• Korean Journal of Radiology
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• 제24권11호
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• pp.1151-1163
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• 2023

Objective: To develop a deep-learning-based bone age prediction model optimized for Korean children and adolescents and evaluate its feasibility by comparing it with a Greulich-Pyle-based deep-learning model. Materials and Methods: A convolutional neural network was trained to predict age according to the bone development shown on a hand radiograph (bone age) using 21036 hand radiographs of Korean children and adolescents without known bone development-affecting diseases/conditions obtained between 1998 and 2019 (median age [interquartile range {IQR}], 9 [7-12] years; male:female, 11794:9242) and their chronological ages as labels (Korean model). We constructed 2 separate external datasets consisting of Korean children and adolescents with healthy bone development (Institution 1: n = 343; median age [IQR], 10 [4-15] years; male: female, 183:160; Institution 2: n = 321; median age [IQR], 9 [5-14] years; male: female, 164:157) to test the model performance. The mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and proportions of bone age predictions within 6, 12, 18, and 24 months of the reference age (chronological age) were compared between the Korean model and a commercial model (VUNO Med-BoneAge version 1.1; VUNO) trained with Greulich-Pyle-based age as the label (GP-based model). Results: Compared with the GP-based model, the Korean model showed a lower RMSE (11.2 vs. 13.8 months; P = 0.004) and MAE (8.2 vs. 10.5 months; P = 0.002), a higher proportion of bone age predictions within 18 months of chronological age (88.3% vs. 82.2%; P = 0.031) for Institution 1, and a lower MAE (9.5 vs. 11.0 months; P = 0.022) and higher proportion of bone age predictions within 6 months (44.5% vs. 36.4%; P = 0.044) for Institution 2. Conclusion: The Korean model trained using the chronological ages of Korean children and adolescents without known bone development-affecting diseases/conditions as labels performed better in bone age assessment than the GP-based model in the Korean pediatric population. Further validation is required to confirm its accuracy.

• 식물병연구
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• 제29권4호
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• pp.459-463
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• 2023

정서적 안정과 휴식에 효과적이며, 공기 정화 등 기능성을 가진 관엽식물에 대한 수요가 증가하고 있으나, 관엽식물에 피해를 유발할 수 있는 식물기생선충에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구는 국내 판매되고 있는 관엽식물에서 발생하는 식물기생선충의 검출 여부와 밀도를 파악하고자 관엽식물과 작물재배지에 대해 2022년 7월부터 12월까지 모니터링을 수행하였다. 415개의 관엽식물과 국내 24개 차나무 및 22개 감귤재배지의 식물기생선충을 조사하였다. 관엽식물 내 식물기생선충 조사 결과, 뿌리썩이선충이 가장 많이 검출되었으며, 잎선충, 뿌리혹선충, 침선충이 확인되었다. 차나무재배지에서는 나선선충, 씨스트선충, 뿌리혹선충, 뿌리썩이선충이 검출되었고, 감귤재배지에서는 감귤선충, 주름선충, 뿌리썩이선충, 뿌리혹선충 등이 검출되었다. 관엽식물, 차나무 및 감귤 재배지에서 뿌리썩이선충이 가장 우려되는 식물기생선충이었으나, 뿌리혹선충, 씨스트선충이 일부 검출되어 피해가 우려되므로 온탕침법, 유기농업자재의 사용, 잡초제거 등 식물기생선충의 방제 방법을 재배에 적용하여야 할 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.343-348
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• 2024

오늘날 AI 이미지 생성 프로그램은 패션 상품 광고, 맞춤형 패션 스타일 제안, 디자인 개발 등 패션 산업 분야의 세분화된 목적에 알맞게 개발되고 있다. 한편 색상은 강력한 조형 요소로서 상품이나 패션 스타일 제안을 위한 이미지 표현에 중요한 역할을 한다. 본 연구는 AI 이미지 생성 도구 중에서 미드저니를 사용하여 생성한 의상 이미지에 나타나는 색상과 배색 관계에 중점을 두어 그 특징을 파악함으로써 미드저니의 활용에 대한 이해를 넓히고자 한다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 미드저니에서 생성한 초기의 이미지는 명령어에 지시한 색상보다 이미지 생성을 위하여 사용한 기존의 이미지 색상에 더 의존적으로 반영되어 나타난다. 둘째, 미드저니에서 생성된 이미지의 의상에 나타난 배색의 특징은 의상의 구조에 따라 구분되는 부위별로 다른 색상이 표현된 분리배색과 의상의 한 부위에 다른 색상들이 무늬 형태로 표현된 혼합배색이 생성된다. 분리배색에 표현된 색상들의 비율은 명령어에 지시한 색상 순서의 영향을 받는다. 혼합배색에 조합되어 나타난 색상 수는 미드저니에서 이미지 생성을 위하여 사용한 기존의 이미지 속 의상의 색상 수와 명령어에 지시한 색상 수의 총합보다 적은 수의 색상으로 조합되어 나타난다. 셋째, 미드저니는 생성하는 이미지의 배경도 색상 표현을 위한 대상으로 인식하며 이에 따른 배경색의 변화는 이미지 속의 의상에 대한 사용자의 색지각과 의상 이미지 형성에 영향을 미칠 수 있으므로 주의가 필요하다. 본 연구 결과가 패션디자인 교육과 실무에 있어 미드저니에서 생성되는 이미지의 색상 배색에 대한 이해를 넓히고 이를 통하여 미드저니의 활용에 도움이 되기를 기대한다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권6호
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• pp.1547-1556
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• 2023

본 연구는 정향, 황련 추출물을 혼합하여 Malassezia furfur에 대한 항균 능력을 확인하고 최적의 혼합물을 만들어 항산화 및 항염증 능력을 평가하기 위해 수행되었다. 정향과 황련을 70% 에탄올, 100% 메탄올, 열수로 추출하여 항균 능력을 평가하여 정향은 100% 메탄올 추출물, 황련은 열수 추출물이 가장 항균 능력이 높은 것을 확인하였다. 또한 두 추출물을 혼합하여 비율별로 항균 능력을 평가하였을 때 9:1 비율이 가장 우수한 활성을 보였고 혼합물의 항산화 활성이 뛰어남을 확인하였다. Raw 264.7 세포에서 생존율에 영향을 미치지 않는 1, 10, 50, 100 ㎍/mL에서 LPS를 이용하여 염증 반응을 유도하고 항염증 활성을 확인한 결과 10, 50, 100 ㎍/mL에서 No 생성 저해율과 IL-6 발현 저해율 및 COX2, iNOS 단백질 발현 저해 활성이 뛰어남을 확인하였다. 본 연구를 통해 정향 메탄올 추출물 및 황련 열수 추출물의 혼합물은 항균, 항염증 효능이 뛰어나기에 기능성 화장품의 천연 소재로써 사용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제48권1호
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• pp.34-48
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• 2024

글로벌 공급망에 예측 불가능한 위험성이 확산되면서 세계의존도가 높은 항만물류산업의 위험부담이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 기초적인 연구로 국내 항만의 안전성에 위험을 주는 다양한 이슈들을 알아보고자 하였다. 이를 위해 부산항의 항만안전과 관련된 뉴스 기사 데이터를 활용하여 LDA토픽모델링 분석과 시계열 선형회귀분석을 진행하였고 부산항 항만안전 주요 이슈들의 변화와 그 동향을 파악하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 지난 30년동안 부산항 항만안전과 관련된 주요 이슈는 총 9개이며 이들을 5년 주기의 시기별로 살펴본 결과, 지난 30년 동안 해상안전 이슈, 수입화물 검역 안전 이슈, 노조파업 관련 이슈, 자연재해 관련 이슈가 지속해서 등장했다. 부산항 항만안전 주요 이슈는 주로 예측 불가능한 성격이 큰 사회환경적 유형과 자연현상적 유형으로 글로벌 불확실성의 영향을 많이 받고 있음을 알 수 있었다. 따라서 분석 결과로 도출된 항만안전 주요 이슈들을 위주로 부산항 항만안전 강화를 위한 정책을 체계적으로 수립할 필요가 있으며 예측 불가능한 위험상황을 대비한 부산항 항만안전 회복탄력성을 강화할 필요가 있다. 끝으로 다양하게 변화하는 사회적 여건에 맞춰 항만안전 강화를 도모할 수 있는 선진적인 연구 활동이 필요할 것이다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제57권2호
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• pp.244-260
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• 2024

본 연구에서 개정된 한국인을 위한 식생활 지침을 기반으로 식품 및 영양소 섭취, 식생활 습관, 환경을 고려한 식생활 문화를 평가할 수 있는 항목을 개발하였다. 예비 문항을 확보하기 위하여 국내·외 평가도구 및 최신 문헌을 조사하여 항목을 조사하였고, 전문가 11명 대상 타당도 평가를 통해 70개의 항목을 선정하였다. 선정된 후보 항목 평가를 위해 서울·수도권 지역 중심으로 성인 332명을 대상으로 온·오프라인 조사를 시행하였고, 하루 총 에너지 섭취가 500 kcal 미만 또는 5,000 kcal 이상으로 섭취한 대상자 2명을 제외한 330명의 조사 자료를 활용하여 수렴타당도 분석 및 탐색적 요인분석을 진행하였다. 분석 결과 최종 선정된 문항은 총 34개로 식품 및 영양소 섭취 영역 11개, 식생활 습관 영역 9개, 식생활 문화 영역 14개로 구성되었다. 본 연구에서 개발한 평가 항목은 2021년 개정된 식생활지침을 기반으로 영역별로 성인의 전반적인 식사의 질과 지속가능한 식생활을 동시에 평가하는 데 용이하다는 점에서 건강한 식생활 개선을 위한 평가 도구로써 활용이 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.281-287
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• 2024

일반적으로 운송기기 관련 디자인 교육은 운송 디자인에 특화 된 학과나 또는 산업디자인 전공 내 운송 세부전공의 영역으로 인식되어 왔다. 그러나 기술적, 사회적, 환경적 요인들의 변화에 따라 모빌리티 개념 및 모빌리티 산업 관련 생태계의 다변화가 진행중이고, 그에 따라 모빌리티 관련 디자인의 범주도 더욱 확대되고 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구는 모빌리티 디자인 특화 전공은 아니지만, 디자인공학 전공에서 수행된 최근 5년간의 졸업설계주제 가운데, 모빌리티 생태계 관련 주제 선택의 추이 및 유형을 분석하여 시사점을 찾는데 목적이 있다. 연구의 결과 최근 5년간 진행된 총 131개의 졸업설계 작품 가운데 모빌리티 관련성이 높은 작품은 30여 작품이었으며, 그 유형도 매우 다양하였다. 결론적으로 사용자 중심 및 사용자 경험 차원에서 접근한 다양한 주제들이 제안되고 작품화되었다는 점에서, 제품에서 서비스 및 시스템으로 확장되고 있는 모빌리티 생태계의 변화 및 확장이 졸업작품 주제선정에도 반영되고 있음을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.25-34
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• 2024

이 연구의 목적은 제3차 진로 교육 5개년 기본계획(2023-2027)의 의미를 분석하여 진로 교육의 방향을 제시하는 데 있다. 제3차 진로 교육 5개년 기본계획(2023-2027)의 의미는 첫째, 제1차 진로 교육 종합계획(2010년~2013년) 과 제2차 진로 교육 5개년 기본계획(2016년~2020년)의 성과와 한계를 분석하여 제3차 진로 교육 5개년 기본계획(2023년~2027년)에 반영하였다는 것이 가장 큰 의미이다. 둘째, 2022 개정 교육과정에서 제시하고 있는 진로 교육을 충실히 반영하고 있다. 셋째, 진로 교육의 범위가 늘어 났을 뿐만 아니라 심화 확대 된 것이 특징이다. 이를 바탕으로 진로 교육의 방향을 제시하면 첫째, 진로 교육은 평생을 걸쳐 이루어질 필요가 있다. 둘째, 급격한 사회 환경 변화에 민감히 대처할 필요가 있다. 셋째, 정부 기관들의 유기적인 관계 속에서 진로 교육이 이루어질 필요가 있다. 산업, 노동, 교육 등 다양한 정부 기관이 전체적인 관점에서 진로 교육 정책이 수립되고 집행되어야 할 필요가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제21권3호
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• pp.49-62
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• 2023

사회문화적 변화와 고령화에 따른 독거노인 등의 증가로 고독사는 꾸준히 증가하고 있으며 각 지자체마다 사회적 문제로 정의하기 시작하였으며, 정부에서도 고독사 문제에 대응하기 위해 제도적 기반을 마련하는 등 고독사 예방을 위한 법적근거를 제정하기 시작하였다. 본 연구는 고독사 예방을 위한 정책방안 모색을 위하여 고독사 예방을 위한 비대면 정책 추진을 위해 대구광역시에서 추진하고 있는 스마트 디지털 정보기술(AI, IOT)을 활용한 고독사 예방정책 사례를 살펴보았다. 고독사 관련 정책은 고독사 예방사업과 발굴 후 지원사업의 두 가지 축으로 구분한다. 이들사업을 효율성 있게 운영하기 위해서는 인공지능, 사물인터넷을 통한 비대면 서비스의 제공 등이 새로운 서비스 전달체계 방식으로 인식되고 있으므로, 비대면 서비스의 중요성과 필요성이 더욱 증대되고 있다. 국가 차원의 비대면 산업 확대를 위한 시스템 구축 등 다각적인 변화와 준비가 필요한 시점이라고 할 수 있으며 향후 또 다른 국가 재난 상황에서 대응할 수 있도록 고독사 예방 등 다양한 복지정책에서 비대면 스마트돌봄체계가 확대되고 활성화되어야 할 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.199-207
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• 2024

오늘날 AI 이미지 생성 기술은 산업 전반으로 확대되어 활용되고 있다. 이에 따라 패션 산업 분야에 최적화된 다양한 AI 이미지 생성 프로그램들이 개발되어 상용화되고 있다. 본 연구에서는 플레이그라운드, 미드저니, 더뉴블랙 등의 AI 이미지 생성 프로그램에서 생성한 패션 이미지의 시각적 특징을 비교 분석하여 각 프로그램의 특징을 파악하고 각 프로그램이 활용될 수 있는 분야와 문제점을 짚어보았다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 플레이그라운드와 미드저니는 명령어의 내용을 직관적으로 적용하여 실제 패션 트랜드와는 다른 이미지를 생성하는 반면 뎌뉴블랙은 패션 트랜드와 비교적 유사한 이미지를 생성하였다. 둘째, 플레이그라운드는 명령어 내용에 해당하는 이미지를 분리 또는 조합하는 반면 미드저니는 다양한 디테일을 추가하여 융합함으로써 새로운 이미지를 생성하는 경향이 있다. 셋째, 플레이그라운드에서는 명령어에 제시되지 않은 색상이 배색되어 나타나는 무작위성이 있으며 더뉴브랙에서는 명령어에 포함되지 않은 색상이 코디네이션되어 나타나고 미드저니는 명령어에 지시한 색상을 비교적 정확히 생성한다. 결론적으로 미드저니는 독특하고 창의적인 패션디자인 개발을 위한 영감을 얻고자 할 때 활용할 수 있으며 더 뉴 블랙은 패션 트랜드를 참고하거나 패션 스타일링에 도움이 될 수 있겠다. 반면 플레이그라운드는 색상 생성에 있어 다소 혼돈이 있을 수 있으니 주의할 부분이라고 할 수 있다. 본 연구를 통하여 패션디자인 개발에 있어 AI 이미지 생성 도구가 더욱 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.