• Asian Spine Journal
• /
• 제12권6호
• /
• pp.1085-1091
• /
• 2018

Study Design: Case-control. Purpose: To determine optimal cut-off value for body mass index (BMI) in predicting surgical success in patients with lumbar spinal canal stenosis (LSCS). Overview of Literature: BMI is an essential variable in the assessment of patients with LSCS. Methods: We conducted a prospective study with obese and non-obese LSCS surgical patients and analyzed data on age, sex, duration of symptoms, walking distance, morphologic grade of stenosis, BMI, postoperative complications, and functional disability. Obesity was defined as BMI of ${\geq}30kg/m^2$. Patients completed the Oswestry Disability Index (ODI) questionnaire before surgery and 2 years after surgery. Surgical success was defined as ${\geq}30%$ improvement from the baseline ODI score. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was used to estimate the optimal cut-off values of BMI to predict surgical success. In addition, correlation was assessed between BMI and stenosis grade based on morphology as defined by Schizas and colleague in total, 189 patients were eligible to enter the study. Results: Mean age of patients was $61.5{\pm}9.6years$. Mean follow-up was $36{\pm}12months$. Most patients (88.4%) were classified with grades C (severe stenosis) and D (extreme stenosis). Post-surgical success was 85.7% at the 2-year follow-up. A weak correlation was observed between morphologic grade of stenosis and BMI. Rates of postoperative complications were similar between patients who were obese and those who were non-obese. Both cohorts had similar degree of improvement in the ODI at the 2-year followup. However, patients who were non-obese presented significantly higher surgical success than those who were obese. In ROC curve analysis, a cut-off value of ${\leq}29.1kg/m^2$ for BMI in patients with LSCS was suggestive of surgical success, with 81.1% sensitivity and 82.2% specificity (area under the curve, 0.857; 95% confidence interval, 0.788-0.927). Conclusion: This study showed that the BMI can be considered a parameter for predicting surgical success in patients with LSCS and can be useful in clinical practice.

• 한국지반환경공학회 논문집
• /
• 제12권12호
• /
• pp.79-88
• /
• 2011

수분이 동결하여 이질 재료의 표면에 부착하는 동착현상에 의해 접착된 동결토사와 기초구조물의 접촉면에 발현되는 동착강도는 동결온도, 토사종류 및 물성, 재료표면의 거칠기, 구속응력 등 다양한 영향인자들에 동시다발적인 영향을 받는 것으로 보고되고 있다. 특히 재료의 표면 거칠기는 동착강도에 가장 큰 영향을 미치는 대표적인 영향인자로 인식되어 동토지반 기초설계를 위한 동착강도 산정 시 반드시 고려된다. 기존의 연구사례들을 통해 제안되어온 동착강도 산정방법들은 대표적인 말뚝의 재료에 따른 고정된 수정계수를 적용하는 방식으로 말뚝표면의 거칠기를 고려하고 있다. 하지만 같은 재료로 제작된 말뚝이라 하여도 제작조건과 환경에 따라 재료표면 거칠기에 차이가 날 수 있으며, 이는 동착강도에 큰 변화를 일으킬 수도 있다. 그러므로 본 연구는 프랙탈 차원의 개념을 적용함으로서, 수치화된 재료의 단면 거칠기가 동착강도에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 직접전단방식의 실내 동착강도 측정실험을 수행하였다. 실험결과 동착강도는 동결온도가 낮아질수록, 수직응력이 증가할수록, 재료 표면이 거칠수록 증가하는 경향을 나타냈다. 동착강도는 비동결 상태에서 동결상태로 넘어가는 $-2^{\circ}C$까지의 구간에서 재료 표면 거칠기에 민감하게 반응한 반면, 동결된 이후 동결온도가 $-2^{\circ}C$에서 $-5^{\circ}C$로 저하되는 구간에서는 거칠기에 대한 민감도가 저감되었다. 이는 비동결 상태에서 보다 동결된 토사에 대하여 지중 구조물의 표면 거칠기가 미치는 영향이 크지만, 약 $-2^{\circ}C$ 부근으로 예상되는 소정의 동결온도 이하로 넘어가면 거칠기가 동착강도의 증가율에 큰 영향을 미치지 않는다는 것을 의미하는 것으로 판단된다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제23권1호
• /
• pp.3-15
• /
• 2022

어린이집은 아이들의 심신 및 사회성 발달 등이 이루어지는 중요한 공간이다. 따라서 어린이집 각 공간은 사용자인 아이뿐 아니라 교사의 특성을 고려하여 맞춤형 설계 및 시공이 이루어져야 한다. 그러나 불충분한 관련 법규 및 획일화된 설계 시공 과정은 어린이집 각 공간의 특성을 살리지 못하고 있는 실정이다. 이는 최종사용자(원장, 교사) 및 건설 전문가(설계 및 시공자) 사이의 각 공간별 중요도-성과도 인식차이에서 발생한다. 이에 본 연구에서는 각 공간 및 집단 간 인식차이 요인 분석을 위한 프레임워크를 개발하고 전통 및 수정 IPA를 통해 어린이집 건설 시 우선 고려되어야 할 요인들을 도출하였다. 이를 토대로 두 집단의 인식을 비교하고, 분석방법에 다른 결과를 비교함으로, 향후 어린이집 발주 시 활용 가능하며 시공 및 운영 과정에서 각자의 공간에 대한 인식을 파악하여 갈등 발생 최소화에 도움이 될 것이다. 또한, 각 IPA 방법에 따라 전통 IPA가 사전의 인식을 보는데 수월하다면, 수정 IPA는 성과물의 만족도를 기준으로 중요도를 파악함으로 결과물에 대한 판단이 가능할 것으로 여겨진다. 따라서 IPA의 특성에 따라서 결과를 비교한다면, 어린이집 건설 전후 상황에 따른 사용자와 건설 전문가 집단의 인식차이 분석이 가능할 것이다.

• Journal of Korea Trade
• /
• 제24권7호
• /
• pp.1-28
• /
• 2020

Purpose - This paper empirically investigates the predictors and main determinants of consumers' ratings of mobile applications in the Google Play Store. Using a linear and nonlinear model comparison to identify the function of users' review, in determining application rating across countries, this study estimates the direct effects of users' reviews on the application rating. In addition, extending our modelling into a sentimental analysis, this paper also aims to explore the effects of review polarity and subjectivity on the application rating, followed by an examination of the moderating effect of user reviews on the polarity-rating and subjectivity-rating relationships. Design/methodology - Our empirical model considers nonlinear association as well as linear causality between features and targets. This study employs competing theoretical frameworks - multiple regression, decision-tree and neural network models - to identify the predictors and main determinants of app ratings, using data from the Google Play Store. Using a cross-validation method, our analysis investigates the direct and moderating effects of predictors and main determinants of application ratings in a global app market. Findings - The main findings of this study can be summarized as follows: the number of user's review is positively associated with the ratings of a given app and it positively moderates the polarity-rating relationship. Applying the review polarity measured by a sentimental analysis to the modelling, it was found that the polarity is not significantly associated with the rating. This result best applies to the function of both positive and negative reviews in playing a word-of-mouth role, as well as serving as a channel for communication, leading to product innovation. Originality/value - Applying a proxy measured by binomial figures, previous studies have predominantly focused on positive and negative sentiment in examining the determinants of app ratings, assuming that they are significantly associated. Given the constraints to measurement of sentiment in current research, this paper employs sentimental analysis to measure the real integer for users' polarity and subjectivity. This paper also seeks to compare the suitability of three distinct models - linear regression, decision-tree and neural network models. Although a comparison between methodologies has long been considered important to the empirical approach, it has hitherto been underexplored in studies on the app market.

• 멤브레인
• /
• 제32권4호
• /
• pp.253-263
• /
• 2022

본 연구에서는 하수 재이용을 위한 역삼투막 공정에서 전처리 정밀여과막(MF) 손상에 대한 누출되는 다양한 수질변화로써 막 손상 검지 방안을 제시하였다. 이를 위하여 역삼투막 유입수질 적합성 평가지표인 SDI (silt density index)를 3에서 5의 범위 내에서 막 손상 시 검지 감도를 정량화하기 위하여 전처리 분리막이 1에서 3가닥 파단에 따라 SDI는 1.92에서 6.11까지 증가한 결과를 확인할 수 있었다. 일반적으로 3을 기준으로 역삼투막 유입수질로 설정하였을 때 분리막이 3가닥까지 파단이 되어야만 막 손상 검지가 가능하다는 것을 의미하며 역삼투막의 오염은 잠재적으로 가속화되어 효율을 저하시킬 수 있다. 또한 이때 누출되는 입자성과 유기물질에 대하여 0.45 ㎛ 이상의 크기만 걸러주는 입자계수는 입도분포별 막 파단 개수에 따라 일정한 패턴을 확인할 수 없었으며, TOC 농도는 약 2배의 변화패턴으로써 SDI와의 상관관계로써 TOC가 막 손상 수질지표로써 신뢰성이 높은 것으로 확인되었다. 수질분석결과와 더불어 USEPA에서 제시하는 막 손상 검지 방법 중 압력손실시험과 이를 기반으로 LRV_DIT 모델의 적합성 평가를 한 결과 막 손상 또는 역삼투막 공정으로 유입되는 막오염물질을 신속하게 확인할 수 있는 SDI 및 TOC를 포함한 LRV_DIT 모니터링과 UCL 설정을 병행해야 한다.

• Imaging Science in Dentistry
• /
• 제53권3호
• /
• pp.193-198
• /
• 2023

Purpose: Artificial intelligence (AI) is poised to play a major role in medical diagnostics. Periodontal disease is one of the most common oral diseases. The early diagnosis of periodontal disease is essential for effective treatment and a favorable prognosis. This study aimed to assess the effectiveness of AI in diagnosing periodontal bone loss through radiographic analysis. Materials and Methods: A literature search involving 5 databases (PubMed, ScienceDirect, Scopus, Health and Medical Collection, Dentistry and Oral Sciences) was carried out. A specific combination of keywords was used to obtain the articles. The PRISMA guidelines were used to filter eligible articles. The study design, sample size, type of AI software, and the results of each eligible study were analyzed. The CASP diagnostic study checklist was used to evaluate the evidence strength score. Results: Seven articles were eligible for review according to the PRISMA guidelines. Out of the 7 eligible studies, 4 had strong CASP evidence strength scores (7-8/9). The remaining studies had intermediate CASP evidence strength scores (3.5-6.5/9). The highest area under the curve among the reported studies was 94%, the highest F1 score was 91%, and the highest specificity and sensitivity were 98.1% and 94%, respectively. Conclusion: AI-based detection of periodontal bone loss using radiographs is an efficient method. However, more clinical studies need to be conducted before this method is introduced into routine dental practice.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.47-59
• /
• 2009

다양한 응용에 적용될 수 있는 특성을 가진 무선 센서 네트워크는 적용되는 응용에 따라 데이터 리포팅 지연시간의 제한과 같이 요구사항이 다양하므로 각 응용별로 구분되는 알고리즘이나 프로토콜 설계 패러다임을 적용하여 에너지 효율을 최대화하고 네트워크의 생존기간을 최대화할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 2단계 클러스터링(Two Phase Clustering : TPC) 방식을 이용하여 에너지 효율 데이터 수집을 제공하기 위한 새로운 알고리즘으로 지연시간 적응형 센서 스케쥴링 방안을 제안한다. 이 논문의 궁극적인 목표는 센서들에게 응용 환경의 특성과 시간에 따라 변하는 특성을 갖는 지연시간에 대한 요구사항에 대하여 높은 적응성을 제공하여 네트워크의 생존기간을 늘리는 것이다. TPC 방식은 센서들이 직접 링크와 릴레이 링크의 두 가지 링크를 구성하도록 한다. 직접 링크는 제어 메시지나 시간에 민감한 센서 데이터들을 포워딩하는 데 사용된다. 릴레이 링크는 사용자의 지연시간 제한에 따라 데이터를 포워딩하는데 사용되며 이를 이용하여 센서들이 에너지-절약효과를 갖는 릴레이를 사용할 기회가 증가하도록 멀티홉 경로를 구성할 수 있도록 한다. 이 논문에서는 제안하는 CD-DGS 방식이 사용자의 지연시간 제한 요구사항에 잘 적응하여 센서 네트워크의 분포 밀도가 높은 경우에 상당한 비율의 에너지 효율을 보이는 것을 시뮬레이션 결과로 증명한다.

• 공연문화연구
• /
• 제41호
• /
• pp.69-92
• /
• 2020

본 연구는 유아기 예술교육의 중요성을 인식하며 유아의 발달에 직접적인 영향을 미치는 유아교사들이 예술적 역량을 함양할 필요가 있다는 점에 주목하고 있다. 현대사회에서 예술은 온 국민이 누리고 향유해야 할 문화적 소양이듯이 유아교사의 예술적 경험은 유아의 예술적 감수성, 심미감, 미적능력 발달과도 밀접한 관계가 있기에 매우 중요하다 판단된다. 유아교사의 예술적 역량 향상을 위한 다양한 방법 중 본고는 연극예술의 교육적 가치를 담고 있는 교육연극의 활용에 대해 기술하고 있다. 교육연극 활동은 즉흥을 통한 허구적 상황을 창조해 내고, 가상의 인물과 동일시의 과정을 경험하게 되며, 감정의 교감을 통한 정서적 경험이 가능함과 동시에 몸을 통한 체화의 과정을 밟는다. 이러한 예술경험을 통해 유아교사는 유아교육 현장에서 이루어지는 극 놀이를 보다 다각적이고 진지한 일상과 연계된 활동으로 촉진시킬 수 있으며, 몸의 자유로운 활용을 통해 다양한 표현력과 상상력, 미적체험 자극도 가능하다. 또한 교육연극 활동 중에 유아와 교사는 수평적이고 민주적인 관계를 형성할 수도 있다. 이러한 지향은 2019개정 누리교육과정에서 유아중심의 놀이를 강조하는 교육관과 맥을 같이 한다고 본다. 유아교사들의 예술적 역량이 강화된다면 유아들의 바람직한 예술세계 형성에 기여할 수 있을 뿐 아니라 교사 스스로와 유아교육기관에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 따라서 향후 유아교사들의 예술적 역량 강화를 위해 교육연극을 경험할 수 있는 기회가 확대되기를 기대한다.

• Journal of Korea Trade
• /
• 제26권4호
• /
• pp.1-22
• /
• 2022

Purpose - This paper empirically investigates the effect of a rise in the global value chain (GVC) on the industry-level efficiency of resource allocation (based on plant-level inefficiency measures) in Korea, with a focus on various channels through which a rise in the GVC can increase competition among firms and thus induce resources to be allocated more efficiently across firms. Design/methodology - We empirically investigate the relationship between the industry-specific importance of GVC and the industry-level allocative inefficiency that is measured as the dispersion of the plant-level marginal revenue of capital (MRK) as in Hsieh and Klenow's (2009) influential model. We compute MRK dispersion for industries sorted by various characteristics that are closely related to firm/industry sensitivity to the GVC. In other words, we compute the average industry-level MRK dispersion for industries sorted by industry-specific importance of GVC and compute the difference between the two groups of industries (higher vs. lower than the median GVC); we also calculate the difference between industries sorted by industry-specific export (import) intensity. This is our difference-in-difference estimate of the MRK dispersion associated with the GVC for the export (import)-intensive industry versus the non-export (non-import)-intensive industry. This difference-in-difference estimate of the MRK dispersion conditional vs. unconditional on firm-level productivity is then calculated further (triple-difference estimate). Findings - A rise in GVC is associated with a decrease in the MRK dispersion in the export-intensive industry compared to the non-export-intensive industry. The same is true for industries that rely heavily on imports versus those that do not (i.e., import intensive vs. non-intensive). Furthermore, the reduction in the MRK dispersion in the export-intensive industry associated with an increase in the GVC is disproportionately greater for high-productivity firms. In contrast, the negative relationship between GVC and MRK dispersion in the import-intensive industry is disproportionately smaller for high-productivity firms. Originality/value - Existing studies focus on the relationship between GVC and aggregate output, exports, and imports at the country level. We investigate detailed firm/industry-level mechanisms that determine the relationship between GVC, trade, and productivity. Using the plant-level data in South Korea, we investigate how GVC is related to the cross-firm MRK dispersion, an important measure of allocative inefficiency, based on Hsieh and Klenow's (2009) influential economic theory. This is the first study to provide plant-level evidence of how GVC affects MRK dispersion. Furthermore, we examine how the relationship between GVC and MRK-dispersion varies across export intensity, import intensity, and firm-level productivity, providing insight into how GVC can affect firms' exposure to competition in the global market differently depending on market conditions and thus generate trade-related productivity gains.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제22권6호
• /
• pp.15-26
• /
• 2006

말뚝의 지지력과 거동을 예측하기 위하여 다양한 연구들이 수행되었음에도 불구하고, 메커니즘에 대한 전반적인 이해가 아직까지 미흡한 실정이다. 이는 많은 인자들이 서로 복잡한 연관성을 맺으며 말뚝의 거동에 영향을 미치기 때문이다. 따라서 지반조건과 말뚝조건 및 항타조건 등 과 관련된 많은 인자들 가운데 지지력에 중요한 영향을 미치는 인자들을 도출하기 어려우며, 또한 인자들 간의 복잡한 연관성을 지지력 공식에 적합하게 고려하기란 매우 어렵다. 본 연구에서는 항타말뚝들에 대한 동재하시험으로부터 선단 및 주면 지지력을 포함한 지지력을 예측하기 위하여 인공신경망이 적용되었다. 첫째로, 신경망 모델링에 근거한 민감도 분석를 통하여 지지력에 대한 각 영향인자들의 영향이 검토되었다. 둘째로, 지지력 예측을 위한 최적의 인공신경망 모델을 도출하기 위하여 인공신경망과 유전자 알고리즘으로 구성된 설계기법이 적용되었다. 이를 통해 토사지반에 관입된 항타말뚝의 지지력을 산정할 수 있는 최적의 인공신경망 모델을 제안하고자 하였다. 사용된 설계기법을 통하여 적합한 입력층 조합, 은닉층 노드수과 각 층 사이의 연결구조를 도출하였다. 도출된 인공신경망 모델을 적용함으로써 항타말뚝의 지지력을 간단하며 신뢰성 있게 예측할 수 있음을 알 수 있다.