• 한국전문물리치료학회지
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• 제18권4호
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• pp.60-67
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• 2011

Ultrasonography (US) is a recent technique that has proven to be useful for assessing muscle thickness and guiding the rehabilitation decision-making of clinicians and researchers. The purpose of this study was to determine the inter-rater reliability of the US measurement of transversus abdominis (TrA), internal oblique (IO), and external oblique (EO) thicknesses for different probe locations and measurement techniques. Twenty healthy volunteers were recruited in this study. Muscle thicknesses of the transversus TrA, IO, and EO were measured three times in the hook-lying position. The three different probe locations were as follows: 1) Probe location 1 (PL1) was below the rib cage in direct vertical alignment with the anterior superior iliac spine (ASIS). 2) Probe location 2 (PL2) was halfway between the ASIS and the ribcage along the mid-axillary line. 3) Probe location 3 (PL3) was halfway between the iliac crest and the inferior angle of the rib cage, with adjustment to ensure the medial edge of the TrA. The two different techniques of thickness measurement from the captured images were as follows: 1) Muscle thickness was measured in the middle of the muscle belly, which was centered within the captured image (technique A; TA). 2) Muscle thickness was measured along a horizontal reference line located 2 cm apart from the medial edge of the TrA in the captured image (technique B; TB). The intraclass correlation coefficient (ICC [3,k]) was used to calculate the inter-rater reliability of the thickness measurement of TrA, IO and EO using the values from both the first and second examiner. In all three muscles, moderate to excellent reliability was found for all conditions (probe locations and measurement techniques) (ICC=.70~.97). In the PL1-TA condition, inter-rater reliability in the three muscle thicknesses was good to excellent (ICC=.85~.96). The reliability of all measurement conditions was excellent in IO (ICC=.95~.97). Therefore, the findings of this study suggest that TA can be applied to PL1 by clinicians and researchers in order to measure the thickness of abdominal muscles.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권3호
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• pp.191-200
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• 2017

본 연구에서는 부정류 계산모형의 안정적인 매개변수를 선정하기 위하여, 다수 지점의 관측치를 고려한 모형보정의 결과로부터 얻은 파레토 최적화와 최소최대 후회도 방법(minimax regret approach, MRA)을 결합하는 방법을 제안하였다. 여러 지점의 관측치를 고려한 모형의 보정은 다목적 최적화 문제로서, 통합접근법을 적용하여 최적해를 구하였다. 통합접근법은 여러 지점에 대한 가중치를 결합하여 하나의 목적함수를 얻고, 여러 번의 개별 최적화를 수행함으로써 다수의 파레토 최적해들을 구하는 방법이다. 이때 유량에 따른 조도계수의 가변성을 나타내는 두 개의 매개변수로 구성된 관계식을 이용하여 두 구간에 대한 매개변수들을 모형의 추정 대상 매개변수로서 최적화하였다. 이후 각기 다른 홍수사상에 대해 보정과 검증을 수행하였으며 각각에 대한 평가지표의 후회도를 정량화하였고 이를 결합한 결합후회도를 산정하였다. 이를 기준으로 파레토 최적해들의 순위를 결정하였다. 계산결과 추정된 모형의 가변조도계수와 그로부터 얻은 두 개 지점에서의 표준화된 RMSE들은 두 지점에 대한 가중치의 조합에 따라 선택되는 매개변수 값에 따라 달라짐을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법은 수문 및 수리모형의 다수의 관측지점의 자료를 이용한 매개변수 산정문제에 있어서 안정적인 해를 도출할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권10호
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• pp.839-852
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• 2018

본 연구의 목적은 기상자료(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속) 기반의 다중선형 회귀모형을 개발하여 농업용저수지 저수율을 예측하는 것이다. 나이브 베이즈 분류를 활용하여 전국 1,559개의 저수지를 지리형태학적 제원(유효저수량, 수혜면적, 유역면적, 위도, 경도 및 한발빈도)을 기준으로 30개 군집으로 분류하였다. 각 군집별로, 기상청 기상자료와 한국농어촌공사 저수지 저수율의 13년(2002~2014) 자료를 활용하여 월별 회귀모형을 유도하였다. 저수율의 회귀모형은 결정계수($R^2$)가 0.76, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE)가 0.73, 평균제곱근오차가 8.33%로 나타났다. 회귀모형은 2년(2015~2016) 기간의 기상청 3개월 기상전망자료인 GloSea5 (GS5)를 사용하여 평가되었다. 현재저수율과 평년저수율에 의해 산정되는 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)에 의한 ROC (Receiver Operating Characteristics) 분석의 적중률은 관측값을 이용한 회귀식에서 0.80과 GS5를 이용한 회귀식에서 0.73으로 나타났다. 본 연구의 결과를 이용해 미래 저수율을 전망하여 안정적인 미래 농업용수 공급에 대한 의사결정 자료로 사용할 수 있을 것이다.

• 한국임상수의학회지
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• 제33권5호
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• pp.278-285
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• 2016

Epidemiological studies have shown the association between transportation of live animals and the potential transmission of infectious disease between premises. This finding was also observed in the 2014-2015 foot-and-mouth disease (FMD) outbreak in Korea. Furthermore, slaughterhouses played a key role in the global spread of the FMD virus during the epidemic. In this context, in-depth knowledge of the structure of direct and indirect contact between slaughterhouses is paramount for understanding the dynamics of FMD transmission. But the social network structure of vehicle movements to slaughterhouses in Korea remains unclear. Hence, the aim of this study was to configure a social network topology of vehicle movements between slaughterhouses for a better understanding of how they are potentially connected, and to explore whether FMD outbreaks can be explained by the network properties constructed in the study. We created five monthly directed networks based on the frequency and chronology of on- and off-slaughterhouse vehicle movements. For the monthly network, a node represented a slaughterhouse, and an edge (or link) denoted vehicle movement between two slaughterhouses. Movement data were retrieved from the national Korean Animal Health Integrated System (KAHIS) database, which tracks the routes of individual vehicle movements using a global positioning system (GPS). Electronic registration of livestock movements has been a mandatory requirement since 2013 to ensure traceability of such movements. For each of the five studied networks, the network structures were characterized by small-world properties, with a short mean distance, a high clustering coefficient, and a short diameter. In addition, a strongly connected component was observed in each of the created networks, and this giant component included 94.4% to 100% of all network nodes. The characteristic hub-and-spoke type of structure was not identified. Such a structural vulnerability in the network suggests that once an infectious disease (such as FMD) is introduced in a random slaughterhouse within the cohesive component, it can spread to every other slaughterhouse in the component. From an epidemiological perspective, for disease management, empirically derived small-world networks could inform decision-makers on the higher potential for a large FMD epidemic within the livestock industry, and could provide insights into the rapid-transmission dynamics of the disease across long distances, despite a standstill of animal movements during the epidemic, given a single incursion of infection in any slaughterhouse in the country.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.304-310
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• 2017

본 연구는 간호사의 임상적 추론 역량을 강화하기 위한 기초자료로 Liou와 그의 동료들이 개발한 NCRC (Nurse Clinical Reasoning Competence) 도구를 한국어로 번역하고 번역된 항목들에 대해서는 문장구조와 의미의 유사성을 검토하는 절차를 거쳐 도구의 타당도와 신뢰도를 검증하는 방법론적 연구이다. 본 연구는 서울과 부산 소재의 4개의 상급병원에서 근무하는 간호사 166명을 대상으로 하여 타당도 및 신뢰도 검증을 실시하였다. 전문가들을 통한 내용타당도 검증은 전체문항이 모두 CVI 0.8이상으로 확인되었고, 탐색적 요인 분석과 확인적 요인 분석을 통해 최종적으로 1요인으로 구성된 총 15개 문항으로 분석되었다. 또한 동시타당도 검증을 위해 간호사의 비판적 사고성향과 임상 의사결정 능력 측정도구를 활용하여 본 연구의 한국어판 간호사 임상적 추론 척도와의 상관관계를 확인한 결과, 측정도구간의 상관계수는 .55-.64(p<.001)로 나타났고, 도구의 신뢰도는 Cronbach's ${\alpha}=.93$으로 나타났다. 따라서 한국판 NCRC 도구는 한국 간호사들의 임상적 추론 역량을 객관적으로 평가하기에 유용한 도구라고 할 수 있으며, 국내 간호사들의 임상적 추론 역량 사정 및 증진전략 개발에 기초자료를 제공했다는데 의의가 있다. 그러나 한국의 간호 환경과 문화를 고려한 임상적 추론 역량 문항들이 있는지에 대한 추가적인 연구가 필요하다고 생각한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권2호
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• pp.209-218
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• 2021

ORV의 열교환 효율 향상 및 운전 최적화를 위한, first principle 기반 모델링 연구들이 수행되어왔지만, ORV의 열 전달 계수는 시간, 위치에 따라 불규칙한 시스템으로, 복잡한 모델링 과정을 거친다. 본 연구는 복잡한 시스템에 대한 데이터 기반 모델링의 실효성을 확인하고자, LNG 재기화 공정의 실제 운전데이터를 이용해, ORV의 해수 유량, 해수온도, LNG 유량 변화에 따른 토출 NG 온도 및 토출 해수 온도의 동적 변화 예측이 가능한, FNN, LSTM 및 AutoML 기반 모델링을 진행하였다. 예측 정확도는 MSE 기준 LSTM > AutoML > FNN 순으로 좋은 성능을 보였다. 기계학습 모델의 자동설계 방법인 AutoML의 성능은 개발된 FNN보다 뛰어났으며, 모델 개발 전체소요시간은 복잡한 모델인 LSTM 대비 1/15로 크게 차이를 보여 AutoML의 활용 가능성을 보였다. LSTM과 AutoML을 이용한 토출 NG 및 토출 해수 온도의 예측은 0.5 K 미만의 오차를 보였다. 예측모델을 활용해, 겨울철 ORV를 이용해 처리 가능한 LNG 기화량의 실시간 최적화를 수행하여, 기존 대비 최대 23.5%의 LNG를 추가 처리 가능함을 확인하였고, 개발된 동적 예측모델 기반의 ORV 최적 운전 가이드라인을 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.99-104
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• 2021

본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.

• 동의생리병리학회지
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• 제36권2호
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• pp.73-78
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• 2022

Since Traditional Korean medicine (TKM) doctors use various knowledge systems during treatment, diagnosis results may differ for each TKM doctor. However, it is difficult to explain all the reasons for the diagnosis because TKM doctors use both explicit and implicit knowledge. In this study, an upgraded random forest (RF)-based evaluation tool was proposed to extract clinical knowledge of TKM doctors. Also, it was confirmed to what extent the professor's clinical knowledge was delivered to the trainees by using the evaluation tool. The data used to construct the evaluation tool were targeted at 106 people who visited the Sasang Constitutional Department at Kyung Hee University Korean Medicine Hospital at Gangdong. For explicit knowledge extraction, four TKM doctors were asked to express the importance of symptoms as scores. In addition, for implicit knowledge extraction, importance score was confirmed in the RF model that learned the patient's symptoms and the TKM doctor's constitutional determination results. In order to confirm the delivery of clinical knowledge, the similarity of symptoms that professors and trainees consider important when discriminating constitution was calculated using the Jaccard coefficient. As a result of the study, our proposed tool was able to successfully evaluate the clinical knowledge of TKM doctors. Also, it was confirmed that the professor's clinical knowledge was delivered to the trainee. Our tool can be used in various fields such as providing feedback on treatment, education of training TKM doctors, and development of AI in TKM.

• 공업화학
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• 제33권6호
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• pp.563-573
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• 2022

This work aimed to develop a new equation for turbidity (Turb) simulation and prediction using statistical methods based on principal component analysis (PCA) and multiple linear regression (MLR). For this purpose, water samples were collected monthly over a five year period from Cheurfa dam, an important reservoir in Northwestern Algeria, and analyzed for 12 parameters, including temperature (T°), pH, electrical conductivity (EC), turbidity (Turb), dissolved oxygen (DO), ammonium (NH₄⁺), nitrate (NO₃^-), nitrite (NO₂^-), phosphate (PO₄^3-), total suspended solids (TSS), biochemical oxygen demand (BOD₅) and chemical oxygen demand (COD). The results revealed a strong mineralization of the water and low dissolved oxygen (DO) content during the summer period. High levels of TSS and Turb were recorded during rainy periods. In addition, water was charged with phosphate (PO₄^3-) in the whole period of study. The PCA results revealed ten factors, three of which were significant (eigenvalues >1) and explained 75.5% of the total variance. The F1 and F2 factors explained 36.5% and 26.7% of the total variance, respectively and indicated anthropogenic pollution of domestic agricultural and industrial origin. The MLR turbidity simulation model exhibited a high coefficient of determination (R² = 92.20%), indicating that 92.20% of the data variability can be explained by the model. TSS, DO, EC, NO₃^-, NO₂^-, and COD were the most significant contributing parameters (p values << 0.05) in turbidity prediction. The present study can help with decision-making on the management and monitoring of the water quality of the dam, which is the primary source of drinking water in this region.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권5호
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• pp.383-392
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• 2022

낙동강하굿둑 기수역의 복원이 국정과제로 채택되면서, 2019~2020년의 실증실험과 2021년 시범운영을 거쳐 2022년 기수역 복원이 공식화 되었다. 해수유입 시 많은 의사결정이 실시간으로 수행되어야 하므로, 실측과 수치해석을 이용한 의사결정시스템이 체계화되었으며, 이 과정에서 정확한 해수유입량 산정이 필요하였다. 이에 본 연구에서는 해수와 담수의 밀도차이와 낙동강하굿둑 수문의 구조적인 특성을 반영한 해수유입량 산정식을 개발하였다. 낙동강하굿둑 수문은 월류와 저류방식으로 해수유입이 가능하므로, 산정식 또한 두 가지 형태로 제시하였다. 개발된 식의 정확도 확인 및 유량계수 도출을 위하여 시범운영 기간동안 ADCP를 이용하여 해수유입량을 실측하였다. 완성된 식을 이용한 계산값과 실측값의 비교 결과 약 3%의 오차를 확인하였다.