• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.268-277
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• 2020

대학이 직면하고 있는 생존환경을 고려할 때, 대학의 생존전략은 생태계적 사고에 기반 하는 공진화 전략구축이 되어야 함을 이 연구는 강조한다. 따라서 대학은 지역혁신생태계의 핵심역할을 수행하기 위한 전략구축이 요청되는 바, 대학혁신생태계를 네 단계로 구분하고, 각 단계별 공진화전략을 구축하는 이론적 틀을 제시하는 것을 연구 목적으로 한다. 따라서 연구방법은 이론적 문헌연구에 초점을 두었으며, 대학혁신생태계 논리구축의 이론적 프레임워크는 Moore의 기업생태계 연구 모형(1996)을 원용 하였다. 대학의 생태계혁신전략은 네 개의 발전단계로 구분하고, 단계별 공진화 전략을 제시한다. 개척단계에서 대학의 공진화전략은 대학주도 혁신생태계의 가치창조를, 확장단계에서는 임계치 확보, 권위단계에서는 권위와 교섭력 지속, 마지막 쇄신단계에서는 성과의 지속적 개선을 제시하였다. 특히 대학의 혁신생태계 구축 및 확산의 가능성은 지역산업과 정부정책과의 연동성과 적실성을 강조하였다. 이러한 대학-지역 혁신생태계 모형은 정부 재정지원사업의 효과성을 제고할 수 있는 이론적 근거를 제시하였다는 측면에서, 그리고 개별 대학에게는 자신의 생태계구축 단계에 적합한 공진화 전략을 위한 틀을 제공한다는 측면에서 연구의 의의가 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.229-243
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• 2021

체계적인 정보 보호 및 관리가 조직의 핵심 가치로 인식되면서, 조직들은 개인 중심의 정보 관리 방식에서 조직 중심의 정보 관리 방식으로의 전환을 추진하고 있다. 기업콘텐츠관리시스템은 내부자의 문서 보안과 정보 공유를 지원하는 시스템으로서, 최근 기술의 발전으로 많은 조직이 도입하고 있다. 본 연구는 사용자 관점에서 기업콘텐츠관리시스템의 지속적 활용을 통한 성과 향상의 방안을 제시하는 것을 목적으로 하며, 기술수용모델의 확장을 통해 지속적 이용의도 향상 방안을 제시한다. 연구는 기업콘텐츠관리시스템을 도입한 기업의 근로자들을 대상으로 설문하였으며, 구조방정식 모델링을 통해 선행연구로부터 도출한 연구가설을 검증하였다. 분석 결과, 기업콘텐츠관리시스템의 지속적 이용의도에 유용성과 이용 용이성이 영향을 미쳤으며, 지식공유 문화 환경과 기업콘텐츠관리시스템 품질 요인 기술수용모델 선행요인에 영향을 미쳤다. 본 연구의 결과는 사용자 관점에서 기업콘텐츠관리시스템 활용성 증대방안을 제시하였다는 측면에서 학술적, 실무적 시사점을 가진다.

• 한국작물학회지
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• 제66권4호
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• pp.365-374
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• 2021

이소플라본 함량이 높으며 장류콩인 대풍2호와 이소플라본 함량이 낮으며 나물콩인 풍산나물콩을 재료로 하여 콩 발아기간 동안 이소플라본 생합성 관련 유전자 6종(CHS6, HID, IF7GT, IF7MaT, GmIMaT1 및 GmIMaT3)의 발현량을 qRT-PCR로 분석하였다. 1. 공시재료 모두 발아기간 경과에 따라 이소플라본 함량이 높아졌으며, 총 이소플라본 함량 중 malonyl-glucosides 함량이 80% 이상을 차지하여 제일 높았으며 acetyl-glucosides는 거의 분석되지 않았다. 한편, 자엽과 배축에서 이소플라본 축적 정도가 각각 다르게 나타났으며 개별 이소플라본 함량에서도 차이가 있었다. 2. 이소플라본 생합성 관련 유전자들은 콩 발아시기 경과에 따라 발현량이 높아져 이소플라본 축적 정도와 상관이 있는 것으로 판단되나 유전자들의 발현량이 시기별로 각각 달라 개별 이소플라본 함량과 유전자간 뚜렷한 상관은 찾을 수 없었다. 3. HID 유전자는 대풍2호와 풍산나물콩 모두 발아 3일차를 제외하고는 발아시간 경과에 따라 유전자의 발현량이 높아졌으나 다른 유전자들의 상대적 발현량은 품종 간 차이가 있었으며, 또한 발아시간 경과에 따른 유전자의 발현 양상은 유전자별로 각각 달랐다. 4. 발아시간 별로 유전자들의 상대적 발현량을 비교한 결과 품종 간 차이가 있었으며 자엽과 배축에서도 상대적 발현량이 다르게 나타났다. 자엽에서는 GmIMaT1을 제외한 다른 유전자들의 발현량이 대풍2호와 풍산나물콩에서 비슷하게 나타난 반면, 배축에서는 HID 발현량이 2품종 모두 높게 나타났으나 다른 유전자들은 유전자 발현량에 일정한 경향이 없었다.

• 대한치위생과학회지
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• 제4권2호
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• pp.89-98
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• 2021

Background: To analyze the effect of self-regulation on the fear of dental treatment in order to use it as basic data for efficient oral health care among male adolescents. Methods: A survey was administered to 241 first graders of specialized high schools in Daegu using a self-entry method. Twenty questions about fear of dental treatment and fifteen questions about self-regulation were included. The higher the score, the higher the fear of dental treatment and the self-regulation ability, showing a high reliability of 0.972 and 0.750, respectively. Results: The mean score of the participants' self-regulation ability was 3.25±0.51 and that of the degree of fear for dental treatment was relatively low at 1.72±0.85. It was confirmed that the higher the academic performance (F=7.635, p<0.01), the better was the self-regulation based on self-diagnosis (F=3.142, p<0.05), and was associated with higher health awareness (F=5.894, p<0.01). The degree of fear for dental treatment was significantly higher in the self-diagnosis-induced poor health group (F=4.933, p<0.01) and associated with a lower awareness of health (F=3.093, p<0.05). The participants' self-regulation ability was significantly negatively correlated with the degree of fear regarding dental treatment (r=-0.269, p<0.01). Regression analysis was performed using the degree of fear as a dependent variable and including sub-area variables of self-diagnosis-based health status, perception of health, and self-regulation ability as independent variables (β=-0.163, p<0.05). Among the self-regulation abilities, controlled composition (β=-0.232, p<0.01) had a significant effect; the higher the composition, the lower the degree of fear. The total explanatory power of this variable was 8.5%. Conclusion: An appropriate customized education program that can encourage individuals to practice self-care and maintain oral hygiene along with a clear understanding of underlying individual oral health conditions during adolescence is essential for promoting oral health.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.721-726
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• 2021

식물 세포는 각 세포가 발생을 통해 새로운 완전한 개체를 생산하는 전형성능이 있다. 이것을 응용하여 식물의 증식 방법으로 기내에서 호르몬을 처리하여 체세포 배 발생의 광범위한 적용으로 여러 기술이 발전하고 있다. 이 기술을 이용하기 위해서 보다 규칙적인 세포 분열을 하는 무성생식이 가능한 식물인 Kalanchoe pinnata 에 cytokinin에 속하는 kinetin과 auxin에 속하는 호르몬들 중 picloram을 서로 조합하여 첨가한 뒤 8주 동안 처리한 후 전형성능을 실험하였다. 우리의 실험 결과로 잎 절편에서 발근 효과로는 picloram 농도가 0.1 mg/L에서 70%의 발생율을 보였다. kinetin과 picloram의 비율이 1:5-1:10의 농도차이가 효과적이라는 것이 입증 되었다. auxin의 효과가 Kalanchoe 뿌리 발생에 필수적이라는 실험 결과이다. 경엽부 발생 효과로는 picloram 농도가 0.5 mg/L에서 60%의 발생율을 보였다. kinetin 농도는 0.5 - 1.0 mg/L이며 발생에 중요한 영향을 준다. kinetin과 picloram의 비율이 1:1-1:2의 농도 차이가 효과적이라는 것이 입증 되었다. cytokinin과 auxin의 조합이 결정적으로 경엽부 발생에 중요하다는 것을 보여 주는 결과이다. 호르몬의 조합으로 직접기관형성을 유도하여 기내에서 대량 증식을 유도하는 기술의 기초가 될 수 있다고 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1633-1641
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• 2022

도시의 인구 집중과 무분별한 개발은 대기오염, 열섬현상과 같은 다양한 환경 문제들을 유발하며, 자연재해로 인한 피해 상황을 악화시키는 등 인재의 원인이 되고 있다. 도심 수목은 이러한 도시 문제들의 해결방안으로 제시되어왔으며, 실제로 환경 개선 기능을 제공하는 등 중요한 역할들을 수행한다. 이에 따라 수목이 도시 환경에 미치는 영향을 파악하기 위해 도심 수목에서 개별목에 대한 정량적인 측정 및 분석이 요구된다. 그러나 도심 수목의 복잡성 및 다양성은 단일 수목 탐지 정확도를 낮추는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구는 수목 개체에 대해 효과적인 탐지가 가능한 고해상도 항공영상 및 object detection에서 뛰어난 성능을 발휘한 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 사용하여 도심 수목을 효과적으로 탐지하는 연구를 진행하였다. 수목 AI 학습 데이터셋의 구축을 위한 라벨링 가이드라인을 생성하고 이를 기준으로 동작구 수목에 대해 box annotation을 수행하였다. 구축된 데이터셋으로부터 다양한 scale의 YOLOv5 모델들을 테스트하고 최적의 모델을 채택하여 효율적인 도심 수목 탐지를 수행한 결과, mean Average Precision (mAP) 0.663의 유의미한 결과를 도출하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.13-24
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• 2022

SNS는 일상생활에 매우 밀접한 서비스가 되었다. SNS를 통해 마케팅이 이루어지면서 흔히 핫플레이스라 불리는 장소가 생겨나고, 이곳으로 사용자들이 몰리고 있다. 하지만 단기간 많은 사람이 몰리며 혼잡한 경우가 빈번하게 발생하여 방문자와 서비스 제공자 모두 부정적인 경험을 하게 되는 경우가 많다. 이러한 문제를 개선하기 위해 혼잡도를 파악해야 하지만 개인적 수준에서 특정 지역의 혼잡도를 알아볼 방법은 매우 한정적이다. 이에 본 연구에서는 SNS상의 데이터를 활용하여 특정 관광지에 대한 혼잡도 정보 및 방문자들의 특성을 파악할 수 있는 시스템을 제시하고자 하였다. 이를 위해 사용자들이 업로드한 포스팅 데이터와 이미지 분석을 사용하였으며 네이버 DataLab 시스템을 이용하여 제안 시스템의 성능을 검증하였다. 관광지 유형별로 3개 장소를 선정하여 비교 검증한 결과 본 연구에서 산출한 결과와 DataLab에서 제공하는 혼잡도 수준이 유사한 것으로 나타났으며, 특히 본 연구는 특정 기업이나 서비스에 종속되지 않는 사용자의 실 데이터에 기반한 혼잡도를 제공하였다는 것에 의의가 있다.

• 산업융합연구
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• 제20권10호
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• pp.51-59
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• 2022

본 연구의 목적은 입원환자가 낙상사고 전후에 따라 건강상태 관련 특성의 차이를 확인하기 위함이며, 2016년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 입원 후 낙상사고가 발생하여 환자안전보고시스템에 보고된 환자 328명의 데이터를 활용한 후향적 연구이다. 연구대상자의 연령은 평균 68.57±14.13세로서 70대가 30.49%로 가장 많았고, 입원 이후 평균 13.86±25.03일이 경과 시에 낙상사건이 발생하였고, 발생 시간대는 야간(22:30- 06:59)이 42.99%로 가장 많았다. 입원 후 낙상 전후에 배변문제(x²=314.0, p<.001), 배뇨문제(x²=284.0, p<.001), 정맥수액요법(x²=85.16, p<.001), 걸음걸이의 허약감(x²=69.77. p<.001), 와상(x²=51.60, p<.001), 의식이 불명하거나 자신의 기능을 과대평가한 경우(x²=17.52, p<.001) 비협조적 태도(x²=220.17, p<.001)에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 낙상 전후 환자의 건강상태 관련 특성의 차이를 파악하여 환자의 특성에 맞는 적절한 낙상예방 및 개별적인 교육중재활동을 모색할 필요가 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권3호
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• pp.241-264
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• 2022

서지정보는 연구 주제의 최신 동향의 인지와 유용성을 검증하는 데에 참고할 수 있다. 즉, 각자 연구자들이 필요로 하는 문헌에 신속하게 접근하기 위해서는 학술논문에서 저자 정보, 요약, 초록, 참고문헌 등을 쉬운 방법으로 파악해야 한다. 그러나, 현재 출판되는 PDF 형식의 전자 학술논문은 출판 주체별로 고유한 양식을 띄고 있어서, 몇몇 특징에 의한 규칙 기반 추출법으로는 수많은 문헌에서 목표 정보를 추출하여 요약된 서지사항으로 자동 생성하기 어렵다. 이에 본 연구는 학술논문 서지사항 자동 생성에 있어서 양식의 다양성으로 인한 메타데이터 자동 추출의 난점을 극복할 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 서지사항이 주로 기술되는 학술논문의 첫 페이지에서 목표 영역과 본문의 시작점을 구분할 수 있는 심층신경망 기반 모델과 앞의 모델로 추출된 서지사항을 상세한 메타데이터로 분류하고 재생성하는 규칙 기반 모델로 구성된다. 제안하는 모델은 참고문헌 요약정보를 생성하는 모델도 포함하는데, 본문의 말미와 참고문헌 시작점의 분리, 그리고 개별 참고문헌 추출을 규칙 기반 방법으로 진행하고, 추출한 각개 참고문헌의 서지정보를 분류하는 데에 심층신경망을 이용하도록 구성하였다. 추가로, 논문 자체의 서지정보를 전후처리 없이 추출/생성하는 모델의 가능성을 확인하기 위하여 참고문헌 영역까지 아우르는 모델을 구축하여 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방식이 서지정보를 전후처리 하지 않고 진행한 비교 실험에 비하여 더 높은 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.35-43
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• 2022

메이크업은 사람의 외모를 개선하는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 메이크업의 스타일이 매우 다양하기 때문에 한 개인이 본인에게 직접 메이크업을 하는 것에는 많은 시간적, 비용적 문제점이 존재한다. 이에 따라 메이크업 자동화에 대한 필요성이 증가하고 있다. 메이크업의 자동화를 위해 메이크업 변환(Makeup Transfer)가 연구되고 있다. 메이크업 변환은 메이크업이 없는 얼굴 영상에 메이크업 스타일을 적용시키는 분야이다. 메이크업 변환은 전통적인 영상 처리 기반의 방법과 딥러닝 기반의 방법으로 나눌 수 있다. 특히 딥러닝 기반의 방법에서는 적대적 생성 신경망을 기반으로 한 연구가 많이 수행되었다. 하지만 두 가지 방법 모두 결과 영상이 부자연스럽거나 메이크업 변환의 결과가 뚜렷하지 않고 번지거나 메이크업 스타일 얼굴 영상의 영향을 많이 받는다는 단점이 있다. 메이크업의 뚜렷한 경계를 표현하고 메이크업 스타일 얼굴 영상에서 받는 영향을 완화시키기 위해 본 연구에서는 메이크업 영역을 분할하고 HoG(Histogram of Gradient)를 사용해 손실 함수를 계산한다. HoG는 영상 내에 존재하는 에지의 크기와 방향성을 통해 영상의 특징을 추출하는 방법이다. 이를 통해 에지에 대해 강건한 학습을 수행하는 메이크업 변환에 대해 제안한다. 제안한 모델을 통해 생성된 영상과 베이스 모델로 사용하는 BeautyGAN을 통해 생성된 영상을 비교해 본 연구에서 제안한 모델의 성능이 더 뛰어남을 확인하고 추가로 제시할 수 있는 얼굴 정보에 대한 사용 방법을 향후 연구로 제시한다.