• 한국환경생태학회지
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• 제37권6호
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• pp.450-463
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• 2023

본 연구는 전문가 기반형 모델(Habitat Suitability Index)의 한계로 지적되는 주관적 기준, 통계분석의 부재 등과 통계기반형 모델(MaxEnt)의 한계로 지적되는 현장검증, 전문가 의견 반영 등의 극복을 위하여 각각의 모델을 개발하여 통합하는 방식으로 핵심서식지를 도출하였다. 핵심서식지 발굴을 위해 문헌분석 및 공간분석자료를 바탕으로 전문가 심층면담을 진행하였고, 전문가 자문과 GIS 도면 구축 가능성을 고려하여 모델을 개발하였다. 주요 환경변수는 식생대, 임상, 임분밀도, 연평균 강수량, 유효토심으로 선정되었다. 그 결과 현재 나도승마가 분포하고 있는 16지점 중 15지점이 핵심서식지로 나타났으며, 개발된 모델은 약 93.75%의 높은 정확도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 하지만 전체 연구대상지의 약 27.8%가 핵심서식지로 나타남에 따라, 추후 서식변수 및 공간자료 정밀화를 통한 모델의 고도화가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 높은 등급으로 확인된 서식지라도 대상종의 서식유무 파악을 위한 현장검증은 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만, 이러한 한계에도 불구하고 HSI와 MaxEnt의 상호보완적 활용은 생물종의 분포와 서식지 이용 특성을 통하여 적합 서식지를 예측하고, 신규 서식지 발굴 및 대체서식지 선정 등 다양한 방면으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.1-16
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• 2024

지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.75-83
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• 2024

본 연구는 건설업체의 입찰실무자를 대상으로 한 설문 조사를 통해 입찰담합의 원인과 개선방안을 조사했다. 연구는 경영환경, 건설환경, 입찰환경 등 다양한 측면에서 발생할 수 있는 문제점을 식별하고, 조달시스템 및 입찰시스템의 개선방안을 제시했다. 연구결과에 따르면, 투명성, 공정성, 다양성 강화가 중요한 요소로 나타났다. 이러한 요소들은 특히 입찰제도의 확대, 공정성 기준 재설정, 참가업체 다양화 등을 통해 실현될 수 있다. 또한, 불공정한 하도급 규제와 같은 문제에 대해서도 주의가 필요하다. 종합건설 집단과 전문건설 집단 간에는 입찰담합 원인에 대한 인식 차이가 있었지만, 조달시스템에서는 두 그룹 간의 개선방안 인식 차이가 없어 일관된 개선책 제시가 가능함을 보여주었다. 특히, 전문건설 집단은 입찰시스템 내 불공정한 하도급 규제에 대한 우려가 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 해당 연구는 건설산업 내에서 발생하는 담합 문제의 해결과 예방에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.31-37
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• 2024

본 연구에서는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서도 효율적으로 동작 가능한 머신비전 기반의 보행자 신호 검출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 제한된 자원에서도 높은 효율성을 발휘하며, 주변 조명 등의 영향을 최소화하기 위해 HSV 색공간 기반의 영상처리, 이진화, 모폴로지 연산, 라벨링 등의 단계를 순차적으로 적용하여 빛 번짐과 같은 현상에 대응할 수 있도록 설계되었다. 특히, 이 알고리즘은 비교적 단순한 형태로 구성되어 임베디드 시스템 환경에서 부담 없이 동작할 수 있도록 고려되었다. 이를 통해 낮은 컴퓨팅 자원을 보유한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 구조를 갖췄다. 또한, 제안된 보행등은 보행신호 검출 기능뿐만 아니라 IoT 기능을 탑재하여 무선으로 웹서버와 연동되는 기능을 갖췄다. 이에 따라 보행등 설치자 및 제어권자들은 웹 서버를 통해 신호등의 상태를 모니터링하고 제어할 수 있는 편의성을 제공받을 수 있다. 더불어, 50W급 LED 보행등을 효과적으로 제어할 수 있는 구현이 완료되었다. 이러한 제안된 시스템은 자원 제한 환경에서의 신속하고 효율적인 보행자 신호 검출 및 제어 시스템으로, 실제 도로 환경에서의 적용 가능성을 고려하고 있다. 이를 통해 보다 안전하고 지능적인 도로 교통 시스템의 구축에 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제67권2호
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• pp.237-248
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• 2024

Objective : Postoperative data on Cushing's disease (CD) are equivocal in the literature. These discrepancies may be attributed to different series with different criteria for remission and variable follow-up durations. Additional data from experienced centers may address these discrepancies. In this study, we present the results obtained from 96 endoscopic transsphenoidal surgeries (ETSSs) for CD conducted in a well-experienced center. Methods : Pre- and postoperative data of 96 ETSS in 87 patients with CD were included. All cases were handled by the same neurosurgical team between 2014 and 2022. We obtained data on remission status 3-6 months postoperatively (medium-term) and during the latest follow-up (long-term). Additionally, magnetic resonance imaging (MRI) and pathology results were obtained for each case. Results : The mean follow-up duration was 39.5±3.2 months. Medium and long-term remission rates were 77% and 82%, respectively. When only first-time operations were considered, the medium- and long-term remission rates were 78% and 82%, respectively. The recurrence rate in this series was 2.5%. Patients who showed remission between 3-6 months had higher long-term remission rates than did those without initial remission. Tumors >2 cm and extended tumor invasion of the cavernous sinus (Knosp 4) were associated with lower postoperative remission rates. Conclusion : Adenoma size and the presence/absence of cavernous sinus invasion on preopera-tive MRI may predict long-term postoperative remission. A tumor size of 2 cm may be a supporting criterion for predicting remission in Knosp 4 tumors. Further studies with larger patient populations are necessary to support this finding.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.52-61
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• 2024

조선소에서는 사외 적치장의 관리를 위해 일정 주기로 Unmanned Aerial Vehicle (UAV)을 이용해 항공영상을 획득하고, 이를 사람이 판독하여 적치장 현황을 파악한다. 이러한 방법은 넓은 면적의 사외 적치장 현황을 파악하는 데 상당한 시간과 인력을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 정확한 사외 적치장 현황을 파악하기 위해 사전 학습된 의미론적 분할 기반 모델(Foundation Model)을 활용한 자동 관리 기술을 제안한다. 또한, 조선소 사외 적치장의 경우 관련 부품이나 장비를 포함한 공개 데이터셋이 충분하지 않기 때문에, 의미론적 분할 기반 모델에 필요한 객체 프롬프트(Prompt)를 생성하기 위한 소규모 사외 적치장 객체 데이터셋을 직접 구축하였다. 이를 이용해 객체 검출기를 소규모 데이터셋에 추가 학습하여 초기 객체 후보를 추출하고, 의미론적 분할 기반 모델인 Segment Anything Model (SAM)의 프롬프트로 활용해 정확한 의미론적 분할 결과를 얻는다. 더 나아가, 지속적인 적치장 데이터셋 수집을 위해 SAM을 활용한 훈련 데이터 생성 파이프라인을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 의미론적 분할 방법과 비교하여 평균적 4.00%p, SegFormer에 비해 5.08%p 높은 성능을 달성하였다.

• Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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• 제50권1호
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• pp.27-34
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• 2024

Objectives: Surgical intervention for removal of an impacted third molar can lead to significant pain and swelling. Corticosteroids show promise for mitigating postoperative sequelae across various surgical contexts. The use of corticosteroids following minor oral surgery, though controversial, has already been proven effective. However, little research has explored peroral prescription of corticosteroids despite its convenience for outpatients and for non-surgeons like implantologists and periodontists and others who don't have access to needle injections. The aim of this study was to address a void in the literature by comparing the effects of two styles of preoral administration of prednisolone after surgical removal of the mandibular third molar and to determine which style minimizes postoperative sequelae. Materials and Methods: A randomized, split-mouth clinical study was conducted to investigate the efficacy of two different styles of preoral prednisolone in mitigating postoperative sequelae following surgical extraction of impacted mandibular third molars. Fifteen participants were enrolled in the study. Random selection was used to determine the prescription style for the right and left mandibular arch. Group A included those who received a single dose of prednisolone 25 mg, while group B received prednisolone 5 mg postoperatively for a period of three days (5 mg three times/day on the first postoperative day, 5 mg twice/day on the second postoperative day; 5 mg once/day on the third postoperative day). Results: There was a significant difference in the distance between the corner of the mouth and tragus, which decreased with the time interval with respect to group B when compared to group A. Conclusion: The present study showed that a three-day tapered dose of prednisolone postoperatively was more effective in reducing post-extraction sequelae than a single-dose regimen.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.41-49
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• 2024

세계적으로 인공지능의 발전으로 삶이 크게 변하고 있다. 교육 분야에서는 AI를 적극 활용하고 다양한 지식을 융합하는 창의적 융합형 인재 양성이 강조되고 있다. 이에 발맞추어 초, 중, 고, 대학, 대학원 교육에서도 인공지능 교육에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 인공지능 선도학교와 특성화 고교는 학생들의 인공지능 소양을 키우는 데 힘쓰고, 대학에서는 소프트웨어 과목에 인공지능을 통합하거나 새로운 인공지능 학과를 설립하여 인재를 양성하고 있다. 인공지능 융합 교육 대학원에서는 다양한 교과목의 선생님들을 교육시켜 인공지능 기술을 교과에 적용하려는 국가차원의 노력이 이루어지고 있다. 이러한 상황에서 특성화 고교도 학생들의 특성과 진로에 맞춰 인공지능에 대한 기술 인재 양성을 위해 학과를 개편하고 있다. 현재 교육 과정은 주로 인공지능의 기본 개념과 기술에 중점을 두고 있으나, 실제 문제 해결 능력을 키우기에는 부족한 측면이 있다. 따라서 이 연구에서는 인공지능 선도 학교, 인공지능 융합 고등학교, 인공지능 고교, 대학의 인공지능 학과, 그리고 인공지능 융합 교육 대학원의 필수 교육과정을 비교 분석하여 특성화고등학교에서 인공지능 교육을 실시할 때 필요한 교육과정을 제시하려고 한다. 이를 통해 조금 더 발전된 특성화고 인공지능과의 교육과정이 이루어지기를 기대한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제29권2호
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• pp.101-115
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• 2024

해양의 고수온 현상은 지구온난화로 인한 주요 문제 중 하나로, 식량 자원의 감소와 해양 탄소 흡수력의 저하 등, 해양 생태계와 인류에게 직접적인 위협으로 부상하고 있다. 따라서, 한반도 주변 해역에서의 고수온 예측은 해양 환경 모니터링 및 관리에 중요하다. 본 연구에서는 역학 모델 기반 한반도 고수온 예측 시스템의 성긴 해양의 수직격자체계로 인한 고수온 예측의 과소모의를 개선하기 위해 LSTM 모델을 개발하였다. 2023년에 대해 수행된 한반도 고수온 예측 시스템의 고수온 예측 결과와 LSTM 모델의 결과를 기반으로 한반도 주변의 동해 해역, 황해 해역 그리고 남해 해역에서의 고수온 예측 성능을 평가했다. 본 연구에서 개발된 LSTM 모델이 세 영역 모두에서 수온이 상승하는 시기에 수온 예측 성능을 크게 개선하는 것으로 나타났으며, 수온 상승이 시작되기 전이나 하강하는 시기에는 예측 성능의 개선 효과가 미미했다. 이는 LSTM 모델이 성층이 강화되는 환경에서 성긴 수직격자로 인해 발생하는 고수온 예측의 과소모의를 개선할 수 있는 가능성을 보여준다. 향후 역학 모델의 예측 성능 개선이나 역학 모델의 대체에 자료기반 인공지능 모델의 활용성이 확대될 것으로 기대한다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권5호
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• pp.52-61
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• 2024

COVID-19 팬데믹의 발생은 각국의 사회적 변화를 촉진하였다. 이러한 변화는 특히 기업 및 산업 부문에서 비대면 활동의 증가를 통해 불가피한 사회 구조의 변모를 초래하였다. 이 변화의 맥락 속에서, 2000년대 초반부터 존재해왔으나 주목을 받지 못했던 가상세계인 메타버스(Metaverse) 개념이 폭넓게 인식되기 시작하였다. 국내에서는 네이버, 카카오, 쿠팡 등의 빅테크 기업들이 장기간에 걸쳐 재택근무를 일상화하였으며, 신입사원 연수 또한 메타버스 플랫폼에서 진행되었다. IT 분야뿐만 아니라 대규모 인원 집합이 필요한 학교 등의 기관에서도 메타버스를 활용하여 환영회, 설명회 등의 주요 행사들을 개최하였다. 이러한 현상은 메타버스가 일시적인 사회적 현상이 아닌, 점차적으로 일반인의 일상에 스며들며 사회적 연결고리로 기능하고 있음을 시사하였다. 본 연구는 이러한 변화의 격동 속에서 메타버스를 통한 디자인적 사고와 방법론이 한국 사회가 직면한 환경, 사회, 지배구조(ESG) 문제들에 대한 해결책을 제시할 수 있는 가능성을 탐구한다. 특별히, 국내 반려동물 관련 사회적 이슈의 해결 방안 모색에 중점을 두고 진행한다.