• 대한정형외과학회지
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• 제53권6호
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• pp.466-477
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• 2018

정형외과는 인체의 모든 근골격계를 담당하기 때문에 3차원(3-dimensional, 3D) 프린팅 기술을 가장 많이 활용할 수 있는 분야이다. 구체적으로 관절염, 척추, 외상, 기형, 종양 등의 다양한 정형외과 질병에 대해 해부학적 모델, 수술용 가이드, 금속 임플란트, 바이오-세라믹 재건, 보조기 등의 형태로 활용될 수 있다. 특히 정형외과 종양 영역은 환자마다 종양의 발생 위치와 크기가 다양한 데 반하여 사지 보존 수술에 활용할 수 있는 기존의 수술 방법이 제한적이었기 때문에 3D 프린팅 기술의 활용이 매우 절실한 분야였다. 최근에 3D 프린팅 환자 맞춤형 임플란트를 짧은 시간 내에 쉽게 제작할 수 있게 되면서 기존 방법으로 골 재건이 어려웠던 부위에 대해서도 해부학적 재건이 가능하게 되었다. 3D 프린팅 기술을 의료 영역에서 더욱 폭넓게 사용하기 위해서는 디자인, 출력, 검증 과정에 필요한 많은 전문가들과 함께 수평적 위치에서 긴밀히 협력해야 한다. 의료계에서 3D 프린팅을 활용을 선도함으로써 다른 분야의 전문가 양성 및 3D 프린팅 관련 산업의 발달을 촉진시킬 수 있다고 판단한 정부도 규제보다는 활성화에 역점을 두고 적극적으로 지원하고 있는 추세이다. 앞으로 정형외과가 전체 의료계에서 3D 프린팅 기술의 도입과 활용을 선도해 가기를 기대하면서 골종양 수술에서 3D 프린팅 기술을 활용하였던 저자의 경험을 소개하고자 한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.55-62
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• 2017

본 연구는 그림책 속의 인성요소를 분석하여 누리과정 중심의 유아인성교육 프로그램을 개발하기 위한 연구이다. 그림책은 유아들에게 가장 친숙한 매체이며, 생활 속에서 자연스럽게 접할 수 있다. 이를 위해, 먼저 누리과정 교사용 지침서 내의 인성요소(배려, 존종, 협력, 나눔, 질서, 효) 6가지를 분석하였다. 다음으로, 분석한 인성요소를 참고하여 본 프로그램에 활용될 그림책 12편은 문학성, 예술성, 교육성을 기준으로 선정되었다. 선정된 그림책은 누리과정 교사용 지침서 내 인성요소에서 각 2차시의 교육계획안을 고안하여 총 12차시로 고안하였다. 마지막으로 현장 교사 2인과 유아교육과 교수 2인의 전문가 타당화 과정을 거쳐 최종 개발되었다. 개발된 본 프로그램은 추후 유아교육현장에서 만 3~5세 유아를 대상으로 각 연령 당 12차시의 활동을 적용한 후 효과검증이 요구되며, 유아들이 본 프로그램을 직접 경험해봄으로써 인성요소인 배려, 존중, 협력, 나눔, 질서, 효를 증진시킬 수 있을 것이다. 또한 유아교육현장의 교사들에게 유아인성교육 학습지도안으로 제공할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1389-1399
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• 2023

Field Line of sight Automated Radiance Exposure (FLARE) 시스템을 이용하여 다목적위성3호/3A호의 절대복사 검보정 연구를 수행하였다. FLARE는 미국의 Labshphere사에 의해 개발된 시스템으로 SPecular Array Radiometric Calibration (SPARC) 개념을 적용한 것이다. FLARE는 거울처럼 반사하는 거울 타겟을 사용하여 산란되는 복사에너지의 원인 요소들을 최소화시킨 단순한 복사보정 방법을 제공한다. FLARE 시스템이 장착된 사이트를 통과하는 다목적위성3호/3A호를 이용한 영상자료 획득을 위해 2021년 7월 5일부터 7월 15일 사이에 필드캠페인을 진행하였다. 기상 상황 때문에 여러 번의 관측 자료 가운데 2개의 다목적위성3호 관측자료만이 유효한 샘플 영상으로 확인되었다. FLARE 시스템과 다목적위성3호 관측 자료를 바탕으로 절대복사 검보정 계수를 산출하였다. 7월 7일과 7월 13일 획득된 2개의 FLARE 관측 자료를 통해 계산된 결과는 근적외 채널을 제외하고 1% 이내의 매우 유사한 결과를 보여 주었다. 2021년 8월 획득된 다목적위성3호/3A호 자료를 추가하여 분석한 결과, 현재의 메타 데이터에 할당된 위성들의 이득값들과는 상당한 차이를 보였다. 제한된 획득자료로 인해 FLARE 시스템을 실제 운영 중인 다목적위성3호/3A호에 대한 절대복사 검보정 계수 산출 용도로 사용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.455-464
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• 2014

천리안해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)이 2010년 6월에 발사된 이후, 영상 자료의 보정과 검증을 위한 여러 차례의 현장 관측이 한반도 주변에서 수행되었다. 한국해양과학기술원 해양위성센터(Korea Ocean Satellite Center, KOSC)에서는 Analytical Spectral Devices (ASD)사의 분광 광도계 FieldSpec3나 TriOS사의 분광 광도계 RAMSES와 같은 현장관측장비의 특성 변화를 확인하기 위하여 미국국립표준기술원(National Institute of Standards and Technology, NIST)의 표준화 절차를 거친 광원과 표준 분광 광도계를 이용하여 각각의 현장 관측 마다 기기의 성능을 측정하였다. 본 논문에서는 해양위성센터에 구축된 광학 실험실과 현장관측 분광 광도계의 상대적 복사 검교정 방법에 대해서 소개하고 있다. 광학 실험실은 98% 이상의 광원 균질성을 지니는 20인치 적분구(USS-2000S, LabSphere)와 360 nm 부터 1100 nm 까지 1.6 nm 파장 간격으로 측정이 가능한 표준 분광 광도계(MCPD9800, Photal), 그리고 ${\pm}0.1mm$의 편평도를 가지는 광학테이블($3600{\times}1500{\times}800mm^3$)을 기본으로 구성되어 있다. 실험실 내부는 정확한 검교정 실험을 위하여 일정한 온습도를 유지하고 있으며, 동일한 광원에 동일한 위치에서 표준과 현장관측용 분광 광도계를 동시에 측정하는 방법을 기본으로 한다. 해양위성센터가 보유하고 있는 ASD 를 측정한 결과, 현장관측용 분광광도계의 결과가 푸른 가시광 영역에서 미세한 차이가 측정 시 마다 나타나는 것을 확인하였고, 더불어 1년간의 상대 검교정 실험에 따르면 평균적으로 4.41% 정도의 파장별 광특성이 변화하는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 측정 정확도를 유지하고, GOCI 자료의 신뢰도를 확보하기 위하여 지속적인 검교정 실험을 수행해야 하는 이유를 보여주고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.79-91
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• 2011

본 논문에서는 모바일 통신 환경을 위한 자료동기화 서버를 구축하였으며, 구축된 서버의 적합성 및 성능 검증결과를 제시한다. 본 논문에서 구축한 자료동기화 서버는 클라이언트(모바일 단말기)가 최신의 자료를 유지할 수 있게 도와주며, 클라이언트와 서버 간 자료의 일치성을 보장하도록 한다. 또한 다양한 자료동기화 타입을 제공하며, 자료의 변경 및 충돌을 탐지하고 충돌 발생 시 이를 해결하기 위한 정책을 제공한다. 게다가, OMA(Open Mobile Alliance) DS(Data Synchronization) 프로토콜을 준수함으로써, 상호 호환성을 보장하도록 설계 구현되었다. 뿐만 아니라, 기존의 자료동기화 서버들이 사용하는 레코드 단위 전송방식의 단점을 보완하기 위해 필드 단위 전송 방식도 지원하도록 구현되었다. 구축된 자료동기화 서버의 기능 및 성능 적합성을 검증하기 위해 OMA에서 제공하는 적합성 검증 도구인 SCTS(SyncML Conformance Test Suit)와의 동기화를 수행하였으며, 다양한 상황에서 의 성능을 평가하였다. 검증 결과, SCTS 항목 중 대용량 오브젝트 기능을 제외한 모든 검증 항목을 만족함을 알 수 있었다. 대용량의 오브젝트를 분할하여 전송하는 기능은, 개인정보 동기화 목적의 본 연구에는 필요치 않아 구현하지 않았으며, 향후 구현할 예정이다. 서버의 성능을 평가하기 위한 동기화 소요시간 측정 결과, 본 논문의 자료동기화 서버는 동기화 자료 및 클라이언트 수의 증가에 따른 동기화 소요시간의 증가가 완만함을 확인할 수 있었으며, 확장성이 있다고 판단하였다. 또한, 제안된 서버와 동일한 프로토콜을 사용하는 SCTS 서버, Synthesis와 성능을 비교 한 결과, SCTS 서버에 비해 제안된 서버를 사용하였을 때가 동기화에 요구되는 시간이 더 짧음을 알 수 있었다. Synthesis 서버와 비교해보면, 제안된 서버가 더 많은 동기화 소요시간을 요구하지만, 동기화 할 자료의 수가 많고 동기화 대상 자료(레코드)의 일부 필드만 변경된 상황에서는 제안된 서버가 더 우수함을 알 수 있었다. 즉, 제안된 서버는 기존의 자료동기화 서버들과 비교해 동일하거나 추가된 기능을 제공하면서도, 동기화 자료의 수가 증가할수록 더 우수한 성능을 보여줌을 뜻한다. OMA DS를 준수하는 자료동기화 서버를 직접 구축해봄으로써, 향후 모바일 DS 기능을 개선하기 위한 다양한 연구의 기초 프레임이 될 것이라고 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

• 한국심리학회지:학교
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• 제16권3호
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• pp.433-451
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• 2019

이 연구는 한국의 초등학교 내에서 발생하는 문제행동을 측정할 수 있는 신뢰롭고 타당한 척도를 개발하여 평가 및 개입을 위한 기초자료를 제공하기 위해 실시하였다. 문헌 개관과 초등교사 면담, 미국에서의 훈육실 의뢰 조건, 국내 학교들의 벌점체계, 그린마일리지, 정서행동특성검사 등을 참고하여 초등학생 문제행동선별척도: 교사용(Classroom Problem Behavior Scale-Elementary School) 문항 군집을 구성하였다. 국내 초등학교 교사 및 교과교사 총 6명에게 내용타당도 검증 후 수업 내 문제행동, 수업 외 문제행동에 대해 각각 4개, 3개의 요인을 상정하고, 이를 측정하는 63개의 예비문항을 제작하였다. 1차 검증에서 예비문항에 대하여 154명의 아동 자료를 수집하여 가장 적합하다고 판단되는 최종 23문항을 선정하였다. 2차 검증에서 교사가 평정한 초등학생 209명의 자료를 활용하여 신뢰도와 타당도를 검증하였다. 분석 결과, 이 척도는 수업 내 문제행동으로 수업 준비 행동, 수업 방해 행동, 공격 행동, 위축 행동의 4요인에 14문항, 수업 외 문제행동으로 규칙 위반 행동, 공격 행동, 위축 행동의 3요인에 9문항, 총 23문항으로 구성하는 것이 가장 타당한 것으로 나타났다. 검사-재검사 신뢰도는 대부분의 소척도에서 .80이상의 상관계수를 보이고 있어 시간적 안정성도 가지고 있는 것으로 나타났고, 각 하위요인별 내적 합치도 역시 .76~.94로 전반적으로 양호하였다. 수렴타당도를 확인하기 위해 '아동·청소년 행동평가척도 교사용'(Teacher's Report Form, TRF)과 교사용 교실 적응 관찰 점검표(Teacher Observation of Classroom Adaptation-Checklist, TOCA-C)와의 상관분석에서 중간수준 이상의 상관이 나타났고 외현화와 공격행동, 내재화와 위축 등 유사한 개념에서 더 높은 상관을 보였다. 확인적 요인분석을 위해 실시한 구조방정식모형 검증에서도 양호한 적합도를 확인하였다. 마지막으로 문항의 구성과 검증 과정에서의 시사점 및 제한점을 논의하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.21-39
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• 2015

유역 내부의 수문과정에 대한 관측치를 이용한 모형의 보정은 분산형 수문수질 모형의 적용성을 높이는 방법으로 권장되지만, 관측치가 충분하지 않은 경우가 많아 적용사례가 드문 실정이다. 본 연구는 경지에서 유역의 출구까지 여러 단계의 수문과정을 고려하여 분산형 수문수질모형을 보정하는 방법을 제시하고, 이와 같은 방법으로 보정된 모형의 적용성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 SWAT 모형을 이용하여 미국 조지아의 South Atlantic Coastal Plain에 있는 한 농업유역의 수문과정을 모의하였다. 또한, 유사와 영양물질의 구체적인 하천운송과정을 모의하기 위해 SWAT모형의 QUAL2E 모듈을 이용하였다. 모형보정은 유역의 유출량 및 유사와 영양물질의 양 뿐만 아니라 경지에서 관측된 바이오매스, 토양 침식량 및 영양물질 발생량, 수변지역 (riparian buffer)에서 발생하는 유사와 영양물질 감소, 하천운송과정 등을 고려하여 수행되었다. 모형의 보정 및 검증기간은 자료기간과 토양보전농법의 시행기간을 고려하여 선정되었으며, 보정된 모형의 적용성은 복수의 통계치 (NSE, RE, RSR 등)를 이용하여 분석되었다. 보정된 모형은 유역의 출구에서 하천유량과 총질소량을 각각 NSE 0.93 및 0.59의 정확도로 모의하였다. 그러나 유사 (NSE: 0.40)와 총인량 (NSE: 0.45)모의에서는 상대적으로 낮은 정확도를 보였다. SWAT의 QUAL2E 모듈을 이용하여 하천에서의 유사 및 영양물질 운송과정을 고려하는 것은 총인과 총질소 모의결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 다단계 수문과정을 고려하여 보정된 SWAT모형은 유역 내부에서 발생하는 수문과정을 모의하는데 적용성이 있는 것으로 나타났다. 하지만, 계측방법 및 계측된 자료의 분석방법의 변화에 따른 오차와 토지이용의 시공간적 변화를 모의에서 고려하지 못해서 발생한 오차를 감안하더라도, 보정된 모형은 유역출구에서 관측되는 유사와 영양물질 양을 정확하게 모의하는데 실패 (NSE < 0.5)하였다고 평가할 수 있으며, 이는 SWAT 모형의 보정에서 다단계 또는 유역내부의 수문과정을 고려하는 것이 유역출구에서 높은 모의 정확도를 얻는데 기여하지 못할 수도 있음을 보여주었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제33권1호
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• pp.15-24
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• 2012

Classification of human thought is an emerging research field that may allow us to understand human brain functions and further develop advanced brain-computer interface (BCI) systems. In the present study, we introduce a new approach to classify various mental states from noninvasive electrophysiological recordings of human brain activity. We utilized the full spatial and spectral information contained in the electroencephalography (EEG) signals recorded while a subject is performing a specific mental task. For this, the EEG data were converted into a 2D spatiospectral pattern map, of which each element was filled with 1, 0, and -1 reflecting the degrees of event-related synchronization (ERS) and event-related desynchronization (ERD). We evaluated the similarity between a current (input) 2D pattern map and the template pattern maps (database), by taking the inner-product of pattern matrices. Then, the current 2D pattern map was assigned to a class that demonstrated the highest similarity value. For the verification of our approach, eight participants took part in the present study; their EEG data were recorded while they performed four different cognitive imagery tasks. Consistent ERS/ERD patterns were observed more frequently between trials in the same class than those in different classes, indicating that these spatiospectral pattern maps could be used to classify different mental states. The classification accuracy was evaluated for each participant from both the proposed approach and a conventional mental state classification method based on the inter-hemispheric spectral power asymmetry, using the leave-one-out cross-validation (LOOCV). An average accuracy of 68.13% (${\pm}9.64%$) was attained for the proposed method; whereas an average accuracy of 57% (${\pm}5.68%$) was attained for the conventional method (significance was assessed by the one-tail paired $t$-test, $p$ < 0.01), showing that the proposed simple classification approach might be one of the promising methods in discriminating various mental states.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제32권5호
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• pp.1604-1612
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• 2011

We developed three-dimensional quantitative structure activity relationship (3D-QASR) models for 17 adamantyl derivatives as P-glycoprotein (P-gp) inhibitors. Eighteen different partial charge calculation methods were tested to check the feasibility of the 3D-QSAR models. Best predictive comparative molecular field analysis (CoMFA) model was obtained with the Austin Model 1-Bond Charge Correction (AM1-BCC) atomic charge. The 3D-QSAR models were derived with CoMFA and comparative molecular similarity indices analysis (CoMSIA). The final CoMFA model ($q^2$ = 0.764, $r^2$ = 0.988) was calculated with an AM1-BCC charge and electrostatic parameter, whereas the CoMSIA model ($q^2$ = 0.655, $r^2$ = 0.964) was derived with an AM1-BCC charge and combined steric, electrostatic, hydrophobic and HB-acceptor parameters. Leave-five-out (LFO) cross-validation was also performed, which yielded good correlation coefficient for both CoMFA (0.801) and CoMSIA (0.656) models. Robustness of the developed models was checked further with 1000 run bootstrapping analyses, which gave an acceptable correlation coefficient for CoMFA (BS-$r^2$ = 0.997, BS-SD = 0.003) and CoMSIA (BS-$r^2$ = 0.996, BS-SD = 0.018).