• 한국식생활문화학회지
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• 제25권6호
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• pp.725-733
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• 2010

This study examined the understanding and use of information on nutrition labels based on one serving size among female consumers above the age of 20 in Seoul area. According to the survey, 69.9% of respondents were aware of the current system of nutrition labeling based on one serving size, and 51.8% of the respondents expressed their dissatisfaction with the system because the nutrition labels were difficult to understand or appeared unreliable. The nutrition label literacy of the consumers varied with respect to different packaging units. The respondents were likely to be less accurate in calculating the expected caloric intake when only portions of a multi-serving package were used. Initially 69.0% of respondents reported that they had read the nutrition label before purchasing a product but 91.9% of respondents said that they would check the label after learning how to read the label properly. It is very important to make consumers aware that the labels are very reliable sources of nutrition information. A public education campaign on the use of nutrition labels should focus on developing the consumers' ability and skills in using the label information when choosing foods.

• 융합보안논문지
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• 제22권1호
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• pp.29-38
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• 2022

감염 질병의 심각한 확산으로 인해 방역의 중요성이 점점 커지고 있다. 또한 방역 이슈가 없는 언택트 산업에 대한 관심도 늘어나고 있다. 본 논문에서는 등록된 사용자의 얼굴을 인식함으로써 비접촉 방식으로 출입을 통제하는 비용 효율적인 라즈베리파이 기반 도어락 시스템을 설계하고 개발한다. 우선, OpenCV의 Haar-based cascade를 사용하여 매우 단순한 특징들을 조합하여 객체를 찾고, 얼굴 인식을 진행한다. 그리고 LBPH (Local Binary Pattern Histogram)을 사용하여 이미지의 질감을 이진화하여 특징을 찾아낸다. 라즈베리파이 3B+ 보드, 초음파 센서, 카메라 모듈, 모터 등으로 언택트 도어락 하드웨어를 구현하고, 얼굴 인식 및 매칭 알고리즘을 포함한 소프트웨어를 기반으로 약 500장의 이미지 데이터를 학습시켜 실험한 결과, 최대 85.7%의 인식률을 보이며 사용자를 구분하는 성능을 검증할 수 있었다. 또한, Haar-cascade 알고리즘 성능의 광원에 대한 영향성을 파악하여 그 개선 가능성을 살펴보았다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.103-111
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• 2022

감염병 대응과 관련된 기관, 조직, 사이트 등의 다수 운영되고 있으나 코로나-19와 같은 팬더믹 상황이 수년간 지속됨에 따라 초기양상과 현재 양상의 수많은 변화가 있으며 이에 따른 정책과 대응체계도 진화하고 있다. 이에 따른 지역별 격차가 발생하고 정책에 대한 신뢰와 불신, 이행도에 따른 여러 가지 문제들이 산재해 있다. 따라서 본 연구에서는 정보전염이 포함된 소셜 데이터를 분석하는 과정에서 루머가 포함된 데이터를 수집하는 과정에서 팩트 체크가 되는 언론 매체와 다르게 정확한 출처를 알 수 없는 부정확한 정보들이 포함되는 주요 소셜 미디어 플랫폼 중의 하나인 트위터 데이터를 수집하여 사실과 무관한 내용을 사전 차단하는 시스템을 개발했다. 비정형데이터인 소셜데이터를 기반으로 감염병 위협을 자동 감지할 수 있는 알고리즘을 개발하여 감염병 위기 대응과 관련된 객관적인 근거를 창출함으로써 관련 분야 국제경쟁력을 공고히 하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.683-693
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• 2023

본 연구에서는 1973년 완공된 소양호에 처음으로 발생한 녹조현상에 대하여 위성영상을 사용하여 분석하였다. 연구자료는 2023년 7월부터 약 2개월간의 광학영상 13장을 사용하였으며, 소양호에 발생한 녹조의 면적을 산출하였다. 정확한 녹조 발생 면적을 산출하기 위하여 support vector machine 알고리즘 기반으로 영상분류를 수행하였다. 그 결과 소양호의 녹조는 녹조 발생을 유발하게 한 불순물이 유입된 지점을 중심으로 발생하였다. 2023년 8월 태풍 카눈의 효과로 일시적으로 감소하는 듯 보였으나 지속된 더위로 인해 다시 녹조가 증가하였다. 본 연구결과는 소양호는 수도권 주요 수원지 중 하나로 반복적인 녹조 발생을 대비해야 하는 점을 시사한다.

• 한국압력기기공학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.56-65
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• 2024

Cast austenitic stainless steels (CASS) and austenitic stainless steel weldments with a ferrite-austenite duplex structure are widely used in nuclear power plants, incorporating ferrite phase to enhance strength, stress relief, and corrosion resistance. Thermal aging at 290-325℃ can induce embrittlement, primarily due to spinodal decomposition and G-phase precipitation in the ferrite phase. This study evaluates the effects of thermal aging by collecting and analyzing various mechanical properties, such as Charpy impact energy, ferrite microhardness, and tensile strength, from various literature sources. Different model expressions, including hyperbolic tangent and phase transformation equations, are applied to calculate activation energy (Q) of room-temperature impact energies, and the results are compared. Additionally, predictive models for Q based on material composition are evaluated, and the potential of machine learning techniques for improving prediction accuracy is explored. The study also examines the use of ferrite microhardness and tensile strength in calculating Q and assessing thermal embrittlement. The findings provide insights for developing advanced prediction models for the thermal embrittlement behavior of CASS and the weldments of austenitic steels, contributing to the safety and reliability of nuclear power plant components.

• Ocean Systems Engineering
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• 제14권1호
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• pp.85-99
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• 2024

Ocean surface currents have an essential role in the Earth's climate system and significantly impact the marine ecosystem, weather patterns, and human activities. However, predicting ocean surface currents remains challenging due to the complexity and variability of the oceanic processes involved. This review article provides an overview of the current research status, challenges, and opportunities in the prediction of ocean surface currents. We discuss the various observational and modelling approaches used to study ocean surface currents, including satellite remote sensing, in situ measurements, and numerical models. We also highlight the major challenges facing the prediction of ocean surface currents, such as data assimilation, model-observation integration, and the representation of sub-grid scale processes. In this article, we suggest that future research should focus on developing advanced modeling techniques, such as machine learning, and the integration of multiple observational platforms to improve the accuracy and skill of ocean surface current predictions. We also emphasize the need to address the limitations of observing instruments, such as delays in receiving data, versioning errors, missing data, and undocumented data processing techniques. Improving data availability and quality will be essential for enhancing the accuracy of predictions. The future research should focus on developing methods for effective bias correction, a series of data preprocessing procedures, and utilizing combined models and xAI models to incorporate data from various sources. Advancements in predicting ocean surface currents will benefit various applications such as maritime operations, climate studies, and ecosystem management.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.119-138
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• 2017

최근 SNS는 개인의 의사소통뿐 아니라 마케팅의 중요한 채널로도 자리매김하고 있다. 그러나 사이버 범죄 역시 정보와 통신 기술의 발달에 따라 진화하여 불법 광고가 SNS에 다량으로 배포되고 있다. 그 결과 개인정보를 빼앗기거나 금전적인 손해가 빈번하게 일어난다. 본 연구에서는 SNS로 전달되는 홍보글인 비정형 데이터를 분석하여 어떤 글이 금융사기(예: 불법 대부업 및 불법 방문판매)와 관련된 글인지를 분석하는 방법론을 제안하였다. 불법 홍보글 학습 데이터를 만드는 과정과, 데이터의 특성을 고려하여 입력 데이터를 구성하는 방안, 그리고 판별 알고리즘의 선택과 추출할 정보 대상의 선정 등이 프레임워크의 주요 구성 요소이다. 본 연구의 방법은 실제로 모 지방자치단체의 금융사기 방지 프로그램의 파일럿 테스트에 활용되었으며, 실제 데이터를 가지고 분석한 결과 금융사기 글을 판정하는 정확도가 사람들에 의하여 판정하는 것이나 키워드 추출법(Term Frequency), MLE 등에 비하여 월등함을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.193-205
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• 2023

집중강우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 부정적인 영향을 주고 있으나 부유쓰레기 집적 구간 및 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 최근 인공지능 기술의 발달로 드론 영상과 딥러닝 기반 객체탐지 모델을 활용하여 수계 내 광범위한 지역을 신속하고 효율적인 연구의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 육상기인 부유쓰레기의 효율적인 탐지 기법을 제시하기 위해 드론 영상뿐만 아니라 다양한 이미지를 확보하여 You Only Look Once (YOLO)v5s와 최근에 개발된 YOLO7 및 YOLOv8s로 학습하여 모델별로 성능을 비교하였다. 각 모델의 정성적인 성능 평가 결과, 세 모델 모두 일반적인 상황에서 탐지성능이 우수한 것으로 나타났으나, 이미지의 노출이 심하거나 수면의 태양광 반사가 심한 경우 YOLOv8s 모델에서 대상물을 누락 또는 중복 탐지하는 사례가 나타났다. 정량적인 성능 평가 결과, YOLOv7의 mean Average Precision (intersection over union, IoU 0.5)이 0.940으로 YOLOv5s (0.922)와 YOLOvs8(0.922)보다 좋은 성능을 나타냈다. 데이터 품질에 따른 모델의 성능 비교하기 위해 색상 및 고주파 성분에 왜곡을 발생시킨 결과, YOLOv8s 모델의 성능 저하가 가장 뚜렷하게 나타났으며, YOLOv7 모델이 가장 낮은 성능 저하 폭을 보였다. 이를 통해 수면 위에 존재하는 부유쓰레기 탐지에 있어서 YOLOv7 모델이 YOLOv5s와 YOLOv8s 모델에 비해 강인한 모델임을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 딥러닝 기반 부유쓰레기 탐지 기법은 부유쓰레기의 성상별 분포 현황을 공간적으로 파악할 수 있어 향후 정화작업 계획수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• Asia Marketing Journal
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• 제7권3호
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• pp.53-76
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• 2005

복잡성(complexity)은 신제품개발 과정에서 프로젝트 팀이 빈번하게 당면하는 개발과제의 주요 속성으로 이에 대한 적절한 대처 여부는 신제품개발의 성과에 적지 않은 영향을 미친다. 복잡성이란 속성이 신제품개발의 관리에서 주목 받게 된 배경으로는, 우선 제품개발과정에서 당면하는 복잡성이 증가 추세에 있다는 점을 들 수 있다. 새로운 기술과 공법 그리고 소재의 등장, 복합 제품의 개발(예: 디지털 컨버전스), 또한 기업간 제휴를 통한 개발은 신제품개발의 복잡성 증대와 관련이 된다. 한편 신제품개발의 복잡성에 대한 미흡한 대처는 개발과정의 지연, 개발비용의 예산 초과, 제품개발의 포기 등과 같은 부정적 결과를 초래한다. 이와 같이 복잡성의 증대 추세 및 복잡성으로 인한 적지 않은 영향력을 고려해볼 때, 신제품개발 과정에서 당면하는 복잡성에 대한 연구의 필요성은 증대된다. 그러나 아직까지 복잡성에 대한 연구는 현실적 필요성에 비해 상대적으로 적은 관심만이 기울여져 왔다. 본 고에서는 신제품개발 과정에서 당면하는 복잡성에 대한 주요 연구과제들을 살펴보는데 그 목적이 있다. 이를 위해 우선, 주요 영역별로 나누어 그간의 복잡성에 대한 연구성과를 정리한 다음, 이를 토대로 향후 중요시되는 연구과제들을 도출하고자 한다. 신제품개발 과정의 복잡성에 대한 주요연구과제에 대한 이러한 고찰은, 향후 이 분야에 대한 연구 전개에 있어서 하나의 발판이 될 것으로 기대된다.

• 경영과정보연구
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• 제29권4호
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• pp.305-332
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• 2010

본 연구는 산림 건강치유, 요가, 휘트니스 등 총 세 가지의 건강관리 서비스 산업 비교를 중심으로 고객만족에 영향을 미치는 요인들을 찾고, 그로인한 어느 요인이 각 서비스 산업에서 고객만족에 많은 영향을 미치는가를 실증적으로 분석하여 검정하고자 하였다. 이에 기존의 SERVQUAL 척도를 중심으로 분석된 연구들과 또한 고객만족에 관한 측정지표 등을 사용하여 분석된 연구들을 바탕으로 프로그램, 물리적 환경, 직원의 서비스 지향성 등 3개의 요인을 도출하여 각 서비스 산업별로 다중회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 산림 건강치유에서는 물리적 환경이, 요가에서는 프로그램이, 휘트니스에서는 직원의 서비스 지향성이 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 각 건강관리 서비스 산업은 고객들의 라이프스타일과 트렌드에 최우선적으로 역점을 두고 운영이 되어야 하며, 그에 따른 특성화 서비스를 제공해야 할 것으로 보여진다. 물론, 경쟁력을 갖추기 위해선 현대화된 운동장비와 차별화된 프로그램, 쾌적하고 고급화된 시설 마련은 기본이 되어야 한다. 더불어 현 시점은 건강과 운동에 대한 고객들의 관심이 양적 추구에서 질적 추구로 바뀌어가고 있다는 것도 직시해야 한다. 그 의미는 운동을 단순히 신체적 가치나 정서적 가치 추구에만 머물지 않고 교제나 유대를 위한 사회적 가치 추구에까지 미치도록 서비스를 변화시켜야 한다는 것이다. 이를 위해선 고객들 간의 유대관계를 위한 부가적인 프로그램 도입과 친근한 분위기, 적절한 동선체계도 함께 강구해야 할 필요성을 시사한다.