• 한국임상수의학회지
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• 제36권1호
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• pp.7-14
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• 2019

In South Korea, six large outbreaks of highly pathogenic avian influenza (HPAI) have occurred since the first confirmation in 2003 from chickens. For the past 15 years, HPAI outbreaks have become an annual phenomenon throughout the country and has extended to wider regions, across rural and urban environments. An understanding of the spatial epidemiology of HPAI occurrence is essential in assessing and managing the risk of the infection; however, local spatial variations of relationship between HPAI incidences in Korea and related risk factors have rarely been derived. This study examined whether spatial heterogeneity exists in this relationship, using a geographically weighted Poisson regression (GWPR) model. The outcome variable was the number of HPAI-positive farms at 252 Si-Gun-Gu (administrative boundaries in Korea) level notified to government authority during the period from January 2014 to April 2016. This response variable was regressed to a set of sociodemographic and topographic predictors, including the number of wild birds infected with HPAI virus, the number of wintering birds and their species migrated into Korea, the movement frequency of vehicles carrying animals, the volume of manure treated per day, the number of livestock farms, and mean elevation. Both global and local modeling techniques were employed to fit the model. From 2014 to 2016, a total of 403 HPAI-positive farms were reported with high incidence especially in western coastal regions, ranging from 0 to 74. The results of this study show that local model (adjusted R-square = 0.801, AIC = 954.5) has great advantages over corresponding global model (adjusted R-square = 0.408, AIC = 2323.1) in terms of model fitting and performance. The relationship between HPAI incidence in Korea and seven predictors under consideration were significantly spatially non-stationary, contrary to assumptions in the global model. The comparison between global Poisson and GWPR results indicated that a place-specific spatial analysis not only fit the data better, but also provided insights into understanding the non-stationarity of the associations between the HPAI and associated determinants. We demonstrated that an empirically derived GWPR model has the potential to serve as a useful tool for assessing spatially varying characteristics of HPAI incidences for a given local area and predicting the risk area of HPAI occurrence. Considering the prominent burden of HPAI this study provides more insights into spatial targeting of enhanced surveillance and control strategies in high-risk regions against HPAI outbreaks.

• 재활치료과학
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• 제8권1호
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• pp.51-62
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• 2019

목적: 본 연구의 목적은 다양한 인지기능 수준을 가진 고령자를 위한 실감객체 기반 인지재활시스템을 개발하고, 사용성을 검증하는 것이다. 방법: 사용성 연구는 시스템의 강점과 약점을 확인하기 위해 15명의 환자 집단과 4명의 작업치료사 집단에 설문조사를 실시하였으며 응답에 근거한 수정을 통해 시스템을 보완 및 개선하였다. 응답자들은 세 종류의 훈련-실행기능 훈련, 기억력 훈련, 집중력 훈련을 20분~30분간 경험해본 후, 구조화된 설문에 응답하였으며 설문의 영역은 각 훈련 영역별 콘텐츠, 중앙처리장치이자 화면 제시 매체인 태블릿 PC 및 실감객체를 포함하는 하드웨어, 시스템 이용에 따른 만족도로 구성되었다. 결과: 설문 응답 결과 환자 집단과 작업치료사 집단 모두에게 가장 흥미로웠던 영역은 실행기능으로 나타났고 가장 흥미롭지 않은 영역은 집중력으로 나타났다. 하드웨어 사용성 설문에서 태블릿 PC의 화면의 크기가 부적절하다는 응답이 6건, 실감객체의 크기가 부적절하다는 응답이 5건으로 나타났다. 시스템 이용에 대한 만족도 설문에서 전체 응답자의 40%가 시스템에 만족하는 것으로 응답하였다. 결론: 본 시스템은 훈련과제를 수행하기 위해 필요한 실감객체 도구의 조작이 용이하다는 점과 사용자의 요구에 따라 인지훈련의 영역을 쉽게 선택하여 훈련할 수 있다는 점, 사용자의 수행도에 의해 난이도가 자동으로 조정된다는 점을 특징으로 갖는다. 본 시스템에서 입력장치로 사용되는 실감객체도구는 양손에 쥐고 사용함으로써 훈련환경을 자연스러운 일상에서의 도구 사용과 유사하도록 고안하였다. 본 시스템은 지역사회 인지 재활전문가 부족의 대안으로 사용가능 할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.11-20
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• 2019

본 연구는 시각 장애인의 도보 적응을 위한 새로운 가상현실 체험 환경을 제안한다. 제안하는 가상현실 체험 환경의 핵심은 몰입형 보행 상호작용과 딥러닝 기반 점자 블록 인식으로 구성된다. 우선, 시각 장애인의 입장에서 현실적인 걷기 경험을 제공함을 목적으로 제자리 걸음을 감지하여 걷기를 판단하는 트래커 기반 걷기 처리과정과 시각 장애인의 보행 보조 도구를 가상현실에 적용한 컨트롤러 기반 VR 흰지팡이를 설계한다. 또한, VR 흰지팡이를 활용한 길 안내 과정에서 도로 위의 점자 블록 인지 및 반응 등 종합적인 의사결정을 수행하는 학습 모델을 제안한다. 이를 기반으로 가상현실 도보 체험 환경에 대한 실험을 위하여 실외 도시 환경으로 구성된 가상현실 어플리케이션을 제작하고, 참가자를 대상으로 설문 실험 및 성능 분석을 진행하였다. 결과적으로 제안한 가상현실 체험 환경이 시각 장애인의 입장에서 현존감 높은 도보 체험을 제공하고 있음을 확인하였다. 그리고 제안한 학습과 처리과정이 인도와 차도, 인도 위의 점자 블록을 높은 정확도로 인지함을 확인하였다.

• 한국신경인지재활치료학회지
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• 제10권2호
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• pp.45-52
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• 2018

목적: 본 연구는 뇌졸중 환자를 대상으로 BBS, MoCA-K, MBI와의 상관관계를 제시하고 각 변수들과의 영향력을 분석하여 뇌졸중 환자의 기능적 수행능력 평가에 기초연구가 되고자 한다. 방법: 연구 대상자는 고양시에 소재하는 Y재활병원에 입원하여 치료받고 있는 뇌졸중 환자 34명을 대상으로 2017년 12월부터 2018년 3월까지 실시하였으며 선정기준은 첫째, 뇌졸중으로 진단받고 6개월 이상 경과한 자, 둘째, 의사소통이 가능하며 MMSE-K 20점 이상인 자, 셋째, 편측무시가 없는 자, 넷째, 하위운동신경 병변이 없고 양하지 및 척추에 정형외과적 질환이 없는 자, 다섯째, 시청각계 이상이 없고 운동기능에 영향을 주는 약물 또는 수술을 받지 않은 자, 여섯째, 환자본인이 연구 참여에 동의한 자로 하였다. 평가는 재원 중 물리치료사와 작업치료사에 의해 BBS, MoCA-K, MBI를 측정하였으며 균형능력 평가 시 안전을 위하여 한명의 보조자가 동반하여 측정하였다. 결과: BBS와 MoCA-K r=.459, BBS와 MBI r=.550, MoCA-K와 MBI r=.565로 비교적 높은 상관관계가 있었다(p<.01). 결론: 본 연구는 임상적인 평가도구로서 BBS, MoCA-K, MBI의 적극적인 활용과 그 유용성에 대한 근거를 제시하였다는데 의미가 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.23-35
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• 2009

패스워드 기반의 키 교환(PAKE) 프로토콜은 난수를 공유하거나 PKI가 구축되어 있지 않은 환경에서 공유한 패스워드를 사용하여 세션키를 공유할 수 있게 함으로써 안전한 통신을 제공하는 암호학적 도구이다. RSA를 사용하여 효율적으로 설계하는 것이 쉽지 않기 때문에 대다수의 PAKE 프로토콜들은 Diffie-Hellman 키 교환을 기반으로 설계되어 왔다. 본 논문에서는 RSA 암호화의 효율성을 활용하여 비대칭 통신환경에 적합한 효율적인 RSA-PAKE 프로토콜을 제안한다. 제안하는 RSA-PAKE 프로토콜이 이론적인 계산량과 파라메타를 바탕으로 한 실험을 통하여 얼마나 효율적인지 판단한다. 제안하는 RSA-PAKE 프로토콜에서 비대칭 통신환경의 저전력 장비는 계산적으로 기존 프로토콜 중에서 안전하고 가장 효율적인 CEKEP보다 약 84% 효율적인 비용으로 키 교환을 수행할 수 있다. 특히, 일정 부분의 연산을 키 교환 과정이 진행되기 이전에 수행함으로써 키 교환 과정의 효율성을 극대화 할 수 있다. 제안하는 RSA-PAKE 프로토콜의 안전성은 RSA 문제를 기반으로 렌덤 오라클 모델에서 증명한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1131-1139
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• 2020

소스코드에 대한 정적 분석은 광범위한 소스코드에 대해서 잔존하는 보안약점을 찾는 것으로 정적 분석 도구를 활용하여 점검을 하고, 그 결과에 대해서 정적 분석 전문가가 정탐 및 오탐 분석을 한다. 이 과정에서 분석양이 많고 오탐의 비율이 높아 많은 시간과 노력이 들어가게 되어 효율적으로 분석하는 방안이 요구되고 있다. 또한 전문가들은 정·오탐 분석을 할 때 결함이 발생한 라인의 소스코드만 보고 분석을 하는 경우는 드물다. 결함의 유형에 따라서 주변의 소스코드를 같이 분석하고 최종 분석 결과를 내리게 된다. 이러한 정적 분석 도구를 사용하여 전문가가 정·오탐을 판별하는 어려움을 해결하기 위해서 본 논문에서는 정적 분석 도구가 찾은 보안약점이 정탐인지 아닌지를 전문가가 아닌 인공지능을 통해 판별하는 방법을 제안한다. 또한 이러한 기계학습에 사용되는 학습 데이터(결함주변 소스코드)의 크기가 성능에 어떤 영향을 미치는지 실험을 통해 최적의 크기를 확인하였다. 이 결과를 통해 정적 분석 후 정·오탐을 분류하는 정적 분석 전문가의 업무에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.340-348
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• 2021

본 연구는 콩의 한발 스트레스 판별에 대하여 RGB 영상에 기반한 작물 생육 지수의 적용 가능성과 한계점을 구명하기 위해 수행되었다. RGB 영상에서 추출한 생육 지수들과 한발 스트레스에 반응하는 대표적인 표현형 지표들(군락 피복도, 엽면적, 엽록소 함량 등)과의 높은 상관관계를 통해 영상 기반 생육 진단 모델개발의 가능성을 확인할 수 있었다. 다만 판별의 정확도와 해상도를 개선시키기 위해서는 향후 다양한 재배조건에서 지속적인 성능 평가가 이루어져야 할 것이다. 본 연구의 결과는 향후 RGB 영상을 활용한 콩환경 스트레스 판별에 있어서 영상 전처리, 영상 분석방법, 생육 지수 정량화 기술 개발에 도움을 줄 수 있을 것이며, 개발된 생육 인자 예측 모델은 환경 스트레스 조기 진단을 통한 영농 의사결정 지원 모델의 개발에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한치과교정학회지
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• 제52권1호
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• pp.3-19
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• 2022

Objective: The purpose of this study was to investigate the accuracy of one-step automated orthodontic diagnosis of skeletodental discrepancies using a convolutional neural network (CNN) and lateral cephalogram images with different qualities from nationwide multi-hospitals. Methods: Among 2,174 lateral cephalograms, 1,993 cephalograms from two hospitals were used for training and internal test sets and 181 cephalograms from eight other hospitals were used for an external test set. They were divided into three classification groups according to anteroposterior skeletal discrepancies (Class I, II, and III), vertical skeletal discrepancies (normodivergent, hypodivergent, and hyperdivergent patterns), and vertical dental discrepancies (normal overbite, deep bite, and open bite) as a gold standard. Pre-trained DenseNet-169 was used as a CNN classifier model. Diagnostic performance was evaluated by receiver operating characteristic (ROC) analysis, t-stochastic neighbor embedding (t-SNE), and gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM). Results: In the ROC analysis, the mean area under the curve and the mean accuracy of all classifications were high with both internal and external test sets (all, > 0.89 and > 0.80). In the t-SNE analysis, our model succeeded in creating good separation between three classification groups. Grad-CAM figures showed differences in the location and size of the focus areas between three classification groups in each diagnosis. Conclusions: Since the accuracy of our model was validated with both internal and external test sets, it shows the possible usefulness of a one-step automated orthodontic diagnosis tool using a CNN model. However, it still needs technical improvement in terms of classifying vertical dental discrepancies.

• 정보관리학회지
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• 제39권2호
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• pp.233-254
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• 2022

지적구조 분석을 위해 가중 네트워크를 시각화해야 하는 경우에 패스파인더 네트워크와 같은 링크 삭감 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 네트워크 시각화를 위한 링크 삭감 알고리즘의 적합도를 측정하기 위한 지표로 NetRSQ를 제안하였다. NetRSQ는 개체간 연관성 데이터와 생성된 네트워크에서의 경로 길이 사이의 순위 상관도에 기반하여 네트워크의 적합도를 측정한다. NetRSQ의 타당성을 확인하기 위해서 몇 가지 네트워크 생성 방식에 대해 정성적으로 평가를 했었던 선행 연구의 데이터를 대상으로 시험적으로 NetRSQ를 측정해보았다. 그 결과 품질이 좋게 평가된 네트워크일수록 NetRSQ가 높게 측정됨을 확인하였다. 40가지 계량서지적 데이터에 대해서 4가지 링크 삭감 알고리즘을 적용한 결과에 대해서 NetRSQ로 품질을 측정하는 실험을 수행한 결과, 특정 알고리즘의 네트워크 표현 결과가 항상 좋은 품질을 보이는 것은 아니며, 반대로 항상 나쁜 품질을 보이는 것도 아님을 알 수 있었다. 따라서 이 연구에서 제안한 NetRSQ는 생성된 계량서지적 네트워크의 품질을 측정하여 최적의 기법을 선택하는 근거로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.38-50
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• 2022

연구목적: 본 연구는 방화관리자 및 건물 관계인이 피난안전성능 향상 계획 수립 시, 한정된 예산을 고려하여 피난안전성능 개선 항목 선정에 도움을 주는 수치해석 DB 구축 방향 수립이 목적이다. 연구방법: 직통계단형 아파트 1개동과 복도형 1개동을 선정하여 정량적 평가기법인 CFD기반 피난안전성평가를 수행하였다. 연구결과: 직통계단형 아파트는 방화구획 항목에서의 피난허용시간이 스프링클러설비 등 피난허용시간보다 약 130%이상 높게 나타났다. 결론: 방화관리자 및 건축물 관계인은 적법하게 유지관리하고 직통계단형 공동주택에서는 "주거세대 별도 방화구획"을 우선 적용하는 것이 피난안전성이 가장 개선되고, 층간 방화구획과 스프링클러설비를 상시 유지보수 및 강화하는 것이 효과적일 것으로 판단된다. 복도형 공동주택에서는 연기확산이 직통계단형 공동주택보다 제한적인 특성을 고려하여 소화설비의 유지보수가 우선되어야 할 것으로 사료된다.