• 서비스연구
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• 제11권2호
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• pp.67-77
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• 2021

본 연구는 기존의 장례의식 중심의 상조기업 비즈니스가 조문객과 상주 중심의 서비스로 변모하기 위해 반드시 필요한 고객경험 중심 혁신전략 방법론에 관한 연구이다. 이를 위해서 서비스사이언스 관점에서 장례산업의 환경변화와 그 안에서의 고객경험 의의 및 가치, 고객경험관리 차원의 긍정적 고객경험, 부정적 고객경험 등의 문헌 연구를 수행하였고, 상조회사의 고객경험 혁신을 위한 구체적인 모델을 제시하고 입증하기 위한 연구를 수행하였다. 장례산업의 고객경험 혁신 전략의 의미는 현재 상태에서 목표 상태에 도달할 수 있는 여러 대안을 고객을 중심으로 탐색하고 그 중 최적의 전환 계획을 선택하는 것이다. 적용효과는 고객의 선호적인 감정을 유발시켜 차별화를 만들어내는 핵심이 되며, 고객경험 데이터가 상조회사의 경제적 관점의 자원 투입에 중요한 의사결정에 높은 도움이 된다는 것이다. 이와 같은 상조회사 혁신모델을 제시하였다. 고객중심의 상조서비스를 분석하여 그 가치를 연구하였다. 마지막으로 고객경험에 대한 측정 절차, 진단/평가, 혁신전략, 상조기업의 성과를 변수로 활용하여 단순회귀분석 기반으로 인과관계를 분석하였고, 결과적으로 관계가 유의미하다는 것이 설명되었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.21-29
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• 2016

본 논문은 명시야 (bright-field) 현미경 영상를 위한 데이터 기반 세포 분할 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 일반적인 사전 학습 기법과 다르게 동시에 두 개의 사전과 관련된 희소 코드 (sparse code)를 통해 정의된 에너지 함수의 최소화를 진행하게 된다. 두 개의 사전 중 하나는 명시야 영상에 대해 학습된 사전이고 다른 하나는 사람에 의해 수작업으로 세포 분할된 영상에 대해 학습된 것이다. 학습된 두 개의 사전을 세포 분할 될 새로운 입력 영상에 대해 적용하여 이와 관련된 희소 코드를 획득한 후 픽셀 단위의 분할을 진행하게 된다. 효과적인 에너지 최소화를 위해 합성곱 희소 코드 (Convolutional Sparse Coding)와 Alternating Direction of Multiplier Method(ADMM)이 사용되었고 GPU를 사용하여 빠른 분산 연산이 가능하다. 본 연구는 이전에 사용된 가변형 모델 (deformable model)을 이용한 세포 분할 방식과는 다르게 제시된 알고리즘은 세포 분할을 위해 사전 지식이 필요없이 데이터 기반의 학습을 통해서 쉽고 효율적으로 세포 분할을 진행할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.39-45
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• 2019

학습코칭과 보상시스템의 융합적 운영이 대학생들의 학업적 자기효능감과 학습성과에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 2학기에는 학습코칭과 학습성과에 따른 보상시스템을 마련하여 사전 공지하고 그에 따른 학업적 자기효능감을 측정하고자 학습공동체 운영 전 후 설문조사를 실시하였다. 또한 참여학생의 학습성향 진단하기 위해 G대학 재학생에게 MLST-II 학습전략진단검사를 실시하였다. 그 결과 G대학 재학생은 학습동기와 결과기대가 낮고 정체형과 잠재형 학습자가 많아 학습공동체 참여 과정에서 학습코칭에 거부감을 느끼고 부정적인 결과를 예상하였지만 2학기 학습공동체 운영 결과 학업적 자기효능감과 학습성과에 유의미한 향상을 나타내었다. 그러므로 부정적인 학습성향의 학생이라도 자율성에 맡기기 보다는 전문가의 학습코칭과 보상시스템이 학생들의 학업적 자기효능감과 학습성과에 긍정적인 결과를 야기하므로 교육 현장에서도 이러한 융합적인 프로그램 운영방식에 대한 고려가 필요할 것이다.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.225-237
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• 2024

경쟁위험자료에서 일부 공변량들이 연구대상들의 일부분에 대해 관측되지 않을 수 있다. 그런 경우 결측된 공변량 값을 가진 연구대상들을 분석에서 제외하는 것은 편향된 추정치와 효율성 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 누락된 공변량을 가진 원인별 비례위험모형의 회귀모수 추정을 위해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법을 연구하였다. 모의실험을 통해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법에 의해 구해진 추정량의 성능을 평가한 결과, 이 방법들이 잘 수행됨을 확인하였다. 미국 국립암연구소의 전립선, 폐, 대장, 난소 암 선별 시험 연구에서 제공하는 종양 크기의 값이 누락된 유방암 자료에 대해 암 사망 위험률과 다른 원인 사망 위험률에 유의한 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법을 적용하였다. 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법에 의해 원인별 비례위험모형을 적합한 결과, 인종, 기혼여부, 병기, 분화도, 종양의 크기는 유방암 사망 위험률에 유의한 영향을 미치는 요인들이였으며, 병기가 유방암 사망 위험률을 높이는데 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 확인하였다. 진단시 연령과 종양의 크기는 다른 원인 사망 위험률을 높이는데 유의한 영향을 미치는 요인이였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권2호
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• pp.147-152
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• 2024

의료용 센서들은 대부분 일회용 제품으로, 검사·진단 비용을 줄이기 위해서는 저가의 전극 소재 개발이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 일회용 전기화학센서의 전극 소재로 pencil graphite를 도입하여 전처리 효과와 전도성 고분자 폴리아닐린(polyaniline; PANI) 및 금속 산화물 CuO NPs를 이용한 표면 개질(modification)을 통한 전기화학적 특성을 조사하고, 이를 글루코스 검출용 비효소 전기화학센서에 적용하였다. Pencil graphite electrode (PGE)의 표면 활성화를 위한 전처리는 화학적과 전기화학적으로 각각 진행되었으며, 전처리된 샘플들은 시간대전류법(CA)과 순환전압 전류법(CV), 전기화학 임피던스(EIS) 분석법을 이용한 전기화학적 특성 조사를 통해 최종적으로 전기화학적 전처리 방법을 채택하여 CuO NPs/PANI/E-PGE를 제작하였다. 이를 적용한 비효소적 글루코스 검출용 전기화학 센서는 0.282 ~2.112 mM과 3.75423~50 mM의 선형 구간에서 각각 239.18 mA/mM×cm²과 36.99 mA/mM×cm² 정도의 감도(sensitivity)와 17.6 μM의 검출 한계(detection limit), 글루코스에 대한 좋은 선택도(selectivity)를 보였다. 본 연구의 결과를 토대로 PGEs를 활용한 다양한 일회용 센서 응용과 저가의 고성능 전극 소재 개발 가능성을 확인하고, 더 많은 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권1호
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• pp.21-26
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• 2004

최근 건강에 대한 관심이 증가함에 따라 많은 사람들은 일상생활 중 언제 어디서나 체지방과 같은 자신의 건강 상태를 지속적으로 확인하고 싶어한다. PDA(Personal Digital Assistance, 개인 휴대용 단말기)는 휴대용 무선 장치의 특성으로 인해 그 수요가 점점 증가하고 있으며 휴대용 계측 시스템으로의 응용이 가능하다. 본 연구에서는 PDA 크래들 형태의 측정 모듈 및 WindowCE 운영 체제를 사용하는 소프트웨어 모듈로 구성된 PDA 기반 체지방 측정 시스템을 제작하였다. 또한 20∼32세 사이의 63명의(남 53, 여 10) 건강한 피검사를 대상으로 임상 실험을 통해 제지방량 산출 선형 회귀식을 도출하였다 (제지방량(kg) : 0.0005＊신장$^2$ - 0.016＊인피던스 ＋ 0.3920＊체중 - 0.0684＊나이 - 5.8141＊성별 ＋ 25.984). 체지방 측정에 있어 본 연구에서 제작된 기기와 기존의 시판 중인 bionet사의 HTM1000plus (KFDA 승인) 기기와의 강호 상관 계수는 0.928로써 체지방 측정에 있어 본 기기의 신뢰성을 간접적으로 나타내었다. 이와 같은 결과는 본 연구에서 제작된 기기가 PDA 크래들 형태의 소형화 된 시스템임에도 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.61-71
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• 2010

기 수행된 1, 2종 교량에 관한 정밀안전진단 등의 많은 사례를 분석해 보면, 실제로 많은 경우 외관상태가 교량의 대표등급 결정에 지배적인 요인이 되는 것을 볼 수 있다. 본 연구는 기 시행된 점검 및 진단 자료를 학습사례집합으로 인공지능 분야의 귀납적 학습법을 활용하여 철근 콘크리트 교량 바닥판의 상태평가를 지배하는 상태속성들의 교량등급에 대한 계층적 영향도와 구조적 연관성을 분석하였다. 이는 세부적으로 목표속성은 평가등급으로, 평가속성은 1방향균열, 2방향균열, 백태, 박락 및 층분리, 재료분리 등 7가지로 구성하고, 엔트로피 분석을 통해 주요 속성의 정보량, 정보기대값 및 정보 이득을 산정하고 범주별 상태 등급 분포를 분석하였다. 이를 위해 본 논문은 먼저 6개 교량에 대한 안전진단보고서를 토대로 상태등급 평가 과정에서 각 속성이 미치는 간접적 영향을 개관하고 정보공학적 분석의 동기를 부여하였다. 아울러 본 연구는 정보 변별력에 대한 순서로 평가를 지배하는 주 속성 및 조건별 하위 속성 연관성을 의사결정트리 형태로 나타내어 계층적 영향 및 속성간의 구조적 연관성을 보임으로써 손상에 대한 이해도를 높이고 차후 상태평가를 위한 합리적 접근을 지원할 수 있도록 하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제39권3호
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• pp.150-158
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• 2014

각 의료기관 내 방사선 관련 종사자나 방사선 치료환자들은 진단 및 치료 시 필연적으로 의료상 피폭을 수반하게 된다. 국제방사선방호위원회(ICRP) 권고나 국제원자력기구(IAEA)의 기준에 따라 기준선량 제약치를 적용 및 권고 받고 있지만 1차 피폭대상자인 종사자나 환자들의 피폭최적관리를 위해서는 잠재적인 피폭대상자들에게 기존의 피폭관리 시스템보다 직접적이고 가용성이 높은 측정 및 분석 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존에 구비된 휴대용 단말과 연동하여 원거리에서 실시간으로 방사선 모니터링이 가능한 시스템을 개발하였다. 모니터링 시스템은 검출부, 영상부, 통신부 세 부분으로 구성되었다. 검출부는 시스템의 소형화를 위해 실리콘 광증배소자(silicon photomultiplier) 기반 섬광검출기를 설계하였으며, 영상부는 무선 CCD (charge-coupled device)카메라 모듈을 사용하여 검출부와 함께 Bluetooth 통신모듈을 통해 휴대용 단말로 측정된 방사선 정보와 영상이 전송된다. 제작된 시스템은 성능 평가를 위해 진단용 X-ray 발생장치와 $^{137}Cs$, $^{22}Na$, $^{60}Co$, $^{204}Tl$, $^{90}Sr$ 선원을 사용하였다. 측정결과를 통해 개발된 시스템은 gamma, beta, X-ray에 대해서 검출 반응성을 확인하였고, 방사선 세기에 따른 응답 선형성과 MCNPX 전산코드를 이용한 측정 거리에 따른 시스템의 검출 정확도 평가 시 3% 내외의 오차범위를 확인하였다. 본 연구의 결과는 방사선 검출 시스템 구성의 비용절감 효과와 개인피폭정도관리에 기여할 것으로 기대한다.

• 서비스연구
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• 제11권1호
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• pp.21-30
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• 2021

본 연구는 기존의 수집과 보존 중심의 박물관 서비스가 관람객 중심의 서비스로 변모하기 위해 필수적인 고객경험을 중심으로 혁신전략을 수립하는 방법론에 관한 연구이다. 이를 위해서 서비스사이언스 관점에서 박물관 환경변화와 그 안에서의 고객경험의 의의와 가치, 고객경험관리 관점에서 좋은 고객경험, 나쁜 고객경험 등의 문헌 연구를 진행하였고, 박물관의 고객경험 혁신을 위한 구체적인 모형을 제시하고 증명하기 위한 연구를 진행하였다. 박물관의 고객경험 중심의 혁신 전략이란 현재 상태로 부터 목표 상태에 이를 수 있는 여러 가지 대안을 고객을 중심으로 탐색하고 그 중 가장 알맞은 전환 계획을 선택하는 것을 의미한다. 적용시의 효과로는 고객에게 긍정적인 감정을 일으켜서 차별화를 만들어내는 원천이 되며, 고객경험 데이터가 박물관의 실질적인 자원 투입에 중요한 의사결정에 높은 도움이 된다는 것을 알 수 있었다. 이와 같은 혁신모형을 제시하였고, 기존 평가방식과의 차이점을 분석하여 그 가치를 1차적으로 증명하였다. 마지막으로 고객경험 측정절차, 고객경험 진단/평가, 고객경험 혁신전략, 박물관의 성과를 변수로 하여 회귀분석을 통하여 인과관계를 분석한 결과 그 관계가 유의미하다는 것을 증명하였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.260-268
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• 2024

자궁경부암은 전 세계적으로 여성에게 발생하는 암 중 네 번째로 흔한 암이며, 2020년 한 해 동안 60만 4천 건 이상의 신규 케이스가 보고되었고 이로 인한 사망자 수는 약 34만 1천 831명에 달했다. 콕스 회귀 모델은 암 연구에서 널리 채택되고 있는 주요 모델이지만, 비선형 연관성의 존재를 고려하면 선형 가정으로 인해 한계에 부딪힌다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ResNet의 잔여 학습 프레임워크를 활용하여 자궁경부암 사망률 예측의 정확성을 개선한 새로운 모델인 ResSurvNet을 제안한다. 이 모델은 본 연구에서 비교한 DNN, CPH, CoxLasso, Cox Gradient Boost, RSF 모델들을 능가하는 정확도를 보여주었기에 이러한 우수한 예측 성능은 자궁경부암 환자 관리에 있어 조기 진단 및 치료 전략 수립에 기여할 수 있고 임상적으로 적용할 때 큰 가치가 있음을 입증하며, 생존 분석 분야에서도 의미 있는 진전을 나타낸다.