• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1173-1181
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• 2020

최근 단기간의 국지성호우가 빈번하게 발생하면서 단순 1차적 피해를 넘어 경제적, 사회적 영향이 커지고 있다. 기상선진국에서는 단순 기상예보로서의 정보전달이 아닌 사회 경제적 영향을 분석하여 현실적이고 신뢰할 수 있는 영향예보를 실시하고 있다. 본 논문에서는 사람의 보행에 영향을 미칠 수 있는 영향한계강우량을 산정하기 위해서 Spatial Runoff Assessment Tool (S-RAT), FLO-2D 모델을 사용하여 침수정도를 도출하였고 Grid to Grid (G2G)개념의 한계강우량을 산정하였다. 또한, 과거 의학 분야에서 많이 사용하였지만 현재는 가뭄이나 홍수 등의 자연현상 및 머신러닝에 많이 사용하는 ROC 분석 기법을 통해 정량적인 정확도분석을 실시하였다. 분석 결과 실제 침수와 모의 침수가 비슷한 시간대의 결과가 나왔으며 ROC 곡선의 결과 0.7이상으로 Fair 단계의 적정성을 확보하였다.

• 생물정신의학
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• 제12권2호
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• pp.207-215
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• 2005

Objectives:This study was to compare verbal memory ability among patients with schizophrenia, bipolar manic patients and unipolar depressive patients, and to understand their charicteristics of memory process. Methods:All subjects were hospitalized patients and had been interviewed by using the Structured Clinical Interview for DSM-IV(SCID). Schizophrenic patients(N=40), bipolar manic patients(N=17), and unipolar depressive patients(N=20) were assessed with K-AVLT for verbal memory and with K-WAIS for verbal IQ. Three groups were compared regarding total immediate recall, delayed recall, delayed recognition, learning curve, memory retention, and retrieval efficiency under controlled verbal IQ. Multiple regression analysis was performed to find which clinical factors have an influence on verbal memory ability. Results:In MANCOVA, differences of verbal memory test scores among the groups were statistically significant(F=1.800, p<.05). In post hoc analysis, Patients with schizophrenia and bipolar mania showed poorer performance in immediate recall, delayed recall, delayed recognition, retrieval efficiency than unipolar depres- sive patients. And schizophrenics performed poorly in delayed recall, delayed recognition, retrieval efficiency than nonpsychotic affective disorder group, but no difference in total immediate recall, delayed recall, delayed recognition, retrieval efficiency between the schizophrenic group and the psychotic affective group. Conclusions:These results partially confirm previous reports of verbal memory ability among major psychiatric disorders. Our results showed that psychotic symptoms were related with verbal memory, and longer duration of illness was related with poorer performance in schizophrenia and unipolar depression.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제42권4호
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• pp.293-299
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• 2007

Objective : Thoracoscopic spinal surgery provides minimally invasive approaches for effective vertebral decompression and reconstruction of the thoracic and thoracolumbar spine, while surgery related morbidity can be significantly lowered. This study analyzes clinical results of thoracoscopic spinal surgery performed at our institute. Methods : Twenty consecutive patients underwent video-assisted thoracosopic surgery (VATS) to treat various thoracic and thoracolumbar pathologies from April 2000 to July 2006. The lesions consisted of spinal trauma (13 cases), thoracic disc herniation (4 cases), tuberculous spondylitis (1 case), post-operative thoracolumbar kyphosis (1 case) and thoracic tumor (1 case). The level of operation included upper thoracic lesions (3 cases), midthoracic lesions (6 cases) and thoracolumbar lesions (11 cases). We classified the procedure into three groups: stand-alone thoracoscopic discectomy (3 cases), thoracoscopic fusion (11 cases) and video assisted mini-thoracotomy (6 cases). Results : Analysis on the Frankel performance scale in spinal trauma patients (13 cases), showed a total of 7 patients who had neurological impairment preoperatively : Grade D (2 cases), Grade C (2 cases), Grade B (1 case), and Grade A (2 cases). Four patients were neurologically improved postoperatively, two patients were improved from C to E, one improved from grade D to E and one improved from grade B to grade D. The preoperative Cobb's and kyphotic angle were measured in spinal trauma patients and were $18.9{\pm}4.4^{\circ}$ and $18.8{\pm}4.6^{\circ}$, respectively. Postoperatively, the angles showed statistically significant improvement, $15.1{\pm}3.7^{\circ}$ and $11.3{\pm}2.4^{\circ}$, respectively(P<0.001). Conclusion : Although VATS requires a steep learning curve, it is an effective and minimally invasive procedure which provides biomechanical stability in terms of anterior column decompression and reconstruction for anterior load bearing, and preservation of intercostal muscles and diaphragm.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.126-133
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• 2020

병원에서는 폐암 환자의 최종병기를 기준으로 치료방침 및 예후를 결정하고 있다. 폐암 환자의 최종병기는 미국 암 연합회(AJCC)에서 제공하는 TNM 분류방법을 바탕으로 7단계로 나누어 진단된다. 이런 접근 방법은 환자의 치료, 예후 및 생존일 예측 등 다양한 분야에서 사용하기에 한계가 있다. 이 논문에서는 데이터 과학적 접근을 통해 T, N, M병기를 사용하여 생존일수별 환자집단을 나눌 수 있는지 알아보기 위해 비지도 학습 중 하나인 군집분석(Clustering)을 진행한 후 군집분석의 결과를 Cox비례위험모형을 사용하여 비교 하였다. 환자들의 최종병기를 사용하지 않고, T, N, M병기 정보만 사용하였을 때 생존시간 예측정확도가 더 높은 것을 확인하였다. 특히, AJCC의 최종병기 7단계와 같이 군집의 개수를 7로 설정했을 때보다 군집의 수를 축소하거나 확장했을 때 T, N, M 병기 군집분석을 통한 생존시간 예측정확도가 향상하는 것을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.33-41
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• 2022

본 논문에서는 다중 요인을 고려한 천연 가스 누출 정도 예측을 위해 관련 요인을 포함하는 기상청 자료와 천연가스 누출 자료를 통합하고, 요인 분석을 기반으로 중요 특성을 선택하는 머신러닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 3단계 절차로 구성되어 있다. 먼저, 통합 데이터 셋에 대해 선형 보간법을 수행하여 결측 데이터를 보완하는 전처리를 수행한다. 머신러닝 모델 학습 최적화를 위해 OrdinalEncoder(OE) 기반 정규화와 함께 요인 분석을 사용하여 필수 특징을 선택하며, 데이터 셋은 k-평균 클러스터링으로 레이블을 지정한다. 최종적으로 K-최근접 이웃, DT(Decision Tree), RF(Random Forest), NB(Naive Bayes)의 네 가지 알고리즘을 사용하여 가스 누출 수준을 예측한다. 제안된 방법은 정확도, AUC, 평균 표준 오차(MSE)로 평가되었으며, 테스트 결과 OE-F 전처리를 수행한 경우 기존 기법에 비해 성공적으로 개선되었음을 보였다. 또한 OE-F 기반 KNN(OE-F-KNN)은 95.20%의 정확도, 96.13%의 AUC, 0.031의 MSE로 비교 알고리즘 중 최고 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.149-158
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• 2023

전 세계적으로 기후변화의 패러다임에 따라 조선업계에서도 친환경연료를 이용하는 추진시스템이 고려되면서, 다양한 추진기 역시 각광을 받고 있다. 일반적인 프로펠러와 타로 구성되었던 추진기들은 전방위추진기(아지무스 스러스터)라는 특수한 추진기의 발전으로부터 그 종류가 다양해지고 있다. 이러한 전방위추진기는 과거에는 예인선에 많이 설치되어 있으나, 현재는 동적위치제어시스템을 탑재한 해양플랜트운영선박에 많이 설치되어 사용되고 있는데, 이는 일반적인 추진기의 조타 방법과 상이하여 승선하는 선원들이 그 특성을 익히는데 많은 시간이 소요되고 있다. 아울러 이러한 특수한 추진기와 관련한 교육 역시 제한적으로 존재한다. 본 연구에서는 전방위추진기 탑재 선박의 조종 미숙으로 발생한 해양사고를 STAMP 기법을 통해 원인을 분석한 후 특수한 추진기를 설치한 선박의 안전 운항을 위해 표준조타명령에 대한 필요성을 시사하고자 한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권4호
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• pp.535-546
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• 2021

Objective: To evaluate the feasibility of texture analysis on non-contrast-enhanced T1 maps of cardiac magnetic resonance (CMR) imaging for the diagnosis of myocardial injury in acute myocardial infarction (MI). Materials and Methods: This study included 68 patients (57 males and 11 females; mean age, 55.7 ± 10.5 years) with acute ST-segment-elevation MI who had undergone 3T CMR after a percutaneous coronary intervention. Forty patients of them also underwent a 6-month follow-up CMR. The CMR protocol included T2-weighted imaging, T1 mapping, rest first-pass perfusion, and late gadolinium enhancement. Radiomics features were extracted from the T1 maps using open-source software. Radiomics signatures were constructed with the selected strongest features to evaluate the myocardial injury severity and predict the recovery of left ventricular (LV) longitudinal systolic myocardial contractility. Results: A total of 1088 segments of the acute CMR images were analyzed; 103 (9.5%) segments showed microvascular obstruction (MVO), and 557 (51.2%) segments showed MI. A total of 640 segments were included in the 6-month follow-up analysis, of which 160 (25.0%) segments showed favorable recovery of LV longitudinal systolic myocardial contractility. Combined radiomics signature and T1 values resulted in a higher diagnostic performance for MVO compared to T1 values alone (area under the curve [AUC] in the training set; 0.88, 0.72, p = 0.031: AUC in the test set; 0.86, 0.71, p = 0.002). Combined radiomics signature and T1 values also provided a higher predictive value for LV longitudinal systolic myocardial contractility recovery compared to T1 values (AUC in the training set; 0.76, 0.55, p < 0.001: AUC in the test set; 0.77, 0.60, p < 0.001). Conclusion: The combination of radiomics of non-contrast-enhanced T1 mapping and T1 values could provide higher diagnostic accuracy for MVO. Radiomics also provides incremental value in the prediction of LV longitudinal systolic myocardial contractility at six months.

• 한국의류산업학회지
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• 제26권1호
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• pp.65-77
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• 2024

This study aimed to propose effective ways to integrate CLO into educational settings by conducting a comparative analysis of pattern functions in YUKA and CLO, specifically focusing on skirt prototypes and variations. CLO, being a 3D virtual sample CAD tool, is mainly used in education to facilitate the creation of 3D virtual clothing. In order to explore the applicability of CLO's pattern functions in pattern education, CAD education experts were asked to produce two types of skirt prototypes and two skirt variations. Subsequently, in-depth interviews were conducted. In addition, the skirt pattern creation process was recorded on video and used for comparative analysis of YUKA and CLO pattern functions. The comparison revealed that CLO provides the pattern tools necessary for drafting skirt prototypes. The learning curve for acquiring the skills necessary for drafting and transforming skirt prototypes was found to be relatively shorter for CLO compared to YUKA. In addition, due to CLO's surface-based pattern drawing method, it is difficult to move or copy only specific parts of the outline, and there are some limitations in drawing right angle lines. In the pattern transformation process, CLO's preview function proved to be advantageous, and it was highly rated on user convenience due to the intuitive UI. Thus, CLO shows promise for pattern drafting education and is deemed to have high scalability as it is directly linked to 3D virtual clothing.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권3호
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• pp.473-483
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• 2020

본 논문은 지각된 가치가 적용된 관광 행동의도 정보를 이용한 지능형 클라우드 환경에서의 관광추천시스템을 제안한다. 이 제안 시스템은 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용하여 관광추천시스템에 적용하였다. 본 제안 시스템은 다양하게 수집할 수 있는 관광 정보와 관광객이 평소에 지각하고 있던 가치와 사람의 행동에서 나타나는 의도를 수집 분석하여 관광 추천시스템에 적용하였다. 이는 기존에 활용되던 다양한 분야의 관광플랫폼에 관광 정보, 지각된 가치 및 행동의도에 대한 연관성을 분석하고 매핑하여, 실증적 정보를 제공한다. 그리고 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 선형 모형 구성요소와 신경만 구성요소를 합께 학습하여 한 모형에서 암기 및 일반화 모두를 달성할 수 있는 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용한 관광추천 시스템을 제시하였고, 파이프라인 동작 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 추천시스템은 와이드 앤 딥러닝 모형을 적용한 결과 관광관련 앱 스토어 방문 페이지 상의 앱 가입률이 대조군 대비 3.9% 향상했고, 다른 1% 그룹에 변수는 동일하고 신경망 구조의 깊은 쪽만 사용한 모형을 적용하여 결과 와이드 앤 딥러닝 모형은 깊은 쪽만 사용한 모형 대비해서 가입률을 1% 증가하였다. 또한, 데이터셋에 대해 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 측정하여, 오프라인 AUC 또한 와이드 앤 딥러닝 모형이 다소 높지만 온라인 트래픽에서 영향력이 더 강하다는 것을 도출하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제14권9호
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• pp.31-37
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• 2013

본 연구는 C.G.S공법 적용 지반을 설치 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성에 따른 모델링을 실시함으로써 주변 지반의 거동을 파악하고자 하였고, 인공신경망의 매개변수 연구를 통해 본 연구에 가장 적합한 인공신경망 모델을 선정하여 수치해석과 인공신경망 연계를 통한 인공신경망 예측 모델을 개발하였다. 그 결과, C.G.S 말뚝 침하량 및 지반 침하량은 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성 별로 일치하여 하나의 곡선으로 나타났으며, 이는 C.G.S 공법 적용 지반의 거동양상이 일정한 형태로 나타남을 의미하는 것으로, 이러한 결과를 바탕으로 3차원 거동에 대한 인공신경망 학습이 가능한 것으로 파악되었다. 인공신경망의 내적인자 연구 결과, 은닉층 뉴런수 10개, 모멘텀 상수 0.2, 학습률의 경우 0.2를 사용할 경우 입력과 출력간의 관계가 적절히 표현되는 것으로 나타났다. 이러한 인공신경망 모델의 최적구조를 이용하여 C.G.S 공법의 지반 거동을 평가한 결과는 결정계수 값이 C.G.S 말뚝 침하의 경우는 0.8737, 지반 침하의 경우는 0.7339, 지반 융기의 경우는 0.7212로 나타나 충분한 신뢰도를 보이고 있음을 알수 있었다.