• Korean Journal of Radiology
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• 제22권10호
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• pp.1719-1729
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• 2021

Objective: Emphysema and small-airway disease are the two major components of chronic obstructive pulmonary disease (COPD). We propose a novel method of quantitative computed tomography (CT) emphysema air-trapping composite (EAtC) mapping to assess each COPD component. We analyzed the potential use of this method for assessing lung function in patients with COPD. Materials and Methods: A total of 584 patients with COPD underwent inspiration and expiration CTs. Using pairwise analysis of inspiration and expiration CTs with non-rigid registration, EAtC mapping classified lung parenchyma into three areas: Normal, functional air trapping (fAT), and emphysema (Emph). We defined fAT as the area with a density change of less than 60 Hounsfield units (HU) between inspiration and expiration CTs among areas with a density less than -856 HU on inspiration CT. The volume fraction of each area was compared with clinical parameters and pulmonary function tests (PFTs). The results were compared with those of parametric response mapping (PRM) analysis. Results: The relative volumes of the EAtC classes differed according to the Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease stages (p < 0.001). Each class showed moderate correlations with forced expiratory volume in 1 second (FEV₁) and FEV₁/forced vital capacity (FVC) (r = -0.659-0.674, p < 0.001). Both fAT and Emph were significant predictors of FEV₁ and FEV₁/FVC (R² = 0.352 and 0.488, respectively; p < 0.001). fAT was a significant predictor of mean forced expiratory flow between 25% and 75% and residual volume/total vital capacity (R² = 0.264 and 0.233, respectively; p < 0.001), while Emph and age were significant predictors of carbon monoxide diffusing capacity (R² = 0.303; p < 0.001). fAT showed better correlations with PFTs than with small-airway disease on PRM. Conclusion: The proposed quantitative CT EAtC mapping provides comprehensive lung functional information on each disease component of COPD, which may serve as an imaging biomarker of lung function.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권1호
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• pp.50-61
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• 2024

사용자의 공간 요구사항 중심의 평면계획에 대한 수요가 증가함에 따라 소형 주택시장이 지속적으로 성장하고 있다. 하지만 건축주는 공간 구성이나 비용 견적과 같은 근거를 기반으로 평면요구사항을 개진하는데 매우 제한적인 수단을 활용하고 있어 건축가와 같은 전문가들과의 소통에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구의 목적은 스케치 정보 기반의 공간 요구사항을 BIM 모델의 3D 건물구성요소로 자동 변환하여 사용자의 공간에 대한 이해를 돕고, 초기 설계단계에서 예산 산정을 지원하기 위한 건물성능분석 정보를 제공할 수 있는 프레임워크 개발에 있다. 본 연구의 방법론은 프로세스 모델 개발, 프레임워크 구현 및 검증단계로 구성되었다. 프로세스 모델 개발은 프레임워크의 데이터 흐름을 묘사하고 프레임워크에 필요한 기능을 정의하는 단계이며, 프레임워크 구현은 프로세스 모델을 기반으로 시스템 인터페이스와 사용자 인터페이스를 개발하고, 이종 시스템 간의 연동 방식을 정의하는 단계이다. 검증단계는 개발된 프레임워크가 스케치 정보로 표현된 공간 요구사항을 BIM 모델의 벽, 바닥, 지붕과 같은 건물 구성요소 객체들로 자동 변환할 수 있는가를 검증하였다. 또한 프레임워크가 BIM 모델을 기반으로 재료 및 에너지 비용을 자동으로 산출할 수 있는가를 검증하였다. 프레임워크를 통해 사용자는 스케치 정보를 기반으로 3D 건물 구성요소를 효율적으로 생성할 수 있으며, 생성된 BIM 모델을 통해 공간을 이해하고 건물성능분석 정보를 제공받을 수 있다.

• 터널과지하공간
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• 제34권3호
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• pp.231-247
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• 2024

고심도 암반대수층이 운영시설의 주요 대상이 되는 고준위 방사성폐기물 처분 분야에서 수리특성 정보들은 관련 처분 부지 선택, 처분 시설 상세 설계, 최적 시공 방안 도출 그리고 운영 시 안정성 평가에 있어 가장 중요한 핵심 요소로 작용한다. 국내에는 좁은 면적에 여러 암종이 혼재되어 분포하고 있기 때문에 다양한 암종별 암반대수층의 수리지질특성을 분석하고 이를 데이터베이스화 하는 사전 작업들이 중요하다. 본 논문에서는 고심도 화산암반대수층의 현장 수리특성 중 가장 대표적인 수리전도도 자료를 획득하고 이를 분석 평가하였다. 현장 자료 획득을 위해 자체적으로 개발된 고성능 수리시험 장치를 활용하였고, 표준화된 시험법 및 조사절차를 적용하였다. 수리특성 자료분석 과정에서는 심도별로 수리상수인 수리전도도 값을 구하였으며, 시험 구간에 위치한 투수성 암반 절리를 통한 지하수 흐름 양상에 관해서도 평가하였다. 본 논문에서 제안된 일련의 자료 획득 방법, 절차와 분석 결과들은 국내 고심도 암반대수층의 수리특성 자료 데이터베이스 구축에 활용됨과 더불어 향후 다양한 지역별 암종별 수리특성연구에 적용될 기술적 노하우를 향상시키는 역할도 할 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.693-700
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• 2024

에너지 소비 문제가 전 세계적으로 주요한 이슈로 자리잡아 다양한 부문에서 에너지 소비 및 온실가스 배출 절감에 대한 관심이 크다. 2022년 3월 말 기준 국내 산업단지 총 면적은 606 km2로, 전체 국토면적의 약 0.6 %에 불과한다. 하지만 2018년 기준, 국내 산업단지의 연간 에너지 사용량은 국가 전체 에너지 사용량의 53.5 %, 전체 산업부문 에너지 사용량의 83.1 %를 차지하는 110,866.1천 TOE임으로 확인되었다. 더불어 국가 전체 온실가스 배출량의 45.1 %, 산업부문 온실가스 배출량의 76.8 %를 차지하여 환경에 미치고 있는 영향 또한 상당한 상황임이 확인하였다. 이러한 배경 하에 본 연구에서는 산업단지 차원의 에너지 효율화에 기여하고자, 국내 한 산업단지를 대상으로 에너지 수요 및 공급의 예측을 진행하였으며, 예측 결과값을 포함하여 에너지 모니터링을 위한 시뮬레이터 UI 화면을 설계하였다. 머신러닝 알고리즘 중 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron; MLP)을 사용하였으며, 예측 모델의 최적화 기법으로서 베이지안 최적화 (Bayesian Optimization)를 적용하였다. 본 연구에서 구축한 예측 모델은 산업단지 내 압축공기 수요 유량의 경우는 87.90 %, 공용 공기압축기 공급 가능 유량의 경우는 99.54 %의 예측 정확도를 보였다.

• 대한통합의학회지
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• 제12권3호
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• pp.37-47
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• 2024

Purpose : Cancer survivors often suffer from postoperative sequelae. the diagnosing and provision of manual therapy using spiral taping significantly improves the quality of life of cancer patients. The aim of this case study is to investigate the immediate effects of spiral taping on pain, range of motion (ROM), chemotherapy-induced peripheral neuropathy (CIPN), and lymphedema following breast cancer surgery. Methods : The taping techniques were performed as follows by spiral taping. The measurements were taken before, in the middle, and after taping using a mobile phone camera, tape measure, and a numerical rating score (NRS). The evaluation employed a single-group pre-post design based on a primitive experimental design. Results : Out of four patients, all four exhibited Reverse circle flow energy (RCFE), Passive cervical right (Rt) rotation test, anterior-posterior movement pattern, nerve type (+), cold energy (CE), sangcho acupuncture point, blood clot, hwal point. Comparing before and after treatment, almost all values were reduced to zero after treatment in terms of pain complaints. The lack of range of motion (ROM) caused by the shortened tissue after surgery did not increase. The range of motion (ROM) lost due to pain returned to normal. The circumference of lymphedema did not show a tendency. The symptoms of CIPN improved. Conclusion : There was a significant change in joint range of motion, with pain decreasing, but there were structural limitations in the tissue due to total resection, and the chemotherapy-induced peripheral neuropathy scale. It was effectively treated surgical site pain, axillary membrane syndrome-induced pain, and unexplained pain. While there was a treatment effect for lymphedema in the evaluation of circumference values, there was no significant change in circumference. There was a significant effect on chemotherapy-induced peripheral neuropathy, particularly in treating numbness in the feet, which is a side effect of TC anticancer drugs. This case study found that spiral balance taping provides a rapid therapeutic effect for most side effects in patients who have undergone total breast cancer resection. However, the generalization is limited due to the small sample size, and further research is needed to determine the extent to which the effects of one treatment are maintained.

• 마케팅과학연구
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• 제19권4호
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• pp.44-56
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• 2009

冲动购买是指一个没有预先购物意向的立即购买. 以往对冲动购买的研究主要集中于和营销组合变量, 环境因素, 消费人口和特征相关的因素. 在以前的研究中, 营销组合变量如产品种类, 产品类型和氛围, 包括广告, 优惠券, 销售活动, 促销刺激销售点, 和媒体格式都已被用于评估产品信息. 有些作者还着重围绕消费者的情境因素. 如信用卡的使用, 时间, 产品运输性, 发现购物同伴的存在和数量对冲动购买/冲动趋势有积极的影响. 研究也已评估了个体特征的影响, 如年龄, 性别, 以及消费者的教育程度, 以及拥挤的感知, 刺激和接触的需要等因素对冲动购买的影响. 概括来说, 以前的研究发现所有的产品都可以被冲动地购买(Vohs and Faber, 2007), 即环境因素可以影响或至少促使冲动购买行为. 最近新的分销渠道的推出, 例如家庭购物渠道, 折扣店和网上商店, 这些24小时都营业的形式增加了冲动购买的可能性. 然而, 以前的文献重点关注情境和营销变量, 因此这些研究所考虑的消费者的主要特征仍然是缺乏的. 为了弥补这个缺陷, 本研究根据研究的第三个惯例并关注个体特质变量, 这些是很少被研究的. 更具体地来说, 本研究探索了冲动购买趋势对冲动购买行为是否有积极的影响, 并评估了消费者特点例如认知闭合需要(NFCC), 心理健康和人际敏感性是如何影响消费者冲动购买的趋势. 这项调查结果显示, 消费者的情感冲动, 对冲动购买行为产生积极的影响, 而认知冲动并没有对冲动购买行为的影响. 此外, 情感冲动购买倾向是被认知闭合需要的构成因素所推动的, 如果断和模糊不适; 心理健康, 如环境控制和生活的目标, 以及规范和信息的影响. 此外, 认知冲动倾向是被认知闭合需要的构成因素所驱动的决断, 模棱两可的不适和密切的态度, 心理健康和环境控制, 以及规范性和信息的影响. 本研究具有重要理论意义. 第一, 情感冲动对冲动购买行为有巨大影响. 以前的研究根据情感和流动理论提出, 低到中等程度的冲动是自我控制减少或自我监管机制失败所造成的. 本研究证实了上述观点. 二, 本研究通过确认冲动购买趋势可以看做是情感和认知两个维度的二维概念, 并说明冲动购买行为主要是由情感冲动解释, 而不是认知冲动. 第三, 目前的研究有新的概念, 如在本研究的模型中作为潜在影响因子的心理健康和认知闭合需要, 从而对现有的文献做出了贡献. 通过多维概念例如心理健康和认知闭合需要, 有关消费者信息过程的多个方面可以被评估. 第五, 本研究通过确定规范和信息这两个竞争路线扩展了现有的文献. 规范影响发生在个人符合别人的期望或提高他们的自我形象时. 而信息的影响发生在个人搜索来自他人知识信息和观察他人行为之后的推论. 本研究显示了这两个相互竞争的社会影响力的路线, 可以归因于不同影响力的来源. 目前的研究也有许多实际的启示. 首先, 它表明, 公司应该更多关注其首要的目标, 有情感冲动的消费者. 这一方面公司可以创造更振奋精神的购物环境. 二, 目前的结果表明, 认知闭合需要与认知方面的冲动有密切相关的. 这些人是被不经意的想法所驱动的, 而不是感觉或兴奋. 在购买点理性的广告会吸引这些客户. 第三, 容易受规范性影响的消费群是另一个潜在的目标市场. 零售商和制造商, 通过宣传其产品和/或可用于识别或符合愿望组在对他人的期望的产品服务. 但是, 作为一个细分市场, 零售商应避免目标消费群易受信息的影响. 这些人对有关购买的产品服务进行了广泛的信息搜索, 因此更详细, 长期理性的广告信息可以内化这些消费者的思想过程. 本文的结果有几个原因应慎重解释. 这项研究采用了数量较少的便利样本, 而且只调查了两个维度的行为. 为此, 今后的研究应包括更多样化特点和衡量行为的不同方面的样本. 未来的研究还应该调查与情感作用理论密切相关的个性特征. 在以后的研究中, 特征变量会是很另人感兴趣的领域, 如感觉的好奇, 人际敏感性的好奇心, 和气氛反应.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.149-161
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• 2014

공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.1-17
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• 2017

딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.121-139
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• 2014

기업의 부도 예측은 재무 및 회계 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 기업의 부도로 인해 발생하는 비용이 매우 크기 때문에 부도 예측의 정확성은 금융기관으로서는 매우 중요한 일이다. 최근에는 여러 개의 모형을 결합하는 앙상블 모형을 부도 예측에 적용해 보려는 연구가 큰 관심을 끌고 있다. 앙상블 모형은 개별 모형보다 더 좋은 성과를 내기 위해 여러 개의 분류기를 결합하는 것이다. 이와 같은 앙상블 분류기는 분류기의 일반화 성능을 개선하는 데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문은 부도 예측 모형의 성과 개선에 관한 연구이다. 이를 위해 사례 선택(Instance Selection)을 활용한 배깅(Bagging) 모형을 제안하였다. 사례 선택은 원 데이터에서 가장 대표성 있고 관련성 높은 데이터를 선택하고 예측 모형에 악영향을 줄 수 있는 불필요한 데이터를 제거하는 것으로 이를 통해 예측 성과 개선도 기대할 수 있다. 배깅은 학습데이터에 변화를 줌으로써 기저 분류기들을 다양화시키는 앙상블 기법으로 단순하면서도 성과가 매우 좋은 것으로 알려져 있다. 사례 선택과 배깅은 각각 모형의 성과를 개선시킬 수 있는 잠재력이 있지만 이들 두 기법의 결합에 관한 연구는 아직까지 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 사례 선택과 배깅을 연결하는 새로운 모형을 제안하였다. 최적의 사례 선택을 위해 유전자 알고리즘이 사용되었으며, 이를 통해 최적의 사례 선택 조합을 찾고 이 결과를 배깅 앙상블 모형에 전달하여 새로운 형태의 배깅 앙상블 모형을 구성하게 된다. 본 연구에서 제안한 새로운 앙상블 모형의 성과를 검증하기 위해 ROC 커브, AUC, 예측정확도 등과 같은 성과지표를 사용해 다양한 모형과 비교 분석해 보았다. 실제 기업데이터를 사용해 실험한 결과 본 논문에서 제안한 새로운 형태의 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.25-41
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• 2014

최근 스마트 기기를 통해 소셜미디어에 참여하는 사용자가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석에 대한 관심이 높아지고 있으며 최근 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되거나 다양한 소셜미디어에서 자주 언급되는 단어에 대한 분석을 통해 사회적 이슈를 파악하기 위한 시도가 이루어 지고 있다. 이처럼 다량의 텍스트를 통해 도출된 사회적 이슈의 기간별 추이를 비교하는 분석을 이슈 트래킹이라 한다. 하지만 기존의 이슈 트래킹은 두 가지 한계를 가지고 있다. 첫째, 전통적 방식의 이슈 트래킹은 전체 기간의 문서에 대해 일괄 토픽 분석을 실시하고 각 토픽의 기간별 분포를 파악하는 방식으로 이루어지므로, 새로운 기간의 문서가 추가되었을 때 추가된 문서에 대해서만 분석을 추가 실시하는 것이 아니라 전체 기간의 문서에 대한 분석을 다시 실시해야 한다는 실용성 측면의 한계를 갖고 있다. 둘째, 이슈는 끊임 없이 생성되고 소멸될 뿐 아니라, 때로는 하나의 이슈가 둘 이상의 이슈로 분화하고 둘 이상의 이슈가 하나로 통합되기도 한다. 즉, 이슈는 생성, 변화(병합, 분화), 그리고 소멸의 생명주기를 갖게 되는데, 전통적 이슈 트래킹은 이러한 이슈의 가변성을 다루지 않았다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 대상 기간 전체의 문서를 한꺼번에 분석하는 방식이 아닌 세부 기간별 문서에 대해 독립적인 분석을 수행하고 이를 통합할 수 있는 방안을 제시하였으며, 이를 통해 새로운 이슈가 생성되고 변화하며 소멸되는 전체 과정을 규명하였다. 또한 실제 인터넷 뉴스에 대해 제안 방법론을 적용함으로써, 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 분석하였다.