• 대한치과보철학회지
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• 제57권3호
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• pp.263-270
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• 2019

치아수복의 최신 경향은 심미적인 개선과 건강한 치아 조직의 유지에 중점을 둔 보존적 심미 치료이다. 본 증례에서는 디지털 워크플로우를 사용하여 왜소치 환자에서 고투명도 입방정상 지르코니아(5Y-PSZ) 라미네이트를 이용한 비침습적 심미 치료의 성공적인 결과를 보고하고 임상적 의의를 평가하였다. 왜소치의 가족력이 있는 15세 여자 환자가 상악 전치부의 심미적 개선을 주소로 아주대학교 치과병원을 내원하였다. 별도의 치아 삭제 없이 디지털 인상 및 캐드캠 시스템을 통해 적절한 출현윤곽을 고려한 고투명도 입방정상 지르코니아(5Y-PSZ) 라미네이트를 제작하여 상악 6전치를 수복하였다. 최종 수복물 장착 6개월 후, 기계적 및 생물학적 합병증은 발견되지 않았으며 기능 및 심미적으로 만족스러운 결과를 보였다. 지르코니아의 치주 조직 친화성 및 개선된 투명도로 입방정상 지르코니아(5Y-PSZ)는 비침습적 심미보철 재료로 고려될 수 있다.

• 식품과학과 산업
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• 제55권2호
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• pp.154-165
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• 2022

인간이 최소 8,500년 이상 이용하고 섭취를 해온 누에는 화학물질과 공해에 매우 민감하다. 뽕나무 밭이나 누에를 키우는 잠실 근처의 농작물 재배용 밭이나 과수원에서 병해충 방제를 위해 살포한 농약이 비산 되면, 매우 적은 양의 농약이 누에의 먹이가 되는 뽕나무 잎을 오염시키거나, 잠실로 침투해도 누에 유충은 섭식을 더 이상 하지 않아서 성장을 멈추고 죽는 특징이 있다(양잠보급과, 2022). 그리고, 누에 유충은 가축 배설물에서 나는 냄새와 차량통행에서 나오는 공해 물질과 먼지에도 매우 민감하므로(양잠보급과, 2022), 정상적으로 성장한 누에는 천연식품으로 간주할 수 있다. 누에제품들에 대한 성분분석결과를 보면 5령3일 동결건조 누에 분말(권해용 등, 2019)과 홍잠 분말(Ji 등, 2016, 2017, 2019)에서는 중금속이 전혀 검출되지 않는다. 그러므로, 누에를 이용하여 제조된 제품들의 안전성은 다른 곤충식품이나 육류에 비하여 매우 높다. 하지만, 누에는 오로지 뽕 나뭇잎 만을 섭취하고, 5령 동안 전 생애 섭취하는 뽕 나뭇잎의 80% 이상을 섭취하기 때문에 단 기간 고강도의 노동이 필요하므로, 제품의 단가가 높은 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 누에 사육에 자동화 시스템을 도입해서, 노동력 투입을 줄이면서 품질이 일정한 제품을 생산할 수 있어야 한다. 현재 선진국들은 의생명과학의 발전과 개인 위생의 증진으로 기대수명이 빠르게 늘어나고 있다. 대한민국을 포함한 많은 여러 선진국은 2030년에 기대수명이 90세를 초과할 것이라고 예측되고 있다(Kontis 등, 2017). 하지만, 65세 이상의 노인은 하나 이상의 만성질환으로 고통을 받고 있어서 기대수명(또는 기대여명)과 질병없이 건강하게 살아가는 건강수명과는 9년 내외의 차이가 나고 있다(Garmany 등, 2021). 2021년 현재 노인인구의 비율은 16.5%이지만(통계청, 2021), 노인이 사용하는 건강보험 진료비 비율은 2020년에 이미 총 진료비에서 43.4%에 도달하였다(건강보험심사평가원, 2021). 그러므로, 향후 개인과 국가의 의료비용을 절감하기 위해서는 건강수명을 늘려야 한다. 누에의 산물들은 다양한 건강증진 효과가 있고(표1과 2), 인류가 이미 8500년 이상 섭취를 하여온 대부분의 사람들에게는 부작용이 없는 식품이다. 그리고 누에 산물 중 홍잠의 경우는 동물 모델의 건강수명을 증진시켜 줌이 알려져 있으므로(Choi 등, 2017b; Mai 등, 2022; Nguyen 등, 2016; Park 등, 2022), 향후 홍잠을 이용한 새로운 제품을 개발하고 판매하여 대중화되면, 국민들의 건강수명이 증대됨으로서 의료비용의 감소를 가져오고 개인의 행복이 증진될 것이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-10
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• 2022

전자공학교육에서 C 프로그래밍 언어 학습은 컴퓨터 프로그래밍을 이해하고, 임베디드 시스템에서 마이크로프로세서 활용 능력을 습득하기 위한 중요한 기초 교육 과정이다. 기초적 문법과 알고리즘 이해에 중점을 두기 위해, 콘솔 창에서 C 표준 라이브러리 함수에 기반한 프로그램을 작성하며 이론과 실습을 병행해 학습하는 것이 일반적인 교육방법이다. 그렇지만, C 언어의 기본 지식을 어느 정도 습득한 후 프로젝트 활동을 하거나 더 심화된 단계로 나아가고자 한다면, 콘솔창에서 C 표준 라이브러리 함수만을 사용하는 것은 C 프로그램으로 표현하거나 제어할 수 있는 대상을 한정시키게 된다. 학습자가 그래픽 또는 멀티미디어 리소스를 쉽게 활용해 교육적 가치를 높이기 위한 목적으로, 본 논문에서는 공개 소스 소프트웨어인 Simple DirectMedia Layer (SDL)을 활용하는 방안을 C 프로그래밍 언어 학습 과정에 적용한 사례를 연구한다. 콘솔 창에서 수행하는 기초적 프로그래밍 교육과정을 마친 후에 적용된 SDL활용 프로그래밍 교육 과정을 소개하고, 설문 조사를 통해 교육적 가치를 평가한다. 그 결과, 응답자의 56% 이상이 응용능력개선, 흥미유발, 전반적 유용성 측면에서 긍정적 의견을 표명했으며, 부정적 의견은 4% 이하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.219-240
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• 2023

사용자가 만족감을 느끼며 상호작용할 수 있는 대화형 인공지능을 개발하기 위한 노력이 이어지고 있다. 대화형 인공지능 개발을 위해서는 사람들의 실제 대화를 반영한 학습 데이터를 구축하는 것이 필요하지만, 기존 데이터셋은 질문-답변 형식이 아니거나 존대어를 사용하여 사용자가 친근감을 느끼기 어려운 문체로 구성되어 있다. 이에 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 수집한 30,767개의 질문-답변 문장 쌍으로 구성된 대화 데이터셋(KOMUChat)을 구축하여 제안한다. 본 데이터셋은 각각 남성, 여성이 주로 이용하는 연애상담 게시판의 게시물 제목과 첫 번째 댓글을 질문-답변으로 수집하였다. 또한, 자동 및 수동 정제 과정을 통해 혐오 데이터 등을 제거하여 양질의 데이터셋을 구축하였다. KOMUChat의 타당성을 검증하기 위해 언어 모델에 본 데이터셋과 벤치마크 데이터셋을 각각 학습시켜 비교분석하였다. 그 결과 답변의 적절성, 사용자의 만족감, 대화형 인공지능의 목적 달성 여부에서 KOMUChat이 벤치마크 데이터셋의 평가 점수를 상회했다. 본 연구는 지금까지 제시된 오픈소스 싱글턴 대화형 텍스트 데이터셋 중 가장 대규모의 데이터이며 커뮤니티 별 텍스트 특성을 반영하여 보다 친근감있는 한국어 데이터셋을 구축하였다는 의의를 가진다.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제2권1호
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• pp.74-99
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• 2011

2000년대 외환위기 이후 프랜차이즈 창업에 대한 관심증가로 프랜차이즈 산업은 매년 급성장을 거듭해 오고 있으며, 당분간 프랜차이즈 산업의 성장은 지속될 것으로 예상되고 있다. 그러나 국내 프랜차이즈는 외형적으로는 성장을 지속하고 있으나 그동안 몇몇 소수의 업종 중심으로 가맹본부 및 가맹점 진출이 집중되어 신규가맹점 확보에 그 한계를 드러내고 있다. 이에 포화상태에 접어든 업종 내에서는 신규가맹점 진출보다는 기존 가맹점 유지를 통해 매출증가 유도 및 동종업종 점포를 흡수하는 방향으로 전략을 수정하고 있다. 이미 '업종변경'이라는 방식의 가맹점 출점 전략이 사용되고 있음에도 불구하고 지금까지 기운영점포를 가맹점으로 흡수하는 방식인 컨버전 프랜차이징을 활성화 하는 방안이 제시되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 동네 슈퍼마켓의 나들가게로 컨버전한 사례를 중심으로 컨버전 프랜차이징 전개 방식 및 전개 후 결과에 대해 연구하고자 한다. 본 연구의 사례분석 결과, 컨버전 프랜차이징 후 매출, 내점 고객 수, 점포 이미지 등이 증가하였으며, 점주/소비자의 만족도 또한 컨버전 전에 비해 증가한 것으로 나타나고 있다. 이는 컨버전 프랜차이징이 기업과 점주/소비자 모두에게 긍정적인 전략임을 의미한다고 할 수 있다. 그러나 나들가게의 경우, 정부의 정책 하에 진행된 사례임으로 프랜차이즈 기업에 나들가게 전개 방식을 적용하기에는 한계가 있으나, 이미 프랜차이즈 산업 내에서 전개되고 있는 전략임을 볼 때, 나들가게 사례를 통한 컨버전 프랜차이징 전략모델에 대해 연구할 필요성을 제기한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권6호
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• pp.363-376
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• 2023

According to the COVID-19, development of various medical software based on IoT(Internet of Things) was accelerated. Especially, interest in a central software system that can remotely monitor and control ventilators is increasing to solve problems related to the continuous increase in severe COVID-19 patients. Since medical device software is closely related to human life, this study aims to develop central monitoring system that can remotely monitor and control multiple ventilators in compliance with medical device software development standards and to verify performance of system. In addition, to ensure the safety and reliability of this central monitoring system, this study also specifies risk management requirements that can identify hazardous situations and evaluate potential hazards and confirms the implementation of cybersecurity to protect against potential cyber threats, which can have serious consequences for patient safety. As a result, we obtained medical device software manufacturing certificates from MFDS(Ministry of Food and Drug Safety) through technical documents about performance verification, risk management and cybersecurity application.The purpose of this study is to conduct a usability assessment to ensure that ergonomic design has been applied so that the ventilator central monitoring system can improve user satisfaction, efficiency, and safety. The rapid spread of COVID-19, which began in 2019, caused significant damage global medical system. In this situation, the need for a system to monitor multiple patients with ventilators was highlighted as a solution for various problems. Since medical device software is closely related to human life, ensuring their safety and satisfaction is important before their actual deployment in the field. In this study, a total of 21 participants consisting of respiratory staffs conducted usability test according to the use scenarios in the simulated use environment. Nine use scenarios were conducted to derive an average task success rate and opinions on user interface were collected through five-point Likert scale satisfaction evaluation and questionnaire. Participants conducted a total of nine use scenario tasks with an average success rate of 93% and five-point Likert scale satisfaction survey showed a high satisfaction result of 4.7 points on average. Users evaluated that the device would be useful for effectively managing multiple patients with ventilators. However, improvements are required for interfaces associated with task that do not exceed the threshold for task success rate. In addition, even medical devices with sufficient safety and efficiency cannot guarantee absolute safety, so it is suggested to continuously evaluate user feedback even after introducing them to the actual site.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.633-640
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• 2023

최근 근접 치료에서 방사선 차폐막을 사용하여 선량 분포를 변조하여 선량을 전달하는 정적 및 동적 변조 근접 치료 방법이 개발됨에 따라 새로운 방향성 빔 세기 변조 근접 치료에 적합한 역방향 치료 계획 및 치료 계획 최적화 알고리즘에서 선량 계산에 필요한 파라미터 및 데이터의 양이 증가하고 있다. 세기 변조 근접 치료는 방사선의 정확한 선량 전달이 가능하지만, 파라미터와 데이터의 양이 증가하기 때문에 선량 계산에 필요한 경과 시간이 증가한다. 본 연구에서는 선량 계산 경과 시간의 증가를 줄이기 위해 그래픽 카드 기반의 CUDA 가속 선량 계산 알고리즘을 구축하였다. 계산 과정의 가속화 방법은 관심 체적의 시스템 행렬 계산 및 선량 계산의 병렬화를 이용하여 진행하였다. 개발된 알고리즘은 모두 인텔(3.7GHz, 6코어) CPU와 단일 NVIDIA GTX 1080ti 그래픽 카드가 장착된 동일한 컴퓨팅 환경에서 수행하였으며, 선량 계산 시간은 디스크에서 데이터를 불러오고 전처리를 위한 작업 등의 추가 적으로 필요한 시간은 제외하고 선량 계산 시간만 측정하여 평가하였다. 그 결과 가속화된 알고리즘은 CPU로만 계산할 때보다 선량 계산 시간이 약 30배 단축된 것으로 나타났다. 가속화된 선량 계산 알고리즘은 적응방사선치료와 같이 매일 변화되는 어플리케이터의 움직임을 고려하여 새로운 치료 계획을 수립해야 하는 경우나 동적 변조 근접 치료와 같이 선량 계산에 변화되는 파라미터를 고려해야 하는 경우 치료 계획 수립 속도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 기독교교육논총
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• 제77권
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• pp.251-276
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• 2024

연구 목적: 본 연구는 대학의 교육 질을 제고하기 위해 교수들의 교육 역량을 강화할 수 있는 방안으로 교수 유형을 설정하고, 해당 유형을 평가할 수 있는 진단 도구를 개발한 후, 유형에 맞는 맞춤형 교육 과정을 개발하는 것이다. 연구 내용 및 방법: 이 연구를 위해 문헌 연구와 델파이 기법을 활용했다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 선행 연구를 분석하여 세 가지 새로운 교수 스타일 유형(스타강사형, 학습 멘토형, 디자이너형)을 도출했다. 둘째, 국내외에서 널리 사용되는 Grasha의 티칭 스타일 검사를 수정 및 보완해 유형별로 8문항씩 총 24개 문항으로 진단 도구를 개발했다. 셋째, 교수 유형별 교육 커리큘럼을 개발했는데, 모든 유형에서 필요한 공통 과정과 각 유형별 특화 과정으로 구성했다. 넷째, 개발된 모형, 도구, 커리큘럼의 타당성을 10명의 전문가 델파이 방법을 통해 검증하고 확정했다. 결론 및 제언: 본 연구를 통해 교수는 자신의 유형을 인식하고 맞춤형 교육을 받을 수 있는 기반을 마련했다. 이는 개별 교수의 강점과 선호하는 교수법을 강화하고, 교육 역량을 향상시키는 데 기여할 것이다. 그러나 이러한 성과를 시스템적으로 활용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요하다. 특히, 교수자에 대한 인센티브 제공과 참여 교수 간의 정보 공유를 촉진할 방안에 대한 연구가 더 필요할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.117-127
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• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.