• 산업융합연구
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• 제20권10호
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• pp.61-69
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• 2022

외상 후 성장 개념은 다양한 분야에서 사용되고 있다. 연구의 목적은 네트워크 분석을 활용하여 외상 후 성장의 지식구조를 확인하기 위함이다. 1996년에서 2018년 사이에 출판된 국외논문 중 외상 후 성장 키워드를 사용한 논문을 Web of Science에서 검색하여 1,780편의 논문에 1,659개의 키워드가 6,343회 등장하는 것을 확인할 수 있었으며, 최종 분석을 위한 총 322개의 키워드를 선택하였다. 가장 많이 등장한 키워드는 '외상 후 성장', '외상 후 스트레스 장애', '암', '트라우마' 순이었다. 총 322개의 노드 중 175개의 노드로 정리하여 '암, 만성/중증 질환 및 장애에서 외상 후 성장', '외상 후 성장 관련 심리적 변수 및 심리 치료', '죽음의 맥락에서 외상 후 성장', '외상 후 성장의 인지 메커니즘' 및 '대리 외상 후 성장'의 5개 그룹으로 나눌 수 있었다. 본 연구는 정량적 네트워크 분석을 통해 외상 후 성장의 지식 구조에 대한 체계적인 개요를 제공 하였다는데 의의가 있다.

• Genomics & Informatics
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• 제19권4호
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• pp.49.1-49.11
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• 2021

Nowadays, Genomic data constitutes one of the fastest growing datasets in the world. As of 2025, it is supposed to become the fourth largest source of Big Data, and thus mandating adequate high-performance computing (HPC) platform for processing. With the latest unprecedented and unpredictable mutations in severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the research community is in crucial need for ICT tools to process SARS-CoV-2 RNA data, e.g., by classifying it (i.e., clustering) and thus assisting in tracking virus mutations and predict future ones. In this paper, we are presenting an HPC-based SARS-CoV-2 RNAs clustering tool. We are adopting a data science approach, from data collection, through analysis, to visualization. In the analysis step, we present how our clustering approach leverages on HPC and the longest common subsequence (LCS) algorithm. The approach uses the Hadoop MapReduce programming paradigm and adapts the LCS algorithm in order to efficiently compute the length of the LCS for each pair of SARS-CoV-2 RNA sequences. The latter are extracted from the U.S. National Center for Biotechnology Information (NCBI) Virus repository. The computed LCS lengths are used to measure the dissimilarities between RNA sequences in order to work out existing clusters. In addition to that, we present a comparative study of the LCS algorithm performance based on variable workloads and different numbers of Hadoop worker nodes.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.119-129
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• 2019

연기교육에서 기존의 화술교육은 장단음 찾기, 자음과 모음의 조음연습, 딕션연습 등 대사를 표현하는 기술적인 측면에 치중되어 있었으며, 이러한 교육으로 대사가 말처럼 살아나기에는 한계가 있었다. 대사가 살아나는 순간은 배우가 대사를 말하는 사이 단어 이면의 멘탈 이미지를 구체적으로 보는 순간이다. 필자는 뇌과학 분야에서 인지뇌과학과 NLP (Neural Linguistic Programing)의 지식을 빌려와 멘탈 이미지가 무엇인지, 왜 멘탈 이미지가 생각과 감정의 기본 요소인지를 추적한다. 또한, 멘탈 이미지를 섬세하게 떠올리는 과정(하위양식)에서 신체의 근육들이 어떻게 반응하게 되고, 그 반응하는 근육들을 이용해 어떻게 강세, 사이, 피치, 억양 등의 말하기 재료들(강세, 사이, 피치, 억양 등)이 살아나는지를 살펴본다. 이러한 연구를 바탕으로 화술교육에서 왜 멘탈 이미지 교육이 선행되어야 하는지를 증명한다. 결론에서는 멘탈 이미지를 공부하는 과정에서 배우가 만나게 되는 장애물에 대해 열거하고, 장애물을 제거하는 방법 중 하나로 '호흡의 활성화'를 후속논문으로 계획한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제55권5호
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• pp.646-651
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• 2017

CNT 유동층 반응기(내경 0.15 m, 높이 2.6 m) 희박상 내 CNT 입자(평균입도 $291{\mu}m$, 벌크밀도 $72.9kg/m^3$)의 거동을 확인하기 위해 레이저 슬릿광 형상 측정법을 이용하여, CNT 응집체의 크기 및 형태를 측정하였다. 기포유동층 조건에서 CNT 반응기 내 축방향 고체체류량 분포는 하부 농후상과 상부 희박상을 갖는 S자 형태를 보였다. 기체 유속이 증가할수록 비산되는 CNT 응집체의 Heywood 직경과 Feret 직경이 증가하였고, 응집체 내 CNT 입자수가 증가하였다. 또한, 기체의 유속이 증가할수록 CNT 응집체의 종횡비는 증가하고, 원형도는 감소하였다. CNT 응집체의 원마도와 견고도는 기체의 유속이 증가할수록 감소하였다. 응집체의 형상 분석 정보에 기반한 희박상 내 응집체 형성 원인을 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.19-25
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• 2017

In this paper, we designed and implemented IoT sensors based badminton motion analysis and training system that can be readily used by badminton players with PC. Unlike the traditional badminton training system which uses signals of the flags by coach, the proposed electronic training system used IoT sensors to automatically detect and analysis the motions for badminton players. The proposed badminton motion analysis and training system has the advantage with low power, because it communicates with the program through BLE communication. The badminton motion analysis system automatically measures the training time according to the player's movement, so it is possible to collect objective result data with less errors than the conventional flag signal based method by coach. In this paper, training data of 5 athletes were collected and it provides the feedback function through the visualization of each section of the training results by the players which can enable the effective training. For the weakness section of each player, the coach and the player can selectively and repeatedly perform the training function with the proposed training system. Based on this, it is possible to perform the repeated training on weakness sections and they can improve the response speed for these sections. Continuous research is expected to be able to compare more various players' agility and physical fitness.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.543-552
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• 2005

본 논문은 조영 영상에서 유동적인 배경의 텍스쳐 분석을 통한 DSA(Digital subtraction Angiography: 디지털 혈관조영술)기반의 관상동맥 검출방법에 대해 기술한다. DSA 방법은 조영제를 투입하기 전에 촬영된 마스크 영상과 조영제 투입 후의 혈관 대비가 나타나는 라이브 영상과의 차이를 이용하여 빠르게 혈관 영역만을 검출하는 방법이다. 이 방법의 큰 단점은 배경의 움직임에 민감하고, 두 영상간의 지역적인 배경 명암 분포의 변화에 따라 오검출이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 배경 텍스쳐의 유사도를 분석하여 움직임의 차이가 가장 작은 영상을 선택함으로써 배경의 움직임으로 인한 구조적인 문제를 해결하고, 선택된 영상의 지역적 명암 보정을 통해 혈관 영역만을 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 성능 평가를 위하여 다섯 환자의 임상 관상동맥 조영 영상을 사용 하였다. 제안하는 방법은 기존의 방법보다 배경을 혈관으로 인식하는 오 인식률에서 약 $2\%$정도의 안정적인 결과를 보여주며, 정확도는 증가하였음을 알 수 있다.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제18권1호
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• pp.7-29
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• 2019

This study describes an approach for comparative bibliometric analysis of scientific publications related to (i) individual or several departments comprising a university, and (ii) broader integrated subject areas using multiple disciplinary schemes. It uses a custom dataset of scientific publications (ca. 15,000 articles and reviews, published during 2009-2013, and recorded in the Web of Science Core Collections) with author affiliations to the research departments, dedicated to science, technology, engineering, mathematics, and medicine (STEMM), of a comprehensive university. The dataset was subjected, at first, to the department level and discipline level analyses using the newly available KAKEN-L3 classification (based on MEXT/JSPS Grants-in-Aid system), hierarchical clustering, correspondence analysis to decipher the major departmental and disciplinary clusters, and visualization of the department-discipline relationships using two-dimensional stacked bar diagrams. The next step involved the creation of subsets covering integrated subject areas and a comparative analysis of departmental contributions to a specific area (medical, health and life science) using several disciplinary schemes: Essential Science Indicators (ESI) 22 research fields, SCOPUS 27 subject areas, OECD Frascati 38 subordinate research fields, and KAKEN-L3 66 subject categories. To illustrate the effective use of the science mapping techniques, the same subset for medical, health and life science area was subjected to network analyses for co-occurrences of keywords, bibliographic coupling of the publication sources, and co-citation of sources in the reference lists. The science mapping approach demonstrates the ways to extract information on the prolific research themes, the most frequently used journals for publishing research findings, and the knowledge base underlying the research activities covered by the publications concerned.

• 대한한의학회지
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• 제43권1호
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• pp.73-86
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• 2022

Objectives: In the health care industry, the influence of online reviews is growing. As medical services are provided mainly by providers, those services have been managed by hospitals and clinics. However, direct promotions of medical services by providers are legally forbidden. Due to this reason, consumers, like patients and clients, search a lot of reviews on the Internet to get any information about hospitals, treatments, prices, etc. It can be determined that online reviews indicate the quality of hospitals, and that analysis should be done for sustainable hospital marketing. Method: Using a Python-based crawler, we collected reviews, written by real patients, who had experienced Korean medicine, about more than 14,000 reviews. To extract the most representative words, reviews were divided by positive and negative; after that reviews were pre-processed to get only nouns and adjectives to get TF(Term Frequency), DF(Document Frequency), and TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency). Finally, to get some topics about reviews, aggregations of extracted words were analyzed by using LDA(Latent Dirichlet Allocation) methods. To avoid overlap, the number of topics is set by Davis visualization. Results and Conclusions: 6 and 3 topics extracted in each positive/negative review, analyzed by LDA Topic Model. The main factors, consisting of topics were 1) Response to patients and customers. 2) Customized treatment (consultation) and management. 3) Hospital/Clinic's environments.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.61-70
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• 2004

폭발적으로 성장하고 있는 웹은 수백만 개의 웹 문서를 포함하고 있기 때문에, 적절한 웹사이트를 찾기 어렵다. 사용자 프로파일을 사용하여 적절한 웹사이트를 추천함으로써 웹의 탐색을 개인화 할 수도 있지만 웹 컨텐츠에 대한 사용자의 평가는 사용자의 성격에 관한 다양한 측면을 표현하므로 사용자의 선호도를 예측하기 위해서는 보다 효과적인 방법이 필요하다. 사용자 프로파일은 비선형적인 특성을 가지고 있으므로 분류기를 사용하여 예측하여야 하며 다양한 특성을 예측하기 위해 분류기의 결합이 필요하다. 패턴분류와 시각화에 유용한 구조적응 자기구성지도(SASOM)는 개선된 SOM 모델로서 웹 마이닝에 적절하다. 퍼지 적분은 주관적으로 정의된 분류기의 중요도를 이용하여 결합하는 방법이다. 본 논문에서는 독립적으로 학습된 SASOM의 퍼지적분(fuzzy integral)기반 결합을 이용하여 사용자의 프로파일을 예측하고 UCI 벤치마크 데이타인 Syskill ＆ Webert 데이타를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 naive Bayes 분류기뿐만 아니라 SASOM의 투표결합보다 우수한 성능을 보였다.

• 디자인학연구
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• 제18권1호
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• pp.195-204
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• 2005

디지털 기술의 발달로 점차 디자인(예술), 미디어, 과학 분야는 개인화과 함께 맞춤형(customization) 추세로 가고 있다. 기존 대중매체는 기술 및 경제적 제한요인으로 인하여 대중에게 일방적으로 뿌려지는 형태를 띠었고, 예술작품 또한 일정한 전시 공간 또는 무대에서 일방적으로 관객에게 전달하는 방식으로 소통 해왔다. 그러나 현재의 상품(또는 예술품)은 관객, 시청자 또는 소비자의 직접적인 참여가 가능하다는 점이 주목할 특징이다. 각각 미디어나 예술을 소비하는 개개인의 취향에 따라 상품을 다르게 만들 수 있게 되었는데 기술의 핵심은 '인터랙티브 기술'이다. 이에 본 연구는 멀티미디어 콘텐츠 개념을 '정보혁명' 측면에서 살펴보고, 다음으로 문제해결을 위한 분석의 과정으로 시청각 인터랙티브 디자인의 접근을 상호작용의 정보 구조로 모색해 보며, 문제 해결의 방안으로서 오디오에서 시각적으로 표현 될 수 있는 음량 및 주파수를 추출하는 프로세스를 제시하여 오디오의 추출 값을 비주얼로 표현하는 연구 과제로 최종결과물은 디자이너의 입장에서 작품 형태로 제시하였다. 이와 같은 연구를 통하여 디지털 콘텐츠에서의 인터랙티브 디자인이 우리시대에 더욱 긴밀하고 새로운 소통의 방법을 제시하며, 더 넓은 의미의 '상호소통'을 촉진시킬 수 있다면, 디자인이 갖는 본래의 기능들에 일조 할 뿐만 아니라, 미래 디자인의 예측에 있어서도 더욱 다양한 방법과 비전을 제시할 수 있을 것이라고 본다.