• 한국방사선학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.45-50
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• 2013

전산화단층촬영장치(Computed Tomography:CT)등장은 인체의 검사 시에 비 침습적인 검사로서 환자의 병변을 발견하는데 사용된다. 전산화단층촬영장치가 주는 정보는 3차원 영상구현에 중요한 역할을 하고 있다. 과학이 발전함에 따라 최근에는 전산화단층촬영장치를 사용하여 물리학적인 또한 생물학적 연구에 적용할 수 있는 장비가 필요하게 되었다. 따라서 좀 더 세밀하고 구체적인 정보를 제공해주는 마이크로 시티(Micro-CT)가 등장하였다. 마이크로 시티가 주는 영상정보는 더욱 더 세밀하고 구체적인 영상 정보이며 따라서 생명공학과 고분자 재료공학 발전에 크게 기여하고 있다. 그러나 아직까지 마이크로 시티의 사용자에 관한 피폭선량의 한도에 관한 공간선량 측정 정보가 정확하게 보고된바 없다. 또한 마이크로 시티를 사용함으로써 원치 않게 발생 할 수 있는 산란선에 관하여 공간 피폭 선량이 보고되지 않았다. 마이크로 시티는 장비의 외관은 피폭 산란선 제거용 납으로 구성되어 있다. 따라서 산란선에 의한 피폭을 충분히 예방할 수 있지만 시간이 흐르고 장비가 노후되어짐에 따라 꾸준한 장비의 관리가 필요 할 것이다. 우리는 우연치 않게 발생 될 수 있는 마이크로 시티를 직접적으로 사용하고 있는 운영자의 산란선 피폭에 관해 공간선량을 측정하였다. 결론적으로 마이크로 시티의 사용자로 하여금 원치 않게 발생되는 산란선에 관하여 피폭 관리가 필요하다고 알리고 싶다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.149-158
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• 2014

급변하는 21세기 지식 정보 사회는 다양한 학문 분야의 영역을 넘나드는 융합 교육을 강조하고 있다. 특히 기존의 과학 기술 중심의 융합 교육에 예술을 추가하여 과학적 창의성과 예술적 감수성이 조화된 인재 양성을 기대하였다. 그러나 대부분 과학 기술 교과 중심으로 STEAM 교육이 활발하게 이루어지고 예술 교과는 단지 보조 수단으로 인식되거나 활용되고 있는 실정이다. 이는 예술 교육이 지닌 교육의 특성과 가치를 교육적으로 활용하지 못할 뿐더러, 피상적인 통합 교육으로 갈 수 있다는 점이 문제이다. 이에 본 연구에서는 예술을 체험하고 창작하는 과정에서 과학, 기술, 수학 등 여러 영역의 지식을 유용하게 활용할 수 있도록 하여, 백남준이 그 당시의 과학기술을 창의적으로 활용하여 예술 영역을 확장한 사례와 같이 교육 프로그램을 설계하였다. 이러한 학습 과정에서 EPL이 학습의 지적 도구이자 매개체로 필수적으로 활용될 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 초등학생 5학년을 대상으로 교육 프로그램을 적용한 결과 창의적 성향에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.231-242
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• 2007

패턴 탐사에 관한 기존의 연구들[1,2,3,4,5,6,11,12,13]은 이동 객체의 위치 이력 데이터 집합에 대한 위치 일반화 접근법을 사용하지 않거나 사용해도 특정 공간상의 이동 패턴들 중 단순히 시공간 제약이 없는 빈발 패턴만을 추출하므로, 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 스케줄링 경로와 같은 시공간 제약을 갖는 빈발 패턴 탐사에는 적용하기 어렵다. 또한 패턴 탐사의 수행에 있어 기존의 기법들은 데이터베이스에 대한 반복 접근을 줄이기 위해 메모리 상에 패턴 트리를 생성하여 사용하므로 보다 많은 메모리 공간을 소요하게 된다. 따라서 이러한 기존 탐사 기법들의 문제점들을 해결하기 위한 보다 효율적인 패턴 탐사 기법이 필요한 실정이다. 효율적 탐사 기법을 개발하기 위하여 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합에 대한 탐사 수행 시간 및 탐사에 필요한 메모리 공간을 최소화하기 위해서 상세 수준의 데이터들을 의미있는 공간영역 정보로 변환하는 새로운 위치 일반화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 패턴 탐사의 전처리 과정에서 $R^*$-Tree와 영역 Grid 해쉬 테이블(AGHT:Area Grid Hash Table)을 기반으로 이동 객체의 위치 속성들을 2차원 공간영역으로 일반화하여 이동 시퀀스를 생성함으로써 효율적인 이동 객체의 공간 이동 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.87-93
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• 2016

현대 지식정보사회에서 정보통신기술은 개인, 사회 및 국가적 차원에서 매우 중요하다. 특히 국가적 차원에서 있어서 정보통신기술관련산업은 매우 중요한 비중을 차지하고 있으며, 다른 산업과는 달리 다양한 기반시설을 필요로 하지 않으며 소수의 인재들에 의하여 단기간에 부흥할 수 있는 장점이 있다. 이러한 관점에서 정보영재 발굴과 교육은 국가의 미래에 있어서 매우 중요한 과제가 되어가고 있다. 과거의 영재교육의 선발은 주로 지필고사를 통해 실시되었으나, 사교육 등 다양한 폐해로 인해 2013년 이후로 관찰추천제 방식이 전면적으로 실시되었다. 본 연구의 목적은 정보영재아동의 관찰추천제 입학제도의 타당성을 분석하는 것이다. 이러한 연구목적을 위해 서울시의 한 대학부설 과학영재교육원에 재학한 정보영재아동들을 대상으로 입학성적과 수료성적의 상관관계 분석을 통해서 관찰추천제의 타당성을 분석하였다. 통계처리결과 정보영재아동은 입학성적과 수료성적의 상관관계를 보였다. 즉 정보영재아동의 경우 입학성적이 좋으면 수료성적이 좋음을 보였다. 본 연구결과는 향후 영재교육에 있어서 관찰추천제의 유용성을 판단하는 데 귀중한 자료가 될 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권5호
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• pp.448-464
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• 2007

위치 기반 서비스는 질의하는 클라이언트의 위치에 따라 질의에 대한 결과를 제공한다. 위치 기반 서비스에서, 전통적인 캐싱과 프리페칭 같은 기법은 서버로부터의 데이타 전송과 질의 응답 시간을 감소시키기에 효과적인 접근 방법이다. 그러나 클라이언트의 다양한 이동성과 질의 패턴으로 이들 기법은 캐시의 비효율성과 네트워크 부하를 초래할 수 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위해, 사용자가 요구한 질의와 질의 결과를 표현하는 세그먼트들의 집합으로 정의된, 서술을 이용하여 프리페칭 세그먼트 개념과 개선된 캐시 교체 전략을 함께 사용하는 시멘틱 프리페칭 기법을 제안한다. 이동 클라이언트는 시멘틱 프리페칭 영역이라고 불리는 서비스 영역에 진입할 때 서버로부터 미리 필요한 시멘틱 정보를 가져온다. 이동 컴퓨팅 환경에서 클라이언트는 위치 종속 데이타의 질의 처리를 위해 캐시에 미리 그 정보를 유지한다. 제안 기법의 성능은 사용자 이동성과 질의 패턴, 위치 종속 데이타의 분포, 적용 캐시 교체 전략과 같은 다양한 환경 변수와 관련 지어 조사된다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 영역 질의와 최 근접 질의에 대해 기존 기법보다 효율적임을 보여준다. 추가로, 질의 처리에 두 질의를 동적으로 반영하여 적용하면 성능이 향상됨을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-11
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• 2015

낸드 플래시 메모리는 빠른 접근 시간과 저전력의 특성을 가지고 있어 저장장치로 많이 사용되고 있는 추세이다. 하지만 저사양의 임베디드 장치에서는 메모리 요구사항과 구현상의 복잡성으로 FTL을 적용하기에는 비용이 많이 든다. 이러한 이유로 FTL을 구현하기 힘든 임베디드 장치에 적용할 수 있는 B+ 트리 연구들이 다수 제안되었다. 이런 연구들은 낸드 플래시 메모리에서 제자리 업데이트가 불가하다는 단점을 고려하여 삽입과 갱신의 성능을 최적화 하였다. 하지만 B+ 트리에 기존의 가비지 컬렉션 기법들을 적용하면 낸드 플래시 메모리의 페이지 위치를 변경하게 되고 B+ 트리의 재구성을 발생시켜 전체적인 성능을 저하시킨다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리를 기반으로 하는 B+ 트리와 이와 유사한 인덱스 트리 구조에 적용할 수 있는 가비지 컬렉션 기법을 제안한다. 제안하는 가비지 컬렉션 기법은 블록 정보 테이블과 대리 블록을 이용하여 B+ 트리의 재구성을 발생시키지 않는다. 제안된 기법의 성능평가를 위해, 낸드 플래시 메모리가 장착된 실험 장치에 B+ 트리와 ${\mu}$-Tree를 구현하고 제안된 기법을 적용하였다. 구현 결과 B+ 트리에서 제안된 기법이 GAGC(Greedy Algorithm Garbage Collection)보다 삽입된 키의 개수가 약 73% 많았으며, ${\mu}$-Tree에서 제안된 기법이 GAGC보다 시간 오버헤드가 약39% 적었다.

• 경영과정보연구
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• 제31권3호
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• pp.47-73
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• 2012

SNS는 다양한 플랫폼의 형태로 진화하며 사용자 자신이 콘텐츠 및 메시지 생산자이자 소비자로서의 역할을 수행할 수 있도록 하였고, 전통 미디어에서의 미디어 대 다수의 불특정 수용자의 구조가 아닌 SNS 플랫폼을 통한 일 대 일, 혹은 일 대 다의 시 공간을 초월한 상호작용을 가능하게 만들었다. 또한 디지털 커뮤니케이션 기술의 발달로 별개로 존재하던 정보기술, 미디어 콘텐츠, 커뮤니케이션 네트워크가 상호 연결되었으며 이러한 커뮤니케이션 환경의 변화로 인해 특정한 전문가 집단이 주도하던 대중문화는 급격하게 해체 재편되고 있으며, 이러한 흐름은 기업의 마케팅 전략에도 크게 영향을 주고 있다. 즉, 기업들이 도입하는 대부분의 새로운 정보기술들은 소비자 시장에 기반을 둘 것이며, 조직의 상품 및 브랜드의 홍보와 마케팅을 위해 SNS에 전략적으로 참여하게 될 것이다. 이렇듯 SNS가 소비자들의 행동에 영향을 주는 주요 매체로 부각되고 있으며, SNS의 특성이 다른 사용자의 반응을 유발할 수 있다는 점에서 매우 중요하기 때문에 SNS의 수용 결정에 영향을 미치는 SNS의 주요 특성을 분석하고 이에 따른 SNS의 활용 전략이 필요하다. 이에 본 연구는 SNS의 활용빈도를 높이고 궁극적으로 기대효과를 극대화하기 위한 전략을 도출하기 위하여 SNS의 특성을 개방성, 신속성, 상호작용성, 경제성으로 구분하고, 이러한 SNS의 특성이 SNS에서의 지각된 유용성과 용이성, 즐거움 그리고 SNS 사용의도에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하였다.

• 융합정보논문지
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• 제10권3호
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• pp.7-15
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• 2020

치료·공급자 중심의 의료서비스에서 예방·소비자 중심의 서비스로 패러다임이 변화하고 있는 시점에 보건의료와 ICT융합기술의 접목은 4차 산업혁명 안에서 디지털 헬스케어 산업에 대한 관심을 고조시키고 있다. 디지털 헬스케어에는 건강, 영양, 운동, 및 환자관리 등이 포함되며, 디지털 헬스케어 산업에는 개인 건강 및 의료 정보를 제공할 수 있는 의료기기, 의료정보시스템 및 헬스케어 플랫폼 등과 관련된 의료 및 IT 산업의 융합으로 요약된다. 고령화 및 만성질환의 증가에 따른 사회적 요구로 인해 우리나라에서도 4차 산업혁명 안에서 디지털 헬스케어는 중요한 정책으로 다뤄지고 있다. 디지털 헬스케어 산업이 인류의 수명연장과 삶의 질 증진에 기여하기 위해서는 관련 인프라와 법률적 제도 정비 및 정책 마련 등이 시급하며 덧붙여 중요한 것은 디지털 헬스케어 산업을 이끌어갈 인재 육성을 위한 융합적 교육의 활성화가 필요하겠다. 본 연구는 4차 산업혁명 시대의 디지털 헬스케어 산업의 동향과 정부의 연구개발 정책방향에 대해 고찰하고 미래 발전 방향 및 시사점을 도출하고자 시행되었다.

• 재활복지
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• 제17권4호
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• pp.291-309
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• 2013

웹 사용성(Web Usability)은 장애에 관계없이 누구나 웹을 원활히 사용할 수 있도록 생성하고 운영하는 기준으로 활용된다. 링크 유효성은 웹 사용성을 결정짓는 주요한 검사항목이다. 웹 사이트에서는 시간이 지남에 따라 링크의 타겟이 없어지거나 변경되는 현상이 발생하고 이로써 링크 유효성이 점차 저하된다. 본 논문에서는 국내 공공기관 웹 사이트의 링크 유효성을 분석하였다. 링크 유효성 자동화 도구에 의한 콘텐츠 접근이 가능한 49개 웹 사이트 중 91.8%의 웹 사이트가 한 개 이상의 끊어진 링크를 포함하고 있었다. 또한 웹 사이트별로 끊어진 링크 수의 평균은 50.5개로 전체 링크 수의 0.33% 수준이었다. 29개 웹 사이트는 내부 링크의 끊김 현상이 있었다. 22개 웹 사이트에서는 끊어진 링크에 대한 안내페이지조차 제공하지 않고 있었다. 끊어진 링크는 웹 사용성을 저하시킴으로써 웹 사이트에 대한 사용자의 신뢰도를 하락시킬 뿐만 아니라 검색엔진을 통한 정보 제공을 차단한다. 따라서 웹 사이트 제작자나 운영자는 링크 유효성의 중요성을 인식하고 링크 유효성 검사를 웹 사이트 운영 절차에 추가하거나 주기적으로 실시하여 링크 끊김으로 인한 사용성 저하를 방지할 필요가 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권1호
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• pp.13-24
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• 2021

암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.