• 한국안전학회지
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• 제39권3호
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• pp.14-19
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• 2024

Hydrogen is one of the most popular eco-friendly energy sources for reducing global warming. To use hydrogen as a conventional fuel, liquid hydrogen plants should introduce waste hydrogen treatment processes. A major safety issue of liquid hydrogen plants is choosing the most suitable purge gas to use in case of an accident. A purge gas prevents the formation of explosive mixed gases in the vent header. In general, nitrogen is the main purge gas used in chemical plants. Nitrogen has a freezing point of -210℃, which is higher than the boiling point of hydrogen. Helium, with a freezing point lower than hydrogen, is instead recommended as a purge gas of the vent header during hydrogen liquefaction. However, helium is roughly 100 times more expensive than nitrogen. To address this issue, this study uses simulations to investigate safe conditions for introducing nitrogen as the purge gas during hydrogen liquefaction. The temperature change from the safety valve to the vent header is evaluated when the external temperature of the safety valve discharge pipe is at 5℃, 10℃, and 20℃. Additionally, the most optimal length for a discharge pipe according to pipe diameter is investigated.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제34권2호
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• pp.541-564
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• 2024

Contact-tracing applications have significantly contributed to mitigating the spread of coronavirus disease 2019 (COVID-19), yet the extensive use of these location-based applications raises serious privacy concerns. Drawing on the Information-Motivation-Behavioral (IMB) skills model, our study investigated factors that influence users' protective behaviors toward location privacy, elucidating the privacy paradox and the mediating role of implementation intention. Through an online survey conducted in China with 311 participants, we found that privacy concerns and privacy awareness positively affected the use of mobile location service settings, with privacy concerns mediating the relationship between privacy awareness and the intention to protect privacy. Furthermore, our study demonstrated the privacy paradox, revealing the pivotal mediating role of implementation intentions in bridging the gap between users' intentions and their actual behaviors. This study offers new perspectives on the privacy paradox, particularly through the lens of implementation intention, and provides valuable insights for motivating greater use of contact-tracing applications. It offers both theoretical and practical guidance for stakeholders to address privacy concerns during global pandemics like COVID-19, thereby encouraging a more widespread and responsible engagement with technology in public health.

• 통상정보연구
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• 제19권4호
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• pp.29-50
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• 2017

신기술의 혁신과정은 매우 역동적이어서 정부는 빠른 기술발전, 대중의 필요 및 변화하는 글로벌 트렌드에 맞춰 주기적인 정책 검토를 할 필요가 있다. 1990년대 인터넷은 폭발적인 성장을 하였지만 다양한 응용프로그램들의 활용이 보안 문제로 인해 제한되었고, 공개 키 기반구조 (PKI)는 이러한 문제들을 해결할 수 있는 근본적인 기술로 인식되었다. 2017년 현재에도 PKI는 개방형 네트워크에서의 전자인증에 있어 최고 기술의 하나이지만 그 사용처는 폐쇄 네트워크 내에서의 사용자 확인 및 SSL/TLS와 같은 네트워크 보안 인프라 내에서의 서버 인증과 같이 한정된 부문에 한한다. PKI에 대한 기대와 현실의 차이는 2000년대 초반 인터넷 거버넌스 하에서의 새로운 인증정책의 글로벌한 도입과 함께한 인터넷의 진화에 기인한다. 새로운 인터넷 거버넌스는 다수 이해관계자간의 협력에 기반하고, 이는 기술정책과 관련한 정부의 행동방식에 변화를 가져왔다. 이 연구는 미국과 한국의 PKI 정책을 경로의존성 이론 (Path Dependence Theory)의 관점에서 분석한다. 두 국가의 다른 정책 결과는 인터넷 거버넌스의 부상을 증명하고, 또한 현재의 글로벌 인터넷 사회의 정책결정자들에게 중요한 함의를 줄 수 있을 것이다.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권3호
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• pp.191-210
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• 2023

Covid-19 팬데믹은 글로벌 물류와 공급망에 큰 영향을 미쳤으며, 이로 인해 세계 각국의 물류성능에 큰 차이가 발생하였다. 따라서 이 연구에서는 물류성과지수와 공급망 추적 데이터에 대한 고찰을 통해 펜데믹 기간 동안 발생된 글로벌 공급 사슬의 변화와 물류 환경 변화를 확인하고자 하였다. 물류성과지수를 분석한 결과 세관 및 통관 관리 효율성, 무역 및 운송 인프라의 품질, 물류 서비스의 능력과 품질, 화물 추적 능력 등의 지표에서 세계 국가들, 특히 선진국들은 전반적으로 성능 개선을 보였다. 반면, 국제 운송의 경쟁력 있는 가격 용이성과 화물의 정시 배송 빈도는 팬데믹의 영향으로 점수 하락을 보였다. 공급망 추적 데이터 분석에서 아시아 국가의 항구에서의 처리 효율성은 높게 나타났다. 그러나 미국과 유럽 국가들은 상대적으로 더 많은 시간이 소요되었다. 항공화물, 소포, 특송 운송에서 특히 미국의 경우 상대적으로 처리시간이 많이 걸리는 것으로 나타나 물류 지연이 발생하고 있었다. 결론적으로, Covid-19 팬데믹 동안 아시아 국가들은 물류 및 무역 환경에서 상대적으로 높은 효율성을 유지하였다. 반면, 미국과 일부 유럽 국가들은 여러 지표에서 지연과 효율성 저하를 보였다. 향후 지연현상과 정체현상 즉 물류 프로세스의 속도 감소를 해결하기 위한 노력들이 필요한 시점이라 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.41-51
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• 2024

본 논문에서는 적외선 이미지에서 딥러닝 물체 탐지를 사용하여 유도무기의 표적 탐지 정확도 향상 방법을 연구한다. 적외선 이미지의 특성은 시간, 온도 등의 요인에 의해 영향을 받기 때문에 모델을 학습할 때 다양한 환경에서 표적 객체의 특징을 일관되게 표현하는 것이 중요하다. 이러한 문제를 해결하는 간단한 방법은 적절한 전처리 기술을 통해 적외선 이미지 내 표적 객체의 특징을 강조하고 노이즈를 줄이는 것이다. 그러나, 기존 연구에서는 적외선 영상 기반 딥러닝 모델 학습에서 전처리기법에 관한 충분한 논의가 이루어지지 못했다. 이에, 본 논문에서는 표적 객체 검출을 위한 적외선 이미지 기반 훈련에 대한 이미지 전처리 기술의 영향을 조사하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 영상과 이미지의 전역(global) 또는 지역(local) 정보를 활용한 적외선 영상에 대한 전처리인 Min-max normalization, Z-score normalization, Histogram equalization, CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)에 대한 결과를 분석한다. 또한, 각 전처리 기법으로 변환된 이미지들이 객체 검출기 훈련에 미치는 영향을 확인하기 위해 다양한 전처리 방법으로 처리된 이미지에 대해 YOLOX 표적 검출기를 학습하고, 이에 대한 분석을 진행한다. 실험과 분석을 통해 전처리 기법들이 객체 검출기 정확도에 영향을 미친다는 사실을 알게 되었다. 특히, 전처리 기법 중에서도 CLAHE 기법을 사용해 실험을 진행한 결과가 81.9%의 mAP (mean average precision)을 기록하며 가장 높은 검출 정확도를 보임을 확인하였다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제47권4호
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• pp.228-240
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• 2023

Growing complexity in ecosystem structure and functions, under impacts of climate and land-use changes, requires interdisciplinary understandings of processes and the whole-system, and accurate estimates of the changing functions. In the last three decades, observation networks for biodiversity, ecosystems, and ecosystem functions under climate change, have been developed by interested scientists, research institutions and universities. In this paper we will review (1) the development and on-going activities of those observation networks, (2) some outcomes from forest carbon cycle studies at our super-site "Takayama site" in Japan, and (3) a few ideas how we connect in-situ and satellite observations as well as fill observation gaps in the Asia-Oceania region. There have been many intensive research and networking efforts to promote investigations for ecosystem change and functions (e.g., Long-Term Ecological Research Network), measurements of greenhouse gas, heat, and water fluxes (flux network), and biodiversity from genetic to ecosystem level (Biodiversity Observation Network). Combining those in-situ field research data with modeling analysis and satellite remote sensing allows the research communities to up-scale spatially from local to global, and temporally from the past to future. These observation networks oftern use different methodologies and target different scientific disciplines. However growing needs for comprehensive observations to understand the response of biodiversity and ecosystem functions to climate and societal changes at local, national, regional, and global scales are providing opportunities and expectations to network these networks. Among the challenges to produce and share integrated knowledge on climate, ecosystem functions and biodiversity, filling scale-gaps in space and time among the phenomena is crucial. To showcase such efforts, interdisciplinary research at 'Takayama super-site' was reviewed by focusing on studies on forest carbon cycle and phenology. A key approach to respond to multidisciplinary questions is to integrate in-situ field research, ecosystem modeling, and satellite remote sensing by developing cross-scale methodologies at long-term observation field sites called "super-sites". The research approach at 'Takayama site' in Japan showcases this response to the needs of multidisciplinary questions and further development of terrestrial ecosystem research to address environmental change issues from local to national, regional and global scales.

• 한국빅데이터학회지
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• 제9권1호
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• pp.101-113
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• 2024

연합 학습은 분산 환경에서 데이터 프라이버시와 보안을 유지하면서 효율적으로 머신러닝 모델을 학습하는 방법으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 이러한 연합 학습 환경에서 랜덤 포레스트 모델의 성능을 최적화하기 위해 새로운 FedRFBagging 알고리즘을 제안한다. 클라이언트별 데이터 특성에 기반하여 로컬 랜덤 포레스트 모델의 트리를 동적으로 조정함으로써 통신 비용을 줄이고, 다수의 클라이언트 환경에서도 높은 예측 정확도를 달성할 수 있다. 제안하는 방법은 다양한 데이터 조건에 적응하여 모델의 안정성과 학습 속도를 크게 향상시킨다. 랜덤 포레스트 모델은 여러 개의 결정 트리로 구성되나, 연합 학습 환경에서 모든 트리를 서버로 전송하면 통신 오버헤드가 기하급수적으로 증가하여 사용이 어려워진다. 또한 클라이언트 간 데이터 분포의 차이로 인해 트리의 품질 불균형이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 FedRFBagging 알고리즘을 제안하며 이는 각 클라이언트에서 성능이 높은 트리만을 선택해 서버로 전송하고, 서버는 불순도 값을 기준으로 트리들을 선택하여 최적의 글로벌 모델을 구성한다. 이를 통해 통신 오버헤드를 줄이고 다양한 데이터 분포에서도 높은 예측 성능을 유지할 수 있다. 글로벌 모델은 다양한 클라이언트 데이터를 반영하지만, 각 클라이언트의 데이터 특성은 다를 수 있다. 이를 보완하기 위해 클라이언트는 글로벌 모델에 추가 트리를 학습하여 로컬 데이터에 맞춘 최적화를 수행한다. 이를 통해 전체 모델의 예측 정확도를 높이고 변화하는 데이터 분포에 적응할 수 있다. 본 연구는 연합 학습 환경에서 랜덤 포레스트 모델이 가지는 통신 비용과 성능 문제를 효과적으로 해결하여 적용 가능한 연합 학습 환경에서 랜덤 포레스트 모델을 위한 알고리즘임을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.167-183
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• 2023

최근 추천시스템 분야에서는 희소한 데이터를 효과적으로 모델링하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. GLocal-K(Global and Local Kernels for Recommender Systems)는 그중 하나의 연구로 전역 커널과 지역 커널을 결합하여 데이터의 전역적인 패턴과 개별 사용자의 특성을 모두 고려해 사용자 맞춤형 추천을 제공하는 모델이다. 하지만 GLocal-K는 커널 트릭을 사용하기 때문에 매우 희소한 데이터에서 성능이 떨어지고 부가 정보를 사용하지 않아 새로운 사용자나 아이템에 대한 추천을 제공하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 GLocal-K의 단점을 극복하기 위해 EASE(Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data) 모델과 부가 정보를 활용한 GEase-K(Global and EASE kernels for Recommender Systems) 모델을 제안한다. 우선 GLocal-K의 지역 커널 대신 EASE를 활용하여 매우 희소한 데이터에서 추천 성능을 높이고자 하였다. EASE는 단순한 선형 연산 구조로 이루어져 있지만, 규제화와 아이템 간 유사도 학습을 통해 매우 희소한 데이터에서 높은 성능을 내는 오토인코더이다. 다음으로 Cold Start 완화를 위해 부가 정보를 활용하였다. 학습 과정에서 부가 정보를 추가하기 위해 조건부 오토인코더 구조를 적용하였으며 이를 통해 사용자-아이템 간의 유사성을 더 잘 파악할 수 있도록 하였다. 결론적으로 GEase-K는 선형 구조와 비선형 구조의 결합, 부가 정보의 활용을 통해 매우 희소한 데이터와 Cold Start 상황에서 강건한 모습을 보인다. 실험 결과, GEase-K는 매우 희소한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트에서 RMSE, MAE 평가 지표 기준 GLocal-K 보다 높은 성능을 보였다. 또한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트를 4개의 집단으로 나누어 실험한 Cold Start 실험에서도 GLocal-K 대비 Cold Start 상황에서 좋은 성능을 보였다.

• 의료법학
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• 제11권2호
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• pp.275-307
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• 2010

In the presidential new-year address in January 2, 2009, the President declared that 17 kinds of new driving force of growth that could create high-added value be selected to step up job creation and an increase in national wealth. The Ministry of Strategy & Finance announced plans for the 17 kinds of new driving force of growth after the presidential address. Specifically, that ministry announced an ambitious plan to select health care service named 'Global Health Care' as one of the five service industries that could create high-added value in a move to provide jobs to approximately 7,000 people and produce pervasive economic effects coming up to a trillion and 10 billion won. To attain the goal, several action plans were mapped out to globalize domestic medical institutions, to rearrange the relevant law and system for the purposes of raising awareness of domestic medical institutions among foreign patients and improving their accessibility and post-satisfaction level, and to lure lots of foreign patients through financial assistance. At the same time, the government announced plans to lure severe patients such as those in want of surgery or organ transplant, cancer patients or patients with heart diseases to create high-added value on a long-term basis. Thus, the government announced that it planned to formulate such strategies and to enter an agreement with foreign governments to attract plenty of foreign patients. In fact, however, there are little full-scale evaluation of medical tourism though it's been a year since it was introduced, and there are few actual efforts to implement what the government announced, either. According to the results of the evaluation of medical tourism, domestic hospitals are said to undergo little significant changes after the introduction of medical tourism, which shows that they take a dim view of medical tourism instead of having expectations for that. The medical tourism industries in major Asian countries have been dynamized, and there are several factors of their success. First of all, they are successful in creating new market opportunities by incorporating related industries such as medicine, tourism and IT and in developing medical tourism products and differentiated marketing by taking advantage of their competitive edge. They have offered full-fledged assistance to this sector, and another reason is the improved international credibility of their medical service. If our country fails to pinpoint our problems in consideration of the cases of the Asian countries or to provide appropriate financial aid, our country is bound to lag behind them. Given this reality, how to assess medical tourism and what challenges this sector is confronted with are discussed.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.127-143
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• 1996

그룹웨어기술은 분산된 환경에서도 서로 가까이 있는 것처럼 대화하고, 함께 협력 하여 작업하며, 정보를 쉽게 교환할 수 있도록 해 주는 핵심적인 기술로 현재 많은 연구가 이루어 지고 있다. 본 논문은 공동 작업환경을 위한 효율적인 그룹통신관리를 독립적인 모듈로 설계하여 그룹웨어 응용시스템의 개발을 지원하는 플랫폼으로 이용하 고자 연구되었다. 논문에서는 우선 그룹통신관리를 위한 요구사항을 도출하기 위해 화상 회의와 같은 응용 개발 사례들을 분석하였으며, 공통적인 구조 및 기능적 특징들을 살펴 보았다. 아울러 그룹통신관리와 직접적으로 관련이 있는 표준화와 연구활동 등을 통하여 기본개념의 설정이나 / 설계시 고려해야 할 사항들을 점검하였다. 이를 토대로 기본적인 그룹통신관리 모델을 정립하고, 그룹통신관리의 구조와 처리절차를 설계하였다. 또한 인터넷 환경에서의 그룹통신에 필요한 dynamic하고 global한 주소화 방식을 구현하기 위하여 IP 멀티캐스트 주소와 포트 번호의 결정 방법에 대한 구조 및 방식을 제시하였다. 특히 멀티캐스트 주소는 먼저 회의 준비단계에서 계층분산체계의 주소관리자들을 이용 하여, 그룹이 포함된 도메인명치을 이용하여 중앙의 주소 관리자에게 지역 주소관리자의 주소확인을 의뢰하고. 그룹웨어 응용이 동작시 해당지역의 주소관리자에게 Initiator의 IP 주소를 제시하여, 이중 network 주소부분을 이용하므로써 주소가 실시간에 생성될 수 있도록 하였다. 아울러 신뢰성있는 데이타 전송서비스를 기술하고, 끝으로 설계검증의 한 방법으로 이미 개발된 응용서비스에 적용하기 위한 전체적인 시스템구조를 논의하였다.