• 대한족부족관절학회지
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• 제25권4호
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• pp.157-164
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• 2021

Purpose: This study aimed to report the current trends in the management of the hallux valgus (HV) deformity over the last few decades through a survey of the Korean Foot and Ankle Society (KFAS) members. Materials and Methods: A web-based questionnaire containing 34 questions was sent to all KFAS members in September 2021. The questions were mainly related to the preferred techniques and clinical experience in correction in patients with an HV deformity. Answers with a prevalence of ≥50% of respondents were considered a tendency. Results: One hundred and nine (19.8%) of the 550 members responded to the survey. The most common symptom for determining surgical treatment was bunion pain (68.8%), and different surgical techniques were selected according to the following radiological parameters: HV angle 30 to 40 degrees and intermetatarsal angle 15 to 20 degrees. The two procedures most preferred by the respondents were distal chevron osteotomy (55.0%), and proximal chevron osteotomy (21.1%). In an average of 71.6% of respondents, Arkin osteotomy was performed simultaneously during HV surgery. HV accompanied by an overriding deformity of the second toe was most often addressed with a combination of second metatarsal osteotomy and soft tissue rebalancing procedure (35.8%). After HV surgery, the recurrence rate of HV deformity was found to be 12.2% on average and the surgeons who had performed minimally invasive surgery (MIS) for HV comprised 34.9% of the total respondents. Conclusion: This study provides updated information on the current trends in the management of the HV deformity in Korea. Both consensus and variation in the approach to patients with HV were identified by this survey study. Although MIS for HV has increased, it appears the consensus for selecting this method has not yet been established.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.345-353
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• 2021

Cloud computing represent a new era of computing that's forms through the combination of service-oriented architecture (SOA), Internet and grid computing with virtualization technology. Virtualization is a concept through which every cloud is enable to provide on-demand services to the users. Most IT service provider adopt cloud based services for their users to meet the high demand of computation, as it is most flexible, reliable and scalable technology. Energy based performance tradeoff become the main challenge in cloud computing, as its acceptance and popularity increases day by day. Cloud data centers required a huge amount of power supply to the virtualization of servers for maintain on- demand high computing. High power demand increase the energy cost of service providers as well as it also harm the environment through the emission of CO₂. An optimization of cloud computing based on energy-performance tradeoff is required to obtain the balance between energy saving and QoS (quality of services) policies of cloud. A study about power usage of resources in cloud data centers based on workload assign to them, says that an idle server consume near about 50% of its peak utilization power [1]. Therefore, more number of underutilized servers in any cloud data center is responsible to reduce the energy performance tradeoff. To handle this issue, a lots of research proposed as energy efficient algorithms for minimize the consumption of energy and also maintain the SLA (service level agreement) at a satisfactory level. VM (virtual machine) consolidation is one such technique that ensured about the balance of energy based SLA. In the scope of this paper, we explore reinforcement with fuzzy logic (RFL) for VM consolidation to achieve energy based SLA. In this proposed RFL based active VM consolidation, the primary objective is to manage physical server (PS) nodes in order to avoid over-utilized and under-utilized, and to optimize the placement of VMs. A dynamic threshold (based on RFL) is proposed for over-utilized PS detection. For over-utilized PS, a VM selection policy based on fuzzy logic is proposed, which selects VM for migration to maintain the balance of SLA. Additionally, it incorporate VM placement policy through categorization of non-overutilized servers as- balanced, under-utilized and critical. CloudSim toolkit is used to simulate the proposed work on real-world work load traces of CoMon Project define by PlanetLab. Simulation results shows that the proposed policies is most energy efficient compared to others in terms of reduction in both electricity usage and SLA violation.

• 환경생물
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• 제39권4호
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• pp.581-589
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• 2021

본 연구는 메꽃과 6종의 식물에 대해 신속하고 비파괴적으로 분류하기 위해 근적외선(Vis-NIR) 스펙트럼을 이용하였고 데이터의 전처리와 머신러닝 기술을 적용하였다. 전국적으로 분포하는 메꽃과 6종에 대해 야외에서 휴대용 분광기를 이용하여 판별하였다. 식물의 잎의 표면에서 400~1,075 nm의 근적외선 스펙트럼(1.5 nm)을 수집하였다. 수집된 스펙트럼 데이터는 3가지의 전처리와 raw데이터를 이용하였고 4종류의 머신러닝 모델을 적용하여 높은 판별 정확도를 확인하였다. 전처리와 머신러닝 모델의 조합을 통해 분석된 판별의 정확도는 43~99%의 범위로 분석되었고, standard normal variate 전처리와 support vector machine 머신러닝 모델의 조합에서 판별 정확도가 98.6%로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서 수집된 스펙트럼은 식물의 성장단계, 다양한 측정 지역 및 잎에서의 측정 위치 등과 같은 요인과 더불어 데이터 분석을 위한 조건으로 최적의 전처리와 머신러닝 기술을 적용한다면 메꽃과 식물의 야외에서의 정확한 분류가 가능하고 이들 식물의 효과적인 관리와 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.227-241
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• 2022

전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.

• Composites Research
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• 제36권3호
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• pp.199-204
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• 2023

저온 분사된 입자와 섬유강화 복합재료 사이의 접착력을 향상시키기 위해 금속 메쉬와 금속 입자/에폭시 접착제가 조합된 중간층이 도입되었다. 저온 분사 입자 및 금속 메쉬 그리고 금속 입자에는 모두 알루미늄을 활용하였다. 높은 변형률 속도에서 중간 층의 응력을 예측하기 위해서는 접착제 물성의 측정 또는 계산이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 금속 입자/에폭시 접착제의 물성을 계산하기 위해 혼합법칙(Rule of mixture)을 활용한 균질화 기법의 연구를 진행하였다. 균질화 기법의 검증을 위해 금속 메쉬/접착제로 구성된 중간층에 알루미늄 입자를 활용한 저온 분사를 진행하여, 실험으로 측정된 입자의 침투 깊이를 유한요소 해석에서 계산된 입자의 침투 깊이와 비교하였다. 시험과 해석에서 저온 분사 입자 혹은 중간층에 도입된 입자 하나 수준 크기의 침투 결과를 확인하였고, 이를 통해 높은 변형률 속도를 갖는 입자강화 복합재료 층의 물성 예측에 있어 균질화 기법이 적용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국환경농학회지
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• 제42권2호
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• pp.112-120
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• 2023

Methane (CH₄) and nitrous oxide (N₂O) are significant contributors to greenhouse gas (GHG) emissions from rice fields. Mid-summer drainage is a commonly practiced water management technique that reduces CH₄ emissions from rice fields. Slow-release fertilizers gradually release nutrients over an extended period and have been shown to reduce N₂O emissions. However, the combined effect of slow-release fertilizer and water management on GHG emissions remains unclear. This study compared GHG emissions from a rice paddy subjected to mid-summer drainage for 10 days (control) with that of a rice paddy subjected to prolonged mid-summer drainage for 20 days combined with slow-release fertilizer (W+S). Gas sampling was conducted weekly using a closed chamber method. During the rice cultivation period, cumulative CH₄ and N₂O emissions were reduced by 12.3% and 16.2%, respectively, in the W+S treatment compared to the control. Moreover, the W+S treatment exhibited a 1.9% increase in grain yield compared to the control. Under experimental conditions, slow-release fertilizers, in combination with prolonged mid-summer drainage, proved to be the optimal approach for achieving high crop yield while reducing GHG emissions. This represents an effective strategy to mitigate GHG emissions from rice paddy fields.

• 분석과학
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• 제19권1호
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• pp.96-102
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• 2006

Trimethylamine(이하 TMA)은 물질특성상 시료의 채취 및 분석과 관련하여, 여러 가지 어려운 문제점들을 가지고 있다. 일반적으로 TMA의 채취방법으로 황산용액 흡수법이나 황산여과지 방법을 추천하고있다. 이들 방법은 아직까지 운용상 어려움과 분석시 숙련도를 요구한다. 본문에서는 보조적인 방법으로 Tedlar bag에 기초한 채취 및 SPME 를 이용한 분석기법의 특성에 대해 평가하고자 하였다. Tedlar bag은 시료의 채취 및 보관과 관련한 불안정성, 분석시 재현성 등에 대해 일부 문제점들이 지적받고 있다. 따라서 본 연구에서는 이런 문제점들을 여러 가지 기준으로 평가하고자 하였다. 이를 위해 다음과 같이 3가지 관점에서 비교실험을 수행하였다: (1) Tedlar bag에 TMA 시료를 보존할 때의 경시 변화, (2) Tedlar bag의 표면에 의한 TMA의 흡착 손실 정도, (3) SPME를 이용한 반복 분석시 파이버에 의한 시료의 흡착손실 등을 조사하였다. 최대 20일까지를 기준으로 경시 변화의 경향성을 조사한 결과, 48시간 까지 저농도에서 40~50% 정도로 시료의 감소가 일어났다. 그리고 두 가지 농도대에서 Tedlar bag 내부의 표면흡착에 의한 손실 여부를 평가한 결과, 저농도에서 약 20%, 고농도에서는 5% 이내의 손실을 확인하였다. 또한 동일한 Tedlar bag의 시료를 SPME로 반복분석한 결과, SPME fiber를 반복사용할 때 마다 백내부의 시료가 매회 2-3% 수준 감소하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국노년학
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• 제29권4호
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• pp.1313-1325
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• 2009

본 연구는 지역사회 거주 저소득계층 노인의 우울 수준을 파악하고 우울의 영향요인을 규명하기 위한 서술적 조사연구이다. 본 연구는 수도권 A 지역 65세 이상의 남녀 재가 저소득계층 노인 306명을 대상으로 2007년 1월부터 9월까지 시행되었다. 측정변수는 생활만족도, 일상생활수행능력, 인지기능, 지각된 건강상태, 건강행위, 건강문제와 우울이었다. 자료분석은 기술통계, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient와 다중회귀 분석을 이용하여 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구대상자의 우울점수는 6.37점으로 8점을 기준으로 우울군은 43.8%이었다. 둘째, 대상자의 학력수준, 건강보험 유형 및 경제수준에 따른 우울 점수 차이는 통계적으로 유의하였다. 셋째, 대상자의 건강행위 및 건강상태에 따른 우울 점수를 비교한 결과에서는 흡연 유무, 고혈압, 관절염 및 요실금 유무가 유의한 변수로 나타났다. 넷째, 생활만족도, 지각된 건강상태, 및 인지기능은 우울과 유의한 음의 상관관계를 보였다. 다섯째, 선형회귀분석을 실시한 결과, 생활만족도, 인지기능, 건강보험유형이 유의한 설명변수로 나타났으며, 모형의 설명력은 67.6%이었다. 이러한 영향요인에 대한 연구결과를 기반으로 노인 우울이 발생할 수 있는 고위험군을 파악하며, 체계적이고 효과적인 중재방안이 모색되어야 할 것이다.

• 산업융합연구
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• 제21권8호
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• pp.1-12
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• 2023

본 연구의 목적은 COVID-19 팬데믹으로 인해 대학 수업에서 시행하게 된 블렌디드러닝의 외적 수업형태가 학생들의 학업 성취도에 미친 영향, 그리고 블렌디드러닝의 내적 수업전략이 학습자의 인식에 미친 영향은 어떠한지를 분석하여 온라인수업의 바람직한 방향성을 제시하는 것이다. 본 연구는 2022년 1학기 G대학에서 미적분학I 수업을 수강하는 학생들을 대상으로 하여 실험반 117명과 비교반 707명에 대한 대면수업 및 온라인수업 그리고 교수 방법의 혼합을 통한 블렌디드러닝을 실시하고 학업성취도와 학습자 인식을 조사하였다. 연구결과로는 온라인수업만으로 한 학기를 진행했을 때보다 중간고사 이전에는 온라인수업을 진행하고, 이후에는 대면수업으로 운영하는 블랜디드 수업방식을 수행하였을 때 학업성취도가 하향되는 결과를 얻게 되었다. 미리 준비되지 않은 단순한 외적 수업형태의 블렌디드러닝은 비효과적이었으나 온라인수업으로만 이루어진 수업형태에서 동영상 및 실시간 수업의 혼합 모형은 긍정적인 학습자 인식을 보여주었다. 테크놀로지를 혼합하여 실시한 교수전략 또한 긍정적인 결과로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.27-45
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• 2023

정보통신기술의 발달로 정보보호의 중요성이 커졌지만, 기업은 제한된 예산 내에서 적절한 대책을 선택하는 데 어려움을 겪고 있다. Sönmez and Kılıç(2021)는 정보 보안 침해를 완화하기 위한 최적의 투자 조합을 결정하기 위해 AHP 및 혼합 정수 계획을 사용하는 모델을 제안했다. 그러나 1) 보안 위협에 대한 보안 대책의 효과를 객관적으로 측정하지 못하고, 2) 투자로 인한 위험 감소가 투자 이전에 측정한 위험 수준을 초과하는 비현실적인 현상이 발생하고, 3) 여러 위협에 대해 단일 대응책을 사용할 때 중복된 투자가 이루어진다는 한계가 있었다. 본 연구에서는 베타 확률 분포를 사용하여 대책의 효과를 객관적으로 정량화하고, 위험 감소 수준이 투자 이전에 측정된 위험 수준을 초과하지 않고 보안 대책이 중복 투자되지 않도록 최적화 모델을 개선했다. 개선된 모델을 국내 중소기업을 대상으로 실증분석한 결과, Sönmez and Kılıç(2021)의 최적화 모델보다 더 나은 결과를 도출했다. 개선된 최적화 모델을 사용하면 정보보호 비용, 수량, 대책 효율성을 고려하여 고정된 예산 내에서 최적의 대책별 투자 포트폴리오를 도출할 수 있고, 정보 보안 예산을 확보하고 정보 보안 위협을 효과적으로 해결하는데 도움이 될 것이다.