• Korean Journal of Radiology
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• 제22권1호
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• pp.131-138
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• 2021

Objective: Iterative reconstruction degrades image quality. Thus, further advances in image reconstruction are necessary to overcome some limitations of this technique in low-dose computed tomography (LDCT) scan of the chest. Deep-learning image reconstruction (DLIR) is a new method used to reduce dose while maintaining image quality. The purposes of this study was to evaluate image quality and noise of LDCT scan images reconstructed with DLIR and compare with those of images reconstructed with the adaptive statistical iterative reconstruction-Veo at a level of 30% (ASiR-V 30%). Materials and Methods: This retrospective study included 58 patients who underwent LDCT scan for lung cancer screening. Datasets were reconstructed with ASiR-V 30% and DLIR at medium and high levels (DLIR-M and DLIR-H, respectively). The objective image signal and noise, which represented mean attenuation value and standard deviation in Hounsfield units for the lungs, mediastinum, liver, and background air, and subjective image contrast, image noise, and conspicuity of structures were evaluated. The differences between CT scan images subjected to ASiR-V 30%, DLIR-M, and DLIR-H were evaluated. Results: Based on the objective analysis, the image signals did not significantly differ among ASiR-V 30%, DLIR-M, and DLIR-H (p = 0.949, 0.737, 0.366, and 0.358 in the lungs, mediastinum, liver, and background air, respectively). However, the noise was significantly lower in DLIR-M and DLIR-H than in ASiR-V 30% (all p < 0.001). DLIR had higher signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR) than ASiR-V 30% (p = 0.027, < 0.001, and < 0.001 in the SNR of the lungs, mediastinum, and liver, respectively; all p < 0.001 in the CNR). According to the subjective analysis, DLIR had higher image contrast and lower image noise than ASiR-V 30% (all p < 0.001). DLIR was superior to ASiR-V 30% in identifying the pulmonary arteries and veins, trachea and bronchi, lymph nodes, and pleura and pericardium (all p < 0.001). Conclusion: DLIR significantly reduced the image noise in chest LDCT scan images compared with ASiR-V 30% while maintaining superior image quality.

• 한국해양학회지:바다
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• 제13권3호
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• pp.295-301
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• 2008

다중음향측심기에 의한 해저 지형조사는 해양 연구에 기본적인 자료를 제공한다. 지형조사를 위해 수층의 음속을 측정하는데 정확한 수심별 음속 측정은 지형조사 결과에 큰 영향을 미친다. 광역 지형조사 시 공간의 이동에 따라 수층별로 음속의 변화를 일으키는 요인이 발생할 수 있고, 측정 기기별(Sound Velocity Profiler, Conductivity-Temperature-Depth, eXpendable BathyThermograph) 특성에 의해 음속을 달리 측정할 가능성이 있다. 이 연구에서는 음속수직분포도(sound velocity profile)가 달라짐에 따라 발생하는 해저 지형의 변화를 MB-System을 이용하여 비교하였다. 분석 결과 표층의 음속 변화에 비해 수온약층의 음속변화가 획득지형자료에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 각 기기별로 측정된 음속의 차이는 크지 않았고 해저 지형 결과에 큰 영향을 주지 않은 것으로 나타났다. 해저 지형조사를 위해 위 음속측정기기 중 어떠한 것을 사용하여도 무방하나 해저 지형조사 측선은 수층의 온도변화가 작은 방향으로 선정하는 것이 더 바람직하다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권4호
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• pp.346-353
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• 2007

본 연구에서는 그동안의 평가결과로부터 얻을 수 없었던 집단별, 개인별 정보를 끄집어 낼 수 있는 평가도구를 소개하고 있다. 본 연구의 목적은 우리 나라 중고등학생들에게 적용 가능하며, 학생들의 평가결과를 이용하여 학습준비도 및 학습진전도를 파악할 수 있는 지식상태분석법의 활용성을 분석하는 것이다. 이를 위해 마찰전기 평가 문항을 개발하고 개발된 평가문항에 대하여 지식공간론을 적용하여 중학교 2학년 학생들의 평가결과를 분석하였다. 학습전 학생들의 지식상태는 문항간 위계 관계가 형성되지 않았고, 예상위계도에 비해 학생들의 마찰전기에 대한 지식상태가 비구조화 되어 있는 것으로 나타났다. 학습 후에는 학습 전보다는 좀 더 세분화되고 구조화된 위계 관계로 지식상태가 변화했음을 볼 수 있었다. 학습후에 얻어진 학생들의 위계도를 이용하여 학습전 학습자 집단 혹은 학습자 개인의 지식상태를 분석할 수 있었고, 학습전 학생들의 지식상태와 학습후의 지식상태를 비교하여 학생들이 학습한 과학개념의 구조를 가시적으로 파악하는 것이 가능하였으며, 학습자 개개인에 대한 학습전후 진단도 가능한 것으로 나타났다. 따라서 지식상태분석법을 학습 진단평가도구로 활용할 수 있다고 볼 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.119-131
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• 2024

고속도로의 효율적 운영과 지속가능한 이동환경 제공을 위해 정확한 통행실적의 파악은 필수적이다. 그러나 인프라 및 기술적 제약, 추정을 통한 기존 연구방법의 한계, 통합 빅데이터 활용의 제약 등의 이유로 즉각적이고 정확한 고속도로 통행실적 산정에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 자동요금징수시스템, 단거리전용통신 등으로부터 수집된 실시간 빅데이터를 활용하여 개별 차량의 고속도로 기종점통행량(Origin-Destination: OD) 및 주행거리를 분석하고 이를 기반으로 고속도로 통행실적을 산정하는 방법론의 틀을 제시하였다. 특히 데이터상 하나의 통행임에도 불구하고 분할된 통행으로 나타나는 데이터상 오류를 통행궤적 및 주행특성 진단을 통해 올바르게 연결함으로써 보다 신뢰성 있는 고속도로 통행 OD를 구축하고자 하였다. 연구 결과 개별 차량의 분할된 OD 통행이 20분 내 연속되는 경우 통행연결이 필요하며 통행연결, 주행거리 산정, 누락교통량 비율 보정, 비연계 구간 연계 과정을 거쳐 전국 고속도로의 일평균 통행실적은 248,624천대·km/일로 도출되었다. 이는 도로업무편람에서 제시하는 248,166천대·km/일과 비교 시 약 458천대·km/일이 높았다. 본 연구의 결과는 기존의 조사과정에서 누락된 통행실적의 보완가능성을 보여준다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.15-31
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• 2024

초고령화 사회로 진입하고 있는 대한민국 노인 인구의 상황을 반영하여 노인 교통사고의 특성을 파악하고, 이항형 변수를 활용하여 노인 보행자 교통사고에서 발생한 중상 이상의 교통사고와 경상 이하의 교통사고를 구분하여 독립변수와 종속변수의 관계를 분석하였다. 도로교통공단 교통사고분석시스템(TAAS)에서 지난 10년간('3년~'22년)의 노인 보행자 교통사고 자료를 구득하여 데이터 수집, 가공, 변수 선정을 수행하였으며, 기초 통계 및 사고 요인별 분석을 실시하였다. 로지스틱 회귀분석 모형을 적용하여 총 15개의 영향 변수를 도출하였고 노인 보행자 중상이상의 교통사고 발생 확률에 가장 큰 영향을 미치는 영향 변수들을 도출하였다. 이후, 로지스틱 모형의 정확도 분석을 위해 통계적 검정을 수행하였으며, 노인 보행자 교통사고에 영향을 미치는 변수를 도출 및 예측모형 구축에 따른 교통사고 발생확률 예측 방법을 제시하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.69-75
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• 2024

본 논문은 터틀봇3 (TurtleBot3)를 기반으로 ROS(Robot Operating System) 환경에서 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)과 Navigation 기법을 적용한 사물인터넷 기반의 실내 자율주행 시스템을 제안한다. 제안한 자율주행 시스템을 실내 자율주행 휠체어 및 로봇 등에 적용 가능하다. 본 연구에서는 실내 자율주행 휠체어에 적용하여 동작을 검증하였다. 제안한 자율주행 시스템은 2가지 기능을 제공한다. 첫째, 실내 환경 정보를 수집 및 저장하고, 이를 통해 휠체어가 장애물을 인식할 수 있도록 한다. 이를 통해 만들어진 Map을 이용한 Navigation을 수행하여 탑승자가 원하는 위치까지 휠체어의 자율주행을 통해 이동할 수 있다. 둘째, OpenCV를 이용한 이미지 인식을 통해 특정 로고를 추적하여 이동하는 기능을 제공한다. 이를 통해 기관 고유 로고가 그려진 유니폼을 착용한 안내원에게 안내 서비스를 받을 수 있도록 한다. 제안한 시스템은 기존의 휠체어보다 이동성, 안전성, 사용성을 향상해 탑승자에게 편리함을 제공할 것으로 기대한다.

• 한국포장학회지
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• 제30권1호
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• pp.1-14
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• 2024

환경문제에 대한 관심이 증가함에 따라 지속가능한 소재에 대한 요구가 증가하고 있다. 전 세계적으로 커피는 가장 많이 소비되는 음료이며, 커피음료의 가공 및 소비로 발생하는 커피 부산물에는 셀룰로오스, 헤미셀룰로오스, 리그닌, 지질 및 생리활성물질 등이 풍부하지만 대부분 폐기되는 실정이다. 따라서, 많은 연구자들이 커피 부산물을 고부가가치 소재로 개발하기 위하여 노력하고 있다. 본 총설에서는 고분자/커피 은피 복합화 연구, 커피 은피로부터 셀룰로오스 추출 및 응용연구, 고분자/커피찌꺼기 복합화 연구, 커피찌꺼기로부터 셀룰로오스 추출 및 이를 활용한 연구, 커피찌꺼기로부터 지질 추출 및 이를 활용한 PHAs합성, 가소제로써 커피찌꺼기로부터 추출한 지질의 응용가능성 연구 등에 대하여 조사하였다. 선행 연구에서는 커피 부산물인 커피 은피 및 커피찌꺼기 자체를 고분자와 혼합하여 복합소재를 제조하고 물성을 평가하는 연구는 광범위하게 수행되고 있는 것으로 확인되었다. 하지만, 커피 은피 및 커피찌꺼기로부터 나노셀룰로오스를 추출하거나, 상대적으로 친수성인 커피 부산물과 소수성인 석유계 고분자 또는 생분해성 고분자와 복합화 시 상용성 개선과 관련된 커피 부산물의 표면 개질 및 상용화제 도입 등의 연구는 부족함을 확인하였다. 또한 커피 부산물로부터 추출한 지질을 활용하여 PHAs를 합성하는 연구가 일부 진행되고 있지만 합성된 PHAs를 활용하여 포장소재로의 제조 및 응용에 관한 추가적인 연구가 필요하다고 사료된다. 또한, 커피찌꺼기의 발생량 대비 국내외 관리방안 마련 및 제품 적용 시 안전성 평가방법에 관한 연구는 거의 실시되지 않아 이에 대한 추가적인 연구가 필요하다고 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.1-16
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• 2024

지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.28-34
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• 2024

이러닝은 학습자 자율에 의해 진행되므로 성공적인 학습을 위해서는 지속적인 참여를 위한 학습동기가 무엇보다 중요하다. 평생교육에 참여하는 성인학습자가 증가하면서 이들의 학습참여와 참여에 영향을 미치는 학습동기에 대한 연구가 필요하다. 학습동기와 학습참여간의 관계를 설명하는 기대가치이론과 자기주도학습이론을 바탕으로 학습동기의 구성요소(학습가치, 비용, 자기조절, 일정관리)가 학습참여에 미치는 영향을 분석하였다. 이러닝 프로그램을 MoodleCloud에 구축하였고, 학습자는 설문에 답한 후 학습을 진행하였다. 학습 진행 과정에서 수집한 로그데이터로 산출한 학습참여점수와 설문 응답 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 성인학습자의 이러닝 학습참여에 유의한 영향을 미치는 동기요인은 학습가치와 일정관리이며, 학습가치에 대한 생각은 남녀 간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉 성인학습자가 이러닝 학습 프로그램의 가치를 높게 인지할수록, 학습자 스스로 일정관리 능력이 있을수록 학습에 많이 참여한다고 할 수 있다. 이 연구 결과는 학습자와 교수자의 교수·학습전략 수립에 활용될 수 있고, 궁극적으로는 이러닝 중도 탈락을 방지하는 데 도움이 될 수 있다.

• 자원환경지질
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• 제57권1호
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• pp.83-91
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• 2024

IEA(2022)는 세계 이차전지 배터리 수요는 2040년 1.3TWh로 그 중, 전기자동차 배터리는 약 80%를 차지하고, 사용후 배터리는 30년 이후 본격적으로 배출될 것으로 전망되고 있다. 전기차 사용후 배터리는 재사용 및 재활용을 통해 새로운 가치를 창출할 수 있으며, 배터리 공급망에서 가장 취약한 부분인 원료 확보 불안정성을 해소할 수 있다. 본 연구에서는 국내 전기차 사용후 배터리 발생량과 이의 재사용 및 재활용 잠재성을 분석하였다. 그 결과, 전기차 사용후 배터리 연간 발생량은 '31년부터 10만개에서 '45년 81만개로 확대될 것으로 추정되었다. 또한 재활용으로 회수한 자원으로 '45년에는 100만대의 배터리 제조할 수 있으며, 재사용은 36Gwh급 배터리 생산에 맞먹는 시장을 기대할 수 있는 것으로 나타났다. 한편, 현재 재활용 업체가 공개한 계획 기준에서, 국내 전기차 사용후 배터리는 국내 재활용 처리용량(전처리)의 11% 담당 가능('30년)할 것으로 원료확보의 차원에서 폐배터리 수출입 관리가 중요할 것이다.