본 연구는 근대5종 세계대회 데이터베이스에서 2015년부터 총 5년간의 공식 세계기록을 수집하여 사격 유형 및 특성이 기록에 미치는 영향을 밝혀내고자 했다. 이를 위해 UIPM Level 1 대회인 월드컵, 세계선수권대회 출전한 남녀 모든 선수에 대해 전체 사격 격발 경우를 분석하였다. 연구결과 왕복횟수와 차수가 늘어날수록 사격누적기록이 나빠지는 양상을 보였고, 1번째 왕복 3차 사격에서 가장 좋은 기록을, 4번째 왕복 5차 사격에서 가장 나쁜 기록이 나타났다. 또한, 첫발의 성공 유무에 따른 누적사격기록 편차 값은 왕복횟수가 늘어남에 따라 9%가량 편차가 증가하는 경향성이 나타났는데 이는 시간이 지남에 따라 첫발의 성공은 더욱 중요하며 근대5종 사격 시 첫발 명중만으로 기록단축에 큰 효과를 거둘 수 있다. 이러한 연구를 바탕으로 사격 정확성에 영향을 미치는 요인 및 특징을 밝히고, 복합경기 특성에 맞게 육상기록과 연계한 후속 연구가 필요하다고 사료된다.
최근 인터넷과 모바일 환경을 기반으로 금융과 IT가 융합된 핀테크(Fintech) 산업이 급속히 성장하고 있으며 간편성, 편리성 등으로 무장한 핀테크 서비스는 모든 금융서비스의 온라인 모바일 화를 주도하고 있다. 그러나 핀테크 산업의 급격한 성장에도 불구하고, 핀테크 기술에 대한 세부기술 분류와 주요 시장국의 기술개발 동향을 분석하고 기술기획을 지원하기 위한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 핀테크 기술의 비정형 데이터 형태의 특허 데이터를 이용하여 토픽모델링 기법을 통해, 핀테크 세부 기술을 추출하고 정의한다. 도출된 핀테크 세부 기술에 대해 Hot&Cold topic 을 파악하여 핀테크 기술의 트렌드를 파악한다. 또한 핀테크 산업의 주요 기술에 대한 주요 시장국인 미국, 한국, 중국의 기술개발 동향을 각각 분석한다. 마지막으로 핀테크 세부 기술 간 네트워크 분석을 통해 기술 간의 연계 관계를 살펴본다. 본 연구를 통해 파악된 핀테크 산업 기술 동향은 핀테크 산업분야의 정책 수립과 핀테크 관련 기업의 기술 전략 수립에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
목적 본 연구의 목적은 텍스트 마이닝이라는 빅데이터 분석 기법 중 하나를 활용하여 노인장기요양보험에서 작업치료의 역할을 정량적으로 분석하는 것이다. 연구방법 신문기사 분석을 위해 2007~208년까지 기간 설정 후 "노인장기요양보험+작업치료"를 주제어로 수집하였다. Textom이라는 웹 크롤링(Web Crawling)을 활용해 국내 검색엔진 네이버에서 <네이버뉴스>의 데이터베이스를 활용하였다. 수집결과 노인장기요양보험+작업치료 검색에서 510편의 뉴스 데이터의 기사제목과 원문을 수집한 후 연도별 기사 빈도, 핵심어분석을 시행하였다. 연구결과 연도별 기사 발행 빈도를 살펴보면 2015년과 2017년 발행한 기사 수가 70편(13.7%)으로 가장 많았고, 핵심어 분석 상위 10개의 용어는 '치매'(344)가 가장 많았으며, 작업과 핵심어의 관례를 알아보면, 치매, 치료, 병원, 건강, 서비스, 재활, 시설, 제도, 등급, 어르신, 전문, 급여, 공단, 국민이 관련이 있는 것으로 나타났다. 결론 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 통해 11년간의 노인장기요양보험의 언론 보도 동향을 토대로 관련 핵심 키워드에서 치매와 재활에 대해 사회적 요구와 작업치료사의 역할을 보다 객관적으로 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 이 결과를 바탕으로 다음 연구에서는 연도에 따른 다양한 분석방법을 통해 연구방법론을 보완하여야 할 것이다.
연구목적: 아두이노를 이용하여 실시간 대지저항 데이터를 취득할 수 있는 스마트 대지저항 측정장치를 개발하여 낙뢰 등 이상전압으로부터 안전한 설비환경을 구축하는것에 목적이 있다. 연구방법: 본 논문은 아두이노와 전력선 통신(PLC) 체계를 갖춘 대지저항 취득 및 분석 시스템을 개발하여 설계모델과 적용사례를 연구하였다. 경남지역의 풍력발전 단지 내 일부 부지를 테스트 베드로 선정하여 신기술을 적용한 실시간 대지저항 데이터를 취득하였다. 전극배열은 웨너(Wenner) 4전극배열과 슐렘버거(Schlumberger) 전극배열을 혼용한 스마트 전극배열을 채택하였다. 연구결과: 본 기술의 특징은 첫 번째로 스마트 다 전극의 깊이를 각기 다르게 편성해 층간에 특이성을 가지는 지층 구조에도 취득 데이터의 오차범위를 축소하였다. 두 번째로 스마트 접지전극에서 취득한 대지저항 데이터의 정보를 사물인터넷으로 실시간 송·수신이 가능하도록 IT융합 기술을 적용하였다. 마지막으로 규칙적인 관리 체계를 구축하고 Server에 축적된 빅 데이터를 분석하여 다양한 요소들의 변화추이를 확인할 수 있으며, IT융합 환경에 최적의 접지 알고리즘과 접지시스템 설계 모델링이 가능하다. 결론: 본 기술은 4차 산업 시대에 근간이 되는 도시 기반시설에 낙뢰로 인한 서지(Surge)의 피해를 줄이고 최적화된 접지시스템 모델을 설계하여 사용자의 안전과 생명을 보호 할 것이다. 또한 순수 국산 기술력의 지적재산권을 확보하여 포스트 코로나 시대에 팬데믹으로 정체되어있는 우리산업의 일자리 창출과 활기를 불어넣는 효과도 기대된다.
본 연구는 최근의 국내 문헌정보학 분야의 연구성과 현황과 경향을 파악하기 위하여 지난 18년간의(2002-2020) 국내(KCI) 6,301편의 학술논문데이터, 인용 수 26,474건과 국제(WoS) 86,727편의 학술논문데이터, 인용 수 1,196,961건을 수집하여 연구의 생산성과 영향력, 공동연구 경향과 연구주제분야 등을 비교 분석하였다. 그 결과, 국제와 국내 모두 저자의 생산성이 높으나 영향력은 상대적으로 낮았으며, 이러한 차이는 국제에서 더 극명하게 나타났으며, 일부 최상위 저자와 기관, 학술지에 생산성과 영향력이 편향되어있었다. 공동연구는 국제와 국내 모두 지속해서 증가하고 있었는데, 이러한 현상은 현대의 문헌정보학 연구가 과거보다 간 학문적이며 연구범위가 다각화되고 있음을 시사한다. 키워드 분석을 통해 국제가 국내보다 훨씬 다양한 주제로의 연구가 진행중임이 나타났으며, 인기 있는 연구주제가 반드시 영향력이 높은 것은 아님이 밝혀졌다.
바이러스감염으로 인한 설사는 전 세계적으로 공중 보건의 주요 문제이며 사망률의 큰 부분을 차지하고 있지만 기후데이터를 이용하여 분석한 연구는 많지 않다. 따라서 본 연구는 설사를 유발하는 바이러스인 Rotavirus Gr.A, Norovirus G-I & GII의 감염과 기후와의 인과관계를 분석하여 조기진단과 치료를 용이하게 하고 계절성 질환을 더욱 관리하고 예방하는데 기여하고자 하였다. 2010년 6월부터 2019년 12월까지 단국대학교 병원에서 시행한 대변 시료 4,009개의 설사바이러스 6종의 멀티플렉스 역전사 PCR(mRT-PCR)검사결과와 다양한 기후 요인 중 체감온도, 상대습도, 일조율과의 상관관계를 후향적으로 분석하였다. 4,009 개의 대변 샘플 중 985 개는 Rotavirus Gr.A, Norovirus G-I & GII 감염에 대해 양성이었다. 이 985 건 중 95.3 % (n = 939)는 10 세 미만으로 Rotavirus Gr.A, Norovirus G-I & GII는 10 세 미만 환자에서 높은 감염률을 보였다. 우리는 기상 빅데이터와 연령, 시기별 감염분석 등에 기초하여 Rotavirus Gr.A의 감염이 상대 습도에 따라 유의한 상관 관계가 있음을 확인하였고 Norovirus G-II의 감염은 체감 온도와 유의한 상관 관계가 있음을 확인하였다. 본 연구는 기후요인에 따른 Rotavirus Gr.A, Norovirus G-I & GII 감염의 분포에 대한 이해도를 향상시킴으로써 바이러스성 설사질환과 관련된 보건정책의 설정이나 계절적 영향에 대한 새로운 통찰력을 제공하는데 유용한 자료가 될 것으로 기대한다.
본 연구는 사용자를 통한 실험 및 심층면접을 통해 최근 많은 광고물량이 몰리고 있는 페이스북 광고운영에 도움이 되는 요소가 무엇이 있는지 모바일매체를 중심으로 찾아보는 탐색적 논문이다. 연구 방법은 모바일광고, 그리고 모바일광고 내 매체현황, 콘텐츠성향, 광고회피현상을 고찰한 후, 남녀 대학생 50명을 대상으로 실험자 자신의 페이스북을 30초간 체험하게 하여 사용과정에서의 물리적 행위를 관찰하고, 실험 후 토론을 기반으로 심층 분석하였다. 실험의 결과는 광고의 긍정적 요인와 부정적 요인으로 나누어 논할 수 있었다. 페이스북을 이용하는 동안 광고를 좋게 보이게 해주는 긍정적 요인으로 네이티브 광고디자인 효과, 지인 효과, 검색 효과의 영향을 받고 있음을 확인할 수 있었으며, 페이스북 사용자로 하여금 광고회피를 쉽게 해주는 광고의 부정적 요인으로 초당 평균 1.5-3회의 빠른 스크롤 행위로 광고스킵이 가능함을 발견할 수 있었다. 그러나, 부정적 행위에 해당하는 빠른 스크롤 행위는 앞서 언급한 긍정적 요소들과 더불어 페이스북은 모바일 상에서 다른 매체 대비 광고로 인한 스트레스가 높지 않다는 의견이 나왔다.
Background/Objectives: To analyze changes in the incidence of thyroid cancer for Korean population using big data from the National Health Insurance Service. Materials & Methods: Sample cohort database between January 2004 and December 2013 with 1,000,000 cases for each year was enrolled in this study. Thyroid cancer incidence was analyzed by sex, age and by region. Public health insurance payment was used to reflect socioeconomic status. Results: The incidence of thyroid cancer in Korea increased for 10 years annually. There are 3 times increasing in the incidence rate of thyroid cancer from 2004, 0.03% to 2013, 0.09%. The sex ratio in the incidence rate of thyroid cancer was male : female = 1:7.2 in 2004 and male : female = 1:3.6 in 2013 that suggest decreased gap between the sex ratio. Between 2004 and 2010, the incidence rates of those in their 40s were found to be the highest, whereas the incidence rates for those in their 50s were found to be highest from 2011 and thereafter. Every year the high socioeconomic status group showed a higher incidence of thyroid cancer than low socioeconomic status group. Some specific region showed continuous high incidence of thyroid cancer, not all city and state. Conclusion: The incidence rate of thyroid cancer for 10 years had special feature by sex, age, socioeconomic status and especially by region. This results will be a barometer for further epidemiologic study about the incidence of thyroid cancer for Korean population
기상은 농작물 재배에 많은 영향을 미친다. 농작물 재배지의 기상정보는 효율적인 농작물 재배 및 관리에 필수적이다. 농업기상 정보의 높은 수요에도 불구하고 이에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 중장기 계절예측정보인 GloSea5와 심층 신경망을 통해 양파의 주산지인 전라남도의 농업기상 정보 생산 방법을 다룬다. 연구방법으로는 매일 생산되는 GloSea5 기상정보를 훈련시키기 위해 슬라이딩 창 방법을 활용한 심층신경망 모형이 사용되었다. 모형의 정확도평가는 농업기상관측소의 일 평균기온과 GloSea5 예측값 그리고 딥러닝 예측값 차이의 RMSE와 MAE로 계산하였다. 심층신경망 모형은 학습기간이 늘어날수록 정확도가 향상되므로 학습기간과 예측기간에 따른 예측성능을 비교하였다. 분석결과 학습기간과 예측기간은 비례하지만 계절변화에 따른 추세성이 반영되는 한계점이 있었다. 이를 보안하기 위해 예측값과 관측값의 차이를 다음날 예측값에 적용시킨 후보정 심층신경망 모형을 제시하였다.
인공지능 기법들은 특히 영상분류(image classification), 객체탐지(object detection), 영상분할(image segmentation)에 효과적으로 사용되고 있다. 특히, 딥러닝(deep learning)은 최근 컴퓨팅 파워의 증대와 함께 깊고 두터운 네트워크 구성이 가능해지고 보다 효율적인 활성함수(activation function)와 옵티마이저(optimizer)를 활용한 특징맵(feature map)의 생성을 통해 상당히 높은 정확도를 도출할 수 있다. 본고에서는 최근 다양한 원격탐사 분야에서 활용성이 확대되고 있는 딥러닝 영상인식 기법인 Convolutional Neural Network (CNN) 기반 모델 및 Transformer 기반 모델에 대한 기술동향 및 사례연구를 검토하고, 우리나라에서 이들 기법의 활용방안 및 발전방향 등을 제시하고자 한다. 향후 원격탐사 기반의 재난 상황 대응을 위해서는 위성영상의 적시성 확보와 실시간 딥러닝 처리, 그리고 위성, 드론 및 Closed-circuit Television (CCTV) 영상이 함께 활용되는 영상 빅데이터 플랫폼도 개발되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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