• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.955-961
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• 2010

본 논문에서는 HOG 특정벡터와 영상분할을 이용한 부스팅 분류기반의 자동차영역 검출 알고리즘의 연구에 대해서 기술한다. 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특정을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다. 결론적으로 제안된 방법이 지능형 자동차 제어 시스템에서 차량의 위치를 찾는 방법으로 활용될 수 있다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제31권4호
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• pp.216-221
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• 2019

Purpose: This study examined the effect of visual feedback squat on the core muscle thickness of young adults experiencing back pain. Methods: Thirty adult men and women who experienced back pain were assigned randomly to 15 members of the visual feedback squat group (VSG) and 15 of the normal squat group (NSG) to train three times a week for a total of eight weeks. The core muscle thickness was compared prior to the test for four weeks and eight weeks after the test by dividing it into warm-up exercise, main exercise, and 10 minutes finishing exercise. Before, and four weeks and eight weeks later, the thickness of the core muscle was compared using an ultrasonic imaging system. Repeated measured ANOVA was performed to compare the groups, and a Bonferroni test was performed as a post-hoc test to assess the significance of the timing of the measurements in each group according to the periods. An independent t-test was conducted to test the significance between the groups according to the measurement points. Results: A significant change in the main effects of time and interactions of the time difference in muscle thickness of transvers abdominis were observed between the visual feedback squat and control groups according to the measurement point (p<0.05). No significant difference in the muscle thickness of both muscles was observed between the groups with the exception of the right abdominis (p>0.05). Conclusion: These findings suggest that visual feedback squat exercise is expected to have positive effects on the development of transverse abdominis in core muscles.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.420-426
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• 2022

Breast cancer is among the cancers that may be healed as the disease diagnosed at early times before it is distributed through all the areas of the body. The Automatic Analysis of Diagnostic Tests (AAT) is an automated assistance for physicians that can deliver reliable findings to analyze the critically endangered diseases. Deep learning, a family of machine learning methods, has grown at an astonishing pace in recent years. It is used to search and render diagnoses in fields from banking to medicine to machine learning. We attempt to create a deep learning algorithm that can reliably diagnose the breast cancer in the mammogram. We want the algorithm to identify it as cancer, or this image is not cancer, allowing use of a full testing dataset of either strong clinical annotations in training data or the cancer status only, in which a few images of either cancers or noncancer were annotated. Even with this technique, the photographs would be annotated with the condition; an optional portion of the annotated image will then act as the mark. The final stage of the suggested system doesn't need any based labels to be accessible during model training. Furthermore, the results of the review process suggest that deep learning approaches have surpassed the extent of the level of state-of-of-the-the-the-art in tumor identification, feature extraction, and classification. in these three ways, the paper explains why learning algorithms were applied: train the network from scratch, transplanting certain deep learning concepts and constraints into a network, and (another way) reducing the amount of parameters in the trained nets, are two functions that help expand the scope of the networks. Researchers in economically developing countries have applied deep learning imaging devices to cancer detection; on the other hand, cancer chances have gone through the roof in Africa. Convolutional Neural Network (CNN) is a sort of deep learning that can aid you with a variety of other activities, such as speech recognition, image recognition, and classification. To accomplish this goal in this article, we will use CNN to categorize and identify breast cancer photographs from the available databases from the US Centers for Disease Control and Prevention.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제18권1호
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• pp.9-15
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• 2015

말기암환자 관리를 위해서 전문인력 교육은 필수적이다. 정부에서는 암관리법을 통해 호스피스완화의료의 양적 확대를 기반으로 전문 인력을 양성하기 위해 제2기 암정복 10개년 계획에서 전문인력 확충계획을 발표하였다. 그간, 호스피스완화의료 전문인력 훈련을 위한 표준교육 과정과 의사/간호사 e-learning에 이어 이번 사회복지사 e-learning을 개발하여 운영하게 되었다. 호스피스완화의료 현장에서 사회복지사는 호스피스완화의료 대상자들의 심리 사회적 문제를 해결하는 중추적 역할을 수행해왔으며, 우리나라 호스피스완화의료가 정착되고 제도화되기까지 현장에서 전문가의 책임과 역할을 다해오고 있다. 하지만 그간 사회복지사 직종을 위한 체계적인 교육 과정이 없는 실정으로 사회복지 실천 지식과 기술을 충분히 습득하는 데 어려움이 있었다. 이번 호스피스완화의료 사회복지사 e-learning 과정 개발을 통해 말기암환자를 돌보는 사회복지사의 정체성과 전문성, 임상현장에서의 실천능력이 함양되고 교육 접근성이 향상될 것이며, 향후 보수교육 과정을 통한 지속적인 전문성 보장을 위한 교육제도가 제도적으로 도입되어 더욱 발전하길 기대한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제34권2호
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• pp.153-166
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• 2022

본 연구는 중학생의 배려심 및 다문화수용성 향상을 위해 중학교 기술·가정교과의 '가정생활과 안전'영역의 '청소년기의 영양과 식행동, 식사의 계획과 선택' 내용 요소를 중심으로 교수·학습 과정안을 개발하였다. ADDIE 모형을 바탕으로 개발된 교수·학습 과정안은 비주얼 씽킹을 활용하여, 배려와 감사의 마음 기르기, 가족에 대한 배려, 다문화 가족에 대한 이해와 배려, 사랑의 도시락 만들기의 주제로 총 5차시로 개발되었다. 개발된 프로그램은 중학교 3학년(교육군 34명, 비교육군 35명)을 대상으로 적용되었고, 수업 전·후 교육군과 비교육군의 배려심 및 다문화수용성의 차이를 대응표본(paired t-test)을 통해 비교하였다. 식생활 교육프로그램 적용 후, 교육군의 배려심 하위영역인 식생활, 정서적, 행동적, 인지적 배려 모두 유의적으로 증가하였으며(p<.001), 다문화수용성 하위영역인 다양성, 관계성, 보편성 또한 유의적으로 증가하였다. 비교육군의 배려심 및 다문화수용성 사전-사후 평균에는 유의미한 차이가 없었다. 따라서 본 연구에서 개발된 식생활 교육프로그램은 중학생들의 배려심 및 다문화수용성 향상에 긍정적인 효과를 주었음을 시사한다.

• 시큐리티연구
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• 제49호
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• pp.67-93
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• 2016

본 연구는 성공적인 국제회의로 평가받고 있는 2010년 서울 G20 정상회의, 2012년 서울 핵안보정상회의 등 국제회의 개최사례를 중심으로 의전경호체계의 현황 및 문제점을 분석하고 그 개선방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서 도출한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 국제회의 지원법규의 정립이 필요하다. 이를 위해서는 '국제회의산업 육성에 관한 법률'에 대한 국가차원 주무부처 정립, 국제회의 지원법규의 체계에 대한 조정, 국제회의 지원조직의 일관성 유지 등이 수반되어야 한다. 둘째, 경호안전체계 관련법규 소관부처 간 이해 조정이 필요하다. 국제회의 의전경호와 밀접한 관련이 있는 경호안전체계 관련 다수 법규 간의 충돌 가능성 해소가 필요하다. 셋째, 국제회의 의전경호체계 확립을 위한 정부합동 의전편람 제작이 필요하다. 행정부, 입법부 등에 산재하여 다소 국지적이고, 일관성이 없는 의전관련 주요지침(편람)을 정부합동 의전편람 제작을 통해 국제회의 의전체계 확립을 도모해야 할 것이다. 넷째, PCO의 전문역량 배양 및 강화가 필요하다. "분야별로 PCO를 선정, 활용하여 차세대 유망 산업으로 기대되는 국제 컨벤션 대행 산업의 기반을 육성하고 해당 분야의 인력을 양성한다"는 정부 방침이 충분히 달성할 수 있도록 다양한 분야의 PCO를 발굴하여 국가 차원의 지원을 병행해야 할 것이다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.786-791
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• 2007

고속철도차량의 제동시스템은 전기제동장치, 디스크제동장치, 답면제동장치 등 다양한 제동장치들의 조합으로 구성되며 요구되는 제동성능을 충족하는 범위 내에서 에너지의 효율적인 활용과 마찰재의 경제성을 고려하여 각 제동장치에 대한 제동블랜딩 제어 기능을 포함하고 있다. 일반적으로 요구제동거리를 만족하기 위한 열차 전체에 대한 제동력 패턴을 설정하고 전기제동을 최우선적으로 투입하고 부족한 부분에 대하여 기계제동을 사용하여 부족한 부분을 보상하는 방법을 사용하고 있다. 기계제동장치의 대부분을 차지하고 있는 디스크제동장치는 디스크와 패드 사이의 마찰력을 이용하여 제동력을 확보하는 것으로 사용에 따른 마모가 발생한다. 특히, 고속영역에서 사용하는 경우 패드 마모량은 저속에 비하여 급격히 증가하게 되어 패드의 교환 주기를 단축시킬 뿐만 아니라 제동 초기 과정에서 온도의 상승으로 인한 제동효율의 저하를 가져오는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 제동거리, 감속도, 감속도 변화율 등 요구되는 제동성능을 만족시키는 범위 내에서 디스크 제동장치의 패드 마모량 감소를 위한 열차 주행속도에 따른 디스크 제동력 패턴을 설정하는 하나의 방법론으로 제시된 제동초기에서부터 정지할 때까지의 디스크제동에너지의 분산을 최소로 하는 최적화 방법을 이용하여 한국형 고속열차를 바탕으로 제작되는 10량 편성의 고속열차를 대상으로 모든 제동장치가 정상인 경우와 1개의 전기제동장치가 고장이 발생한 경우에 대한 패드 마모량을 구하고 현재 설정된 디스크 제동력 패턴에서의 패드 마모량과의 비교 검토를 수행하였다.經章句索引)${\lrcorner}$이분위오절진행료연구(而分爲五節進行了硏究). 본편기재료상견적흔다잡병, 재임상상유흔대적연구가치. 단시통과역대다차전초(但是通過歷代多次轉抄), 유흔다오식, 착간(錯簡), 가차적부분(假借的部分), 인차유흔다불역리해적지방. 여과불참조다종판본화역대주석가적연구성과(如果不參照多種版本和歷代註釋家的硏究成果), 취무법진정영회기본의(就無法眞正領會其本意). 기어저일점(寄於這一點), 본편논문연구료역대판본화주석가적견해(本篇論文硏究了歷代版本和註釋家的見解), 병진행료교감화교주(幷進行了校勘和校註), 재가어료현토급국어주석(再加於了懸吐及國語注釋), 이기갱유조어정확지리해원문적본의(以期更有助於正確地理解原文的本意). 보고하는 바이다. 관련된 부작용(ADR)이 발생하지 않았다. 따라서 UDB는 본 임상연구 기준에서 포함하는 모든 병력의 만성 간질환에서 ALT 수치가 지속적으로 상승해 있는 경우 효과적이고도 안전하게 투여할 수 있는 제제로 생각된다. pH는 4.4이었으며 최적온도(最適溫度)는 $30^{\circ}C$이었다. 3. CHS-3 균주(菌株)의 specific growth rate는 $0.23\;h^{-1}$, generation time 은 3.01h이었다. 4. CHS -13균주(菌株)의 기질소비율(基質消費率)은 81%이었다. 5. CHS-13 균주(菌株)의 형태학적(形態學的) 배양학적(培養學的) 특성(特性)을 조사(調査)한 결과(結果) Candida guilliermondii var. guilliermondii 로

• 융합보안논문지
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• 제11권5호
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• pp.89-98
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• 2011

한국의 대테러 활동은 군과 경찰력만으로 모든 환경을 통제하기에는 현실적으로 불가능하다. 그러나 군과 경찰은 자신들의 영역만을 고수한 채 여전히 보수적이고 폐쇄적인 운영을 강조하고 있다. 또한, 한국의 대테러 활동은 사전예방 활동이라기 보다는 사후대응활동에 중심을 두고 있어서 사실상 무방비 상태이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 대 테러 전문가로 구성된 민간차원의 협력체를 구성해야 한다. 그 대안으로 이 연구에서는 PMSCs(Private Military Companies: 민간군사보안업체)제도를 도입하여 활용하는 방안을 모색하였다. 그 결과, 첫째, 법적 근거에 대한 당위성을 마련하는 것이 우선적으로 요구되어지는데, 이를 위해서는 무엇보다도 공 사간의 파트너십을 위한 의식전환이 요구된다. 둘째, 전문성을 갖춘 PMSCs를 활용하기 위해서는 군이나 경찰기관에서 대테러 실무 경험이 있는 전문가 집단을 중심으로 퇴역 후 PMSCs에 재취업을 할 수 있도록 사전에 공 사간 인프라가 구축되어야 한다. 셋째, 향후 PMSCs제도가 활용되고 질적인 전문성을 구축하기 위해서는 정기적인 대테러 교육을 시킬 수 있는 교육 기관을 설치해야 한다. 넷째, 위험지역 출국자에 대해서는 대테러 교육을 제도적으로 의무화시키도록 해야 한다. 다섯째, 대테러 활동을 적합하게 수행해 낼 수 있는 PMSCs를 선정하기 위해서는 엄격한 선발과정을 마련할 수 있는 제도를 모색해야 한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권4호
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• pp.625-640
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• 2022

Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.

• 대한인간공학회지
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• 제36권5호
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• pp.525-533
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• 2017

Objective: The aim of this study is to investigate maritime officers' strategies to avoid the ship collision in crossing situations. Background: In a situation where there is a risk of collision between two ships, maritime officers can change the direction and speed of the own-ship to avoid the collision. They have four options to select; adjusting the speed only, the direction only, both the speed and direction at the same time and no action. Research questions were whether the strategy they are using differs according to the shipboard experience of maritime officers and the representation method of ARPA (automatic radar plotting aid) - radar graphic information. Method: Participants were 12. Six of them had more than 3 years of onboard experience, while the others were 4th grade students at Korea Maritime and Ocean University. For each participant, 32 ship encounter situations were provided with ARPA-radar information. 16 situations were presented by the north-up display and 16 situations were presented by the track-up display. Participants were asked to decide how to move the own-ship to avoid the ship collision for each case. Results: Most participants attempted to avoid the collision by adjusting the direction of the ship, representing an average of 22.4 times in 32 judgment trials (about 70%). Participants who did not have experience on board were more likely to control speed and direction at the same time than participants with onboard experience. Participants with onboard experience were more likely to control the direction of the ship only. On the other hand, although the same ARPA Information was provided to the participants, the participants in many cases made different judgments depending on the method of information representation; track-up display and north-up display. It was only 25% that the participants made the same judgment under the same collision situations. Participants with onboard experience did make the same judgment more than participants with no onboard experience. Conclusion: In marine collision situations, maritime officers tend to avoid collisions by adjusting only the direction of their ships, and this tendency is more pronounced among maritime officers with onboard experience. The effect of the method of information representation on their judgment was not significant. Application: The results of this research might help to train maritime officers for safe navigation and to design a collision avoidance support system.