• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.755-765
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• 2021

본 연구는 1945년부터 1954년까지의 해방세대와 그 이후 세대인 1955년부터 1963년까지의 베이비붐세대로 노인인구집단을 세분한 후 이 두 세대 집단 간 사회적 자본(신뢰, 참여, 네트워크, 규범 및 호혜성)과 안녕감에 있어 평균차이가 있는지 검증하고, 사회적 자본이 안녕감에 미치는 영향을 검증한 후 사회적 자본의 하위요인별 안녕감에 미치는 영향관계 및 영향력에 있어 두 세대 집단 간 차이가 있는지 검토하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2018년 7월 1일부터 7월 31일까지 D지역에서 200명의 자료를 수집해 최종 분석하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 사회적 자본의 하위변수 중 신뢰와 참여, 그리고 종속변수인 안녕감은 두 세대 간 유의한 평균 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 사회적 자본의 하위변수 중 네트워크만이 안녕감에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 사회적 자본의 하위변수 중 신뢰가 안녕감에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 해방세대와 베이비붐세대, 각 집단의 안녕감에 영향을 미치는 사회적 자본을 비교·검토한 결과 통계적 유의수준을 90% 수준으로 완화해 살피자면 네트워크는 두 집단에 공히 영향을 미치는 변수로 작동함을 알 수 있는데, 이 경우 회귀계수의 영향력을 ��값으로 상호 비교하면 네트워크는 해방세대의 안녕감에 상대적으로 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 결과를 토대로 이들 노인집단에 대한 사회복지 서비스 및 프로그램 구안에 관한 정책적·실무적 제언을 하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권2호
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• pp.179-188
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• 2021

생물다양성정보학(Biodiversity Informatics)은 정보과학을 생물다양성정보에 접목한 분야로 정이명으로 구성된 학명을 비롯한 종정보를 기초로 일차종발생자료를 구축하고 이를 활용한다. 본 연구에서는 생물다양성 정보의 이용적합도를 기준으로 세계생물다양성정보기구(GBIF)에 출판된 동북아시아 자료의 품질을 BRAHMS 프로그램을 이용하여 평가하고 이를 통해 생물다양성자료 정제의 필요성을 확인하였다. 국립생물자원관, 국립생태원, 국립수목원 등의 국내 생물다양성 관련기관과 더불어 일본, 중국, 대만의 출판 자료는 자료정제과정의 문제로 학명, 지리정보, 채집자, 날짜 등에 대한 오류가 확인된다. 기본적인 속성자료에서 오류가 발생하는 원인은 동아시아의 생물다양성관리기관들이 구조화되지 않은 데이터베이스를 사용하고 평면적인 스프레드시트형 정보를 사용하기 때문이다. 생물다양성 정보 특성상 다양한 정보가 구조화가되지 않을 경우 학명, 인명, 지명, 문헌, 생태정보에 대한 데이터 무결성을 해결하지 못한다. 동아시아 생물다양성정보 관리문제를 극복하기 위해서는 자료의 구조화와 함께 자료정제에 대한 이해도를 높이고, 오류 수정을 위한 지속적인 자료 관리자인 전문 분류학자 양성이 필요하다. 생물다양성 정보관리자는 오류 원인분석을 통해 문서화된 관리 지침을 수정, 추가하는 등 향후 오류 예방을 위한 대책이 필요하며 시스템에 적용시켜야 한다. 이런 모든 과정은 데이터베이스를 기반으로 진행되고 기록되어야 한다. 동아시아의 생물다양성 출판자들은 현재 수준의 단순한 자료구조보다는 생물다양성 정보 관리를 위해 전문적인 선진 프로그램의 사용 혹은 이에 준하는 수준의 고도화된 데이터베이스의 개발이 필요하다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.245-253
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• 2021

연구목적: 본 연구는 화재발생 건축물 정보, 신고자 취득 정보 등 초기 정보를 활용하여 화재현장의 위험도를 예측하여, 재난 발생 초기에 효과적인 소방자원 동원 및 적절한 대응을 위한 피해최소화 전략 수립을 지원하는 위험도 예측 모델을 개발하고자 한다. 연구방법: 화재 통계 데이터 상에서 화재의 피해규모와 관련된 변수 규명을 위해 머신러닝 알고리즘을 이용한 변수간 상관성 분석을 실시하여 예측 가능성을 검토하고, 데이터 표준화 및 이산화 등의 전처리를 통해 학습 데이터 셋을 구축하였다. 이를 활용하여 예측 정확도가 높은 것으로 평가 받고 있는 복수의 머신러닝 알고리즘을 테스트하여 가장 정확도가 높은 알고리즘을 적용한 위험도 예측 모델을 개발하였다. 연구결과: 머신러닝 알고리즘 성능 테스트 결과 랜덤포레스트 알고리즘의 정확도가 가장 높게 나왔으며, 위험도 등급에 대해서는 중간치에 대한 정확성이 상대적으로 높은 것으로 확인되었다. 결론: 화재 통계 상 피해규모 데이터의 편향성에 의해 예측모델 정확도가 제한적으로 나타났으며, 예측 모델 성능 개선을 위해 데이터 정합성 및 결손치 보완 등을 통한 데이터 정제가 필요하다.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권3호
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• pp.9-24
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• 2022

Currently, a vast amount of hydrologic data is accumulated in real-time through automatic water level measuring instruments in agricultural reservoirs. At the same time, false and missing data points are also increasing. The applicability and reliability of quality control of hydrological data must be secured for efficient agricultural water management through calculation of water supply and disaster management. Considering the characteristics of irregularities in hydrological data caused by irrigation water usage and rainfall pattern, the Korea Rural Community Corporation is currently applying the Hampel filter as a water level data quality management method. This method uses window size as a key parameter, and if window size is large, distortion of data may occur and if window size is small, many outliers are not removed which reduces the reliability of the corrected data. Thus, selection of the optimal window size for individual reservoir is required. To ensure reliability, we compared and analyzed the RMSE (Root Mean Square Error) and NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of the corrected data and the daily water level of the RIMS (Rural Infrastructure Management System) data, and the automatic outlier detection standards used by the Ministry of Environment. To select the optimal window size, we used the classification performance evaluation index of the error matrix and the rainfall data of the irrigation period, showing the optimal values at 3 h. The efficient reservoir automatic calibration technique can reduce manpower and time required for manual calibration, and is expected to improve the reliability of water level data and the value of water resources.

• 인간식물환경학회지
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• 제24권1호
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• pp.17-27
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• 2021

Background and objective: This study was conducted as part of research to promote garden diversity and seek sustainable garden management plans, as well as to determine the trends in understanding and use of companion plants as an eco-friendly farming method and provide the results as the basic data for sustainable urban agriculture. Methods: To determine the trends in garden activities, eco-friendly pest control, and use of companion plants, a survey was conducted on 230 urban residents participating in the Urban Agriculture Expert course. 223 copies of the questionnaire were collected excluding missing values, and IBM SPSS statistics Ver. 25 Program was used for frequency analysis, descriptive statistics, and regression analysis. Results: Most of the respondents were female (71.3%), homemakers (26.5%), were in their 50s (29.1%), and had 2 members in the family (27.8%). 164 respondents (73.5%) had experience in gardening, most of them once a week (31.7%) and for self-consumption (55.5%). Both men and women raised crops for safe food production (32.3%), and they most preferred the city garden type (39.9%). For the preparation of nourishment for eco-friendly garden management, most respondents (60.1%) purchased fertilizers from the market. For the reason why eco-friendly pest control is necessary, all respondents except 4 of them (98.2%) responded that it is necessary 'because it affects my health as I eat it (73.5%)', indicating that they still had a high level of interest in health. Only 43.9% of the respondents said that they had heard of companion plants, 89.2% responded that companion plants were effective in eco-friendly management, and 87.4% showed the will to participate in gardening using companion plants in the future. Finally, the regression analysis confirmed that the awareness of companion plants and satisfaction with gardening activities are key variables that increase the intention to participate in gardening activities in the future. Conclusion: Since plants require special care depending on the period and various diseases and insect pests occur, there must be continuous research on companion plants as an eco-friendly farming method. Moreover, by actively using companion plants in urban gardens with the utility value in not only eco-friendly pest control but also in helping plant growth, urban agriculture is expected to be continuously activated and promoted by increasing satisfaction in gardening activities with aesthetic landscaping and pest control.

• 대한치과기공학회지
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• 제45권2호
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• pp.31-38
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• 2023

Purpose: This in vitro study aimed to compare the trueness of 3-unit fixed dental provisional prostheses (FDPs) fabricated by three different additive manufacturing and subtractive manufacturing procedures. Methods: A reference model with a maxillary left second premolar and the second molar prepped and the first molar missing was scanned for the fabrication of 3-unit FDPs. An anatomically shaped 3-unit FDP was designed on computer-aided design software. 10 FDPs were fabricated by subtractive (MI group) and additive manufacturing (stereolithography: SL group, digital light processing: DL group, liquid crystal displays: LC group) methods, respectively (N=40). All FDPs were scanned and exported to the standard triangulated language file. A three-dimensional analysis program measured the discrepancy of the internal, margin, and pontic base area. As for the comparison among manufacturing procedures, the Kruskal-Wallis test and the Mann-Whitney test with Bonferroni correction were evaluated statistically. Results: Regarding the internal area, the root mean square (RMS) value of the 3-unit FDPs was the lowest in the MI group (31.79±6.39 ㎛) and the highest in the SL group (69.34±29.88 ㎛; p=0.001). In the marginal area, those of the 3-unit FDPs were the lowest in the LC group (25.39±4.36 ㎛) and the highest in the SL group (48.94±18.98 ㎛; p=0.001). In the pontic base area, those of the 3-unit FDPs were the lowest in the LC group (8.72±2.74 ㎛) and the highest in the DL group (20.75±2.03 ㎛; p=0.001). Conclusion: A statistically significant difference was observed in the RMS mean values of all the groups. However, in comparison to the subtractive manufacturing method, all measurement areas of 3-unit FDPs fabricated by three different additive manufacturing methods are within a clinically acceptable range.

• Journal of Korean Dental Science
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• 제16권2호
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• pp.128-148
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• 2023

Dementia is an umbrella term that describes the loss of thinking, memory, attention, logical reasoning, and other mental abilities to the extent that it interferes with the activities of daily living. More than 50 million individuals worldwide live with dementia, which is expected to increase to 131 million by 2050. Recent research has shown that poor oral health increases the risk of dementia, while oral health declines with cognitive decline. In this narrative review, the literature was based on the "hypothesis" that dementia and oral health have a close relationship, and appropriate oral health and occlusal rehabilitation treatment can improve the quality of life of patients with dementia and prevent progression. We conducted a literature search in PubMed and Google Scholar databases, using the search terms "dementia," "major neurocognitive disorder," "dentition," "occlusion," "tooth loss," "dental prosthesis," "dental implant," and "occlusal rehabilitation" in the title field over the past 30 years. A total of 131 studies that scientifically addressed dementia, oral health, and/or oral rehabilitation were included. In a meta-analysis, the random effect model demonstrated significant tooth loss increasing the dementia risk 3.64-fold (pooled odds ratio=3.64, 95% confidence interval [2.50~5.32], P-value=0.0348). Tooth loss can be an important indicator of cognitive function decline. As the number of missing teeth increases, the risk of dementia increases. Loss of teeth can lead to a decrease in the ascending information to the brain and reduced masticatory ability, cerebral blood flow, and psychological atrophy. Oral microbiome dysbiosis and migration of key bacterial species to the brain can also cause dementia. Additionally, inflammation in the oral cavity affects the inflammatory response of the brain and the complete body. Conversely, proper oral hygiene management, the placement of dental implants or prostheses to replace lost teeth, and the restoration of masticatory function can inhibit symptom progression in patients with dementia. Therefore, improving oral health can prevent dementia progression and improve the quality of life of patients.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.339-345
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• 2023

기술의 배후에는 디자인이 존재한다. 디자인은 일상 생활의 필요성과 시장 구조와 얽혀 기술을 다루면서도 그 의미에 대해서는 둔감해질 수 있다. 다른 소셜 미디어 플랫폼들과 달리 인스타그램은 이미지 기반의 콘텐츠로 이루어진다. 이에 본 연구의 목적은 중독성 있는 인스타그램 디자인 기능의 검토하고 나아가 디자이너가 지녀야 할 윤리적 책임에 대해 논의한다. 선행 연구된 국내외 주요 문헌의 고찰을 통해 먼저 인스타그램 디자인을 이해하기 위한 이론적 틀을 수립한다. 인스타그램의 역사 및 구조와 기능을 파악하고 이와 관련지어 소셜 미디어 중독을 조장하는 인스타그램 디자인 특성을 확인한다. 이러한 과정을 통해 본 연구는 디자인을 '더 나은 삶을 위한 문제해결의 방법론'으로 정의할 때, 디자인에 있어서 오늘날 디자이너의 역할은 어떠한 문제를 중심으로 어떠한 해결방법을 제시해야 하는지에 대한 성찰을 시도한다. 본 연구에서는 디자인적 쟁점을 통해 인스타그램이 사용자의 중독을 조장하는 메커니즘을 소개하였다. (1) 당겨서 새로고침(Pull-to-Refresh) (2) 푸시 알람에서의 빨간색 색채 (3) 인스타그램 스토리의 프로필 사진 테두리 표현이 그것이다. 이러한 디자인은 사용자의 사회적 욕구와 포모(FOMO, fear of missing out)심리를 자극해, 강박적인 인스타그램 사용 습관의 구조를 형성한다. 인스타그램은 기술의 발전과 함께 디자인과 디자이너의 윤리적 역할을 재고하게끔 하는 사례다. 디지털이 미치는 영향력이 강력한 오늘날의 세계에서 디자이너는 디자인의 목적, 즉 우리 사회와 삶 자체를 포함하여 만드는 것의 본질적인 가치에 대한 재정립이 촉구된다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권6호
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• pp.1350-1362
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• 2023

이 연구는 중국 대학 태권도 지도자의 이미지가 선수의 그릿, 심리상태와 경기수행력에 미치는 영향을 연구하여 향후 중국 대학 태권도의 질적 발전을 위해 우수한 지도자양성 기초 자료를 제공하는 데 그 목적을 두고 있다. 이 연구를 위해 중국 허난성 대학교에 있는 선수를 대상으로 모집단을 선정하였으며, 편의표본추출법을 통해 표본을 추출하였다. 회수된 380부의 설문지 중, 응답이 불성실하고 또는 누락된 문항이 있는 15부를 제외하여 총 365부를 결과처리에 사용하였다. 수집된 자료는 SPSS 23.0 프로그램을 사용하여 빈도분석, 상관관계분석, 신뢰도분석, 탐색적 요인분석 및 다중회귀분석을 통해 실시했다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 지도자 이미지의 하위요인인 지도자의 사회활동과 직업의식, 자질, 업무, 역할은 태권도 선수의 그릿에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 지도자 이미지의 하위요인인 지도자의 사회활동과 직업의식, 자질, 태도, 업무, 역할은 태권도 선수의 심리상태에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 지도자 이미지의 하위요인인 지도자의 사회활동과 직업의식, 자질, 태도는 태권도 선수의 경기수행력에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.209-223
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• 2024

4차 산업혁명 시대에 접어들어 데이터 기반의 의사결정이 보편화되고 있다. 하지만 데이터 품질이 확보되지 않은 채 수행되는 데이터 분석은 왜곡된 결과를 낳을 가능성이 존재한다. 수자원 관리의 기초가 되는 수위 데이터도 마찬가지로 결측, 스파이크, 잡음 등 다양한 품질 문제를 가진다. 본 연구에서는 잡음으로 인해 발생하는 데이터 품질 문제를 해결하고자 하였다. 잡음은 데이터의 트렌드 분석을 어렵게 하고 비정상적인 이상치를 생성할 가능성이 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 Wavelet Transform을 이용한 잡음 제거 접근 방안을 제안한다. Wavelet Transform은 신호처리에 주로 사용되는 방법으로 잡음 제거에 효과적인 것으로 알려져 있으며 수집된 데이터의 정답 데이터(True value) 수집을 요구하지 않으므로 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 적용이 용이한 편이다. 본 연구는 Wavelet Transform의 성능 평가를 위해 대표적인 머신러닝 기반 잡음 제거 방법인 Denoising Autoencoder와 성능 비교를 수행하였다. 그 결과 Wavelet Transform 중 Coiflets 함수는, Denoising Autoencoder에 비해 Mean Absolute Error, Mean Absolute Percentage Error, Mean Squared Error 등 모든 측면에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 환경에 맞는 적절한 웨이블릿 함수의 선택을 통한 잡음 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 수위 데이터의 품질을 향상시켜 수자원 관리 결정의 신뢰성에 기여하는 강력한 도구로서 Wavelet Transform의 잠재력을 확인한 의의가 있다.