• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.129-152
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• 2024

터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.

• 한국조경학회지
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• 제52권1호
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• pp.46-58
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• 2024

수분매개자란 식물의 수분 과정을 이뤄내는 생물체를 말하며 대표적으로 벌목, 나비목, 파리목, 딱정벌레목 등이 있다. 그중 꿀벌은 수분 과정뿐만 아니라 토지이용 변화에 의해 훼손된 도시 녹지를 개선하여 도시 내 존재하는 조류 및 곤충에게 서식처와 먹이를 제공한다. 하지만 오늘날 기후변화로 인한 조기 개화율 상승, 도시화로 인한 녹지 파편화, 농약사용과 같은 문제로 인해 수분 가능한 식물의 수가 감소하고 있으며, 이는 곧 꿀벌의 개체수가 감소하는 문제로까지 이어지고 있다. 꿀벌 개체수의 감소는 곧 도시 내 생물다양성 감소, 식량 생산량 감소 같은 문제들로 직결되며, 오늘날 꿀벌 개체수가 감소하는 문제를 해결하기 위한 전략으로 도시 양봉이 제시되고 있다. 하지만 꿀벌의 먹이 활동 및 수분활동, 도시 양봉으로 구성된 사회생태시스템의 구조를 복합적으로 고려하지 못한 상태로 도시 양봉 전략이 제시되어 지속 가능하게 이루어지지 못한다는 문제점이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 수분 매개자인 꿀벌의 사회생태시스템을 시스템 사고를 활용하여 구조적으로 분석하고 도시 양봉의 활성화를 위한 녹지계획 전략을 제시하고자 한다. 본 연구의 결과로 첫째, 인과순환지도 작성을 위해 도시 내 꿀벌의 사회 및 생태시스템을 중심으로 선행연구를 고찰 및 수집하여 시스템 영역을 설정하고 주요 변수를 도출했다. 둘째, 개별인과순환 지도를 작성하여 꿀벌의 먹이활동과 수분활동에 대한 생태적 구조, 꿀벌의 생태 시스템이 도시에 미치는 영향 구조, 도시 양봉의 사회생태시스템 구조를 분석했다. 마지막으로 통합인과순환지도 작성을 통해 꿀벌의 사회생태시스템 구조를 전체적인 관점에서 분석하고 도시 양봉의 활성화를 위해 도시 내 유휴공간을 활용할 수 있는 시민참여 프로그램 도입, 지자체 투자, 유휴공간의 도시공원 및 녹지조성 등을 녹지 계획 전략으로 제시하고자하였다. 본 연구의 결과는 시스템 사고를 활용한 꿀벌의 생태적 구조와 도시 양봉 도입에 대한 사회적 구조를 전체적인 관점으로 파악하여 전략을 제시했다는 점에서 선행연구와 차별점이 존재하며, 지속 가능한 도시 양봉을 도입하기 위한 정책적 제언 및 시사점을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.95-112
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• 2021

대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.67-74
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• 2015

최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.47-55
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• 2015

최근, 병원정보시스템의 환경은 다양한 스마트 기술을 접목하고 있는 추세이다. 따라서, 스마트 폰, 테블렛 PC와 같은 다양한 스마트 디바이스가 의료 정보 시스템에 활용된다. 또한, 이러한 환경은 이기종 센서, 디바이스, 시스템 및 네트워크에서 실행되는 다양한 응용 프로그램으로 구성된다. 이들 병원 정보 시스템 환경에서, 기존의 접근 제어 방식에 의한 보안 서비스를 적용하는 것은 문제가 된다. 기존 보안 방식의 대부분은 접근제어 리스트 구조를 사용한다. 이는 클라이언트 이름, 서비스 객체 메소드 이름으로 접근 제어 매트릭스에 의해 정의된 접근만을 허용한다. 가장 큰 문제점으로는 정적인 접근 방법은 변화되는 상황에 신속하게 적응하지 못한다. 따라서, 우리는 보다 유연하고, 매우 상이한 보안 요구와 다양한 환경에 적용 할 수 있는 새로운 보안 메커니즘을 필요로 한다. 또한, 환자중심의 의료 서비스 형태로 변화되고 있어, 이를 해결하기 위한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 스마트 모바일 환경에서 의료정보 동적접근 시스템을 제안하고자 한다. 우리는 기존 병원정보 시스템의 환경을 기반으로 동적접근 제어 방법으로 의료정보 시스템에 접근하는 방법에 중점을 두었다. 물리적인 환경은 모바일 x-ray 영상 디바이스와 전용 모바일 스마트 디바이스, PACS, EMR 서버와 인증 서버로 구성하였다. 소프트웨어 환경은 모바일 X-ray영상기기는 Windows7 OS를 기반으로 동기화 및 모니터링 서비스를 위해 .Net Framework를 기반으로 개발하였다. 그리고 전용 스마트 디바이스는 Android OS를 기반으로 JSP와 Java SDK를 통한 동적접근 응용 서비스를 구현하였다. 병원의 의료영상정보 서버와 모바일 X-ray영상기기, 전용 스마트 디바이스간의 의료정보는 의료영상정보 표준인 DICOM을 기준으로 한다. 또한 EMR 정보는 H7을 기반으로 한다. 동적접근 제어 서비스를 제공하기 위해, 우리는 산소포화도, 심박수, 혈압과 체온과 같은 생체 정보의 값에 대한 조건에 의해 환자의 상황을 분류하고, 의료진의 의료정보 접속 인증 방법으로 동적인 접근 방법을 설계했다. 이는 일반 상태와 응급상태로 2부분으로 구분하여 이벤트 추적 다이어그램으로 보였다. 그리고, 인증 정보는 ID/PWD와 위치, 역할, 작업시간 그리고 응급 환자를 위한 응급 코드를 포함하였다. 동적접근 제어 방법의 일반적인 상황은 인증 정보의 값에 의해 의료정보에 접근 할 수 있다. 그러나 응급상황의 경우는 인증 정보 없이 응급 코드에 의해 의료정보에 접근하도록 하였다. 또한, 우리는 의료정보 표준에 따라 환자, 의료진 및 의료 영상 정보로 구성되는 의료정보 통합 데이터베이스 스키마를 구축했다. 끝으로, 우리는 제안 시스템의 수행 결과를 일반과 응급상황과 같은 환자의 상태에 따라 스마트 디바이스 기반으로 동적접근 응용 서비스의 유용성을 보였다. 특히, 제안 된 시스템은 동적 액세스 제어 방법에 의해 응급상황에서 스마트 디바이스기반의 효과적인 의료 정보 서비스를 제공한다. 이 결과, 제안한 시스템이 u-병원 정보 시스템과 서비스에 유용할 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제22권3호
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• pp.182-191
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• 2011

Objectives: The aim of this study was to investigate the sleep patterns of South Korean elementary school children and whether the differences in sleep patterns were related to behavior, emotional problems, attention and academic performance. Method: This study included a community sample of 268 boys and girls from fourth-, fifth- and sixth-grade classes in a South Korean metropolitan city from November to December 2010. The primary caregivers completed a questionnaire that included information on demographic characteristics, as well as the Child's Sleep Habit Questionnaire (CSHQ), the Korean version of Child Behavior Checklist (K-CBCL), the Korean version of the Learning Disability Evaluation Scale (K-LDES), the Korean version of ADHD Rating Scale (K-ARS) and the Disruptive Behavior Disorder Scale (DBDS). We conducted analyses on the CSHQ individual items, between the subscales, on the total scores and on the K-CBCL, the K-LEDS, the K-ARS and the DBDS. Results: Based on the findings from the CHSQ, the subjects had significantly higher scores for bedtime resistance ($9.18{\pm}2.17$), delayed sleep onset ($1.32{\pm}0.62$), the sleep duration ($4.19{\pm}1.52$) and daytime sleepiness ($14.10{\pm}3.55$) than the scores from the previous reports on children from western countries. The total CHSQ score showed positive correlations to all subscales of the K-CBCL : withdrawn (r=0.24, p<.005), somatic complaint (r=0.24, p<.005) and anxious/depressive (r=0.38, p<.005). Bedtime resistance was associated with oppositional defiant disorder (r=0.15, p<.05) and a positive correlation was demonstrated between sleep anxiety and the oppositional defiant disorder score (r=0.13, p<.05), night waking and the conduct disorder score (r=0.16, p<.05). Delayed sleep onset was related with low performance on the K-LDES with respect to thinking (r=-0.17, p<.05) and mathematical calculation (r=-0.17, p<.05). Conclusion: The results of this study reconfirm Korean children's problematic sleep patterns. Taken together the results provide that the reduced sleep duration and disruption of sleep pattern can have a significant impact on emotion, behavior, performance of learning in children. Further studies concerning more diverse psychosocial factors affecting sleep pattern will be helpful to understanding of the sleep health in Korean children.

• 대한교통학회지
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• 제18권1호
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• pp.75-85
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• 2000

기존모형을 이용한 연구들은 최적화기법에 있어서 의사결정을 지원할 수 있는 최적해를 도출해내기 위해 목적식이나 제약조건식에 정확한 데이터 값을 입력시켜 최적해를 계산하였다. 또한 현실세계의 불확실하고 주관적인 상황들은 확률적 불확실성으로 간주하여 주관적인 상황들은 배제하였다. 즉, 이러한 최적해는 의사결정자가 의사결정상의 위험을 최소화하기 위하여 경영과학적인 방법들을 적용하는 과정에서 기존모형들의 목적함수를 완전하게 만족시켜 주는 해라고 할 수 있다. 이에 따라 수요량의 변화 및 기타 변수들의 변화에 적절히 대응할 수 없었으며, 입지의사결정자에게 입지결정에 대한 정보의 부족 등으로 선택의 기회를 폭넓게 제공하지 못하는 문제가 있었다. 이러한 배경하에서 본 연구는 의사결정분석에서 엄격히 주어진 제약조건하에서의 목적식을 최적화하는 문제로서 제약조건을 반드시 만족시켜야만 했던 기존의 의사결정문제를 바탕으로, 애매한 환경에서의 의사결정을 주관적인 측면에서 가장 합리적으로 이루어 보려는 의도로 Zadeh교수가 제안한 퍼지이론을 이용하여 물류단지 입지 및 규모결정모형을 개발하고자 하였다. 모형의 현실적 적합성 및 적용가능성을 분석한 결과, 첫째, 입지 및 규모결정시 기존의 연구에서 제시할 수 없었던 현실세계의 유연적이고 융통성있는 측면을 반영하여 입지 및 규모를 결정해 낼 수 있었으며 둘째, 기존의 입지결정 모형에 비해 상대적으로 많은 의사결정 상황을 최종의사결정 자에게 다양한 정보 및 선택의 기회를 제공해 줄 수 있었다. 따라서 이 결과가 반드시 최적의 입지를 제시하고 있다고는 단정할 수 없으나 모든 자료들이 빠짐없이 정확하게 모형에 반영될 경우 현실적 상황에서 모형적용이 가능하다고 하겠으며 이 모형은 현실상황에서 발생하는 기타시설의 입지선정 문제에도 적용할 수 있을 것이라고 판단된다. 수 있을 뿐 아니라, 평가된 지표가 신뢰할 만한 수준이 아니라면, 추정된 결과를 보정할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.or objection to the criticism of eating dog meat is that male and female commonly answered most that ′As dog meat food Is our traditional food culture. it is not the problem to be found fault with by others.′ The second reason for that is followed by iris deliciousness.up compared the service quality perception factor of the food service provider. The result was that the group having both the " will buy the service again" and "will suggest to others" criteria, that is, with higher loyalty, tend to have higher points than other group s in the dimension of ′Employee attitude′ and ′ Cleanliness′(p〈0.05), which means these two dimensions are closely related to customer loyalty. 3) From a regression analysis for the service quality perception level of the food service provider and overall satisfaction, it has been found that :

• 대한치과보철학회지
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• 제45권2호
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• pp.169-181
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• 2007

Statement of problem: Titanium is well known as a proper metal for the dental restorations, because it has an excellent biocompatibility, resistance to corrosion, and mechanical property. However, adhesion between titanium and dental porcelains is related to the diffusion of oxygen to the reaction layers formed on cast-titanium surfaces during porcelain firing and those oxidized layers make the adhesion difficult to be formed. Many studies using mechanical, chemical and physical methods to enhance the titanium-ceramic adhesion have been actively performed. Purpose: This study meant to comparatively analyse the adhesion characteristics depending on different titanium surface coatings after coating the casts and wrought titanium surfaces with Au and TiN. Material and method: In this study, the titanium specimens (CP-Ti, Grade 2, Kobe still Co. Japan) were categorized into cast and wrought titanium. The wrought titanium was cast by using the MgO-based investment(Selevest CB, Selec). The cast and wrought titanium were treated with Au coating($ParaOne^{(R)}$., Gold Ion Sputter, Model PS-1200) and TiN coating(ATEC system, Korea) and the ultra low fusing dental porcelain was fused and fired onto the samples. Biaxial flection test was done on the fired samples and the porcelain was separated. The adhesion characteristics of porcelain and titanium after firing and the specimen surfaces before and after the porcelain fracture test were observed with SEM. The atomic percent of Si on all sample surfaces was comparatively analysed by EDS. In addition, the constituents of specimen surface layers after the porcelain fracture and the formed compound were evaluated by X-ray diffraction diagnosis. Result: The results of this study were obtained as follows : 1. The surface characteristics of cast and wrought titanium after surface treatment(Au, TiN, $Al_2O_3$ sandblasting) were similar and each cast and wrought titanium showed similar bonding characteristics. 2. Before and after the biaxial flection test, the highest atomic weight change of Si component was found in $Al_2O_3$ sandblasted wrought titanium(28.6at.% $\rightarrow$ 8.3at.%). On the other hand, the least change was seen in Au-Pd-In alloy(24.5at.% $\rightarrow$ 9.1at.%). 3. Much amount of Si components was uniformly distributed in Au and TiN coated titanium, but less amount of Si's was unevenly dispersed on Al2O3 sandblasting surfaces. 4. In X-ray diffraction diagnosis after porcelain debonding, we could see $Au_2Ti$ compound and TiN coating layers on Au and TiN coated surfaces and $TiO_2$, typical oxide of titanium, on all titanium surfaces. 5. Debonding of porcelain on cast and wrought titanium surface after the biaxial flection is considered as a result of adhesion deterioration between coating layers and titanium surfaces. We found that there are both adhesive failure and cohesive failure at the same time. Conclusion: These results showed that the titanium-ceramic adhesion could be improved by coating cast and wrought titanium surfaces with Au and TiN when making porcelain fused to metal crowns. In order to use porcelain fused to titanium clinically, it is considered that coating technique to enhance the bonding strength between coating kKlayers and titanium surfaces should be developed first.

• 대한토목학회논문집
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• 제4권1호
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• pp.1-10
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• 1984

본(本)논문(論文)은 재료(材料)의 성질(性質)이 직교(直交)하는 방향(方向)으로 상이(相異)한 이방성(異方性) 구조체(構造體)에 부분등분포(部分等分布) 전단하중(剪斷荷重)이 경계(境界)에 작용(作用)할 경우의 수직응력(垂直應力)과 전단응력(剪斷應力)을 나태내는 엄밀해법(解法)을 제시(提示)하였다. 이 해법(解法)은 평형조건(平衡條件)과 적합조건(適合條件)을 동시에 만족하는 탄성론적(彈性論的)인 엄밀 해법(解法)이다. 따라서 이러한 문제(問題)를 해석(解析)하기 위하여 Airy 응력함수(應力凾數)를 이용(利用)하였다. 본해법(本解法)의 타당성(妥當性)을 증명(證明)하기 위하여 이방성(異方性)인 경우의 방정식(方程式)들의 이방성상수(異方性常數)들을 등방성(等方性)인 경우의 상수(常數)들로 대치(代置)할 경우에 등방성(等方性)인 경우의 방정식(方程式)들로 변환(變換)되지 않으면 안된다. 이를 검토(檢討)하기 위하여 L'hospital의 법칙(法則)을 이용하였다. 그 결과(結果) 이방성(異方性)인 경우의 모든 방정식(方程式)들은 등방성(等方性)인 경우의 방정식(方程式)들로 정확히 변환(變換)되었고 이 식들은 이미 연구된 자료(資料)의 값들과 비교(比較)된 결과(結果) 정확히 일치(一致)되었다. 또한 집중하중(集中荷重)의 경우와의 관계(關係)에서는 부분등분포하중(部分等分布荷重)의 특별(特別)한 경우가 집중하중(集中荷重)임을 고려하고 L'hospital의 법칙(法則)을 이용(利用)하면 부분등분포하중(部分等分布荷重)의 경우의 방정식(方程式)들은 바로 집중하중(集中荷重)의 경우의 방정식(方程式)들로 변환(變換)됨을 알 수 있다. 본 결과(結果)로 미루어 보아 해법(解法)의 타당성(妥當性)이 입증(立證)되었다고 할 수 있다. 본해법(本解法)의 방정식(方程式)들은 간단(簡單)한 형태(形態)로 구성(構成)되어 있어 수치결과(數値結果)를 정확히 누구나 얻을 수 있는 장점이 있다. 응력(應力)의 값을 나타내는 수치결과(數値結果)를 이방성재료(異方性材料)인 3단합판(合板)과 중첩합판을 예로 들어 나무결을 2가지 방향(方向)으로 강축(强軸)을 바꾸어 각각의 수직(垂直) 및 전단응력(剪斷應力)을 구(求)하여 도표(圖表)로 표시(表示)하였으며, 그 결과 응력(應力)의 분포(分布)는 재료(材料)의 성질과 강축(强軸)의 방향(方向)에 따라 현저하게 달라지는 현상을 볼 수 있다.