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최종화 한국수산경영학회 1990 수산경영론집 Vol.21 No.1
The U.S. Korea fisheries relationship was concluded on the legal basis of Korea as a distant-water fishing nation and U.S. as a coastal state, and aiming effective conservation, management and rational utilization of the marine living resources. The existing two legal problems on U.S. Korea fisheries relationship are the pelagic driftnet fishing on the high seas and trawl fishing in the Bering Sea. The results and countermeasure discussed on the positive legal systems of both countries which simultaneously rationalize the conflicting standpoints each other are as follows : 1. For the sake of rational conservation and utilization of the high seas fishery resources, an international organization composing of all the coastal states and fishing nations concerned must be established, and it shall be more desirable to manage the resources by the international joint control system than by the bilateral agreements between the countries concerned. 2. The U.S.Korea Fisheries Agreement being based on the MFCMA was concluded by mutual understanding between both countries. Accordingly, no protest exists against legal status of the Agreement because it has acted as a customary norm in keeping fisheries relationship between both countries within the U.S. EEZ. 3. The existing fisheries legislative system of Korea is insufficient to support development of the industry satisfactorily. Therefore a special legislation, for example 「Distant-water Fishery Promotion Act」, is required. And a perfect legal system for effective conservation and management of fishery resources must be established.
최종화,Choe, Jong-Hwa 대한에이즈예방협회 2006 레드리본 Vol.72 No.-
레드리본은 HIV에 감염되지 않은 사람들이 에이즈에 대해 어떻게 생각하는지 알아보기 위해 연령대별, 성별로 한 명씩 에이즈에 대한 솔직한 의견을 싣고 있다. 이번 호에서는 그 네번째로 50대의 생각을 들어본다.
초중고 과학실험교육과 대학의 연구관리 역량 강화에 경력단절 여성과학기술인 활용 방안
최종화,홍정임 과학기술정책연구원 2013 STEPI Insight Vol.- No.110
여성과학기술인의 증가추세와 대비되는 출산·육아에 기인한 비자발적 경력단절 여성과학기술인의 증가와 육아 등의 현실적 애로사항을 무시한 경력단절 여성과학기술인의 R&D 복귀지원 사업이 한계에 봉착하면서, 現 여성과학기술인 지원사업의 현황을 제고하고 출산·육아로 인한 경력단절 여성과학기술인의 노동시장 복귀 활성화를 위한 대안 마련의 필요성이 높아지고 있다. 이의 일환으로 본 보고서에서는 여성과학기술인 지원사업 현황 및 시사점, 여성친화적 일자리 창출 및 지원 체계에 대하여 살펴보고 초중고 과학실험교육과 대학의 연구관리 역량 강화에 경력단절 여성과학기술인 활용을 위한 중점 추진과제 4가지를 다음과 같이 제시하고 있다. [과제 1] 초중고생의 창조력 함양을 위한 과학실험교육 강화와 경력단절 여성과학기술인을 과학실험교사로 양성·활용[과제 2] 대학 연구관리역량 강화를 위해 경력단절 여성과학기술인을 연구지원전문가로 양성·활용[과제 3] 경력단절 여성과학기술인을 위한 교육훈련 프로그램 개발 및 교육 공간 확보[과제 4] 경력단절 여성과학기술인 지원관련 법제도 개편
스마트 홈을 위한 사용자 위치와 모션 인식 기반의 실시간 휴먼 트랙커
최종화,박세영,신동규,신동일,Choi, Jong-Hwa,Park, Se-Young,Shin, Dong-Kyoo,Shin, Dong-Il 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지 A Vol.16 No.3
스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다. The ubiquitous smart home is the home of the future that takes advantage of context information from the human and the home environment and provides an automatic home service for the human. Human location and motion are the most important contexts in the ubiquitous smart home. We present a real-time human tracker that predicts human location and motion for the ubiquitous smart home. We used four network cameras for real-time human tracking. This paper explains the real-time human tracker's architecture, and presents an algorithm with the details of two functions (prediction of human location and motion) in the real-time human tracker. The human location uses three kinds of background images (IMAGE1: empty room image, IMAGE2: image with furniture and home appliances in the home, IMAGE3: image with IMAGE2 and the human). The real-time human tracker decides whether the human is included with which furniture (or home appliance) through an analysis of three images, and predicts human motion using a support vector machine. A performance experiment of the human's location, which uses three images, took an average of 0.037 seconds. The SVM's feature of human's motion recognition is decided from pixel number by array line of the moving object. We evaluated each motion 1000 times. The average accuracy of all the motions was found to be 86.5%.