• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.73-80
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• 2009

현재 인터넷에 대한 사고는 급증하는 추세이고, 대부분의 웹서버들이 해킹 및 스파이웨어 등의 방법을 통해 위협을 받고 있다. 많은 보안사고중 커다란 비중을 차지하고 있는 사고는 인증정보의 분실 및 인가되지 않는 내부의 사용자에 의해 이루어지고 있다. 또한 중요 정보시스템에 접근하여 작업을 하고자 할 때는 보안의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 이에 많은 곳에서는 생체인증을 통하여 접근하는 방식을 사용하고 있다. OTP로 여러 시스템에 접근하고자 할 경우 여러 개의 디바이스를 지녀야 하며 생체인증의 경우 오인식율과 오거부율의 위협을 안고 있다. 또한 OTP를 분실 하였을 경우 중요 정보시스템에 접근이 가능하여 보안 문제를 유발할 수 있다. 이에 본 연구에서는 모바일 RFID리더와 Tag, 접근자의 휴대폰을 분리하여 분실에 대한 위험을 감소시키고, 모바일 RFID리더와 Tag의 접촉으로 난수 인증키를 관리 시스템에서 발생하도록 하였다. 발생된 난수 인증키의 경우 미리 등록이 되어 있는 사용자의 휴대폰으로 전송하므로 기존의 ID Password의 접속 방식보다 한 차원 높은 보안방식이다. 즉 아직까지 보편화되지 않는 모바일 RFID를 중요 정보시스템에 접근하는 인증방식의 도구로 사용하는 방법에 대해 연구하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제23권2호
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• pp.117-135
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• 2023

국가기록원에서는 국민에게 소장하고 있는 공공기록물에 대한 접근점을 제공하기 위해 국가기록포털이라는 대국민 검색서비스를 운영 중이다. 그러나 지속적으로 검색 결과에 대한 이용자 만족도가 낮다는 의견들이 수렴되고 있으며, 그와 더불어 포털 이용률도 감소하고 있는 추세이다. 본 연구는 이러한 상황을 극복하기 위해 수행한 국가기록포털 검색서비스 품질 점검 연구의 후속 연구로, 국가기록포털의 문제점을 규명하고 그에 따른 개선안을 제안하고, 나아가 그 실효성을 검증하는 것을 목표로 한다. 선행된 품질 평가를 통해 국가기록포털의 주요 문제점으로 검색 도구의 저조한 성능, 검색 결과의 일관성 결여, 기본검색 기능 부재를 비롯한 6가지 문제점을 도출하였으며 이에 대한 개선방안을 규명했다. 제안한 방안의 실효를 검증하기 위해 이 중에서 현실적으로 당장 도입 가능한 방안을 적용한 파일럿 시스템을 구축, 국가기록포털과 검색 성능 비교를 수행하였다. 평가 결과, 파일럿 시스템 검색 도구의 정확률, 재현율, MRR 모든 측면에서 유의미한 상승을 확인하였으며 그 효과를 입증하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제45권2호
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• pp.95-100
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• 2024

Vitiligo is a condition characterized by the destruction or dysfunction of melanin-producing cells in the skin, resulting in a loss of skin pigmentation. Facial vitiligo, specifically affecting the face, significantly impacts patients' appearance, thereby diminishing their quality of life. Evaluating the efficacy of facial vitiligo treatment typically relies on subjective assessments, such as the Facial Vitiligo Area Scoring Index (F-VASI), which can be time-consuming and subjective due to its reliance on clinical observations like lesion shape and distribution. Various machine learning and deep learning methods have been proposed for segmenting vitiligo areas in facial images, showing promising results. However, these methods often struggle to accurately segment vitiligo lesions irregularly distributed across the face. Therefore, our study introduces a framework aimed at improving the segmentation of vitiligo lesions on the face and providing an evaluation of vitiligo lesions. Our framework for facial vitiligo segmentation and lesion evaluation consists of three main steps. Firstly, we perform face detection to minimize background areas and identify the face area of interest using high-quality ultraviolet photographs. Secondly, we extract facial area masks and vitiligo lesion masks using a semantic segmentation network-based approach with the generated dataset. Thirdly, we automatically calculate the vitiligo area relative to the facial area. We evaluated the performance of facial and vitiligo lesion segmentation using an independent test dataset that was not included in the training and validation, showing excellent results. The framework proposed in this study can serve as a useful tool for evaluating the diagnosis and treatment efficacy of vitiligo.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.125-134
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• 2024

The novel coronavirus 2019 is called COVID-19 has outspread swiftly worldwide. An early diagnosis is more important to control its quick spread. Medical imaging mechanics, chest calculated tomography or chest X-ray, are playing a vital character in the identification and testing of COVID-19 in this present epidemic. Chest X-ray is cost effective method for Covid-19 detection however the manual process of x-ray analysis is time consuming given that the number of infected individuals keep growing rapidly. For this reason, it is very important to develop an automated COVID-19 detection process to control this pandemic. In this study, we address the task of automatic detection of Covid-19 by using a popular deep learning model namely the VGG19 model. We used 1300 healthy and 1300 confirmed COVID-19 chest X-ray images in this experiment. We performed three experiments by freezing different blocks and layers of VGG19 and finally, we used a machine learning classifier SVM for detecting COVID-19. In every experiment, we used a five-fold cross-validation method to train and validated the model and finally achieved 98.1% overall classification accuracy. Experimental results show that our proposed method using the deep learning-based VGG19 model can be used as a tool to aid radiologists and play a crucial role in the timely diagnosis of Covid-19.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제57권3호
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• pp.279-287
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• 2024

Objectives: This study validated the Vietnamese version of the Disaster Adaptation and Resilience Scale (DARS) for use in vulnerable communities in Vietnam. Methods: This was a cross-sectional study involving 595 adults from 2 identified communities. The original DARS assessment tool was translated, and the validity and reliability of the Vietnamese version of DARS (V-DARS) were assessed. The internal consistency of the overall scale and its subscales was evaluated using Cronbach's alpha and McDonald's omega reliability coefficients. Confirmatory factor analysis (CFA) was employed to evaluate its construct validity, building upon the factor structure identified in exploratory factor analysis (EFA). Construct validity was assessed based on convergent and discriminant validity. Results: Following the established criteria for EFA, 8 items were removed, resulting in a refined V-DARS structure comprising 35 items distributed across 5 distinct factors. Both alpha and omega reliability coefficients indicated strong internal consistency for the overall scale (α=0.963, ω=0.963) and for each of the 5 sub-scales (all>0.80). The CFA model also retained the 5-factor structure with 35 items. The model fit indices showed acceptable values (RMSEA: 0.072; CFI: 0.912; TLI: 0.904; chi-square test: <0.01). Additionally, the convergent and discriminant validity of the V-DARS were deemed appropriate and satisfactory for explaining the measurement structure. Conclusions: Our findings suggest that the V-DARS is a valid and reliable scale for use within vulnerable communities in Vietnam to assess adaptive responses to natural disasters. It may also be considered for use in other populations.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제50권6호
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• pp.627-634
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• 2023

In recent decades, a number of simulation models for microsurgical training have been published. The human placenta has received extensive validation in microneurosurgery and is a useful instrument to facilitate learning in microvascular repair techniques as an alternative to using live animals. This study uses a straightforward, step-by-step procedure for instructing the creation of simulators with dynamic flow to characterize the placental vascular tree and assess its relevance for plastic surgery departments. Measurements of the placental vasculature and morphological characterization of 18 placentas were made. After the model was used in a basic microsurgery training laboratory session, a survey was given to nine plastic surgery residents, two microsurgeons, and one hand surgeon. In all divisions, venous diameters were larger than arterial diameters, with minimum diameters of 0.8 and 0.6 mm, respectively. The majority of the participants considered that the model faithfully reproduces a real microsurgical scenario; the consistency of the vessels and their dissection are similar in in vivo tissue. Furthermore, all the participants considered that this model could improve their surgical technique and would propose it for microsurgical training. As some of the model's disadvantages, an abundantly thick adventitia, a thin tunica media, and higher adherence to the underlying tissue were identified. The color-perfused placenta is an excellent tool for microsurgical training in plastic surgery. It can faithfully reproduce a microsurgical scenario, offering an abundance of vasculature with varying sizes similar to tissue in vivo, enhancing technical proficiency, and lowering patient error.

• Steel and Composite Structures
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• 제52권2호
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• pp.145-163
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• 2024

This paper presents six novel hybrid machine learning (ML) models that combine support vector machines (SVM), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), extreme gradient boosting (XGB), and categorical gradient boosting (CGB) with the Harris Hawks Optimization (HHO) algorithm. These models, namely HHO-SVM, HHO-DT, HHO-RF, HHO-GB, HHO-XGB, and HHO-CGB, are designed to predict the ultimate strength of both rectangular and circular reinforced concrete (RC) columns. The prediction models are established using a comprehensive database consisting of 325 experimental data for rectangular columns and 172 experimental data for circular columns. The ML model hyperparameters are optimized through a combination of cross-validation technique and the HHO. The performance of the hybrid ML models is evaluated and compared using various metrics, ultimately identifying the HHO-CGB model as the top-performing model for predicting the ultimate shear strength of both rectangular and circular RC columns. The mean R-value and mean a20-index are relatively high, reaching 0.991 and 0.959, respectively, while the mean absolute error and root mean square error are low (10.302 kN and 27.954 kN, respectively). Another comparison is conducted with four existing formulas to further validate the efficiency of the proposed HHO-CGB model. The Shapely Additive Explanations method is applied to analyze the contribution of each variable to the output within the HHO-CGB model, providing insights into the local and global influence of variables. The analysis reveals that the depth of the column, length of the column, and axial loading exert the most significant influence on the ultimate shear strength of RC columns. A user-friendly graphical interface tool is then developed based on the HHO-CGB to facilitate practical and cost-effective usage.

• 한국물환경학회지
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• 제23권4호
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• pp.467-473
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• 2007

Although the dominant land use at the Imha-dam watershed is forest areas, soil erosion has been increasing because of intensive agricultural activities performed at the fields located along the stream for easy-access to water supply and relatively favorable topography. In addition, steep topography at the Imha-dam watershed is also contributing increased soil erosion and sediment loads. At the Imha-dam watershed, outflow has increased sharply by the typhoons Rusa and Maemi in 2002, 2003 respectively. In this study, the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was evaluated for simulation of flow and sediment behaviors with long-term temporal and spatial conditions. The precipitation data from eight precipitation observatories, located at Ilwol, Subi and etc., were used. There was no significant difference in monthly rainfall for 8 locations. However, there was slight differences in rainfall amounts and patterns in 2003 and 2004. The topographical map at 1:5000 scale from the National Geographic Information Institute was used to define watershed boundaries, the detailed soil map at 1:25,000 scale from the National Institute of Highland Agriculture and the land cover data from the Korea Institute of Water and Environment were used to simulate the hydrologic response and soil erosion and sediment behaviors. To evaluate hydrologic component of the SWAT model, calibration was performed for the period from Jan. 2002 to Dec. 2003, and validation for Jan. 2004 to Apr. 2005. The $R^2$ value and El value were 0.93 and 0.90 respectively for calibration period, and the $R^2$ value and El value for validation were 0.73 and 0.68 respectively. The $R^2$ value and El value of sediment yield data with the calibrated parameters was 0.89 and 0.84 respectively. The comparisons with the measured data showed that the SWAT model is applicable to simulate hydrology and sediment behaviors at Imha dam watershed. With proper representation of the Best Management Practices (BM Ps) in the SWAT model, the SWAT can be used for pre-evaluation of the cost-effective and sustainable soil erosion BMPs to solve sediment issues at the Imha-dam watershed. In Korea, the Universal Soil Loss Equation (USLE) has been used to estimate the soil loss for over 30 years. However, there are limitations in the field scale mdel, USLE when applied for watershed. Also, the soil loss changes temporarily and spatially, for example, the Imha-dam watershed. Thus, the SW AT model, capable of simulating hydrologic and soil erosion/sediment behaviors temporarily and spatially at watershed scale, should be used to solve the muddy water issues at the Imha-dam watershed to establish more effective muddy water reduction countermeasure.

• 정신신체의학
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• 제24권1호
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• pp.83-93
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• 2016

연구목적 역학연구 우울척도 개정판은 우울 증상을 평가하는 데에 유용성이 입증된 척도로 알려져 있으며 '정신장애의 진단 및 통계 편람 제4판(DSM-IV)'에 기술되어 있는 주요우울장애의 주요한 우울 증상들을 포괄하고 있다. 이 연구에서는 한국판 역학연구 우울척도 개정판을 제작하여 척도의 신뢰도, 타당도와 특성을 평가하고자 하였다. 방 법 DSM-IV의 진단기준에 근거한 MINI를 사용하여 주요우울증, 기분부전증, 달리 분류되지 않는 우울장애로 진단된 48명의 환자군과 48명의 정상 대조군이 연구에 참여하였다. 연구 참여자들은 한국판 역학연구 우울척도 개정판, 몽고메리-아스버그 우울증 평가척도, 우울증 선별척도, 단축형 우울증상 평가 척도, 상태-특성 불안척도를 포함한 척도검사를 시행하여 교차 검증하였다. Cronbach's alpha 계수, Pearson 상관계수, 주성분 분석, Receiver Operating Characteristic(ROC) 곡선, 최적 절단점 산출을 위한 통계분석을 시행하였다. 결 과 한국판 역학연구 우울척도의 Cronbach's alpha 계수는 0.98이었으며, 한국판 역학연구 우울척도 개정판의 총점은 본 연구에서 시행하였던 다른 우울 및 불안척도의 점수와 높은 상관 관계를 보였다. 주성분 분석에서는 두 요인이 전체 분산의 76.29%를 설명하였으며, ROC 곡선을 이용하였을 때, 한국판 역학연구 우울척도 개정판의 최적 절단점은 13점이었다. 결 론 본 연구는 한국판 역학연구 우울척도 개정판의 표준화를 위한 첫 번째 연구로, 한국판 역학연구 우울척도는 우울 증상을 평가하는데 있어 신뢰성 있고, 타당한 척도임을 밝혔다. 또한 이 척도가 진료 및 역학 연구에서 유용한 선별검사 도구로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1509-1521
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• 2020

다목적실용위성(KOMPSAT-3A: Korea Multi-Purpose Satellite 3A)으로부터 산출된 지표 반사도 성과의 검정 작업을 위하여 분광 반사도 측정값을 제공하고 있는 포털인 Radiometric Calibration Network(RadCalNet)에서 제공하는 4 개의 사이트 자료 중에서 중국 바오터우(Baotou: BTCN) 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험을 위한 반사도 성과는 대기 반사도와 지표 반사도를 일괄적으로 처리할 수 있도록 재설계하고 구현한 오픈소스 Orfeo ToolBox(OTB)의 확장 프로그램(Extension)을 이용하여 생성하였다. 절대 대기 보정에 적용되는 두 가지의 센서 모델 변수를 고려하여 2016년, 2017년, 2018년 자료 1개씩 총 3개의 영상 자료를 실험에 적용하였다. 한편 각각 USGS LaSRC 알고리즘과 SNAP Sen2Cor 프로그램을 이용하여 Landsat-8과 Sentinel-2B 영상정보로부터 산출한 반사도 성과와의 비교 검증 작업을 수행하여 센서 별 차이를 확인하고자 하였다. 대기 반사도와 지표 반사도를 대상으로 절대 대기 보정을 위한 필수 입력 값인 Gain과 Offset에 대한 센서 모델 변수 값을 적용한 결과로, 2019년에 발표된 변수 값을 사용한 성과에 비하여 2017년 변수 값을 사용한 성과가 RadCalNet BTCN 자료에 비교적 잘 부합되는 것으로 나타났다. RadCalNet BTCN 자료를 기준으로 KOMPSAT-3A 영상정보의 지표 반사도 성과와의 차이는 밴드 별로 B 밴드(-0.031 ~ 0.034), G 밴드(-0.001 ~ 0.055), R 밴드(-0.072 ~ 0.037), NIR 밴드(-0.060 ~ 0.022)로 일치도가 높은 것으로 나타났고, Landsat-8 영상과 Sentinel-2B 영상의 지표 반사도의 경우도 KOMPSAT-3A 영상의 지표 반사도 성과의 정확도와 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 고해상도 위성에서 지표 반사도 값에 대한 분석 대기 데이터(Analysis Ready Data: ARD) 적용 가능성을 확인한 것에 의미가 있다.