• Nutrition Research and Practice
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• 제13권6호
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• pp.509-520
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• 2019

BACKGROUND/OBJECTIVES: This study evaluated whether a mobile health (mHealth) application can instigate healthy behavioral changes and improvements in metabolic disorders in individuals with metabolic abnormalities. SUBJECTS/METHODS: Participants were divided into an mHealth intervention group (IG), which used a mobile app for 24 weeks, and a conventional IG. All mobile apps featured activity monitors, with blood pressure and glucose monitors, and body-composition measuring devices. The two groups were compared after 24 weeks in terms of health-behavior practice rate and changes in the proportion of people with health risks, and health behaviors performed by the IG that contributed to reductions in more than one health risk factor were analyzed using multiple logistic regression. RESULTS: Preference for low-sodium diet, reading nutritional facts, having breakfast, and performing moderate physical activity significantly increased in the mHealth IG. Furthermore, the mHealth IG showed a significant increase of eight items in the mini-dietary assessment; particularly, the items "I eat at least two types of vegetables of various colors at every meal" and "I consume dairies, such as milk, yogurt, and cheese, every day." The proportion of people with health risks, with the exception of fasting glucose, significantly decreased in the mHealth IG, while only the proportion of people with at-risk triglycerides and waist circumference of females significantly decreased in the control group. Finally, compared to those who did not show improvements of health risks, those who showed improvements of health risks in the mHealth IG had an odds ratio of 1.61 for moderate to vigorous physical activity, 1.65 for "I do not add more salt or soy sauce in my food," and 1.77 for "I remove fat in my meat before eating." CONCLUSIONS: The findings suggest that the additional use of a community-based mHealth service through a mobile application is effective for improving health behaviors and lowering metabolic risks in Koreans.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.847-857
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• 2019

최근 랜섬웨어, 스피어 피싱, APT공격 등 전자메일을 통한 다양한 수법의 사이버 위협이 커지고 있다. 이러한 공격의 특징은 과거 패턴기반탐지 등의 기술적 대책을 우회하기 때문에 개인의 보안인식 개선을 통한 관리적 대응이 중요하다는 점이다. 본 연구는 현장실험을 통해 이러한 스팸메일 공격에 취약한 임직원들의 인적요인을 연구하고 향후 개선방안을 수립하고자 하였다. 한 기업의 임직원을 대상으로 7차례에 걸쳐 훈련용 스팸메일을 발송하고 열람정보를 분석한 결과 훈련의 횟수와 수신자의 성별, 나이, 근무지 등의 인적요인이 열람율과 관계가 있음을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 훈련개선 방안을 도출하여, 향후 각 기관의 실효성 있는 모의훈련 수행과 인식개선을 통한 대응능력 향상에 도움이 되고자 한다.

• 식물병연구
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• 제24권4호
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• pp.276-284
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• 2018

In 2010, foliar symptoms were observed in the paprika leaves in Jinju city, Korea. Beet western yellows virus (BWYV) was identified in paprika by using the large-scale oligonucleotide chip assay. To investigate the occurrence of BWYV, a survey was performed on various crops, including paprika, from 2011 to 2014. Further, the presence of BWYV was consistently verified through literature survey from 2015 to 2017. BWYV infection has been identified in Solanaceae crops (bell pepper, hot pepper, and paprika), various weeds, and green peach aphids and it occurs on a nationwide scale. Cultivation using organic methods involved natural enemies and showed a high BWYV infection rate, which was more than that for conventional cultivation methods in greenhouse. The complete genome sequence of BWYV isolated from paprika was determined for the first time. The genome of the BWYV-Korea isolate consists of 5750 nucleotides and has six open reading frames. Sequence identity results showed maximum similarity between the BWYV-Korea isolate and the BWYV LS isolate (identity > 90%). This study is the first report of BWYV infecting paprika in Korea. The survey revealed that BWYV is naturalized in the domestic ecology of Korea.

• 한국식생활문화학회지
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• 제34권1호
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• pp.34-43
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• 2019

The aim of this study was to develop and evaluate a nutrition education program that was designed to increase the knowledge, attitudes, and skills of Korean adults regarding nutrition labeling. The education program was 45 minutes of short-term training, which was conducted in the form of lectures and exercises. The contents of the program were as follows: in the introduction stage, talking about status and reasons for checking nutrition labels; in the development stage, explanation of nutrition labeling and their content, reading, and identifying sample nutrition labels, as well as comparing nutrition labels and selecting better foods; in the closing stage, summary of nutrition labeling and a pledge to check nutrition labels when purchasing processed food. A total of 53 adults (88.5% female) aged 30 years and over participated in this study. The nutrition labeling awareness of the subjects was increased significantly from 55.8 to 96.2% after the education. After the education, the correct recognition rate of a nutrition label was increased significantly from 26.9 to 78.8% for the amount of food, from 25.0 to 73.1% for the calorie content, from 36.5 to 69.2% for the nutrient contents, and from 30.8 to 82.7% for the percent daily value. The self-efficacy of checking nutrition labels was also increased significantly compared to that before the education. The overall satisfaction score of the nutrition education program was 4.2 out of 5. The outcome showed that the nutrition education program of nutrition labeling improved the participants' awareness and self-efficacy towards checking nutrition labels.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.956-962
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• 2022

미만성 갑상샘 질환은 그 진단 기준이 모호하고 숙련자의 주관적인 진단에 따라 오류가 많이 발생한다. 초음파 영상에 영상처리기술을 적용하고 정량적 데이터를 추출하여 컴퓨터 보조 진단 시스템에 적용하게 되면 보다 정확하고 정략적인 진단이 가능하다. 본 논문에서는 갑상샘 질환 환자를 정상, 경도, 중등도로 분류된 초음파 영상에 GLCM 알고리즘을 적용하여 19개의 파라미터를 추출하였다. 이들 파라미터를 이용하여 인공신경망을 적용하여 미만성 갑상샘 초음파 영상을 분류하여 최종 96.9%의 분류율을 얻었다. 본 연구의 결과를 이용하여 갑상샘 질환의 진단에 있어 육안 판독에 따른 오류를 감소시키고, 미만성 갑상샘 질환 진단의 2차적인 수단으로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• Advances in nano research
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• 제12권2호
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• pp.185-195
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• 2022

Deep learning is another field of artificial intelligence (AI) utilized for computer aided diagnosis (CAD) and image processing in scientific research. Considering numerous mechanical repetitive tasks, reading image slices need time and improper with geographical limits, so the counting of image information is hard due to its strong subjectivity that raise the error ratio in misdiagnosis. Regarding the highest mortality rate of Lung cancer, there is a need for biopsy for determining its class for additional treatment. Deep learning has recently given strong tools in diagnose of lung cancer and making therapeutic regimen. However, identifying the pathological lung cancer's class by CT images in beginning phase because of the absence of powerful AI models and public training data set is difficult. Convolutional Neural Network (CNN) was proposed with its essential function in recognizing the pathological CT images. 472 patients subjected to staging FDG-PET/CT were selected in 2 months prior to surgery or biopsy. CNN was developed and showed the accuracy of 87%, 69%, and 69% in training, validation, and test sets, respectively, for T1-T2 and T3-T4 lung cancer classification. Subsequently, CNN (or deep learning) could improve the CT images' data set, indicating that the application of classifiers is adequate to accomplish better exactness in distinguishing pathological CT images that performs better than few deep learning models, such as ResNet-34, Alex Net, and Dense Net with or without Soft max weights.

• 한국식물병리학회지
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• 제2권3호
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• pp.193-198
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• 1986

우리나라의 미기록 병인 Rhizoctonia solani Kuhn에 의한 배추 밑동썩음병(Bottom rot)에 대한 남부지방파로재배 시의 발병소장과 방제방법을 검토하였다. 본 병의 발병은 정식 20여일 경과후, 배추의 생육중기부터 발병되기 시작하여 결구기에 증가하는 경향이고, 수확기의 발병주율은 평균 $52\%$ 정도였다. 그 피해는 추파로지재배보다 비닐하우스를 이용한 반촉성재배에서 심하였고, 초기에 심엽까지 감염된 이병주는 위축되어 생육이 극히 불량하여 결구가 되지 않았다. 병주에서 분리한 R. solani의 PDA배지상에서 균사 생육적온은 $20\~25^{\circ}C$였고, 균사융합군은 제II군 제1형으로 분류되었다. 배추, 무, 참깨 및 유채의 유묘에 접종했을 때 입고율이 매우 높았고 상치, 토마토, 오이에서는 입고율은 낮았으나 발아가 $2\~3$일 지연되었다. 방제약제는 발병초기부터 pencycron Wp.를 10일간 3회 처리한 것이 방제가가 $80\%$로 우수하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제35권3호
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• pp.227-235
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• 2012

유방영상은 유방 전체의 재현 가능한 영상을 만들며, 만져지지 않는 조기 유방암의 가장 중요한 소견인 미세석회화와 종괴를 발견할 수 있어 유방 질환의 일차적인 선별검사로 이용되고 있다. 유방 병변의 미세석회화는 조기 유방암의 진단에 있어서 중요한 병변으로 보고되고 있지만 유방초음파 검사에서 검출이 어렵다. 본 연구에서는 유방초음파 영상에서 미세석회화 검출을 위해 6가지의 질감분석 파라미터를 이용하였으며, 정상 초음파영상과 미세석회화가 보이는 초음파 영상 간의 병변인식률을 알아보았다. 실험결과로는 유방촬영영상과 유방 초음파영상에서 병변을 구별하는 컴퓨터자동진단 인식률은 70~98%로 상당히 높은 결과를 나타내었다. ROC 분석에서도 평균대조도와 엔트로피 파라미터의 특이도는 다소 낮게 나타났으나, 나머지 4개 파라미터의 민감도와 특이도는 90% 이상을 나타내어 초음파영상에서 미세석회화 검출의 가능성을 보였다. 향후 6가지 질감분석 알고리즘들 외에 추가적인 파라미터 알고리즘의 연구가 계속 진행되어 컴퓨터자동진단의 실용화기반을 마련한다면 전문의 진단의 예비단계로서 더욱 중요한 의미를 가질 것이며, 유방암의 조기진단에 매우 유용할 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.317-325
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• 2010

이 연구는 PPA 기법을 적용하여 민간경호경비원들의 여가활동 집중개선 여가활동을 도출하고, 나아가 여가제약이 참가지수에 미치는 영향을 규명하는데 주된 목적이 있다. 이러한 과정을 통하여 최종적으로 민간경호경비원들의 여가후생복지 개선을 위한 정책투자우선순위를 도출하고자 한다. 따라서 본 연구는 2010년 2월 서울 소재 6개소 민간경비업체를 대상으로 판단표집법을 적용하여 최종분석에 사용된 사례 수는 총 267명이다. 수집된 자료는 SPSSWIN 17.0 프로그램으로 요인분석, 신뢰도 분석, 대응표본 t검증, PPA 분석, 회귀분석을 실시하였다. 설문지의 신뢰도는 Cronbach's $\alpha$값이 .768 이상으로 나타났다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 민간경호경비원의 여가활동 참가 지수인 선호도와 참여도는 차이가 있다. 중점개선 여가활동은 헬스, 산책/조깅, 숙박관광, 당일여행 등이며, 노력지속 여가활동은 영화, 국내유명관광지, 이성교재, 외식, 대인관계, 스포츠 관람, 독서, 노래방, TV 비디오 시청, 음주 등이다. 개선요망 여가활동은 수상스포츠, 등산, 자전거, 축구, 사진촬영, 구기운동, 항공스포츠, 바둑/장기, 인라인스케이트, 요리 등이다. 둘째, 민간경호경비원의 여가제약은 여가활동 참가지수에 영향을 미친다. 여가제약의 하위요인인 개인내적 제약, 주변의식적 제약이 클수록 선호하는 여가활동 참가지수는 감소하는 반면, 구조적 제약, 시간 경제적 제약과 같은 어려움을 극복할 경우 여가활동 참가지수는 증가한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.2118-2123
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• 2010

국내의 경우 방사선작업종사자의 개인피폭관리는 선량한도를 초과한 피폭의 유무를 확인하여 사후 조치를 취하는 것에 초점이 맞추어져 있다. 그러나 의료기관 핵의학과의 경우 개봉선원을 사용하므로 작업환경이 방사선에 노출될 가능성이 많고, 방사성의약품 투여 후 수 시간 혹은 수 일 동안은 환자 자체가 방사선원이 되므로 방사선작업종사자나 수시출입자, 환자보호자들의 방사선 피폭 가능성이 매우 높다. 따라서 환자보호자 등 일반출입자의 방사선피폭을 방지하기 위해서는 환경방사선관리가 적절하게 실시되어야 한다. 일본에서는 "방사성동위원소등에 의한 방사선장해의 방지에 관한 법률" 등에 근거하여 방사선작업환경에 대한 환경방사선량을 정기적으로 측정, 보관하도록 하고 있다. 이에 대전시 소재 대학병원 핵의학과에서 일본에서 시행하고 있는 것과 같은 방법으로 핵의학과 내 8개소에 유리선량계를 설치하여 환경방사선을 측정한 결과 8개소 모두 "진단용 방사선 발생장치의 안전관리에 관한 규칙"에 규정된 방사선구역의 외부방사선량인 주당 0.3 mSv에는 훨씬 미치지 못하는 적은 선량이 측정되었다. 그러나 접수대에서는 3개월 누계 선량률이 0.51 mSv로서 접수대 종사자는 일반인 연간 유효선량한도인 1 mSv를 초과할 가능성이 높았으며, 환자 및 보호자 대기실에서도 0.23 mSv(3개월 누계치 0.69mSv)가 측정되어 유리선량계를 설치한 8개소 가운데 가장 높은 선량률을 보였다. 이것은 일반인의 연간 유효선량한도인 1 mSv를 초과하는 값이며, "방사선방호 등에 관한 기준 고시"에 환경상 위해방지를 위해 규정된 연간 유효선량 0.25 mSv를 초과하는 값이다. 따라서 접수대 근무자, 환자보호자 및 제3자 보호를 위해 핵의학과 내 환경방사선량 감소를 위한 적극적인 대책이 필요한 것으로 나타났다.