• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권3호
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• pp.563-572
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• 2024

Image processing and computer vision technologies are becoming increasingly important in a variety of application fields that require techniques and tools for sophisticated image analysis. In particular, image segmentation is a technology that plays an important role in image analysis. In this study, in order to identify recent research trends on image segmentation techniques, we used the Web of Science(WoS) database to analyze the R&D topography based on the network structure of the author's keyword co-occurrence matrix. As a result, from 2015 to 2023, as a result of the analysis of the R&D map of research articles on image segmentation, R&D in this field is largely focused on four areas of research and development: (1) researches on collecting and preprocessing image data to build higher-performance image segmentation models, (2) the researches on image segmentation using statistics-based models or machine learning algorithms, (3) the researches on image segmentation for medical image analysis, and (4) deep learning-based image segmentation-related R&D. The scientometrics-based analysis performed in this study can not only map the trajectory of R&D related to image segmentation, but can also serve as a marker for future exploration in this dynamic field.

• 대한통합의학회지
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• 제12권2호
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• pp.197-210
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• 2024

Purpose : This study aimed to analyze research trends in the field of integrative medicine through a bibliometric analysis of articles published in Integrative Medicine Research (IMR) journal from 2017 to 2022. Methods : Articles published in IMR journal between 2017 and 2022 were searched using the Web of Science database on August 22, 2023. The analysis was performed using the Bibliometrix and Biblioshiny tools in R (version 4.3.1) and VOSviewer (version 1.6.19). Results : The key findings were as follows: average citations per article (9.41), total authors (1,142), single-authored articles (12), average articles per author (0.27), average co-authors per article (5.27), and rate of international co-authorships (15.69 %). The most-cited article was on the cryopreservation of cells or tissues and their clinical applications. The top keyword analysis by author keywords showed that "acupuncture" was the most frequently used keyword (33 times). Co-occurrence network analysis showed 85 high-frequency keywords that appeared five or more times, and the top five keywords by total link strength were "acupuncture," "herbal medicine," "prevalence," "alternative medicine," and "complementary." The study found that, contrary to the trend in complementary and alternative medicine research in Korea, the IMR journal actively conducts intervention studies to provide clinical evidence. Conclusion : In the IMR journal, "acupuncture" was the most frequent of author keywords. The analysis of keyword trend topics over time showed that the keyword "systematic review" continued to appear from 2020 to 2022, and the keyword "clinical practice guideline" appeared for the first time in 2021. In particular, the co-occurrence network analysis highlighted keywords related to intervention research, in contrast to domestic research trends. While this study analyzed only one journal, future studies expanding the category of integrative medicine and increasing the number of journals analyzed may provide further insights.

• Journal of Cardiovascular Imaging
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• 제31권4호
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• pp.159-168
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• 2023

BACKGROUND: The gold standard for diagnosis of cardiac tumours is histopathological examination. Cardiovascular magnetic resonance (CMR) is a valuable non-invasive, radiation-free tool for identifying and characterizing cardiac tumours. Our aim is to understand CMR diagnosis of cardiac tumours by distinguishing benign vs. malignant tumours compared to the gold standard. METHODS: A systematic search was performed in the PubMed, Web of Science, and Scopus databases up to December 2022, and the results were reviewed by 2 independent investigators. Studies reporting CMR diagnosis were included in a meta-analysis, and pooled measures were obtained. The risk of bias was assessed using the Quality Assessment Tools from the National Institutes of Health. RESULTS: A total of 2,321 results was obtained; 10 studies were eligible, including one identified by citation search. Eight studies were included in the meta-analysis, which presented a pooled sensitivity of 93% and specificity of 94%, a diagnostic odds ratio of 185, and an area under the curve of 0.98 for CMR diagnosis of benign vs. malignant tumours. Additionally, 4 studies evaluated whether CMR diagnosis of cardiac tumours matched specific histopathological subtypes, with 73.6% achieving the correct diagnosis. CONCLUSIONS: To the best of our knowledge, this is the first published systematic review on CMR diagnosis of cardiac tumours. Compared to histopathological results, the ability to discriminate benign from malignant tumours was good but not outstanding. However, significant heterogeneity may have had an impact on our findings.

• 경영과정보연구
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• 제36권3호
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• pp.131-150
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• 2017

본 연구의 목적은 공개 소프트웨어(Open Source Software, 이하 OSS)가 운영 기간 내 주변의 행위자들과 관계를 수립하는 동안 OSS의 개발 및 확산 패턴을 확인하는 것으로, OSS 참여자들의 변화 패턴을 조사하기 위해 OSS 통과시간을 기반으로 그 변화 양상을 추적할 수 있는 온라인 데이터와 네트노그라피 방법을 이용하였다. 이를 위해 대표적인 OSS 자바스크립트 프레임워크인 jQuery, MooTools, YUI 등 이상 세 가지 사례에 대하여 블로그, 웹 서치와 함께 GitHub 공개 API(Application Programming Interface)로 수집된 데이터를 활용하였다. 본 연구에서는 OSS 변형 과정의 변화 패턴을 분류하기 위하여 행위자-네트워크 이론의 전환(translation) 과정을 적용하였으며, 관찰된 OSS 변형 과정을 살펴보면 다음과 같다. 먼저, '프로젝트 개시' 단계에서 소스 코드, 프로젝트 책임자 및 관계자, 내부 참여자 등과 같은 세 가지 유형의 OSS 관련 행위자들을 확인하였고, 그들 사이의 관계성을 개념화 하였다. 이후 프로젝트 책임자가 최초로 프로젝트를 착수하는 '프로젝트 성장' 단계는 관계자들에 의해 소스 코드가 유지 보수되는 과정을 통해 개선된다. 마지막으로 OSS는 홍보 활동을 통해 참여자들의 관찰기를 갖고, 소스 코드 사용을 통해 학습기를 거친 사용자가 본격적으로 등장함으로써 '참여자의 도약' 단계로 진입한다. 이 시기에는 기업과 외부 관계자들도 출현하는 모습도 살펴볼 수 있다. 본 연구결과는 OSS 참여자들이 OSS를 선택하는데 있어 홍보 과정의 중요성을 강조하고, OSS의 급속한 개발속도가 오히려 참여자의 출현을 지연시키는 구축 효과(crowding-out effec)가 발생하는 것을 확인하였다. 본 연구는 행위자-네트워크 이론을 토대로 주요 OSS 사례를 네트노그라피를 활용하여 종단적인 관점에서 분석함으로써 OSS의 발전 과정을 일반화시키기 위한 노력을 시도했다는 점에서 학술적인 의의가 있으며, OSS가 지배적인 위치에 오르기 위한 단계별 영향 요인, 세부적인 변화 양상 등을 확인함으로써 OSS 개발자와 관리자들에게 다양한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.127-141
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• 2017

인터넷과 모바일 관련 기술의 발전과 기기의 보급은 물리적 공간의 제약을 극복하게 하고, 다양한 상품과 서비스를 소비자에게 제공함으로써, 소비자에게 선택의 폭을 넓히는 기회를 제공하는 반면, 많은 시간과 노력을 기울이고도 소비자가 자신의 기호에 적합한 품목을 선택하기 힘들어지는 부작용을 낳았다. 이에 따라, 기업은 추천 시스템을 활용하여 소비자가 원하는 품목을 더 쉽게 찾는 수단을 제공하고 있다. 상품 간의 연관성을 통계적으로 분석하는 연관 규칙 마이닝 기법은 직관적인 형태의 척도를 규칙과 함께 제공함으로써, 이로부터 도출된 규칙에 포함된 품목 간의 관계를 이해하고, 이를 추천에 적용하기 쉽다는 강점을 갖는다. 그러나, 서로 다른 규칙의 척도가 일관되게 어느 한 쪽의 규칙이 더 우위에 있음을 알려주지 못한다면, 수많은 품목 중 추천에 적합한 품목을 적절히 선별해내기 힘든 상황이 발생한다. 본 연구에서는 추천 상품의 순위를 결정할 수 있도록 연관 규칙 마이닝 기법에 회귀분석모형을 보완적으로 적용하는 방안을 제시하고자 수행되었다. 연관 규칙 마이닝에서 보편적으로 사용되고 있는 지지도, 신뢰도, 향상도를 활용하여 모형을 구현함으로써, 직관적으로 이해하기 쉬울 뿐만 아니라, 실무에서도 활용하기 쉬운 방안을 제시하고자 하였다. 국내 최대규모의 온라인 쇼핑몰의 주문 데이터를 활용한 실험을 통해, 제안된 모형으로부터 얻어진 추천 점수를 기반으로 추천상품을 결정하고, 이를 추천에 적용함으로써 추천 적중률을 향상시킬 수 있음을 보였다. 특히, 최근 모바일 상거래가 빠르게 확산됨에 따라, 제한된 화면에 한정된 수의 추천 품목을 제시해야 하는 상황에서 적합한 추천 기법임을 확인할 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제22권4호
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• pp.779-795
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• 2002

인터넷의 사용으로 사람들은 거리나 시간에 관계없이 정보를 서로 공유할 수 있게 되어 인터넷을 정보의 바다라 부르게 되었다. 그러나 이러한 인터넷의 장점에도 불구하고, 우리나라의 생물 교육 현장에서는 그 활용이 극히 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 인터넷상의 생물 학습사이트 이용에 대한 한계를 인식하고, 고등학교 학생들의 인터넷 활용 환경과 학생들이 자주 이용하며 비교적 내용과 구성이 잘 된 생물 홈페이지를 조사, 분석하여 이를 토대로 고등학교 생물 영역에서 인터넷을 보다 쉽고 유용하게 활용할 수 있는 방안을 모색하는 데에 그 목적이 있다. 본 연구에서는 인터넷 검색 엔진을 통하여 고등학교 공통과학 생물 학습사이트를 검색한 후 4개의 사이트를 선정하여 학습 내용과 구성을 분석하고, 선정 된 사이트의 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과는 생물 학습 홈페이지들이 생물학습에 많은 도움이 되는 것으로 나타났으며, 자세하고 심도있는 내용뿐만 아니라 그림과 영상 등의 다양한 멀티미디어를 적극 활용하는 것이 좋은 홈페이지라는 견해를 보였다. 그리고 기존의 학습 사이트 분석과 설문 조사 결과에 근거하여 학생들에게 도움이 되는 고등학교 생물 학습용 홈페이지 제작의 구성요소를 제시하고자 하였다. 홈페이지 구성에서 가장 중요한 요소는 학습자와 홈페이지간의 상호작용성을 높이기 위해 효과적인 피이드백 방법과 학습자 스스로 자신의 수준에 맞는 학습을 할 수 있도록 구성하는 것이다. 이와 같이 학습자와 홈페이지간의 피드백을 통한 학습은 학습자의 지적 욕구를 만족시킬 수 있을 뿐만 아니라 내적 동기를 유발하는 촉진적인 역할을 할 것으로 기대된다. 이상의 연구를 통해 교수-학습에 활용할 수 있는 체계적인 교육용 홈페이지가 개발되어야 할 필요가 있으며 여기에는 교사뿐 아니라 학생, 교육연구가와 전문가, 엔지니어 등 교육과 관련된 다양한 인력이 참여해야 한다는 것이다. 또한 학습에 도움이 되는 좋은 홈페이지를 교사가 학생에게 안내해서 효과적으로 이용할 수 있도록 해야 할 것이다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제24권3호
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• pp.470-486
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• 1995

유선에 존재하는 유선 상피 모세포(mammary epithelial stem cells)의 존재 증거, 정상 조직에서 이들의역할, flow cytometry 및 면역 염색법에 의한 세포 분리, 세포 기질 단백질을 이용한 삼차원적 세포 배양에서의 증식 등을 요약한다. 유선의 실질 조직에 상피 모세포가 존재한다는 것은 여러 형태의 이식 실험에서 설명되었고 또 모세포의 표현형적 특징들은 여러 가지의 monoclonal antibodies에 의해 논증되었다. 이들 연구의 결과들은 유선의 모세포군이 end bud와 유선의 기저층(basal layer)에 존재한다고 제시하고 있다. 이들을 분리, 동정하기 위해 FITC-PNA와 PE-Thy-1.1 항체와 같은 세포 표지자를 이용하여 유선 상피 세포를 4군으로 나눌 수 있었다. FITC-PNA에만 양성 반응을 보인 PNA+ 세포군, PE-Thy-1.1에만 양성 반응을 보인 Thy-1.1+ 세포군, 이들 두 표지자에 양성 반응을 보인 B+ 세포군, 그리고 양쪽에 음성 반응을 보인 B- 세포군이었는데 이들을 flow cytometry로 분리하고 생체에 이식 실험을 하였을 때 PNA+ 세포군이 유선 모세포들을 가장 많이 가진 것으로 확인되었다. 그리고 유선 상피세포로 이루어진 유선 조직 절편(organoids) 이들 상피세포군을 세포외기질 단백질체인 Matrigel 내에서 배양한 결과 a) stellate, b) duct, c) web, d)squamous, e) lobuloduct 등 5종류의 다세포 구조물이 생성됨을 확인하였다. 이들 중 편평상피화생의 구조물은 정상적인 유선 조직에서는 나타나지 않는 구조물인데 all-trans retinoic acid를 처리하였을 때 배지의 조정에 따라 다소 차이는 있으나 대부분 이들 편평상피화생의 생성이 억제됨을 확인하였다. 이상의 결과로 보아 본 연구에 이용된 생체 이식법 및 삼차원적 세포외기질 세포 배양법이 상피세포의 성장, 분화 및 모세포 연구에 유용하게 이용될 수 있으리라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• Bioinformatics and Biosystems
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• 제1권2호
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• pp.99-102
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• 2006

BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)는 서열 데이터베이스 탐색을 위하여 가장 많이 사용되는 프로그램이다. 전체 서열간의 최적 글로벌 정렬을 수행하는 대신에 지역적 유사성이 있는 부분을 찾아 서열 짝짓기를 수행하는 특징을 갖는다. 일반적인 연구자들은 서열 상동성 검색을 위해 NCBI에 접속하여 웹 브라우저를 통해 온라인으로 BLAST를 수행하게 되는데, 이 경우 사용자 각각의 네트워크 환경이나 입력할 데이터양에 따른 검색속도의 지연 및 제한 등과 같은 여러 문제에 부딪히게 되고, 또한 보안유지가 필요한 서열 데이터의 유출 가능성이 존재한다. 그러므로 대량의 서열 데이터에 대하여 빠르고 안전하게 BLAST 상동성 검색이 가능한 Local BLAST 검색 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 NCBI의 Genbank에서 공개된 동물의 발현 유전자 단편들(ESTs)에 대한 데이터를 이용하여 소, 돼지, 닭, 등의 경제형질과 연관된 유용 유전자만을 추출하여 이들만으로 구성된 새로운 데이터베이스를 구축하였고, 또한 이들을 사용할 수 있는 새로운 검색시스템을 개발하였다 자체 제작한 Perl script를 사용하여 필요한 데이터를 축종별로 추출 하여 새로운 DB를 구축하였으며 이 속에는 소의 경우 650,046개, 돼지의 경우 368,120개, 닭의 경우 693,005개의 발현 유전자 단편들(ESTs)이 포함된다. 또한 이들 DB 분석이 가능한 Local Animal BLAST Web 검색시스템(http://bioinfo.kohost.net)을 고성능 병렬 PC Cluster 시스템과 연동하도록 자체 구축함으로써 본 시스템이 보다 효율적인 생물정보학 연구수행이 기여할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.35-39
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• 2008

협업 시스템은 원거리의 다수 사용자들이 시간과 공간의 제약을 받지 않고 공동의 작업을 진행 할 수 있도록 서비스를 제공하는 시스템이다. 하지만 모든 시스템들이 그렇듯이 처음 사용할 때는 여러 가지 시행작오가 생기게 된다. 가상분자모델링 시스템인 VRMMS[1]는 여러 사용자들이 온라인상에서 분자 구조를 관찰하고 시뮬레이션 결과를 확인 할 수 있고 또한 피드백까지 줄 수 있는 협업시스템인데, 분자 모델을 연구하는 사람들에게는 유용한 시스템이지만 익숙하게 분자 구조를 조작하기 위해서는 인터페이스에 대한 학습이 필요하다. 가장 좋은 방법은 직접 만나서 교육을 시켜주는 것이지만 한 장소가 아닌 여러 장소에서 원격으로 실험을 진행하는 상황에서는 사용법에 대한 직접적인 교육이 힘들기 때문에 시행착오 기간이 길어질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 시행착오를 줄이기 위해 가상의 현실세계인 세컨드라이프[2]를 통해 분자 구조를 관찰하고 시뮬레이션을 할 수 있는 협업시스템을 제안한다. 각각의 사용자들은 가상세계에서 자신의 아바타를 통해 가상분자모델링 시스템인 VRMMS를 사용하여 현실 세계에서와 같은 방식으로 실험을 진행할 수 있으며, 실험에 익숙하지 않는 사용자들은 실험방법을 직접 보고 따라 해 볼 수 있어서 좋은 학습효과를 기대할 수 있다.