• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.237-250
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• 2023

본 연구에서는 UAV기반 항공사진측량에 의해 정사사진 및 DEM을 생성하고 이를 침수흔적도 제작을 위한 정밀조사에 적용하고자 하였다. 2012년 9월 제6호 태풍 산바(Sanba)의 영향으로 제방붕괴 및 내수침수 피해가 발생한 구미시 고아읍 농경지를 연구대상지역으로 선정하였다. UAV사진측량 성과의 최적 정확도를 얻기 위해 연구지역에 19점의 GCP 최적 배치상태에서 Pix4Dmapper 소프트웨어를 이용한 영상처리를 통하여 점군 데이터, DEM 및 정사영상을 생성하였다. loudCompare의 CSF Filtering를 적용하여 지면요소와 비지면요소로 point cloud를 분리한 후 GRASS GIS 소프트웨어에서 비지면요소만을 사용하여 최종적으로 보정된 DEM을 생성하였다. 최종 생성된 DEM으로부터 추출한 침수위 및 침수심 데이터와 한국국토정보공사(LX)의 공공데이터 포털사이트를 통하여 제공된 2012년 당시 같은 지역에 대한 기존 자료의 침수위 및 침수심 데이터를 비교하여 제시하였다.

• 구강회복응용과학지
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• 제40권1호
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• pp.1-12
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• 2024

목적: 세 가지 칼슘 실리케이트 계열 실러가 흰쥐 하악골 조직에 미치는 영향을 조직학적으로 평가하고자 하였다. 연구 재료 및 방법: 흰쥐의 하악골에 와동을 형성하고 즉시 또는 2주 후 희생한 군, 와동에 CeraSeal (CS), AH Plus Bioceramic (AHB), One-Fil (OF) 실러를 각각 주입하여 2주 후 희생한 군으로 무작위 배정하였다. 모든 군을 조직 처리하고 현미경 하에서 와동 내외 평균 골 면적 분율(%)을 계산하고 파골세포를 계수하였고, 각 군의 결과를 비교하고 일원분산 분석 및 Tukey's test로 통계 분석하였다. 결과: 와동 형성 2주 후 희생한 대조군과 AHB 실러 주입 2주 후 희생한 군에서 와동 내 골조직 형성과 파골세포의 존재를 확인할 수 있었고, 다른 군들에 비해 유의하게 높은 와동 내 골 면적 분율(%)을 보여주었다. 다른 군들에서는 와동 내 어떠한 염증이나 이물 반응이 나타나지 않고 파골세포 또한 관찰되지 않았다. 결론: 실험에 사용된 칼슘 실리케이트 계열 실러는 흰쥐 하악골에 주입하였을 때 양호한 골조직 반응을 보였고, 특히 AHB에서 더 높은 와동 내 골조직 형성이 관찰되었다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제43권1호
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• pp.185-200
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• 2024

본 연구에서는 초등과학 수업 연구를 위해 학교 안 전문적 학습공동체에 참여한 교사들의 초등과학 수업 전문성의 변화를 탐색하고자 하였다. 충북의 한 중소도시에 있는 18학급의 S초등학교에서 2020년 4, 5, 6학년을 맡은 여섯 명의 초등교사들이 학교 내 전문적 학습공동체에 참여하여 초등과학 수업에 대한 협력적 수업 연구를 7개월 동안 26회에 걸쳐 수행하였다. 전문적 학습공동체가 운영되는 동안 활동 영상 및 녹음 자료, 연구수업 녹화 영상, 수업 과정 자료, 전문적 학습공동체 성찰 활동 자료 등이 분석을 위해 수집되었다. 수집된 데이터는 자료 처리, 읽기와 메모, 기술, 분류, 해석 그리고 보고 및 시각화 등 질적 연구 방법을 활용하여 분석되었으며, 수업 전문성 준거 틀에 기반하여 수업 전문성 요소가 추출되었다. 그 결과 학교 안 전문적 학습공동체 활동의 초기 단계에서 참여 교사들은 먼저 수업에 대한 관점과 과학 수업에 대한 경험 및 목표에 대해 소통하였고, 소통을 통해 연구질문을 선정하게 되었음을 알 수 있었다. 교사들은 학년별로 공동의 연구수업을 설계하여 수업을 실행하였으며, 이를 동료교사들에게 개방하였다. 이후 수업에 대한 성찰이 진행되었으며, 교사들은 성찰이 거듭될수록 연구질문에 기반한 질적 성찰 능력이 향상됨을 알 수 있었다. 이를 통해 전문적 학습공동체에의 참여를 통한 협력적 수업연구 경험은 참여 교사들의 공동체적 학습과 이에 기반한 수업 전문성 신장에 긍정적으로 기여함을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 전문적 학습공동체를 통한 초등교사의 과학 수업 전문성과 관련된 시사점을 제언하였다.

• 산업융합연구
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• 제22권4호
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• pp.21-29
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• 2024

이 연구에서는 세계태권도 남자부 선수들 선제득점에 따른 경기내용별 득점 난이도를 분석하는 목적으로 설계 하였다. 구체적으로 2022 과달라하라 세계태권도선수권대회 경기를 연구자료로 활용하였으며, 체급은 경량급과 중량급으로 구분하여 분석하였다. 경기내용 변인은 선제득점 여부, 공격형태, 공격부위, 경기상황 4개 변인을 활용하였으며, 자료처리는 기술통계, Rasch 모형 그리고 차별기능문항을 적용하였다. 이때 통계프로그램은 SPSS 와 Winsteps 프로그램을 활용하였으며, 통계적 유의수준은 .05로 설정하였다. 그 결과 경량급에서는 선제득점에 따른 득점빈도가 모든 경기변인에서 높게 나타났으며, 중량급에서는 선제득점에 따른 득점빈도에서 공격유형과 공격부위에서 득점 빈도가 높게 나타났다. 반면, 경기상황에서는 지고 있는 상황에서 선제 미 득점한 경우가 보다 높은 것으로 나타났다. 선제득점 여부에 따른 경기내용별 득점난이도를 분석한 결과 공격유형에서는 선제득점을 수행한 선수이면서, 선제공격 득점 난이도가 낮은 것으로 나타났다. 공격부위에서는 선제득점을 수행한 선수이며, 몸통, 경기상황에서는 선제득점 하지 못한 선수이면서, 지고 있는 상황에서 득점 난이도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 중량급의 경우 공격유형에서는 선제득점을 수행한 선수이면서, 역습공격, 공격부위는 선제득점을 수행한 선수이며, 몸통, 경기상황에서는 선제득점 수행한 선수이면서, 이기고 있는 상황에서 득점 난이도가 가장 낮은 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.55-58
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• 2024

최근 각 기업의 AI 면접시스템 도입이 증가하고 있으며, AI 면접에 대한 실효성 논란 또한 많은 상황이다. 본 논문에서는 AI 면접 과정에서 지원자를 평가하는 방식을 시각, 음성, 자연어처리 3영역에서 구현함으로써, 면접 지원자를 다방면으로 분석 방법론의 적절성에 대해 평가하고자 한다. 첫째, 시각적 측면에서, 면접 지원자의 감정을 인식하기 위해, 합성곱 신경망(CNN) 기법을 활용해, 지원자 얼굴에서 6가지 감정을 인식했으며, 지원자가 카메라를 응시하고 있는지를 시계열로 도출하였다. 이를 통해 지원자가 면접에 임하는 태도와 특히 얼굴에서 드러나는 감정을 분석하는 데 주력했다. 둘째, 시각적 효과만으로 면접자의 태도를 파악하는 데 한계가 있기 때문에, 지원자 음성을 주파수로 환산해 특성을 추출하고, Bidirectional LSTM을 활용해 훈련해 지원자 음성에 따른 6가지 감정을 추출했다. 셋째, 지원자의 발언 내용과 관련해 맥락적 의미를 파악해 지원자의 상태를 파악하기 위해, 음성을 STT(Speech-to-Text) 기법을 이용하여 텍스트로 변환하고, 사용 단어의 빈도를 분석하여 지원자의 언어 습관을 파악했다. 이와 함께, 지원자의 발언 내용에 대한 감정 분석을 위해 KoBERT 모델을 적용했으며, 지원자의 성격, 태도, 직무에 대한 이해도를 파악하기 위해 객관적인 평가지표를 제작하여 적용했다. 논문의 분석 결과 AI 면접의 다면적 평가시스템의 적절성과 관련해, 시각화 부분에서는 상당 부분 정확도가 객관적으로 입증되었다고 판단된다. 음성에서 감정분석 분야는 면접자가 제한된 시간에 모든 유형의 감정을 드러내지 않고, 또 유사한 톤의 말이 진행되다 보니 특정 감정을 나타내는 주파수가 다소 집중되는 현상이 나타났다. 마지막으로 자연어처리 영역은 면접자의 발언에서 나오는 말투, 특정 단어의 빈도수를 넘어, 전체적인 맥락과 느낌을 이해할 수 있는 자연어처리 분석모델의 필요성이 더욱 커졌음을 판단했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권3호
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• pp.439-449
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• 2024

최근 음성 생성 기술의 급격한 발전으로, 텍스트만으로도 자연스러운 음성 합성이 가능해졌다. 이러한 발전은 타인의 음성을 생성하여 범죄에 이용하는 보이스피싱과 같은 악용 사례를 증가시키는 결과를 낳고 있다. 음성 생성 여부를 탐지하는 모델은 많이 개발되고 있으며, 일반적으로 음성의 특징을 추출하고 이러한 특징을 기반으로 음성 생성 여부를 탐지한다. 본 논문은 생성 음성으로 인한 악용 사례에 대응하기 위해 새로운 음성 특징 추출 모델을 제안한다. 오디오를 입력으로 받는 딥러닝 기반 오디오 코덱 모델과 사전 학습된 자연어 처리 모델인 BERT를 사용하여 새로운 음성 특징 추출 모델을 제안하였다. 본 논문이 제안한 음성 특징 추출 모델이 음성 탐지에 적합한지 확인하기 위해 추출된 특징을 활용하여 4가지 생성 음성 탐지 모델을 만들어 성능평가를 진행하였다. 성능 비교를 위해 기존 논문에서 제안한 Deepfeature 기반의 음성 탐지 모델 3개와 그 외 모델과 정확도 및 EER을 비교하였다. 제안한 모델은 88.08%로 기존 모델보다 높은 정확도와 11.79%의 낮은 EER을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 음성 특징 추출 방법이 생성 음성과 실제 음성을 판별하는 효과적인 도구로 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 분석과학
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• 제37권3호
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• pp.155-165
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• 2024

본 연구는 비건 인구의 증가 및 비건 문화의 확대에 발맞추어 대체육 제품에 대한 시장의 요구가 커짐에 따라, 대체육의 영양학적인 부적합의 가능성이 제시된 아미노산 조성과 아연 생체 이용률의 측면에서 대체육 제품이 동물성 육류 제품을 영양학적으로 대체할 수 있는지 평가하고자 수행되었다. 텐더 형태의 동물성 계육 제품 1종과 대체육 제품 2종을 선정하여 HPLC를 통한 아미노산 함량 및 조성측정, ICP-AES를 이용한 아연, 칼슘 등의 미량 원소 함량 측정, 아연 생체 이용률 저해 화학종인 피트산의 침전 추출 및 UV-Vis 분석을 통한 정량을 수행하고, 측정 결과를 실제 제품 섭취의 맥락에 맞추어 적용, 분석하였다. 연구 결과, 대체육 제품에서 valine, lysine 등 일부 필수 아미노산 함량이 동물성 육류 제품에 비해 부족하고, 제품을 통해 권장 섭취량을 달성하기 어려운 것으로 나타났다. 아연 생체 이용률의 경우, 칼슘에 의한 아연 생체 이용률 저해는 유의미하지 않을 것으로 분석되었으며, 같은 대체육이라 하더라도 제품 원재료의 아연 함량, 피트산 함량에 따라 낮은 단계에서부터 높은 단계까지 다양한 아연 이용률을 보였다. 따라서 아연 함량이 높고 피트산 함량이 낮은 식물성 원재료를 선정, 적절히 가공함으로 적절한 아연 생체 이용률을 달성하는 대체육 제품을 생산할 수 있을 것으로 보인다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권3호
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• pp.425-434
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• 2021

Objective: To investigate the potential value of ¹⁸F-fluorodeoxyglucose (FDG) PET/CT in predicting the survival of patients with primary tracheal malignant tumors. Materials and Methods: An analysis of FDG PET/CT findings in 37 primary tracheal malignant tumor patients with a median follow-up period of 43.2 months (range, 10.8-143.2 months) was performed. Cox proportional hazards regression analyses were used to assess the associations between quantitative ¹⁸F-FDG PET/CT parameters, other clinic-pathological factors, and overall survival (OS). A risk prognosis model was established according to the independent prognostic factors identified on multivariate analysis. A survival curve determined by the Kaplan-Meier method was used to assess whether the prognosis prediction model could effectively stratify patients with different risks factors. Results: The median survival time of the 37 patients with tracheal tumors was 38.0 months, with a 95% confidence interval of 10.8 to 65.2 months. The 3-year, 5-year and 10-year survival rate were 54.1%, 43.2%, and 16.2%, respectively. The metabolic tumor volume (MTV), total lesion glycolysis (TLG), maximum standardized uptake value, age, pathological type, extension categories, and lymph node stage were included in multivariate analyses. Multivariate analysis showed MTV (p = 0.011), TLG (p = 0.020), pathological type (p = 0.037), and extension categories (p = 0.038) were independent prognostic factors for OS. Additionally, assessment of the survival curve using the Kaplan-Meier method showed that our prognosis prediction model can effectively stratify patients with different risks factors (p < 0.001). Conclusion: This study shows that ¹⁸F-FDG PET/CT can predict the survival of patients with primary tracheal malignant tumors. Patients with an MTV > 5.19, a TLG > 16.94 on PET/CT scans, squamous cell carcinoma, and non-E1 were more likely to have a reduced OS.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권1호
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• pp.131-138
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• 2021

Objective: Iterative reconstruction degrades image quality. Thus, further advances in image reconstruction are necessary to overcome some limitations of this technique in low-dose computed tomography (LDCT) scan of the chest. Deep-learning image reconstruction (DLIR) is a new method used to reduce dose while maintaining image quality. The purposes of this study was to evaluate image quality and noise of LDCT scan images reconstructed with DLIR and compare with those of images reconstructed with the adaptive statistical iterative reconstruction-Veo at a level of 30% (ASiR-V 30%). Materials and Methods: This retrospective study included 58 patients who underwent LDCT scan for lung cancer screening. Datasets were reconstructed with ASiR-V 30% and DLIR at medium and high levels (DLIR-M and DLIR-H, respectively). The objective image signal and noise, which represented mean attenuation value and standard deviation in Hounsfield units for the lungs, mediastinum, liver, and background air, and subjective image contrast, image noise, and conspicuity of structures were evaluated. The differences between CT scan images subjected to ASiR-V 30%, DLIR-M, and DLIR-H were evaluated. Results: Based on the objective analysis, the image signals did not significantly differ among ASiR-V 30%, DLIR-M, and DLIR-H (p = 0.949, 0.737, 0.366, and 0.358 in the lungs, mediastinum, liver, and background air, respectively). However, the noise was significantly lower in DLIR-M and DLIR-H than in ASiR-V 30% (all p < 0.001). DLIR had higher signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR) than ASiR-V 30% (p = 0.027, < 0.001, and < 0.001 in the SNR of the lungs, mediastinum, and liver, respectively; all p < 0.001 in the CNR). According to the subjective analysis, DLIR had higher image contrast and lower image noise than ASiR-V 30% (all p < 0.001). DLIR was superior to ASiR-V 30% in identifying the pulmonary arteries and veins, trachea and bronchi, lymph nodes, and pleura and pericardium (all p < 0.001). Conclusion: DLIR significantly reduced the image noise in chest LDCT scan images compared with ASiR-V 30% while maintaining superior image quality.

• 한국해양학회지:바다
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• 제13권3호
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• pp.295-301
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• 2008

다중음향측심기에 의한 해저 지형조사는 해양 연구에 기본적인 자료를 제공한다. 지형조사를 위해 수층의 음속을 측정하는데 정확한 수심별 음속 측정은 지형조사 결과에 큰 영향을 미친다. 광역 지형조사 시 공간의 이동에 따라 수층별로 음속의 변화를 일으키는 요인이 발생할 수 있고, 측정 기기별(Sound Velocity Profiler, Conductivity-Temperature-Depth, eXpendable BathyThermograph) 특성에 의해 음속을 달리 측정할 가능성이 있다. 이 연구에서는 음속수직분포도(sound velocity profile)가 달라짐에 따라 발생하는 해저 지형의 변화를 MB-System을 이용하여 비교하였다. 분석 결과 표층의 음속 변화에 비해 수온약층의 음속변화가 획득지형자료에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 각 기기별로 측정된 음속의 차이는 크지 않았고 해저 지형 결과에 큰 영향을 주지 않은 것으로 나타났다. 해저 지형조사를 위해 위 음속측정기기 중 어떠한 것을 사용하여도 무방하나 해저 지형조사 측선은 수층의 온도변화가 작은 방향으로 선정하는 것이 더 바람직하다.