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스마트워크 환경에서의 통합 접근 보안 관리 시스템 설계에 관한 연구
김동민 ( Dongmin Kim ),장윤정 ( Yoon Jung Jang ),이명수 ( Myeongsoo Lee ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.2
정보통신기술(ICT)과 관련된 많은 연구가 진행되면서 클라우드 서비스를 활용한 스마트 워크(Smart Work)기술에 대한 많은 솔루션이 제안되고 있다. 스마트 워크 솔루션에서는 클라우드 서비스 및 다중 통신망 사용 기술 이외에도 내부 정보가 유출올 방지하기 위한 보안 문제를 중요시 되고 있다. 이에 본 논문에서는 내부 정보 유출 방지를 위한 통합 시스템 접근 보안 관리 기술의 설계에 대한 내용에 대하여 기술한다.
Prediction of Stroke Risk Using the Magnetoplethysmogram Radial Artery Pulse Data
You Sik Hong,Woo-Beom Lee,Jun-Sang Yu,Gwang Hyun Baek,Myeongsoo Jang,Chang-Min Kim,Young-Hwan Han,Sang-Suk Lee 한국자기학회 2023 Journal of Magnetics Vol.28 No.4
Long periods of stress and depression can cause heart disease, brain disease, and high blood pressure. However, regardless of the advancements in modern medicine, stroke patients face difficulties without special medicines or treatments. A computer simulation is conducted to predict stroke risk factors using a magnetoplethysmogram equipped with a magnetic sensing Hall device to analyze radial artery pulses. We use logistic regression analysis to determine the vacuous pulse from the clinical data of 60 patients with deficiency syndrome and perform a computer simulation to determine stroke and early stage diseases using a TensorFlowbased open source. Additionally, computer simulations using brachycardia diagnostic cluster analysis and fuzzy inference, which are used in oriental medicine, are conducted to improve the prediction rate of stroke by more than 10%.
박정연(JeongYeon Park),이윤아(YoonA Lee),김상윤(SangYun Kim),김지웅(JiWoong Kim),조성빈(Sungbeen Cho),박명수(MyeongSoo Park),조지관(JiGwan Joe),조명호(MyungHo Cho),장서진(SeoJin Jang),문예진(YaeJin Moon),김민재(Minjae Kim),이병대(Byoung 한국정보기술학회 2024 Proceedings of KIIT Conference Vol.2024 No.5
본 논문은 최근 길거리에 무단으로 투기된 쓰레기가 많아지고, 쓰레기·폐기물 신고 건수가 계속해서 증가하는 가운데, 이러한 문제에 대한 대책으로 ‘쓰담’ 로봇을 제안한다. ‘쓰담’은 대화형 쓰레기통으로 귀여운 외관을 가지고 귀여운 소리를 내어 사람들의 호기심을 자극하고 관심을 유발한다. 로봇은 딥러닝 모델로 학습시켜 카메라를 통해 들어오는 영상을 실시간으로 분석하여 쓰레기인지 인식하고, 인식하면 소리를 내어 사람들이 쓰레기를 직접 주울 수 있도록 유도한다. 이를 통해 쓰레기 무단투기라는 근본적인 문제에 대해 경각심을 불러일으켜 환경 인식에 긍적적인 영향을 미치고, 환경 개선에 기여한다. This paper proposes the Ssudam robot as a solution to the increasing problem of littering and the rising number of reports on trash and waste disposal. Ssudam is an interactive trash receptacle designed to pique peoples curiosity and interest with its adorable appearance and engaging sounds. Utilizing a deep learning model, the robot analyzes real-time video from its camera to identify whether an object is trash. Upon recognition, it emits sounds to encourage people to pick up the trash themselves. This approach aims to raise awareness about the fundamental issue of littering and positively influence environmental consciousness while contributing to environmental improvement.