• 한국IT서비스학회지
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• 제22권4호
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• pp.171-184
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• 2023

FinTech, which has brought innovation to the financial industry thanks to the advancements in ICT since 2010, has contributed to the growth of the financial ecosystem and increased consumer benefits. Furthermore, there has been a growing demand for social responsibility and sustainability in financial institutions, which have a significant impact on governments, businesses, and people's lives. Despite this, many FinTech companies and traditional financial institutions are still in the early stages of establishing ESG (Environmental, Social, and Governance) management philosophy or lack long-term plans. In this study, we aim to examine the impact of ESG management on the FinTech industry, focusing on representative domestic cases, and derive policy and institutional measures to spread it in the financial industry. Specifically, we will adopt MSCI rating indicators, which are internationally accepted by various industries such as manufacturing, healthcare, and transportation, to evaluate the 35 ESG management subcategories of FinTech companies. As a result, a total of 22 compliance items were disclosed in the ESG report, and it was possible to confirm the detailed management. Through this, we intend to propose effective management strategies for the organizational structure, operations, programs, and performance evaluation of FinTech companies, which are positioning themselves as sustainable growth drivers in the domestic industry.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.35-46
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• 2023

본 연구에서는 문서 분류기의 정확도를 높이기 위해 문맥 정보와 키워드 정보를 모두 사용하는 이중 접근(Dual Approach) 방법론을 제안한다. 우선 문맥 정보는 다양한 자연어 이해 작업(Task)에서 뛰어난 성능을 나타내고 있는 사전학습언어모델인 Google의 BERT를 사용하여 추출한다. 구체적으로 한국어 말뭉치를 사전학습한 KoBERT를 사용하여 문맥 정보를 CLS 토큰 형태로 추출한다. 다음으로 키워드 정보는 문서별 키워드 집합을 Autoencoder의 잠재 벡터를 통해 하나의 벡터 값으로 생성하여 사용한다. 제안 방법을 국가과학기술정보서비스(NTIS)의 국가 R&D 과제 문서 중 보건 의료에 해당하는 40,130건의 문서에 적용하여 실험을 수행한 결과, 제안 방법이 문서 정보 또는 단어 정보만을 활용하여 문서 분류를 진행하는 기존 방법들에 비해 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제26권1호
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• pp.35-47
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• 2023

Myelophycus caespitosus, a brown alga belonging to genus Myelophycus, has been traditionally used as a food and medicinal resource in Northeastern Asia. However, few studies have been conducted on its pharmacological activity. In this study, we evaluated whether methanol extract of M. caespitosus (MEMC) could protect against oxidative damage caused by hydrogen peroxide (H₂O₂) in C2C12 murine myoblasts. Our results revealed that MEMC could suppress H₂O₂-induced growth inhibition and DNA damage while blocking the production of reactive oxygen species. In H₂O₂-treated cells, cell cycle progression was halted at the G2/M phase, accompanied by changes in expression of key cell cycle regulators. However, these effects were attenuated by MEMC. In addition, we found that MEMC protected cells from induction of apoptosis associated with mitochondrial impairment caused by H₂O₂ treatment. Furthermore, MEMC enhanced the phosphorylation of nuclear factor-erythroid-2 related factor 2 (Nrf2) and expression and activity of heme oxygenase-1 (HO-1) in H₂O₂-treaetd C2C12 myoblasts. However, such anti-apoptotic and cytoprotective effects of MEMC were greatly abolished by HO-1 inhibitor, suggesting that MEMC could increase Nrf2-mediated activity of HO-1 to protect C2C12 myoblasts from oxidative stress.

• 대한통합의학회지
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• 제11권2호
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• pp.1-13
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• 2023

Purpose : Along with the rapid development of digital technology, the application of digital healthcare in the medical field is also increasing. According to many experts, increasing the amount of exercise and physical activity is a helpful way to prevent and manage physical problems in modern society. However, a lack of exercise, which is of the lifestyle of modern people, leads to the development of various diseases. This study aimed to examine the effects of digital exercise intervention using artificial intelligence (AI) on the physical abilities of adults whether digital exercise intervention can be a reliable and effective therapeutic option for musculoskeletal disorders in real-world clinical settings. Methods : In this study, exercise was conducted using a digital application to investigate the effects of an AI-based digital exercise intervention on the physical abilities of adults. A total of 13 adults were evaluated, and their physical abilities before and after the exercise intervention were compared. Hand-grip strength, functional leg muscle strength, dynamic balance, and quadriceps muscle strength were assessed. Exercise was performed using a digital application and in a non-face-to-face manner. AI identified the exercise status of each participant and adjusted the exercise difficulty level accordingly. The exercised daily for 4 weeks. Results : A total of 12 participants were analyzed for the final results. Significant improvements were observed in hand-grip strength, functional leg muscle strength (evaluated using the stand-up test), dynamic balance, and straight-gait ability (p<.05), indicating an increase in the overall muscular strength and physical function of the participants. Conclusions : Digital exercise intervention using AI is effective in improving physical abilities related to musculoskeletal function. It can be useful in clinical practice as an effective treatment option for patients with musculoskeletal disorders or muscle weakness.

• 융합정보논문지
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• 제12권2호
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• pp.184-191
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• 2022

본 연구는 자동차보험 이용환자들의 효율적 관리방안을 모색하는데 필요한 기초정보를 제공하고자 보건의료빅데이터개방시스템에 등록된 2016년부터 2020년까지 5개년 자동차보험 진료비 심사자료를 대상으로 분석하였다. 분석결과, 자동차보험 입원진료비 내역 구성비율 1순위는 상급종합병원은 처치 및 수술료, 종합병원·병원·의원은 입원료, 한방의료기관(한방병원, 한의원)은 처치 및 수술료, 치과병원은 처치 및 수술료 이었다. 외래진료비 내역 구성비율 1순위는 양방의료기관(상급종합병원, 종합병원, 병원, 의원)은 진찰료, 한방의료기관(한방병원, 한의원)과 치과의료기관(치과병원, 치과의원)은 처치 및 수술료 이었다. 자동차보험 입원 건당 진료비에는 투약료, 마취료, 특수장비 비율이 영향요인이었으며, 외래 건당 진료비에는 이학요법료 비율이 영향요인으로 확인되었다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.270-279
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• 2022

본 연구는 의료인 권장예방접종에 대한 간호대학생의 건강신념 요인을 검토하고, 예방접종 의도에 건강신념 요인이 미치는 영향을 파악하기 위해 시도되었다. 연구대상자는 간호대학생 260명이었고, 자료는 설문지를 통해 수집되었고, SPSS 23.0 프로그램의 t-test, ANOVA, 피어슨 상관계수 및 위계적 다중회귀를 사용하여 분석하였다. 간호대학생의 권장예방접종 의도에 영향을 미치는 요인에 대한 회귀모형은 유의하였고(F=13.35, p<.001), 주요 영향 변인은 행동의 계기, 자기효능감, 지각된 유익성, 학년 순으로 나타났으며, 모형의 설명력은 36.4% 이었다. 본 연구를 통해 임상실습 중 감염예방을 위한 예방접종의 효과를 강조하고 간호대학생 대상의 의료인 권장예방접종 의도를 향상시킬수 있는 프로그램을 개발하고 적용할 필요가 있음을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제22권1호
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• pp.129-134
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• 2022

스마트플랫폼이란 기존 플랫폼과 첨단 IT기술을 결합함으로써 물리 및 가상공간을 초연결 환경으로 구현한 진화된 플랫폼이라 정의된다. 초연결로 언급되는 정보와 정보, 인프라와 인프라, 인프라와 정보, 공간과 서비스가 연결은 사용자의 삶의 질과 환경을 획기적으로 변화시켜 주는 고품질의 서비스 구현 및 제공을 가능하게 한다. 특히 스마트 정부와 스마트 헬스케어 구현으로 사회안전망과 개인건강관리 수준을 획기적으로 개선시킨 효과를 모두에게 제공하고 있다. 이 과정에서 생산되고 소비되는 수많은 정보들은 그 자체로서 혹은 빅데이터 분석을 통해 공공 및 개인의 기본권을 위협하는 요인으로 작용할 수 있다. 특히 스마트시티의 생태계를 형성하는 핵심기능으로서의 스마트플랫폼은 자연스럽게 지속적으로 확장되어 가기 때문에 그에 따르는 데이터의 처리운용과 네트워크 운영 상 커다란 보안 부담에 직면하고 있다. 이 논문에서는 스마트시티의 핵심 기능으로서의 플랫폼 구성 요소와 그에 대한 적절한 보안위협 및 대응 방안을 연구한다.

• 융합정보논문지
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• 제12권2호
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• pp.107-115
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• 2022

본 연구의 목적은 중소병원 간호사의 감염관리 지식, 표준주의 수행도를 파악하고 표준주의 수행도에 미치는 영향 요인을 규명하기 위함이다. 본 연구는 횡단적 서술적 조사연구 방법으로 7개 중소병원 간호사 258명을 대상으로 수행되었다. 감염관리 지식은 평균 7.25점, 표준주의 수행도는 평균 3.61점이었으며, 임상경력(r=.123, p=.047)과 직위(F=5.356, p=.005)에 따라 표준주의 수행도에 차이를 보였다. 감염관리 지식과 표준주의 수행도 간에는 통계적으로 유의한 양의 상관관계가 있었으며(r=.421, p<.001), 표준주의 수행도에 영향을 미치는 요인은 직위(β=-.187, p=.025)와 감염관리 지식(β=.408, p<.001)으로 나타났다. 중소병원 간호사의 의료관련감염 관리를 위한 표준주의 수행도를 증진시키기 위한 방안으로 일반간호사를 대상으로 감염관리에 대한 융복합 교육이 요구된다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권3호
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• pp.761-770
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• 2023

COVID-19가 유행을 선언한 시기인 2020년부터 3개년의 지역사회건강조사 자료를 활용하여 노인 우울에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 실시하였다. 노인 220,921명 대상으로 일반적 특성, 건강행태 및 주관적 건강수준, 의료 이용에 따른 우울의 차이는 복합표본 t-test, ANOVA를 이용하여 분석하였고, 우울에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과 우울수준은 남성노인 1.21±0.01, 여성노인 1.74±0.02로 여성노인이 더 높게 나타났고, 차이를 보인 변수는 세대유형에서 남성노인은 1세대, 여성노인은 3세대일 때 우울이 더 높게 나타났다. 우울에 영향력이 큰 변수는 우울 경험과 스트레스인지로 나타났다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권10호
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• pp.3907-3912
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• 2023

Radiation portal monitors (RPMs) installed at airports and harbors to prevent illicit trafficking of radioactive materials generally use large plastic scintillators. However, their energy resolution is poor and radionuclide identification is nearly unfeasible. In this study, to improve isotope identification, a RPM system based on a multi-array plastic scintillator and convolutional neural network (CNN) was evaluated by measuring the spectra of radioactive sources. A multi-array plastic scintillator comprising an assembly of 14 hexagonal scintillators was fabricated within an area of 50 × 100 cm². The energy spectra of ¹³⁷Cs, ⁶⁰Co, ²²⁶Ra, and ⁴K (KCl) were measured at speeds of 10-30 km/h, respectively, and an energy-weighted algorithm was applied. For the CNN, 700 and 300 spectral images were used as training and testing images, respectively. Compared to the conventional plastic scintillator, the multi-arrayed detector showed a high collection probability of the optical photons generated inside. A Compton maximum peak was observed for four moving radiation sources, and the CNN-based classification results showed that at least 70% was discriminated. Under the speed condition, the spectral fluctuations were higher than those under dwelling condition. However, the machine learning results demonstrated that a considerably high level of nuclide discrimination was possible under source movement conditions.