• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.58-63
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• 2022

코로나19의 일일 확진자 수는 천명 후반대에서 2천명대를 유지하고 있으며, 백신접종률이 증가함에도 불구하고 확진자수가 쉽게 줄어들지 않는 상황이다. 변이바이러스는 계속해서 등장하고, 현재는 뮤 변이 바이러스까지 국내에 유입되었다. 본 논문은 코로나 예방전략을 위해 SARIMA 모델을 통해 코로나19 국내 확진자 수를 예측한다. ADF Test와 KPSS Test를 통해 데이터에 추세와 계절성이 있음을 확인한다. SARIMA(p,d,q)(P,D,Q,S)의 p, d, q, P, D, Q의 값은 모형 차수결정 정리로 파라미터를 추출한다. ACF와 PACF를 통해 p, q 파라미터를 추론한다. 차분, 로그변환, 계절성제거 등을 통해 데이터를 정상성 형태로 변환하고, 도식화 하여 파라미터를 도출하고, 계절성이 있다면 S를 정하고, SARIMA P,D,Q를 정하고, 계절성을 제외한 차수에 대해 ACF와 PACF를 보고 ARIMA p,d,q를 정한다.

• 대한영상의학회지
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• 제84권4호
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• pp.964-969
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• 2023

길랑-바레증후군은 면역 매개 탈수초성 다발신경병으로서, 상향 진행성과 좌우 대칭적 마비를 특징으로 하며, 선행 감염이나 예방접종 등에 의해 유발되는 것으로 알려져 있다. 최근 코로나바이러스감염증-19 예방접종 후 길랑-바레증후군 발생이 보고되었다. 길랑-바레증후군에서 보이는 뇌신경병증은 주로 안면신경과 하부뇌신경을 침범한다. 저자들은 코로나바이러스 감염증-19 예방접종 후 발생한 길랑-바레증후군 환자에서 삼차신경, 외전신경, 안면신경을 침범한 다발성 뇌신경병증 사례를 자기공명영상 소견에 기반하여 보고하고자 한다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제39권3호
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• pp.407-416
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• 2022

본 연구는 코로나바이러스 감염증-19(이하 코로나19) 팬데믹 상황에서 간호대학생의 취업불안에 코로나19에 대한 지식과 두려움이 어떠한 영향을 주는지 확인하기 위해 시도되었다. 본 연구대상자는 간호대학에 재학 중인 1학년에서 4학년까지 157명이었으며, 자료수집은 2021년 12월 9일부터 2022년 2월 21일까지 연구에 동의한 간호대학생을 대상으로 시행하였다. 수집된 자료의 일반적 특성에 따른 취업불안 정도의 차이는 Independent t-test, One-way ANOVA로 분석하였고, 변수 간의 상관관계는 Pearson correlation coefficient로, 간호대학생의 취업불안에 영향을 미치는 요인은 단계적 다중회귀 방법을 사용하여 통계적으로 분석하였다. 본 연구결과, 연구대상자들의 취업불안은 코로나19에 대한 두려움(r=.386, p<.001)과 유의한 상관관계가 있었으며, 간호대학생의 취업불안을 예측할 수 있는 주요한 요인은 코로나19에 대한 두려움과 대학 생활 만족도였다. 이상의 결과를 볼 때 코로나19에 의한 간호대학생의 취업불안을 줄이기 위해서 취업을 준비하는 학생들에게 두려움을 줄이고 긍정적 정서를 향상할 수 있는 다양한 프로그램을 마련할 필요가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.567-573
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• 2020

코로나19 발발은 우리 삶에 지대한 영향을 미치고 있다 사회적 거리 두기 정책은 특히 문화예술산업 분야에 심대한 영향을 미치고 있다. 코로나19에 대한 공포와 사회적 거리두기로 많은 문화예술 행사가 취소되고 있는 반면, 많은 아티스트들과 단체는 ICT기술과 라이브 스트리밍을 이용해 온라인으로 그들의 예술을 전달하려 시도하고 있다. 또한 정부 역시 코로나19로 인해 경제적 어려움을 겪고 있는 아티스트와 제작자, 회사등에 재정적 지원을 하기 위한 노력을 기울이고 있다. 마지막으로 본 논문에서는 앞으로의 방향에 대해 제언한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.381-390
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• 2021

코로나바이러스감염증-19로 인한 전면적 원격수업에서 방사선학 전공자들의 강의만족도를 확인하고, 그에 따른 영향 요인을 분석하고자 하였다. 영남권 소재 3, 4년제 방사선(학) 전공자 458명을 대상으로 강의만족도, 교수실재감, 학습동기, 자기효능감, 행동조절능력, 원격수업의 용이성에 대해 2020년 9월 1일부터 11월 15일까지 온라인 설문조사를 시행하였다. 강의만족도는 학년, 자가 복습시간, 선호하는 수업 방식에 따라 유의한 차이를 보였으며, 교수실재감, 원격수업의 용이성과 뚜렷한 양적 상관관계를 나타내었다. 다중회귀모형에서 강의만족도는 원격수업의 용이성, 교수실재감, 자기효능감, 학습동기를 통해 45.7%의 유의한 설명력을 나타내었다. 본 연구는 포스트 코로나 시대에 확대가 예상되는 대학의 원격수업의 효과를 높이는 데 기초자료로 제공하고자 시도되었으며, 이를 바탕으로 실질적인 만족도 향상을 위한 개선방안이 논의되기를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1-8
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• 2021

코로나바이러스-19(COVID-19)의 대유행에 따라 전 세계 수많은 확진자가 발생하고 있으며 국민을 불안에 떨게 하고 있다. 바이러스 감염 확산을 방지하기 위해서는 마스크를 제대로 착용하는 것이 필수적이지만 몇몇 사람들은 마스크를 쓰지 않거나 제대로 착용하지 않고 있다. 본 논문에서는 영상 이미지에서의 효율적인 마스크 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 우선 입력 이미지의 모든 얼굴의 영역을 YOLOv5를 사용하여 감지하고 감지된 얼굴의 수에 따라 3가지의 장면 복잡도(Simple, Moderate, Complex) 중 하나로 분류한다. 그 후 장면 복잡도에 따라 3가지 ResNet(ResNet-18, 50, 101) 중 하나를 기반으로 한 Faster-RCNN을 사용하여 얼굴 부위를 감지하고 마스크를 제대로 착용하였는지 식별한다. 공개 마스크 감지 데이터셋을 활용하여 실험한 결과 제안한 장면 복잡도 기반 적응적인 모델이 다른 모델에 비해 가장 성능이 뛰어남을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.95-108
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• 2020

신종 코로나 바이러스(COVID-19)가 세계적으로 대유행하고 있다. 정부는 세계적인 전염병 확산에 대응할 수 있는 국가적 기술 역량 확보에 필요한 연구개발(R&D) 투자를 통해 향후 성장 동력을 확보하고 단기 경기 부양을 추진하고 있다. 따라서 코로나 바이러스에 대한 R&D 투자 및 연구현황을 종합적으로 파악하여 향후 R&D 기획의 방향성을 정립하기 위한 지식정보가 필요한 시점이다. 주요 해외 국가(미국, EU 등) R&D 과제를 기반으로 4개(세부 5개) R&D 영역을 도출하고, 국내 R&D 과제와의 비교분석을 통해 차별화된 2개 R&D 영역을 추가하였다. 제시된 6(세부 7개)개의 R&D 연구영역별 국내외 연구기관-연구과제명-과제규모-과제기간을 제시하였다. 동시에 학제 간 융합적 특징을 나타내는 R&D 과제를 제시하였다. 본 연구는 코로나 바이러스 관련 국내 경쟁 우위 영역과 차별화된 연구영역을 도출하여 현재 세계적으로 조명받고 있는 코로나 바이러스 검출 및 현장진단 역량의 우수성을 입증하고, 향후 집중 투자 영역을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.151-152
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• 2020

최근 코로나바이러스(COVID-19)의 여파로 경기침체가 이루어 지고 있는 중, 반대로 역성장을 이루고 있는 중고시장의 흥행요인을 분석하고, 또한 기존 지역단위의 중고거래시장이 아닌 새로운 소규모 동네단위 중고시장의 급성장 요인을 분석하여 향후동향을 예측하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.143-144
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• 2021

본 연구는 위치정보를 기반으로 앱과 웹에 위치정보 및 경로 정보를 관리하는 코로나 대응 및 관리 시스템이다. 현재 코로나19 바이러스 때문에 많은 사람들이 언제 어디서 감염이 되었는지 모르고 어떠한 위치에 있었는지 정확히 동선 파악이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구는 앱과 웹을 활용해 사용자 위치정보 저장, 문자 전송, 지도에 경로를 안내하는 시스템을 연구하였다. 매장에는 방문자 정보를 수집하는 단말기를 설치하고 수집된 정보는 웹 데이터베이스에 저장되어 웹과 앱에 코로나 관련 서비스를 제공한다. 주요기능으로는 게시판, 코로나19 정보, 환자현황, 경로 추적 정보, 메시지전송, 통계 정보를 제공한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.85-90
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• 2021

코로나바이러스감염증-19로 인한 팬데믹 상황이 지속되면서 감염증 정보의 불확실성으로 인해 코로나 관련 루머가 온라인상에서 빠르게 전파되고 있다. 이러한 코로나 관련 가짜 뉴스를 사전에 탐지하기 위해, 본 연구에서는 한국어 코로나 가짜 뉴스 데이터셋을 구축하고, 개체명과 사용자 재확산 정보를 이용한 한국어 가짜 뉴스 탐지 모델을 제안한다. 가짜 뉴스 팩트체킹 언론인 서울대팩트체크센터에서 코로나 관련 루머 및 가짜 뉴스에 대한 검증 기사를 수집한 후, 기사로부터 개체명 추출 모델을 통해 주제 키워드를 추출하고, 이를 이용해 유튜브 상의 사용자 재확산 정보를 수집하여 데이터셋을 구성하였다. BERT 기반의 제안 모델을 다양한 비교군과 비교하였고, 특성 조합에 따른 실험을 통해 각 특성 정보(기사 텍스트, 개체명 데이터, 유튜브 데이터)가 가짜 뉴스 탐지 성능에 미치는 영향을 알아보았다.