• 기록학연구
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• 제29호
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• pp.35-78
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• 2011

연극은 공연예술을 대표하는 분야로 우리나라의 근대의 시작과 역사를 함께하고 있다. 그러나 그 동안 연극기록물을 관리하고자 했던 노력이 부족해 이미 유실되고 흩어져버린 기록물이 대부분이다. 특히 연극이라는 공연예술의 특성에 따라 작품 자체는 일회로 공연되고 사라져버리는 것이므로, 후대가 공연을 향유하고 연구하기 위해서는 관련 기록을 통해 흔적을 찾아볼 수밖에 없는 현실에서 연극 기록물을 수집하는 것은 매우 중대한 과제라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 당대에 행해지는 연극행위에 따른 기록물을 수집하는 것을 목적으로 기록물의 종류와 특성을 분석하고, 이 분석한 내용을 기반으로 수집범위, 대상, 우선순위, 수집 수준, 수집 방법을 제안하였다. 수집의 범위는 우리나라의 근대극이 시작된 1900년대 이후에 전국적으로 행해진 연극 관련 기록물로, 기획행정 희곡(대본) 연출 무대디자인 홍보 공연 평가 개인 기록물 외에 개인정보와 단체정보, 공간정보의 관련정보 기록물을 그 대상에 포함한다. 기록물은 일반기록물과 역사기록물로 구분하여 역사적 가치가 있고 공공기관의 지원에 의해 공연된 연극을 우선적인 수집 대상으로 정한다. 다양한 기록물의 수집 수준을 결정하기 위해 '원본수집', '사본수집', '웹 링크', '데이터베이스'로 구분하고 공연의 성격에 따라 '필수', '권장', 재량'의 정도를 정해 수준을 제안하고 이관, 기증, 기탁, 구입의 일반적인 수집 방법과 복사, 제작, 납본, 입력, 웹 링크 연결 등의 방법으로 기록물을 수집할 수 있다. 이러한 수집 방안의 실행을 위해서는 수집의 수행과 기록물의 활용은 디지털 기반 환경에서 통합적으로 이루어져야 하고, 통합 관리를 위한 중앙 집중형 기관 설립을 전제로 해야 하며, 연극의 이해관계자와 유관기관 간의 협력을 필요로 할 것이다.

• 대한응급의학회지
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• 제29권5호
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• pp.430-436
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• 2018

Objective: The purpose of this study was to evaluate whether or not the d-dimer level indicating hyperfibrinolysis could be a predictor of early poor outcome (massive transfusion, death within 24 hours) associated with trauma-induced coagulopathy in blunt trauma without significant brain injury. Methods: This study was a retrospective observational study using 516 blunt trauma patients without significant brain injury. The poor outcome group, including patients receiving massive transfusion and those who died within 24 hours, consisted of 33 patients (6.4%). The variables were compared between the poor outcome group and good outcome group, and logistic regression analysis was performed using statistically significant variables. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was performed to evaluate the poor outcome prediction ability of the initial d-dimer level. Results: The poor outcome group showed more serious anatomical, physiological, and laboratory data than the good outcome group. In the ROC curve analysis for evaluation of the poor outcome prediction of the d-dimer level, the area under the curve value was 0.87 (95% confidence interval [CI], 0.84-0.90) while the cut-off value was 27.35 mg/L. In the logistic regression analysis, the high d-dimer level was shown to be an independent predictor of poor outcome (adjusted odds ratio, 14.87; 95% CI, 2.96-74.67). Conclusion: The high d-dimer level (>27.35 mg/L) can be used as a predictor for the poor outcome of patients with blunt trauma without significant brain injury.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제25권3호
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• pp.164-171
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• 2021

Purpose: Mild cognitive impairment (MCI) is a prodromal stage of Alzheimer's disease (AD). Brain atrophy in this disease spectrum begins in the medial temporal lobe structure, which can be recognized by magnetic resonance imaging. To overcome the unsatisfactory inter-observer reliability of visual evaluation, quantitative brain volumetry has been developed and widely investigated for the diagnosis of MCI and AD. The aim of this study was to assess the prediction accuracy of quantitative brain volumetry using a fully automated segmentation software package, NeuroQuant^®, for the diagnosis of MCI. Materials and Methods: A total of 418 subjects from the Korean Brain Aging Study for Early Diagnosis and Prediction of Alzheimer's Disease cohort were included in our study. Each participant was allocated to either a cognitively normal old group (n = 285) or an MCI group (n = 133). Brain volumetric data were obtained from T1-weighted images using the NeuroQuant software package. Logistic regression and receiver operating characteristic (ROC) curve analyses were performed to investigate relevant brain regions and their prediction accuracies. Results: Multivariate logistic regression analysis revealed that normative percentiles of the hippocampus (P < 0.001), amygdala (P = 0.003), frontal lobe (P = 0.049), medial parietal lobe (P = 0.023), and third ventricle (P = 0.012) were independent predictive factors for MCI. In ROC analysis, normative percentiles of the hippocampus and amygdala showed fair accuracies in the diagnosis of MCI (area under the curve: 0.739 and 0.727, respectively). Conclusion: Normative percentiles of the hippocampus and amygdala provided by the fully automated segmentation software could be used for screening MCI with a reasonable post-processing time. This information might help us interpret structural MRI in patients with cognitive impairment.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권5호
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• pp.195-200
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• 2021

동영상 공유 플랫폼의 발전으로 인해 동영상 업로드 분량이 폭발적으로 증가하고 있다. 그러한 동영상에는 다양한 형태의 음악이 포함되는 경우가 많으며, 그중에는 커버곡이 포함된다. 음악의 저작권을 보호하기 위해서는 커버곡의 원곡을 찾아내는 알고리즘이 필요하지만, 커버곡은 원곡의 조성, 속도와 전체적인 구성이 변형된 것이기 때문에 커버곡의 원곡을 찾기는 쉽지 않다. 이와 같이 변형된 커버곡으로부터 원곡을 검색하는 효율적인 알고리즘은 현재까지 알려진 바가 없다. 이에 본 연구에서는 멜로디 라인의 변곡점들을 활용한 커버곡의 원곡 검색 알고리즘을 제안한다. 변곡점은 멜로디 시퀀스에서 특징적인 변화 지점을 나타낸다. 제안하는 알고리즘은 원곡의 대표 구절에 대한 변곡점 시퀀스를 사용하여 원곡과 커버곡을 비교한다. 원곡의 대표 구절의 특징을 사용하기 때문에 커버곡이 전체적인 곡의 구성을 변형하여 만들어진 곡이라고 해도, 알고리즘의 검색 성능이 우수하다. 또한, 제안한 알고리즘은 변곡점 시퀀스의 특징만을 저장하고 사용하므로 메모리 사용량이 매우 적다. 알고리즘의 효율성은 성능평가를 통해 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.39-60
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• 2021

딥러닝 분야 중 생성과 관련된 연구는 주로 GAN 이후에 많은 알고리즘이 있는데 생성이라는 측면에서 볼 때 미술과는 다른 점이 있다. 공학적 측면에서의 생성이 주로 정량적 지표나 정답과 오답의 유무를 판단하는 것이라면 미술적 측면에서의 생성이란 다양한 관점에서 정답과 오답을 교차검증하고 의심하여 세상과 인간의 삶을 해석하는 생성을 만들어낸다. 본 논문은 딥러닝의 비디오 생성능력을 콜라주적 관점에서 해석하고 미술작가가 만든 결과물과 비교하였다. 실험의 특징은 콜라주 기법으로 만든 창작자의 결과물을 GAN이 얼마만큼 재현하는지와 창작적인 부분과의 차이점을 비교분석하는 것이고, GAN의 재현력에 대한 성능 평가항목을 만들어 그 만족도를 조사하였다. 창작자의 스테이트먼트와 표현목적을 얼마나 재현했는지에 관한 실험을 위해서는 스테이트먼트 키워드에 해당하는 딥러닝 알고리즘을 찾아 그 유사성을 비교하였으며, 실험결과 GAN은 콜라주 기법을 표현하기에는 기대에 많이 못 미쳤다. 그럼에도 불구하고 이미지 연상에서는 인간의 능력보다 높은 만족도를 보여주었는데 이것은 GAN의 추상화 생성 측면에서 인간과 비견할만한 능력을 보일 수 있다는 긍정적인 발견이라고 하겠다.

• 한국운동역학회지
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• 제31권1호
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• pp.1-15
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• 2021

Objective: The aim of this study was to investigate 1) the difference in static lower extremity alignment (SLEA) according to a history of lateral ankle sprain (LAS), 2) to identify SLEA factors affecting LAS, and 3) to present the cut-off value and 4) the usefulness and limitations of the SLEA measurement. Method: This case-control study recruited 88 men (age: 27.78±4.69 yrs) and 39 women (age: 24.62±4.20 yrs) subjects with and without LAS. SLEA measurement protocol included Q angle, tibiofemoral angle, genu recurvatum, rear foot (RF) angle, tibal varum and torsion, navicular drop, ankle dorsiflexion range of motion (DF ROM). Independent t-test, logistic regression and receiver operating characteristic (ROC) curve were used for statistical analysis. Results: Men with a history of LAS had significantly smaller Q angles both in standing and in supine position, while women with a history of LAS had significantly greater DF ROM in non-weight bearing (NWB; p < 0.05). Logistic regression model suggests tibial varum (OR = 0.779, p = 0.021) and WB DF ROM (OR = 1.067, p = 0.045) were associated with LAS in men. In case of women, there were no significant SLEA factors for LAS, however, ROC curve analysis revealed standing RF angle (AUC = 0.647, p = 0.028) and NWB DF ROM (AUC = 0.648, p = 0.026) could be affecting factors for LAS. Conclusion: There are differences in SLEA according to the history of LAS, furthermore, the identified items were different by sex. In case of men, tibial varum and WB DF ROM affect LAS occurrence. Standing RF angle and NWB DF ROM of women could be a predictor for LAS. However, since the sensitivity and specificity in most of the SLEA measurements are low, kinematic in dynamic tasks should be considered together for a more accurate evaluation of LAS risk.

• 한국습지학회지
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• 제23권1호
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• pp.67-73
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• 2021

도시화와 산업화로 인하여 불투수면적이 증가함에 따라 강우유출에 의한 비점오염원이 수계에 미치는 영향이 커지고 있다. 과거에는 비점오염원을 관리하기위해 장치형 시설(BMP)이 많이 사용되었으나 최근 LID(Low Impact Development)기술을 통해 자연적으로 처리하는 기술이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 자연형 시설 중 식생체류지에서의 강우 모니터링을 실시한 데이터를 토대로 SWMM 모델을 통해 다양한 강우사상을 모의하였다. LID 모델링 연구의 특징으로 실데이터가 자연시설을 통해 얻은 결과이기 때문에 단기간 데이터로는 정확한 모델링 자료를 구축하기 어려워 정확한 모델을 구현하기가 힘들다는 특징이 있는데, 본 연구에서는 3년간 모니터링한 데이터를 통해 정밀한 모델을 구축하였다는 점에서 의의가 있다. 총 18회 모니터링한 실데이터를 모의하였으며, 유입량과 유출량, 오염물질 5개항목의 제거효율을 모의하였다. 성능평가를 실시한 결과 7개 항목 대부분이 우수한 지표를 나타내었으며, 상대적으로 TN과 TP 항목이 모의성능이 낮은 것으로 나타났다. 미래에는 우리나라도 상수도 시스템과 하수도 시스템이 실질적으로 통합되어 운영되는 통합물관리 시스템이 도입될 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구결과는 미래형 통합물관리시스템에서 강우를 초기에 관리하는 단계에서 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 판단되며, 설치예상지역의 강우유출저감 및 오염물질 저감 정도를 사전에 예측할 수 있으며, 이를 통해 식생체류지의 과다설계를 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1203-1210
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• 2020

가뭄은 다양한 수문학적 또는 기상학적 인자들이 복합적으로 작용하여 발생하기 때문에 가뭄의 사상을 정확히 평가하는 것은 어려운 일이나, 이를 정량적으로 해석하기 위해 다양한 가뭄지수들이 개발되어 왔다. 하지만 현재 활용중인 가뭄지수들은 단일변량의 부족량을 통해 산정되며, 복합적인 원인으로 발생하는 가뭄의 사상을 정확히 판단하지 못하는 문제가 있다. 단순 단일변량의 부족을 가뭄이라고 판단하기는 어렵기 때문이다. 최근에는 빅데이터 분석에서 많이 활용되고 있는 비정형 데이터를 활용하여 지수를 개발하는 연구들이 타 분야에서 진행되고 있으며 우수성이 입증되고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 가뭄지수에 활용 중인 기상 및 수문정보(강수량, 댐 유입량)에 각각 비정형 데이터(뉴스데이터)를 결합하여 가뭄지수를 산정하고, 산정된 가뭄지수의 검증을 통해 가뭄해석의 활용성을 평가하고자 한다. 결합가뭄지수 산정을 위해 Clayton Copula 함수를 활용하였으며, 매개변수 추정은 교정방법을 이용하였다. 분석결과, 기존의 가뭄지수(SPI, SDI)보다 비정형 데이터를 결합한 가뭄지수가 가뭄기간을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 또한 Receiver Operating Characteristic (ROC) score가 기존의 가뭄지수들보다 높게 산정되어 가뭄해석에 있어 활용성이 우수하였다. 본 연구에서 산정된 결합가뭄지수는 기존 단일변량 가뭄지수의 해석적 한계를 보완하고 비정형데이터를 활용한 가뭄지수의 활용성이 우수하다는 점에서 활용성이 높다고 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권5호
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• pp.127-134
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• 2022

본 연구에서는 장기재령(4~6년)으로 양생된 플라이애시 콘크리트를 대상으로 촉진 염화물 이온 통과 시험을 수행하였다. 콘크리트 배합은 3수준의 물-결합재 비(0.37, 0.42, 0.47)와 2수준의 플라이애시 치환율(0, 30 %)을 가지고 있었으며, 시간 의존적으로 개선되는 통과 전하량을 정량적으로 분석하였다. 또한 실험결과를 GRU 알고리즘을 고려한 단별량 시계열 모델을 적용하여 학습하였으며, 그 예측값을 평가하였다. 통과전하량 실험 결과, 플라이애시 콘크리트는 물-결합재 비에 의한 통과 전하량의 변화가 재령이 증가함에 따라 점차 감소하였으며 OPC 콘크리트에 비하여 우수한 염해저항성을 나타내었다. 최종 평가일인 6년에서 플라이애시 콘크리트는 모든 물 결합재 비 조건에서 'Very low' 등급에 해당되는 통과 전하량이 평가되었지만, OPC 콘크리트의 경우 가장 높은 물-결합재 비를 갖는 조건에서 'Moderate' 등급을 나타내었다. 메인 알고리즘으로서 사용한 GRU 알고리즘은 시계열 데이터를 분석할 수 있고 연산 속도가 빠른 장점을 갖고 있다. 4개의 은닉층을 갖는 딥-러닝 모델이 고려되었으며 결과값은 실험값을 합리적으로 예측하고 있었다. 본 연구의 딥-러닝 모델은 단변량 시계열 특성만을 고려할 수 있는 한계점이 존재하지만 추가 연구를 통해 콘크리트의 강도 및 확산계수와 같은 다양한 특성을 고려할 수 있는 모델이 개발 중에 있다.

• 기독교교육논총
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• 제66권
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• pp.309-341
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• 2021

본 연구의 목적은 포스트 코로나 시대를 준비하기 위해 신앙교육을 위한 지능형 학습플랫폼 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 인공지능 알고리즘, 학습플랫폼 개발 연구, 신앙교육 관련 선행연구를 검토하여 포스트 코로나 시대를 대비할 수 있는 지능형 학습플랫폼 설계 모형의 초안을 개발하였다. 개발된 모형 초안은 전문가 5명을 대상으로 델파이 조사를 실시하여, 타당성을 검증하였다. 개발된 모형 초안은 전문가 타당성 검증결과 내용타당도가 모두 1로 나타나 타당한 것으로 검증되었다. 모형에 대해 전문가들의 수정의견이 3가지가 제시되었고, 전문가들의 의견을 반영하여 모형을 최종 수정하였다. 수정된 최종 모형은 학습자료, 학습활동, 학습데이터 및 인공지능 3개 영역으로 구성하였으며, 각 영역에 교육과정, 학습콘텐츠 추가학습자원, 학습자 유형화, 학습 행동, 평가 행동, 학습자 특성 데이터, 학습활동 데이터, 인공지능 데이터 학습분석 9개의 요소로 구성하였고, 각 구성 요소에는 29개의 세부요소를 설정하였다. 이와 함께 14개의 학습플로어를 구성하였다. 본 연구는 신앙교육을 위한 지능형 학습플랫폼의 기초적인 모형을 최초로 개발한 것이 가장 큰 시사점이라고 할 수 있다.