• Journal of Veterinary Science
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• 제21권2호
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• pp.14.1-14.10
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• 2020

African swine fever (ASF) is a highly contagious disease of domestic pigs and wild boars (WBs). Without a vaccine, early antibody and antigen detection and rapid diagnosis are crucial for the effective prevention of the disease and the employment of control measures. In Sardinia, where 3 different suid populations coexisted closely for a long time, the disease persists since 1978. The recent ASF eradication plan involves more stringent measures to combat free-ranging pigs and any kind of illegality in the pig industry. However, critical issues such as the low level of hunter cooperation with veterinary services and the time required for ASF detection in the WBs killed during the hunting season still remain. Considering the need to deliver true ASF negative carcasses as early as possible, this study focuses on the evaluation and validation of a duplex pen-side test that simultaneously detects antibodies and antigens specific to ASF virus, to improve molecular diagnosis under field conditions. The main goal was to establish the specificity of the two pen-side tests performed simultaneously and to determine their ability to detect the true ASF negative carcasses among the hunted WBs. Blood and organ samples of the WBs hunted during the 2018/2019 hunting seasons were obtained. A total of 160 animals were tested using the pen-side kit test; samples were collected for virological and serological analyses. A specificity of 98% was observed considering the official laboratory tests as gold standards. The new diagnostic techniques could facilitate faster and cost-effective control of the disease.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.55-65
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• 2023

본 연구는 초임 유소년 축구지도자들의 교수 경험을 탐색하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 의도적 표집방법으로 선수경력 10년이상, 지도경력 5년 미만, 대한축구협회 지도자 자격증 C급 이상 취득자 중 U-12팀에 등록된 지도자 4명을 선정하여, 심층면담을 실시하였다. 이에 연구문제에 따라 분석 범주와 분석단위를 범주화하였고, 귀납적 방법을 통해 자료분석을 진행하였다. 연구결과 유소년축구지도자들은 과거 자신의 경험을 토대로 '나는 안그래야겠다', '나는 할 수 있다'는 마음가짐으로 지도자를 시작하고 있었다. 이들은 지도 현장에서 의사소통방법, 교수학습 방법에 대한 부족함, 미래에 대한 불확실함으로 어려움을 느끼고 있었지만, 가르침에서의 보람을 느끼며 전문성을 갖추기 위해 노력하고 있었다. 이에 따라 유소년 축구지도자에 대한 처우개선 및 지도자양성제도 내 프로그램 개선을 논의하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.115-126
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• 2009

생산현장에서 장비에서 발생하는 데이터들을 관리하는 것은 매우 중요한 일이다. 그러나 이러한 데이터에 대한 체계적 관리는 제한적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 장비에서 발생하는 데이터의 수집을 편리하게 하고 유실 데이터의 처리를 원활하게 하며, 유지보수와 시스템의 확장성이 편리한 새로운 미들웨어 모니터링 시스템을 제안한다. 본 논문의 결과를 활용하면 장비와 기계로부터 얻은 데이터를 데이터베이스에 저장하고 이를 통하여 효율적으로 장비 상황을 실시간 모니터링 할 수 있다. 또한 XML 데이터로 저장함으로써 다른 시스템에서도 쉽게 재 사용할 수 있도록 상호 운용성을 강화할 수 있다. 특히, SAP(Systems, Applications and Products in Data Processing)과의 연계를 편리하게 할 수 있으며 간소화된 비즈니스로직의 구현으로 시스템을 경량화하여 백업 시스템의 확장성 및 유지 보수 특성을 강화시킨다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.57-69
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• 2024

Crop classification plays a vitalrole in monitoring agricultural landscapes and enhancing food production. In this study, we explore the effectiveness of Long Short-Term Memory (LSTM) models for crop classification, focusing on distinguishing between apple and rice crops. The aim wasto overcome the challenges associatedwith finding phenology-based classification thresholds by utilizing LSTM to capture the entire Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)trend. Our methodology involvestraining the LSTM model using a reference site and applying it to three separate three test sites. Firstly, we generated 25 NDVI imagesfrom the Sentinel-2A data. Aftersegmenting study areas, we calculated the mean NDVI values for each segment. For the reference area, employed a training approach utilizing the NDVI trend line. This trend line served as the basis for training our crop classification model. Following the training phase, we applied the trained model to three separate test sites. The results demonstrated a high overall accuracy of 0.92 and a kappa coefficient of 0.85 for the reference site. The overall accuracies for the test sites were also favorable, ranging from 0.88 to 0.92, indicating successful classification outcomes. We also found that certain phenological metrics can be less effective in crop classification therefore limitations of relying solely on phenological map thresholds and emphasizes the challenges in detecting phenology in real-time, particularly in the early stages of crops. Our study demonstrates the potential of LSTM models in crop classification tasks, showcasing their ability to capture temporal dependencies and analyze timeseriesremote sensing data.While limitations exist in capturing specific phenological events, the integration of alternative approaches holds promise for enhancing classification accuracy. By leveraging advanced techniques and considering the specific challenges of agricultural landscapes, we can continue to refine crop classification models and support agricultural management practices.

• 대한영상의학회지
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• 제85권2호
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• pp.345-362
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• 2024

자기공명영상(이하 MRI)은 복부 영상에서 국소 병변의 감지와 특성을 찾을 수 있는 것 때문에 중요한 역할을 한다. 그러나 MRI 검사에 상대적으로 긴 검사 시간과 호흡 유지 기법에서 움직임 관리와 같은 몇 가지 힘든 요인이 있다. 최근에는 검사 시간을 줄이면서 적절한 이미지 품질을 유지하는 기법인 평행 이미징, 압축 감지(compressed sensing) 및 최첨단 딥 러닝(deep learning) 기술이 등장하여 문제 해결 전략을 가능하게 하고 있다. 또한, 역동적 조영증강 영상에서 자유 호흡 기법은, 추가 차원(extra-dimensional)-부피 보간 호흡 유지 검사(volumetric interpolated breath-hold examination) 및 황금 각도 방사형 희소 병렬(golden-angle radial sparse parallel), 간 가속 볼륨 획득(liver acceleration volume acquisition) 스타와 같은, 심한 호흡곤란이나 마취 중인 환자에게서 복부 MRI를 시행하는 것을 돕는다. 이 임상화보에서는 시간을 줄이면서도 이미지 품질을 유지하기 위한 다양한 고급 복부 MRI 기술과 역동적 영상을 위한 자유 호흡 기술을 제시하고 또한 이를 통한 예시들을 보여주고자 한다. 이러한 첨단 기법들의 고찰은 적용된 시퀀스의 적절한 해석에 도움을 줄 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.27-35
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• 2005

최근 의료 및 보건 분야의 정보화가 급격히 진행됨에도 불구하고 보건 분야 중의 전문방사선사와 관련된 의료 및 교육 컨텐츠 개발에 해당하는 시험문제 개발이나 관리가 여전히 수작업이나 문서편집기를 이용한 오프라인 방식에 머무르고 있다. 따라서 본 연구에서는 CT 방사선사 전문자격증 취득 및 보수교육의 효율성을 향상시키기 위해 다양한 종류의 문항들을 시간과 공간의 제약 없이 언제 어디서든지 효율적으로 문항을 출제하고 관리할 수 있는 웹기반 문항 관리 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 관리자 모듈과 사용자 모듈로 구성되어 있으며, 관리자 모듈 내에서는 관련 있는 문항들을 그룹핑할 수 있는 분류관리와 문항출제 및 사용자관리, 난이도조절등과 같은 기능이 있으며, 사용자 모듈에서는 시험응시, 문항검색, 개인성적 조회, 해설듣기 등과 같은 기능을 포함하고 있다. 아울러 구현된 문항관리시스템은 CT전문방사선사 자격시험을 준비하는 방사선사들에게 정보교류, 의료컨텐츠 제공 및 학습능력 배양시킬 뿐만 아니라, 테스트 후 성적결과의 분석 및 문제해설까지 제공하는 활용가치가 높은 시스템으로 기대된다.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.229-247
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• 2020

지식경영 분야의 P2P금융 플랫폼의 성장속에서 빅데이터 및 머신러닝(Machine Learning) 기술을 보유한 회사만이 치열한 경쟁 속에서 생존할 가능성이 높을 것으로 예상된다. 그럼에도 불구하고 관련 서비스를 제공하는 온라인 P2P대출 플랫폼 업체들은 투자자와 대출을 신청하는 중개자로서의 역할을 수행할 뿐이며 투자와 관련된 위험은 모두 투자자에게 귀속시키고 있다. 이러한 이유로, 투자자 입장에서는 투자상품의 안전성을 확인할 수 있는 유일한 방법이 신문이나 온라인 웹사이트를 통한 P2P대출 플랫폼 업체의 평판에만 의존할 수 밖에 없는 실정이다. 또한, 한국의 P2P대출 플랫폼 업체들이 대출자의 개별 신용분석을 체계적으로 실시하여 연체율 등의 시계열 정보를 정확히 파악하기에는 시간적, 경제적 여건이 매우 열악한 상황이다. 그러나, 최근 몇몇 P2P대출 플랫폼 업체들이 업체별 대출자 신용분석에 대한 역량을 가장 중요한 영업자산으로 인식함으로써 빅데이터 및 머신러닝 기술을 바탕으로 인공지능(AI)에 기반한 새로운 신용평가 시스템을 구축하고 시행에 들어가고 있음은 매우 긍정적으로 평가된다. 따라서, 본 연구에서는 신용대출 시장에 주력하고 있으며 인공지능 활용으로 잘 알려진 상위 3개 업체를 대상으로 사례분석 방식을 통해 인공지능을 활용한 대출자 신용분석 절차 및 사용하는 정보 데이터의 종류 등을 분석하고자 한다. 이를 통하여 현 상황에서 P2P 플랫폼 업체들의 인공지능을 통한 신용분석 기법을 이해하고 현 시점에서 국내 인공지능을 활용한 신용분석 방식의 한계점과 개선방안 등을 함께 고찰하고자 한다.

• 대한공업교육학회지
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• 제45권1호
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• pp.1-19
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• 2020

본 연구는 공업계열 직업계고 교원의 인식을 기반으로 과정평가형 자격 도입 가능성 및 운영 방안 마련을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해서 이 연구에서는 공업계열 직업계고 교원의 과정평가형 자격에 대한 인식을 분석하고, 과정평가형 자격의 도입 가능성과 기대 효과에 대한 동의 정도, 그리고 과정평가형 자격 도입 시 고려해야 할 사항에 대한 중요도와 필요 정도를 분석하였다. 구체적인 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 공업계열 직업계고 교원의 과정평가형 자격 제도에 대한 이해 정도는 보통 수준이나, 도입 취지와 목적, 그리고 필요 정도에 대한 동의 정도는 낮았다. 둘째, 과정평가형 자격을 취득하였을 때 얻을 수 있는 기대효과로는 교육을 받는 동시에 자격 취득, 구체적이고 유의미한 수행의 관점에서 학습목표 제시, NCS 기반의 체계적 교육·훈련 경력 개발 및 형성 가능, 산업 현장 중심의 지식과 기술 습득 가능 순으로 나타났다. 셋째, 공업계열 직업계고에 과정평가형 자격을 도입할 때 고려해야 할 항목별 우선 순위를 도출하기 위하여 중요도와 필요 정도를 분석한 결과, 평균값보다 모두 높은 요구 영역으로는 과정평가형 자격 편성 시수 유연화, NCS 개정에 따른 적절한 경과 조치 마련, 필수능력단위 편성 시수 완화 등 인 것으로 나타났다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.506-514
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• 2022

본 논문은 정맥주사 시 발생할 수 있는 불안정 요소들을 보완하기 위해 간호사들에게 환자의 정맥주사 관련 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 정맥주사 관리 시스템을 개발하는 것에 관한 논문이다. 정맥주사 관리시스템은 App기반의 사용자 S/W와 Web 기반의 관리자 S/W로 구성되어 있다. 사용자 S/W는 사용자가 스마트 폰, 태블릿 PC, 간호용 PDA 등의 스마트 장치를 통해 정맥주사가 필요한 환자에 대한 환자의 정보확인과 환자에게 부여된 정보 코드를 인식하여 환자를 구분하는 기능, 정맥주사 처치 이후 처치 내용과 처치 물품울 입력하고 이를 업로드 및 공유하는 기능을 제공하도록 구현했다. 관리자 S/W는 사용자 App을 통해 업로드된 정맥주사 처치 결과, 정맥주사 처치 물품에 대한 기록을 확인할 수 있고 사용자 관리 기능, 긴급공지 등록 및 관리 기능, 데이터 업로드 기능을 수행할 수 있다. 구현된 시스템은 아직 실제 병원에서 사용하고 있는 EMR 시스템에 테스트를 진행하지 않은 상태이다. 이에 추가 연구를 통해 S/W를 최적화하고 병원과의 협력을 통해 실제 환경 적용 테스트를 진행할 예정이다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.77-97
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• 2019

제 4차 산업혁명의 초연결 환경에서 발생하는 많은 양의 데이터는 제 4차 산업혁명을 기존의 생산 환경과 구분지어 주는 주요한 요소이다. 이러한 환경은 데이터를 필요로 하는 동시에 데이터를 생산하는 양면적인 특징을 가진다. 때문에 앞으로의 정보 시스템은 기존의 정보시스템보다 양적인 측면에서 더 많은 데이터를 처리해야 하며, 질적인 측면에서는 많은 데이터 중 사용자의 목적에 부합하는 목표 데이터만을 추출하는 능력이 요구된다. 작은 규모의 정보 시스템에서는 사람이 그 시스템을 정확히 이해하고 필요한 정보를 획득하는 것이 가능하지만, 시스템에 대해 정확한 이해가 어려워진 다양하고 복잡한 시스템에서는 원하는 정보를 획득하는 것이 점점 더 어려워진다. 이러한 문제는 데이터를 사람뿐 아니라 컴퓨터가 이해할 수 있는 온톨로지로 표현하여 다양한 정보처리가 가능하도록 하는 시맨틱 웹(Semantic Web) 구축이 해결책이 될 수 있다. 군에서도 현재 대부분의 업무가 정보 시스템을 통해 이루어지고 있는데, 정보의 입력이나 가공 등 단순처리 중심으로 구축된 기존 시스템이 점점 더 많은 양의 데이터를 포함하게 되면서 시스템을 쉽게 활용하기 위한 노력이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 온톨로지를 통한 지능형 의사결정지원시스템의 예로 온톨로지 기반 군수상황관리체계를 제안하고자 한다. 온톨로지 기반 군수상황관리체계는 기존의 군수정보체계의 복잡한 정보를 직관적으로 보여주기 위해 구축된 군수상황관리체계를 온톨로지를 통해 구축하였으며, 성과기반군수지원 계약관리, 부품사전 등의 유용한 기능을 추가 식별하여 온톨로지에 포함하였다. 또한 구축된 온톨로지가 의사결정지원에 활용할 수 있는지를 확인하기 위해 시맨틱 웹 기술을 통해 기본적인 질의응답은 물론 추론 및 함수를 통한 분석기능을 구현하였다.