• Radiation Oncology Journal
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• 제26권4호
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• pp.271-279
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• 2008

목 적: 골반강에 방사선치료 중 벨리보드를 사용함으로써 방사선에 조사되는 소장과 방광의 체적 변화를 측정하여 벨리보드의 효과를 알아보기 위한 연구이다. 대상 및 방법: 골반강 종양으로 골반강에 4문 대향 방사선조사를 받은 22명(자궁경부암; 14명, 직장암; 6명, 자궁 내막암; 2명)의 환자를 대상으로 하였으며 22명 중 4명은 근치적 목적으로 방사선치료만 시행하였으며, 18명은 수술 후 보강성 목적으로 방사선치료를 시행하였다. 모든 환자는 엎드린 상태에서 벨리보드를 사용한 경우와 사용하지 않은 경우의 2세트의 골반강 전산화 단층촬영을 시행하였다. 전산화 단층촬영으로 얻은 영상은 치료계획용 컴퓨터 시스템으로 이송하여 소장과 방광 외면의 윤곽과 4문 조사에서 표적물의 윤곽을 그렸다. 전산화 단층촬영의 영상에서 각각의 환자에서 벨리보드를 사용한 상태와 사용하지 않은 상태에서 소장과 방광의 방사선조사야에 포함되는 전체 체적과, 선량체적히스토그램(dose-volume histogram)을 이용하여 방사선량에 따른 방광 및 소장의 체적을 비교 분석하였다. 결 과: 모든 환자에서 벨리보드를 사용한 경우가 사용하지 않은 경우에 비해 방사선조사에 포함되는 소장의 체적이 감소되었으며($1{\sim}79%$), 평균 35% 감소되었다(p<0.001). 또한 처방선량의 $10{\sim}100%$까지 모든 선량에서 벨리보드를 사용한 경우 소장의 체적이 통계학적으로 유의하게 감소되었다 (p<0.001). 방사선에 조사되는 방광의 체적의 변화는 벨리보드를 사용한 경우가 사용하지 않은 경우에 비해 최대 8 cc 미만으로 변화가 없었다(p=0.762). 그러나 처방선량의 90%를 받는 방광의 체적이 벨리보드를 사용한 경우 15명(68%)은 100%, 7명(32%)은 $90{\sim}99%$이었으며 벨리보드를 사용하지 않은 경우 10명(45%)은 100%, 7명(32%)은 $90{\sim}99%$, 5명(23%)은 $80{\sim}89%$로 벨리보드를 사용한 경우 고선량을 받는 방광의 범위가 증가되는 경향을 보였다. 결 론: 자궁경부암, 자궁내막암과 직장암 환자에 근치적 목적 혹은 수술 후 보강성 목적으로 골반강에 방사선치료 중 벨리보드를 사용함으로써 모든 환자에서 방사선조사를 받는 소장의 체적을 감소시킬 수 있음을 확인할 수 있었다. 그러나 벨리보드가 방광을 방사선조사야 내로 이동시킴에 따라 처방선량의 90%를 받는 방광의 체적이 증가할 수 있기 때문에 고선량의 방사선을 조사할 경우 방광의 손상을 고려하여 벨리보드의 사용을 신중히 선택해야 할 것으로 생각한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제25권2호
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• pp.1-19
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• 2013

이 연구는 2007년 개정 교육과정 기술 가정 교과의 8학년 '주거 공간 활용' 단원에서 '다양한 가족의 특성을 고려한 주거 공간 디자인'을 주제로 프로젝트 학습을 적용한 교수 학습 과정안과 학습 자료를 개발하고 실제 교실 수업으로 실행하여 수업 후의 창의성과 인성 요소를 측정하고, 그 효과를 분석하는데 목적이 있다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위하여 분석, 설계, 개발, 실행, 평가 단계로 연구를 진행하면서 이춘식과 이수정(2003)의 프로젝트 학습 단계를 적용하였다. 분석단계에서는 교육과정, 교과서, 선행연구를 분석하여 교수 학습 과정안의 단원과 총괄목표를 선정하고, 설계단계에서는 프로젝트 학습 단계, 창의성과 인성의 평가 요소에 대한 계획을 세웠다. 개발 단계에서는 매 차시 창의 인성 기법을 적용한 15차 시 교수 학습 과정안, 프로젝트 학습을 위한 수업 자료(개별 활동지 7개, 모둠 활동지 1개, 동영상자료 4개, ppt자료 2세트, 학습 자료 1개, 주택 도면집 1개), 수행평가 기준안, 창의 인성 검사 도구, 프로젝트 학습의 흥미도 및 만족도 평가 도구를 개발하였다. 이를 광주광역시 소재 G중학교 2학년 5학급 163명을 대상으로 2011년 10월 17일부터 11월 18일까지 5주간 실행한 후, 창의 인성 검사지, 수행평가 결과물, 프로젝트 학습의 흥미도 및 만족도 설문조사, 교사의 수업평가를 분석하였다. 주거 공간 디자인 프로젝트 학습은 창의성의 요소인 유창성, 융통성, 독창성, 정교성과 인성의 요소인 배려심과 협동심을 교육시키는데 효과적이었다. 또한 다양한 형태의 가족을 고려한 주거 디자인 작품이 완성되어 학습목표의 달성에 효과적이었으며, 학습자로 하여금 성취감을 느끼게 하여 수업의 흥미도와 만족도가 높았다. 후속연구에서는 비교집단을 두어 사전사후 뿐만 아니라 두 집단간의 차이분석을 통해 정밀한 효과 분석을 시도해 볼 것을 제언한다. 또한 창의 인성 교육의 효과를 분석하기 위한 신뢰도 높은 검사 도구 개발과 현 교육과정을 기본으로 한 실제적인 프로젝트 학습 모형을 개발하는 후속연구를 제안한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권4호
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• pp.548-556
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• 2021

본 연구는 부직포의 환경오염 문제를 해결하기 위하여 리그노셀룰로오스 섬유와 야자각 활성탄(CSA)을 이용한 미세먼지-저감 여과필터의 제조 가능성을 조사하였다. CSA의 경우, 휘발성 유기화합물(VOC)과 유해금속의 저감을 위한 여과필터 제조용 원료로서 적용 가능성을 확인하였으며, CSA의 VOC 저감효과는 목섬유보다 5배 이상으로 측정되었다. 돈모, 인모, 돈혈과 같은 단백질계 원료와 낙엽송 수피 열수 추출물을 이용하여 조제한 천연접착제를 적용하여 최소 200 kg/m³의 목표밀도와 함께 최대 40 wt%의 CSA로 제조된 섬유판은 취급이 가능한 강도를 보유한 것으로 나타났다. 그러나 이 조건에서 제조된 섬유판의 경우, 통기성이 낮아 이를 해결하기 위하여 통기구를 가진 섬유판의 제조가 요구되었다. 활성탄으로 사용한 CSA는 강도 및 성형성을 고려하여 입자의 크기는 2 mesh 이상으로 조절이 필요하였고, 표층에는 목섬유만 심층에는 목섬유와 활성탄으로 구성된 3층 섬유판으로 제조하는 방안이 최적조건으로 도출되었다. 한편 필터지(한지)는 우수한 미세먼지 여과능을 가진 것으로 조사되었으며, 결과적으로 타공 섬유판과 함께 한지로 구성된 여과필터 세트가 부직포로 생산되고 있는 기존 여과필터를 대신하여 실내외 공간에 존재하는 미세먼지외에 VOC와 유해금속 등의 저감장치용 여과필터로서 사용이 가능한 것으로 나타났다.

• 토지주택연구
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• 제12권2호
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• pp.47-59
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• 2021

본 연구에서는 부산시 지역들의 수도권으로 인구유출 현황을 파악하고, 인구·사회, 고용, 주택, 문화, 안전, 의료, 복지, 녹지, 교육 및 보육 등 전통적 인구이동 변수와 삶의 질 변수들을 포괄하여 수도권으로의 인구이동에 영향을 미치는 요인과 인과관계를 규명하고자 한다. 연구의 데이터 구축을 위하여 통계청 마이크로데이터통합서비스(MDIS)에서 제공하는 '국내 인구이동 데이터'를 사용하였으며, 시간적 범위에 맞는 인구이동 데이터(2012-2017년) 총 5,700만 건 가운데 부산시 지역별 유출량 중 수도권 이동량을 추출하였다. 각 독립변수들은 연구의 시간적 공간적 범위에 맞춰 공공데이터에서 추출하였다. 구축한 데이터 세트(Data Set)을 기반으로 선형 다중 회귀분석(Multiple Linear Regression Analysis) 모형을 사용하였으며, 수정 결정계수(Adjusted R2), Durbin-Watson분석, 검정통계량(F-statstics)의 p-value값으로 모형의 적합도를 측정하였다. 분석결과, 부산시에서 수도권으로 인구이동에 유의미한 영향을 미치는 변수는 1인가구 증가율, 고령인구 증가율, 고령자수 비율, 합계출산율, 사업체수 증가율과 종사자수 증가율, 주택매매가지수 증가율, 문화시설 증가율, 교원 1인당 학생수 증가율 변수로 나타났다. 1인가구가 증가하는 지역일수록, 지역의 고령자 비율이 낮을수록, 고령자 비율이 감소할수록, 사업체수가 감소할수록, 종사자수가 증가할수록, 주택매매가지수가 증가할수록, 문화시설수가 감소할수록, 학생수가 감소할수록 수도권 인구이동 비율에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 한 정책적 시사점으로 청년 계층을 부산시에 정착시키고 유인할 수 있는 양질의 일자리, 문화, 복지 등의 제반환경을 제공해야 할 것이다. 일자리와 삶의 질을 높이는 것이 부산시 인구를 수도권으로 유출시키는 현상을 완화할 수 있는 핵심 요인이라고 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권7호
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• pp.271-278
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• 2021

현재 사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기 어렵다. 이를 해결하려는 방법으로, 데이터 학습을 통해 지능형 공격의 패턴을 분석하는 딥러닝(Deep Learning) 기반의 침입 탐지 시스템 모델이 등장했다. 침입 탐지 시스템은 설치 위치에 따라 호스트 기반과 네트워크 기반으로 구분된다. 호스트 기반 침입 탐지 시스템은 네트워크 기반 침입 탐지 시스템과 달리 시스템 내부와 외부를 전체적으로 관찰해야 하는 단점이 있다. 하지만 네트워크 기반 침입 탐지 시스템에서 탐지할 수 없는 침입을 탐지할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 호스트 기반의 침입 탐지 시스템에 관한 연구를 수행했다. 호스트 기반의 침입 탐지 시스템 모델의 성능을 평가하고 개선하기 위해서 2018년에 공개된 호스트 기반 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 해당 데이터 세트를 통한 모델의 성능 평가에 있어서 각 데이터에 대한 유사성을 확인하여 정상 데이터인지 비정상 데이터인지 식별하기 위해 1차원 벡터 데이터를 3차원 이미지 데이터로 변환하여 재구성했다. 또한, 딥러닝 모델은 새로운 사이버 공격 방법이 발견될 때마다 학습을 다시 해야 한다는 단점이 있다. 즉, 데이터의 양이 많을수록 학습하는 시간이 오래 걸리기 때문에 효율적이지 못하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 적은 양의 데이터를 학습하여 우수한 성능을 보이는 Few-Shot Learning 기법을 사용하기 위해 Siamese-CNN(Siamese Convolutional Neural Network)을 제안한다. Siamese-CNN은 이미지로 변환한 각 사이버 공격의 샘플에 대한 유사성 점수에 의해 같은 유형의 공격인지 아닌지 판단한다. 정확성은 Few-Shot Learning 기법을 사용하여 정확성을 계산했으며, Siamese-CNN의 성능을 확인하기 위해 Vanilla-CNN(Vanilla Convolutional Neural Network)과 Siamese-CNN의 성능을 비교했다. Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정한 결과, Vanilla-CNN 모델보다 본 연구에서 제안한 Siamese-CNN 모델의 Recall이 약 6% 증가한 것을 확인했다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).