• 한국도로학회논문집
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• 제7권4호
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• pp.151-162
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• 2005

도로전광표지(VMS, Variable Message Sign)는 $\lceil$도로의 구조 시설에 관한 규칙$\rfloor$제 38조에 의하여 설치하는 교통관리 시설로서 도로교통의 원활한 소통과 안전을 도모하고 교통사고를 방지하기 위한 사전정보 제공을 위한 부속시설이다. 현재 ITS 산업이 활성화 되여 VMS의 기술적 요소가 발달을 거듭하면서, 보다 질적인 정보제공을 위하여 표출방식을 달리 하여 제공하고자 하는 노력이 여기저기서 시도되고는 있다. 그러나 표출방식별 효과에 대한 검증없이 사용되고 있거나 아직까지는 고정식(Stationary)위주의 표출방식만이 제한적으로 사용되고 있어 그 효과를 백분 활용하지 못하고 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 정보를 인지하고 판단하는 운전자 관점에서 보다 실용적이고 효과적인 정보 전달을 위한 방안의 기초연구로서 인지반응 특성요소를 효과척도로 활용하여 표출방식간 유의성 검증을 실시하였다. 이를 위하여 3D-시뮬레이션을 개발하여 보다 객관적인 비교실험을 수행하였다. 표출방식 간 비교변수로는 VMS의 요구조건이자 운전자 인지특성을 대변할 수 있는 현저성, 판독성, 이해성으로 선정하여, 한 표출방식에 대한 각각에 특성실험을 동시에 수행하였다. 뿐만 아니라 기존의 인지 특성변수로 채택된 판독시간의 실험에 대한 피실험자의 측정오차를 줄이기 위하여 초점기록계(Eye Marker Recorder)를 이용하여 실험함으로서 보다 정량적이면서도 객관적인 판독시간을 측정할 수 있었다. 각각의 측정 변수들에 대한 표출방식간 유의성을 검증하기 위하여 각 변수의 데이터 범주에 맞도록 현저성은 교차분석으로, 판독성과 이해성은 분산분석으로 검토하였다. 그 결과 현저성은 플래쉬>고정식${\neq}>$스크롤 방식 순으로 유의미한 차이를 나타냈으며, 판독성은 고정식과 플래쉬 방식의 차이는 없었고 스크롤 방식의 경우만이 유의미한 차이로 판독시간이 증가함을 알 수 있었다. 또 이해성에 있어서 플래쉬>고정식>스크롤 방식 순으로 나타나 전체의 결과를 종합하여 볼 때 플래쉬 방식의 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 대한소아치과학회지
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• 제39권3호
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• pp.242-248
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• 2012

유아기에서의 적절한 우식 치료는 장기간의 향상된 구강 건강 상태를 유지할 수 있는 토대가 된다. 치아 우식증, 외상 또는 발육성 결함 존재시 유전치의 수복치료가 필요하며 기능과 심미, 발음 면에서 올바른 기능을 수행하도록 이루어져야 한다. 여러 가능한 수복 방법 및 재료 선택에 있어 적절한 술식을 선택하는 것은 어려운 일이며, 치과의사마다 치료 결정 여부 및 술식 선택에 있어 다양한 기준을 갖고 있다. 본 연구 조사는 유전치 우식 치료와 관련하여 소아치과 의사와 일반치과 의사를 대상으로 치료 결정 여부 및 수복 방법, 그리고 재료 선택을 알아보고자 설문 조사를 시행한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 초기 우식 치료에 있어서 소아치과 의사는 예방 치료의 빈도가 높은데에 비해, 일반치과 의사는 수복치료의 빈도가 높게 나타났다. 2. 수복재의 선택 기준으로는 양군 모두에서 조작성을 가장 높게 꼽았다. 3. 전치부 심미 수복의 경우 소아치과 의사는 전부 피개법을, 일반 치과의사는 일부 수복법을 선택하는 경향이 높았다. 4. 상아질 우식을 보이는 치아를 치료하지 않는 잔여수명에 관하여, 소아치과의사는 평균 2.0년, 일반 치과의사는 1.2년을 기준으로 하고 있는 것으로 나타났다. 5. 생리적 치근 흡수를 보이는 치아에 대한 수복치료에 있어서, 소아치과 의사는 치근 흡수가 없거나 치근 길이가 $67.6{\pm}10.9%$ 이상 남은 경우, 일반 치과의사는 치근 길이가 $62.2{\pm}10.0%$ 이상 남은 경우에 치료를 하는 것으로 나타났다. 6. 상아질 우식증을 가진 만 1세 유아에 대하여, 소아치과 의사의 84%, 일반치과 의사의 52%가 예방치료를 먼저 시행하였으며, 일반치과 의사의 41%는 소아치과로 의뢰하는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1827-1836
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• 2022

재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.

• 대한치과보철학회지
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• 제56권4호
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• pp.287-294
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• 2018

목적: 60세 이상의 의치사용자를 대상으로 구강 건강 상태, 의치 사용 및 관리 실태를 파악하여 올바른 의치 사용과 관리 중요성의 대국민 홍보 및 인식 제고를 위한 기초 자료로 활용하는 것이다. 대상 및 방법: 의치사용자의 구강건강상태, 의치성 구내염 현황 및 의치관리상태에 대해 2017년 8월 21일부터 9월 8일까지 서울 및 4대 광역시(부산, 대구, 광주, 대전)에서 60세 이상 남녀 중 현재 의치(총의치, 국소의치)를 사용하고 있는 자를 500명을 대상으로 조사하였다. 연구는 각 항목들에 대해 개별 면접 조사를 시행하였으며, 사용된 조사 항목은 응답자의 특성 8문항, 틀니 사용 현황 및 불편 경험 6문항, 구강 건강 상태(의치성 구내염 여부) 12문항, 틀니 관리 현황 7문항으로 구성되었다. 결과: 연구대상 의치사용자 중 161명(32.2%)은 본인의 구강 상태가 건강한 편으로 인식하고 있었고, 111명(22.2%)은 보통이라고 인식하고 있었다. 의치성 구내염은 208명(41.6%)에서 인지하고 있었다. 의치건강보험제도에 대해서는 조사대상자의 26.2%(131명)만이 인지하고 있었으며, 조사대상자의 65.4%(327명)의 의치사용자가 잘못된 의치 관리 방법을 사용하고 있었다. 결론: 본 연구에 따르면 의치사용자의 많은 수가 구강건강, 의치관리 및 의치건강보험에 대한 올바른 인식이 부족함을 알 수 있다.

• 한국습지학회지
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• 제22권2호
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• pp.81-91
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• 2020

묵논을 생태적으로 활용하기 위한 방법의 일환으로 논의 특성을 고려하여 생활형이 다른 멸종위기식물 9종의 현지외보전 대상지로서의 잠재력을 확인하였다. 한국의 전통적인 논의 구성요소인 둠벙을 조성하기 위해 묵논의 일부를 변형하여 수분 환경을 다르게 하였다. 묵논에 각 식물들의 유성생식체(seed, sapling)와 무성생식체를 이식하여 1년간 생존률과 식물계절학 반응을 관찰하였고 그 후 2년간 모니터링을 실시하였다. 그 결과 묵논에 도입이 가능한 수생식물은 4 분류군 (가시연꽃, 삼백초, 전주물꼬리풀, 조름나물), 지중식물은 1 분류군 (큰바늘꽃), 반지중식물은 1 분류군 (독미나리) 이었다. 도입시 가시연꽃, 전주물꼬리풀, 조름나물은 둠벙에 도입해야하고, 삼백초, 큰바늘꽃, 독미나리는 논습지에 도입해야한다. 또한, 가시연꽃과 순채의 생육은 초본류에 의해 저해되었고 큰바늘꽃의 생식생장은 섭식자에 의해 저해되었다. 따라서 묵논에 도입한 멸종위기식물의 효율적인 정착을 돕기 위해서는 생육을 저해하는 초본류들의 제거와 섭식자의 관리가 필요하고, 논둑에 목본 또는 식생 매트를 형성하는 초본류를 식재하여 둑의 붕괴를 방지할 필요가 있다. 특히 묵논을 생태적으로 활용할 때 생물다양성을 높이기 위해서는 둠벙을 조성하여 수분환경을 다양화시키는 것이 효과적이다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제40권2호
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• pp.90-96
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• 2007

배경: 수술 후 심방 세동은 심장 수술과 관련된 흔한 합병증으로, 저자들은 심폐체외순환기를 사용하지 않고 시행하는 관상동맥우회술(Off-pump coronary artery bypass graft; OPCAB)과 심폐체외순환기를 사용하여 시행하는 관상동맥우회술(On-pump CABG)를 시행 받은 환자에서 수술 후 심방 세동의 발생률을 조사하여 심폐체외순환기 사용 여부가 수술 후 심방 세동 발생에 미치는 영향과 위험 인자에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 2002년 1월부터 2005년 12월까지 관상동맥우회술을 시행받은 306명의 환자 중 OPCAB을 시행 받은 178명과 On-pump CABG를 시행받은 69명을 대상으로 하였다. 두 군에서의 수술 후 심방 세동 발생률, 수술 전, 중, 후 위험 요인을 조사하였고, 각각 두 군에서의 수술 후 심방 세동의 위험 인자를 분석하였다. 결과: 수술 전 환자 변수에 관하여 두 군 사이에 차이가 없었다. 수술 후 심방 세동은 OPCAB군에서 25예(14%), On-pump CABG군에서 15예(21%)가 발생하였고, 두 군 사이에 통계적 차이는 없었다. 수술 후 심방 세동의 위험 인자로는 OPCAB 군에서는 65세 이상의 고연령, 수술 후 3일 동안의 총 수액 투입/배출의 불균형, 수술 후 3일 동안의 출혈량이, On-pump CABG군에서는 65세 이상의 고연령, 수술 후 3일 동안의 총 수액 투입/배출의 불균형이 단변량 분석에서 의미 있게 나타났으며, 다변량 분석에서는 두 군 모두에서 65세 이상의 고연령만이 수술 후 심방 세동의 위험 인자로 분석되었다. 결론 : 수술 후 심방 세동은 관상동맥우회술 후 생기는 흔한 합병증으로 OPCAB은 수술 후 심방 세동의 발생을 줄이지 않는 것으로 생각되며, 65세 이상의 고연령은 심폐체외순환기 사용 여부에 관계없이 수술 후 심방 세동 발생과 관련이 있음을 알 수 있었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제37권4호
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• pp.199-206
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• 2004

국가 전체의 토양유실량을 산정하기 위하여 범용토양유실예측공식 (USLE)과 개정 범용토양유실예측공식(RUSLE)의 각 인자를 재평가하였다. 정 외 (198,B)과 박 외 (2000)의 연구결과를 거리역산가중치법으로 계산하여 전국 150개 시군의 강우유출인자 (R)를 평가하였고, 한국토양총설 (1992), Taxonomical Classification of Korean Soils (2000), 농업환경변동조사사업 보고서 (2003)에 수록되어 있는 정보를 이용하여 390개 토양통, 1321개 토양상에 대한 토양침식성인자 (K)를 산출하였다. 지형인자 (LS)는 1 25,000 토양도를 이용하여 경사도, 경사장, 토지이용에 따른 대표 값을 산정하였으며 식생피복인자 (C)와 침식조절인자 (P)는 지난 27년간 농업과학기술원 토양보전분야의 연구결과를 종합하여 정리하였다 강우유출인자는 시군에 따라 2322-6408 MJ mm $ha^{-1}$ $yr^{-1}$ $hr^{-1}$이었으며 전체평균은 4276 MJ mm ha $yr^{-1}$ $hr^{-1}$이었다. 우리나라의 평균 토양침식성인자는 0.027 MT $r^{-1}$ $MJ^{-1}$ $mm^{-1}$이었으며 강 상류 및 내륙에 위치한 충북. 경북, 강원 등에서 낮았고, 경기, 충남, 전남등에서 높았다 토지이용별로 보면 논이 0.034 MT hr $MJ^{-1}$ $mm^{-1}$로 가장 컸고 밭, 임지, 초지가 각각 0.026, 0.019, 0.020 MT hr $MJ^{-1}$ $mm^{-1}$이었다. 밭의 작물인자는 0.06-0.45였으며 초지는 0.003이었다. 침식조절인자는 토양보전농법에 따라 0.01-0.85로 평가되었다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제44권12호
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• pp.1847-1855
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• 2015

본 연구에서는 초임계 이산화탄소 처리에 따라 동결 건조된 소간의 이화학적 특성과 미생물 저감화 효과를 연구하였다. 다양한 압력(200, 300 및 450 bar)으로 초임계 이산화탄소를 처리한 결과, 먼저 지방 추출 수율의 경우 200, 300, 450 bar에서 각각 84, 86, 90%로 나타나 처리 압력이 높아짐에 따라 증가하는 경향을 보였다. 비타민 A 및 $CoQ_{10}$ 성분은 지용성 물질로서 거의 대부분 초임계 이산화탄소 처리에 의해 다른 지방성분과 같이 추출된 것으로 나타났다. 추출된 지방의 지방산을 분석한 결과, 포화지방산 비율은 처리 압력이 높아질수록 감소한 반면에 다가불포화지방산은 증가하는 경향을 보였다. 총 아미노산의 경우 초임계 이산화탄소를 처리한 시료군에서 대조군에 비해 낮은 함량을 보였다. 총세균수의 경우 동결 건조로 인해 수분 함량이 극히 낮아졌음에도 불구하고 처리 시간이 길어질수록 저감화되었으며, 또한 5일간 냉장 저장한 시료에서 총세균수가 약 6.2 log CFU/g 이었으나 100 bar에서 3시간 처리에 의해 약 4.4 log CFU/g으로 저감화되었다. 특히 흥미롭게도 대장균군의 경우 100 bar에서 3시간 처리 후 저장 시 7일차까지 전혀 검출되지 않았다. 본 결과는 초임계 이산화탄소 처리가 수분 함량이 낮은 식품소재의 대장균군 저감화에도 효과적일 수 있다는 것을 나타내는 것이라 사료된다. 결론적으로 초임계 이산화탄소의 적절한 처리를 통해 미생물 안전성 및 지방 산화에 대한 안정성이 개선된 소간을 고단백 식품소재로 활용할 수 있으리라 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.57-78
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• 2023

2019년 11월 중국 우한시에서 발병한 코로나19는 2020년 중국을 넘어 세계로 퍼져나가 2020년 3월에는 전 세계적으로 확산되었다. 코로나19와 같이 전염성이 강한 바이러스는 예방과 확진시 적극적인 치료도 중요하지만 우선 전파 속도가 빠른 바이러스인 점을 감안할 때, 확진 사실을 재빠르게 파악하여 전파를 차단하는 것이 더욱 중요하다. 그러나 감염여부를 확인하기 위한 PCR검사는 비용과 시간이 많이 소요되고, 자가키트검사 또한 접근성은 쉽지만 매번 수시로 받기에는 키트의 가격이 부담이 될 수밖에 없는 실정이다. 이러한 상황에서 기침 소리를 기반으로 코로나19 양성 여부를 판단할 수 있게 된다면 누구나 쉽게 언제, 어디서든 확진 여부를 체크할 수 있어 신속성과 경제성 측면에서 큰 장점을 가질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 기침 소리를 기반으로 코로나19 확진 여부를 식별할 수 있는 분류 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 먼저 MFCC, Mel-Spectrogram, Spectral contrast, Spectrogram 등을 통해 기침 소리를 벡터화 하였다. 이 때, 기침 소리의 품질을 위해 SNR을 통해 잡음이 많은 데이터는 삭제하였고, chunk를 통해 음성 파일에서 기침 소리만 추출하였다. 이후, 추출된 기침 소리의 feature를 이용하여 코로나 양성과 음성을 분류하기 위한 모델을 구축하였으며, XGBoost, LightGBM, FCNN 알고리즘을 통해 모델 학습을 수행하고 각 알고리즘별 성능을 비교하였다. 또한, 기침 소리를 다차원 벡터로 변환한 경우와, 이미지로 변환한 경우에 대해 모델 성능에 대한 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 건강상태에 대한 기본정보와 기침 소리를 MFCC, Mel-Spectogram, Spectral contrast, 그리고 Spectrogram을 통해 다차원 벡터로 변환한 feature를 모두 활용한 LightGBM 모델이 0.74의 가장 높은 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.25-41
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• 2011

최근 몇 년간 SVM(support vector machines)기법은 패턴인식 또는 분류의사결정문제를 위한 분석기법으로서 기존의 데이터마이닝 기법과 비교할 때, 매우 높은 성과를 갖는 것으로 인식되어 왔다. 더 나아나 많은 연구자들은 SVM기법이 1980년대 이후 대표적인 예측 및 분류모형으로 인정받은 인공신경망기법(ANNs : Artificial Neural Networks)에 비해 더 성과가 좋다는 사실을 실증적으로 입증해 왔다(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al., 2005; Kim, 2003). 일반적으로 이와 같이 다양한 데이터마이닝 기법에 의해 분석되는 이진분류 또는 다분류 의사결정문제들은 특히 금융분야 등에 있어서 오분류비용에 민감하며, 이로 인한 오분류의 경제적 손실도 상대적으로 매우 크다고 할 수 있다. 따라서 기업부도예측모형과 같은 이진분류모형의 결과값을, 부도확률에 기초하여 정교하게 계산된 사후확률의 개념으로서 다분류의 신용등급평가의 문제로 변환할 필요가 있다. 그러나, SVM 모형의 결과값은 기본적으로 그와 같은 부도확률분포를 보여주지 않는다. 따라서, 그러한 확률분포를 정교하게 보여줄 방법을 제시할 필요가 있다(Platt, 1999; Drish, 2001). 본 연구는 AdaBoost 알고리즘기반의 SVM 모형을 이용하여, 이진분류모형으로서 IT 기업의 부실예측모형에 적용한 후, 이 SVM 모형의 예측결과를 SVM의 손실함수에 적용하여 계산된 값을 사후부도확률의 정규분포 특성에 따라 이를 구간화하여 IT기업에 대한 다분류 신용등급 평가의 문제로 전환시키는 방법을 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제안하는 방법은 이러한 AdaBoost 알고리즘기반 SVM 모형이 각 기업이 고유한 신용위험(부도확률)을 갖고 있다는 조건하에서, 신용등급부여를 위한 부도확률분포 구간을 정교하게 조정함으로써 오분류 문제를 좀 더 줄일 수 있음을 제시하였다.