• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.19-29
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• 2021

코로나바이러스감염증-19의 지역 간 감염확산을 설명하기 위해 단일 집단의 구획모델(compartmental model)인 SEIQRD 모델을 응용하여 다 집단(multi-group) 구획모델을 설계하였다. 이 모델은 구획을 세분화하여 잠복기 및 무증상자와 같은 숨은 감염자에 대한 설명이 가능하며 각 지역 간 감염지수와 검사율을 비교할 수 있다. 이를 통해 2020년 8월 2차 대유행과 11월 3차 대유행 시기에 어느 지역을 중심으로 전파가 이뤄졌는지 추정해보았다. 대한민국 국민 전체를 모집단으로 두었을 때 하위집단(subgroup)을 서울, 경기+인천, 비수도권으로 설정하였다. 데이터는 보건복지부의 '코로나 19국내발생 현황'을 참고하여 격리중인 인원, 누적 사망인원, 완치(격리해제)인원을 적합시켜 지역 간 감염지수와 지역별 감염자들의 평균 검사율, 지역별 평균 완치기간, 지역별 예상되는 숨은 감염자 수를 추정하였다.

• 한국자연치유학회지
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• 제10권2호
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• pp.93-107
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• 2021

배경: 헤어 미용인들의 코로나감염증에 대한 위생과 인식에 대한 조사의 필요성이 대두되었다. 목적: 헤어 미용인들의 COVID-19에 대한 보건위생 관심 정도와 인식 정도를 조사하였다. 방법: 대전광역시 소재 헤어 미용인을 대상으로 설문 조사하였다. 회수한 설문지 총 260부를 SPSS 26.0 프로그램을 분석하였다. 결과: 미용인들의 보건위생 관심도는 연령, 학력, 직급, 미용실의 형태, 근속연수에 따라서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 코로나-19에 대한 인식 정도에서 코로나의 위험성에 대해서는 30대 이상, 원장, 중간크기 가게, 근속연수 10년 이상에서 높게 나타났다. 코로나에 대한 낙관적 측면에서는 20대, 보조 스텝, 대형가게 및 근속연수 5년 미만에서 높게 나타났다. 보건위생 관심, 위생 관심도, 손 위생 및 마스크 위생, 코로나 위험성 인식과 낙관적 인식은 정(+)의 상관관계가 있었다. 결론: 대전지역 헤어미용인들에 대한 보건위생 관심과 인식 정도는 연령, 학력, 직급, 헤어샵의 형태 및 근속연수에 따라서 유의하게 증가하였다. 본 결과는 이 분야의 연구에 기초자료가 되리라 평가한다.

• 대한소아치과학회지
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• 제48권4호
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• pp.384-396
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• 2021

코로나바이러스감염증-19로 인해 2020년 대한소아치과학회 제61회 종합학술대회 및 제54회 전공의 학술대회가 처음으로 온라인으로 진행되었다. 이번 학술대회는 ZOOM 플랫폼을 이용해 주최측의 독자적인 운영으로 진행되었다. 온라인 학술대회의 만족도 분석 및 평가를 위해 학회 참석자들을 대상으로 Google Forms을 이용해 무기명 설문조사를 시행하였다. 첫 온라인 학술대회 인만큼 학회 전 사전접속 테스트를 이용해 학회의 원활한 진행을 도왔으며, 그 결과, 사전접속 테스트가 도움이 되었을 경우 그렇지 않은 경우에 비해 온라인 학회에 만족할 가능성이 높았다. 첫 온라인 전공의 학술대회 또한 전공의 발표자들과 연자들에게 큰 호응을 얻어냈다. 온라인 학술대회는 종식 시기를 가늠할 수 없는 전염성 코로나바이러스감염증-19의 사회적 거리두기 및 방역수칙을 잘 반영한 좋은 선택이었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.590-593
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• 2022

최근 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)로 인해서 다양한 비대면 서비스가 증가하고 있는데 그 중에서 사람과 인공지능 간 의사소통하여 정보를 얻는 대화 시스템이 대표적인 서비스이다. 대화 시스템은 입력되는 단일 문장에 대한 정보만을 응답하기 때문에 이전 대화의 정보를 알기 위해서는 질문했던 내용을 다시 입력해야 하는 문제점이 있다. 이런 문제를 해결하고 대화 진행에 도움을 주기 위해서 본 논문에서는 대화 내 문장들의 다중 의도 탐지를 통한 공통 대화 주제 식별 시스템을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.208-211
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• 2021

본 논문에서는 합성곱 신경망을 활용하여 영상에서 마스크 착용 및 미착용 상태를 탐지하는 방법을 제안한다. 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 유행에 따라 감염 및 확산방지를 위해 마스크 정상적 착용이 요구되는데 몇몇 사람들은 이를 지키지 않고 있으며 현재의 감시 시스템은 입구에서 마스크 착용 여부를 검사하는 방식으로 작동될 뿐 공간에 입장한 다음 착용 여부를 알 수 없다. 제안하는 방법은 합성곱 신경망을 통해 영상에서 얼굴을 탐지하여 얻은 데이터를 이용하여 다수사람들의 마스크 착용 및 미착용 상태를 판별하는 방법으로 설계하였다.

• 항공우주의학회지
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• 제30권3호
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• pp.86-90
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• 2020

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has had a significant impact on our society as a whole. The COVID-19 pandemic is not only a health crisis, it is also an economic, social and humanitarian crisis. Considering the dramatic global economic and social impact that the crisis has engendered, the aviation system is standing on the doorstep of rapid transformation. In particular, the impact on the aviation and travel industries is enormous. Air travel to most countries has been suspended and blocked. Looking at Korea's current situation, COVID-19 has wholly changed the aviation industry. As COVID-19 spreads around the world, countries have come up with aviation safety measures. Infectious disease safety measures were established to protect passengers and crew members, and countries with collapsed medical systems extended the validity period for aviation medical examinations. In Korea, on August 11, the Ministry of Land, Infrastructure and Transport provided guidance on medical measures related to COVID-19 through an official letter of "Notification of cautions for pilots and air traffic control officers (ATCO) when COVID-19 is confirmed". Overseas countries such as the United States and the United Kingdom have announced regulations for aviation medical examination regulations in relation to COVID-19, and have set standards for returning to aviation after COVID-19 is confirmed. In this paper, we would like to investigate the regulations for aviation medical examination related to COVID-19.

• 복식문화연구
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• 제29권5호
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• pp.617-633
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• 2021

The purpose of this study is to examine emerging trends in fashion films and the impact of COVID-19 through analysis of Prada films produced before and after the initial spread of the COVID-19 pandemic. We selected 40 cases occurring prior to the pandemic, from June to December 2019, and 21 cases occurring since the outbreak, from June to December 2020. To identify relevant trends, we conduct a literature review and examine a range of case studies. First, travel restrictions and confronting activities currently inhibit production. Through our case study analysis, we identify nineteen cases in between before and after COVID-19. Secondly, Prada can be seen to mainly produce episodes and promotional films. Additionally, it develops content showcasing brand values in environmental, cultural, creative, and sport-related fields; intended audiences extend beyond the realm of fashion. Thirdly, a new film category began to develop after the outbreak of COVID-19, namely, narrative films utilizing virtual interactions. According to our analysis results, we expect film production that is increasingly facilitated by virtual communication, technology utilization, and online platforms to continue even after the resolution of COVID-19. New film categories will emerge, and we predict that the gap between the number of cases before and after COVID-19 will narrow.

• 복식문화연구
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• 제28권3호
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• pp.285-298
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• 2020

This study aimed at examining fashion consumers' awareness during the COVID-19 pandemic. Big data analysis methods, such as text mining, social network analysis, and regression analysis, were applied to user posts about fashion on Korean portal websites and social media during COVID-19. R 3.4.4, UCINET 6, and SPSS 25.0 software were used to analyze the data. The results were as follows. In researching the popular fashion-related topics during COVID-19, the prevention of infection and prophylaxis were significant concerns in the early stage (Jan 1 to Jan 31, 2020), and changed to online channels and online fashion platforms. Then, various topics and fashion keywords appeared with COVID-19-related keywords afterwards. Fashion-related subjects concerned prophylaxis, home life, digital and beauty products, online channels, and fashion consumption. In comparing fashion consumers' awareness during COVID-19 with SARS and MERS, "face masks" was the common keyword for all three illnesses; yet, the prevention of infection was a major consumer concern in fashion-related subjects during COVD-19 only. As COVD-19 cases increased, the search volume for face masks, shoes, and home clothes also increased. Consumer awareness about face masks shifted from blocking yellow dust and micro-dust to the sociocultural significance and short supply. Keywords related to performance turned out to be the major awareness as to shoes, and home clothes were repurposed with an expanded range of use.

• 근관절건강학회지
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• 제27권3호
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• pp.255-267
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• 2020

Purpose: The purpose of this study is to compare topics through keywords related to nurses in internet portals and social media Pre coronavirus disease (COVID-19) era and during the COVID-19 era. Methods: For six months before and during the outbreak of COVID-19 in Korea, "nurse" was searched on the internet. For data collection, we implemented web crawlers in programming languages such as Python and collected keywords. The keywords collected were classified into three domains of topic Modeling. Results: The keyword 'nurse' increased by 15% during COVID-19 era. Keywords that ranked high in Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF) values were before COVID-19, such as "nurse" and "C-section". during COVID-19, however, they were not only "nurse" but also "emergency" and "gown" related to pandemics. Conclusion: Various topics were being uploaded into the internet media. Nursing professionals should be interested in the text that is revealed in the internet media and try to continuously identify and improve problems.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제43권5호
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• pp.397-404
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• 2020

Coronavirus disease(COVID-19) is highly infectious disease that directly affects the lungs. To observe the clinical findings from these lungs, the Chest Radiography(CXR) can be used in a fast manner. However, the diagnostic performance via CXR needs to be improved, since the identifying these findings are highly time-consuming and prone to human error. Therefore, Artificial Intelligence(AI) based tool may be useful to aid the diagnosis of COVID-19 via CXR. In this study, we explored various Deep learning(DL) approach to classify COVID-19, other viral pneumonia and normal. For the original dataset and lung-segmented dataset, the pre-trained AlexNet, SqueezeNet, ResNet18, DenseNet201 were transfer-trained and validated for 3 class - COVID-19, viral pneumonia, normal. In the results, AlexNet showed the highest mean accuracy of 99.15±2.69% and fastest training time of 1.61±0.56 min among 4 pre-trained neural networks. In this study, we demonstrated the performance of 4 pre-trained neural networks in COVID-19 diagnosis with CXR images. Further, we plotted the class activation map(CAM) of each network and demonstrated that the lung-segmentation pre-processing improve the performance of COVID-19 classifier with CXR images by excluding background features.