• 보건행정학회지
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• 제32권1호
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• pp.73-93
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• 2022

Background: Appropriate physician workforce projection through reasonable discussions and decisions with a broad view on supply and demand of the workforce, thus, is very important for high-quality healthcare services. The study expects to provide preliminary research data on the workforce diagnosis standard model for Korean physician workforce policy decision through more flexible and objective physician workforce projection in reflection of diverse changes in healthcare policy and sociodemographic environments. Methods: A low flow rate through the causal map was developed, and an objective workforce demand projection from 2019 to 2040 was conducted. In addition, projections by scenarios under various situations were conducted with the low flow rate developed in the study. Lastly, the demand projection of the physician workforce by region of 17 cities and provinces was conducted. Results: First, demand of physicians in 2019 was 110,665, 113,450 in 2020, 129,496 in 2025, 146,837 in 2030, 163,719 in 2035, and 179,288 in 2040. Second, the scenario for the retirement of baby boomers led to a decrease in the growth rate due to time delay. Third, Seoul and Gyeonggi-do account for a high percentage of demand, a very high upward trend was identified in Gyeonggi-do, and as a result, the projection showed that the demand of the physician workforce in Gyeonggi-do would worsen over time. Conclusion: This study is meaningful in that rational and collective physician workforce supply and demand and its imbalance in workforce distribution were verified through various projections by scenarios and regions of Korea with System Dynamics.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.819-834
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• 2022

인공지능 기법들은 특히 영상분류(image classification), 객체탐지(object detection), 영상분할(image segmentation)에 효과적으로 사용되고 있다. 특히, 딥러닝(deep learning)은 최근 컴퓨팅 파워의 증대와 함께 깊고 두터운 네트워크 구성이 가능해지고 보다 효율적인 활성함수(activation function)와 옵티마이저(optimizer)를 활용한 특징맵(feature map)의 생성을 통해 상당히 높은 정확도를 도출할 수 있다. 본고에서는 최근 다양한 원격탐사 분야에서 활용성이 확대되고 있는 딥러닝 영상인식 기법인 Convolutional Neural Network (CNN) 기반 모델 및 Transformer 기반 모델에 대한 기술동향 및 사례연구를 검토하고, 우리나라에서 이들 기법의 활용방안 및 발전방향 등을 제시하고자 한다. 향후 원격탐사 기반의 재난 상황 대응을 위해서는 위성영상의 적시성 확보와 실시간 딥러닝 처리, 그리고 위성, 드론 및 Closed-circuit Television (CCTV) 영상이 함께 활용되는 영상 빅데이터 플랫폼도 개발되어야 할 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권3호
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• pp.13-19
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• 2023

본 논문에서는 빅데이터와 딥페이크 기반의 헤어스타일 추천 시스템 구현에 관해 연구하였다. 제안한 헤어스타일 추천 시스템은 사용자의 사진(이미지)을 바탕으로 얼굴형을 인식한다. 얼굴형은 타원형, 둥근형, 장방형으로 구분하며, 얼굴형에 잘 어울리는 헤어스타일을 딥페이크를 통해 합성하여 동영상으로 제공한다. 헤어스타일은 빅데이터를 바탕으로 최신 트랜드(trend)와 얼굴형에 어울리는 스타일을 적용하여 추천한다. 이미지의 분할 맵과 Motion supervised Co-Part Segmentation 알고리즘으로 같은 카테고리(머리, 얼굴 등)를 가지는 이미지들 간 요소를 합성할 수 있다. 다음으로 헤어스타일이 합성된 이미지와 미리 지정해둔 동영상을 Motion Representations for Articulated Animation 알고리즘에 적용하여 동영상 애니메이션을 생성한다. 제안한 시스템은 가상 피팅 등 전반적인 미용산업에 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 향후 연구에서는 거울에 사물인터넷 기능 등을 적용하여 헤어스타일등을 추천해주는 스마트 거울을 연구할 예정이다.

• 분석과학
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• 제31권3호
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• pp.122-133
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• 2018

본 연구에서는 광주지역 민방위비상급수시설 101 개소를 대상으로 2006년부터 2016년까지 11년 동안 측정한 지하수 수질자료를 통계적으로 분석하였으며, 각 시설별로 먹는물 수질기준 초과횟수와 평균농도 분석 및 경향성 분석을 실시하고, 그 분석결과를 이용하여 4 개의 오염등급으로 구분하였다. 또한 이를 바탕으로 토지이용 현황별로 각 항목의 지하수 오염도를 평가하였다. 통계적으로 유의한 민방위 비상급수 15 개 항목에 대한 수질기준초과횟수, 평균농도분석, 경향성분석의 세가지 오염지시인자를 분석하여 합산한 결과 Turbidity (51.5 %) > Color (32.7 %) > Nitrate nitrogen (28.7 %) > Hardness (25.7 %) 순으로 오염 지시율이 상대적으로 높게 평가되었다. 오염등급 분석결과 안전(0)부터 오염심각(3)까지 오염등급이 다양하게 분포한 Turbidity, Color, Nitrate nitrogen의 3 개 항목을 제외하면 12 개 항목의 수질 오염등급은 전체의 25 %는 '오염가능한 등급(1)'으로, 75%는 '안전한 등급(0)'으로 평가되었다. QGIS를 이용하여 오염 지시율이 높게 평가된 4 개 항목(Turbidity, Color, Nitrate nitrogen, Hardness)은 오염지도에 작성하여 오염등급을 시각화하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2507-2517
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• 2015

본 연구는 화웨이의 PCT 특허 출원 동향을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 화웨이의 PCT 특허를 2000년대 초반, 2000년대 후반, 2010년대 초반으로 나누어 분석한 결과, 다음과 같은 세 가지 특징이 관찰되었다. 첫째, 2000년 초반에서 후반으로 들어서면서 PCT 특허 출원건수가 급격하게 증가했으며, 이 증가 추세는 2010년대 초반에도 이어졌다. 둘째, 집중했던 기술 분야는 2000년대 초/후반에는 'H04L: 디지털 정보전송(transmission of digital information)'이었지만, 2010년대 초반에는 'H04W:무선 통신 네트워크(wireless communication networks)' 로 변화하였다. 마지막으로, 특허맵 분석 결과 2000년대 초/후반에는 '사용자', '네트워크'와 관련된 일반적인 통신 기술이 주를 이루었다면, 2010년에는 '사용자 단말기', '기지국', 'MME'와 같은 이동전화 관련기술이 보다 활발히 개발되었음을 알 수 있었다. 특히 최근에는 화웨이가 4G의 주류 기술인 LTE 관련 특허 출원에 있어 애플, 삼성보다 더 적극적임을 고려할 때, 향후 글로벌 시장에서 더 큰 기술적 영향력을 지닐 것임을 시사한다.

• 조형예술학연구
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• 제8권
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• pp.5-43
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• 2005

This study aimed to suggest a resolution through a research on actual condition of appreciation class among art classes in elementary school. For this object, this study is about the need and problem of appreciation through concert of art appreciation and educational meaning. And this study is research, based on 200 current teachers to teach the art education of appreciation in Seoul. In the case of student research, this study show the current appreciation education focusing on 200 students in Seoul. The teachers has been seeing the importance of the appreciation education, but that education has been performing in the poor environment without aids and appreciation materials. And they thought that the most effective way to teach the appreciation of art is the on-site education such as the invitation of art-gallery or museum. The Change of realization about art, together with improvement of realistic situation, is important. But more important problem is the role and the realization of teacher who teach art directly. If the teacher's viewpoint to teach directly education of appreciation is examined, there are following problems First, it lacks realization about the importance of appreciation education. Teachers who teach a student have been taken functional art education mainly and this trend has been spread in the whole of society, therefore, the importance about the teaching of appreciation is negligent and is handled indifferently. Also, Teachers do not offer opportunity to obtain professional information of art appreciation map to overemphasize the study of practical teaching research. Second, elementary schools teacher is, for the most part, occasion that homeroom teacher teaches all object classes, and complete charge teacher is selected only some. Therefore, teacher in charge who play most a lot of subjects is difficult to recognize the importance of art teaching appreciation subject or class. There must have been a research about the educational preventive measures as suitable support, reorganization of at time and experts in superior office educational institution. Trough this study, I could know that front-line teacher should be specialized and more complete charge teacher should be needed urgently. Finally, the teachers must break the custom of the art appreciation and develop various art appreciation method. And the teachers have to lead the students to be interested art appreciation. That's what cultivate the students' aesthetic feeling and genius.

• 기술혁신연구
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• 제21권2호
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• pp.25-56
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• 2013

과학기술이 국가 경쟁력으로 부각되면서 주요 국가들에서는 과학기술을 통한 산업발전 및 경쟁력 강화를 위해 신성장동력산업을 지정하여 효과적인 투자 및 발전전략을 수립하고 있다. 주요 신성장동력으로는 바이오, 신재생에너지 등 신산업 분야가 각광받고 있으며, 점차 치열한 경쟁구도 양상을 보이고 있다. 각 국가별로 대학 및 연구기관에서는 정기적으로 향후 파급효과를 나타낼 미래유망기술 분야를 선정하여 발표하고 있으며, 국내에서도 다양한 연구기관들이 지속적으로 유망기술 분야를 선정하여 발표하고 있다. 본 연구에서는 특허정보를 활용하여 신성장동력으로 각광받고 있는 바이오분야의 미래유망기술 분야 도출 방법을 연구하고자 한다. 특허를 통한 기술개발 동향분석을 위해 IPC 코드에 기반한 기술분류를 이용하여 바이오분야의 국내외 특허를 수집하고 텍스트마이닝 기법을 활용하여 바이오 기술개발 트렌드를 파악하고 유망기술분야를 도출하고자 한다. 텍스트 마이닝 분석을 통해 미국과 우리나라의 특허등고선을 비교분석하여 바이오분야의 전반적 기술개발 분야를 도출한 후, 국내외적으로 관심이 고조되고 있는 기술분야에 대한 심층분석을 통한 세부적인 기술 동향 파악으로 바이오 유망기술분야에 대해 살펴보고자 한다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.21-37
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• 2022

신약을 개발하는 한 가지 방법의 하나인 신약 재창출(Drug Repositioning)은 이미 사람들에게 사용할 수 있도록 승인된 약물들이 다른 용도로 사용되도록 하여 새로운 적응증을 발견하는 유용한 방법이다. 최근에는 머신러닝 기술의 발달로 방대한 생물학적 정보를 분석하여 신약 개발에 활용하는 경우가 증가하고 있다. 신약 재창출에 머신러닝 기술을 활용하면 효과적인 치료법을 신속하게 찾아내는 데 도움을 줄 것이다. 현재 심각한 급성 호흡기 증후군인 코로나바이러스(COVID-19)에 의한 신종 질병으로 전 세계가 힘든 시간을 보내고 있다. 이미 임상적으로 승인된 약물의 용도를 변경하는 신약 재창출은 COVID-19 환자를 치료하기 위한 치료제의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 신약 재창출 분야에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. Pub Med에서 웹 스크래핑 기법을 사용하여 'Drug Repositioning'이라는 키워드로 총 4,821건의 논문을 수집하였다. 데이터 전처리 후, 4,419건의 논문을 대상으로 빈도분석, LDA 기반 토픽모델링, Random Forest 분류 분석 및 예측 성능평가를 수행하였다. Word2vec 모델을 기반으로 연관어를 분석하였고, PCA 차원 축소 후 K-Means 군집화하여 레이블을 생성한 후, t-SNE 알고리즘을 이용하여 논문이 형성하고 있는 그룹을 시각화하고, LDA 결과에 계층적 군집화를 적용하여 히트맵으로 시각화하였다. 본 연구는 신약 재창출과 관련된 연구 주제가 무엇인지를 파악하고, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 문헌에서 의미 있는 주제를 도출하고 시각화하는 방법을 제시하였다. 향후 신약 재창출 분야의 연구나 개발 전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용되는 데 도움을 줄 것이라고 기대한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권1호
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• pp.333-356
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• 2019

기존 상업 출판사 중심의 학술 커뮤니케이션 체제가 가져온 위기를 해소할 수 있는 대안으로 오픈액세스가 등장하였다. 본 연구는 계량정보분석 기법 가운데 하나인 동시출현단어 분석을 활용하여 오픈액세스 분야의 최신 연구 경향을 반영하는 지적구조를 제시하고 주제영역이 어떻게 구성되었는지 확인하는 것을 주된 목적으로 두며, 기존에 수행되었던 오픈액세스 지적구조 분석 연구와 비교분석하였다. 이를 위해 Web of Science로부터 오픈액세스 관련 키워드 검색을 통하여 2013년 1월 1일부터 2018년 11월 31일까지 출판된 문헌정보학 분야 논문 총 761편을 수집하였으며, 이들 논문 가운데 제목과 초록으로부터 명사구 형태의 키워드 총 2,321개를 추출하였다. 오픈액세스 지적구조 분석을 위해 네트워크 분석을 통하여 13개의 세부 주제영역이 추출되었으며, 지적관계를 시각화하여 전역 및 지역 중심성이 높은 키워드를 도출하였다. 또한 군집분석을 실시하고 이 결과를 다차원축적지도에 표시하여 키워드들과의 상관관계를 분석하였다. 이를 통해 앞으로 오픈액세스 영역에서의 연구 방향성 모색에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권4호
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• pp.128-136
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• 2011

새만금 방조제 건설 및 토지 개발사업에 따른 해양환경변화 모니터링 및 예측을 위하여 2002년부터 실시간 또는 정기 해양관측 및 수치모델 시뮬레이션을 수행하고 있다. 새만금 해양환경자료는 크게 해양기상, 해양물리/해수유동, 해양수질, 해양생태계, 해저 지형/지질 분야로 분류되며, 각 분야별 관측 및 예측을 통해 지속적으로 생산되는 자료는 10여년에 걸쳐 축적되고 있다. 수집된 해양환경자료는 대용량의 다차원 다변수 시 공간적 분포 특성을 갖는 이질적 자료이기 때문에 이러한 특성을 고려하여 효과적으로 자료의 수집 처리 관리 제공이 가능한 정보시스템 개발은 필수적이다. 이에 본 논문에서는 지리정보시스템과 연계된 웹 기반 새만금 해양환경정보시스템 구축을 통하여 분야별로 축적된 새만금 해양환경정보를 통합적으로 수집 관리하며, 직관적이고 효율적인 웹 사용자 인터페이스 구성과 statistical graphs 및 thematic cartography를 적용한 자료의 과학적 가시화를 통해 방대하고 복잡한 자료의 효과적인 조회 및 분석이 가능하다. 나아가 지오프로세싱을 통한 공간분석을 통해 장기간에 걸친 변화 양상에 대한 정량적 분석을 통하여 새만금의 친환경적 개발을 위한 과학적 근거 제시 및 의사결정 지원을 위한 도구로 활용되고 있다. 또한 원활한 웹 기반 정보 서비스를 위해 다중 맵 캐쉬, 다중 레이어, 공간 데이터베이스 구축 등도 병행되었다.