• 정신신체의학
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• 제27권2호
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• pp.164-172
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• 2019

연구목적 성격 5요인설을 기반으로 한 성격 특성 평가 도구인 NEO 성격검사를 이용해 우울증 환자 내에서 자살 증상(과거 자살 시도 또는 자살 사고)의 유무에 따라 성격 특성의 차이를 보이는지 분석하고자 하였다. 방 법 일 대학병원 정신건강의학과에서 외래 또는 입원치료를 받은 환자 중 우울증으로 진단된 186명의 의무기록을 조사하여 자살 증상군 70명과, 대조군 116명으로 분류하였다. NEO 성격검사를 사용하여 두 집단의 성격 특성의 차이를 비교하였다. 결 과 자살 증상군에서 신경증(Neuroticism)이 높았으며(p=0.041) 나이, 성별, 결혼 상태, 교육수준, 과거 입원 치료 병력 등을 보정한 다변량 로지스틱 회귀 분석에서도 신경증은 자살 증상에 유의한 영향을 주는 변수였다(Odds Ratio=1.04, 95% Confidence Interval 1.01~1.07, p=0.0145). 결 론 정높은 신경증은 우울증 환자 내에서 자살 위험이 높은 개인을 식별하는데 유용한 정보로 자살 예방에 있어 효율적인 의사결정을 돕는 지표로서의 활용 가능성이 시사된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.495-502
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• 2020

신장결석은 국내에서 연간 3만 명 정도 유병률이 증가하고 있는 흔한 질환으로 만성콩팥병, 고혈압, 관상동맥질환, 대사증후군, 제2형 당뇨병, 고지혈증, 복부 중심 비만 증가와 관련이 깊다. 이에 본 연구에서는 2019년 5월부터 2020년 6월까지 달성군에 소재한 종합병원에서 건강검진을 위해 내원한 수검자 135명을 대상으로 복부초음파 검사에서 발견된 신장결석과 비만 및 대사증후군과 관련된 인자와의 관련성을 알아보고자 하였다. 연구결과 총 콜레스테롤 인자에서는 비정상 군이 정상 군에 비해 신장결석 발생 위험도가 4.255배, 저밀도 지단백 콜레스테롤 인자에서는 비정상 군이 정상 군에 비해 신장결석 발생 위험도가 2.072배 증가하였고, 총 콜레스테롤 인자와 저밀도 지단백 콜레스테롤 인자가 신장결석과 대사증후군 유병률에 영향을 주는 인자임을 알 수 있었다. 신장결석 발생 위험도는 총 콜레스테롤, 저밀도 지단백 콜레스테롤 인자와 관계가 있기에 건강검진을 통해 예방 목적에 있어 적극적인 관심을 가져야 할 것이다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권2호
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• pp.166-171
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• 2015

본 논문에서는 무인항공기 비행제어 소프트웨어 개발에 있어 개발위험 감소 및 개발기간 단축을 위해 최근 다양한 분야에서 사용중인 모델기반 개발기법을 이용하여 OFP를 설계하였다. 또한 Simulink 내부의 Model Advisor기능을 활용하여 DO-178C 지침항목에 대한 검사를 수행하였다. 설계된 Simulink 비행제어 로직을 자동코드생성 기법을 이용하여 32비트 DSP 기반의 비행제어 시스템에 적용하였으며, 비행시험에 앞서 X-Plane 시뮬레이터를 이용하여 HILS 환경을 구축하고 다양한 기상 환경속에서 모의 비행시험을 수행함으로써 그 성능을 검증하였다.

• 한국가스학회지
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• 제24권5호
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• pp.10-19
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• 2020

석유화학 플랜트 및 가스 시설물의 밸브 사고는 심각한 인적·물적 피해를 유발하며 이러한 시설에서의 주요사고 원인은 밸브에서의 가스 누출로 인한 흡입, 중독, 화재 및 폭발사고이다. 가스 누출을 예방하기 위한 점검은 인력에 의해 직접 검사가 이루어지는 경우가 많으며, 점검자는 가스 누출사고의 위험에 직접적으로 노출된다. 이러한 사고를 예방하기 위하여 IoT 기반 위험 분석 및 위험성 평가 모니터링 시스템과 자동제어 시스템을 적용하였다. 이를 통하여 산업용 밸브의 내·외부 가스 누출을 검지하고 하이브리드 센서를 통한 국부 및 전역 센싱으로 플랜트 현장에서의 밸브 이상으로 인한 사고를 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 이와 같이 새로운 산업용 밸브 안전관리 시스템이 개발됨에 따라 관련 구성장치에 대한 성능 및 현장부합성에 대한 평가방안이 요구되었다. 본 연구에서는 산업용 유무선 통신을 지원하고 가스센서와 광섬유센서를 포함하는 방폭형 하이브리드 센싱 시스템과 자동제어가 가능한 액추에이터 패키지의 성능을 평가하기 위한 시험 항목 및 방법을 제시하였고 시스템의 신뢰성을 확보할 수 있는 구성장치의 성능검증 방안을 개발하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.49-54
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• 2017

MRI장비에서 자장의 세기가 증가 하게 되면 사용하는 RF(Radiofrequency) pulse 또한 증가 하게 되고 이는 MRI 장비 안에 놓인 인체의 체온 상승을 증가 시키게 하는 역할을 하게 된다. 이에 국소부위에서의 열 발생을 알아보고자 젤라틴과 pork sample 이용하여 측정하였다. 본 연구는 2014년 12월 21일부터 2015년 8월 14일까지 153명의 환자를 대상으로 실시하였다. 3대의 MRI(1.5T- 1대, 3.0T- 2대)장비를 사용하여 뇌 또는 간 부위에서 일상적으로 쓰이는 sequence 프로토콜을 동일하게 적용하여 검사하였다. 검사 전 후 체온 측정은 적외선 타입의 귀 체온계(Braun社)를 사용하였으며 대상자의 심리적 상태는 직접 설문을 통하여 파악했다. 임상 환자를 대상으로 한 체온 상승 결과를 보면 3.0T가 1.5T에서보다 평균 $0.15^{\circ}C$정도 높았고(p<0.012) 3.0T내 에서도 Philips제조회사에서 보다 GE社 MRI장비에서 $0.14^{\circ}C$정도 더 높았다. 심인성 상태에 따른 결과를 살펴보면 MRI검사 진행 중 나는 소리에 대한 민감성 정도와 체온상승과의 관계는 무관하였고, 폐쇄성에 대한 응답이 긴장감으로 느꼈다고 대답하는 사람일수록 체온이 더 상승하는 경향을 보였다. 자장의 세기가 높은 MRI장비일수록 RF 반응물질(물, 금속물질)에 의한 화상이나 체온상승으로 인한 위험한 상황발생(체온조절 장해 환자의 경우 고온 손상, 과다 땀 발생으로 인한 탈진)이 나타나지 않도록 환자의 상태를 좀 더 예의 주시하며 MRI검사를 진행할 필요가 있겠다. 높은 자기장을 기반으로 한 MRI장비는 인체에 흡수되는 전자파 흡수율인 SAR를 비례적으로 증가시키므로 앞으로는 RF 코일 성능을 향상하거나 영상의 질을 향상시키기 위한 이미지 프로그램을 개발하는 등 자기장 이외의 방법을 강구하는 것이 필요하다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.67-76
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• 2023

2019년 발생한 코로나는 전파력이 강하고 감염 증상, 후유증 등이 심각하며 기저질환 및 증상에 따라 심한 경우 사망한다. 코로나는 전파력이 강한 만큼 국내에서는 코로나 확산세를 막기 위해 코로나 양성 여부를 판별하고 감염자를 격리하기 위해 전국에 선별 진료소를 설치했다. 그러나 코로나 검사 희망자들이 선별 진료소로 몰려 검사 대기시간이 길어져 검사를 받지 못하는 경우가 발생했으며 대기 중에 2차 감염이 발생할 수 있는 위험성이 있다. 본 연구에서는 기존 선별 진료 시스템에 예약 및 알림 시스템을 적용하여 공간적 제약 문제를 해결하여 선별 진료 예약으로 대기시간을 줄일 수 있으며 선별 진료소로의 인구 병목 현상을 해소할 수 있다. 코로나 팬데믹 사태를 삼아 향후 발생할 수 있는 또 다른 팬데믹 사태에서 방향성을 제시할 수 있는 시스템을 제안한다. 실시간 데이터를 처리하기 위해 Google의 Firebase를 활용하여 클라우드 환경의 Realtime Database를 사용한다. 실시간 Database를 사용하기 때문에 사용자는 앱을 통해서 선별 진료소의 현황을 실시간으로 파악 및 예약을 할 수 있고 검사 예약에 대한 알림을 받을 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.207-216
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• 2024

4차 산업혁명으로 인해 빅데이터가 구축됨에 따라 개인 맞춤형 서비스가 급증했다. 이로 인해 온라인 서비스에서 수집하는 개인정보의 양이 늘어났으며, 사용자들의 개인정보 유출 및 프라이버시 침해 우려가 높아졌다. 온라인 서비스 제공자들은 이용자들의 프라이버시 침해 우려를 해소하기 위해 개인정보 처리방침을 제공하고 있으나, 개인정보 처리방침은 길이가 길고 복잡하여 이용자가 직접 위험 항목을 파악하기 어려운 문제로 인해 오남용되는 경우가 많다. 따라서 자동으로 개인정보 처리방침이 안전한지 여부를 검사할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 종래의 블랙리스트 및 기계학습 기반의 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법은 확장이 어렵거나 접근성이 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 문제를 해결하기위해 생성형 인공지능인 GPT-3.5 API를 이용한 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법을 제안한다. 새로운 환경에서도 분류 작업을 수행할 수 있고, 전문 지식이 없는 일반인이 쉽게 개인정보 처리방침을 검사할 수 있다는 가능성을 보인다. 실험에서는 블랙리스트 기반 개인정보 처리방침과 GPT 기반 개인정보 처리방침이 안전한 문장과 안전하지 않은 문장의 분류를 얼마나 정확하게 하는지와 분류에 소요된 시간을 측정했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 종래의 블랙리스트 기반 문장 안전성 검증 기법보다 평균적으로 10.34% 높은 정확도를 보였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.447-454
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• 2006

1980년 이후로 치매, 파킨슨병, 운동신경질환 등 뇌질환 발생률이 급증하고 있으며 영국, 미국, 일본, 독일, 스페인의 발생률을 조사한 결과, 알츠하이머병을 포함한 치매 사망률이 남성경우 3배 이상 증가했고, 파킨슨병과 운동신경질환 등 뇌질환 사망률은 남녀가 약 50%씩 늘어난 것으로 나타났다. 유전적 이유로 보면 DNA변화로 추측되나 이에 대한 입증은 수백년이 걸리므로 실제 원인은 환경적 요인일 수 밖에 없다. 특히, 우려할 것은 급속히 증가하는 노인인구로 인한 노인성 질환 및 뇌질환의 대책이 무엇보다 요구되는 우리실정으로 발병하면 치료가 어렵고, 후유증이 심각하므로 무엇보다 예방이 중요하다. 위험인자와 발생위험을 조기에 알아낼 수 있도록 뇌혈관을 수시로 자가검사가 가능한 Cerebrovascular Ultrasonogram (뇌혈관 초음파)를 구현하여 특성 시험과 모델링화 하여 성능의 우수성을 입증하여 정리하였다. 차후 시스템을 보완하면 다른질병의 뇌질환 환자에도 적용이 될 것이고, 본 연구에서는 시제품을 직접 제작하여 비정형화 특성을 연구하고 접근해 보고자 노력하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.204-209
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• 2019

이 연구는 충청북도에 위치한 C 특수학교 고등부에 재학 중인 지적장애 학생을 대상으로 구강건강관리 프로그램을 개발하여 적용한 운영효과를 확인하기 위해 적용하였다. 구강건강관리 프로그램은 1주 간격으로 총3번 진행하였으며, 사전에 수집한 정보를 기반으로 교육자료를 개발하였다. 매 회차마다 구강보건교육과 자가 및 전문가치면세균막 관리를 시행하였으며, 프로그램의 효과를 알아보기 위하여 구강환경관리능력지수, 치아우식발생 위험도, 위상차현미경을 관찰 및 검사하였다. 구강건강관리 프로그램 전 후 PHP index는 $3.21{\pm}0.69$에서 $2.42{\pm}0.80$로 감소하였고, 치아우식발생 위험도는 13.78이 감소하였지만, 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다(p>0.05). 위상차현미경을 관찰한 결과 1회차에 비하여 3회차에서는 구균의 수가 감소하였고, 간균이 거의 보이지 않았다. 또한 구강미생물의 운동성도 현저히 감소함을 확인할 수 있었다. 반복 교육과 동기유발을 포함한 구강건강증진 프로그램은 지적장애 학생들의 구강환경관리 능력을 개선시키고 치아우식 발생 가능성을 낮출 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.270-272
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• 2022

임상을 거친 약물이 시중에 유통되지 못하는 요인 중 하나는 안전성이다. 약물 부작용으로 인해 발생하는 안전성 문제의 주된 원인인 신경독성의 경우, 사전에 약물이나 화합물에 대한 위험 평가가 필요하다. 현재 약물의 안전성 검사를 위한 실험들은 동물 실험을 기반으로 하고 있으며, 이는 시간과 비용이 많이 든다는 단점을 갖는다. 따라서 위 문제를 해결하기 위해 in silico 실험을 통한 신경독성 예측모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 의학 언어 시스템 (Unified Medical Language System)을 이용해 신경독성의 범주를 확대하고, 통합 데이터베이스를 기반으로 다양한 관련 화합물 데이터를 얻었다. 얻은 화합물들의 SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System)를 fingerprint로 변환시키고 이를 사용한 기계학습 기반의 모델을 만들었다. 모델은 최종적으로 신경독성의 유무를 예측한다. 해당 연구에서 제안된 실험은 in vivo 실험에 소요되는 시간 및 비용을 줄일 수 있다. 더 나아가 신약 개발 연구 기간을 단축하고 개발 중지 등의 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.