• 한국병원경영학회지
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• 제27권2호
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• pp.16-33
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• 2022

연구목적: 적절한 동선 파악과 동선 추적은 코로나19 역학조사를 위해서 매우 중요하다. 동선 추적 앱 도입을 활발히 하기 위해서는 사용자들의 앱에 대한 기대, 선호 그리고 우려하는 부분에 대한 이해가 필요하다. 본 연구는 동선 추적 앱의 사용률을 높이고, 데이터 공유를 원활히 할 수 있게 해주는 자발적 앱 서비스에 대한 기본적 특징과 적절한 서비스를 찾고자 하였다. 또한 사람들이 왜 동선 추적 앱을 사용하려고 하는지에 대한 주요요인을 확인하였다. 연구방법: 이 연구는 2020년 11월 11일부터 12월 6일까지 온라인 서베이를 실시하였고, 통 1,048명의 응답 데이터를 수집하였다. 응답 데이터 중 2020년 가장 많은 코로나19 확진자가 나온 지역의 883명의 응답자 데이터를 분석에 사용하였다. 결과: 코로나 19 관련 앱을 사용해본 경험자들은 동선 추적 앱에 대한 높은 사용의도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 응답자들은 보건소와 같은 공공기관에서(74%), 무료(93.88%)로 앱을 제공해주기를 원했다. 동선 추적 앱 사용의도에 영향을 미치는 요인으로는 예방적 가치, 기대성과, 인지된 위험, 촉진기능, 노력기대 등으로 나타났다. 또한 개인정보 보호 및 개인정보 노출에 대한 사용자들의 우려를 해결하고 자발적 앱 사용이 필요한 것으로 분석되었다. 함의: 본 연구 결과는 동선 추적 개발에 있어, 적절한 서비스와 사용자들의 니즈를 파악하는데 유용할 것이다. 사람들의 앱 참여율과 데이터 공유를 높일 수 있는 자발적 앱 개발을 위한 기반을 제공해준다. 또한 본 연구는 역학조사에 협조가 가능한 신뢰 가능한 동선 추적 앱 개발의 근간을 마련할 수 있다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제39권1호
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• pp.34-41
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• 2022

일상적인 화학제품들의 사용량이 증가함에 따라 사용되었던 염료 폐기물 처리 또한 중요한 환경적인 문제로 대두되었다. 이러한 염료폐기물은 광촉매를 이용하여 분해시킬 수 있는데, 졸-겔 기술을 활용하면 매우 비용 효율적으로 광촉매를 합성할 수 있다. 졸-겔 기술은 나노스케일의 막 형성에도 상당히 유용하며 간단하게 다층구조를 형성할 수도 있다. 본 연구에서는 다양한 염료 분해에 효과가 있는 산화아연(ZnO) 이용하여 다중 회전도포 방법으로 다층구조(3층, 5층)를 가진 ZnO 막을 형성하였다. 성능비교를 위해 단일 회전도포 방법에 의한 단층구조를 가진 ZnO 막을 대조군으로 준비하였다. X선 회절분석기 및 에너지 분산 X선 분광계를 이용하여 ZnO의 구조 및 원소분석을 수행하였고, 주사전자현미경을 통해 나노선같은 표면형상을 관찰할 수 있었다. 추가적으로 UV-Vis 분광광도계를 활용하여 자외선의 흡수도를 측정하였다. 5층구조를 가진 ZnO 막이 단층 구조를 가진 ZnO 막에 비해 모의 메틸렌 블루를 49% 더 많이 분해하였다. 결론적으로, 다층구조를 가진 ZnO 는 메틸렌블루 염료를 더욱 효과적으로 분해하는 광촉매로써 유용하다는 알 수 있었다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제22권2호
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• pp.120-134
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• 2022

Purpose: This study aimed to identify prognostic factors for patients with distant lymph node-involved gastric cancer (GC) using a machine learning algorithm, a method that offers considerable advantages and new prospects for high-dimensional biomedical data exploration. Materials and Methods: This study employed 79 features of clinical pathology, laboratory tests, and therapeutic details from 289 GC patients whose distant lymphadenopathy was presented as the first episode of recurrence or metastasis. Outcomes were measured as any-cause death events and survival months after distant lymph node metastasis. A prediction model was built based on possible outcome predictors using a random survival forest algorithm and confirmed by 5×5 nested cross-validation. The effects of single variables were interpreted using partial dependence plots. A contour plot was used to visually represent survival prediction based on 2 predictive features. Results: The median survival time of patients with GC with distant nodal metastasis was 9.2 months. The optimal model incorporated the prealbumin level and the prothrombin time (PT), and yielded a prediction error of 0.353. The inclusion of other variables resulted in poorer model performance. Patients with higher serum prealbumin levels or shorter PTs had a significantly better prognosis. The predicted one-year survival rate was stratified and illustrated as a contour plot based on the combined effect the prealbumin level and the PT. Conclusions: Machine learning is useful for identifying the important determinants of cancer survival using high-dimensional datasets. The prealbumin level and the PT on distant lymph node metastasis are the 2 most crucial factors in predicting the subsequent survival time of advanced GC.

• 산업융합연구
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• 제20권8호
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• pp.1-13
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• 2022

벤처 창업이 크게 늘었으나 단기 성과로 성공여부를 판단하기는 어려우며, 지속적인 성장 전망을 보여주지 않고서는 기업의 생존을 담보할 수 없다. 벤처기업의 성장 요인으로 기술사업화역량 수준과 경쟁전략에 따른 경쟁력 수준이 중요하게 다루어지는 가운데 최근에는 혁신적인 비즈니스모델의 등장이 새로운 사업기회를 창출하면서 수많은 벤처 스타트업들의 성장을 견인하고 있다. 본 연구는 기술사업화역량 및 경쟁전략이 벤처기업의 성장전망에 미치는 영향관계에서 비즈니스모델 혁신의 매개효과를 규명하고자 하였다. 이를 위해 2021년 벤처기업정밀실태조사 원데이터를 활용하여 실증 분석하였다. 연구 결과, 기술사업화역량의 제품화, 생산화, 마케팅 역량 및 경쟁전략의 원가우위, 차별화 수준은 성장전망에 정(+)의 영향을 미치고, 생산화역량을 제외한 모든 요인과 성장전망 간에 비즈니스모델 혁신의 매개효과도 검증되었다. 본 연구는 단기적 기업성과 외에 장기적 성장전망에 미치는 영향요인을 새롭게 조명하고 비즈니스모델 혁신이라는 새로운 매개변수를 밝히는 등 연구 범위를 확대하였다. 향후 연구에서는 객관적 측정도구의 개발, 산업특성에 따른 차이 규명이 필요할 것으로 보인다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1120-1128
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• 2022

해양사고 발생시 실종자는 해양에 노출된 시간이 길어질수록 생존확률이 빠르게 감소하기 때문에 인명구조를 위해서는 신속한 수색이 필요하다. 또한 해양의 수색영역은 육상에 비해서 매우 넓기 때문에 효율적인 수색을 위해서는 선박을 이용한 육안수색보다는 인공위성이나 항공기에 탑재된 센서를 이용한 해상 객체 탐지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 항공기에 탑재된 초분광 영상 센서를 이용하여 해양에서 객체를 신속하게 탐지하기 위한 목적으로 진행되었다. 초분광 영상 센서로 촬영된 영상은 8,241 × 1,024의 공간 해상도를 가지며, 한 화소당 0.7 m의 분해능과 127개의 스펙트럼으로 구성된 대용량의 데이터이다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 신속하게 분석하기 위한 목적으로 DBSCAN을 사용한 해수 식별 알고리즘과 밀도 기반의 육지 제거 알고리즘을 결합한 해상 객체 탐지 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 초분광 영상에 적용하였을 때 약 5 km²의 해상 영역을 100초 내로 분석할 수 있는 성능을 보였다. 또한 개발한 모델의 탐지 정확도를 평가하기 위해서 항공기를 이용하여 목포, 군산, 여수 지역의 초분광 영상을 촬영하였으며, 본 연구에서 개발한 탐지 모델에 적용한 결과, 실험 영상 내의 선박들을 90 %의 정확도로 탐지할 수 있는 결과를 얻었다. 본 연구에서 개발된 기술은 소형 선박의 수색·구조 활동을 지원하는 중요한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.59-76
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• 2023

코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.

• 환경생물
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• 제40권3호
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• pp.307-315
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• 2022

본 연구에서는 서식지 질적 평가에 대한 추진체계를 6단계로 구분하고, 평가 대상지 선정 방법과 서식지 질적 평가 항목을 제시하였다. 서식지 질적 평가 항목은 서식지의 건강성, 안정성, 단절화 및 파편화 정도, 서식지 적합성, 위협 정도 등에 대한 종합적인 평가가 가능하도록 구성되었다. 그러나 현시점에서는 자료부족으로 인하여 서식지 질적 평가 체계가 적용 가능한 멸종위기종이 극히 일부에 해당된다. 서식지 질적 평가 체계는 향후 멸종위기종들에 관한 서식환경자료가 축적되고 이를 기반으로 평가항목들에 대한 정량적 기준 및 가중치가 부여되면 멸종위기종별 주요 서식지에 대한 보전방안 마련에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제12권2호
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• pp.81-93
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• 2022

본 연구의 목적은 코로나 팬데믹 시기에 웹기반 시뮬레이션 실습을 포함한 임상 실습 경험의 의미를 파악하는 것이다. 웹기반 시뮬레이션 실습과 임상 실습 경험을 포커스그룹 인터뷰를 통하여 자료를 수집하고 내용분석 방법에 따라 분석하였다. 포커스 그룹에 의한 심충 면담내용을 분석한 결과, 2개의 구성요소와 7개의 주제 묶음, 18개의 주제로 나타났다. 첫 번째 구성요소로, 임상 실습은 4개의 주제 묶음으로 '팬데믹 상황에서의 불안한 실습의 출발', '다양한 사례에 의한 직접 경험', 미래 간호사로서 준비하는 훈련 기회', ' 수행의 부담감 및 제한적 경험'이었다. 두 번째 구성요소인 웹기반 시뮬레이션 실습은 3개의 주제 묶음으로 '미완성의 간호실습', '가상공간에서의 임상 간호에 대한 간접경험', '통합 실습 모델의 요구'로 분류되었다. 간호교육과정에서 임상 실습은 매우 중요한 부분이나 학생들이 실제로 현장에서 수행할 수 있는 간호는 매우 제한적이다. 따라서 관찰 위주의 임상 실습의 단점을 보완하고, 실습 교육의 질적 수준을 높이기 위하여, 웹기반 시뮬레이션 실습을 포함한 혼합 실습 모델 등을 고려할 필요가 있다.

• 무역학회지
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• 제42권2호
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• pp.369-390
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• 2017

과거에는 주로 기업차원에서 이루어지던 사회적 책임활동에서 더 나아가 최근에는 기업의 조직구성원 개개인의 사회적 책임활동의 참여를 이끌어내려는 노력이 이루어지고 있다. 이를 통해 내부구성원의 자긍심과 소속감을 높여 임직원들의 조직만족과 조직몰입을 향상시킬 수 있다는 이점이 있음에도 불구하고, 사회적 책임활동을 다루고 있는 기존의 대다수 연구들은 기업차원에서의 사회적 책임활동을 주로 다루고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 조직구성원 개인의 사회적 책임활동을 활성화시키는 요인을 밝히고, 이러한 개인적 차원에서의 사회적 책임활동이 직무만족과 조직몰입에 어떠한 영향을 미치는지를 확인하고자 하였다. 중국에 진출해 있는 한국기업의 현지 중국인종업원들의 사회적 책임활동과 관련한 설문조사를 실시하였으며, 그 결과 개인차원의 사회적 책임활동을 활성화시키는 요인은 혁신적 조직문화, 최고경영자의 윤리적 가치관, 직원 개개인의 윤리적 가치관 등이 있는 것으로 확인되었다. 또한, 조직구성원 개개인의 사회적 책임활동은 직무만족과 조직몰입을 높이는 역할을 수행한다는 점이 밝혀졌다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.43-45
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• 2021

초단기 강수예측 시스템은 단시간 발생하는 집중호우와 같은 위험기상에 대응하기 위해 사회·경제적으로 중요하다. 최근 국내·외에서 심층신경망을 활용한 초단기 강수예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 심층신경망을 이용한 강수예측 모델은 훈련 데이터를 만들 때 기상데이터의 구조와 종류가 복잡하고 방대하므로 기상학적 이해를 바탕으로 복잡한 전처리 과정이 필요하다. 또한, 비선형적인 패턴의 강수 현상을 예측하기 위하여 기상의 상호작용에 대한 이해를 바탕으로 입력 데이터를 구성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 접근법을 제안하고자 한다. i) 기상레이더 합성 강수장과 강수발달에 영향을 줄 수 있는 주요 인자(레이더, 지형, 온도, 등)를 훈련 데이터 구축을 위해 패턴 분석에 적합한 형태로 정제하고 이를 구조화하여 통합한다. ii) 합성곱 신경망과 합성곱 장단기 기억 신경망을 접목하여 초단기 예측 강수장을 산출한다. 2020년 강수 사례를 이용하여 제안한 모델의 정확성을 검증하였다. 제안한 모델은 비선형적인 패턴의 강수 현상을 잘 모의하였고, 강수의 규모 및 강도에 대한 예측성능이 향상되었다. 이는 강수를 동반한 초단기 위험기상의 방재에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.