• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.1-17
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• 2024

숲을 체계적으로 관리하고 경영하기 위해서는 나무생장 변화에 대한 신뢰성 있는 예측이 필요하다. 독일의 아이펠 지역에서는 주요 목재종인 유럽너도밤나무가 식재되어 관리되어 지고 있다. 본 지역의 산림관리자의 실제 산림경영의 경험과 조언을 토대로, 다양한 산림 관리에 따른 단기 및 장기 효과를 예측하고자 지역 특수성을 지니는 시뮬레이션 모델의 접근방법을 개발하고자 하였다. 시뮬레이션 모델은 (1) 묘목 생성, (2) 나무 사멸 조절 (3) 나무 생장의 세 가지 모듈로 구성된다. 산림관리자에 의해 제공된 너도밤나무 숲의 실제 부피 변화를 근사화하기 위해 다양한 변수(나무수, 나무간 거리, 씨앗의 분포, 경쟁)를 반복적으로 수정하여 세 가지 모듈을 결합한 하이브리드 시뮬레이션 모델을 개발할 수 있었다. 본 연구를 통해 유럽너도밤나무 숲의 350년을 모의하여 생장 변화를 예측하였으며, 아이펠 지역의 세 가지 다른 관리 방법 (숲을 보호한 상태에서 목재벌채, 선택적 벌목, 보호림) 시나리오를 적용하였을 때 모의된 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 나무 생장의 변화가 현실적으로 잘 반영되었다는 것을 확인할 수 있었으며, 미래에 장기간 실제 축적된 산림 데이터를 획득하여, 검증과 보정의 과정을 반복한다면 더 높은 정확도의 지역 맞춤형 모델이 개발될 수 있을 것으로 사료된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권8호
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• pp.1007-1017
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• 2020

Objective: The purpose of our study was to investigate the predictive abilities of clinical and computed tomography (CT) features for outcome prediction in patients with coronavirus disease (COVID-19). Materials and Methods: The clinical and CT data of 238 patients with laboratory-confirmed COVID-19 in our two hospitals were retrospectively analyzed. One hundred sixty-six patients (103 males; age 43.8 ± 12.3 years) were allocated in the training cohort and 72 patients (38 males; age 45.1 ± 15.8 years) from another independent hospital were assigned in the validation cohort. The primary composite endpoint was admission to an intensive care unit, use of mechanical ventilation, or death. Univariate and multivariate Cox proportional hazard analyses were performed to identify independent predictors. A nomogram was constructed based on the combination of clinical and CT features, and its prognostic performance was externally tested in the validation group. The predictive value of the combined model was compared with models built on the clinical and radiological attributes alone. Results: Overall, 35 infected patients (21.1%) in the training cohort and 10 patients (13.9%) in the validation cohort experienced adverse outcomes. Underlying comorbidity (hazard ratio [HR], 3.35; 95% confidence interval [CI], 1.67-6.71; p < 0.001), lymphocyte count (HR, 0.12; 95% CI, 0.04-0.38; p < 0.001) and crazy-paving sign (HR, 2.15; 95% CI, 1.03-4.48; p = 0.042) were the independent factors. The nomogram displayed a concordance index (C-index) of 0.82 (95% CI, 0.76-0.88), and its prognostic value was confirmed in the validation cohort with a C-index of 0.89 (95% CI, 0.82-0.96). The combined model provided the best performance over the clinical or radiological model (p < 0.050). Conclusion: Underlying comorbidity, lymphocyte count and crazy-paving sign were independent predictors of adverse outcomes. The prognostic nomogram based on the combination of clinical and CT features could be a useful tool for predicting adverse outcomes of patients with COVID-19.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.45-55
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• 2024

본 연구는 DEA 모형과 Tobit 모형을 이용하여 전문건설기업의 업종별 효율성과 효율성 결정요인을 분석하였다. 분석대상은 2022년도를 기준으로 한 394개 전문건설기업이다. 먼저 효율성 분석결과, 지반조성‧포장공사업의 효율성이 주요 7개 업종 중 가장 낮게 나타나 효율성 향상을 위한 전략 마련이 가장 시급한 상황이다. 또한 철근‧콘크리트공사업과 지반조성‧포장공사업, 구조물해체‧비계공사업은 매출액 효율성 대비 영업이익 효율성이 낮아 투입요소의 관리전략이 우선적으로 마련되어야 한다. 다음으로 12개 기업특성을 독립변수로 한 효율성 결정요인의 분석결과, 전문건설기업은 전반적으로 인건비 상승에 따른 효율성 감소가 가장 큰 문제였다. 또한 건설기업의 대출규제가 심각한 상황에서 부채비율이 효율성에 긍정적 효과를 가지는 것으로 나타났다. 마지막으로 업종별 효율성 결정요인을 비교한 결과, 업종별 결정요인과 미치는 영향의 차이가 발생하였다. 기업규모는 업종별로 다른 영향을 미쳤고, 보유업종수나 신용점수, 총자본회전율은 일부 업종에만 영향을 미쳤다. 본 연구는 전문건설기업의 효율성 향상을 위한 요인을 정량적으로 분석하였다는 점에서 기존 연구의 진일보한 결과를 제시하였다. 그러나 외부감사 대상인 전문건설기업만을 분석대상으로 한정한 점과 업종별 분석대상 기업수가 부족한 점, 업종별로 동일한 범주에서 상대적 효율성을 분석했다는 점 등의 한계점을 갖는다.

• 아태비즈니스연구
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• 제14권4호
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• pp.67-85
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• 2023

Purpose - This study seeks to investigate the determinants of global sourcing intention in clothing sewing industry, in particular with its focus on women's knit wear production. Design/methodology/approach - This study collected a unique set of qualitative data through 31 in-depth interviews with fashion brands, promotion agencies, and sewing factories between July 2023 and October 2023. In addition, it analyzed the dataset using the MAXQDA to complement the research findings. Findings - We have two findings. First, the interviewees commonly mentioned the following factors as reasons for considering global sourcing: the human factors(aging of skilled technicians and labor shortages), the financial factors(gap in production unit prices at home and abroad), the relational factors(lack of novelty), and the physical factors(loss of production infrastructure and network), while the human factors(skilled workforce), the production factors(delivery date and product quality), and the relational factors(timely communication and mutual trust) as reasons for continuing domestic sourcing. Additional code analysis of interview also supports this finding. On the other hand, there was also a subtle difference between buyers(brands) and suppliers(promotion agencies and processing plants), and buyers consider the exact delivery date critical so that they could see trend-sensitive women's knit wear on time, and suppliers took production costs, labor costs, and labor shortages, which are financial factors, more seriously. Research implications or Originality - This study provides a richer and more balanced view of existing literature, which has generally tended to introduce global sourcing across the clothing industry despite the existence of various diversity within the industry. In addition, through qualitative research, we introduce that the sewing industry is carried out according to complex factors, and by revealing and categorizing the determinants of global sourcing, we supplement the existing research on the clothing sewing industry centered on survey. On a practical note, this study introduces that there is a difference in view of domestic sourcing and global sourcing between buyers(brands) and suppliers(promotion agencies and sewing factories), suggesting practical implications for revitalizing networks and deriving win-win cooperation network models among members in the future.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제57권2호
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• pp.211-227
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• 2024

본 연구에서는 해조류 섭취와 염증과 관련된 유전자의 변이 및 다유전자 위험 점수 간의 상호작용이 염증에 미치는 영향을 확인하였다. 남성과 여성 모두 PRS가 높은 그룹에서 염증 발생 위험은 증가하였다. 본 연구에서는 해조류의 섭취가 염증과 직접적인 관련이 있는 것으로 밝혀지지 않았지만, 해조류 섭취와 다유전자 위험 점수 변이 사이에선 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 특히, 낮은 해조류의 섭취는 높은 다유전자 위험 점수를 가진 여성에서 고염증 발생 위험이 높았다. 따라서 본 연구결과는 한국인에게서 작용하는 염증 및 염증질환에 대한 유전자 소인을 파악할 수 있고 면역 체계의 균형 및 건강 유지에 새로운 중재방안을 제시할 수 있음을 기대한다.

• 벤처혁신연구
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• 제7권1호
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• pp.201-223
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• 2024

창업과 관련된 연구는 비교적 활발하게 이루어지고 있는 편이다. 본 연구에서는 비교적 연구가 적은 청년을 대상으로 한 창업과 관련하여 창업의도에 미치는 영향에 대해 실증 분석을 하였다. 특히 창업 멘토링의 역할에 대해 규명하고자 했다. 이를 위해 전국의 청년을 대상으로 설문조사를 하였고 이중 유효한 250부를 구조방정식 검정하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 직무스트레스, 주관적 규범, 지각된 행동통제는 청년 창업의도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 기술적 제약은 청년 창업의도에 유의한 부(-)의 영향을 미쳤다. 반면 미래불확실성과 실패부담감은 유의성이 검정되지 않았다. 청년 창업의도에 미치는 영향력의 크기는 지각된 행동통제, 직무스트레스, 기술적 제약, 주관적 규범 순이었다. 창업 멘토링을 받지 않은 집단이 창업 멘토링을 받은 집단보다 직무스트레스, 주관적 규범, 기술적 제약이 창업의도에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 학술적으로는 PPM(Push-Pull-Mooring)과 TPB(Theory of Planned Behavior)를 결합한 모형의 창업분야 연구의 유용성을 검정한 것이며, 실무적으로는 창업 멘토링은 청년 창업의도에 미치는 부정적인 요소의 영향력을 감소시키는 효과가 있는 것을 밝혔다는데 의의가 있었다.

• 재활치료과학
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• 제13권2호
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• pp.69-84
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• 2024

목적 : 노인의 건강한 삶의 방식으로서 라이프스타일에 대한 연구가 증가하고 있다. 라이프스타일이 개개인의 가치와 삶의 태도를 반영하는 개념임에도 불구하고, 아직까지 개인의 어떠한 가치가 라이프스타일을 건강하게 유도하는지 파악한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 노인의 라이프스타일 유형을 두 가지로 분류하고, 머신러닝을 활용하여 어떠한 개인적 가치가 건강한 라이프스타일에 우선적으로 작용하는지 파악하고자 한다. 연구방법 : 본 연구는 지역사회에 거주하는 55세 이상 중고령 노인 300명을 대상으로 횡단 연구를 수행하였다. 라이프스타일은 Yonsei Lifestyle Profile-Active, Balanced, Connected, Diverse (YLP-ABCD) 응답을 사용하여 잠재프로파일 분석을 통해 유형화하였다. 라이프스타일 유형을 예측하는 개인적 가치는 YLP-V (Values) 응답을 수집하여, 예측성능이 가장 높은 머신러닝 알고리즘을 선정한 후 상대적 중요도를 파악하였다. 결과 : 잠재프로파일 분석 결과, 라이프스타일은 건강한 라이프스타일 실천형(48.87%), 비실천형(51.13%)으로 분류되었다. 실천형에 속한 중고령 노인은 비실천형에 비해 사회관계가 활발한 특성을 나타내었다. 본 연구에 포함된 머신러닝 알고리즘 중 가장 우수한 성능을 보인 모델은 서포트 벡터 머신으로, 정확도 96%, Receiver Operating Characteristic (ROC) 영역 95%로 나타났다. 본 알고리즘을 바탕으로 개인적 가치의 상대적 중요도를 분석한 결과, 건강한 식단, 건강 매체, 여가활동, 건강 제품 및 머신러닝에 주의를 기울일수록, 해당 가치에 따라 중고령 노인은 건강한 라이프스타일을 실천하는 그룹에 속할 가능성이 큰 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구는 중고령 노인의 사회적 관계망을 포함한 건강한 라이프스타일을 유도하기 위해, 건강 식단, 매체, 여가, 제품 및 습관에 대한 가치 향상을 중점적으로 다루는 종합적인 프로그램 및 서비스의 필요성을 시사한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제30권2호
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• pp.200-208
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• 2024

승선 인원이 많은 실습선은 화재가 발생하는 경우 대형 인명피해로 확장될 수 있으며 이에 따라 선원법 및 Safety Life At Sea(SOLAS)에서는 퇴선 훈련에 대한 중요성을 강조해 왔다. 따라서 본 연구에서는 승선 인원이 많은 국립목포해양대학교의 세계로호를 대상선박으로 선정하여 preliminary hazard analysis(PHA) 정성적 위험성 평가 기법을 통해 각 deck의 화재 사고 위험빈도와 심각성에 대하여 예측하였다. 또한 위험성이 높은 구역에서의 화재를 가정 한 뒤, 그 위험성을 정량적으로 예측하기 위하여 대피 시간 및 인구 밀도에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 총 대피시간이 인구 분포가 한 구역에 집중되어 있던 식사 시간을 가정한 시나리오에서 501초로 가장 길게 예측되었으며 시나리오에 따라 일부 deck에서 1.4pers/m² 이상의 상대적으로 높은 인구밀도를 나타내며 대피 인원이 정체되는 현상을 보였다. 본 연구 결과는 다양한 피난 시나리오에 따른 대피시간 및 인구밀도를 정량화하여 실습선의 상황에 맞는 훈련 시나리오를 개발하기 위한 기초자료로서 사용될 것으로 보이며 추후 수학적 모델과 실험값의 비교를 통하여 연구를 확장할 수 있을 것으로 예상된다.

• 환경생물
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• 제42권2호
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• pp.193-206
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• 2024

본 연구는 한반도 전체 산림면적과 탄소저장량의 변화를 추정하기 위해 수행되었다. 위성영상을 활용하여 2000~2019년 기간 산림면적의 변화를 연도별로 분석하였으며, 한국형 산림탄소모형을 기반으로 2000~2020년의 산림탄소 변화를 추정하였다. 모형의 검증을 위해 국가산림자원조사 자료와 임업통계연보, European Space Agency (ESA)에서 구축한 산림 바이오매스 지도를 활용하였다. Landsat 위성자료를 기반으로 한 한반도 산림손실 면적은 478,334 ha로 추정되었으며, 북한과 남한은 각각 48.6% (232,610 ha)와 51.3% (245,725 ha)의 총 손실 면적을 차지하여 지난 20년간 북한과 남한이 비슷한 면적의 산림이 손실된 것이 확인되었다. 모델 분석 결과 2000년의 우리나라와 북한 산림의 지상부 탄소저장량은 211.5, 277.1 Tg C으로 추정되었으며, 2020년에는 각각 357.9, 417.4 Tg C으로 증가할 것으로 나타났다. 같은 기간 우리 나라와 북한 산림의 단위면적당 평균 탄소저장량은 각각 34.8, 29.4 Mg C ha^-1에서 58.9, 44.2 Mg C ha^-1으로 증가할 것으로 분석되었으며, 이러한 결과는 우리나라 산림이 북한의 산림보다 전반적인 생산성과 탄소흡수량이 높다는 것을 의미한다. 또한, ESA의 분석 결과에서 우리나라의 산림 바이오매스가 다소 낮게 추정된 것이 확인되었으며, 따라서 앞으로 보다 활발한 연구와 정보공유 등을 통해 국제사회 및 학문의 영역에서 우리나라 산림의 평가가 제고될 필요성이 있다고 사료된다. 본 연구 결과는 한반도 전체 산림 탄소 및 자원의 추정에 행정구역 및 국가 단위의 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 향후 북한 산림환경복구 계획수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권7호
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• pp.326-334
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• 2024

파노라마 X-ray (PX) 및 Cone Beam Computed Tomography (CBCT)와 같은 구강 영상 기술은 영상 촬영 시 환자의 편의성과 전체 치아 정보를 시각화할 수 있는 능력으로 인해 치과 진료소에서 가장 선호되는 영상 기법이다. PX는 일상적인 임상 치료에 선호되고, CBCT는 복잡한 수술 및 임플란트 치료에 선호된다. 그러나 PX는 3차원 공간정보가 부족하다는 한계가 있는 반면 CBCT는 환자에게 높은 방사선 노출을 초래한다. PX가 이미 사용 가능한 경우 PX로부터 3D강 구강구조를 복원함으로써 추가 비용을 줄이고 방사선량을 피할 수 있다. 본 논문에서는 PX 이미지로부터 구강구조의 3차원 복원을 위한 U-Net 기반 딥러닝 프레임워크인 3DentAI를 제안한다. 제안된 프레임워크는 PX 이미지에서 깊이를 추정하기 위한 Attention U-Net 기반 재구성 모듈, 사전 정의된 초점 골 및 광선 데이터를 사용하여 예측된 편평 볼륨을 턱 모양에 정렬하기 위한 재정렬 모듈과, 구강의 원활한 표현을 얻기 위해 누락된 정보를 보간하는 3D U-Net 기반 개선 모듈의 세 가지 모듈로 구성된다. 네트워크를 훈련하기 위해, 쌍을 이루는 PX 및 CBCT 데이터셋 대신에 광선 추적 및 렌더링을 통해 CBCT로 부터 합성한 PX 데이터를 사용하였다. 600명의 환자로 구성된 다양한 데이터셋으로 모델을 훈련한 결과, 낮은 계산 복잡도에도 GAN 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.