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      • 동물병원 노무관리

        이동현,Lee, Dong-Hyeon 대한수의사회 2012 대한수의사회지 Vol.48 No.2

        저는 "동물병원 노무관리"라는 제목으로 강의를 할 노무법인 대명 소속의 이동현 노무사입니다. 본 강의는 노동법의 범위가 광대하므로 주요 노동법 규정을 알아봄으로써 동물병원 현장의 인사노무관리에 적극 활용할 수 있고 이를 통해 합법적이고 효율적인 인사노무관리를 함으로써 상생, 협력하는 노사 관계를 구축하고 기업경쟁력을 강화하는데 보탬을 됨을 목적으로 합니다. 설명의 순서는 5인 미만 즉 4인 이하 사업장에서 꼭 지켜야 할 주요 노동법규정 과 5인 이상 사업장에서 꼭 지켜야 할 주요노동법규정을 나누어 설명하도록 하겠습니다.

      • 1P-336 : 탈묵펄프 표백 효율 개선을 위한 첨가제 탐색

        이동현,안치덕,이진희,김형진,정성현 한국공업화학회 2014 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2014 No.1

        최근 재생용지 사용의 증가로 폐지의 재활용은 원가 절감 및 에너지 저감을 위한 필수 요소이다. 탈묵펄프 표백공정에서 cellulose, hemicellulose, lignin, pectic acid, resin fatty acid의 손실은 필연적이며 이 손실로 인한 수율의 감소는 생산성 저하와 직접적으로 연관된다. 현재 탈묵펄프의 산화표백 공정에서 수율 저하를 방지하기 위하여 섬유간 crosslinking을 유도할 수 있는 다양한 형태의 첨가제들이 적용되고 있다. 본 연구에서는 crosslinking을 유도할 수 있는 첨가제를 탐색하며 수율 개선을 위한 첨가제의 최적조건을 탐색할 것이며, 첨가제가 미치는 물리적 광학적 특성과 이로 인해 발생하는 폐수의 오염부하 변화를 분석하고자 하였다.

      • KCI등재

        신경외과 수술로 인한 신경영양각막염 환자에서 동일초점현미경을 이용한 각막미세구조 변화 분석

        이동현*,최은영*,김응권,이형근,Dong Hyun Lee*,Eun Young Choi*,Eung Kweon Kim,Hyung Keun Lee 대한안과학회 2014 대한안과학회지 Vol.55 No.12

        '스콜라' 이용 시 소속기관이 구독 중이 아닌 경우, 오후 4시부터 익일 오전 7시까지 원문보기가 가능합니다.

        Purpose: To investigate the changes of the corneal microstructure of neurosurgically-induced neurotrophic keratitis patients compared to normal human corneas using in vivo confocal microscope (IVCM). Methods: Ten eyes in the normal control group and 11 eyes in the neurosurgically-induced neurotrophic keratitis patient group were included in the present study. After corneal sensitivity tests were performed, thickness of each layer and number of endothelial cells and stromal keratocytes in the cornea were assessed using IVCM. Morphological characteristics of the corneal nerves were measured by ImageJ software. Results: After analysis of corneal thickness layer by layer, the Bowman’s layer was significantly reduced in the neurosurgicallyinduced neurotrophic keratitis patient group compared with the normal control group (<EM>p</EM> = 0.016) and the portion of Bowman’s layer was significantly reduced in the neurosurgically-induced neurotrophic keratitis patient group compared with the control group (<EM>p</EM> = 0.024). The nerve fiber length per square-millimeter became significantly shorter compared to the normal control group (<EM>p </EM>= 0.042). The nerve fiber length per square millimeter showed significant correlations with the number of fibers, number of beading, branching patterns, and nerve tortuosity (<EM>p</EM> = 0.002, 0.002, 0.013 and 0.034, respectively). The number of endothelial cells and stromal keratocytes, the number of nerve fibers and beading, and the pattern of branching and nerve tortuosity showed no significant differences between the normal and neurosurgically-induced neurotrophic keratitis patient groups. Conclusions: Our results showed that decreased thickness of Bowman’s layer may be related to the decreased corneal nerve distribution, secondary to the dysfunction of trigeminal nerve branch innervating the cornea. The microstructural changes of Bowman’s layer can help diagnose the disease and evaluate the current status in neurosurgically-induced neurotrophic keratitis patients. J Korean Ophthalmol Soc 2014;55(12):1765-1771

      • KCI등재

        다중 회귀 기반의 음악 감성 분류 기법

        이동현,박정욱,서영석,Lee, Dong-Hyun,Park, Jung-Wook,Seo, Yeong-Seok 한국정보처리학회 2018 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.7 No.6

        4차 산업혁명 시대가 도래하면서 기존 IoT에 감성지능이 포함된 신기술들이 연구되고 있다. 그 중 현재까지 다양하게 진행된 음악 서비스 제공을 위한 감성 분석 연구에서는 인공지능, 패턴인식 등을 활용한 사용자의 감성 인식 및 분류 등에만 초점을 맞추고 있는 상황이나, 사용자의 특정 감성에 해당하는 음악들을 어떻게 자동적으로 분류할지에 대한 감성별 음악 분류기법들에 대한 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구에서는 최근 각광을 받고 있는 사람들의 감성과 관련된 음악관련 서비스를 개발할 시, 음악을 감성 범위에 따라 높은 정확도로 분류할 수 있도록 하는 감성 기반 자동 음악 분류기법을 제안한다. 데이터수집 시 Russell 모델을 바탕으로 설문조사를 하였으며, 음악의 특성으로 평균파장크기(Average amplitude), peak평균(Peak-average), 파장 수(The number of wavelength), 평균파장 길이(Average wavelength), BPM(Beats per minute)을 추출하였다. 해당 데이터들을 바탕으로 회귀 분석을 이용하여 다중회귀식을 도출하였으며, 각 감성에 대한 표준 수치들을 도출하여 새로운 음악 데이터와 해당 각 감성에 대한 표준 수치들과의 거리 비교를 통해 음악의 감성을 분류시키는 작업을 실시하였다. 이를 통해 나온 결과에 회귀분석을 통하여 나온 데이터를 대입하여 해당 데이터와 각 감성들의 비율을 통해 최종적으로 판단된 감성을 추출하였다. 본 연구에서 실험한 감성 일치율의 2가지 방식에 대해서 제안한 기법의 경우 70.94%, 86.21%의 일치율이 나왔고, 설문참가자들의 경우 66.83%, 76.85%의 일치율이 나옴으로써, 연구 기법을 통한 감성의 판단이 설문참가자들의 평균적인 판단보다 4.11%, 9.36%의 향상된 수치를 제공함을 알 수 있었다. Many new technologies are studied with the arrival of the 4th industrial revolution. In particular, emotional intelligence is one of the popular issues. Researchers are focused on emotional analysis studies for music services, based on artificial intelligence and pattern recognition. However, they do not consider how we recommend proper music according to the specific emotion of the user. This is the practical issue for music-related IoT applications. Thus, in this paper, we propose an probability-based music emotion classification technique that makes it possible to classify music with high precision based on the range of emotion, when developing music related services. For user emotion recognition, one of the popular emotional model, Russell model, is referenced. For the features of music, the average amplitude, peak-average, the number of wavelength, average wavelength, and beats per minute were extracted. Multiple regressions were derived using regression analysis based on the collected data, and probability-based emotion classification was carried out. In our 2 different experiments, the emotion matching rate shows 70.94% and 86.21% by the proposed technique, and 66.83% and 76.85% by the survey participants. From the experiment, the proposed technique generates improved results for music classification.

      • KCI등재
      • KCI등재

        심층 컨벌루션 신경망 기반의 실시간 드론 탐지 알고리즘

        이동현,Lee, Dong-Hyun 한국로봇학회 2017 로봇학회 논문지 Vol.12 No.4

        As drones gain more popularity these days, drone detection becomes more important part of the drone systems for safety, privacy, crime prevention and etc. However, existing drone detection systems are expensive and heavy so that they are only suitable for industrial or military purpose. This paper proposes a novel approach for training Convolutional Neural Networks to detect drones from images that can be used in embedded systems. Unlike previous works that consider the class probability of the image areas where the class object exists, the proposed approach takes account of all areas in the image for robust classification and object detection. Moreover, a novel loss function is proposed for the CNN to learn more effectively from limited amount of training data. The experimental results with various drone images show that the proposed approach performs efficiently in real drone detection scenarios.

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