We need data such as the number of lanes for lane change on the road as well as environmental and object recognition of the road for the autonomous vehicle of the future. This study proposed an algorithm that recognizes the left and right lanes and the center lane while driving differently from the black box image taken from a car. In general, deep learning does not recognize lanes individually but recognizes all lanes as only one lane. Therefore, using YOLO's object recognition function, the left and right lanes and the center lane were detected as different lanes, and a heuristic method was applied to recognize multi-lanes as more correct lanes. As a result of the performance evaluation, we confirmed that the proposed method detects the lane more accurately than Fast R-CNN and only YOLOv2.

The role of QR Code robots in smart logistics is great. Cognitive robots, such as logistics robots, were mostly used to adjust routes and search for peripheral sensors, cameras, and recognition signs attached to walls. However, recently, the ease of making QR Codes and the convenience of producing and attaching a lot of information within QR Codes have been raised, and many of these reasons have made QR Codes recognizable as visions and others. In addition, there have been cases in developed countries and Korea that control several of these robots at the same time and operate logistics factories smartly. This representative case is the KIVA robot in Amazon. KIVA robots are only operated inside Amazon, but information about them is not exposed to the outside world, so a variety of similar robots are developed and operated in several places around the world. They are applied in various fields such as education, medical, silver, military, parking, construction, marine, and agriculture, creating a variety of application robots. In this work, we are developing a robot that can recognize its current position, move and control in the directed direction through two-dimensional QR Codes with the same horizontal and vertical sides, and the error is to create a QR Code robot with accuracy to reach within 3mm. This paper focuses a study on the application of QR Code position recognition during the development of QR Code-aware indoor mobility robots.

본 연구는 국내에 코칭이 도입된지 20여년의 시간동안 많은 성장과 발전이 이루어지고 있는 현 상황에서 전문 코치의 코칭 수퍼비전에 대한 인식유형과 특 성을 파악하기 위하여 Q방법론을 활용하여 분석하였다. 코칭 수퍼비전에 대한 Q모집단을 구성하고 33문항의 Q진술문을 Q표본으로 추출한 후 전문코치 24명 을 P샘플로 선정하여 33개의 Q진술문을 Q분류를 통해 자료수집한 후 QUANL 프로그램으로 주요인 분석을 실시하였다. 연구결과 코칭 수퍼비전에 대한 인식 은 4개의 유형으로 분류되었다. 유형 1은 ‘수퍼바이저의 수퍼비전 역량 중시형’으로 코칭 수퍼바이저의 역량이 매우 중요하다고 인식하는 유형이다. 유형 2는 ‘수퍼바이지의 코칭역량강화 중시형‘으로 코칭 수퍼비전은 수퍼바이지의 코칭역량 강화를 위해 필요하다고 인식하는 유형이다. 유형 3은 ‘코칭 수퍼비전 관계정립 중시형’으로 수퍼바이저와 수퍼바이지의 관계정립을 중요하게 인식하는 유형이다. 또한 유형 4는 ‘코칭 수퍼비전 체계정립 중시형‘으로 코칭의 질 제고 및 코치의 코칭역량 강화를 위 해서는 코칭 수퍼비전 체계의 정립 및 확산이 되어야 한다고 인식하는 유형이다. 따라서 본 연구결과는 코칭 수퍼비전에 대한 구체적인 기준, 코칭 수퍼바이저 가 갖춰야 할 역량과 교육에 대한 지침 마련, 코칭 수퍼비전에 대한 개념 정의, 교육과정, 체계정립, 교육 프로그램 개발 등의 후속연구에 기초자료로 활용되길 기대한다.

The role of QR Code robots in smart logistics is great. Cognitive robots, such as logistics robots, were mostly used to adjust routes and search for peripheral sensors, cameras, and recognition signs attached to walls. However, recently, the ease of making QR Codes and the convenience of producing and attaching a lot of information within QR Codes have been raised, and many of these reasons have made QR Codes recognizable as visions and others. In addition, there have been cases in developed countries and Korea that control several of these robots at the same time and operate logistics factories smartly. This representative case is the KIVA robot in Amazon. KIVA robots are only operated inside Amazon, but information about them is not exposed to the outside world, so a variety of similar robots are developed and operated in several places around the world. They are applied in various fields such as education, medical, silver, military, parking, construction, marine, and agriculture, creating a variety of application robots. In this work, we are developing a robot that can recognize its current position, move and control in the directed direction through two-dimensional QR Codes with the same horizontal and vertical sides, and the error is to create a QR Code robot with accuracy to reach within 3mm. This paper focuses a study on the application of QR Code recognition system during the development of QR Code-aware indoor mobility robots.

As a new entertainment and social way, online games now have a huge and increasing user group, so it is of great significance to identify the data stream of online games. Using the excellent nonlinear fitting ability of BP neural network and the advantages of global search of genetic algorithm, the initial weights and thresholds of BP neural network are optimized, and the BP neural network model optimized by genetic algorithm is established. The muti-dimensional input information is proposed to identify online game data streams. Through the experimental simulation, it shows that the selected muti-dimensional information and the established model can be well applied to online game stream recognition.

This research examines deep learning based image recognition models for beef sirloin classification. The sirloin of beef can be classified as the upper sirloin, the lower sirloin, and the ribeye, whereas during the distribution process they are often simply unified into the sirloin region. In this work, for detailed classification of beef sirloin regions we develop a model that can learn image information in a reasonable computation time using the MobileNet algorithm. In addition, to increase the accuracy of the model we introduce data augmentation methods as well, which amplifies the image data collected during the distribution process. This data augmentation enables to consider a larger size of training data set by which the accuracy of the model can be significantly improved. The data generated during the data proliferation process was tested using the MobileNet algorithm, where the test data set was obtained from the distribution processes in the real-world practice. Through the computational experiences we confirm that the accuracy of the suggested model is up to 83%. We expect that the classification model of this study can contribute to providing a more accurate and detailed information exchange between suppliers and consumers during the distribution process of beef sirloin.

본 연구는 안면 마스크 착용에 따른 피부 스트레스 인식도와 뷰티 케어 현황조사를 목적으로 2021년 3월 11일-3월 27일 까지 210명을 대상으로 온라인과 오프라인을 이용하여 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 25.0을 이용하여 Cronbach's α, Frequency Analysis, chi-square test, One way Anova로 분석하였다. 코로나19 기간 중 일일 평균 마스크 착용 시간은 43.8%가 7시간 이상이며, 마스크 착용에 의한 피부 스트레스 인식도는 30대(M=4.27)와 서비스직(M=4.64)이 가장 높고 여드름, 피부 트러블(M=4.47) 고민이 있는 사람이 스트레스를 높게 인식하였다. 홈 케어 시 중요 요소는 클렌징(67.6%)이, 뷰티 케어 현황에서는 피부 관리(36.7%)가 가장 높았다. 뷰티 케어 선택 시 고려 사항은 서비스 및 고객관리 능력이 54.3%, 체형관리를 위한 방법은 운동이 45.7%로 가장 높게 나타났다. 본 연구 결과 안면 마스크의 장시간 사용으로 인해 피부 스트레스가 많이 인식되고 있으며 코로나 상황에 의해 피부 관리실 이용이 불안해짐에 따라 홈 케어 관리가 늘어난 것으로 나타났다.

The aims of this study are to explore the experiences of modern Korean women who experience childbirth and to examine the perceptions of body and appearance in everyday life and how fashion provides a means of self-expression. The study utilizes focused ethnography (a qualitative research method) of cultural technology magazines, conducted to observe women’s behavior and language, and to explore their life values, such as beliefs, attitudes, and behaviors in fashion style in everyday life. The purpose of this study is to reveal the actual meaning of childbirth, the resulting change in appearance, and patterns of specific style expression. This will enable a better understanding of the experiences of married women with children in Korea using vivid language, by which an in-depth understanding of their lives may be promoted. A survey of 24 women (aged 25~40) who had experienced pregnancy and childbirth were included in the study, categorized as early pregnancy, pre-birth, and post-birth parenting. Subcategories were derived as “unfeasible pregnancy,” “unpredictable and unprepared anxiety,” “self-awareness of changing bodies,” “pressure on healthy bodies,” “opportunity to let go of pressure on appearance management,” “pressure on hard parenting,” and “experience of change in unmanaged areas.” Pregnant women and women with children demonstrated tastes and preferences in style suitable for differentiated situations and roles, along with perceptions of appearance.

본 연구에서는 국내 및 국제 화훼장식 자격증 취득 여부에 따른 화훼장식 자격증에 대한 인식을 알아보고 국내 화훼장식 자격증의 활용방안을 모색하고자 화훼장식 자격증 취득자 100명과 미취득자(일반인) 210명, 총 310명을 대상으로 설문을 진행하였다. 화훼장식 자격증 선호도 조사에서는 화훼장식기사(3.27)와 화훼장식기능사(3.13)에 대한 선호도가 가장 높았으며, 자격증 선호 이유로는 자격증이 주는 자신감(3.56)과 다양한 실무에서의 활용(3.43)이 가장 큰 이유로 나타났다. 반면, 자격증 취득 여부와 상관없이 국내 화훼장식 민간자격증 에 대한 선호도는 가장 낮았으며, 특히 자격증 취득자의 선호도가 미취득자에 비해 더 낮았다. 화훼장식 자격증 취득자가 보유하고 있는 자격증에 대한 만족도는 국제 화훼장식 자격증 (3.70)이 국내 화훼장식 자격증(3.03)보다 높았으며, 특히 미국 화훼장식 민간자격증(4.03)에 대한 만족도가 가장 높았다. 반면, 국내 화훼장식 민간자격증 보유자는 많았으나 본 자격 증 만족도는 보통 이하로 낮은 수준이었다. 자격증 취득의 만족 이유로는 해당 자격증이 능력개발 및 전문성에 도움을 주며(3.61), 자격증이 주는 신뢰도(3.45), 실무에 도움(3.41)을 제공하기 때문에 만족하는 것으로 나타났다. 화훼장식 자격증 별 신뢰도에서는 자격증 취득 여부와 상관없이 국내 화훼장식 민간자격증(2.80)을 제외한 모든 자격증을 신뢰하는 것으로 나타났으며, 특히 국내 화훼장식기사(3.44)는 유럽, 일본과 한국의 민간자격증에 비해 신뢰도가 높은 것으로 나타났다. 국내 화훼장식 자격증의 발전 방향을 살펴본 결과, 자격증 취득 여부와 상관없이 취업과 실무와의 연계, 실기 심사에 대한 공정성, 시험 및 평가방식의 강화 등이 자격증 발전에 필요한 요인으로 인식하고 있었다. 또한, 자격증 취득 시험 출제 기준 및 자격증 취득 후 국가적 복지혜택에 대한 보완이 바람직한 화훼 장식 자격증 제도의 정착을 위해 필요한 사항으로 나타났다.

The role of QR Code robots in smart logistics is great. Cognitive robots, such as logistics robots, were mostly used to adjust routes and search for peripheral sensors, cameras, and recognition signs attached to walls. However, recently, the ease of making QR Codes and the convenience of producing and attaching a lot of information within QR Codes have been raised, and many of these reasons have made QR Codes recognizable as visions and others. In addition, there have been cases in developed countries and Korea that control several of these robots at the same time and operate logistics factories smartly. This representative case is the KIVA robot in Amazon. KIVA robots are only operated inside Amazon, but information about them is not exposed to the outside world, so a variety of similar robots are developed and operated in several places around the world. They are applied in various fields such as education, medical, silver, military, parking, construction, marine, and agriculture, creating a variety of application robots. In this work, we are developing a robot that can recognize its current position, move and control in the directed direction through two-dimensional QR codes with the same horizontal and vertical sides, and the error is to create a QR Code robot with accuracy to reach within 3mm. This paper focuses on the QR Code recognition mobile robotics study during the development of QR Code-aware indoor mobility robots.

The role of QR Code robots in smart logistics is great. Cognitive robots, such as logistics robots, were mostly used to adjust routes and search for peripheral sensors, cameras, and recognition signs attached to walls. However, recently, the ease of making QR Codes and the convenience of producing and attaching a lot of information within QR Codes have been raised, and many of these reasons have made QR Codes recognizable as visions and others. In addition, there have been cases in developed countries and Korea that control several of these robots at the same time and operate logistics factories smartly. This representative case is the KIVA robot in Amazon. KIVA robots are only operated inside Amazon, but information about them is not exposed to the outside world, so a variety of similar robots are developed and operated in several places around the world. They are applied in various fields such as education, medical, silver, military, parking, construction, marine, and agriculture, creating a variety of application robots. In this work, we are developing a robot that can recognize its current position, move and control in the directed direction through two-dimensional QR Codes with the same horizontal and vertical sides, and the error is to create a QR Code robot with accuracy to reach within 3mm. This paper focuses a study on the position recognition control using QR Code during the development of QR Code-aware indoor mobility robots.

본 연구에서는 중국 길림성 연변 주 지역의 ‘연변황우’ 소비자 대상으로 설문조사를 실시하였음. 먼저 국내외 브랜드 인지 및 구매 의사에 관한 이론을 검토하고 소비자의 브랜드 인식 등의 이론을 바탕으로 연구 가설을 제시하였음. ‘연변황우’에 대한 소비자 구매 의사에 영향을 미치는 요인을 구축하여 분석을 실시하였음. 연구 결과 1. ‘연변황우’ 브랜드 이미지는 소비자의 구매 의사에 긍정적인 영향을 미치며 소비자의 ‘품질 감지’ 요인에 정(+)의 영향을 미침. 2. ‘위험 감지’ 요인에는 부(-)의 영향을 미침. ‘품질 감지’ 요인은 ‘연변황우’ 구매 의사에 긍정적인 영향을 미침. 3. ‘연변황우’의 브랜드 이미지 관리를 강화해야하며 이는 브랜드의 연구관련에 새로운 분야 탐색에 중요한 의의가 있음.

고대 중국에서 인간의 수명은 하늘로부터 받는 것으로서 태어나면서 정해진 수명이 있다는 운명론적 믿음이 보편적이었다. 본고에서는 꿈을 통해 예견되는 이야기들을 수록한 『몽점일지』｢수명편｣을 다루었다. 그 가운데 수명에 대한 운명론적 관념에 도 불구하고, 하늘로부터 받아 정해진 채로 타고난 수명이 인간 삶의 여러 요인으로 인해 바뀔 수 있다는 인식을 보여주는 이야기를 분석했다. 주요 작품 분석은 수명을 주고받은 이야기, 음덕을 쌓아 수명이 연장된 이야기, 그리고 고대 중국인들이 수명을 관장하는 신으로 여겼던 사명군과 함께 인간 생의 선악을 낱낱이 기록해 심판의 기준으로 삼은 생사부에 관한 이야기를 중심으로 진행하였다. 이 이야기들의 공통점 은 국가적 대의나 至孝, 至誠 등의 윤리적 가치, 선한 삶이야말로 정해진 수명도 바꿀 수 있다는 고대 중국인들의 가치를 담고 있다는 것이다. 이처럼 불로장생에 대한 인간의 욕망, 그리고 언제 다가올지 모르는 죽음에 대한 두려움을 인간 삶에 요구되는 윤리적 가치와 연계시킴으로서 善과 不善의 차이가 수명의 가감을 초래할 수 있다는 인식을 양산하게 되었다. 이러한 관념은 전통시기 중국에서 하나의 도덕률로 작용하여 실천적 삶의 기준이 되었음을 알 수 있다.

헤이그국제사법회의는 2019. 7. 2. 민·상사 외국재판의 승인 및 집행에 관한 새로운 다자간 협약인 2019년 헤이그 외국재판 승인 및 집행협약을 채택하였다. 이 협약이 발효되면 체약국 법원은 다른 체약국의 재판에 대하여 승인 및 집행을 할 의무를 진다. 전통적으로 외국재판의 승인 및 집행은 전적으로 각국의 국내법과 관행에 의하여 규율되었는데, 오랜 노력 끝에 지역을 넘어서 국제적으로 통일된 외국재판의 승인 및 집행협약이 출범하였다. 이로써 어느 국가의 재판이 다른 국가에서 승인과 집행이 거부될 수 있는 실질적 위험성이 상당 부분 해소되었다. 외국재판 승인 및 집행협약은 2005년 헤이그관할합의협약과 1958년 외국중재판정의 승인 및 집행에 관한 뉴욕협약을 보충하여 국경 간 상사 거래의 안정성과 예측가능성을 제고하고, 무역과 글로벌 경제의 향상에도 기여 할 것이다. 외국재판 승인 및 집행협약은 각국의 가입과 비준 등을 기다리고 있고, 각국이 얼마나 많은 호응을 하면서 뉴욕협약과 같은 성공을 거둘지 주목된다. 본고는 외국재판 승인 및 집행협약의 핵심 내용을 간략히 언급하고, 우리나라가동 협약에 가입할 때 대두되는 쟁점 중심으로 동 협약과 국내법의 관계 및 국내로의 수용방식, 승인집행거부사유로서의 사기와 실체적 또는 절차적 공서위반, 상호보증, 거부선언 메커니즘, 사항별 적용 제외 선언, 상거소의 통일적 기준의 설정 가능성 등을 검토한다. 외국재판 승인 및 집행협약 해설서의 작성과 배포 등으로 외국재판의 승인 및 집행을 다루는 법원 등 실무와 학계에서 동 협약에 대한 신속한 숙지 작업이 필요하다. 앞으로 다수 국가의 외국재판 승인 및 집행협약 가입 추이를 지켜보되. 우리나라의 적절한 협약 가입 시기를 능동적으로 결정한다.

이 연구는 사교육기업의 사회적책임에 대한 인식 및 기대효과를 알아봄으로써 그 필요성과 중요성을 제고시키고, 사교육기업의 사회적책임 활동을 통한 경영성과 향상 및 사교육문제를 완화시키는데 목적이 있다. 이를 위해 사교육 종사자와 학부모 1,014명을 대상으로 설문조사를 통해 자료를 수집하였고, 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 사교육기업의 사회적책임에 대한 인식 수준은 높다고 보기 어려우며 사교육 종사자가 학부모보다 높았다. 둘째, 사회적책임 활동에 대한 실태는 법률적 책임〉윤리적 책임〉 경제적 책임〉자선적 책임 순으로 나타났다. 셋째, 사교육기업에 요구되는 법률적 책임으로는 과도한 사교육 조장 금지, 윤리적 책임으로는 불안심리 조장금지, 경제적 책임으로는 고용창출과 교육서비스 개선, 자선적 책임으로는 사회공헌 활동이 가장 많았다. 넷째, 사회적책임 활동의 내부적 제약 요인은 ‘필요성을 느끼지 않는다’〉‘중요하지 않다.’〉‘운영자의 리더십이 부족하다.’ 의 순서로 나타났고, 외부 적 제약요인은 ‘관련법규의 부족’〉‘정부 또는 관할 교육청의 독려부족’〉‘사회구성원의 관심 부족’ 등으로 나타났다. 사교육기업의 사회적책임 활동에 대한 기대효과는 비재무적 성과(신뢰도, 이미지 평판) 와 재무적 성과(수강의도, 재직의도,구전행동)가 있는 것으로 나타났다. 이 연구는 사교육기업의 사회적 책임 활동이 해당기업의 경영성과를 개선하는 동시에 사교육문제를 완화시킬 수 있는 방안이라는 점에 의미를 두고 수행하였다.

저해상도 하수관거의 균열을 탐지하기 위해서 웨이블릿 기법을 이용하여 연구를 수행하였다. 변수 4개를 설정하여 파라미터 연구를 수행하였으며 기존 CNN 기법의 연구와 비교를 통해 타당성을 검증하였다. 연구 결과 본 연구에 제시된 파라미터 변수들의 기본값만 사용하더라도 97.2%의 높은 정확도를 나타내었으며, 정확도가 들쭉날쭉하지 않고 안정성을 나타내었다. 따라서, 웨이블릿 기법을 활용하여 구조물의 균열 등 결함 인식 등의 문제를 잘 해결할 것으로 판단되며 향후 연구로 딥러닝 기법과의 상호 보완적인 방법을 모색하고자 한다.