• Journal of Trauma and Injury
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• 제36권1호
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• pp.15-21
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• 2023

Purpose: Dental avulsion injuries have a poor prognosis that largely depends on the immediate steps taken to manage the avulsed tooth. A lack of knowledge about the initial management can lead to tooth loss, with further adverse implications for esthetics, phonetics, and overall growth and function. Hence, the present study aimed to assess parents' knowledge regarding dental avulsion and the variables associated with their knowledge of avulsion injuries. Methods: A series of closed-ended questions on parents' knowledge regarding avulsion, such as immediate management, storage media, handling, and urgency of visiting the dentist, was asked. Univariate associations between the outcomes were assessed using the Pearson chi-square test. The chisquare goodness-of-fit test was used to check whether the sample data were representative of the population. Results: In total, 211 mothers and 149 fathers were included, of whom 46.7% had experienced dental trauma during their own childhood. Sixty-one percent of mothers believed that they knew everything necessary about tooth avulsion and its management. A significant number of participants who thought that they had a good level of knowledge about avulsion chose water, tissue, or paper wrap to transport the tooth, and preferred tap water, alcohol, or antiseptic to clean the avulsed tooth. Conclusions: Both mothers and fathers had poor knowledge about tooth avulsion, indicating that there is an immediate need for educational programs focusing on this issue. Since a substantial proportion of participants believed incorrect information, it is vital to disseminate accurate information.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권4호
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• pp.1485-1494
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• 2023

The bow of the nuclear fuel assembly is a well-known phenomenon. One of the vital criteria during the history of nuclear fuel development has been fuel assembly's mechanical stability. Once present, the fuel assembly bow can lead to safety issues like excessive water gap and power redistribution or even incomplete rod insertion (IRI). The extensive bow can result in assembly handling and loading problems. This is why the fuel assembly's bow is one of the most often controlled geometrical factors during periodic fuel inspections for VVER when compared e.g. to on-site fuel rod gap measurements or other instrumental measurements performed on-site. Our proposed screening method uses existing video records for fuel inspection. We establish video frames normalization and aggregation for the purposes of bow measurement. The whole process is done by digital image processing algorithms which analyze rotations of video frames, extract angles whose source is the fuel set torsion, and reconstruct torsion schema. This approach provides results comparable to the commonly utilized method. We tested this new approach in real operation on 19 fuel assemblies with different campaign numbers and designs, where the average deviation from other methods was less than 2 % on average. Due to the fact, that the method has not yet been validated during full scale measurements of the fuel inspection, the preliminary results stand for that we recommend this method as a complementary part of standard bow measurement procedures to increase measurement robustness, lower time consumption and preserve or increase accuracy. After completed validation it is expected that the proposed method allows standalone fuel assembly bow measurements.

• 무역학회지
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• 제42권5호
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• pp.253-290
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• 2017

최근 해외자회사로부터 본사로 행해지는 역지식이전에 대한 실증적 관심이 크게 증가하였다. 하지만 동 현상에 영향을 미치는 주요 요소들에 대한 논쟁은 아직 일반적인 합의를 이루지 못했다. 이에 따라 본 연구는 현지 시장 정보를 본사에 역지식이전 하는데 있어 자회사가 보유하고 있는 지식이전능력이 갖는 효과에 대해 알아보고자 하였다. 그렇게 하는 과정 속에서, 또한 외재적 지식이전능력과 역지식이전 간 관계에 시현하는 내재적(즉, 본질적인) 지식이전능력의 조절효과를 살펴보고자 시도하였다. 한국에서 수집된 데이터를 통해, 본 연구는 지식개발능력과 자회사의(지식이전) 의지가 본사로의 성공적인 역지식이전에 결정적인 역할을 수행함을 발견하였다. 더욱이 자회사의 의지는 지식개발능력과 역지식이전의 관계에 중요한 조절효과를 가짐을 실증하였다. 이러한 결과들을 바탕으로, 본 연구는 이론적 기여 및 실용적 시사점을 제공하고자 노력하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.109-126
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• 2023

대형 산림화재를 예방하기 위해 산림화재의 조기발견은 매우 중요하다. 조기발견을 위한 하나의 방안으로 산림화재 발생 예측이 고려되고 있으며 다양한 관련 연구가 진행되었다. 그러나 대다수의 선행연구가 산림화재의 주요 발화 원인 중의 하나인 인적요인을 고려하지 않고 기상요인과 지리적 요인만을 주로 다루고 있다. 따라서 본 연구는 기상 및 지리적 요인뿐만 아니라 인적요인을 고려한 산림화재 예측모형을 개발하기 위해 2003년부터 2020년까지의 강원도 산림화재 데이터를 활용하여 로지스틱 회귀모형과 다양한 머신러닝 기법 기반의 예측모형을 개발하고 성능을 비교분석하였다. 성능분석 결과, 머신러닝 기법인 랜덤 포레스트(AUC=0.920)와 XG Boost 모형(AUC=0.925)이 가장 우수한 성능을 나타냈다. 운영시사점을 도출하기 위해 순열특성중요도 분석을 활용하여 요인들의 상대적 중요도를 분석하였으며, 기상요인이 인적요인보다 높은 영향도를 나타냈지만 다양한 인적요인도 유효한 것으로 확인되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.1-7
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• 2023

딥러닝의 발전은 의료 분야에서도 다양한 응용을 가능하게 하고 있으며 이러한 애플리케이션 중에 심박수 측정은 개인의 건강을 관리하기 위한 필수적인 아이템이라 할 수 있다. 광혈류 측정을 이용한 기존 방법의 경우 스마트워치 같은 장비의 착용이 필수적이다. 그러나 최근 딥러닝 기술의 발전은 비침습식으로 원격에서 사용자의 얼굴 이미지를 분석하여 심박수를 높은 성능으로 측정가능하게 한다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용 가능한 경량화된 심박수 추정 방법론을 제안한다. 이 방법론은 2D 컨볼루션에 기반한 특화된 2채널 네트워크 구조를 사용하여, 혈류와 근육 수축으로 인한 얼굴의 미세한 움직임과 색상 변화를 고려한다. 제안하는 네트워크 구조는 이미지 특성을 분석하는 인코더와 혈류량 파동을 예측하는 회귀 레이어로 구성되어있다. 이러한 복합적인 특성을 동시에 분석함으로써, 제한된 컴퓨팅 리소스를 가진 환경에서도 심박수를 정확하게 추정할 수 있다. 이 연구의 접근 방식은 침습적인 기술 없이도 심박수를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 새로운 경로를 제공할 것으로 예상한다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제12권1호
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• pp.60-76
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• 2024

Broadband Internet has proven to be vital for economic growth in developed countries. Developing countries have implemented several initiatives to increase their broadband access. However, its full potential can only be realized through adoption and use. With lower-middle-income countries accounting for the majority of the world's unconnected population, this study employs the theory of planned behavior (TPB) to investigate users' intentions to adopt broadband. Rural Tanzania was chosen as a case study. A cross-sectional study was conducted over three weeks, using 155 people from seven villages with the lowest broadband adoption rates. Non-probability voluntary response sampling was used to recruit the participants. Using the TPB constructs: attitude toward behavior (ATB), subjective norms (SN), and perceived behavioral control (PBC), ordinal regression analysis was employed to predict intention. Descriptive statistical analysis yielded mean scores (standard deviation) as 3.59 (0.46) for ATB, 3.34 (0.40) for SN, 3.75 (0.29) for PBC, and 4.12 (0.66) for intention. The model adequately described the data based on a comparison of the model with predictors and the null model, which revealed a substantial improvement in fit (p<0.05). Moreover, the predictors accounted for 50.3% of the variation in the intention to use broadband Internet, demonstrating the predictive power of the TPB constructs. Furthermore, the TPB constructs were all significant positive predictors of intention: ATB (β=1.938, p<0.05), SN (β=2.144, p<0.05), and PBC (β=1.437, p=0.013). The findings of this study provide insight into how behavioral factors influence the likelihood of individuals adopting broadband Internet and could guide interventions through policies meant to promote broadband adoption.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권1호
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• pp.46-63
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• 2024

One of the biggest dangers in the globe is water contamination. Water is a necessity for human survival. In most cities, the digging of borewells is restricted. In some cities, the borewell is allowed for only drinking water. Hence, the scarcity of drinking water is a vital issue for industries and villas. Most of the water sources in and around the cities are also polluted, and it will cause significant health issues. Real-time quality observation is necessary to guarantee a secure supply of drinking water. We offer a model of a low-cost system of monitoring real-time water quality using IoT to address this issue. The potential for supporting the real world has expanded with the introduction of IoT and other sensors. Multiple sensors make up the suggested system, which is utilized to identify the physical and chemical features of the water. Various sensors can measure the parameters such as temperature, pH, and turbidity. The core controller can process the values measured by sensors. An Arduino model is implemented in the core controller. The sensor data is forwarded to the cloud database using a WI-FI setup. The observed data will be transferred and stored in a cloud-based database for further processing. It wasn't easy to analyze the water quality every time. Hence, an Optimized Neural Network-based automation system identifies water quality from remote locations. The performance of the feed-forward neural network classifier is further enhanced with a hybrid GA- PSO algorithm. The optimized neural network outperforms water quality prediction applications and yields 91% accuracy. The accuracy of the developed model is increased by 20% because of optimizing network parameters compared to the traditional feed-forward neural network. Significant improvement in precision and recall is also evidenced in the proposed work.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.11-20
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• 2024

최근 IT 기술의 발전과 더불어 금융 시장에서의 불확실성이 증대되는 상황에서 기업 신용등급 평가의 중요성을 인식하고, 이를 개선하기 위한 새로운 접근 방식으로 딥러닝 모델인 TabNet을 제안한다. 이에 본 연구에서는 TabNet을 활용하여 기업 신용등급을 예측하고, 이의 예측 성능을 기존 머신러닝 방법론과 상세하게 비교한다. 한국의 주요 증권시장에 상장된 기업들의 재무 데이터를 기반으로 TabNet 알고리즘을 적용하여 신용등급 예측 모델을 구축하고, 다양한 머신러닝 모델과의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, TabNet 모델은 Precision 0.884, F1이 0.895로 기존의 머신러닝 모델들보다 우수한 성능을 보였으며, 고위험 기업을 저위험 기업으로 잘못 분류하는 경우가 다른 머신러닝 모델보다 적어 TabNet의 우수성을 확인하였다. 이는 TabNet이 기업 신용등급 예측에 있어 효과적인 도구로 활용될 수 있으며, 금융기관의 신용 위험 관리 및 의사 결정 과정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.746-754
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• 2016

ICT기반의 융합산업인 스마트 헬스케어 시스템은 건강관리부터 원격진료 범위에 걸쳐 다양한 산업분야의 핵심 연구주제이다. 스마트 헬스케어 환경은 웨어러블 디바이스를 통하여 사용자의 심박 수, 체온, 건강상태 등과 같은 생체정보를 주치의가 있는 병원 네트워크로 전달하는 기술을 의미하며 환자의 다양한 데이터를 수집하고 복합적인 정보를 추론할 수 있는 기술은 스마트 헬스케어 기술의 핵심기술이라 할 수 있다. 그러나 환자에 대한 개인의 의료정보를 다루는 만큼 정보관리에 대한 보안위협이 있으며, 무선 네트워크 환경에서 발생하는 공격기법에 대해서 취약점이 발생할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 스마트 헬스케어 기반의 디바이스 접근제어를 위한 키를 생성 후 생성한 키를 활용하여 안전한 통신 프로토콜을 설계하여 스마트 헬스케어 시스템의 보안성을 강화하였다. 성능평가에서는 스마트 헬스케어 환경에서 발생하는 공격기법에 대해서 안전성 분석을 하고, 기존의 키 암호화 방식과의 보안성 및 효율성을 분석하여 기존의 암호화 방식 대비 대략 15% 향상된 수치를 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제10권1호
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• pp.115-133
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• 2008

3자 물류 업계는 주로 화주를 대신하여 화물을 출발지에서 도착지까지 전달해주는 업무를 담당하고 있으며, 이를 위해서는 출발지와 도착지간의 운송 수단, 출발/도착 스케줄, 그리고 운임 등에 대한 정보를 필요로 한다. 또한 복합운송은 다양한 수송수단을 서로 조화롭게 통제하여 마치 하나의 수송수단을 이용하는 것처럼 자연스럽게 운영되어야 하는데, 이를 위해서는 스케줄 정보 수집과 이를 통해 가능한 수송경로를 생성할 수 있는 시스템을 구축할 필요가 있다. 하지만 현재 물류업체에서는 체계적인 시스템의 부재로 인해 충분하고 객관적인 정보를 바탕으로 서비스를 제공하지 못하고 있다. 대부분 담당자의 경험을 통하여 수작업으로 수송경로를 계획하고 있어, 거래량 및 물량이 늘어날수록 수작업에 의한 작업은 한계를 보이고 있다. 복합운송에서 최적 수송경로 생성과 선정을 어렵게 하는 이유는 크게 두 가지로 볼 수 있다. 첫째는 수송경로를 선정하기 위한 운송수단 별 스케줄 데이터 확보의 어려움이다. 두 번째는 수많은 스케줄 자료를 바탕으로 가능한 수송경로를 생성하고, 이들 중 고객의 요구에 가장 적합한 경로를 찾아내는 방법 개발에 대한 어려움이다. 이에 본 연구에서는 웹을 통해 제공되고 있는 스케줄 정보를 능동적으로 탐색 및 식별하여 실시간으로 수집할 수 있는 방법과 복합수송 서비스를 제공하는 물류업체의 핵심적인 업무인 수송경로 생성과 선정을 지원하는 지능형 복합운송 경로 계획시스템을 개발하고자 한다.