• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제22권2호
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• pp.191-198
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• 2005

확실한 자기공명영상의 효과를 판정하기 위해서는 아직도 증례가 많이 부족한 것이 사실이지만 본 연구의 결과에서도 알 수 있듯이 반전성 유두종에 있어 술전 자기공명영상으로 종양의 범위와 위치를 구별하는데 탁월한 효과를 확인하였다. 앞으로도 많은 환자를 대상으로 체계적인 연구가 이루어져야 하겠고 향후 지속적인 자기공명영상 촬영술의 발달이 뒷받침 된다면 좀 더 정확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 재활복지
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• 제20권4호
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• pp.265-281
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• 2016

본 연구는 삼킴장애를 가진 뇌졸중 환자의 특성에 따른 삼킴기능, 식이수준, 인지기능, 일상생활의 비교와 상관관계를 알아보고자 하였다. 본 연구의 대상자들은 삼킴장애가 있는 뇌졸중 환자 56명이었다. 결과측정은 기능적 삼키장애 척도(FDS), 미국언어청각협회 삼킴척도(ASHA NOMS), 한국판 간이 정신상태 검사(K-MMSE), 한국판 수정바델지수(K-MBI)를 사용하였다. 수집한 자료는 대상자들의 일반적 특성에 따른 각 평가들의 차이를 비교하기 위하여 독립 t 검정을 이용하여 분석하였고 각 평가들의 상관관계를 알아보기 위하여 피어슨 상관분석을 수행하였다. 연구 결과, 대상자들의 손상위치에 따른 삼킴기능은 유의한 차이가 있었다. 발병기간에 따른 인지기능은 유의한 차이가 있었다. 대상자들의 나이는 식이수준, 인지기능과 유의한 상관이 있었다. 삼킴기능은 식이수준, 인지기능과 유의한 상관이 있었다. 인지기능은 식이수준, 일상생활과 유의한 상관이 있었다. 본 연구의 결과를 기반으로 삼킴장애가 있는 뇌졸중 환자에 대한 삼킴재활 치료는 환자들의 특성과 인지기능을 고려하여 수행해야 할 것으로 사료된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.78-92
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• 2019

본 연구에서는 GIS 공간분석기법을 활용해 중장년층 대상 고용지원 서비스 공급의 효율성을 분석하고 대안을 제시하였다. 먼저 중장년 고용지원기관의 위치정보를 토대로 서비스 제공의 공간범위를 탐색하고, 지오프로세싱 기능을 사용해 지역별 중장년 고용지원 서비스의 중첩율과 배제율을 계산하였다. 다음으로는 지역 별 잠재 수요자 규모를 토대로 선별한 서비스의 우선 공급 대상 중 배제율이 높은 경우 서비스 공급의 취약 지역으로 간주하고, 서비스 중첩율이 높은 지역에서 서비스 공급 취약 지역으로의 고용지원기관 재배치를 통한 고용지원 서비스 접근성의 효율적 개선 방안을 제안하였다. 분석 결과, 중장년 고용지원서비스의 대표적인 공급 취약 지역으로 남양주시가 선정되었으며, 서비스 공급의 효율성 개선을 위해서는 공간적 기능적 상호 중첩도가 높은 시흥시, 안산시 단원구, 강남구, 송파구 소재의 중장년일자리희망센터 중 남양주 인근으로의 이전 가능 여부를 검토하는 것이 합리적일 것으로 판단된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.63-72
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• 2010

RFID (Radio Frequency IDentification)는 유비쿼터스 환경에서 바코드를 대체하여 유용하게 사용될 하나의 차세대 자동식별 기술을 말한다. RFID 시스템은 기본적으로 태그(Tag)와 태그 인식을 위한 리더 (Reader) 그리고 태그에 대한 정보를 저장하고 있는 백-엔드-데이터베이스(Back-End-Database)로 구성된다. 최근 휴대폰이나 PDA(Personal Digital Assistants)에 모바일 리더 기능을 장착한 모바일 리더를 이용한 RFID 서비스가 급증하고 있으나 이러한 환경에서 안전한 기법에 대한 연구는 아직까지 미흡하다. 기존에 존재하는 고정형 리더를 이용한 기법들을 모바일 리더를 이용한 환경에 적용하기에는 추가적으로 고려해야할 요소들이 존재한다. 모바일 리더 환경에서는 기기의 분실이 쉽고 또한 통신 장애 및 통신 범위 초과와 같은 이유로 백-엔드-데이터베이스와 항상 신뢰하여 연결될 수 없기 때문에 이러한 추가적인 문제들을 고려한 안전한 기법에 대한 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 Han 등이 백-엔드-데이터베이스가 없는 환경에서 RFID 상호 인증 프로토콜을 제안하였다. 하지만 Han 등의 기법은 도청, 스푸핑, 재생 공격을 통한 태그 위치 추적이 가능하다. 또한 저가 기반의 수동형 태그에 부적절하게 많은 통신량을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 Han 등의 기법의 취약성을 분석하고 안전성과 효율성 측면에서 향상된 온라인 백-엔드-데이터베이스가 없는 환경에서 RFID 상호 인증 프로토콜을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1277-1290
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• 2020

지표수와 지하수로 이루어진 수자원은 세계적으로 가장 중요한 천연자원 중 하나로 여겨진다. 지난 세기 이후 급속한 산업화와 급증하는 인구로 인해, 생활용, 산업용, 농업용수 수요가 급증하고 있으며, 이에 대한 지하수 수요도 급증하고 있다. 따라서 지하수에 대한 지속 가능한 개발과 관리를 위해서는 정확한 위치기반의 지하수 가능성도 작성이 필수적이다. 최근에는 기계학습과 지리정보시스템 통합이 지하수 가능성도 작성에 효과적인 방법이 되고 있다. 이러한 통합접근법의 현황 파악을 위해 6년(2015~2020년) 동안 94편의 직접 관련 논문에 대한 체계적 검토를 실시했다. 문헌 검토에 따르면, 매년 발간되는 연구의 수는 시간이 지남에 따라 급격히 증가했다. 전체 연구 분야는 15개국에 걸쳐 있으며, 85%의 연구가 이란, 인도, 중국, 한국, 이라크에 집중되었다. 지하수 산출 가능성 조사에는 20개의 변수가 자주 사용된 것으로 조사되었으며, 이 중 지형고도, 경사, 경사방향, 지형습도지수, 지질, 토지 이용 피복, 하천 밀도, 강과의 거리, 강우량 등이 자주 사용되는 것으로 나타났다. 기계학습 모델에 있어 랜덤 포레스트, 서포트벡터머신, 부스트 회귀트리 등의 방법이 많이 사용되었다. 이러한 문헌 연구는 최적의 결과를 위해 지하수 가능성도를 저비용 대체물이 아닌 현장 작업을 보완하는 도구로 사용해야 한다는 것을 보여준다. 마지막으로, 향후, 지하수 가능성도 작성의 표준화 및 정확성을 개선하기 위해 더 많은 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.424-441
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• 2021

본 연구의 목적은 중국 '일대일로'와 세계 주요국과 중국 선진지역의 산업 협력과 관련된 발전 경험을 정리함으로써 허난성의 지리 위치를 결합하여 '5 지역'과 '4로' 발전 현황을 분석하며 문제점을 제시하고 중국 내륙의 대외개방과 협동 발전을 위한 활성화 방안을 제시하고자 있다. '5 지역'과 '4로' 발전 현황에 따른 문제점은 다음과 같다. 첫째, '5 지역'과 '4로'로 인한 우위가 충분히 활용되지 못하고 있다. 둘째, 협력 체제가 아직 완전하지 않다. 셋째, 지역을 아우르는 종합적인 교통 시스템 체계가 미흡하다. 넷째, 산업에 대한 국가적 지원이 부족하다. 다섯째, 인프라가 미래 발전수요를 만족시키지 않는다. 이상 문제점에 관한 본 연구의 활성화 방안은 다음과 같다. 첫째, 최상층 전략 플랫폼을 구축하고 정책 지원 체계를 보완해야 한다. 둘째, '4로'의 우위를 향상하며 협력 발전을 가속화 해야 한다. 셋째, 조화로운 공조 체제를 설립하고 산업 클러스터의 협력 효과를 일으켜야 한다. 본 연구는 '일대일로' 정책 발전 예측에 필요한 참고자료와 중국 내륙의 허난 지역 활성화 방안의 시사점을 제공하는 데 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권4호
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• pp.897-903
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• 2021

연구목적: 최근 국내외에서 해킹으로 피해자의 데이터를 암호화하고 이를 풀어주는 대가로 금전적 대가를 요구하는 랜섬웨어 피해가 증가하고 있다. 이에 다양한 방식의 대응기술과 솔루션에 대한 연구개발이 진행되고 있으며, 본 연구에서는 데이터를 저장하는 저장장치에 대한 보안 연구개발을 통해 근본적인 대응방안을 제시하고자 한다. 연구방법: 동일한 가상환경에 보안 저장영역과 일반 저장영역을 생성하고 접근 프로세스를 등록하여 샘플 데이터를 저장하였다. 저장된 샘플 데이터의 침해 여부를 확인하기 위해 랜섬웨어 샘플을 실행하여 침해 여부를 해당 샘플 데이터의 Hash 함수를 확인하였다. 접근 제어 성능은 등록된 접근 프로세스와 동일한 이름과 저장위치를 통해 샘플 데이터의 접근 여부를 확인하였다. 연구결과: 실험한 결과 보안 저장 영역의 샘플 데이터는 랜섬웨어 및 비인가된 프로세스로부터 데이터의 무결성을 유지하였다. 결론: 본 연구를 통해 보안 저장영역의 생성과 화이트리스트 기반의 접근 제어 방법이 중요한 데이터를 보호하는 방안으로 적합한 것으로 평가되며, 향후 기술의 확장성과 기존 솔루션과의 융합을 통해 보다 안전한 컴퓨팅 환경을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권8호
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• pp.29-36
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• 2022

최근 지하공간에 대한 개발이 활발히 진행됨에 따라 지중 시설물의 정보에 대한 중요도가 증가하고 있다. 굴착작업을 수행하기 전에 지중 시설물의 위치를 정확히 파악해야 한다. 지표투과레이더(GPR)와 같은 지구물리적 탐사 방법은 지중 시설물을 조사하는데 유용하게 사용된다. GPR은 지반에 전자기파를 송출하며 지반과 다른 매질에 의해 반사되는 신호를 분석하여 지중시설물의 위치와 깊이 등을 파악한다. 그러나 GPR 데이터의 판독은 숙련된 전문가의 주관적 판단에 의존하기 때문에 이를 딥러닝을 통해 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 딥러닝은 학습 데이터가 많을수록 정확한 모델을 만들 수 있으며, 이러한 학습데이터 축적에 있어 수치해석이 좋은 대안이 될 수 있다. 수치해석의 경우 지반의 불균질성을 모사하여 다양한 조건에서의 GPR 탐사 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 이용하여 학습모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 지반은 불균질하며, GPR 신호는 지반의 다양한 변수로 인해 영향을 받는다. 그러나 이러한 불균질 지반에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 차원수와 지반의 함수비 범위에 따른 GPR탐사 신호특성을 분석하고 불균질한 지반을 모사하기 위한 입력파라미터에 대한 연구를 수행하였다. 프랙탈 차원수가 2.0을 넘어가면 적합곡선에 대한 오차가 크게 감소하는 것으로나타났다. 그리고 분석의 타당성을 확보하기 위해 함수율의 범위가 0.14 미만이어야 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1925-1934
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• 2022

원격탐사 기술을 활용한 접근불능 지역에 대한 핵활동 모니터링은 핵 비확산을 위해 필수적이다. 최근에는 딥러닝을 이용하여 핵활동 관련 객체를 탐지하는 연구가 활발하게 수행되고 있으나, 고해상도 위성영상 내 소형객체는 클래스 불균형 발생 빈도가 높다. 이로 인해 소형객체 탐지 성능이 저하되는 문제점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 입력 데이터 내 핵활동 관련 소형객체의 비율이 딥러닝 모델 성능에 미치는 영향을 분석하여 탐지 정확도를 개선하기 위한 방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 소형객체 비율이 상이한 6가지 학습자료를 구축하여 학습자료별로 U-Net 모델 학습을 진행하고, 다양한 종류의 소형객체가 포함된 test dataset을 이용하여 학습된 U-Net 모델 간 정량적·정성적 비교평가를 수행하였다. 그 결과, 입력영상 내 객체 픽셀 비율을 조절하였을 때 핵활동 관련 소형객체를 효과적으로 탐지할 수 있는 것이 확인되었으며, 이를 통해 훈련 자료 내 객체 비율을 조정하여 딥러닝 모델 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권1호
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• pp.77-86
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• 2023

Ship detection is widely used in areas such as maritime security, maritime traffic, fisheries management, illegal fishing, and border control, and ship detection is important for rapid response and damage minimization as ship accident rates increase due to recent increases in international maritime traffic. Currently, according to a number of global and national regulations, ships must be equipped with automatic identification system (AIS), which provide information such as the location and speed of the ship periodically at regular intervals. However, most small vessels (less than 300 tons) are not obligated to install the transponder and may not be transmitted intentionally or accidentally. There is even a case of misuse of the ship'slocation information. Therefore, in this study, ship detection was performed using high-resolution optical satellite images that can periodically remotely detect a wide range and detectsmallships. However, optical images can cause false-alarm due to noise on the surface of the sea, such as waves, or factors indicating ship-like brightness, such as clouds and wakes. So, it is important to remove these factors to improve the accuracy of ship detection. In this study, false alarm wasreduced, and the accuracy ofship detection wasimproved by removing wake.As a ship detection method, ship detection was performed using machine learning-based random forest (RF), and convolutional neural network (CNN) techniquesthat have been widely used in object detection fieldsrecently, and ship detection results by the model were compared and analyzed. In addition, in this study, the results of RF and CNN were combined to improve the phenomenon of ship disconnection and the phenomenon of small detection. The ship detection results of thisstudy are significant in that they improved the limitations of each model while maintaining accuracy. In addition, if satellite images with improved spatial resolution are utilized in the future, it is expected that ship and wake simultaneous detection with higher accuracy will be performed.