• Korean Journal of Radiology
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• 제20권5호
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• pp.791-800
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• 2019

Objective: To compare various models of diffusion-weighted imaging including monoexponential apparent diffusion coefficient (ADC), biexponential (fast diffusion coefficient [D_f], slow diffusion coefficient [D_s], and fraction of fast diffusion), stretched-exponential (distributed diffusion coefficient and anomalous exponent term [α]), and kurtosis (mean diffusivity and mean kurtosis [MK]) models in the differentiation of renal solid masses. Materials and Methods: A total of 81 patients (56 men and 25 women; mean age, 57 years; age range, 30-69 years) with 18 benign and 63 malignant lesions were imaged using 3T diffusion-weighted MRI. Diffusion model selection was investigated in each lesion using the Akaike information criteria. Mann-Whitney U test and receiver operating characteristic (ROC) analysis were used for statistical evaluations. Results: Goodness-of-fit analysis showed that the stretched-exponential model had the highest voxel percentages in benign and malignant lesions (90.7% and 51.4%, respectively). ADC, D_s, and MK showed significant differences between benign and malignant lesions (p < 0.05) and between low- and high-grade clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) (p < 0.05). α was significantly lower in the benign group than in the malignant group (p < 0.05). All diffusion measures showed significant differences between ccRCC and non-ccRCC (p < 0.05) except D_f and α (p = 0.143 and 0.112, respectively). α showed the highest diagnostic accuracy in differentiating benign and malignant lesions with an area under the ROC curve of 0.923, but none of the parameters from these advanced models revealed significantly better performance over ADC in discriminating subtypes or grades of renal cell carcinoma (RCC) (p > 0.05). Conclusion: Compared with conventional diffusion parameters, α may provide additional information for differentiating benign and malignant renal masses, while ADC remains the most valuable parameter for differentiation of RCC subtypes and for ccRCC grading.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권1호
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• pp.35-61
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• 2024

본 연구의 목적은 TIMSS 최근 5주기 동안 우리나라 중학교 2학년 학생들의 수학 정의적 태도 변화 추이를 살펴보는 데 있다. 이를 위해 먼저 우리나라를 포함한 주요 5개국 학생들의 수학 정의적 태도 변화 추이를 전체, 성별, 성취수준별로 분석하고, 이어서 우리나라 학생들의 수학 정의적 태도 문항별 변화 추이를 분석하였다. 연구 결과, TIMSS 최근 5주기 동안 우리나라 중학교 2학년 학생들의 수학에 대한 흥미, 자신감, 가치인식 전반에 걸쳐 긍정적인 변화가 있는 것으로 나타났다. TIMSS 최근 5주기 동안 우리나라 남학생의 수학 정의적 태도가 여학생보다 높고 성별에 따른 차이가 최근 들어 증가하고 있는 것으로 나타났으며, 우리나라 학생들은 성취수준에 따라 수학 정의적 태도의 차이가 크고 하위 성취수준 학생들의 수학 정의적 태도가 특히 낮은 점이 확인되었다. 우리나라 학생들의 수학 가치인식에 대한 문항별 분석에서는 일상생활에서의 수학의 필요성에 대한 인식이 낮아지고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 우리나라 학생들의 정의적 태도 함양을 위한 시사점을 제시하였으며, 본 연구의 결과가 우리나라 수학교육의 성과 점검을 위한 기초 자료로서 의미 있게 활용되어 학생들의 수학 정의적 태도 함양을 위한 방안을 마련하는 데 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권7호
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• pp.461-470
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• 2024

본 연구는 다양한 인간의 활동으로 인해 공공수역에 영양물질이 유입됨에 따라 발생하는 부영양화를 초기에 대응하기 위해 T-P (Total Phosphorus) 예측을 진행하였다. 기존의 T-P 모니터링 시스템은 인력 및 시간이 많이 소요되는 단점이 존재해 직독식 센서를 활용한 측정이 국내외를 막론하고 많이 시도되고 있는 추세이다. 따라서 직독식 센서를 통해 얻을 수 있는 수질항목을 활용하여 T-P 예측을 진행하였으며, 두 단계로 나누어 진행하였다. T-P 예측에 있어 Turbidity (Tur)의 중요성에 대해 살펴보았으며, 자동수질분석기 분석항목을 추가한 분석을 통해 직독식 센서 측정 항목만으로 T-P 예측이 가능한지 살펴보았다. 본 연구의 연구 대상 지점인 낙동강 유역 내 T-P 현황을 살펴본 결과, T-P 농도가 상류 지역 대비 중·하류 지역에 높게 나타났다. Pearson 상관분석을 통해 지점별로 T-P와 상관성이 높은 수질항목을 파악하였으며, 이를 활용하여 다중선형회귀분석을 진행하여 T-P를 예측하였다. Tur의 유무에 따른 분석을 진행하였으며, 자동수질분석기 분석항목이 포함된 분석을 통해 직독식 센서 측정 항목과의 성능을 비교하였다. 결과적으로 Tur 활용의 중요성을 확인하였으며, 이는 부영양화 개선 대책 수립을 위한 보조 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Ginseng Research
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• 제48권5호
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• pp.474-480
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• 2024

Background: Recent years have witnessed increasing interest in the high amount of ocotillol-type saponin in Panax vietnamensis, particularly in relation to majonoside R2 (MR2). This unique 3%-5% MR2 content impart Ngoc Linh and Lai Chau ginsengs with unique pharmacological activities. However, in the commercial domain, unauthentic species have infiltrated and significantly hindered access to the authentic, efficacious variety. Thus, suitable analytical techniques for distinguishing authentic Vietnamese ginseng species from others is becoming increasingly crucial. Therefore, MR2 is attracting considerable attention as a target requiring effective management measures. Methods: An enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was developed by producing monoclonal antibodies against MR2 (mAb 16E11). The method was thoroughly validated, and the potential of the immunoassay was confirmed by high-performance liquid chromatography with ultraviolet spectroscopy. Furthermore, ELISA was applied to the assessment of the MR2 concentrations of various Panax spp., including Korean, American, and Japanese ginsengs. Results and conclusions: An icELISA using mAb 16E11 exhibited linearity between 3.91 and 250 ng/mL of MR2, with detection and quantification limits of 1.53 and 2.50 - 46.6 ng/mL, respectively. Based on this study, the developed icELISA using mAb 16E11 could be a valuable tool for analyzing MR2 level to distinguish authentic Ngoc Linh and Lai Chau ginsengs from unauthentic ones. Furthermore, the analysis of the samples demonstrated that Ngoc Linh and Lai Chau ginsengs exhibit a notably higher MR2 value than all other Panax spp. Thus, MR2 might be their ideal marker compound, and various bioactivities of this species should be explored.

• 문화기술의 융합
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• 제10권5호
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• pp.153-161
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• 2024

본 연구는 급변하는 안보 환경과 저출산으로 인한 인구 감소 문제에 직면한 대한민국 군의 간부 인사관리 체계 개선 방안을 제시한다. 현재 군 간부 인사관리의 주요 문제점으로 장기복무 예측가능성 부족, 전문성 개발 기회 제한, 전역 후 진로 불확실성, 군 조직 문화의 경직성, 그리고 인구 구조 변화에 대한 대응 부족 등을 지적하고 있다. 이를 해결하기 위해 미국, 영국, 이스라엘 등 해외 군 인사관리 사례를 분석하여 시사점을 도출하였다. 연구 결과, 장기복무 예측가능성 향상, 특기별 맞춤형 전직 지원, 군-민간 인사 교류 확대 등의 개선 방안을 제시하였다. 장기복무 선발 기준의 명확화와 단계적 선발 제도 도입, 군 특기와 민간 직종 간 연계성 강화, 자격증 취득 지원 확대, 그리고 공공기관 및 민간 기업과의 인사 교류 프로그램 확대 등 구체적인 방안들을 포함하고 있다. 또한 이를 실현하기 위한 법제도 개선, 예산 확보 및 배분 전략, 단계별 실행 계획을 수립하였다. 본 연구는 군인사법 개정, 전역군인 지원에 관한 법률 제정 등 법제도 개선 방안과 함께 성과 기반의 예산 운영 체계 도입 등 예산 전략을 제시하였다. 아울러 단기, 중기, 장기로 나누어 체계적인 실행 계획을 수립하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권5호
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• pp.725-733
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• 2024

본 연구는 환경부 산하 화학물질안전원에서 제공하는 2014년 1월부터 2024년 1월까지의 화학물질 사고 현황 및 사례 데이터 865건을 활용하여 인공지능 기반 사고 원인 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 6개의 인공지능 모델을 사용해 데이터를 학습시키고, 평가지표로는 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 스코어(F1 Score)를 비교 분석하였다. 2020년부터 2024년까지의 화학물질 사고 사례 데이터 356건을 바탕으로, 2021년부터 2022년까지 화학물질안전원에서 제시한 화학사고 원인 조사 및 유사 사고 재발 방지 방안을 추가로 학습 데이터셋에 적용했다. 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron) 모델의 경우 정확도 0.6590, 정밀도 0.6821로 분석되었고, 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 모델은 정확도는 0.6647에서 0.7778로, 정밀도는 0.6790에서 0.7992로 향상되어 로지스틱 회귀 모델이 화학사고 원인 예측에 가장 효과적임을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제19권4호
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• pp.201-214
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• 2024

본 연구는 자원이 부족한 중소벤처기업과 비대면 거래의 급격한 증가 속에 많은 관심을 받고 있는 온라인 쇼핑몰의 구매후기 정보 누적이 제품 구매후기의 평점에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 분석을 통하여 효과적인 구매후기 정보 노출 방안을 도출하였다. 행동경제학의 주요이론과 소비자 기대불일치 이론을 기반으로 가설을 도출하였고, 실증연구를 위하여 대표적인 온라인 쇼핑몰인 Amazon의 구매후기와 판매자 정보 빅데이터를 활용하여 장단기적 관점에서 구매후기 정보 누적의 영향을 분석하였다. 실증연구를 위하여 Amazon의 378,411개 제품을 대상으로 작성된 9,092,480개의 구매후기를 활용하였고 위계적 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 분석 결과 구매후기 개수가 늘어날수록 평점 평균은 낮아지는 것으로 나타났다. 최근 구매후기 개수가 많은 제품의 평점이 높은 것으로 나타났다. 제품의 특성은 이러한 영향에 조절효과를 보여주었다. 본 연구는 구매후기와 관련된 연구에 새로운 이론적 기반을 제공할 것이며, 자원의 부족 등으로 온라인 쇼핑몰을 통한 판매에 주력하는 중소벤처기업이 구매후기 정보를 적절히 활용하여 판매성과를 높이는데 도움을 줄 것이다. 또한 온라인 쇼핑몰 관리자에게도 효과적인 구매후기 정보 노출 방안에 대한 실증적 통찰력을 제공할 것이다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권4호
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• pp.345-361
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• 2005

변환공간 색인이란 원공간 상의 공간 객체들을 변환공간 상의 크기가 없는 점들로 변환하여 색인한 후에 이들을 다루는 구조로, 이를 활용하는 조인 알고리즘은 크기가 없는 점들을 다루기 때문에 최적화가 상대적으로 단순하다는 장점을 가진다. 하지만, R 트리와 같은 원공간 색인에는 적용될 수 없는 단점을 가진다. 이러한 단점을 해결하는 방법으로 저자들 은 변환공간 뷰라는 개념을 사용하여 두 원공간 색인들을 변환공간에서 조인하는 변환공간 뷰 조인 알고리즘(transform-space view) join algorithm)을 제안한 바 있다. 여기서 변환공간 뷰(transform-space view)란 원공간 색인에 대한 가상의 변환공간 색인으로서 이미 구축된 원공간 색인을 구조적으로 변경하지 않고서도 가상의 변환공간 색인으로 해석하여 원공간 색인이 변환공간에서 조인될 수 있게 한다. 변환공간 뷰 조인 알고리즘에서 디스크 페이지 액세스 순서는 공간 채움 곡선에 의해 결정되는데, 이는 조인 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 변환공간 뷰 조인 알고리즘을 최적화 하는 방법으로 새로운 공간 채움 곡선인 적응형 행 기준 순서(adoptive row major order: ARM order)를 제안한다. 적응형 행 기준 순서는 주어진 버퍼 크기에 따라 디스크 페이지 액세스 순서를 적응적으로 조정하여 원패스 버퍼 크기(한 페이지 당 한번의 디스크 액세스를 보장하는 최소 버퍼 크기)와 디스크 액세스 횟수를 크게 줄인다. 정형적인 분석과 실험을 통하여 적응형 행 기준 순서를 사용하는 변환공간 뷰 조인 알고리즘의 우수성을 보인다. 실험 결과, 다른 공간 채움 곡선을 사용하는 변환공간 뷰 조인 알고리즘과 비교하여 적응형 행 기준 순서는 원패스 버퍼 크기를 최대 21.3배 줄이고, 디스크 액세스 횟수를 최대 $74.6\%$ 줄인다. 또한, R 트리를 원공간에서 조인하는 알고리즘들과 비교하여 원패스 버퍼 크기를 최대 15.7배 줄이고, 디스크 액세스 횟수를 최대 $65.3\%$ 줄인다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.39-70
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• 2017

최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.111-125
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• 2011

클러스터링(Clustering)은 유사한 문서나 데이터를 묶어 군집화해주는 프로세스이다. 클러스터링은 문서들을 대표하는 개념별로 그룹화함으로써 사용자가 자신이 원하는 주제의 문서를 찾기 위해 모든 문서를 검사할 필요가 없도록 도와준다. 이를 위해 유사한 문서를 찾아 그룹화하고, 이 그룹의 대표되는 개념을 도출하여 표현해주는 기법이 요구된다. 이 상황에서 문제점으로 대두되는 것이 복합 개념(Complex Concept)의 탐지이다. 복합 개념은 서로 다른 개념의 여러 클러스터에 속하는 중복 개념이다. 기존의 클러스터링 방법으로는 문서를 클러스터링할 때 동일한 레벨에 있는 서로 다른 개념의 클러스터에 속하는 중복된 복합 개념의 클러스터를 찾아서 표현할 수가 없었고, 또한 복합 개념과 각 단순 개념(Simple Concept) 사이의 의미적 계층 관계를 제대로 검증하기가 어려웠다. 본 논문에서는 기존 클러스터링 방법의 문제점을 해결하여 복합 개념을 쉽게 찾아 표현하는 방법을 제안한다. 기존의 계층적 클러스터링 알고리즘을 변형하여 동일 레벨에서 중복을 허용하는 계층적 클러스터링(Hierarchical Overlapping Clustering, HOC) 알고리즘을 개발하였다. HOC 알고리즘은 문서를 클러스터링하여 그 결과를 트리가 아닌 개념 중복이 가능한 Lattice 계층 구조로 표현함으로써 이를 통해 여러 개념이 중복된 복합 개념을 탐지할 수 있었다. HOC 알고리즘을 이용해 생성된 각 클러스터의 개념이 제대로 된 의미적인 계층 관계로 표현되었는지는 특징 선택(Feature Selection) 방법을 적용하여 검증하였다.