• 대한물리치료과학회지
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• 제29권4호
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• pp.75-85
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• 2022

Background: The purpose of this study was to investigate the effect of intensively complex physical therapy program on pain, range of motion (ROM) and muscle function in traumatic low back injury by industrial accident. Design: Prospective study Methods: Eight patients with traumatic low back injury by industrial accident participated in this study. They were treated the intensively complex physical therapy program including daily 60 minutes therapist supervised physical therapy at 5 times a week and 30 minutes manual therapy at 5 times a week in 12 weeks. Evaluation was performed before the commencement of the training and again 4, 8 and 12 weeks. There were measured Numerical Rating Scale (NRS) for evaluating pain, ROM of trunk, and isometric muscle strength of trunk, core muscle endurance, neuromuscular control ability for evaluating muscle function. Results: NRS was significantly improved according to time (p<0.05). ROM of extension and rotation, isometric muscle strength of trunk and hip, core muscle endurance and neuromuscular control ability were significantly improved according to time (p<0.05). Conclusion: We could confirm the superiority effect of intensively complex physical therapy program on pain, ROM of trunk and muscle function in traumatic low back pain with industrial accident.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.31-31
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• 2023

During December 2022, the northeast monsoon, which dominates the south and the Gulf of Thailand, had significant rainfall that impacted the lower southern region, causing flash floods, landslides, blustery winds, and the river exceeding its bank. The Golok River, located in Narathiwat, divides the border between Thailand and Malaysia was also affected by rainfall. In flood management, instruments for measuring precipitation and water level have become important for assessing and forecasting the trend of situations and areas of risk. However, such regions are international borders, so the installed measuring telemetry system cannot measure the rainfall and water level of the entire area. This study aims to predict 72 hours of water level and evaluate the situation as information to support the government in making water management decisions, publicizing them to relevant agencies, and warning citizens during crisis events. This research is applied to machine learning (ML) for water level prediction of the Golok River, Lan Tu Bridge area, Sungai Golok Subdistrict, Su-ngai Golok District, Narathiwat Province, which is one of the major monitored rivers. The eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, a tree-based ensemble machine learning algorithm, was exploited to predict hourly water levels through the R programming language. Model training and testing were carried out utilizing observed hourly rainfall from the STH010 station and hourly water level data from the X.119A station between 2020 and 2022 as main prediction inputs. Furthermore, this model applies hourly spatial rainfall forecasting data from Weather Research and Forecasting and Regional Ocean Model System models (WRF-ROMs) provided by Hydro-Informatics Institute (HII) as input, allowing the model to predict the hourly water level in the Golok River. The evaluation of the predicted performances using the statistical performance metrics, delivering an R-square of 0.96 can validate the results as robust forecasting outcomes. The result shows that the predicted water level at the X.119A telemetry station (Golok River) is in a steady decline, which relates to the input data of predicted 72-hour rainfall from WRF-ROMs having decreased. In short, the relationship between input and result can be used to evaluate flood situations. Here, the data is contributed to the Operational support to the Special Water Resources Management Operation Center in Southern Thailand for flood preparedness and response to make intelligent decisions on water management during crisis occurrences, as well as to be prepared and prevent loss and harm to citizens.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.63-71
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• 2010

현대전에서는 정보전을 기반으로 미사일, 유도무기 등의 사정거리와 정밀도가 향상됨에 따라 지대공미사일(SAM : Surface to Air Missile)의 요격성능의 중요성이 부각되고 있다. 위협적인 공중 공격을 예측 하고 방어하기 위해 최선의 방법으로 지대공 레이더와 유도미사일을 이용한 공중방어시스템 구축이 필요하다. 지대공미사일 개발 과정에서 Modeling and Simulation (M&S)을 이용하는 것은 시간적, 공간적 제한을 극복할 수 있고 시행착오를 줄임으로 비용을 절감할 수 있는 이점이 있다. M&S는 최신 무기체계 설계 및 교육/훈련 분야에 많이 적용되고 있다. 본 연구는 지대공미사일의 요격 성능 평가를 위한 시뮬레이터를 개발하는 것에 목적이 있다. 본 연구에서는 다양한 사양의 지대공미사일 요격 성능을 고려할 수 있는 지대공미사일 요격 성능 분석 시뮬레이터의 아키텍처를 제시하고 개발하였다. 개발된 지대공미사일 요격 성능 분석 시뮬레이터는 C++와 Direct3D를 기반으로 개발되었으며, Direct3D를 이용한 3D 가시화를 통해 사용자에게 애니메이션 창에 시각적으로 시뮬레이션의 진행 경과를 보여줄 수 있도록 개발되었다. 사용자의 교전모델 설계 운영 정보는 입력창을 통해 입력되며, 이 정보는 객체 관리자, 운영 관리자, 통합 관리자로 구성된 시뮬레이션 엔진에서 자동으로 지대공미사일을 모델링 및 시뮬레이션 하여 빠른 시간 안에 시뮬레이터 사용자에게 피드백을 제공한다.

• 대한소아치과학회지
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• 제50권3호
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• pp.263-276
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• 2023

이 연구의 목적은 소아의 치근단 방사선 사진에서 인접면 우식증 객체 탐지 의 객체 탐지를 위해 YOLO (You Only Look Once)를 사용한 모델의 성능을 평가하는 것이다. M6 데이터베이스에서 학습자료군으로 2016개의 치근단 방사선 사진이 선택되었고 이 중 1143개는 한 명의 숙련된 치과의사가 주석 도구를 사용하여 인접면 우식증을 표시하였다. 표시한 주석을 데이터 세트로 변환한 후 단일 합성곱 신경망(CNN) 모델을 기반으로 하는 YOLO를 데이터 세트에 학습시켰다. 187개의 평가자료군에서 객체 탐지 모델 성능 평가를 위해 정확도, 재현율, 특이도, 정밀도, NPV, F1-score, PR 곡선 및 AP를 계산하였다. 결과로 정확도 0.95, 재현율 0.94, 특이도 0.97, 정밀도 0.82, NPV 0.96, F1-score 0.81, AP 0.83으로 인접면 우식증 탐지에 좋은 성능을 보였다. 이 모델은 치과의사에게 치근단 방사선 사진에서 인접면 우식증 병변을 객체 탐지하는 도구로 유용하게 사용될 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.293-301
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• 2023

표준화되지 않은 의료 데이터 수집 및 관리는 여전히 수동으로 진행되고 있어, 이 문제를 해결하기 위해 딥 러닝을 사용해 CT 데이터를 분류하는 연구들이 진행되고 있다. 하지만 대부분 연구에서는 기본적인 CT slice인 axial 평면만을 기반으로 모델을 개발하고 있다. CT 영상은 일반 이미지와 다르게 인체 구조만 묘사하기 때문에 CT scan을 재구성하는 것만으로도 더 풍부한 신체적 특징을 나타낼 수 있다. 이 연구는 axial 평면뿐만 아니라 CT 데이터를 2D로 변환하는 여러가지 방법들을 통해 보다 높은 성능을 달성할 수 있는 방법을 찾고자 한다. 훈련은 5가지 부위의 CT 스캔 1042개를 사용했고, 모델 평가를 위해 테스트셋 179개, 외부 데이터셋으로 448개를 수집했다. 딥러닝 모델 개발을 위해 ImageNet으로 사전 학습된 InceptionResNetV2를 백본으로 사용하였으며, 모델의 전체 레이어를 재 학습했다. 실험결과 신체 부위 분류에서는 재구성 데이터 모델이 99.33%를 달성하며 axial 모델보다 1.12% 더 높았고, 조영제 분류에서는 brain과 neck에서만 axial모델이 높았다. 결론적으로 axial slice로만 훈련했을 때 보다 해부학적 특징이 잘 나타나는 데이터로 학습했을 때 더 정확한 성능 달성이 가능했다.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권1호
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• pp.47-70
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• 2022

본 연구의 목적은 기록물관리 전문요원의 조직관리적 요인, 관계적 요인, 개인적 요인이 지식공유의도와 어떠한 영향 관계를 갖는지 검증하는 것이다. 이를 위해 총 126건의 설문 데이터를 수집하여 분석하였고, 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 조직관리적 요인 중 관리자의 관심과 지원은 암묵지 공유의도에 정(+)적으로 유의한 영향을 미쳤으나, 평가보상제도는 암묵지 공유의도에 부(-)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 개인적 요인 중 직무 스트레스는 암묵지 및 형식지 공유의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석 결과 관리자의 노력으로 지식공유 활동에 자유롭게 참여할 수 있는 조직 문화를 조성하는 것이 선행되어야 하며, 전 직원 대상의 기록관리 교육을 통해 직무 스트레스의 원인 중 하나인 인식 개선과 박탈감을 계속해서 개선해나갈 필요가 있다는 결론을 도출하였다. 한편 본 연구에서는 기록학 분야에서 아직 연구된 바 없는 기록물관리 전문요원의 지식공유를 주제로 하여 실증적으로 검증하였다. 이를 통해 기록물관리 전문요원이 처한 업무적 문제에 대한 해소 방안으로서 현재의 인력 배치 구조를 활용하여 지식공유를 활성화할 수 있는 정책적 함의를 제공한다는 점에서 연구 의의가 있다.

• 과학교육연구지
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• 제47권1호
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• pp.52-62
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• 2023

이 연구는 예비 지구과학 교사들이 지구 복사 평형을 이해하는 데에 있어서 '평형'이라는 개념과 '지구의 권역 간 상호 작용'을 어떻게 인식하고 있는지를 탐색하며, 이들이 갖는 오개념을 규명하고자 하였다. 이를 위해 국가 수준의 평가에서 등장한 문항을 중심으로 이들의 사고 흐름을 들여다 볼 수 있는 질문지를 설계하여 이들에게 투입하였다. 이 설문지의 답변을 분석한 결과, 모든 예비 교사들이 복사 평형 개념을 바르게 서술하였음에도 불구하고, 이들의 약 90%는 복사 평형 개념을 대기가 없는 새로운 지구 환경에 확대 적용하지 못하였다. 이들은 변화된 권역간 새로운 '상호 작용'의 개념 및 오랜 시간에 걸쳐 도달하게 되는 새로운 '평형'의 개념을 원활히 이끌어내지 못하는 것으로 보인다. 이러한 점에서, 예비 교사들의 이러한 개념 형성에 교과서가 어느 정도 영향을 주었을 것으로 보인다. 특히, 고등학교 지구과학 교과서에서는 지구가 복사 평형에 도달하는 과정보다는 평형 상태에서의 열 수지에 초점을 두어 복사 평형을 정량적 방식으로 설명하고 있다. 교과서의 이러한 접근 방식은 학생들을 2015 개정 교육과정에서 추구하는 창의융합형 인재로 육성하기에는 걸림돌이 될 수 있을 것이다. 한편, 지구 복사 평형의 이해에서 자주 발견되는 학생들의 오개념 해소를 위해서 이 연구는 예비 교사를 양성하는 대학 과정에서도 지구 복사 평형의 개념에 대해 좀 더 주의 깊게 다뤄져야 함을 제안한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.423-431
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• 2023

본 연구의 목적은 환자의 신체정보와 인공지능 기법을 활용하여 부작용에 영향을 미치는 인자들을 분석하고 조영제 부작용의 정도를 예측하여 이를 완화하는 기초자료로 활용되고자 한다. 연구에 사용한 데이터는 서울 소재 종합병원의 검진을 시행한 CT 검사 58,000건 중 조영제 부작용이 발생한 1,235건 중 과거력 조사에서 조영제 부작용이 없었던 606명의 검사자를 대상자로 하였다. 606개 샘플 중 70%는 훈련 셋으로 사용하고 나머지 30%는 검증을 위한 테스트 셋으로 사용하였다. 나이, BMI(Body Mass Index), GFR(Glomerular Filtration Rate), BUN(Blood Urea Nitrogen), GGT(Gamma Glutamyl Transgerase), AST(Aspartate Amino Transferase,), and ALT(Alanine Amiono Transferase)의 feature를 독립변수로 조영제 중증도를 목표변수로 사용하였다. AdaBoost, Tree, Neural network, SVM, Random foest 알고리즘을 통해 AUC(Area under curve), CA(Classification Accuracy), F1, Precision, Recall을 파악하였다. 분류 예측에 사용된 알고리즘 중 가장 높은 평가지표를 나타내 것은 AdaBoost와 Random Forest이다. 모든 모델의 예측에서 가장 큰 요인은 GFR, BMI, GGT 이였다. 이는 신장 여과 기능, 비만에 따라 주입되는 조영제 양의 차이와 대사증후군의 여부에 따라 조영제 부작용 중증도에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제40권2호
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• pp.183-209
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• 2023

이 연구의 목적은 ChatGPT가 도서의 표지, 표제지, 판권기 데이터를 활용하여 생성한 더블린코어의 품질 평가를 통하여 ChatGPT의 메타데이터의 생성 능력과 그 가능성을 확인하는 데 있다. 이를 위하여 90건의 도서의 표지, 표제지와 판권기 데이터를 수집하여 ChatGPT에 입력하고 더블린 코어를 생성하게 하였으며, 산출물에 대해 완전성과 정확성 척도로 성능을 파악하였다. 그 결과, 전체 데이터에 있어 완전성은 0.87, 정확성은 0.71로 준수한 수준이었다. 요소별로 성능을 보면 Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Right, Language 요소가 다른 요소에 비해 상대적으로 높은 성능을 보였다. Subject와 Description 요소는 완전성과 정확성에 대해 다소 낮은 성능을 보였으나, 이들 요소에서 ChatGPT의 장점으로 알려진 생성 능력을 확인할 수 있었다. 한편, DDC 주류인 사회과학과 기술과학 분야에서 Contributor 요소의 정확성이 다소 낮았는데, 이는 ChatGPT의 책임표시사항 추출 오류 및 데이터 자체에서 메타데이터 요소용 서지 기술 내용의 누락, ChatGPT가 지닌 영어 위주의 학습데이터 구성등에 따른 것으로 판단하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.49-59
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• 2023

제조업의 안전보건 기준은 다양한 항목이 존재하지만, 질병 재해자 기준에서 업무상 질병과 근골격계 질환으로 나눌 수 있다. 이 중 근골격계 질환은 제조업에서 가장 많이 발생하며, 나아가서 제조 현장의 노동생산성감소 및 경쟁력 약화까지 유발할 수 있어서 이를 사전에 확인할 수 있는 시스템이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 제조업 노동자의 근골격계 유해 요인을 검출하기 위하여 근골격계 부담작업 요인 분석 데이터 속성, 유해 요인 작업자세, 관절 키포인트를 정의하고 인공지능 학습용 데이터를 구축하였다. 구축한 데이터의 유효성을 판단하기 위해서 YOLO, Dite-HRNet, EfficientNet 등의 AI 알고리즘을 활용하여 학습하고 검증하였다. 실험 결과 사람 탐지 정확도는 99%, 탐지된 사람의 관절 위치 추론 정확도는 @AP0.5 88%, 추론된 관절 위치를 종합하여 자세를 평가한 정확도는 LEGS 72.2%, NECT 85.7%, TRUNK 81.9%, UPPERARM 79.8%, LOWERARM 92.7%를 도출하였으며, 추가로 딥러닝 기반의 근골격계 질병을 예방할 수 있는 연구에 필요한 요소를 고찰하였다.