• 한국지식정보기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.607-614
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• 2018

오령산은 몸 속의 수분을 순환시키고 소변으로 배출이 잘 되게 하는 효능이 있어 수분이 정체되어 나타나는 질환에 많이 쓰이는 처방이다. 본 연구에서는 시스템 약리학 접근 방법을 이용해서 오령산의 작용 기전을 탐색하기 위해서 오령산의 구성약재의 성분-타겟 네트워크를 구축하고 분석하였다. 우선, 오령산의 475개 성분에 대해서 STITCH 데이터베이스에서 연관된 타겟을 검색하였으며, 성분과 타겟의 상호작용에 대한 검색 결과는 XML 파일로 다운로드하였다. 본 연구에서 성분-타겟 네트워크는 Gephi를 이용해서 시각화하고 탐색하였다. 노드는 성분과 타겟이 되고, 링크는 성분과 타겟들간에 상호작용이 존재하면 연결되며, 상호작용의 신뢰도에 따라 링크에 가중치를 부여하였다. MCL 알고리즘을 이용해서 네트워크를 클러스터링 하였으며, 총 130개의 클러스터가 생성되었다. 가장 많은 노드를 가지는 클러스터에서 노드의 개수는 32개였다. 성분-타겟 네트워크에서 약재의 유효 성분들이 신장의 혈압 조절 기능과 관련된 타겟들과 연결되어 있는 것을 발견할 수 있었다. 향후에는 질병 데이터베이스와 연계해서 보다 명확한 오령산의 작용 기전을 밝힐 수 있도록 할 계획이다.

• 벤처혁신연구
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• 제6권3호
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• pp.73-93
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• 2023

본 연구는 애플워치 만족도에 영향을 미치는 요인 및 만족도와 지속적 사용의도 사이의 관계를 조사하였다. TAM모델을 기반으로 시스템 품질, 정보 품질 및 자기효능감을 독립변수로 설정하여 지각된 유용성, 지각된 사용용이성 및 만족도를 매개변수로 선정하고 지속적 사용의도를 종속변수로 최종 연구모형을 구성하였다. 본 연구는 온라인 설문조사를 통해 수집한 256부 데이터로 SPSS 26.0과 AMOS 26.0을 활용하여 신뢰도 분석, 요인 분석, 타당성 분석, 경로 분석, 가설 검증 및 매개효과를 분석하였다. 본 연구를 통해 소비자의 향후 애플워치 지속적 사용의도에 영향을 미치는 요인을 확인하였다. 요약하면 만족도는 지속적 사용의도에 긍정적인 영향을 미치고 지각된 유용성과 지각된 사용 용이성도 만족도에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인했다. 하지만 시스템 품질, 정보 품질, 자기효능감 세 가지 요소 중 자기효능감은 지각된 유용성에 뚜렷한 영향을 미치지 않는다 것으로 나타났다. 이 외에 시스템 품질, 정보 품질 및 자기효능감이 애플워치 사용 과정에서 지각된 유용성, 지각된 사용용이성, 만족도 및 지속적 사용의도에 모두 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권6호
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• pp.1201-1212
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• 2023

본 연구는 생존수영교육 참여를 통한 대학생의 수중불안, 수상안전 의식의 변화와 변인 간의 변화를 분석하고자 하였다. 이를 위해 부산, 울산, 경남 지역 내 소재 대학 중 생존수영 교육이 진행되고 있는 대학생 200명을 대상으로 편의표본추출법을 이용하여 자료를 수집하였으며, 그중 최종 유효표본 191명을 활용하였다. 쟈료분석은 SPSS 25.0 통계 프로그램을 활용하여 탐색적 요인분석, 신뢰도 분석, 대응표본 t-tast, 반복측정 이원분산분석, 분석된 결과는 다음과 같다. 첫째, 생존수영교육에 참여한 대학생의 경우 사전검사와 사후검사를 비교하였을 때 사후 수중불안은 감소하였으며, 수상안전 의식은 증가하였다. 둘째, 수영교육경험 유·무에 따른 그룹과 시간의 상호작용은 수상안전 의식의 하위요인인 안전교육에서만 유의미한 효과가 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 대학생을 대상으로한 생존수영교육의 효과성을 확인할 수 있었으며, 나아가 대학교육에서의 생존수영교육 확대 방향성에 대해 제고해 볼 수 있을 것이다.

• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.79-90
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• 2024

본 연구는 대표적인 생성형 AI 기술인 ChatGPT의 이용자 신뢰를 중심으로 이용실태와 지속사용의도에 영향을 미치는 요인, 그리고 신뢰의 영향력이 목적에 따라 달라지는지를 탐색적으로 살펴보았다. 이를 위해 ChatGPT를 많이 이용하는 20대와 30대를 대상으로 설문조사를 실시하였으며 통계 패키지 프로그램인 IBM SPSS 27과 SmartPLS 4.0을 적용하여 분석을 수행하였다. Bhattacherjee의 기대충족모델(ECM)을 기반으로 구조방정식 모델을 구축하고, 경로분석과 다중그룹분석(MGA)를 실시하여 가설을 검증하였다. 본 연구의 결과는, 첫째, ChatGPT 이용자들은 일상적인 도구로 사용하기보다 특정 목적이나 필요에 따라 사용하고 있으며, 대부분의 사용자가 ChatGPT의 환각효과(Hallucination)에 대해 인지하고 있으나 이는 사용을 저해하는 요인은 아니었다. 둘째, 가설검정 결과 독립변수인기대충족, 인지된 유용성, 사용자 만족 요인 모두가 종속변수인 지속이용의도에 긍정적 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 셋째, 이용자가 ChatGPT를 이용하는 목적에 따라 신뢰의 영향력이 달라짐이 확인되었다. 이용자가 정보 검색 목적으로 ChatGPT를 활용하는 경우에는 신뢰가 사용자 만족에 영향을 미친 반면, 창작 목적으로 사용하는 경우 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과가 향후 사회와 기업에 있어 생성형 AI의 도입 과정에서 신뢰성의 문제를 해결하고 성공적인 도입을 위한 정책 수립 및 개선방안 도출을 위해 활용될 수 있기를 기대한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권11호
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• pp.1764-1776
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• 2021

Objective: This study aimed to validate a deep learning-based fully automatic calcium scoring (coronary artery calcium [CAC]_auto) system using previously published cardiac computed tomography (CT) cohort data with the manually segmented coronary calcium scoring (CAC_hand) system as the reference standard. Materials and Methods: We developed the CAC_auto system using 100 co-registered, non-enhanced and contrast-enhanced CT scans. For the validation of the CAC_auto system, three previously published CT cohorts (n = 2985) were chosen to represent different clinical scenarios (i.e., 2647 asymptomatic, 220 symptomatic, 118 valve disease) and four CT models. The performance of the CAC_auto system in detecting coronary calcium was determined. The reliability of the system in measuring the Agatston score as compared with CAC_hand was also evaluated per vessel and per patient using intraclass correlation coefficients (ICCs) and Bland-Altman analysis. The agreement between CAC_auto and CAC_hand based on the cardiovascular risk stratification categories (Agatston score: 0, 1-10, 11-100, 101-400, > 400) was evaluated. Results: In 2985 patients, 6218 coronary calcium lesions were identified using CAC_hand. The per-lesion sensitivity and false-positive rate of the CAC_auto system in detecting coronary calcium were 93.3% (5800 of 6218) and 0.11 false-positive lesions per patient, respectively. The CAC_auto system, in measuring the Agatston score, yielded ICCs of 0.99 for all the vessels (left main 0.91, left anterior descending 0.99, left circumflex 0.96, right coronary 0.99). The limits of agreement between CAC_auto and CAC_hand were 1.6 ± 52.2. The linearly weighted kappa value for the Agatston score categorization was 0.94. The main causes of false-positive results were image noise (29.1%, 97/333 lesions), aortic wall calcification (25.5%, 85/333 lesions), and pericardial calcification (24.3%, 81/333 lesions). Conclusion: The atlas-based CAC_auto empowered by deep learning provided accurate calcium score measurement as compared with manual method and risk category classification, which could potentially streamline CAC imaging workflows.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권1호
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• pp.93-104
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• 2007

이 연구의 목적은 과학적 가설 생성 과정의 두뇌 활성화 특성을 수리 연산 과정과 비교하여 3.0T fMRI를 이용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 16명의 건강한 남자 피험자가 실험에 자발적으로 참여하였으며, 과학적 가설 생성 과제와 수리 연산 과제를 684초 동안 수행하여 fMRI 영상을 측정하였다. 측정한 후 언어적 보고 자료를 수집하여 fMRI 영상 자료의 신뢰도를 확보하였다. 언어적 보고의 분석 결과 수집한 fMRI 영상 자료 전부를 통계적 분석 대상 자료에 포함시켰다. SPM2 프로그램을 이용하여 통계적으로 분석한 결과, 과학적 가설 생성 과정은 수리 연산 과정과 다른 독립적인 두뇌 네트 을 가지고 있는 것으로 나타났다. 과학적 가설 생성 과정에서는 측두엽의 방추이랑(fusiform gyrus)에서 의문 상황 분석으로 이끌어내진 의미가 전두엽에서 부호화하는 과정이 일어난다고 할 수 있다. 수리 연산 과정은 전두엽과 두정엽의 연합된 영역이 중요한 역할을 하며 기능적 숙련도는 두정엽 영역이 관여하는 것으로 생각된다. 또한 과학적 가설 생성 과정에서는 과학적 감성의 생성도 동반하는 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구 결과는 과학적 가설 생성 과정을 두뇌 과학적 측면에서 고찰 할 수 있도록 하였으며, 과학적 가설 생성 학습 프로그램 개발을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 과학적 가설 생성 학습 프로그램은 두뇌-기반 학습의 한 전형으로 제안할 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제19권3호
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• pp.1-21
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• 2017

IoT 기술 도입특성들 중 어떠한 요인들이 기업의 기대성과에 영향을 미치는지를 파악하고자 하는 것이며, 아울러 IoT 신기술 도입을 검토하고자 하는 기업들이 고려해야 할 사전 요인들을 제시해 보고자 한다. 데이타 분석을 위해 국내․외 IoT(사물인터넷) 관련 데이타, 출판물 및 웹사이트 그리고 각종 연구기관 분석데이타와 보고자료를 기반으로 이론적 배경을 정리하였으며, 추가로 선행연구를 참조하여 UTAUT 관련 이론적 배경을 요약하였다. 데이터 분석을 위해 SPSS 22.0과 구조방정식모델 분석을 위해서 smart PLS 2.0 통계프로그램을 사용하였다. 기술통계분석은 신뢰성분석, 타당성분석 및 구조방정식 모델 분석과 연구가설을 검증하였다. 측정모형에 대한 분석을 통해서 내적신뢰성과 집중타당성 및 판별타당성이 충족됨을 확인하였으며, IoT 기술특성과 기대성과 간 관계, 기대성과와 도입의도 간 관계에 대한 가설 검증결과 모두 채택되었다. 따라서 IoT 기술특성은 기대성과에 긍정적 영향을 미치며 기대성과는 IoT 도입의도에 긍정적 효과를 미치는 것을 확인하였다. 본 연구는 IoT 기술특성과 기대성과요인이 도입의도에 미치는 영향에 관한 인과관계를 규명함으로써 IoT를 성공적으로 도입할 수 있는 지침을 제시함고 동시에 IoT를 도입하고자 기업들에게 사전 고려해야 할 요인들(공급사슬 유연성, 운영비용 절감, 자산활용 최적화 및 신규수익 창출)을 제시할 수 있는 연구기반을 조성하였다.

• 한국의류학회지
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• 제29권12호
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• pp.1595-1607
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• 2005

3차원 스캐너를 통한 인체 측정치는 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 연구는 이러한 3차원 측정치의 정확성과 신뢰도를 조사하기 위한 것이다. 이를 위해 TECMATH사의 VITUS 전신 스캐너로 인체를 측정, ScanWorX Body Measure 소프트웨어를 이용하여 항목을 측정 한 값과 직접 인체측정 에 의해 얻어진 값을 비교하였다. 피험자는 평균 체형의 미국 여대생 25명이며 기준 자세와 일상생활에 많이 쓰이는 $135^{\circ}$ 양팔들기, 어깨 구부리기, 어깨 들어올리기의 3가지 동적 자세를 실험 동작으로 하여 체표의 길이 및 둘레의 변화를 측정하였다. 기준 자세와 135"양팔 들기에 대한 측정치 비교에서 두 가지 측정법에 의한 항목들의 차이는 $-2\~20mm$였으나 두 동작 모두에서 목둘레만이 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 길이항목보다 둘레항목에서 좀 더 큰 차이를 보였다. 실험 동작에 의해 상반신 18개의 측정항목들은 유의한 체표변화를 나타내었으며 특히 어깨길이, 겨드랑앞벽사이길이, 겨드랑뒤벽사이길이 그리고 견봉사이길이에서 뚜렷한 변화가 나타났다. 그러나 두 측정 법에 따른 체표변화 차이는 없었다. 어깨 구부리기와 어깨 들어올리기 동작시에는 스캔 측정을 3회 반복함으로써 3차원 측정치의 신뢰도를 조사하였는데 모든 항목에서 3회 반복된 측정치가 통계적으로 동일한 것으로 나타났다. 또한 ScanWorX소프트웨어의 가상적 도구인 Body Measure와 자동 프로그램인 ScanWorX Tailor의 측정치를 비교한 결과 자동 측정치가 더 큰 값을 보였고 사용한 프로그램에 따른 유의한 차이를 나타내는 항목들이 나타났다. 이상의 결과로 3차원 인체 측정기를 사용함으로써 짧은 시간에 동작을 촬영하고 이에 대한 측정치를 얻을 수 있어 편리함과 신뢰도에 있어서 장점을 가짐을 확인할 수 있었다. 그러나 좀 더 다양한 분석과 정확한 결과를 얻기 위해서는 의복 분야에 유용한 자동 프로그램의 개발과 3차원 인체 측정기간의 호환성의 문제들이 요구된다고 할 수 있다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제33권4호
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• pp.352-368
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• 2008

본 연구에서는 치과용 디지털 색상 분석기기 중 하나인 Shadescan (CYNOVAD, Montreal, Canada)의 색상 분석의 정확성과 재현 능력을 평가하였다. 균일한 치아 배열을 가진 20대 성인 남자 8명과 여자 8명의 상악 인상을 고무인상제 (Exaflex, GC, Japan)를 이용하여 채득하고, 인상에 A2 색상의 임시 크라운 제작용 자가중합형 레진을 주입하여 치아 모델을 완성하고, ShadeScan을 이용해 각 치아의 영상을 얻어 컴퓨터의 ShadeScan 프로그램으로 분석하였다. 그리고 측정 결과의 재현 능력를 평가하기 위해 2개의 치아 모델을 임의로 선택하여 각 치아마다 10회의 색상 측정을 시행하여 분석 결과를 비교하였다. 또한 분석된 영상의 동일 shade 간의 색차를 확인하기 위해 광중합 복합레진인 Gradia Direct (GC, Tokyo, Japan)의 shade guide의 CIE $L^*a^*b$ 값을 백색과 흑색 배경판 상에서 spectrophotometer (Spectrolino, GretagMacbeth, USA)로 측정하고, ShadeScan에 의해 동일한 shade로 분석된 shade guide간의 색차를 계산하여 다음의 결과를 얻었다. 모든 치아에서 모델 제작 재료와 동일한 A2 색상으로 분석된 경우는 없었으며, 개개의 치아에서 전체 순면이 동일한 색상으로 분석된 예는 없었다. 또한 동일한 치아군에서 치아의 크기, 형태, 순면의 굴곡 등에 따라 서로 다른 색상 분포를 보였다. 재현성 평가에서 각 치아의 중앙부는 비교적 일정한 재현성을 보였으나, 절단부와 주변 부위는 재현성이 낮았으며, 동일한 shade로 분석된 shade guide 간에는 3 이상의 색차 (${\Delta}E^*$)를 보였다. 이상의 결과는 치과용 디지털 색상 분석기기는 비록 높은 재현 능력은 가지고 있지만 정확성에 오류가 있음을 시사하며, 따라서 이러한 기기를 이용한 색상 분석 시 좀 더 세밀한 주의와 다른 방법의 추가 사용이 필요하리라 사료된다.