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대학생들을 위한 블록체인 기반의 신뢰성 있는 중고 책 거래 플랫폼 구현
김윤채 ( Yoon-chae Kim ),이지혜 ( Ji-hye Lee ),조윤재 ( Yoon-jae Jo ),김명주 ( Myuhng-joo Kim ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.1
본 연구에서는 안전하면서도 쉽게 사용할 수 있는 블록체인 기반의 중고 책 거래 플랫폼을 개발하였다. 이 플랫폼은 블록체인의 특성을 이용해 거래 제품 및 거래내역을 공유원장에 기록하여 거래내역을 투명하게 공개하며 누구나 열람 가능하다. 이는 데이터의 무결성과 투명성을 보장하며 신뢰성 있는 거래 환경을 제공한다. 이를 사용할 경우, 기존 중고거래 시스템에서 발생 가능한 데이터의 위조, 변조의 문제점과 불확실한 신뢰 문제가 해결되어 중고거래 사기사건을 예방할 수 있다.
이석준 ( Suk Jun Lee ),전종수 ( Jong Soo Jeon ),류재연 ( Jae Yeon Ryu ),송현정 ( Hyun Jeong Song ),조윤재 ( Yoon Jae Jo ),방철환 ( Chul Hwhan Bang ),박영민 ( Young Min Park ),이지현 ( Ji Hyun Lee ) 대한피부과학회 2018 대한피부과학회지 Vol.56 No.7
Background: Acne is a chronic inflammatory disease of the pilosebaceous unit, mainly on the face. It can have various clinical manifestations and should be appropriately treated based on the severity. In Korea, the 'Korea Acne Severity Rating System (KAGS)' is a standardized index to determine the severity of acne according to specific Korean characteristics. However, the actual use of the KAGS in clinical settings has been limited. Objective: We sought to analyze whether we could effectively measure acne severity using a deep learning algorithm, which is an image learning method. Methods: Acne severity was classified into three levels of mild, moderate, and severe based on the KAGS, and learning and verification were performed using the CNN (Convolutional Neural Network), a deep learning technique. Results: GoogLeNet's Inception-v3 algorithm showed the highest accuracy at 86.7%. Conclusion: This study confirmed that the use of a deep learning algorithm may facilitate the scoring of acne severity. (Korean J Dermatol 2018;56(7):421∼425)