• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제46권3호
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• pp.41.1-41.23
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• 2021

Objectives: This study aimed to evaluate the efficacy of various local anesthesia (LA) in vital asymptomatic teeth. Materials and Methods: Randomized controlled trials comparing pulpal anesthesia of various LA on vital asymptomatic teeth were included in this review. Searches were conducted in the Cochrane CENTRAL, MEDLINE (via PubMed), EMBASE, ClinicalTrials.gov, Google Scholar and 3 field-specific journals from inception to May 3, 2019. Study selection, data extraction, and risk of bias assessment using Cochrane Risk of Bias Tool were done by 2 independent reviewers in duplicate. Network meta-analysis (NMA) was performed within the frequentist setting using STATA 15.0. The LA was ranked, and the surface under the cumulative ranking (SUCRA) line was plotted. The confidence of the NMA estimates was assessed using the CINeMA web application. Results: The literature search yielded 1,678 potentially eligible reports, but only 42 were included in this review. For maxillary buccal infiltration, articaine 4% with epinephrine 1:100,000 was more efficacious than lidocaine 2% with epinephrine 1:100,000 (odds ratio, 2.11; 95% confidence interval, 1.14-3.89). For mandibular buccal infiltration, articaine 4% with epinephrine 1:100,000 was more efficacious than various lidocaine solutions. The SUCRA ranking was highest for articaine 4% with epinephrine when used as maxillary and mandibular buccal infiltrations, and lidocaine 2% with epinephrine 1:80,000 when used as inferior alveolar nerve block. Inconsistency and imprecision were detected in some of the NMA estimates. Conclusions: Articaine 4% with epinephrine is superior when maxillary or mandibular infiltration is required in vital asymptomatic teeth.

• 한국임상약학회지
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• 제20권3호
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• pp.183-192
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• 2010

While Self-monitoring of blood glucose (SMBG) has been recommended in some diabetes mellitus (DM) patients population according to the 2010 American Diabetes Association (ADA), 2007 Korean Diabetes Association (KDA), 2005 International Diabetes Federation guideline, it is excluded from a routine insurance coverage for outpatients in Korea. The objective of this study is to meta-analyze the impact of SMBG on HbA1c in non insulin-treated diabetes mellitus (NIT) DM patients. Published clinical literatures were identified through electronic database searches from inception and until May 2010. Studies were selected if they met the following inclusion criteria: 1) randomized controlled trials (RCTs), 2) comparing SMBG with non-SMBG in NIT type 2 diabetes, 3) measuring HbA1c as an outcome. Literature qualities were assessed by the Scottish Intercollegiate Guidelines Network Checklist. The mean difference of HbA1c between the 2 groups was pooled from non-heterogeneous 6 RCTs by meta-analysis using Review Manger (RevMan) Version 5.0 program. Pooled results demonstrated that SMBG is associated with a statistically significant improvement in glycemic control (mean HbA1c difference -0.23, 95%CI -0.32, -0.13). Sensitivity analysis showed that glycemic controls were significantly improved in patients with shorter study duration, more frequent self-monitoring, higher baseline HbA1c value, and without prior SMBG experiences. Conclusively SMBG is effective in improving glycemic control in NIT DM patients, but additional evidences from further researches in Korean patients and cost-effectiveness analysis would be necessary to make a suggestion for coverage expansion.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.179-200
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• 2019

구전(Word-of-Mouth) 활동은 오래 전부터 기업의 마케팅 과정에서 중요성을 인식하고 특히 마케팅 분야에서 많은 주목을 받아왔다. 최근에는 인터넷의 발달에 따라 온라인 뉴스, 온라인 커뮤니티 등에서 사람들이 지식과 정보를 주고 받는 방식이 다양해지면서 구전은 후기, 평점, 좋아요 등으로 입소문의 양상이 다각화되고 있다. 이러한 현상에 따라 구전에 관한 다양한 연구들이 선행되어왔으나, 이들을 종합적으로 분석한 메타 분석 연구는 부재하다. 본 연구는 학술 빅데이터를 활용해 구전 관련 연구동향을 알아내기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구들을 추출하고 시기별로 연구들의 주요 쟁점을 파악하는 기법을 제안하였다. 이를 위해서 1941년부터 2018년까지 인용 데이터베이스인 Scopus에서 'Word-of-Mouth'라는 키워드로 검색되는 총 4389건의 문헌을 수집하였고, 영어 형태소 분석과 불용어 제거 등 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하였다. 본 연구는 학문 분야의 발전 궤적을 추적하는 데 활용되는 주경로 분석기법을 적용해 구전과 관련된 핵심 연구들을 추출하여 연구동향을 거시적 관점에서 제시하였고, 단어동시출현 정보를 추출하여 키워드 간 네트워크를 구축하여 시기별로 구전과 관련된 연관어들이 어떻게 변화되었는지 살펴봄으로써 연구동향을 미시적 관점에서 제시하였다. 수집된 문헌 데이터를 기반으로 인용 네트워크를 구축하고 SPC 가중치를 적용하여 키루트 주경로를 추출한 결과 30개의 문헌으로 구성된 주경로가 추출되었고, 연관어 네트워크 분석을 통해서는 시기별로 온라인 시대, 관광 산업 등 다양한 산업군 등 산업 변화가 반영돼 시대적 변화와 더불어 발전하고 있는 학술적 영역의 변화를 확인할 수 있었다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.589-594
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• 2004

In design of suspension system for KHST, it was applied the approximated optimization method using meta-models which called Response Surface Model and Neural Network Model for 29 design variables and 46 performance index. These models was coded using correlation between design variables and performance indices that is made by the 66 times iterative execution through the design of experimental table consisted orthogonal array L32 and D-Optimal design table. The results show that the optimization process is very efficient and simply applicable for complex mechanical system such as railway vehicle system. Also it was compared with the sensitivity of some design variables in order to know the characteristics of two models. This paper describes the general method for dynamic analysis and design process of railway vehicle system applied to KHST development, and proposed the efficient methods for vibration mode analysis process dealing with test data and the function based approximation method using meta-model applicable for a complex mechanical system. This method will be able to apply to the other railway vehicle system in oder to systematize and generalize the design process of railway vehicle dynamic system.

• 대한간호학회지
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• 제45권4호
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• pp.483-494
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• 2015

Purpose: This study identified effects of dietary and physical activity interventions including dietary interventions or physical activity interventions alone or combined dietary-physical activity interventions to improve symptoms in metabolic syndrome including abdominal obesity, high triglycerides, low high density lipoprotein cholesterol, elevated blood pressure, and elevated fasting glucose through meta-analysis. Methods: Articles on metabolic syndrome X published from 1988 to 2013 were searched through electronic databases, Google Scholar, and reference reviews. Methodological quality was assessed by the checklist, SIGN (Scottish Intercollegiate Guidelines Network). Results: In the meta-analysis, there were 9 articles reporting 13 interventions with 736 participants. Using random effect models, the dietary and/or physical activity interventions showed a lower mean difference in waist circumference ( - 1.30 cm, 95% CI: - 2.44~ - 0.15, p=.027). The combined dietary-physical activity interventions showed a lower mean difference in waist circumference ( - 2.77 cm, 95% CI: - 4.77~ - 0.76, p=.007) and systolic blood pressure ( - 5.44 mmHg, 95% CI: - 10.76~ - 0.12, p=.044). Additionally, interventions of over 24 weeks yielded a lower mean difference in waist circumference ( - 2.78 cm, 95% CI: - 4.69~ - 0.87, p=.004) and diastolic blood pressure ( - 1.93 mmHg, 95% CI: - 3.63~ - 0.22, p=.026). Conclusion: The findings indicate that dietary and/or physical activity interventions for metabolic syndrome reduce central obesity with no adverse effects. This finding provides objective evidences for dietary and physical activity management on metabolic syndrome as an efficient intervention.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권4호
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• pp.293-311
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• 2019

목적 본 연구는 2011년부터 8년간의 영문문헌에 대해 메타분석법을 이용하여 소셜미디어의 사용과 학습성과간의 관계를 규명하고자 하였다. 또한 소셜미디어 사용 상황과 연구분석방법론 변인의 조절효과 여부를 분석하였다. 연구방법론 주요 연구방법으로 유사한 연구 의문점이 제시된 선행의 실증연구들에 대해 메타분석기법을 사용하였으며, 문헌분석을 통해 정량적 데이터를 도출하고, 이를 실증 분석하였다. 연구결과 연구결과로 소셜미디어의 사용과 학습성과간에는 정의 상관을 보였으며, 상황변수와 연구방법론 변수가 조절효과를 보였다. 상황변수의 구성개념으로는 소셜미디어형태, 사용자 집단, 플랫폼 종류 등으로 하였고, 분석을 위한 측정방법 변수에는 측정모형, 데이터속성 등의 개념으로 구성하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제20권4호
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• pp.1057-1088
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• 2017

본 연구는 사회연결망 분석이론을 통해 원자력 과학기술에 대한 사회과학 연구의 경향적 특징을 파악하고, 동 분야의 주요 연구주제와 세부 연구분야를 도출하기 위해 수행되었다. 연구대상은 1957년부터 2016년까지 국내 학술지에 게재된 원자력 관련 사회과학 분야 연구논문 605건으로, 저자가 제시한 키워드 간 관계망 형성을 통해 네트워크 분석을 수행하였다. 분석결과 첫째, 원자력에 대한 사회과학연구는 1957년부터 시작되어 꾸준히 수행되다가 2011년을 기점으로 급격히 증가했으며, 주로 법학, 행정학, 정책학, 정치학 분야의 연구논문이 발표되었다. 둘째, 지식 네트워크 구성결과 국내 원자력에 관한 사회과학 지식 네트워크는 무척도 네트워크로, 연결중심성이 높은 소수의 연구주제들을 중심으로 네트워크가 확대되어 왔다. 한편, 2011년 후쿠시마 사고 이후 '탈핵', '독일' 등의 키워드가 부상하면서 새로운 연구주제들이 부상했다. 셋째, 지식 네트워트의 세부 연구분야 도출결과, 밀도가 가장 높은 법학 관련 연구주제들은 상호간 연계되어 독립적 연구분야로 자리매김해왔으며, 핵안보 분야는 북핵문제를 중심으로 양자간 혹은 지역 내 문제를, 핵비확산 분야는 주로 국제 제도적 차원의 연구주제들로 구성되었음을 확인했다. 본 연구는 과학계량학적 차원에서 문헌정보를 기반한 네트워크 분석틀을 특정 분야의 연구경향 분석에 적용함으로써 거시적 차원의 연구경향 특징을 실증적으로 도출하였으며, 원자력을 바라보는 대중의 시선이 아닌 학자들의 인식을 그들의 연구성과물을 통해 간접적으로 파악하고자 했다는 점에서 의의가 있다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제18권2호
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• pp.75-93
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• 2022

Machine learning (ML) data-driven meta-model is proposed as a surrogate model to reduce the excessive computational cost of the physics-based model and facilitate the real-time prediction of a nuclear power plant's transient response. To forecast the transient response three machine learning (ML) meta-models based on recurrent neural networks (RNNs); specifically, Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a sequence combination of Convolutional Neural Network (CNN) and LSTM are developed. The chosen accident scenario is a control element assembly withdrawal at power concurrent with the Loss Of Offsite Power (LOOP). The transient response was obtained using the best estimate thermal hydraulics code, MARS-KS, and cross-validated against the Design and control document (DCD). DAKOTA software is loosely coupled with MARS-KS code via a python interface to perform the Best Estimate Plus Uncertainty Quantification (BEPU) analysis and generate a time series database of the system response to train, test and validate the ML meta-models. Key uncertain parameters identified as required by the CASU methodology were propagated using the non-parametric Monte-Carlo (MC) random propagation and Latin Hypercube Sampling technique until a statistically significant database (181 samples) as required by Wilk's fifth order is achieved with 95% probability and 95% confidence level. The three ML RNN models were built and optimized with the help of the Talos tool and demonstrated excellent performance in forecasting the most probable NPP transient response. This research was guided by the Systems Engineering (SE) approach for the systematic and efficient planning and execution of the research.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.300-307
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• 2015

본 연구는 모바일 앱을 이용한 당뇨 환자 관리관련 선행연구들을 체계적으로 고찰하여 임상적 유용성에 미치는 효과를 분석하고, 이를 토대로 근거 중심의 가이드라인 제공 및 향후 연구방향을 제시하고자 시도되었다. 데이터베이스는 Ovid, CINAHL, Cochrane library를 활용하였으며 (app*OR mobile) AND (nurs*OR health* OR medic*) AND (diabet*)을 주요어로 2004년부터 2014년까지의 문헌을 대상으로 검색하였다. 총 375편의 연구 중 3편의 논문이 최종 선정되었고, Scottish Intercollegiate Guidelines Network (SIGN)의 Checklist를 이용해 문헌의 질을 평가하였다. 연구결과 앱을 적용한 당뇨관리는 당화혈색소 감소에 통계적으로 유의한 효과가 있었다. 추후 연구의 설계유형이나 이를 기반으로 한 효과적인 중재개발 연구를 제안한다. 향후 충분한 표본수를 고려한 무작위 실험연구와 당화혈색소 이외 생리적 지표와 심리적 지표에 대한 연구가 더 많이 시행될 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.