• 융합정보논문지
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• 제9권2호
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• pp.148-154
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• 2019

본 연구는 대학생 대상 창업교육에 대한 관련 연구의 고찰 및 텍스트 네트워크 분석을 통해 간호대학생의 창업교육 프로그램 개발을 위한 기초자료를 마련하기 위해 수행되었다. 대상 논문은 '창업', '학생', '교육', '프로그램', '훈련' 의 주요 키워드로 한국교육학술정보원, 한국학술정보서비스시스템, DBpia, 국회도서관의 데이터베이스에서 검색하였다. 최종 선정된 논문은 2000년부터 2016년 9월까지 국내에서 출간된 학술지논문과 학위논문 35편이었다. 2011년 이후에 수행된 연구가 85.71%로 가장 많았고, 조사연구의 비중이 높았다(88.57%). 주요 독립변수는 창업효능감, 기업가정신 등이었으며, 종속변수는 창업의도와 창업효능감 등이었다. 본 연구결과를 토대로 대상자 특성에 적합한 창업교육 및 지원 프로그램을 개발하여, 간호학과 대학생의 창업교육 활성화를 촉진할 수 있을 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제35권4호
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• pp.263-284
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• 2018

대학도서관은 구성원이 교육과 연구를 수행하는 데 있어 필요수적인 자료를 선정하여 구입할 필요가 있다. 따라서 이용자의 정보 요구를 장서 개발에 반영하는 방법으로 희망도서 제도를 운영하고 있다. 본 연구는 10년간의 장기적 관점에서 희망도서 신청 과정과 결과를 분석하였다. 희망도서는 단행본에 대한 강력한 정보 요구이기 때문에 주제 분야별 이용자의 정보 요구 패턴을 파악할 수 있었다. 대학 구성원으로서 이용자는 전공하는 학문 분야에 대해서는 전공 도서를 선정하면서도 다른 주제 분야의 교양 도서를 적절히 선정하여 장서 구성에 기여하고 있었다. 결과적으로 희망도서는 소수의 이용자에 의해 선정이 이루어지지만 도서관 전체 이용자의 정보 요구를 충족시키고 있어 효율적인 장서 개발 정책으로 운용되고 있다고 볼 수 있다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제13권5호
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• pp.399-409
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• 2019

BACKGROUND/OBJECTIVES: This study was designed to provide scientific evidence on the effectiveness of worksite-based dietary intervention to reduce obesity among overweight/obese employees. MATERIALS/METHODS: Electronic search was performed using Ovid Medline, Embase, Cochrane Library, and CINAHL databases. The keywords used were "obesity," "nutrition therapy," and "worksite." The internal validity of the randomized controlled trials (RCTs) was assessed using the Cochrane's Risk of Bias. Meta-analysis of selected studies was performed using Review Manager 5.3. RESULTS: A total of seven RCTs with 2,854 participants were identified. The effectiveness of dietary interventions was analyzed in terms of changes in weight, body mass index (BMI), total cholesterol, and blood pressure. The results showed that weight decreased with weighted mean difference (WMD) of -4.37 (95% confidence interval (CI): -6.54 to -2.20), but the effectiveness was statistically significant only in short-term programs < 6 months (P = 0.001). BMI also decreased with WMD of -1.26 (95% CI: -1.98 to -0.55), but the effectiveness was statistically significant only in short-term programs < 6 months (P = 0.001). Total cholesterol decreased with WMD of -5.57 (95% CI: -9.07 to -2.07) mg/dL, demonstrating significant effectiveness (P = 0.002). Both systolic (WMD: -4.90 mmHg) and diastolic (WMD: -2.88 mmHg) blood pressure decreased, demonstrating effectiveness, but with no statistical significance. CONCLUSIONS: The worksite-based dietary interventions for overweight/obese employees showed modest short-term effects. These interventions can be considered successful because weight loss was below approximately 5-10 kg of the initial body weight, which is the threshold for the management of obesity recommended by the Scottish Intercollegiate Guideline Network (SIGN).

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.605-611
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• 2023

건설 현장의 사고는 중증외상환자가 발생하기 쉬운 특성 탓에 사망으로 이어지는 비율이 매우 높다. 중증외상환자의 사망률을 줄이기 위해서는 빠른 대처가 필요하며, 빠른 사고 대처를 위해 인공지능 기술과 카메라를 이용하여 사고를 감지하는 시스템들이 개발되었다. 그러나 기존 사고 감지 시스템들은 단일 카메라만을 사용하여, 사각지대로 인해 건설 현장의 모든 사고를 감지하기에 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 다수의 카메라를 사용하여 감지 사각지대를 최소화하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 다수의 카메라의 영상에서 YOLO-pose 라이브러리로 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 장단기 메모리(Long Short Term Memory) 기반 순환신경망에 입력하여 사고를 감지하였다. 실험 결과, 우리는 제안하는 시스템이 복수의 카메라 사용으로 감지 사각지대를 최소화하면서도 높은 정확도를 가지는 것을 확인하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제66권4호
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• pp.27-39
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• 2024

Soil texture is determined by the proportions of sand, silt, and clay within the soil, which influence characteristics such as porosity, water retention capacity, electrical conductivity (EC), and pH. Traditional classification of soil texture requires significant sample preparation including oven drying to remove organic matter and moisture, a process that is both time-consuming and costly. This study aims to explore an alternative method by developing an AI model capable of predicting soil texture from images of pre-sorted soil samples using computer vision and deep learning technologies. Soil samples collected from agricultural fields were pre-processed using sieve analysis and the images of each sample were acquired in a controlled studio environment using a smartphone camera. Color distribution ratios based on RGB values of the images were analyzed using the OpenCV library in Python. A convolutional neural network (CNN) model, built on PyTorch, was enhanced using Digital Image Processing (DIP) techniques and then trained across nine distinct conditions to evaluate its robustness and accuracy. The model has achieved an accuracy of over 80% in classifying the images of pre-sorted soil samples, as validated by the components of the confusion matrix and measurements of the F1 score, demonstrating its potential to replace traditional experimental methods for soil texture classification. By utilizing an easily accessible tool, significant time and cost savings can be expected compared to traditional methods.

• Animal Bioscience
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• 제37권2호
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• pp.184-192
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• 2024

Objective: This study aims to investigate the genetic structure and characteristics of the Angus cattle population in Hungary. The survey was performed with the assistance of the Hungarian Hereford, Angus, Galloway Association (HHAGA). Methods: Genetic parameters of 1,369 animals from 16 Angus herds were analyzed using the genotyping results of 12 microsatellite markers with the aid of PowerMarker, Genalex, GDA-NT2021, and STRUCTURE software. Genotyping of DNA was performed using an automated genetic analyzer. Based on pairwise identity by state values of animals, the Python networkx 2.3 library was used for network analysis of the breed and to identify the central animals. Results: The observed numbers of alleles on the 12 loci under investigation ranged from 11 to 18. The average effective number of alleles was 3.201. The overall expected heterozygosity was 0.659 and the observed heterozygosity was 0.710. Four groups were detected among the 16 Angus herds. The breeders' information validated the grouping results and facilitated the comparison of birth weight, age at first calving, number of calves born and productive lifespan data between the four groups, revealing significant differences. We identified the central animals/herd of the Angus population in Hungary. The match of our group descriptions with the phenotypic data provided by the breeders further underscores the value of cooperation between breeders and researchers. Conclusion: The observation that significant differences in the measured traits occurred among the identified groups paves the way to further enhancement of breeding efficiency. Our findings have the potential to aid the development of new breeding strategies and help breeders keep the Angus populations in Hungary under genetic supervision. Based on our results the efficient use of an upcoming genomic selection can, in some cases, significantly improve birth weight, age at first calving, number of calves born and the productive lifespan of animals.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.57-64
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• 2023

딥뉴럴네트워크 모델의 취약점으로 모델 탈취 방법이 있다. 이 방법은 대상 모델에 대하여 여러번의 반복된 쿼리를 통해서 유사 모델을 생성하여 대상 모델의 예측값과 동일하게 내는 유사 모델을 생성하는 것이다. 본 연구에서, 학습 데이터가 없이 대상 모델을 탈취하는 방법에 대해서 분석을 하였다. 생성 모델을 이용하여 입력 데이터를 생성하고 대상 모델과 유사 모델의 예측값이 서로 가까워지도록 손실함수를 정의하여 유사 모델을 생성한다. 이 방법에서 대상 모델의 입력 데이터에 대한 각 클래스의 logit(로직) 값을 이용하여 경사하강법으로 유사 모델이 그것과 유사하도록 학습하는 과정을 갖는다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하였으며, 데이터셋으로 CIFAR10과 SVHN을 사용하였다. 대상 모델로 ResNet 모델을 이용하였다. 실험 결과로써, 모델 탈취 방법은 CIFAR10에 대해서 86.18%이고 SVHN에 대해서 96.02% 정확도로 대상 모델과 유사한 예측값을 내는 유사 모델을 생성하는 것을 볼 수가 있었다. 추가적으로 모델 탈취 방법에 대한 고려사항와 한계점에 대한 고찰도 분석하였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.61-70
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• 2023

클러스터링은 데이터의 정답값(실제값)이 없는 데이터를 기반으로 데이터의 특징벡터의 거리 기반 등으로 군집화를 하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 대해서 라벨링이 없이 적용할 수 있다는 장점이 있다. 기존 클러스터링을 하기 위해 차원축소 기법을 적용하거나 특정 특징만을 추출하여 군집화하는 방법이 적용되었다. 하지만 딥러닝 기반 모델이 발전하면서 입력 데이터를 잠재 벡터로 표현하는 오토인코더, 생성 적대적 네트워크 등을 통해서 딥 클러스터링의 기술이 연구가 되고 있다. 본 연구에서, 딥러닝 기반의 딥 클러스터링 기법을 제안하였다. 이 방법에서 오토인코더를 이용하여 입력 데이터를 잠재 벡터로 변환하고 이 잠재 벡터를 클러스터 구조에 맞게 벡터 공간을 구성 및 k-평균 클러스터링을 하였다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하여 데이터셋으로 MNIST와 Fashion-MNIST을 적용하였다. 모델로는 컨볼루션 신경망 기반인 오토인코더 모델을 사용하였다. 실험결과로 k가 10일 때, MNIST에 대해서 89.42% 정확도를 가졌으며 Fashion-MNIST에 대해서 56.64% 정확도를 가진다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권3호
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• pp.993-1001
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• 2024

The TANDEM project is a European initiative funded under the EURATOM program. The project started on September 2022 and has a duration of 36 months. TANDEM stands for Small Modular ReacTor for a European sAfe aNd Decarbonized Energy Mix. Small Modular Reactors (SMRs) can be hybridized with other energy sources, storage systems and energy conversion applications to provide electricity, heat and hydrogen. Hybrid energy systems have the potential to strongly contribute to the energy decarbonization targeting carbon-neutrality in Europe by 2050. However, the integration of nuclear reactors, particularly SMRs, in hybrid energy systems, is a new R&D topic to be investigated. In this context, the TANDEM project aims to develop assessments and tools to facilitate the safe and efficient integration of SMRs into low-carbon hybrid energy systems. An open-source "TANDEM" model library of hybrid system components will be developed in Modelica language which, by coupling, will extend the capabilities of existing tools implemented in the project. The project proposes to specifically address the safety issues of SMRs related to their integration into hybrid energy systems, involving specific interactions between SMRs and the rest of the hybrid systems; new initiating events may have to be considered in the safety approach. TANDEM will study two hybrid systems covering the main trends of the European energy policy and market evolution at 2035's horizon: a district heating network and power supply in a large urban area, and an energy hub serving energy conversion systems, including hydrogen production; the energy hub is inspired from a harbor-like infrastructure. TANDEM will provide assessments on SMR safety, hybrid system operationality and techno-economics. Societal considerations will also be encased by analyzing European citizen engagement in SMR technology safety.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.974-985
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• 2016

Riverbed Modeler는 복잡한 통신 프로토콜과 큰 규모의 네트워크를 설계하기 위한 패킷 수준의 이산 사건 시뮬레이터이며 그 신뢰성을 인정받아 대규모 네트워크의 성능분석에 널리 활용되고 있다. Riverbed Modeler를 활용하는 MANET 시뮬레이션 환경에서, 새로운 라우팅 프로토콜을 구현하여 추가하는 방법이 매우 복잡하고 많은 부분의 수정을 요구한다. 본 논문에서는 Riverbed Modeler의 라우팅 지원 구조에 대하여 살펴보고, 라우팅 추가에 대한 어려움을 해결하기 위하여 보다 쉽고 실수의 가능성을 줄일 수 있는 라우팅 추가 프레임워크를 제안하였다. 라우팅 추가 프레임워크는 프로토콜을 인식하는 부분에 대하여 적응적 구조 갖는 API로서 제공되며, 라우팅 프로토콜을 최소한의 수정으로 추가할 수 있도록 구성하였다. 라우팅 추가 프레임워크를 이용하여 라우팅 프로토콜을 추가하는 경우, 수정해야 하는 부분을 기존의 절반 이하로 간소화 하였다. 또한 제안한 라우팅 추가 프레임워크를 이용하여 Hybrid 라우팅 프로토콜인 AntHocNet을 구현하여 추가한 사례를 제시하여, 라우팅 추가 프레임워크가 타당하게 설계 및 적용되었음을 확인하였다.