• Journal of Gastric Cancer
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• 제5권2호
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• pp.79-88
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• 2005

질 관리란 진료 행위의 표준화 작업과 행위의 다양한 평가를 통해서 더 나은 치료 결과를 얻고자 이루어지는 체계적이고 종합적인 작업이다. 일반적으로 외과 영역의 질 관리는 항암화학치료나 방사선치료에 비해 적용이 어려운 것으로 알려져 있다. 하지만 최근 다기관 전향적 임상시험이 활발히 진행되면서, 두 가지의 수술법을 비교하거나 수술 전후 보조요법의 유용성을 확인하는 임상 연구에서 있어서 수술의 질 관리의 중요성이 점점 더 강조되고 있다. 위암의 경우 몇몇 대규모 전향적 임상시험이 시행되었으나 수술의 질 관리가 만족할 만한 수준으로 유지된 경우는 많지 않다. 유럽에서 시행되었던 D1-D2 림프절 절제술 비교 임상시험은 수술의 질 관리에 많은 노력을 기울인 연구였으나 우리나라의 실정과는 차이가 있는 반면, 현재 일본에서 시행 중인 D2와 D2 및 대동맥 주위림프절 절제술을 비교하는 임상시험에서는 우리에게도 적용 가능한 질 관리 프로그램이 다수 포함되어 있다. 향후 위암 수술에서의 다기관 무작위 전향적 임상시험을 성공적으로 수행하기 위해서는 learning curve 와 연간 증례 수를 고려한 치료자의 선택, 다양한 교육 및 의견 교류를 통한 수술 방법의 표준화, 체계적이고 통일된 전향적 데이터베이스 프로그램의 개발, 표준화된 수술 후 환자 관리 프로그램의 개발, 표준화된 수술 후 환자 관리 프로그램의 개발, 병리 검사 및 병리 기록의 표준화 등이 요구된다. 하지만 지나치게 세세한 표준화 작업 및 너무 많은 감시 프로그램은 환자 및 치료자 대상군 확보를 어렵게 만들고 프로토콜 위반율을 높일 수 있다는 점을 염두에 두어야 할 것이다.

• 동의신경정신과학회지
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• 제23권1호
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• pp.93-114
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• 2012

Objective : This study aimed to review the performance of traditional herbal prescriptions for treating dementia and present a strategy for research on dementia therapy utilizing herbal medicine. Methods : A definition was made to clarify the technology regarding the development of herbal prescriptions for treating dementia. The queries were compounded based on the initial keywords provided by experts in the field, then applied to the Web of Science database search engines from January 1986 to September 2011 to search related scientific articles. Before performing the analysis, papers were extracted from the initial search reviewed by experts and 80 articles were selected. Then, the selected papers were analyzed in terms of publish year, country, and type of herbal prescriptions. Furthermore, the research performance evaluation for treating dementia by herbal prescriptions was also created in terms of country and organization based on forward citation analysis. In addition to, for the evaluation regarding research quality, we classified and reviewed papers into two types: clinical studies and experimental studies. Results : According to the quantitative information analysis of 80 articles, the number of papers has increased by 21.9% per the yearly mean from 1995, and Japan had the largest portion within this research field. There were 34 kinds of traditional herbal prescriptions, among them Ukgansan had the highest number of studies followed by Jodeungsan, Dangkisoosan and so on. In addition, quality index as calculated by cites per paper is higher than average in Switzerland, Turkey and Japan. In the view of the evaluation on quality there were 12 clinical studies, 8 RCT reported that herbal prescriptions had efficacy at cognition, behavioral & psychological symptoms (BPSD) and activity of daily life (ADL) in various type of dementia. In experimental studies most of the studies were performed using animal models. The studies using Ukgansan were aimed at improving BPSD. The papers studied with Jodeungsan and Dangkisoosan targeted vascular dementia. Conclusions : In this study, research to develop traditional herbal prescriptions for treating dementia has the potential to improve symptoms since herbal medicines work as both multi-function and multi-target in dementia with multiple pathological or neurotoxic pathways. Therefore, the results of the research should be used in order to establish strategies to develop technology for treating dementia with traditional herbal prescriptions in the future.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권48호
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• pp.173-197
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• 2017

본 연구는 판타지 장르 트랜스미디어(Transmedia) 콘텐츠의 확장성에 대한 연구다. 이를 위해 본론에서는 트랜스미디어 콘텐츠의 특징을 살피고 판타지 장르의 콘텐츠가 어떤 과정을 거쳐 트랜스미디어가 되는지를 분석하였다. 트랜스미디어 콘텐츠의 특징을 구분함에 있어서는 OSMU(One Source Multi Use)와 크로스미디어(Crossmedia) 등 기존 이론과의 차이를 이용하였고, 동시에 트랜스미디어 콘텐츠의 특징인 확장성이 판타지 장르에 적용된 사례를 살펴보며 이에 해당하는 사례를 소설, 영상, 게임 등으로 다양하게 각색된 작품을 통하여 비교 분석하였다. 이러한 분석을 기준으로 판타지 장르의 작품 중 조지 R. R. 마틴의 소설 얼음과 불의 노래 (A Song of Ice and Fire)와 이를 기반으로 다양한 매체로 확장된 각색 작품들을 예시로 활용해 본 연구의 논지를 전개하였다. 소설 얼음과 불의 노래의 많은 각색 작품 중 가장 많은 조명을 받은 것은 미국의 방송사 HBO가 제작한 드라마 버전 왕좌의 게임(A Game of Thrones)이다. 본 연구에서는 드라마 버전 왕좌의 게임과 이후 각색된 모바일 게임 버전을 동시적으로 분석대상으로 선정하였다. 따라서 본 연구에서는 소설과 드라마 그리고 게임 세 매체의 비교를 통하여 하나의 매체에서 다른 매체로 확장이 이루어지는 양상을 분석하고, 원작 소설을 드라마로 각색하며 발생한 변화를 중심으로 살펴보았다. 이를 통해 왕좌의 게임이 반지의 제왕으로 대표되는 기존 판타지 장르 콘텐츠와 비교하여 트랜스미디어로 확장을 할 시에 원작 소설보다는 흥행에 성공한 영상 각색물을 통한 2차 각색에 가깝다는 공통점이 있었다. 차이점으로는 왕좌의 게임이 판타지 장르 콘텐츠임에도 기존의 데이터베이스화된 장르 요소를 계승하지 않았고, 이를 통해 인물의 역할부터 전개와 결말에 이르기까지 기존의 관습적인 형태와는 다른 양상을 가지게 되었음을 알 수 있었다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 왕좌의 게임에 대한 분석들이 비단 트랜스 미디어에만 국한되는 요소들이 아닌 단일 콘텐츠에 마찬가지로 유효하다는 점을 확인했다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.465-482
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• 1997

본 논문은 타이어에 각인된 타이어 분류 코드인(DOT(Department of Transportation) 코드 인식 처리를 위해 타이어 문자를 영상 처리한 후 신명망을 이용하여 인식 시스템을 구축한 것이다. 타이어에 각인된 문자부분을 영상 처리시, 타이어 표면에 각인된 문자가 조명에 민감한 반응을 보일 뿐아니라 난반사로 인한 문자 경계선이 왜곡되는 현상과 인접한 두 개의 문자가 한 레이블을 갖는 현상이 발생된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려한 타이어 영상 처리 알고리즘을 제안하여 실헝을 통해 유효성을 증명하였다. 또한 타이어분류 코드인DOT 코드를 효율적으로 인식하기 위해 인식기를 다중 연결한 MCBP(Multi-Chained BackPropogation)망을 제안하였다. MCBP망에서는 타이어 개별 문자영역에 대한 X, Y축 투영 값을 추출하여 문자 영역 분류를 위한 특징 값과 가로, 세로 7$\times$8 정규화를 이용한 개별 문자의 특징을 추출하여 인식 처리한다. 본 논문에서는 MCBP망에 의해 인식된 결과와 DOT 코드 데이터 베이스를 비교 처리하는 후처리를 통해서 오인식율을 3% 줄였다. 학습 및 인식 결과는 단일 역전파망에 비해 학습시간에서는 60%의 개선과 효과를 얻었으며, 인식율은 90%에서 95%로 향상었다. 또한 후처리까지 포함하면 전체 인식율을 98%까지 증가되는 높은 인식율을 얻을 수 있었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제12권1호
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• pp.78-90
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• 1998

본 연구는 1980년대 후반부터 조성된 5개 신도시 공동주택단지의 완충녹지를 대상으로 녹지의 형태와 식재기법, 효과 등을 분석하여 완충녹지 조성시 배식에 이용할 수 있는 자료 구축을 목적으로 하였다. 연구대상지 완충녹지의 형태는 마운딩형, 사면형, 펴연형이었으며 식재된 수종으로는 교목은 상록수 10종, 낙엽수 20종의 총 30종이었고 관목은 총 13종 이었으며 도시공원 등의 관상용수종과 차이가 없었고 식재는 단층적으로 한 상태였다. 완충녹지에 의해 소음완화 효과는 인정되었으나 7개 조사유형중 4유형에서는 공동주택단지의 소음 기준치(65dB) 이하의 완충효과를 보이지 못했다. 소음완화효과는 마운드형이 효과적이었다. 본 연구대상지는 식재밀도, 녹지용적계수는 완충녹지의 기능을 충족시키지 못하고 있으며 자연림과 비교했을 때 식재밀도가 매우 적었고 녹지용적계수도 기준 녹지에 비해 션격히 낮은 값을 나타내어 개선이 요구되었다. 완충녹지는 높이를 2m 이상으로 한 마운딩형으로 조성지역 인근 자연림의 식생구조를 모델로 하는 복층적 식재기법을 이요하여 조성하는 것이 바람직한 것으로 판단되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.99-112
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• 2015

표시점의 위치 및 고도를 표시하기 위한 기준점은 각종 측량에 유용하게 활용되는 장점을 가지고 있다. 그러나 기상 변화 및 지각 변화 등의 이유로 손 망실되는 사례가 급증하고 있으며, 무의미하게 방치되는 기준점이 늘어나고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 기존 측량기준점의 활용성을 극대화할 뿐만 아니라 기준점 주변의 각종 환경 데이터 수집과 주변 지역의 지각변동 감지 기능 등이 포함된 다목적 전자 측량기준점 시스템모니터링 S/W를 설계 및 구현한다. 제안하는 S/W는 S/W의 재사용성 및 확장성을 충분히 지원할 수 있도록 객체지향 모델링 기법을 이용하여 설계하고 구현한다. 본 S/W에서는 전자측량 기준점 관리자를 위한 GUI 뿐만 아니라, 웹 및 모바일 사용자를 위한 GUI를 지원한다. 제공하는 GUI에서는 전자 측량기준점의 손 망실 예방 및 지각 변동을 감지하기 위해 측위된 위치정보 및 각종 센싱 정보를 데이터베이스에 실시간으로 저장하고 분석할 수 있도록 각종 데이터를 위한 그래프 GUI 지원한다. 아울러 QR-Code 및 RFID 인식 기능도 포함되어 있다. 마지막으로, 자이로센서를 이용한 지각 변화 감지 및 GPS 위치 오차율을 확인하기 위해 성능평가 결과를 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권3호
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• pp.127-136
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• 2010

정보 통신기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터를 포함하는 디지털 기록물의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 특히 뉴스 비디오는 시대상을 반영하는 풍부한 정보를 내포하고 있으므로, 이를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 뉴스 비디오 데이터베이스 및 뉴스 비디오 마이닝은 광범위하게 연구되어왔다. 그러나 현재까지의 뉴스 비디오 관련 연구들은 뉴스 기사에 대한 브라우징, 검색, 요약에 치중되어 있으며, 뉴스 비디오에 내재되어 있는 풍부한 잠재적 지식을 탐사하는 고수준의 의미 분석 단계에는 이르지 못하고 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 클립과 스크립트를 동시에 이용하는, 멀티모달 방법론과 텍스트 마이닝 기반의 뉴스 비디오 마이닝 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 텍스트 마이닝의 군집분석을 통해 뉴스 기사들을 자동 분류하고, 분류 결과에 대해 기간별 군집 추이그래프, 군집성장도 분석 및 네트워크 분석을 수행함으로써, 뉴스 비디오의 기사별 주제와 관련한 다각적 분석을 수행한다. 제안된 시스템의 타당성 검증을 위하여 "2007년 제2차 남북 정상회담" 관련 뉴스 비디오를 대상으로 뉴스 비디오 분석을 수행하였다.

• Journal of Korea Trade
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• 제24권8호
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• pp.153-170
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• 2020

Purpose - As the US-China trade war intensifies and lasts long time, there is growing concern about its potential effects on the global economy. In particular, for the countries like Korea that have a large economic dependence on the economy of the two countries, the US-China trade war may have a great repercussion in many ways. The aim of this paper is to investigate the global productivity and market structure implications of the US-China trade war for Korea, as well as for other surrounding countries and regions. Design/methodology - In this paper, we develop a full multi-country/region multi-sector computable general equilibrium (CGE) model of global trade incorporating heterogeneous workers and firms in individual skill levels and used technologies. We then calibrate the model using a global Social Accounting Matrix (SAM) dataset extracted from the recently released GTAP 10 Database, and assess the potential effects of the US-China trade war on the aggregate real productivity and the market structure for Korea, as well as for other surrounding countries and regions. Findings - We show that the US-China trade war may largely affect the aggregate productivity in each sector in each country/region, as well as the global market structure through entry and exit of firms, which results finally in considerable changes in the industrial comparative advantage of each country/region. Though the effects are diverse sector by sector, the results show that Korea may also be affected significantly: concerning the real productivity implications, it is shown that the machinery industry may be affected the most negatively; on the other hand, it is shown that the number of exporting firms may decrease the most in the other transports industry. Originality/value - As the US-China trade war intensifies, many studies have tried to estimate the possible implications, and for this usually the CGE models have largely been used as the standard tool for evaluating the impacts of changes in trade policies. Standard CGE models, however, cannot be used to assess the global productivity and market structure implications due to the symmetric and simplified base assumptions. This paper is the first to analyze and quantify the possible impacts of the US-China trade war on the aggregate productivity and global market structure using a CGE model incorporating endogenous skill-technology assignment of heterogeneous workers and firms.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.273-279
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 구조를 분할을 이용한 개별 학습을 수행하여 학습시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 망 분류 기점 설정 과정, 특징 벡터 추출 과정, 특징 노이즈 제거 과정, 클래스 분류 과정 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 망 분류 기점 설정 과정에서는 효과적인 특징 벡터 추출을 위한 망 구조의 분할 기점을 설정한다. 두 번째로 특징 벡터 추출 과정에서는 기존에 학습한 가중치를 사용하여 추가 학습 없이 특징 벡터를 추출한다. 세 번째로 특징 노이즈 제거 과정에서는 추출된 특징 벡터를 입력받아 각 클래스의 출력값을 학습하여 데이터의 노이즈를 제거한다. 네 번째로 클래스 분류 과정에서는 노이즈가 제거된 특징 벡터를 입력받아 다층 퍼셉트론 구조에 입력하고 이를 출력하고 학습한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 1회 학습에 소요되는 시간의 경우 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 기준 40.7% 단축하였다. 또한 목표 인식률까지 학습 횟수가 기존 알고리즘과 비교하여 단축하였다. 실험결과를 통해 1회 학습시간과 전체 학습시간을 감소시켜 기존의 알고리즘보다 향상됨을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3C호
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• pp.115-125
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• 2009

지반의 응력이력을 정의하는데 이용되는 선행압밀하중은 일반적으로 일차원 실내압밀실험으로부터 결정되어져 왔으나 피에조콘과 같은 원위치 시험의 관측값을 이용한 이론적인 방법과 경험적인 상관관계를 통한 결정도 가능하다. 최근 선행압밀하중을 결정하기 위한 인공신경망 모델들이 제안된 바 있으며, 기존의 이론적 경험적 선행압밀하중 추정 방법들이 갖는 지역의존성의 문제를 극복하고 예측 정확도 면에서도 크게 개선된 것으로 보고되었다. 그러나 인공신경망 모델은 모델구조와 학습과정에서 초기에 무작위로 부여되는 연결강도에 영향을 받아 예측에 변동성이 존재한다. 본 연구에서는 기존의 피에조콘 결과를 이용한 선행압밀하중 추정 인공신경망 모델이 연약지반에서 선행압밀하중 예측 시 보이는 변동성을 개선하기 위하여 신경망 모델의 구조 최적화를 수행하고 군집신경망 모델을 구축하였다. 제안된 군집신경망 모델을 이용한 예측결과는 기존의 다층신경망 모델 및 이론적 경험적 모델들과 비교되었다. 연구결과, 최적화된 구조를 갖는 다층신경망 모델일지라도 초기 연결강도에 따라 최종 학습 후 예측결과의 변동성이 여전히 존재하나, 다층신경망을 네트워크로 연결하여 제안된 군집신경망 모델은 기존의 다층신경망 모델들이 갖는 초기 연결강도 의존성을 개선하여 다층신경망 모델에 비해 일관성 있으며 보다 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났다.