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주경숙(kyungsook Joo),김영주(YoungJoo Kim),배순자(soonja Bae) 한국문화융합학회 2023 문화와 융합 Vol.45 No.10
본 연구는 대학생의 성 건강 부분에서 피임과 관련한 지식, 태도 및 자기 효능감의 상관관계를 살펴보고 보건 계열과 비보건 계열을 비교한 연구이다. 연구 대상자의 일반적 특성을 성별, 연령, 학년, 계열로 구분하여 분석하였으며, 분석 결과 보건계열과 비보건계열 대학생의 피임 지식, 피임 태도, 피임 자기효능감 정도에서 피임 지식은 보건계열 대학생이 높게 나왔다. 피임 태도는 비보건계열 대학생이 높게 나왔다. 피임 자기효능감은 보건계열 대학생이 높게 나왔다. 보건계열과 비보건계열 대학생간의 피임 지식에서 유의미한 차이가 있었으며, 피임 지식과 피임 자기효능감 사이에도 유의미한 상관관계가 확인되었다. 이러한 결과를 토대로 연구에서 고려되지 않았던 변수들인 ‘성 경험의 유무’와 ‘성교육 정도’ 등을 추가로 포함한 후속 연구가 필요하다. This study examines the correlation between knowledge, attitudes, and self-efficacy regarding contraception in university students' sexual health. It also compares health-related and non-health-related majors. The participants' general characteristics, such as gender, age, year in school, and major, were analyzed. The results showed that health-related major students had higher contraceptive knowledge, while non-health-related major students had more positive attitudes toward contraception. Health-related major students also displayed higher self-efficacy regarding contraception. There were significant differences in contraceptive knowledge between health-related and non-health-related major students, and a significant correlation was found between contraceptive knowledge and self-efficacy. Based on these results, further research is needed, including variables that were not considered in this study, such as 'sexual experience' and 'level of sexual education.'
Provision of User-Centric Mobile Services in Next Generation Mobile Communication Environment
JungSook Bae,SookYang Kang,JaeHo Kim,Park, B.H.,KyungSook Kim,GyungChul Sihn IEEE 2007 2007 IEEE Vehicular Technology Conference Vol.2007 No.9
<P>In next generation (NG) mobile communication environment, it is expected that mobile services will be user- centric and the mobile service platform will play an important role in supporting various future mobile services not only for service providers to provide services effectively but also for users to use services easily. In-this-paper,-we propose the architecture, functions and protocols of the NG mobile service platform of the NG mobile service platform which gives efficient means of connecting users and service providers to fulfill user-centric mobile services. Then we describe the NG mobile service environment with focusing on the NG service platform and how user-centric mobile services are provided in the NG mobile service environment. We then introduce the context aware follow-me (CAF) service developed as a prototype of promising NG user-centric mobile service followed by introduction of test- bed system developed to investigate feasibility of the CAF service.</P>
다해상도 웨이블릿 변환과 써포트 벡터 머신을 이용한 자연영상에서의 문자 영역 검증
배경숙,최영우,Bae Kyungsook,Choi Youngwoo 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.6
이미지에서 문자 추출은 영상을 이해하기 위한 가장 기초적이고 중요한 문제이다. 본 논문에서는 문자의 획 특징을 이용하는 통계적인 방법으로 문자 영역을 검증하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 $16\times16$ 크기의 텍스트와 비텍스트 이미지를 웨이블릿(wavelet) 변환하여 문자의 획과 방향성을 표현하는 35차원의 특징을 추출한다. 추출된 특징 중 변별력이 높은 특징만을 선택하여 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 구성한다. 분류기론 이용하여 $16\times16$크기의 윈도우로 검증 영역을 스캔하면서, 각각의 윈도우를 텍스트와 비텍스트로 분류하고 최종적으로 검증 영역의 텍스트 여부를 결정한다. 제안한 방법을 적용함으로써 텍스트와 유사하여 구별하기 어려운 비텍스트 영역을 검증할 수 있었다. Extraction of texts from images is a fundamental and important problem to understand the images. This paper suggests a text region verification method by statistical means of stroke features of the characters. The method extracts 36 dimensional features from $16\times16$sized text and non-text images using wavelet transform - these 36 dimensional features express stroke and direction of characters - and select 12 sub-features out of 36 dimensional features which yield adequate separation between classes. After selecting the features, SVM trains the selected features. For the verification of the text region, each $16\times16$image block is scanned and classified as text or non-text. Then, the text region is finally decided as text region or non-text region. The proposed method is able to verify text regions which can hardly be distin guished.
마늘 성분인 diallyl disulfide의 유방암 세포주(MCF-7)에 대한 세포사멸 유도기전에 관한 연구
박해린(Hai-Lin Park),서정민(Jung-Min Suh),박경숙(Kyungsook Park),장항석(Hang-Seok Chang),남석진(Seok-Jin Nam),배정원(Jungp-Won Bae),이경포(Kyung-Po Lee),양정현(Jung-Hyun Yang),구범환(Bum-Hwan Koo) 대한외과학회 2001 Annals of Surgical Treatment and Research(ASRT) Vol.61 No.2
계층적 특징 결합 및 검증을 이용한 자연이미지에서의 장면 텍스트 추출
최영우(Yeongwoo Choi),김길천(Kilcheon Kim),송영자(Youngja Song),배경숙(Kyungsook Bae),조연희(Younhee Cho),노명철(Myungchoel Roh),이성환(Seongwhan Lee),변혜란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.31 No.4
이미지에 인위적 또는 자연적으로 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 중요한 정보이다. 이러한 정보를 실시간에 추출하여 정확히 인식할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 자연이미지에 포함된 장면 텍스트를 추출하는 방법으로서 텍스트의 색 연속성, 밝기 변화 및 색 변화와 같은 낮은 수준의 이미지 특징으로 텍스트 후보 영역을 찾고, 다해상도 (Multi-resolution) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 높은 수준의 텍스트 특징인 획의 구성 여부로 검증하는 계층적인 구조를 제안한다. 색 연속성 특징은 대부분의 텍스트는 동일한 색으로 구성된다는 특징을 이용하는 것이고, 밝기 변화 특징은 텍스트 영역은 주변과의 밝기 변화가 존재하며 에지 밀도가 높은 특징을 이용한다. 또한, 색 변화 특징은 텍스트 영역은 주변 배경과의 색 변화가 존재하며, 밝기 변화보다 민감한 색 분산값으로 표현할 수 있다는 장점을 이용한다. 높은 수준의 텍스트 특징으로서 다해상도 웨이블릿 변환을 이용하여 텍스트 획의 방향성 정보를 추출하고, 추출된 정보를 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 영역을 확정한다. 제안한 방법을 다양한 종류의 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다. Artificially or naturally contained texts in the natural images have significant and detailed information about the scenes. If we develop a method that can extract and recognize those texts in real-time, the method can be applied to many important applications. In this paper, we suggest a new method that extracts the text areas in the natural images using the low-level image features of color continuity, gray-level variation and color variance and that verifies the extracted candidate regions by using the high-level text feature such as stroke. And the two level features are combined hierarchically. The color continuity is used since most of the characters in the same text region have the same color, and the gray-level variation is used since the text strokes are distinctive in their gray-values to the background. Also, the color variance is used since the text strokes are distinctive in their color values to the background, and this value is more sensitive than the gray-level variations. The text level stroke features are extracted using a multi-resolution wavelet transforms on the local image areas and the feature vectors are input to a SVM(Support Vector Machine) classifier for the verification. We have tested the proposed method using various kinds of the natural images and have confirmed that the extraction rates are very high even in complex background images.