• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.471-480
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• 2023

국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.

• 환경위생공학
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• 제15권3호
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• pp.1-7
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• 2000

There is increasing evidence suggestion that passive smoking increases the risk of lung cancer and other disease, though the potential health effects of exposure to environmental tobacco smoke (ETS) is a controversial subject. Since smoking in restaurant is prevalent in Korea, the concern on passive smoking exposure of non-smoking service-workers has been requested. ETS exposure of non-smoking service-workers at restaurant was assessed because they hare spent their times in restaurant indoors. The purpose of this study was feasibility of nitrogen dioxide($NO_2$) as exposure marker of ETS. The results of the study were as follows; 1. Average $NO_2$ concentrations in indoor and outdoor t restaurants were 57.1ppb(${\pm}12.4$) and 54.29ppb(${\pm}9.54$), respectively. Comparing office-workers, service-workers at restaurants were exposured highly. 2. The personal $NO_2$ measurement as exposure marker of ETS could cause the exposure error because $NO_2$ can be generated by combustion appliances in indoor. 3. Service-workers spent their most time(86.6%) in indoor. Mean time spent at restaurant indoors and at home was 9.4 hours and 10.9 hours, respectively. 4. Personal $NO_2$ levels correlated with indoor $NO_2$ concentrations of restaurant (r=0.70) and of their home (r=0.52) rather than of outdoor $NO_2$ concentration of restaurant (r=0.35). The cause of personal $NO_2$ exposure of non-smoking service-workers were considered as smoking of guests and combustion appliance indoors. 5. personal $NO_2$ exposures were estimated using Monte-Carlo simulation and time-weighted model. Estimated personal $NO_2$ level was 47.25ppb(${\pm}8.3$).

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제28권4호
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• pp.551-560
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• 2018

Bellflower root (Platycodon grandiflorum), which belongs to the Campanulaceae family, is a perennial grass that grows naturally in Korea, northeastern China, and Japan. Bellflower is widely consumed as both food and medicine owing to its high nutritional value and potential therapeutic effects. Since foodborne disease outbreaks often come from vegetables, understanding the public health risk of microorganisms on fresh vegetables is pivotal to predict and prevent foodborne disease outbreaks. We investigated the microbial communities on the bellflower root (n = 10). 16S rRNA gene amplicon sequencing targeting the V6-V9 regions of 16S rRNA genes was conducted via the 454-Titanium platform. The sequence quality was checked and phylogenetic assessments were performed using the RDP classifier implemented in QIIME with a bootstrap cutoff of 80%. Principal coordinate analysis was performed using the weighted Fast UniFrac distance. The average number of sequence reads generated per sample was 67,192 sequences. At the phylum level, bacterial communities from the bellflower root were composed primarily of Proteobacteria, Firmicutes, and Actinobacteria in March and September samples. Genera Serratia, Pseudomonas, and Pantoea comprised more than 54% of the total bellflower root bacteria. Principal coordinate analysis plots demonstrated that the microbial community of bellflower root in March samples was different from those in September samples. Potential pathogenic genera, such as Pantoea, were detected in bellflower root samples. Even though further studies will be required to determine if these species are associated with foodborne illness, our results indicate that the 16S rRNA gene-based sequencing approach can be used to detect pathogenic bacteria on fresh vegetables.

• 치위생과학회지
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• 제15권6호
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• pp.712-720
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• 2015

본 연구는 65세 이상 노인들의 치아건강도와 선호식품과의 관련성을 알아보고자 국가통계자료인 2010년과 2011년 국민건강영양조사 원시자료를 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 채소류, 과일류, 기타식품의 선호도가 높은 사람은 T-health 지수와 FS-T 지수가 높았고, ST와 PT도 많은 반면, 채소류, 과일류, 기타식품의 선호도가 낮은 사람은 MT가 많은 것으로 나타났다. T-health 지수는 곡류, 과일류, 기타식품, 65~69세, 70~74세, 소득분위 중하위권과 하위권에서 유의하였고, ST는 곡류, 기타식품, 65~69세, 70~74세, 소득분위 중하위권에서 유의한 영향을 미쳤다(p<0.05). FS-T 지수는 과일류, 유지 및 당류, 기타식품, 65~69세, 70~74세, 소득분위 중하위권과 하위권에서 유의하였으며, PT 및 MT는 곡류, 과일류, 65~69세, 70~74세, 소득분위 중하위권과 하위권에서 유의한 영향을 미쳤다(p<0.05). 이상의 결과를 종합하면, 65세 이상 노인들의 치아건강도와 식품의 선호도는 밀접한 연관성이 있는 것으로 조사되었다. 특히, 노인들의 치아건강도에 따라 선호식품에 차이가 있으며, 노인들의 치아건강상태가 영양불균형을 초래하는 위험요인으로 작용될 수 있다는 것에 주목할 필요가 있다. 따라서 노인들을 비롯한 모든 연령층에서 치아건강을 유지하기 위한 노력이 필요하며, 생애에 걸쳐 구강건강관리 를 할 수 있는 프로그램 마련이 필요할 것으로 판단되었다.

• 한국산업보건학회지
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• 제11권3호
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• pp.190-197
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• 2001

Noise-induced hearing loss(NIHL) was the highest rate (43.5%~58.5% from 1996 to 1998) of positive findings through specific medical program in Korea. There were much more NIHL at workers of automobile manufacturing factories than other manufacturing factories. The specific aim of the present study was to determine the noise exposure of automobile press lines, according to their job titles, press line types(auto, semiauto), dosimeter parameters setting. There were a total 11 press lines sampled at a automobile manufacturing company. Among those press lines, 10 press lines were autolines with acoustic enclosure, one semiauto press line was no aucostic enclosure Noise exposure data were sampled for an work shift using noise dosimeter, which recorded both time-weighted average(TWA) and 1-min average. The mean OSHA TWA(Korea TWA with threshold 90) was $80.7dB(A){\pm}4.7dB(A)$ for leader, $82.8dB(A{\pm}4.5dB(A)$ for pallette man, $76.7dB(A){\pm}4.3dB(A)$ for press operators, $76.6dB(A){\pm}5.6dB(A)$ for crane operators, $77.1dB(A){\pm}2.8dB(A)$ for forklift drivers, whereas the mean NIOSH TWA was $88.9dB(A){\pm}1.7dB(A)$ for leader, $89.6dB(A){\pm}2.1dB(A)$ for pallette man, $86.7dB(A){\pm}1.8dB(A)$ for press operators, $88.5dB(A){\pm}2.0dB(A)$ for crane operators, $87.7dB(A){\pm}1.0dB(A)$ for forklift drivers. While L10 for NIOSH TWA samples was 84.8 dB(A) ~ 87.3 dB(A), L10 for OSHA TWA samples was 69.5 dB(A) ~ 77.4 dB(A). L10 means that the TWA for 90% of the samples exceeded L10. Among OSHA TWA(Korea TWA with threshold 90) samples for pallette man, 7.7 % exceeded 90 dB(A), the OSHA permissible exposure level, but OSHA TWA samples for the other job titles didn't. Among NIOSH TWA samples, the samples over 85 dB(A), the NIOSH recommended exposure limit, was 100% (leaders), 83.3 %(operators), 97.4%(palletteman), 100%(forklift drivers), 91.7 %(crane operator). The results of One-way random effects analysis of variance models shows that the difference between job titles was significant by OSHA TWA(p<0.05), but not significant by NIOSH TWA(p>0.05). NIOSH TWA samples were significantly higher than OSHA TWA samples(P<0.05). Regression analysis was used to obtain relationships between OSHA TWA samples and NIOSH TWA samples. In this case the coefficient of determination = 0.90, which shows the high degree association between two methods. Regression equation, NIOSH TWA = 0.552 * OSHA TWA + 42.13 dB(A), shows that if OSHA TWA is known, NIOSH TWA can be predicted by the equation. The mean TWA difference between threshold 80 dBA and 90 dBA was significant(p<0.01). While the TWA noise exposures were 7.7% above the Korea(OSHA) PEL, they were more than 83.3% over NIOSH REL. Automobile workers were exposed to noise level that could be potentially damaging to their hearing. It found that there is approximately 25% excess risk of hearing loss even if a worker is protected to the PEL in according to NIOSH study.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.127-137
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• 2019

재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.