• 한국축산식품학회지
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• 제43권2호
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• pp.282-304
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• 2023

This study aimed to investigate the effectiveness of carotenoid supplementation on the performance, egg quality, and immunity of laying hens using a meta-analysis approach. The database was searched using Google Scholar and Scopus, from 2012 to 2022. The literature was published in English. 47 Articles were selected for meta-analysis. Analyses were performed using the Open Meta-analyst for Ecology and Evolution (OpenMEE) software. The heterogeneity and data validation against publication bias were analyzed using JASP 0.16.2 software. Overall, the results showed that carotenoid supplementation improved feed intake by 0.32 g/day/hen [95% confidence interval (CI)=0.02 to 0.61], final body weight by 0.33 g/hen (95% CI=0.05 to 0.60), egg production by 0.38% (95% CI=0.14 to 0.63), egg weight by 0.29 g (95% CI=0.09 to 0.5), yolk colour by 2.11 (95% CI=1.71 to 2.51), Haugh unit (HU) by 0.26 (95% CI=0.11 to 0.42), yolk carotenoids by 1.17 ㎍/kg (95% CI=0.59 to 1.75), immunoglobulin A (IgA) by 0.74 mg/L (95% CI=0.18 to 1.29), and lower yolk cholesterol by -0.38 mg/g (95% CI=-0.59 to -0.16). Feed conversion ratio (FCR), eggshell thickness, and white blood cells were unaffected by the application of carotenoids. The heterogeneity analysis showed variability in all studies (<0.05). In conclusion, carotenoid supplementation can elevate productivity, enhance egg quality, and improve immunity. However, based on Kendall's test, there was a publication bias in several parameters, namely FCR, egg weight, HU, yolk carotenoids, and IgA.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제41권1호
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• pp.29-52
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• 2024

The aim of this review is to consolidate findings from clinical investigations spanning the past decade regarding the impact of acupuncture on Parkinson's disease (PD). The objective is to assess the efficacy of acupuncture as a therapeutic approach to PD, with the intention of informing future clinical practices and advancing the foundation for subsequent research endeavors in this area. A comprehensive literature search was conducted to identify clinical trials exploring the effects of acupuncture on PD between January 2014 and August 2023. Databases search included PubMed, EMBASE, CNKI, OASIS, KISS, KMBASE, RISS, and ScienceON. Quantitative evidence from randomized controlled trials (RCTs) was systematically reviewed, and the methodological quality of the included studies was assessed using Cochrane's risk of bias tool. Meta-analysis was performed using Review Manager (RevMan) 5.4.1 software. The systematic review encompassed a total of 38 RCTs involving 2,786 participants. Meta-analysis of 12 studies revealed that individuals treated with a combination of acupuncture and Western medicine exhibited notable improvements compared to those receiving Western medicine alone or sham acupuncture alongside Western medicine. However, the overall quality of the RCTs was deemed low, and no serious adverse events were reported. Across clinical investigations conducted in the past decade, acupuncture appears to hold promise as a complementary treatment for PD patients when administered alongside Western medicine. Nevertheless, this study identifies certain limitations that warrant consideration in future research endeavors. Enhanced emphasis on conducting high-quality RCTs is imperative to comprehensively evaluate the efficacy of acupuncture in managing PD.

• 기술혁신학회지
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• 제20권4호
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• pp.888-914
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• 2017

이 연구의 목적은 단편적으로 이루어졌던 사회혁신 연구를 메타적으로 접근해 사회혁신의 이론지형을 통합적으로 설명하는 것에 있다. 이를 위해 사회혁신의 개념과 영역에 초점을 맞춘 유형화를 시도하여 이를 사회혁신체제의 관점에서 재해석해 사회혁신 및 관련정책에 있어 새로운 시사점을 제공하고자 한다. 분석에 따르면, 사회혁신은 삶의 질 향상, 지속가능한 사회로의 변환을 위한 공통의 목표를 중심으로 공공혁신, 시장혁신, 사회적 경제혁신으로 세분화되어 전체 구조를 형성하고 있다. 이러한 분석을 기반으로 하여 사회혁신 생태계의 활성화를 위해 사회혁신 영역별 행위자 특성과 역할에 따라 사회혁신 거버넌스를 운영할 필요가 있으며 네트워크 촉진자로서 정부역할의 변화가 요구된다는 시사점을 도출하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권9호
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• pp.616-621
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• 2015

최근 개발된 소프트웨어들은 많은 수의 컴포넌트들을 가지고 있으며, 복잡성 또한 증가하고 있다. 지난 해 오픈소스 프로젝트 (Eclipse, Mozilla)에서는 하루에 약 375건의 버그 리포트가 제출되었다. 이렇게 증가된 버그 리포트들로 인해 개발자들의 시간과 노력이 불필요하게 증가하고 있다. 또 버그 심각도는 품질 보증 담당자, 프로젝트 매니저 또는 개발자에 의해 직접 판단되므로 그들에 의해 주관적으로 결정된다. 또한 많은 수의 버그 리포트 때문에 심각도 판단에서 실수할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 버그 심각도 예측 방법을 제안한다. 먼저, 새로운 버그 리포트가 제출되면, 유사한 토픽을 찾아내고 버그 리포트의 메타 필드를 이용하여 후보 버그 리포트의 범위를 줄인다. 추출된 버그 리포트를 Naive Bayes Multinomial 기법에 훈련하여 새로운 버그 리포트의 심각성을 예측한다. 오픈소스 프로젝트에 본 방법을 적용하여 본 방법이 버그 심각도 예측에 효과적이라는 것을 보인다.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제20권1호
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• pp.1-9
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• 2014

In multi-objective scheduling problems, the objectives are usually in conflict. To obtain a satisfactory compromise and resolve the issue of NP-hardness, most existing works have suggested employing meta-heuristic methods, such as genetic algorithms. In this research, we propose a novel data-driven approach for generating a single solution that compromises multiple rules pursuing different objectives. The proposed method uses a data mining technique, namely, random forests, in order to extract the logics of several historic schedules and aggregate those. Since it involves learning predictive models, future schedules with the same previous objectives can be easily and quickly obtained by applying new production data into the models. The proposed approach is illustrated with a simulation study, where it appears to successfully produce a new solution showing balanced scheduling performances.

• 대한산업공학회지
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• 제32권2호
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• pp.98-103
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• 2006

In this research, the single machine capacitated lot-sizing and scheduling problem with sequence- dependent setup costs and setup times (CLSPSD) is considered. This problem is the extension of capacitated lot-sizing and scheduling problem (CLSP) with an additional assumption on sequence-dependent setup costs and setup times. The objective of the problem is minimizing the sum of production costs, inventory holding costs and setup costs satisfying customers' demands. It is known that the CLSPSD is NP-hard. In this paper, the MIP formulation is presented. To handle the problem more efficiently, a conceptual model is suggested, and one of the well-known meta-heuristics, the simulated annealing approach is applied. To illustrate the performance of this approach, various instances are tested and the results of this algorithm are compared with those of the CLPEX. Computational results show that this approach generates optimal or nearly optimal solutions.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.99-118
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• 2015

정보 시스템 개발에 있어 객체지향 프로그래밍 언어가 널리 사용된다. 이와 함께 객체지향 설계를 뒷받침하는 개념적 모델링 언어에 관한 관심도 높다. 이를 배경으로 통합 모델링 언어 혹은 UML로 알려진 개념적 모델링 언어는 여러 객체 지향 프로그래밍 언어와 함께 사용되면서 사후적 표준으로 자리 잡았다. UML은 클래스를 설계의 중심에 둔다. 또한 클래스들 간의 관계를 통해 체계적인 이해를 가능하게 한다. 특히 부분에 해당하는 클래스들과 전체에 해당하는 클래스의 관계인 부분-전체 관계를 설계할 수 있는 문법 또한 UML에 포함된다. 현실 세계에 부분-전체 관계로 파악될 수 있는 여러대상들이 존재하고 비즈니스 활동에 존재하는 각종 역할들의 구조에서도 부분-전체 관계로 표현될 수 있는 대상들이 보편적으로 보인다. 따라서 UML로 클래스들 간의 부분-전체 관계를 드러내는 일은 자연스럽다. 문제는 부분-전체 관계를 파악하는 활동은 UML 2.0의 표준에 포함되었으나 실제 설계 과정에서 적극 활용하기 위한 실천적 이론화가 부족하다는 점이다. 부분-전체 관계를 집합연관과 복합연관으로 세분화한 UML 문법은 표현 양식에서 부족함은 없을지라도 어떤 대상을 부분-전체로 파악하고, 이를 어떻게 집합연관이나 복합연관으로 분류해야 할 것인지에 대한 판단이 쉽게 결여된다. 지금까지 UML의 부분-전체 관계 규명은 언어적 표현법을 활용하는 것에 치우쳤다. 이와 같은 문제에 대한 대안을 제시하기 위해 본 연구는 메타모델 형식화 이론을 기반으로 UML 사용자가 부분-전체 관계를 판단하고 이를 집합연관과 복합연관으로 분류할 수 있는 실천적 대안을 제시한다. 이를 활용한 실험의 결과 메타모델 형식화가 UML 사용자들에게 통용되어 온 언어적 구분법보다 더 나은 결과를 낳는다는 점이 밝혀졌다. 본 연구는 부분-전체의 판별과 구분에 도움을 주는 실용적인 방법을 제안하고 검증하였다는 점에서 의의가 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권2호
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• pp.61-69
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• 2021

길찾기는 '목적지를 찾는 문제 해결 과정'으로 최적의 경로 선택을 위한 공간 데이터 선택이 매우 중요하다. 최근 공간의 복잡화와 길찾기 서비스의 매체 확장으로 인해 공간데이터가 다양해져 정보디자인 관점으로의 접근이 필요하게 되었다. 따라서 본 연구의 목적은 길찾기 과정에서 중요한 인지적 단서가 되는 안내표지판 디자인을 위해 정보디자인 관점에서 공간데이터 디자인을 위한 메타 가이드라인을 제안하는 것이다. 연구는 3단계로 진행되었다. 첫째, 정보디자인, 표지판 디자인 관련 문헌연구와 표지판 가이드라인 매뉴얼 분석을 통해 디자인 프로세스를 제안하고 단계별 디자인 요소를 도출하였다. 둘째, 사례 분석과 전문가 FGI를 통해 3단계 디자인 프로세스 중 정보 조직화와 시각화 단계에 관한 메타 가이드라인을 제안하였다. 셋째, 메타가이드라인의 적용 가능성을 파악하기 위해 대상지를 선정하여 메타 가이드라인을 표지판 디자인에 적용하고 이에 대한 사용자 평가를 시행하였다. 사용자 설문을 통해 메타 가이드라인의 핵심 내용인 공간 특성에 따른 정보 위계, 정보 위계에 따른 정보 우선순위, 방향과 공간에 관한 시각화에 관한 가이드라인 적용 가능성을 파악하였다. 본 연구는 표지판 디자인에 필요한 정보 요소들을 프로세스 중심으로 체계화시켰다는 점과 공간특성에 따른 표지판 디자인에 관한 거시적 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 본 연구 결과를 토대로 향후 복잡한 공간 또는 다양한 매체를 위한 방향지각 정보, 공간인지 정보에 관한 구체적인 시각화 방법에 대한 연구를 진행하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.207-220
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• 2021

본 연구는 자궁양성종양 환자의 수술 사전 교육이 불안, 불확실성, 통증에 미치는 효과를 분석하기 위해 수행된 체계적 문헌고찰 및 메타분석 연구이다. 문헌검색을 위해 PubMed, OVID MEDLINE, CINAHL, Google Scholar 및 학술연구정보서비스(RISS), 한국학술정보(KISS)등의 데이터베이스를 활용하였으며, 2020년 1월까지 검색하였다. 총 401개의 연구가 확인되었으며 선택배제 과정을 거쳐 최종적으로 13편이 분석에 포함되었다. 문헌의 비뚤림 위험은 RoB(Risk of Bias)와 Robans를 이용해 평가하였으며, 전반적으로 비뚤림 위험은 낮은 것으로 평가하였다. 연구결과 수술사전 교육은 불안 (Hedges's g= -0.89, 95 % CI -1.39, -0.47)과 통증 (Hedges's g= -0.49, 95 % CI -0.95, -0.02)에는 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으나, 불확실성( Hedges's g = -1.38, 95 % CI -3.98, 1.23)은 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 하위그룹 분석결과 중재방법에 따라 인지행동프로그램, 시범교육, 이완요법이 효과가 있는 것으로 나타났으며, 출판 편향의 위험은 낮았다. 이를 토대로 향후 자궁양성종양 환자의 수술 사전 교육에 적용할 수 있을 것이라 사료된다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제3권1호
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• pp.6-23
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• 2015

This study develops an effective method for sentiment analysis of user-generated content on drug review websites, which has not been investigated extensively compared to other general domains, such as product reviews. A clause-level sentiment analysis algorithm is developed since each sentence can contain multiple clauses discussing multiple aspects of a drug. The method adopts a pure linguistic approach of computing the sentiment orientation (positive, negative, or neutral) of a clause from the prior sentiment scores assigned to words, taking into consideration the grammatical relations and semantic annotation (such as disorder terms) of words in the clause. Experiment results with 2,700 clauses show the effectiveness of the proposed approach, and it performed significantly better than the baseline approaches using a machine learning approach. Various challenging issues were identified and discussed through error analysis. The application of the proposed sentiment analysis approach will be useful not only for patients, but also for drug makers and clinicians to obtain valuable summaries of public opinion. Since sentiment analysis is domain specific, domain knowledge in drug reviews is incorporated into the sentiment analysis algorithm to provide more accurate analysis. In particular, MetaMap is used to map various health and medical terms (such as disease and drug names) to semantic types in the Unified Medical Language System (UMLS) Semantic Network.