• 대한불안의학회지
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• 제15권1호
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• pp.20-28
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• 2019

Objective : The purpose of this study was to compare and analyze effectiveness of various psychotherapies of depressive symptoms in patients with anxiety disorders by means of a systemic review. Methods : A systematic search using key words was conducted using EMBASE, MEDLINE and CENTRAL. Results : Five studies were included in this systematic review. The Scottish Intercollegiate Guidelines Network (SIGN) was used for quality assessment. Diagnostic-specific cognitive behavioral therapies for various anxiety disorders (ds CBT) were also effective in reducing comorbid depression. Transdiagnostic cognitive behavioral therapies targeting anxiety and depression (tCBT-AD) were not superior than ds CBT for anxiety disorders. Mindfulness-based stress reduction (MBSR) was more effective than traditional cognitive behavioral therapy. Conclusion : ds CBT relieves anxiety symptoms as well as depressive symptoms comorbid with anxiety disorders effectively. In addition, MBSR is more successful for anxiety disorders with co-occurring depression by focusing broadly on the shifting relationship to internal experience rather than focusing narrowly on specific symptoms.

• 의료ㆍ복지 건축 : 한국의료복지건축학회 논문집
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• 제25권2호
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• pp.51-62
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• 2019

Purpose: This study aims to examine spatial characteristics of ambulatory care department Chronologically through case studies; and to consider the social implication of these spatial changes. Methods: In this study, a total of eight ambulatory care departments, one or two for each period, were selected in order to analyze the spatial characteristics. Results: First, since the 1990s, the outpatient department of the US has been changed into a patient-centered space by providing high quality outpatient medical services through individual exam room planning. Second, the exam room has been changed from open/semi-open/group exam room to individual exam room since 1990, and the trend is shifting from the cluster type to the modular type consisting of universal exam rooms in order to achieve the flexibility of exam room. Third, the diagnostic/testing area has been deployed to the ambulatory clinic to enable 'one-stop shopping' for patients-centered care since 1990s, however, it has been disappearing since 2000 due to Reduce medical expenses. Fourth, the Central Nursing Station type first appeared in the outpatient department In the 2000s, followed by the type of decentralized nursing station type since 2010s. And fifth, the area of medical support has been placing to be concentrated on one place due to the Lean Design strategy since 2010. Implications: In the future, it is expected that Korea will be more focused on efficiency, visual control, and flexibility in the planning of the ambulatory care department as in the case of the United States.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.965-972
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• 2020

깊이 영상은 물체와의 거리 정보를 가지고 있다. 이는 3D 정보를 구성하는데 중요한 역할을 한다. 보통 같은 시점에서 얻은 컬러 영상과 깊이 영상을 함께 사용한다. 그런데 하드웨어 기술의 한계로 인해 깊이 영상은 쌍을 이루는 컬러 영상에 비해 낮은 해상도를 갖는다. 따라서 일반적으로 깊이 영상을 사용할 때 영상의 해상도를 컬러 영상의 해상도에 맞게 업샘플링을 진행한 후 사용한다. 본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해 화소 값을 개선시키는 일반적인 방법이 아닌 화소의 위치를 이동시키는 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 화소의 위치를 경계 주변에서 경계 중앙으로 이동시키며 이 과정을 여러 단계에 걸쳐 진행하여 블러된 영상을 복원한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법들에 비해 정량적, 시각적 품질을 모두 개선시켰음을 알 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.181-186
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• 2022

세계 전기자동차 분야는 기술적 환경변화를 넘어서 시장 환경에까지 영향을 미치는 단계로 전환하여 완성차업체들은 "기술 우위 → 브랜드 제고 → 기존 내연기관 차량의 판매 확대"라는 기존 전략에서 시장경쟁력 제고라는 전기자동차 시장 자체의 확대로 전환되고 있다. 또한 전기자동차 부품시장은 기존 부품업체들의 사업영역 확대와 신규업체들의 진입으로 경쟁이 심화될 전망이며, 전기자동차 주요 부품의 효율성 향상을 위해 개발 협력도 활발히 진행될 전망이다. 이러한 전망과 함께 전기자동차가 성장할수록 자동차 산업의 전반적인 구조적 변화가 예상됨에 따라 배터리, 파워트레인(모터, 전력관리 제어시스템), 전기차 생산, 충전 인프라 등 전기자동차 Value Chain 전반의 성장이 예상된다. 따라서 본 논문에서는 변화되고 있는 전기자동차 산업의 발맞춰 기업이 원하는 다양한 고급인력을 양성하기 위해 전기자동차의 에너지 및 전기 요소기술을 선도하는 인력양성 알고리즘을 연구한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.1-7
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• 2023

Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.210-216
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• 2023

Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.

• 대한소아치과학회지
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• 제50권2호
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• pp.131-141
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• 2023

치아우식증은 치아, 바이오필름(biofilm), 식이 요인의 상호작용을 기본으로 타액, 불소 등의 구강 환경요인과 생물학적, 행동적, 사회문화적, 유전적 요인이 관여하는 복잡한 다인성질환이다. 최근 치아우식증은 외부 병원체의 감염에 의한 것이 아닌 구강 미생물군의 생태적 변화에 따른 불균형(dysbiosis)의 결과로 이해되면서 전염성질병에서 비전염성 질병(non-communicable diseases, NCD)으로 전환되었다. 치아우식증은 심혈관질환이나 당뇨병과 같이 만성적으로 진행되는 비전염성 질환(NCD) 특성을 가지며, 식이섭취와 생활 습관과 환경적 요소들이 관여한다는 점에서 유사성이 있다. 높은 유병률과 함께 사람들의 건강과 삶의 질에 미치는 영향을 감안할 때 효과적인 구강 건강관리를 목표로 비전염성질환(NCD)로서 치아우식증에 대한 이해가 필요하며, 구강 미생물군의 생태적 균형을 이루기 위한 적절한 예방법과 효율적인 공중보건 정책들이 제공되어야 할 것이다.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권3호
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• pp.185-197
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• 2012

Caffe Bene, one of the most notable coffeehouse chain brands in Republic of Korea, gives us some thought-provoking issues in terms of sustainable success. Despite harsh competition among various coffeehouse brands, Caffe Bene has been accomplished astonishing outcomes in domestic market and now ranked 2^nd place in sales among the global coffeehouse franchise in 2010 and 2011. These achievements were possible mainly because Caffe Bene adopted distinctive shop design, maintained aggressive marketing strategy, developed new menu, and combined the unique Korean culture with ordinary concept of café to make its place attractive. However, since Korean coffeehouse market is getting saturated and consumers are becoming savvy about coffee, Caffe Bene needs to find a new solution to overcome growth stagnation. Besides, many experts pointed out that irrational increase in the number of stores might hurt its business in the aspect of managing distribution channel and providing consistent services. Also, customers of Caffe Bene have shown that it has to complement its critical weaknesses: inferior coffee taste and relatively high price for a cup of coffee. Especially, some people view that the company is shifting its high rental fee, interior cost and PPL marketing cost to consumers by charging high price for coffee. To get over the problems, Caffe Bene is currently using C/S Consumer Management System though experts are questioning about the efficacy because of the conflict between purpose of the system and the headquarters' plan. Present CEO Kim also announced that the company will complete its logistics system in the latter half of 2012 to provide stores with more high quality coffee beans to improve taste of coffee. Thus, in this case, we describe how Caffe Bene succeeded in Korean market and enumerate its key success factors. Also, we specify the long-term goals of Caffe Bene and introduce the current policies and strategies to show how the company is working on to achieve its ultimate goal. By reading and analyzing this business case, students could get useful insights regarding franchise management and think about issues on competing in a saturated market. Also, it would be worthwhile to generate creative solutions for the problems that Caffe Bene is now facing to broaden the practical perspective.

• 한국작물학회지
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• 제62권3호
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• pp.166-171
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• 2017

본 실험은 적미의 재배에 있어서 고품질 고수량을 위한 적정이앙시기를 구명하기 위해 네 품종의 적미를 재료로 2015~2016년에 밀양에서 실시하였다. 1. 수량구성요소 중 이앙시기 변화에 따라 가장 크게 달라지는 요인은 등숙률이었고 6월 20일 이후 이앙하면 등숙률이 낮아져 현미수량이 하락하였다. 2. 6월 20일에 이앙했을 때 폴리페놀 함량과 현미수량을 종합한 폴리페놀 생산량이 2,341~3,349 g/10a로 가장 높았다. 3. 출수 후 30일간 평균온도가 낮을 수록 폴리페놀 함량은 증가하였으나 일정 수준 이하로 온도가 떨어지면 현미수량이 감소하였기 때문에 $22{\sim}23^{\circ}C$ 정도가 고품질 고수량 적미를 생산하기에 가장 적정한 온도였다. 4. 출수 후 30일간 평균온도가 $22{\sim}23^{\circ}C$가 되는 시점을 최적 출수기로 하고 출수소요적산온도를 $1,660^{\circ}C$로 하여 계산한 최적 이앙시기는 밀양시가 6월 18일~6월 24일 이었다. 경상남도 지역은 6월 중순에서 7월 초순, 경상북도 지역은 6월 초순에서 6월 중하순이 최적 이앙기였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권1호
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• pp.231-263
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• 2022

인공지능에 대한 이해 및 업무분야에서의 활용 능력은 지식 정보화 시대를 살아가는 모든 사람에게 기본 역량으로 강조되고 있으며, 이에 따라 인공지능에 대한 교육의 필요성은 대학 구성원들에게도 높게 인식되고 있다. 국내외 대학도서관 역시 효과적인 인공지능 콘텐츠 제공의 필요성을 인식하여 전자 형태의 디지털 콘텐츠를 제공하고 있으나, 인공지능이라는 정보 기술에 특화된 이용자 맞춤형 추천은 제공되고 있지 않고 있으며 이러한 추천서비스에 대한 이용자의 관심 파악 역시 미비하다. 대학생의 인공지능 교육에 대한 수요가 증가하고 있는 상황에서, 대학도서관에서의 인공지능 관련 콘텐츠 추천에 대한 이용자의 이용의사를 파악하고 효과적인 서비스 수립을 위한 조사가 절실히 필요한 시점이다. 본 연구는 확장된 기술수용모델을 활용하여 인공지능 주제 분야에 특화된 디지털 교육 콘텐츠를 추천해주는 서비스에 대한 이용자들의 사용의도에 영향을 주는 요인을 도출하였으며, 대학생을 대상으로 한 온라인 설문조사, 대학도서관 사서들과의 서면인터뷰를 통해 각 요인별 영향력을 조사하고, 성공적 수행을 위한 제언을 수렴하였다. 연구결과, 인공지능관련 교육콘텐츠 추천시스템 사용의도는 성별, 학년, 전공계열에 상관없이 사용의사가 있다고 조사되었고, 과제적합성요인이 사용의도에 가장 영향을 미치는 요인임이 파악되었다. 사서들 또한 서비스의 필요성을 깊이 공감하고 있었고 현실적인 제약사항으로 예산과 콘텐츠 품질 문제를 제시하였다.