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        • KCI등재

          거대 행성들과 혜성들의 분광학

          김상준,이영식,이유,김용하,KIM SANG JOON,LEE YOUNG SIEK,YI YU,KIM YOUNG HA 한국천문학회 2000 天文學論叢 Vol.15 No.suppl1

          We have presented detected molecules, atoms, radicals, ions, and dimers in the atmospheres of planets and comets from Earth-based and spaceborne observatories during the last 3 decades. We have reviewed spectroscopic studies on the auroral emissions and air glows of the giant planets, and briefly summarized spectroscopic observations of dimers in the atmospheres of the giant planets and Titan. In particular, we highlighted the recent detections of new molecular emissions and absorptions in the spectra of the giant planets, Titan, and recent bright comets from spaceborne or ground-based observatories. We also reviewed current models and theories of the origin and evolution of the solar system, and implications of isotopic ratios in these atmospheres.

        • KCI등재

          소아에서 외상 후 발생한 양안 장액망막박리 1예

          김상준,김진영,박성표,Sang Joon Kim,Jin Young Kim,Sung Pyo Park 대한안과학회 2008 대한안과학회지 Vol.49 No.6

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

          Purpose: We report a case of post‐traumatic bilateral serous retinal detachment that resolved spontaneously within a month. Case summary: An 8-year-old male patient presented with post-traumatic bilateral serous retinal detachment and decreased visual acuity. We did not perform any specific treatment. Best corrected visual acuity (BCVA), fluorescein angiography (FA), optical coherence tomography (OCT), and slit lamp examination were used. Conclusions: After 1 month, the patient’s BCVA improved to 1.0 in both eyes, and serous retinal detachment resolved; FA findings and OCT findings were nearly normal. J Korean Ophthalmol Soc 49(6):1018-1021, 2008

        • KCI등재

          병적 근시가 황반 원공 수술 결과에 미치는 영향

          김상준,김하경,Sang Joon Kim,MD,Ha Kyoung Kim,MD,PhD 대한안과학회 2013 대한안과학회지 Vol.54 No.6

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

          Purpose: To evaluate if the presence of pathologic myopia could affect the result of macular hole surgery. Methods: This study was a retrospective comparison of the results of macular hole surgery between a pathologic myopia group (11 eyes) and a non-pathologic myopia group (14 eyes). All patients had undergone PPV, ILM peeling and C3F8 (20%) gas temponade. BCVA, IOP and OCT findings were evaluated preoperatively and at 6 months after surgery. Postoperative BCVA, IOP and macular hole closure were compared between each groups. Results: The only statistically significant preoperative parameter between the groups was axial length (p < 0.001). Postoperative BCVA was lower in the pathologic myopia group, but the difference was not statistically significant. The rate of macular hole closure was statistically significant higher in the non-pathologic myopia group (p < 0.001). Conclusions: The presence of pathologic myopia may negatively affect the result of macular hole surgery.

        • KCI등재

          모바일 게임을 위한 증강현실 기반 직관적 변형 직물객체 조작

          김상준 ( Sang-joon Kim ),홍민 ( Min Hong ),최유주 ( Yoo-joo Choi ) 한국정보처리학회 2018 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.7 No.4

          최근 높은 관심을 모으고 있는 모바일 증강현실 게임은 몰입감을 높이기 위한 접근 방법으로 손꼽히고 있다. 모바일 디바이스의 카메라를 이용하여 대상 물체를 인식하고 게임 캐릭터가 등장하도록 하는 기존 증강현실 기반의 게임에서는 대부분이 터치 기반의 인터랙션만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 게임의 몰입도를 높이기 위하여 증강현실 타겟 이미지를 움직임으로써 게임 속 변형 객체를 직관적으로 조작하는 기법을 제안한다. 제안 방법에서는 타겟 이미지들 사이의 거리와 방향을 계산하고, 이에 따라 변형객체에 주어지는 외부력(external force)의 크기를 조정함으로써, 직관적 방법으로 변형 객체의 움직임을 조작할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 게임 콘텐츠에서 자연스러운 객체 표현을 위하여 많이 사용되고 있는 변형 직물(cloth) 모델에 초점을 맞추었고, 바람(wind)과 강체(rigid object)로 표현되는 게임 객체들과 상호작용하는 자연스러운 직물의 움직임을 표현하였다. 실험에서는 유니티 에셋 스토어에서 판매하는 기존 유료 직물 모델의 적용 결과와의 비교를 통하여 제안 기법이 보다 현실감 있는 직물의 움직임을 표현하고 있는 것을 보였다. In recent, mobile augmented reality game which has been attracting high attention is considered to be an good approach to increase immersion. In conventional augmented reality-based games that recognize target objects using a mobile camera and show the matching game characters, touch-based interaction is mainly used. In this paper, we propose an intuitive interaction method which manipulates a deformable game object by moving a target image of augmented reality in order to enhacne the immersion of the game. In the proposed method, the deformable object is intuitively manipulated by calculating the distance and direction between the target images and by adjusting the external force applied to the deformable object using them. In this paper, we focus on the cloth deformable object which is widely used for natural object animation in game contents and implement natural cloth simulation interacting with game objects represented by wind and rigid objects. In the experiments, we compare the previous commercial cloth model with the proposed method and show the proposed method can represent cloth animation more realistically.

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          목격자 진술 데이터의 베이지안적 해석

          김상준(Kim, Sang Joon) 한국심리학회 2017 한국심리학회지: 법 Vol.8 No.2

          본 연구는 목격자 진술 데이터를 해석함에 있어서 베이지안적 접근방법은 실제 수사와 재판실상을 잘 해명해 줄 수 있다는 장점이 있음을 증명하는, 이 분야 일련의 연구논문들을 일별하여 정리하는 데 주목적이 있다. Wells & Lindsay(1980)는 이 접근방법을 취한 최초의 연구이다. 정보획득모델을 새롭게 창안하여 라인업 참가자 오지목이나 지목 불능과 같은 지목실패 역시 용의자 범인 확률을 낮추는 진단성이 있는 정황임을 베이지안 공식으로 증명하고 있다. Wells & Turtle(1986)은 같은 정보획득모델 맥락과 분석방법론을 취하여 단일 용의자 모델과 비교할 때 총 용의자 모델에 내재한 오지목 오류의 개연성이 더 높기 때문에 단일 용의자 모델을 활용해야 함을 강조했다. Wells & Olson(2002)은 목격자 진술 심리학에서 다루고 있는 주요 시스템 변인들 중에서 순차 라인업 vs. 동시 라인업의 대비 효과 및 라인업 참가자 선정 방식 효과를 정보획득모델로 일목요연하게 해명하였다. Clark & Wells(2008) 연구는 하나의 범인을 목격한 둘 이상의 목격자가 라인업에서 한 지목반응의 효과를 진단성 지표를 가지고 분석을 시도했다. 이 연구의 시사점을 참고하여 복수의 유무죄 증거를 종합하여 최종적인 사후적 유죄확률을 산출해내는 함수식 관계를 검토한다. Wells, Yang, & Smalarz(2015) 연구는 지금까지 베이지안 접근 방식을 통한 정보획득모델을 토대로 확인된 바처럼 사전확률(기저율)은 매우 중요한 시스템 변인임을 강조하면서 기저율 효과 등가성(BREE) 곡선을 새롭게 고안하여 제시하고 있다. 아울러 라인업과 같은 시스템 변인으로 인한 오판을 방지하기 위하여 라인업 회부에 법적 전제요건으로 “합리적 의혹”이라는 새로운 기준이 필요하다는 제언을 하였다. This study deals with a Bayesian approach in interpreting eyewitness statement data. The Bayesian approach has the advantage of being able to elucidate real world investigation and trial. The main purpose of this study is to summarize a series of research trials to prove these advantages. Wells & Lindsay(1980) are first research to take this approach. They newly invented the information gain model and this Bayesian formula proves that identification failure, such as false identification or inability to identify lineup participants also has diagnosticity which reduces suspect"s probability of being a culprit. Wells & Turtle(1986) used the same information gain model context and analysis methodology, and suggest using the single-suspect model instead because the likelihood of false identification errors inherent in the all suspect model is higher when compared to the single-suspect model. Wells & Olson(2002) found that among the major system variables dealt with in eyewitness psychology, the contrasting effect of sequential lineup vs. simultaneous lineup and the effect of the lineup participant selection method were explained in the information gain model. Clark & Wells(2008) attempted to analyze the effect of identification response from two or more witnesses who witnessed an one culprit in the lineup based on diagnosticity indicator. My research integrate multiple evidences of guilty or not guilty to refer to implications of this study, and then examines the functional relationship that yields the final post-guilt probabilities. Wells, Yang, & Smalarz(2015) newly devised Base-Rate Effect-Equilvalency(BREE) curves as emphasizing that prior probability(base rate) is a very important system variable as it has been confirmed based on information gain model through Bayesian approach. In addition, it suggested that a new standard of “reasonable suspicion” is required as a legal premise for the lineup structure in order to prevent misjudgement due to system variables such as lineups.

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        • Where Does Knowledge Integration Come From?

          Sang-Joon Kim(김상준) 한국경영학회 2016 한국경영학회 통합학술발표논문집 Vol.2016 No.8

          This study provides a new perspective to understanding knowledge integration processes, which argues that each individual has his/her own structure of behavior that affects his/her adoption of new ideas. Based on the phenomenological perspective which presumes that an individual’s behavior is culturally constructed in the life-cycle; it is not atomized, but rather structured as a coordinated system within a person, this study postulates that the structure of behavior plays a critical role in facilitating the adoption of new ideas. The structure of behavior, defined as the self-coordination of existing behaviors drawn from multiple institutionalized rules, is specified as three distinctive structural properties: behavioral connectedness, behavioral fragmentation, and triangular mutuality. These structural properties consistently indicate how cohesive an individual’s behaviors are interconnected with respect to a new idea, and such internal fit among institutionalized behaviors can increase the likelihood of adopting a new idea. The theoretical formulation of the structure of behavior also suggests that an individual’s behavior is repeatedly coordinated and reorganized in response to a new idea, and the structure of behavior can be an important micro-foundational explanation on knowledge integration processes.

        • KCI등재
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          객체 검출을 위한 2차원 인조데이터 셋 구축 시스템과 데이터 특징 및 배치 구조에 따른 검출률 분석 : 자동차 번호판 검출을 중점으로

          김상준(Sang Joon Kim),최진원(Jin Won Choi),김도영(Do Young Kim),박구만(Gooman Park) 한국방송·미디어공학회 2022 방송공학회논문지 Vol.27 No.2

          최근 객체 인식에 높은 성능을 가진 딥러닝 네트워크가 나오고 있다. 딥러닝을 이용한 객체 인식의 경우 성능 향상을 위해 학습 데이터 셋 구축이 중요하다. 데이터 셋을 구축하기 위해서는 이미지를 수집하고 라벨링 해야 한다. 이 과정은 많은 시간과 인력이 필요하다. 때문에 오픈 데이터 셋을 사용한다. 그러나 방대한 오픈 데이터 셋을 가지고 있지 않는 객체도 존재한다. 그 중 하나가 번호판 검출과 인식에 필요한 데이터이다. 이에 본 논문에서는 이미지를 최소화 하여 대용량 데이터 셋을 만들 수 있는 인조 번호판 생성기 시스템을 제안한다. 또한 인조 번호판 배치구조에 따른 검출률을 분석했다. 분석결과 가장 좋은 배치구조는 FVC_III, B이며 가장 적합한 네트워크는 D2Det이었다. 인조 데이터셋 성능은 실제 데이터셋의 성능보다 2~3%가 낮았지만, 인조 데이터를 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터 셋 구축 시스템임을 증명하였다. Recently, deep learning networks with high performance for object recognition are emerging. In the case of object recognition using deep learning, it is important to build a training data set to improve performance. To build a data set, we need to collect and label the images. This process requires a lot of time and manpower. For this reason, open data sets are used. However, there are objects that do not have large open data sets. One of them is data required for license plate detection and recognition. Therefore, in this paper, we propose an artificial license plate generator system that can create large data sets by minimizing images. In addition, the detection rate according to the artificial license plate arrangement structure was analyzed. As a result of the analysis, the best layout structure was FVC_III and B, and the most suitable network was D2Det. Although the artificial data set performance was 2-3% lower than that of the actual data set, the time to build the artificial data was about 11 times faster than the time to build the actual data set, proving that it is a time-efficient data set building system.

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