공주 캐릭터가 대다수였다면, 현재 디즈니는 자기 주도적이고 독립적인 여성상을 지향하고 있었다. 또한 성별, 인종, 계급의 고정관념을 심어 줄 수 있는 장면은 변경되어 있었다. 디즈니의 변화는 대중이 원하는 젠더 이미지를 표현했다고 볼 수 있다. 이러한 작품 속 캐릭터 성격 변화에 대한 분석은 대중들에게 매력적인 캐릭터 제작에 있어 유용한 방법론이 될 수 있을 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.15-26
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• 2020

많은 기업들이 브랜드 이미지와 브랜드 가치를 높이기 위한 전략으로 캐릭터의 활용을 늘리고 있다. 그러나 산업계에서의 캐릭터 사용은 활발한 데 비해 학계에서의 캐릭터 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 캐릭터의 특성들이 소비자의 브랜드 태도에 어떻게 영향을 미치는지 규명하여 기업들이 캐릭터를 직접 디자인하거나 라이선싱 할 때 캐릭터 브랜딩 전략에 대한 유의한 방향을 제시해주는 것이 목적이다. 이에 본 연구에서는 한국 소비자와 중국 소비자를 대상으로 캐릭터의 특성(신뢰성, 역동성, 친숙성, 매력성, 유사성, 전문성, 향수성, 자아일치성, 동질성)이 지각된 품질과 브랜드 태도에 어떤 영향을 주는지 알아보았으며 회귀분석, PROCESS 매개분석을 통해 검증하였다. 소비자의 태도 검증을 위한 매개변수는 지각된 품질을 측정하였고, 종속변수는 브랜드 태도를 측정하였다. 본 연구에서 측정된 캐릭터는 카카오 프렌즈의 '라이언', 라인프렌즈의 '브라운', 텐센트의 'QQ팽귄', 디즈니의 '미키 마우스', 산리오의 '헬로키티', 롯데월드의 '로티'이다. 연구결과 캐릭터의 9가지 특성들은 브랜드 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 브랜드 태도에 가장 큰 영향을 주는 캐릭터의 특성은 신뢰성이었으며 가장 적은 영향을 주는 것은 향수성이었다. 지각된 품질은 캐릭터의 특성이 브랜드 태도에 영향을 미칠 때 매개효과를 주는 것으로 나타났으며 캐릭터의 특성이 친숙성일 때 지각된 품질의 매개효과가 가장 높게 나타났다. 이러한 결과는 캐릭터를 직접 디자인하거나 라이선싱하려는 기업들이 캐릭터의 신뢰성과 친숙성을 중요한 요소로 활용해 브랜딩 전략을 수립해야 한다는 것을 알려준다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.30-37
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• 2021

사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권4호
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• pp.5-25
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• 2022

본 연구의 목적은 수요자인 학교가 교육과정 운영을 위하여 요구하는 사서교사의 직무와 역량 사례를 분석하고, 사서교사의 전문성 향상 방안을 제안하는 것이다. 이를 위하여 IB 국제학교가 사서교사를 선발하기 위하여 게시한 20건의 구인광고에 포함된 사서교사의 직무와 역량을 IFLA 학교도서관 가이드라인을 기준으로 분석하였다. 그 결과 IB 국제학교의 사서교사 직무 및 역량은 IB 교육과정 지침에 근거를 두고 있으며, 이 지침은 IBO 교육과정이 지향하는 교육이념과 학습자상에 기반을 두고 있는 것으로 나타났다. 아울러 학교가 사서교사에게 가장 많이 기대하는 직무는 도서관 장서관리 및 협동을 통한 교수이며, 이를 위한 주요 역량은 의사소통과 협동능력, 교수-학습·교육과정·교육설계 및 제공 그리고 디지털과 매체활용능력이다. 이러한 분석 결과는 사서교사의 전문성은 교육과정에서 제시하는 교육적 인간상과 학습자 역량에 기반을 두고 있어야 함을 보여준다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 사서교사의 전문성 신장 방안을 다음과 같은 측면에서 제시하였다. 첫째, 국가 수준의 교육과정 편성 운영 지침에 학교도서관의 역할 포함하기 둘째, 학교도서관진흥법시행령 개정을 통한 인적자원의 직무 구분하기 셋째, 사서교사 자격 취득을 위한 기본이수 과목 개편 및 교육실습과 사서교사 임용시험에 협동수업 시연 도입하기 등이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.311-326
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• 2022

우리나라 산림의 효율적인 관리와 산림 모니터링을 위해 산림청은 농림위성을 개발 중이며 2025년 발사 예정이다. 농림위성을 효율적으로 활용하기 위해 산림청 국립산림과학원은 36종의 농림위성 산림분야 활용산출물 개발을 진행 중이다. 원격탐사 기법을 활용하여 도출된 산출물들은 지상검증이 요구되며 해당 산출물들에 대한 품질 모니터링 결과를 지속적으로 보고해야 한다. 국내 최초로 산림분야 활용 위성이 개발되는 상황이라 국내에는 공식적인 산림분야 활용 산출물 검보정 사이트가 부재하다. 이에 저자들은 국제기준에 맞춰 농림위성 산림분야 활용산출물 검보정을 위한 검보정 사이트를 설계하였다. 또한 전국적으로 검보정 사이트를 설치하기 위해 적정 센서를 선택하여 해당 센서의 활용 가능성을 평가하였다. 평가 결과 지상 관측데이터와 Sentinel-2 영상과의 산림 산출물에 대한 오차가 ±5% 이내로 관측되어 해당 센서를 활용하여 전국적으로 확장이 가능함을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권2호
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• pp.48-55
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• 2022

The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.79-89
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• 2023

다시점 디스플레이는 관찰자의 위치에 따라 적절한 시점의 영상을 제공할 수 있어 시청자에게 입체적인 효과를 줄 수 있는 가장 실용적인 기술로 여겨진다. 하지만 대부분의 다시점 디스플레이는 평면 형태로서 시청자가 전방의 제한된 시야각 내에서만 입체 영상을 볼 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 시청 영역을 360도로 확장하여 완전 시차 시차를 제공하는 구 대칭성을 가지는 볼 렌즈를 적용한 광학계로 구성된 구형 디스플레이를 제안하였다. 제안한 시스템에서 각각의 프로젝션 렌즈는 소형 모듈화하여 어레이로 구성할 수 있으며 모듈 어레이를 볼 렌즈 주위에 구면으로 배치하여 수직, 수평 시차를 제공할 수 있다. 적용된 광학 모듈을 통해 볼 렌즈 내부 중앙에 이미지가 결상되고, 사용자는 디스플레이의 시야창을 통해 선명한 영상을 시청할 수 있다. 따라서 볼 렌즈의 구면 수차를 극복하여 넓은 시야 부피를 제공하는 360도 완전 시차 디스플레이의 실현 가능성을 실험적으로 확인하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.30-31
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• 2009

Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.189-196
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• 2023

4차 산업혁명을 주도하는 기술로서 IoT, 빅데이터, 인공지능, CPS 등이 발전하면서 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시키기 위한 디지털 트윈의 중요성이 부각되고 있다. 디지털 트윈은 실제 물리적 객체들의 디지털 복제로서, 객체의 속성과 상태를 유지하며 작동하는 가상 모델이다. CPS는 사이버 세계와 물리 세계의 상호작용을 위한 시스템으로, 디지털 트윈은 CPS의 고급형 기술로 볼 수 있다. 디지털 트윈은 AI, XR, 5G 등 다양한 요소 기술의 등장으로 구현 속도가 가속화되었다. 센서 기술의 발전과 IoT, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등의 관련 기술 발전으로 디지털 트윈 시장이 성장하고 있다. 이에 따라 기업들은 비즈니스 인텔리전스와 관련된 솔루션을 도입하여 프로세스 최적화, 비용 효율성, 생산성을 향상시키는 경향이 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 CPS를 결합하여 이기종 로봇의 실시간 3D 디지털 트윈을 구축하는 것이 목표이다. 이를 위해 유비씨의 FLEXING CPS와 FLEXING EDGE를 활용하여 데이터 수집과 관리를 수행한다. 프로젝트 구성원은 프로토콜 설정, 데이터 수집 및 전달, 3D 디지털 트윈 시뮬레이션을 담당한다. 이를 통해 CPS와 디지털 트윈을 통합한 기술의 가능성을 확인하고, 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.50-53
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• 2022

최근 위조 외국 선박이 국내항을 여러번 입출항한 경우가 있었다. 선박에는 국제해사기구(IMO)가 선박을 식별하기 위해 부여한 선박 고유 일련번호가 있으며 2004년 이후 건조된 모든 선박에 IMO 표시를 의무적으로 해야 한다. 대표적인 물류 플랫폼인 공항과 항만의 경우 보안체계가 필수적이지만 항만에서의 보안체계를 세우는 것은 어렵고 사각지대가 많아 보안체계의 미흡으로 인한 보안문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 및 OpenCV를 이용하여 항만 보안시스템을 설계한다. 보안시스템 프로세스는 선박 입항시 객체 인식 후, 선박의 IMO번호를 추출하여 입항 기록이 있는 선박의 경우 특징점 매칭을 통해 동일한 선박인지 판단하고, 최초 입항 선박의 경우 입출항 DB에 선박 이미지 및 IMO번호를 저장한다. 본 논문의 시스템을 통해 항만보안시스템을 활용하여 입항 관리 인력 단축으로 인한 효율성 증가와 미허가 입항으로 발생하는 부대 비용 절감을 통한 항만 물류 업무 효율성 및 체계 개선과 보안시스템 도입을 통해 항만 보안을 강화할 수 있다.