• 정보관리학회지
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• 제39권2호
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• pp.111-129
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• 2022

불면증은 최근 5년 새 환자가 20% 이상 증가하고 있는 현대 사회의 만성적인 질병이다. 수면이 부족할 경우 나타나는 개인 및 사회적 문제가 심각하고 불면증의 유발 요인이 복합적으로 작용하고 있어서 진단 및 치료가 중요한 질환이다. 본 연구는 자유롭게 의견을 표출하는 소셜 미디어 'Reddit'의 불면증 커뮤니티인 'insomnia'를 대상으로 5,699개의 데이터를 수집하였고 이를 국제수면장애분류 ICSD-3 기준과 정신의학과 전문의의 자문을 받은 가이드라인을 바탕으로 불면증 경향 문헌과 비경향 문헌으로 태깅하여 불면증 말뭉치를 구축하였다. 구축된 불면증 말뭉치를 학습데이터로 하여 5개의 딥러닝 언어모델(BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet)을 훈련시켰고 성능 평가 결과 RoBERTa가 정확도, 정밀도, 재현율, F1점수에서 가장 높은 성능을 보였다. 불면증 소셜 데이터를 심층적으로 분석하기 위해 기존에 많이 사용되었던 LDA의 약점을 보완하며 새롭게 등장한 BERTopic 방법을 사용하여 토픽 모델링을 진행하였다. 계층적 클러스터링 분석 결과 8개의 주제군('부정적 감정', '조언 및 도움과 감사', '불면증 관련 질병', '수면제', '운동 및 식습관', '신체적 특징', '활동적 특징', '환경적 특징')을 확인할 수 있었다. 이용자들은 불면증 커뮤니티에서 부정 감정을 표현하고 도움과 조언을 구하는 모습을 보였다. 또한, 불면증과 관련된 질병들을 언급하고 수면제 사용에 대한 담론을 나누며 운동 및 식습관에 관한 관심을 표현하고 있었다. 발견된 불면증 관련 특징으로는 호흡, 임신, 심장 등의 신체적 특징과 좀비, 수면 경련, 그로기상태 등의 활동적 특징, 햇빛, 담요, 온도, 낮잠 등의 환경적 특징이 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.191-206
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• 2022

대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.343-355
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• 2022

본 연구에서는 파프리카(Capsicum annuum L)의 소비증가 및 홍보를 위해 응답자 소비성향과 파프리카의 인지도를 분석하였다. 의미분별법에 따른 파프리카에 대한 감성반응을 바탕으로 선호도 및 충성도와의 상관관계를 분석하였다. 설문조사는 2022년 1월부터2월까지 일반인 155명을 대상으로 임의추출법을 통하여 조사하였으며, 잘못된답변을 한 13건을 제외하고 총 142명의 설문지를 분석하였다. 파프리카의 인지도 9개의 문항을 요인분석을 통하여 재구성한 결과 '식미성', '이용성', '경제성'의 3요인으로 구성되었다. 9가지 문항 중에서 파프리카에 대한 인지도를 문항별로 알아본 결과로 '파프리카가 건강에 좋을 것 같다'는 문항의 긍정적 답변이 92.3%의 가장 높은 비율을 나타냈다. 파프리카의 형태 선호도는 뭉툭한 유형이 가장 높았고, 그 다음은 소형(Mini) > 원뿔형(Conical) 순으로 선호하는 것으로 나타났다(p < 0.001). 색채 선호도는 노란색 파프리카를 가장 선호하는 것으로 나타났고, 그 다음은 오렌지색 > 적색 > 녹색 순으로 선호하는 것으로 나타났으며 통계적으로 유의하였다. 파프리카의 이미지를 보고 느끼는 감성 반응은 3가지 형태간, 그리고 4가지 색채간 통계적으로 유의한 차이를 보였으며, '밝은', '맑은', '활기찬'이 대표 이미지 감성어휘로 나타났다. 파프리카 이미지에 대한 감성 2요인(평가적인 요인, 정서적인 요인)과 통제변수인 인구통계학적 변수가 선호도에 미치는 영향을 알아보기 위해, 더미변수를 포함한 다중회귀분석을 실시한 결과, 파프리카 이미지에 대한 평가적인 요인이 높을수록, 그리고 주부의 경우 선호도는 높은 것으로 나타났다. 또한 파프리카의 인지도 3요인(식미성, 이용성, 경제성), 선호도, 한국판 삶의 질과 통제 변수인 인구통계학적 변수가 충성도에 미치는 영향을 알아보기 위해, 더미변수를 포함한 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 파프리카 선호도와 삶의 질이 높을수록, 파프리카 인지도 중에서 식미성 요인, 이용성 요인이 높을수록 충성도는 높은 것으로 나타났다. 또한 경제성 요인 즉 가격이 높을수록, 그리고 응답자의 월평균 소득이 낮고, 농림수산업 종사자의 경우 충성도는 낮은 것으로 나타났다. 설문 응답자들의 충청도에 영향을 미치는 변수들 중에서 파프리카 선호도는 43%로 가장 높은 설명력을 지니며 가장 영향력 있는 변수로 나타났다. 이러한 결과에서 파프리카의 형태와 색채 선호도에 대해 구명하는 것은 매우 중요한 것으로 판단되었으며, 최근 파프리카가 건강에 좋을 것이라는 인식이 높아지고 있다는 것은 앞으로 내수 증가에 긍정적 요인이 될 것으로 생각되었다. 또한 3가지 형태의 파프리카 중에서 선호도가 가장 높게 나타났던 뭉툭한 유형의 노란색 파프리카를 생산, 홍보를 지향하여 소비자의 구매 성향에 적합한 파프리카의 재배를 늘리는 것도 중요할 것으로 판단되었다. 추후 파프리카의 소비 촉진을 위하여 소비자를 대상으로 한 지속적인 연구와 홍보 지원 활동 등을 통하여 파프리카에 대한 소비자 인지도를 높일 필요가 있다고 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1827-1836
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• 2022

재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권1호
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• pp.43-51
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• 2022

본 연구는 참외 재배 지에서 흰가루병, 담배가루이 및 두점박이응애가 동시에 발생하였을 때 45, 40, 35℃(대조구)의 온도에서 측창으로 환기 처리 시, 온실 내 온·습도의 변화, 병충해 발생과 잎말림, 그리고 개화조절에 미치는 효과를 검토하였다. 3월 3일 '히든파워' 대목에 접붙여진 '알찬꿀' 참외를 40cm 간격으로 격리상에 심었고, 위에 언급한 병해충이 모든 처리구에서 발생한 6월 18일부터 7월 13일까지 처리하였다. 온실의 온도는 맑은 날에는 설정 온도 지점까지 증가되었고, 45℃ 환기 처리에서 고온 고습이 약 9시간 동안 유지되었다. 주간 최고 기온과 최저 상대습도 차이는 45℃ 환기 처리에서 가장 높았다. 환기 처리 11일 후에는 흰가루병과 두점박이응애 피해가 45℃ 환기 처리에서 거의 회복되었지만 40℃와 35℃에서는 그렇지 않았다. 처리 14일 후, 담배가루이와 두점박이 응애 밀도는 45℃에서 유의하게 감소하였으나 흰가루병 증상은 유의하게 감소하지는 않았다. 잎말림은 고온에서 유발되었으나 45℃에서도 심하지 않았다. 처리 26일 후, 새로 나온 줄기의 15 마디의 개화수를 조사한 결과, 45℃에서 암꽃이 전혀 나오지 않았고 수꽃은 1.2개로 나타났다. 이상의 결과는, 고온기에 45℃의 고온에서 2-3주간 환기 처리는 온실 내부의 고온 고습을 유도하여 흰가루병, 담배가루이, 두점박이응애를 통제하고, 개화를 억제하여 참외의 영양 생장을 회복할 수 있는 방법으로 사료되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.517-534
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• 2021

수소연료는 환경오염문제를 해소하고 에너지 불균형 및 비용을 절감할 수 있다는 점에서는 화석연료를 대체하는 에너지원으로 부각되고 있다. 수소는 친환경적이나 폭발성이 강하기 때문에 수소연료차의 화재, 폭발 사고에 대한 우려가 매우 높은 실정이다. 연구결과에서 수소사고는 일반적인 화재의 경우 비교적 안전하나, 폭발이 발생하면 매우 위험한 것으로 인식되고 있다. 특히, 터널과 같은 반밀폐공간에서는 위험도가 보다 증가할 것으로 예측되기에 이에 대한 예측방법 및 대책을 마련하기 위한 연구가 수행되고 있다. 이에 본 연구에서는 터널에서 수소폭발시 안전성을 평가하기 위해서 등가 TNT모델의 적용성과 수치해석 방법에 대한 검토를 수행하였다. 6개의 등가 TNT모델과 Weyandt의 실험결과의 폭발압력을 비교·검토하여 모델의 적용성을 평가한 결과, Henrych식이 13.6%의 편차로 가장 근접하는 것으로 나타났다. 수치해석을 이용하여 수소탱크 용량(52, 72, 156 L)과 터널 단면적(40.5, 54, 72, 95 m²)이 폭발압력에 미치는 영향에 대한 검토한 결과, 터널에서 폭발 압력파는 초기에는 대기중에서와 마찬가지로 반구형 형태로 전파되나 벽체에 도달하면 반사파가 형성되며, 일정 거리 이상에서는 평면파로 변형되어 아주 완만한 감쇄율로 전파하는 것으로 나타났다. 등가 TNT모델인 Henrych식은 폭발압력이 급격하게 감소하는 구간에서는 수치해석 결과와 잘 일치하나 폭발압력파가 변형된 이후에는 큰 폭으로 과소평가하는 것으로 나타났다. 수소탱크용량이 동일한 경우에는 터널 단면적이 증가할수록 폭발압력이 감소하며, 단면적이 동일한 경우에는 수소탱크 용량이 52 L에서 156 L로 증가하면 폭발압력은 약 2.5배 정도 증가하는 것으로 나타났다. 인체에 영향을 미치는 한계거리에 대한 평가결과, 수소탱크용량이 52 L인 경우 사망에 이르는 한계거리는 약 3 m, 중상에 이르는 거리는 단면적별로 차이가 있으나 28.5~35.8 m로 나타났다.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권6호
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• pp.579-593
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• 2021

전남 서남해(진도·완도·강진·고흥·여수)의 여러 도서지역을 조사하여 식생을 유형화했고, 난온대 상록활엽수림의 우점도·출현종수를 기준으로 난온대림의 훼손등급 평가기준을 제안했다. 이를 통해 훼손등급별 복원유형과 복원기법을 제시하여, 도서지역의 난온대림 복원계획을 수립하는 데 활용하고자 했다. 307개의 식생조사 데이터를 이용해 TWINSPAN기법으로 식생유형화를 시도했는데 8개 식물군락으로 구분됐고, 각 군락별 상록활엽수종의 출현 특성을 파악했다. 군락I은 해발 86.6m의 사면하부에 위치했고 참식나무와 구실잣밤나무가 우점했다. 군락II·III은 해발 10.5~22.5m 이하의 저지대 해안가에 출현하는 군락으로서 후박나무·생달나무·참식나무·구실잣밤나무가 우점했다. 군락 IV·V는 해발 71.9~153.4m 사이의 사면 하부·중부에 분포한 군락으로서 구실잣밤나무가 우점하는 군락이었다. 군락VI는 해발 166.9m의 사면 하부·중부에 위치하며 교목층과 아교목층에 참식나무가 우점했고, 마지막 군락 VII · VII은 해발 187.8~246.2m의 사면중부에 붉가시나무·참가시나무가 출현했다. 정리하면, 후박나무·생달나무·참식나무 등이 우점한 상록활엽수림은 주로 해안가 저지대에 출현했고, 구실잣밤나무군락은 이 군락보다 더 높은 내륙지역에 분포했다. 이 두 군락보다 더 높은 곳의 내륙 고지대에는 붉가시나무·참가시나무 등의 가시나무류 군락이 나타났다. 상록활엽수의 교목층 상대우점치와 교목성 상록활엽수 종수에 따라 훼손등급을 0~V로 구분했다. 그 훼손등급에 따라 복원유형(보존형, 유도형, 갱신형, 조성형)과 복원기법을 제안했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.191-203
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권10호
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• pp.61-74
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• 2022

최근 구조물 기초가 풍화암상에 위치하는 경우가 증가하는 추세로 풍화암상 기초의 적정 설계 지지력을 평가하고자 국내 지반조사서상 제안된 풍화암 기초 허용 지지력을 조사하였다. 조사 결과 몇몇 현장에 제안된 풍화암 허용 지지력은 약 400~700kN/m² 수준으로 그 편차가 큰 편이며 보수적인 값으로 판단되었다. 지반의 기초 허용 지지력은 설계 초기 기초 형식 결정에 중요한 지표로, 그 결정에 따라 공사비 및 공기에 큰 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 적정한 풍화암 지반의 허용지지력을 평가하고자 풍화암 지반에 대하여 총 6회의 대형 평판재하시험을 실시하고 지지력 및 침하 특성을 분석하였다. 시험 결과 지지력은 모두 1,500kN/m²이상으로 평가되었으며 기존 지지력 공식과 비교하였을 때 공내재하시험에 의한 지지력 평가식이 본 시험결과와 유사함을 확인하였다. 또한 대형 평판재하시험의 하중-침하 거동 역산에 의한 지반의 탄성계수는 공내재하시험의 탄성계수(E) 값 적용이 적절하다고 평가되었다. 본 연구에서의 대형 평판재하시험 결과 및 국내 타 현장에서의 평판재하시험 사례 등을 종합하여 볼 때 풍화암 허용 지지력은 1,000kN/m² 이상으로 평가된다. 그러나 기초 침하량은 기초 크기 증가에 따라 비례하므로 구조물 허용 침하량 기준에 따라 허용 지지력은 제한되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 수치해석적 방법으로 기초 크기 및 풍화암 두께에 따른 기초 예상 침하량을 평가하였으며, 풍화암 지반상 기초 허용지지력이 1,000kN/m² 이상일 수 있는 기초 크기 및 지반 조건을 표로 제안하였다. 이는 기초 설계 초기 기초 형식 결정에 유용하다고 사료된다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제47권3호
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• pp.166-180
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• 2022

본 연구는 팬데믹 시기 비대면 비만관리 프로그램의 개발하여 적용한 후 그 효과를 평가하고자 하였다. 근거기반 비대면 비만관리 프로그램 개발은 Intervention Mapping Protocol (IMP)를 이용하였다. 프로그램의 운영은 대구광역시 시민건강 놀이터 온라인 채널을 통해 참여를 신청한 과체중 및 비만 성인 48명을 대상으로 2020년 9월 14일부터 11월 13일까지 8주 동안 실시하였다. 효과평가는 프로그램 전·후 자가 신체 계측 측정, 건강행태 설문 및 만족도 설문 분석을 통해 평가하였다. IMP를 통한 중재 프로그램의 개발은 IMP 6단계의 과정을 적용하였고 1단계 요구사정은 간호·영양·운동 교육자 면담을 통해 대상자 선정 기준, 프로그램 운영 방법 등을 결정하였다. 2단계 목표 설정은 비만관리를 위한 행동 변화목표 3가지를 설정하였고 3단계에서는 건강·영양·운동 영역별 근거기반으로 건강행태 변화를 위한 중재 방법 및 수행 전략을 선택하였다. 4단계 프로그램 설계는 8주 동안 대상자의 수행 과제 및 인증방법 등 구체적으로 프로그램을 설계하였고 5단계에서는 개발된 프로그램의 실행 계획을 작성하고 실제 적용하였으며 6단계에서는 적용한 프로그램의 효과를 평가하였다. 비대면 비만관리 프로그램 참여 전·후 신체 계측 값을 통한 효과 평가 결과 평균 체중은 1.2kg이 감량되었고, 허리둘레는 3cm가 감소하였으며, 체질량지수(BMI)는 0.8kg/m² 감소하였다(p<0.05). 대상자의 건강행태 설문을 통한 효과 평가 결과는 프로그램 참여 전·후 1일 평균 섭취 열량, 과일 섭취, 걷기 운동 실천 등의 생활습관이 긍정적으로 개선되었고 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 프로그램 과정 평가를 위한 만족도는 4.57±0.63점으로 높게 나타났다. 본 연구 결과에 근거하여 비대면 비만관리 프로그램은 팬데믹 시기에 시간과 장소의 제약 없이 전문가의 개별상담과 자가 신체 계측 측정 및 기록을 통한 대상자의 적극적인 참여가 가능한 프로그램으로 지역사회 성인 대상 비대면 비만 관리에 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 그러나 비대면 비만관리 프로그램은 앱 사용 등 대상자의 나이에 따라 비대면 프로그램 참여에 일부 제약이 있다. 따라서 본 연구로 개발된 비대면 프로그램과 함께 필요시 대면 프로그램의 병행을 제언하며, 추후 장기적인 프로그램의 운영에 따른 효과 평가를 검증하기 위한 지속적인 연구들이 필요할 것으로 사료된다.