• 한방비만학회지
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• 제20권2호
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• pp.178-192
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• 2020

Objectives: The present study aimed to compare the impacts of cognitive behavioral therapy (CBT) and behavioral treatment (BT) on weight loss and psychological outcomes among patients with three different subtypes of obesity: simple obesity, obesity with binge eating disorder, and obesity with depression. Methods: Embase, PubMed, the Cochrane Central Register of Controlled Trials, Research Information Sharing Service, and Korean Studies Information Service System were systematically searched for randomized controlled trials conducted on or before May 2020, that used CBT to treat obesity. Methodological quality was assessed using Cochrane's risk of bias tool 2 and publication bias was evaluated through the funnel plot using the trim and fill method, Egger's test, and Begg and Mazumdar rank correlation test. A meta-analysis was conducted using a random-effects model and the standardized mean difference with 95% confidence interval (CI) was used to determine effect size. Results: Twenty-one randomized controlled trials with a total of 22 intervention arms and 2,590 patients were included. Our study results revealed that the effects of CBT, compared with BT, on weight loss distinctly differed across all patient subgroups. In the simple obesity group, CBT was more effective than BT (Hedges' g=0.138, CI=0.012~0.264); however, in the obesity with binge eating disorder group, BT was more effective than CBT (Hedges' g=-0.228, CI=-0.418~-0.038); in the obesity with depression group, the effect of CBT was not statistically different from that of BT (Hedges' g=0.276, CI=-0.307~0.859). Further studies with larger sample sizes are required to confirm the outcomes observed in this study. Conclusions: Our results indicated that the effects of CBT on obesity treatment vary based on patient subtype. Therefore, our findings suggest that CBT or BT should be selectively recommended as a treatment strategy for different obesity subtypes.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제23권4호
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• pp.417-424
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• 2010

The purpose of this study was to detect significant SNPs for carcass quality traits using DNA chips of high SNP density in Hanwoo populations. Carcass data of two hundred and eighty nine steers sired by 30 Korean proven sires were collected from two regions; the Hanwoo Improvement Center of National Agricultural Cooperative Federation in Seosan, Chungnam province and the commercial farms in Gyeongbuk province. The steers in Seosan were born between spring and fall of 2006 and those in Gyeonbuk between falls of 2004 and 2005. The former steers were slaughtered at approximately 24 months, while the latter steers were fed six months longer before slaughter. Among the 55,074 SNPs in the Illumina bovine 50K chip, a total of 32,756 available SNPs were selected for whole genome association study. After adjusting for the effects of sire, region and slaughter age, phenotypes were regressed on each SNP using a simple linear regression model. For the significance threshold, 0.1% point-wise p value from F distribution was used for each SNP test. Among the significant SNPs for a trait, the best set of SNP markers were selected using a stepwise regression procedure, and inclusion and exclusion of each SNP out of the model was determined at the p<0.001 level. A total of 118 SNPs were detected; 15, 20, 22, 28, 20, and 13 SNPs for final weight before slaughter, carcass weight, backfat thickness, weight index, longissimus dorsi muscle area, and marbling score, respectively. Among the significant SNPs, the best set of 44 SNPs was determined by stepwise regression procedures with 7, 9, 6, 9, 7, and 6 SNPs for the respective traits. Each set of SNPs per trait explained 20-40% of phenotypic variance. The number of detected SNPs per trait was not great in whole genome association tests, suggesting additional phenotype and genotype data are required to get more power to detect the trait-related SNPs with high accuracy for estimation of the SNP effect. These SNP markers could be applied to commercial Hanwoo populations via marker-assisted selection to verify the SNP effects and to improve genetic potentials in successive generations of the Hanwoo populations.

• 경영정보학연구
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• 제8권1호
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• pp.125-139
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• 2006

본 연구는 Csikszentmihalyi(1977)에 의해서 소개되고 Hoffman과 Novak(1996)에 의해서 확장된 플로우 개념을 수용하여 모바일 인터넷 서비스의 사용에 있어 Novak, Hoffman과 Yung(1997)이 이론화한 플로우(flow)개념을 도입하여 모바일 인터넷 환경요인들이 플로우 및 플로우 선행요인에 영향을 미치는지를 확인해 보고 기존 인터넷 환경에서와 같이 모바일 인터넷 환경에서도 플로우 이론이 성립되는가를 구조 방정식분석을 통해 검정해 보았다. 본 연구는 서비스 수용모델과 플로우 개념에 관한 문헌연구, 설문조사, 모바일 인터넷 플로우 모델의 제시, 그리고 가설검정으로 구성되며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 플로우 선행요인인 도전감에 영향을 미치는 요인은 인터넷 환경요인 중 매체 특성, 컨텐츠 특성, 모바일 인터넷 매체의 사용 편의와 정보전송 품질, 컨텐츠의 유일성, 적시성, 간결성으로 나타났다. 둘째, 플로우 선행요인인 숙련도에 영향을 미치는 요인은 컨텐츠특성, 요금특성, 사용특성이며 컨텐츠의 유일성, 적시성, 간결성, 그리고 요금청구의 명확성, 요금제선택의 다양성, 즉시 연결성이 숙련도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 플로우 선행변인인 도전감은 플로우에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 소비자들의 모바일 인터넷 사용에 있어 도전적 태도가 플로우 경험에 영향을 미치며 도전감을 증가 시키는 모바일 인터넷 특성을 통해 통찰력 있는 시각을 제시해준다.

• 영재교육연구
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• 제24권4호
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• pp.629-655
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• 2014

본 연구의 목적은 영재성에 영향을 미치는 것으로 규명된 환경요인이 사회적 배려대상 음악영재에게는 어떻게 영향을 미치는지 그 특징을 탐색하는 것이다. 이를 위해 사회적 배려대상 음악영재 19명을 대상으로 설문 형식의 자기평가와 자기소개서, 면담 자료를 수집하고, 주로 면담 자료를 Gagn$\acute{e}$의 환경요인을 기반으로 그 특징을 분석하였다. 연구결과, 사회적 배려대상 음악영재의 주변 환경은 대체로 학생들의 음악활동과 학습에 좋은 자극을 주지 못했다. 그리고 부모가 음악에 대해 많은 관심을 가지고 경제적 심리적 지원을 하지만 음악영재성에 대한 잘못된 인식과 조언 등을 제공하여 부정적인 영향을 미치기도 했다. 또한 사회적 배려대상 음악영재들은 자신을 가르치는 교사가 전문성이 부족하다고 인식하고 있었고, 대부분의 연구대상이 이수중인 지역교육프로그램과 학교 방과후 프로그램은 음악영재교육의 특성을 갖추지 못하고 있었다. 그리고 음악영재에게 중요한 수상 경험이나 연주기회, 결정경험이 충분히 이루어지지 못했다. 이러한 연구결과를 기반으로, 사회적 배려대상 음악영재에 대한 사회적 인식의 개선, 부모교육의 필요성, 음악영재 교사교육 강화, 음악영재성 계발을 위한 프로그램 개발 및 보급, 학습동기와 성취동기 고취를 위한 다양한 기회 제공 등을 위한 정책을 제언하였다.

• 대한교통학회지
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• 제27권2호
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• pp.35-46
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• 2009

본 논문에서는 주민 쾌적성, 보행자 안전성, 그리고 택지개발의 효율성을 제고시킬 수 있는 보행자 도로 공급 수준 평가지표를 제시한다. 이를 위한 연구에서 다각적인 분석이 시행되었는데, 첫째, 이미 입주가 끝난 8개 택지개발 사업지에서 보행수요에 미치는 영향요소를 찾았고, 영향 요소 간 관계를 정립하기 위해 Space Syntax 분석을 통한 국부통합도, 활동인구(인/일), 택지개발지구 면적 등을 선택하여 보행수요 예측모형을 정립하였다. 그 후 기존 연구에서 제시한 보행점유공간과 본 연구에서 개발한 보행수요 예측모형을 상호 비교하여 최초 계획단계에서 보행자 도로 공급수준을 산정할 수 있도록 했다. 끝으로, 본 연구에서 정립한 평가지표가 합리적인 공급수준을 평가하는 지표인지 확인하기 위해 주민 만족도 설문조사를 실시했는데, 그 결과 본 연구에서 정립한 평가지표는 기존 지표보다 우수한 것으로 나타났다. 앞으로 본 연구 결과는 택지개발 사업지에서 보행공간을 계획할 때 많은 도움을 제공할 것이다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제43권2호
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• pp.148-159
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• 2018

Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.

• 한국측량학회지
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• 제32권1호
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• pp.19-27
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• 2014

2012년 5월 발사된 다목적 실용위성 아리랑 3호는 단일 패스 상에서 0.7m의 공간해상도로 스테레오 영상을 획득할 수 있어 기존의 아리랑 2호에 비해 고품질의 Digital Elevation Model(DEM) 추출이 가능하다. 통상적으로 DEM 추출을 위해서는 영상 전반에 걸쳐 골고루 취득된 정밀한 기준점을 사용하여 센서모델링을 수행하고, 스테레오 매칭을 수행해야하나, 해외 지역이나 접근이 힘든 지역 등 GPS측량이 쉽지 않은 지역의 경우에는 무기준점 또는 기준점을 최소화하거나 기 구축된 공간 데이터를 활용하는 등의 방법으로 DEM을 추출해야 한다. 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 데이터로부터 무기준점 기반, 상대표정 기반, 단일 기준점 등 여러 가지 Rational Polynomial Coefficients(RPC) 처리 조건에 따라 DEM을 생성하고 정확도를 평가하였다. 기 구축된 공간영상인 Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ) 와 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM)을 기준점 자료로 활용하여 미국지역 아리랑3호 스테레오 데이터를 대상으로 DEM을 생성하였으며, LiDAR DEM을 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험 결과 무기준점인 경우 상대표정을 통해 의미 있는 정확도 향상을 얻을 수 있었고, DOQ와 SRTM 조합의 단일 기준점으로도 영상 전반에 걸쳐 기준점을 획득한 경우에 근접하는 7m 정도의 DEM 정확도를 확보할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제36권4호
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• pp.129-159
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• 2019

본 연구의 목적은 연구데이터 서비스 자체의 유용성과 연구데이터에 대한 사용경험 기반의 유용성 측면에서 평가 모형을 개발하는 것이다. 다양한 사례에서 도출한 데이터 서비스의 유용성 평가 요소로부터 연구데이터에 내재된 평가척도인 검색성, 접근성, 상호운용성, 재활용성 4개와 각각의 측정지표 총 20개를 도출하였다. 그리고 Google Analytics, YouTube 광고료 책정 기준, 서울특별시, Altmetrics의 사례를 분석하여 연구데이터에 대한 이용자 경험 기반의 유용성 측정지표 12개를 도출하였다. 평가척도와 측정지표에 대한 타당성과 신뢰성 검정을 위해 연구데이터의 잠재적 이용자 164명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 평가척도의 타당성 검정을 위해 KMO Bartlett 분석을 하였으며, 측정지표의 성분분석을 위해 주성분 분석과 베리맥스 회전분석법을 사용하였다. 내재적 평가척도의 경우 4개 척도 모두 KMO Bartlett의 타당성 값을 충족시켰으며, 평가척도에 대한 측정지표의 성분분석 결과 모두 단일 성분으로 나타나 현재의 척도로 해당 지표에 대한 설명이 가능하였다. 그러나 이용자 경험 기반의 12개 측정지표의 성분분석 결과는 2개 성분으로 나누어지는 것으로 나타나 각각을 활용도와 참여도라는 개념의 2개 평가척도로 구분하였다. Cronbach's alpha 계수에 의한 신뢰도 측정 결과 6개의 평가척도 모두 0.6 이상의 측정치를 충족시키는 것으로 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제102권3호
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• pp.437-445
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• 2013

본 연구는 환경인자를 이용하여 우리나라에 생태권역별로 분포하는 상수리나무의 지위지수 추정식을 개발하고 적지면적 및 분포를 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 산림입지도와 전자기후도로부터 산림생산력에 영향을 미칠 것으로 판단되는 19개의 기후변수를 포함한 총 48개 환경인자를 도출한 후, 최적 조합에 의해 지위지수 추정식을 개발하였다. 최종 생태권역별 상수리나무의 지위지수 추정식에는 각각 4~6개의 환경인자가 독립변수로 사용 되었고, 지위지수 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수는 0.30~0.41의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 또한 모형의 평균편의, 정도(精度), 표준오차의 3가지 평가통계량을 이용하여 검증을 실시한 결과 비교적 지위 추정능력이 높은 것으로 판명되었다. 본 연구에서는 이와 같이 개발된 생태권역별 상수리나무의 지위지수 추정식을 이용하여 적지면적을 산출하고 적지분포를 도해하였다.

• Spatial Information Research
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• 제21권3호
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• pp.45-53
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• 2013

웹GIS는 수년 동안 사용자들에게 효율적이고 정확한 공간정보를 제공하기 위해 최신 웹기술을 기반으로 발전해왔다. 또한 웹GIS 서버는 클라이언트의 요청을 빠르게 연산 처리하고 공간정보 서비스를 제공하기 위해 성능개선을 지속해왔다. 본 연구에서는 서버 개발에 자바스크립트(JavaScript)를 사용하는 이벤트 기반의 비동기식 I/O 처리가 가능한 프레임웍 기술인 Node.js를 활용하여 NodeMap이라고 이름붙인 웹GIS 서버를 설계하고 구현하였다. NodeMap은 기본적으로 OGC 표준 인터페이스를 지원하는 웹GIS 서버이다. 이를 위해 공간 인덱스 및 표준 공간쿼리 함수를 지원하는 DBMS를 활용하여 GIS 데이터를 처리하도록 하였다. 그리고 공간 정보를 타일 맵 위에 렌더링 하기 위해 HTML5 Canvas를 지원하는 Node-Canvas 모듈을 활용하였다. 마지막으로 Node.js의 가장 많이 쓰이는 커넥트 모듈 기반의 프레임웍인 Express 모듈을 활용하였다. 구현된 NodeMap은 성능테스트를 통해 향 후 웹GIS 서버개발기술로서 Node.js의 활용 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 기존 서버 개발 기술과 차별화된 기술인 Node.js를 웹GIS 서버 구현에 우선적용 함으로서 향 후 인터넷 GIS 서비스에서의 활용 가능성을 제시하였다.