• 정신신체의학
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• 제31권2호
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• pp.79-88
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• 2023

연구목적 암 진단은 정서적 고통을 야기함과 동시에 외상 후 성장이라는 긍정적 변화도 일으킬 수 있다. 암환자의 외상 후 성장에 영향을 주는 요인을 분석하고자 이 연구를 수행하였다. 방 법 서울소재 일 대학병원에서 정신건강의학과 진료를 받은 암환자 52명의 의무기록을 조사하여 외상 후 성장과 회복탄력성, 불안취약 사고경향, 마음챙김 주의 알아차림, 수용태도 등의 요인 간 상관관계를 분석하였다. 결 과 다중 일반화 선형모델 결과 회복탄력성(B=1.45, p<0.0001), 마음챙김 주의 알아차림(B=0.58, p=0.0030), 수용태도(B=1.29, p=0.0003)는 양의 상관관계가 있었고, 불안취약 사고경향(B=-0.84, p<0.0001)은 음의 상관관계가 있었다. 결 론 암환자의 외상 후 성장을 촉진하는 요인은 회복탄력성, 마음챙김, 수용태도가 있었고, 저해하는 요인은 불안 취약 사고경향이 있었다. 암환자 진료 시 외상 후 성장에 영향을 미치는 요인들을 고려한 접근이 필요하다.

• 산업융합연구
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• 제21권10호
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• pp.167-180
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• 2023

본 연구는 산업재해로 인해 신체장해가 남은 원직복귀 산업재해 근로자의 의료이용에 영향을 미치는 요인을 파악하여 의료이용의 접근성을 높이기 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 연구대상은 2021년 근로복지공단 패널조사 자료에서 장해등급을 받고 원직복귀한 산업재해근로자 457명이다. 자료분석은 SPSS WIN 26.0를 이용하여 위계적 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 일용직, 하위층 경제상태, 육체적 활동 제약, 주관적 건강상태, 만성질환이 외래이용 횟수에 영향을 미쳤다. 그리고, 일상생활 지원자, 화상, 육체적 활동 제약이 의료비 지출에 영향을 미쳤다. 따라서 원직복귀 산업재해 근로자 의료이용의 접근성을 높이기 위해 사업장 내 보건관리자의 역할 확대와 사업주가 직장복귀 계획 수립시 의료이용 계획을 포함해야 하며, 아프면 쉴 수 있는 유급병가제도 도입에 관한 연구가 필요하다. 화상치료 및 재활급여 범위의 확대 방안을 마련하여 경제적 부담을 줄이는 것이 필요하다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.119-124
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• 2023

본 연구는 우리나라에서 부동산시장의 상승과 하락이 실업률에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 2013년 1월부터 2023년 2월까지의 월별 자료를 대상으로 다중회귀분석 모형으로 분석을 하였으며, 주요한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 부동산 경기와 실업률 간에는 유의한 인과관계가 존재하였다. 즉, 부동산시장의 상승은 실업률의 유의한 하락을 가져오고 부동산시장의 하락은 실업률의 유의한 상승을 가져왔다. 이는 대부분의 선행연구들의 결과와 일치하는 것이다. 둘째, 대출금리 상승은 실업률을 유의하게 하락시키는 것으로 나타나, 금리의 상승은 고용에 호재로 작용하는 것으로 나타났다. 물가 상승은 실업률을 유의하게 상승시키는 것으로 나타나, 물가가 오르면 고용이 유의하게 감소하는 것으로 나타났다. 그리고 주택건설인허가실적의 증가는 실업률을 유의하게 감소시키는 것으로 나타나, 주택건설인허가가 단기적으로는 고용에는 호재로 작용하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 변수들을 대체하여 강건성 검증을 하여도 분석결과는 크게 달라지지 않았다. 이는 부동산 경기가 실업률에 미치는 영향이 강건하다는 것을 확인해 주는 것이라 할 수 있다. 이상의 분석결과, 우리나라에서 부동산 가격의 상승과 하락이 실업률의 감소와 증가로 이어진다는 것은 부동산 경기의 안정적 운용이 실업률의 안정에도 도움이 될 수 있다는 것을 시사한다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제39권6호
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• pp.783-791
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• 2022

본 연구는 코로나19를 경험한 간호대학생의 학업 스트레스, 대인관계 및 대학생활적응 정도를 파악하고, 대학생활적응에 영향을 미치는 요인을 규명하고자 시행된 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 G시 3개의 간호학과에 재학 중인 2학년 학생을 대상으로 하였다. 자료 분석을 위해 기술적 통계, t-test, ANOVA, Pearson 상관계수, 다중회귀분석으로 분석하였다. 연구결과, 학업 스트레스와 대학생활적응은 유의한 음의 상관관계(r=-.584, p<.001), 대인관계와 대학생활적응은 유의한 양의 상관관계(r=.505, p<.001)을 나타냈다. 대학생활적응에 영향요인을 확인하기 위한 회귀모형은 유의한 것으로 나타났다(F=64.462 p<.001). 학업 스트레스(β=-.542, p<.001), 대인관계(β=.339, p<.001), 주거형태(β=.199, p<.001)가 유의한 예측요인으로 나타났고 이들 변수의 설명력은 54.6%이었다. 본 연구 결과를 통해 대학생활적응을 위해 학업 스트레스 감소와 긍정적이고 원활한 대인관계 향상, 정서적 지지 관계 향상을 위한 교육프로그램 개발의 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.

• 지질공학
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• 제33권4호
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• pp.673-687
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• 2023

데이터 탐색은 수집한 데이터를 다양한 각도에서 관찰 및 이해하는 과정으로 데이터 구조 및 특성 분석을 통해 데이터의 분포와 상관관계를 파악하는 과정이다. 일반적으로 산사태는 다양한 인자들에 의해 유발되고 발생 지역에 따라 유발 인자들이 미치는 영향이 상이하기 때문에 산사태 취약성 분석 이전에 데이터 탐색을 통해 유발 인자 사이의 상관관계를 파악하고 특징적인 유발 인자를 선별한다면 효과적인 분석을 수행할 수 있다. 따라서 본 연구는 데이터 탐색이 예측 모델의 성능에 미치는 결과를 확인하기 위해 두 단계에 걸친 데이터 탐색을 수행하여 인자를 선별하고, 선별된 유발 인자들 사이의 조합과 23개의 전체 유발 인자 조합을 활용하여 딥러닝 기반의 산사태 취약성 분석을 진행하였다. 데이터 탐색 과정에서는 Pearson 상관계수 heat map과 random forest의 인자 중요도 histogram을 활용하였으며, 딥러닝 기반 산사태 취약성 분석 결과의 정확도는 분석을 통해 획득한 산사태 취약 지수 값을 이용해 제작한 산사태 취약성 지도를 confusion matrix 기반의 정확도 검증 방법을 통해 분석하였다. 분석 결과, 전체 23개의 인자를 사용한 산사태 취약성 해석 결과는 55.90%의 낮은 정확도를 보였지만 한 단계의 탐색을 거쳐 선별한 13개 인자를 활용한 취약성 해석 결과는 81.25%의 분석 정확도를 보였고, 두 단계 데이터 탐색을 모두 수행하여 선별된 9개의 유발 인자를 활용한 산사태 취약성 분석 결과는 92.80%로 가장 높은 정확도를 보였다. 따라서 데이터 탐색을 통해 특징적인 유발 인자를 선별하고 분석에 활용하는 것이 산사태 취약성 분석에서 더 좋은 분석 성능을 기대할 수 있음을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권6호
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• pp.102-110
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• 2023

국내 고속도로 교량 중 가장 많은 비중을 차지하고 있는 PSC-I 거더교의 최근 10년간 정밀 안전진단 데이터의 상태등급을 분석한 결과 41.3%가 C등급으로 나타났다. 노후화되는 교량이 증가함에 따라 선제적 관리가 중요시되고 있다. 바닥판과 거더는 손상 및 열화 발생 시 교체 주기가 길어 교량의 서비스 및 노후도에 미치는 영향이 매우 크다. 또한 신축이음과 교량받침 등의 장치 손상 발생 비율도 높아 교량 부재에 미치는 영향에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 단경간 및 다경간 대표 PSC-I 거더 교량을 선정하여, 교량의 주요부재 및 부재 장치의 단일손상과 바닥판의 열화가 결합된 이종손상 시나리오를 정의하였다. 이종손상이 발생한 경우 단일손상이 발생한 경우보다 균열 발생 면적이 증가하였으며, 단경간 교량의 경우 교량받침 손상으로 인해 거더 균열 분포가 크게 확산되었으며, 다경간 교량의 경우 신축이음 양면손상으로 인해 바닥판의 균열분포가 크게 확산되었다. 이를 통해 교량 장치 손상이 발생하였을 때, 신속한 보수 및 교체가 이루어지지 않으면 손상 발생과 손상 확산으로 2차 피해를 유발할 수 있어, 바닥판 및 거더의 응답에 대한 지속적인 관찰과 대응이 필요할 것으로 판단된다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.233-248
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• 2023

최근 지능정보기술의 활용이 확산되면서 개인정보 침해에 대한 위험이 더욱 증가하고 있다. 특히, 기업이 디지털 환경에서 개인정보의 수집과 활용에 중점을 두면서, 기업의 고객정보 보호에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다. 비록 인터넷 사용자들의 개인정보 보호에 대한 인식은 광범위하게 연구되어 왔으나, 특정 업종의 문맥, 더 나아가 업종별 개인정보 보호에 대한 비교 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 기업의 개인정보 보안 특성에 대한 사용자 인식을 바탕으로, 업종별 개인정보 보호 수준을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 인터넷 사용자 498명을 대상으로 국내 포털사이트, 해외 포털사이트, 소셜미디어, 온라인 쇼핑몰, 은행, 정부기관, 온라인 사행성 게임 등 다양한 업종에 대한 개인정보 보안 특성에 대한 분석을 실시하였다. 설문을 통해 수집된 데이터를 분석적 계층과정(Analytic Hierarch Process, AHP)을 이용하여 각 보안 특성의 상대적 중요도를 도출하였다. 연구결과, 사용자들은 기업의 개인정보 보호를 평가할 때 기술적 보안과 투명성을 가장 중요한 요소로 간주하였다. 기술적 보안면에서는 은행과 국내 포털사이트가, 투명성 면에서는 은행과 정부기관이 우수한 성과를 보였다. 반면, 소셜미디어는 기술적 보안과 투명성 모두에서 가장 부진한 성과를 보였다. 본 연구는 개인정보 보안에 대한 다차원적 접근법을 제시하고, 사용자 관점에서 각 보안 특성에 대한 업종별 차이를 조명함으로써 연구적 의의를 가진다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1321-1330
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• 2023

본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권6호
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• pp.994-1004
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• 2021

Objective: To extract pulmonary and cardiovascular metrics from chest CTs of patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) using a fully automated deep learning-based approach and assess their potential to predict patient management. Materials and Methods: All initial chest CTs of patients who tested positive for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 at our emergency department between March 25 and April 25, 2020, were identified (n = 120). Three patient management groups were defined: group 1 (outpatient), group 2 (general ward), and group 3 (intensive care unit [ICU]). Multiple pulmonary and cardiovascular metrics were extracted from the chest CT images using deep learning. Additionally, six laboratory findings indicating inflammation and cellular damage were considered. Differences in CT metrics, laboratory findings, and demographics between the patient management groups were assessed. The potential of these parameters to predict patients' needs for intensive care (yes/no) was analyzed using logistic regression and receiver operating characteristic curves. Internal and external validity were assessed using 109 independent chest CT scans. Results: While demographic parameters alone (sex and age) were not sufficient to predict ICU management status, both CT metrics alone (including both pulmonary and cardiovascular metrics; area under the curve [AUC] = 0.88; 95% confidence interval [CI] = 0.79-0.97) and laboratory findings alone (C-reactive protein, lactate dehydrogenase, white blood cell count, and albumin; AUC = 0.86; 95% CI = 0.77-0.94) were good classifiers. Excellent performance was achieved by a combination of demographic parameters, CT metrics, and laboratory findings (AUC = 0.91; 95% CI = 0.85-0.98). Application of a model that combined both pulmonary CT metrics and demographic parameters on a dataset from another hospital indicated its external validity (AUC = 0.77; 95% CI = 0.66-0.88). Conclusion: Chest CT of patients with COVID-19 contains valuable information that can be accessed using automated image analysis. These metrics are useful for the prediction of patient management.

• 한국해양학회지:바다
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• 제11권2호
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• pp.82-91
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• 2006

본 연구에서는 도시하수처리장 방류수를 하천연구용 추적자로 이용할 수 있는지 여부를 검토하였다. 이 같은 연구는 전주하수처리장 처리수 방류지점 하류 12 km구간에 대해서 수행 되었다. 연속 수질조사 결과 당 하수처리장 방류수의 수질은 조사기간 동안 비교적 넓은 범위에서 변화되고 있음이 관찰되었다. 특히 염소이온농도, 황산이온농도, 총양이온 농도, 전기전도도 등과 같은 변수들은 하수처리장 방류수에서의 수질변화 양상이 방류지점 하류의 관측지점들에서도 시간차이를 두고 순차적으로 관찰되었으며, 이러한 관측결과를 바탕으로 하천의 유속(v), 유량(Q), 수리분산계수(D) 값을 유추해 낼 수 있었다. 본 연구를 위해서는 1차원 비반응성 이산-분산 모델을 자동최적화 기법으로 역산하는 방법이 이용되었다. 이 같은 방법을 통하여 추산된 최하류 지점의 유량은 조사기간동안 6.4에서 $9.0m^3/sec$ 까지 변화되는 것으로 나타났으며, 유속은 조사구간내에서 0.06에서 0.10 m/sec까지, 수리분산계수는 0.7에서 $6.4m^2/sec$까지 변화되는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 대도시의 대규모하수처리장이 수문연구에 적합한 추적자들을 제공해줄 수 있다는 점을 보여 주는 것이다.