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노영희,이석형,신영지,곽우정,Noh, Younghee,Lee, Seok Hyoung,Shin, Youngji,Kwak, Woo-Jung 한국비블리아학회 2020 한국비블리아학회지 Vol.31 No.3
본 연구에서는 시대적 요구와 함께 대학도서관의 역할 및 기능이 지역 정보서비스의 거점이자 지역정보서비스센터로 확대되었다. 이에 따라, 대학도서관이 지역정보서비스를 강화하기 위한 방안 중 하나로 지역문화콘텐츠를 활용한 대학도서관서비스 활성화 방안을 모색하고자 하였다. 그 결과, 첫째, 대학도서관에서는 지역을 대표하는 핵심 문화콘텐츠 또는 지역 출신 인물과 관련한 콘텐츠 등을 지역문화콘텐츠로 선정하여, 지역의 관련 기관으로부터 정보를 제공받아 서비스하거나, 직접 자료를 제작하여 지역의 문화와 예술을 기반으로 한 사회적, 문화적, 교육적 기능을 수행하여야 한다. 둘째, 대학도서관은 지역문화콘텐츠 관련 프로그램을 기획할 때, 지역 탐방과 학습, 독서, 체험 등이 결합된 형태로 진행하여야 한다. 셋째, 대학도서관은 지역문화자원 관리시스템 구축을 통해 문화자원의 체계적이고 안정적인 보존과 광범위한 서비스 확대를 통해 문화자원 저장소와 문화자원의 허브로서의 역할을 수행해야 한다. In this study, as the role and function of university libraries have been expanded to become a base for local information services and local information service centers along with the demands of the times, this study seeks to find ways to revitalize university library services using local cultural contents. I did. As a result, first, university libraries select core cultural contents representing the region or contents related to people from the region as regional cultural contents, receive information from relevant institutions in the region, or directly It must perform social, cultural and educational functions based on culture and art. Second, when planning programs related to local cultural contents, university libraries should proceed in the form of combining local visits, learning, reading, and experiences. Third, university libraries should play a role as a repository of cultural resources and a hub of cultural resources through systematic and stable preservation of cultural resources and widespread service expansion through the establishment of a local cultural resource management system.
경량 임베디드 시스템 기반 안과 질환 분류 모델의 추론 시간 성능 평가
심동현(DongHyun Sim),김찬영(Chanyoung Kim),곽수지(Suzy Kwak),배지현(Jihyun Bae),신우정(Woo Jung Shin),김형석(Hyung Seok Kim) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
Recently, deep learning has been actively used in the medical field due to improved performance and high reliability. In the case of ophthalmology, the ocular disease classifier is widely used because it is easy and inexpensive to understand the overall condition of the human body. There was a demand for portable ocular disease classifier devices since it is hard to get the medical diagnosis in countries with poor health care. Furthermore, countries with poor health care can use telemedicine diagnostics services more actively by just taking a picture of the eye fundus. So, by using embedded board classification, we can make the device portable and reduce time. In this paper, we disclose the performance evaluation of the ophthalmic disease classifier on embedded boards.