• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.343-350
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• 2024

Meta에서 신속한 영상 분할 기능을 제공하는 대규모 컴퓨터 비전 생성 모델을 발표한 이후, 여러 활용 분야에서 이를 적용하려는 연구가 이루어지고 있다. 이 연구에서는 위성 영상 자료에 Segment Anything Model (SAM)을 사용할 수 있는 QGIS 플러그인 Geo-SAM을 사용하여 수체 객체 탐지와 추출에 대한 SAM의 적용성을 조사해 보고자 하였다. 실험 대상 자료는 국토위성(Compact Advanced Satellite 500, CAS500-1) 영상을 사용하였다. 이 자료를 가지고 SAM을 적용하여 얻은 결과는 같은 입력 영상으로부터 수작업으로 제작한 수체 객체 자료, Open Street Map (OSM)의 수체 자료, 국토지리정보원의 수계 수치지도와 비교하였다. SAM 처리 결과와 비교 대상 자료를 이용하여 추출된 모든 객체를 대상으로 계산한 경계사각형의 교집합/합집합의 평균값을 나타내는 mean Intersection over Union (mIoU)은 각각 0.7490, 0.5905, 0.4921로 나타났고, 각 자료에서 공통으로 나타나거나 추출된 객체에 대해 계산한 결과는 차례대로 0.9189, 0.8779, 0.7715로 나타났다. SAM을 적용한 결과와 다른 비교 자료와의 공간적 일치도를 분석한 결과, SAM에서는 한 개의 수체 객체를 여러 개의 분할 요소로 나타내므로 수체 객체 분류를 지원하는 의미 있는 결과를 보이고 있음을 알 수 있다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제40권5호
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• pp.451-462
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• 2024

Xanthomonas oryzae pv. oryzae (Xoo) is a pathogenic bacterium responsible for bacterial blight (BB) disease in rice, primarily mediated by the interaction between the plant and pathogen. The virulence mechanism involves the activation of the Sugars Will Eventually be Exported Transporter (SWEET) gene family in rice by transcription activator-like effectors derived from Xoo. The BB resistance gene xa5 has been identified as one of the most effective genes against Thai Xoo isolates, but xa5-mediated resistance-breaking Xoo strains have emerged. This study aimed to develop a single nucleotide polymorphism (SNP) marker for precise identification of xa5-mediated resistance-breaking Xoo. Comparative genomics of Thai Xoo isolates Xoo16PK001 and Xoo16PK002, which were incompatible and compatible with rice variety IRBB5 carrying xa5, respectively, identified eight SNP positions for the development of an SNP marker. The SNP marker XooE6 yields a specific 1,143 bp PCR product unique to Xoo16PK002. Screening 61 Thai isolates using XooE6 identified two positives: Xoo20PL010 and Xoo20UT002. Inoculation tests on rice varieties IRBB5 and IRBB13 demonstrated compatibility with IRBB5 and incompatibility with IRBB13, which bears Xa5 and xa13. Xoo16PK001 (XooE6-negative) showed different virulence. Inoculation on IRBB21 harboring Xa5, Xa13, and Xa21 resulted in partial resistance to both XooE6-positive and -negative strains. XooE6-positive strains up-regulated SWEET11 and suppressed SWEET14 in IRBB5, while Xoo16PK001 slightly induced SWEET11 but activated SWEET14 in IRBB13. This highlights the potential of XooE6 to identify xa5-mediated resistance-breaking Xoo strains and elucidate their pathogenic mechanisms through the upregulation of SWEET11.

• 한국가정과교육학회지
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• 제36권1호
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• pp.71-94
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• 2024

본 연구는 초등학교 1학년 실천적 문제 중심 세계시민교육(GCED) 프로그램을 개발 적용 평가하여 차기 교육과정에서 실질적인 세계시민교육의 방안을 제시하고자 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 ADDIE 모형의 분석, 설계, 개발, 실행, 평가 단계를 따라 실과 실천적 문제 중심 초등 1학년 세계시민교육 프로그램을 개발하였다. 문헌 연구를 통해 2022 개정 교육과정 총론, 2022 개정 실과 교육과정과 세계시민교육의 관련성을 분석하였고 분석한 결과를 바탕으로 2022 개정 통합과 교육과정에서 세계시민교육 학습 요소를 추출하여 프로그램을 개발하였다. 프로그램은 네 가지 실천적 문제에 따라 총 8차시의 4개의 교수 학습과정안으로 구성되었고, 전문가 집단의 타당도 검증을 통해 수정, 보완하였다. 개발된 교수 학습과정안은 서울특별시 S 초등학교 1학년 학생 16명을 대상으로 4주에 걸쳐 8차시 모두 적용되었다. 프로그램 실행 결과, 학생들 세계시민의식의 평균이 사전보다 사후에 3.88점(±3.91) 증가하였으며, 수업 교사의 성찰일지와 수업 참여 학생의 포트폴리오를 분석한 정성 평가에서도 프로그램이 학생들이 더 나은 지속가능한 세상을 만들기 위한 실천의 중요성을 깨닫는 데 영향을 준 것으로 나타났다. 따라서 실과 연계 초등학교 1학년 실천적 문제 중심 세계시민교육 프로그램이 세계시민의식 함양에 효과적인 것으로 확인되었다.

• 지식경영연구
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• 제25권3호
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• pp.145-171
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• 2024

리터러시는 작성된 문서나 가공된 정보를 사람들이 읽고 이해할 수 있는 능력으로 시작되었다. 이후 디지털 기술이 발전하면서 정보를 접하고 활용할 수 있는 분야가 넓어짐에 따라 디지털 리터러시로 확장되었다. 디지털 리터러시의 활용 분야와 목적에 따라 다양한 용어로 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 시대에 그 중요성이 점차 높아지고 있는 생성 인공지능을 대상으로 이용자의 리터러시 수준을 확인하고, 선행 연구에서 제안한 리터러시의 개념을 확장하며, 한국 이용자에게 적합한 도구를 개발하고자 연구를 수행했다. 먼저 탐색적 요인 분석 결과, 생성 인공지능 리터러시는 AI 활용 능력, 비판적 평가, 윤리적 사용, 창의적 활용의 네 가지 요인으로 구성됨을 확인하였다. 다음으로 확인적 요인 분석을 통해 생성 인공지능 리터러시를 구성하는 네 가지 요인의 모형 구조가 통계적으로 적합하다는 것을 확인했다. 더불어 기존 인공지능 리터러시 척도와 인공지능 서비스 관련 평가 도구와의 상관 분석을 통해 새로 개발된 리터러시 도구가 실제 사람들의 태도와 유의한 관계가 있음을 확인하였고, 이를 통해 타당성이 확보되었음을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구의 의의와 한계점, 그리고 향후 연구 방향에 대해 논했다.

• 생명과학회지
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• 제34권10호
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• pp.713-722
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• 2024

본 연구에서는 산초나무 잎의 메탄올 추출물(MEZS)에 의한 항비만 기전을 조사하였다. 3T3-L1 지방전구세포 모델을 이용한 결과에 의하면 MEZS는 지방세포 분화 유도제에 의한 지방세포로의 분화와 지방의 형성을 처리 농도 의존적으로 차단하였다. 이는 C/EBPs와 PPARγ와 같은 지방세포 생성 전사 인자 뿐만 아니라 aP2, leptin 및 FAS와 같은 지방세포 특이적 유전자의 발현 억제에 의한 것이었다. MEZS는 또한 PI3K/Akt 경로의 활성을 억제하였으며, PI3K/Akt의 경로를 인위로 차단하였을 경우, MEZS에 의한 지방세포로의 분화와 지방 형성 억제 효능은 더욱 증가하였다. 나아가 MEZS는 분화된 지방세포에서의 ROS 생성을 차단하였으며, 이는 Nrf2 신호계의 활성화와 연관성이 있었다. 본 연구의 결과는 산초나무 잎 추출물이 항비만 효과를 가질 수 있는 식·의약 소재의 잠재력이 우수함을 의미한다.

• 광물과 암석
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• 제37권2호
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• pp.23-34
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• 2024

퇴적물 내에서 가스 하이드레이트(gas hydrate, GH) 부존 가능성을 파악하기 위해서는 획득된 코어 시료의 광물 조성을 아는 것이 필수적이다. GH 탐사를 진행하며 채취된 울릉분지 코어 시료에서 각 시료 별 488개의 X선 회절 분석(X-ray diffraction, XRD)을 활용하여 광물 조성 값을 확보하였다. 488개의 학습 자료를 기반으로 입력값을 3100개의 XRD 피크 세기로 출력값을 12개의 광물 조성으로 기계학습을 수행하였다. 488개의 데이터를 307개의 학습자료, 132개의 검증자료, 49개의 테스트 자료로 나누어 학습을 수행하였고 랜덤 포레스트(random forest, RF) 알고리즘을 활용하여 결과를 획득하였다. 학습 결과 전문가가 예측한 광물 조성과 기계학습을 통해 예측한 값의 차이인 평균 절대 오차(mean absolute error, MAE)가 1.35%로 확인되었다. 개발된 모델 성능의 개선을 위해 주성분분석(principal component analysis, PCA)을 활용하여 XRD 피크의 핵심 특징을 추출하여 입력자료의 차원을 줄여 추가적으로 기계학습을 수행한 결과 MAE 값이 최대 1.23%까지 감소하는 것을 볼 수 있었고 시간적인 측면에서 학습 효율도 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 국제학술발표논문집
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• The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1322-1322
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• 2024

Reinforced concrete (RC) , a major contributor to resource depletion and harmful emissions, fuels research on optimizing its design. Optimizing RC structures is challenging due to the mix of discrete and continuous variables, hindering traditional differentiation-based methods. Thus, this study aims to optimize RC structures cost-effectively using deep reinforcement learning. When the Agent selects design variables, Environment checks design criteria based on KDS 14-20 code (South Korea) and calculates reward. The Agent updates its Neural Network with this reward. Target for optimization is a simply supported doubly RC beam, with design variables including cross-section dimensions, sizes and quantities of tension and compression reinforcement, and size of stirrups. We used 200,000 training sets and 336 test sets, each with live load, dead load, beam length variables. To exclude labeled data, multiple training iterations were conducted. In the initial training, the reward was the ratio of maximum possible cost at beam length to the designed structure's cost. Next iterations used the ratio of optimal values by the previous Agent to the current Agent as the reward. Training ended when the difference between optimal values from the previous and current Agent was within 1% for test data. Brute Force Algorithm was applied to the test set to calculate the actual cost-optimal design for validation. Results showed within 10% difference from actual optimal cost, indicating successful deep reinforcement learning application without labeled data. This study benefits the rapid and accurate calculation of optimized designs and construction processes in Building Information Modeling (BIM) applications.

• 간호행정학회지
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• 제6권1호
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• pp.135-146
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• 2000

The purpose of this study was to develope, based on the Nursing Intervention Classification (NIC) system. a set of standardized nursing interventions which had been validated. and their associated activities. for use with nursing diagnoses related to home health care for women who have had a caesarian delivery and for their newborn babies. This descriptive study for instrument development had three phases: first. selection of nursing diagnoses. second, validation of the preliminary home health care interventions. and third, application of the home care interventions. In the first phases, diagnoses from 30 nursing records of clients of the home health care agency at P. medical center who were seen between April 21 and July 30. 1998. and from 5 textbooks were examined. Ten nursing diagnoses were selected through a comparison with the NANDA (North American Nursing Diagnosis Association) classification In the second phase. using the selected diagnoses. the nursing interventions were defined from the diagnoses-intervention linkage lists along with associated activities for each intervention list in NIC. To develope the preliminary interventions five-rounds of expertise tests were done. During the first four rounds. 5 experts in clinical nursing participated. and for the final content validity test of the preliminary interventions. 13 experts participated using the Fehring's Delphi technique. The expert group evaluated and defined the set of preliminary nursing interventions. In the third phases, clinical tests were held at in a home health care setting with two home health care nurses using the preliminary intervention list as a questionnaire. Thirty clients referred to the home health care agency at P. medical center between October 1998 and March 1999 were the subjects for this phase. Each of the activities were tested using dichotomous question method. The results of the study are as follows: 1. For the ten nursing diagnoses. 63 appropriate interventions were selected from 369 diagnoses interventions links in NlC., and from 1.465 associated nursing activities. From the 63 interventions. the nurses expert group developed 18 interventions and 258 activities as the preliminary intervention list through a five-round validity test 2. For the fifth content validity test using Fehring's model for determining lCV (Intervention Content Validity), a five point Likert scale was used with values converted to weights as follows: 1=0.0. 2=0.25. 3=0.50. 4=0.75. 5=1.0. Activities of less than O.50 were to be deleted. The range of ICV scores for the nursing diagnoses was 0.95-0.66. for the nursing interventions. 0.98-0.77 and for the nursing activities, 0.95-0.85. By Fehring's method. all of these were included in the preliminary intervention list. 3. Using a questionnaire format for the preliminary intervention list. clinical application tests were done. To define nursing diagnoses. home health care nurses applied each nursing diagnoses to every client. and it was found that 13 were most frequently used of 400 times diagnoses were used. Therefore. 13 nursing diagnoses were defined as validated nursing diagnoses. Ten were the same as from the nursing records and textbooks and three were new from the clinical application. The final list included 'Anxiety', 'Aspiration. risk for'. 'Infant behavior, potential for enhanced, organized'. 'Infant feeding pattern. ineffective'. 'Infection'. 'Knowledge deficit'. 'Nutrition, less than body requirements. altered', 'Pain'. 'Parenting'. 'Skin integrity. risk for. impared' and 'Risk for activity intolerance'. 'Self-esteem disturbance', 'Sleep pattern disturbance' 4. In all. there were 19 interventions. 18 preliminary nursing interventions and one more intervention added from the clinical setting. 'Body image enhancement'. For 265 associated nursing activities. clinical application tests were also done. The intervention rate of 19 interventions was from 81.6% to 100%, so all 19 interventions were in c1uded in the validated intervention set. From the 265 nursing activities. 261(98.5%) were accepted and four activities were deleted. those with an implimentation rate of less than 50%. 5. In conclusion. 13 diagnoses. 19 interventions and 261 activities were validated for the final validated nursing intervention set.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권2호
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• pp.76-84
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• 2013

기상청 동네예보의 공간규모를 농촌현실에 맞게 상세화 하는 일은 농업기상정보의 가치를 높이기 위한 전제조건이다. 이 연구에서는 기온역전조건에서 기상청의 중규모 기온예보를 집수역 내 지형특성이 반영된 국지기온예보로 상세화 할 수 있는 간단한 기법을 제시하였다. 지리산 남사면에 위치한 전형적인 복잡지형의 농촌 집수역($50km^2$)을 대상지역으로 선정하고, 2011년 10월부터 2012년 4월 기간 중 기온역전에 의한 냉기집적이 의심되는 62일에 대해 동네예보 0600기온자료($5km{\times}5km$ 격자)를 수집하였다. 여기에 단일집수역의 냉기호 및 온난대효과를 모의할 수 있는 소기후모형을 적용하여 상세격자($30m{\times}30m$) 단위로 표출하였다. 연구대상지역에 설치된 무인기상관측기 12지점 자료를 이용, 보정된 0600 기온예보값을 검증한 결과, 기온역전일의 평균 ME는 ${\pm}1^{\circ}C$, RMSE는 $1.6^{\circ}C$를 보였다. 이 결과는 동네예보 경우(ME ${\pm}2^{\circ}C$, RMSE $1.9^{\circ}C$)에 비하여 지역적 편기성이 크게 개선된 것으로서, 찬 공기가 집적되는 저지대에서 더욱 개선효과가 컸다. 보정된 예보기온의 추정오차가 $2^{\circ}C$ 미만인 경우는 전체 기온역전일 중 80%에 해당하였으며, 절반 정도는 추정오차가 $1^{\circ}C$ 이내였다. 동상해 위험이 큰 기상조건에서 소기후모형에 의해 보정된 동네예보를 지역 내 각 농장에 제공할 경우 무보정 동네예보를 제공하는 것에 비해 신뢰도를 크게 높일 수 있어 동상해 위험의 조기경보시스템 실용화에 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.1-18
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• 2016

최근 가용한 텍스트 데이터 자원이 증가함에 따라 방대한 텍스트 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 특히 뉴스, 민원, 블로그, SNS 등을 통해 유통되는 글로부터 다양한 이슈를 발굴해내고 이들 이슈의 추이를 분석하는 이슈 트래킹에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 전통적인 이슈 트래킹은 토픽 모델링을 통해 오랜 기간에 걸쳐 지속된 주요 이슈를 발굴한 후, 각 이슈를 구성하는 문서 수의 세부 기간별 분포를 분석하는 방식으로 이루어진다. 하지만 전통적 이슈 트래킹은 각 이슈를 구성하는 내용이 전체 기간에 걸쳐 변화 없이 유지된다는 가정 하에 수행되기 때문에, 다양한 세부 이슈가 서로 영향을 주며 생성, 병합, 분화, 소멸하는 이슈의 동적 변이과정을 나타내지 못한다. 또한 전체 기간에 걸쳐 지속적으로 출현한 키워드만이 이슈 키워드로 도출되기 때문에, 핵실험, 이산가족 등 세부 기간의 분석에서는 매우 상이한 맥락으로 파악되는 구체적인 이슈가 오랜 기간의 분석에서는 북한이라는 큰 이슈에 함몰되어 가려지는 현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 각 세부 기간의 문서에 대한 독립적인 분석을 통해 세부 기간별 주요 이슈를 도출한 후, 각 이슈의 유사도에 기반하여 이슈 흐름도를 도출하고자 한다. 또한 각 문서의 카테고리 정보를 활용하여 카테고리간의 이슈 전이 패턴을 분석하고자 한다. 본 논문에서는 총 53,739건의 신문 기사에 제안 방법론을 적용한 실험을 수행하였으며, 이를 통해 전통적인 이슈 트래킹을 통해 발굴한 주요 이슈의 세부 기간별 구성 내용을 살펴볼 수 있을 뿐 아니라, 특정 이슈의 선행 이슈와 후행 이슈를 파악할 수 있음을 확인하였다. 또한 카테고리간 분석을 통해 단방향 전이와 양방향 전이의 흥미로운 패턴을 발견하였다.