• 융합보안논문지
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• 제22권4호
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• pp.3-9
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• 2022

최근 4차 산업혁명 환경이 도래하면서 어느 조직이든 데이터의 개방과 공유, 융합이 활발하게 이루어지고 있다. 그런데 데이터의 개방과 공유는 필연적으로 보안 취약성을 초래할 수밖에 없으며 오히려 4차 산업혁명 환경에서 운영되는 조직의 존폐까지 영향을 미칠 수 있는 위협요인으로 대두되는 양면성이 있다. 특히 군이라는 조직에서 보안 문제는 군자체가 아닌 국가의 위협이 될 수 있으므로 항상 높은 수준의 보안 기강 유지가 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 군(軍) 보안수준에 영향을 미칠 수 있는 요인을 추출하여 보안수준 발전대책을 모색하기 위해 계획 행동이론, 억제이론, 보호 동기 이론 등을 적용한 구조방정식 모형을 통해 14개 변수를 선별하였고 각 이론과 변수의 영향력을 검정하였다. 그 결과 평소 보안규정 교육과 평가를 통해 체화된 보안지식은 행동에 영향을 미친다는 계획 행동이론을 채택할 수 있었고, 억제이론과 보호 동기 이론은 기각 수준의 유의미성을 나타냈다. 또한, 3년간의 보안감사 결과 측정된 값을 통해 군(軍) 보안수준에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 지휘 관심과 정신보안이라는 사실도 확인되었다. 결론적으로 군(軍) 보안수준을 높이기 위해서는 보안교육과 신상필벌, 보안시스템 고도화 등과 함께 지휘 관심과 정신보안 태세를 확고히 해야 한다는 내용이 발전대책으로 제시되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권1B호
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• pp.89-100
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• 2010

본 연구에서는 고파랑의 단주기파랑과 고립파를 동시에 저감시키기 위한 저감공으로 단주기파랑에 대해 기연구개발된 공진장치를 기설의 방파제 항구부에 부착하는 공법을 검토하였다. 이와 같은 저감공은 공진현상으로부터 단주기파랑의 입사에너지를 포획하여 기설의 방파제 배후로 전달되는 파랑에너지를 저감시키는 특성을 갖는다. 수치해석에 있어서 단주기파랑에 대해서는 연직선Green함수에 기초한 특이점분포법을, 고립파에 대해서는 3차원수치파동수로를 이용하는 3차원혼상류해석법을 각각 적용하였고, 기존의 수치해석결과 및 실험결과와 비교 분석하여 본 수치해석법의 타당성을 검증하였다. 이로부터 공진장치가 없는 경우와 대비 검토하여 단주기파랑 및 고립파의 제어에 대한 공진장치의 제어능을 다각도로 검토한 결과, 그의 유효성을 충분히 확인할 수 있었다. 그리고, 제어대상의 고립파에 대해 공진장치의 최적치수가 존재한다는 사실을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6B호
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• pp.641-649
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• 2006

본 연구에서는 PIV를 이용하여 측정한 평균유속장의 실험결과에 근거하여 10의 종횡비를 갖는 3차원 순수사각형제트의 거동을 고찰하였다. 장축상의 횡분포에서 안장형 분포가 관찰되었다. 점원개념으로부터 유도된 이론적인 중심선유속의 식은 측정된 중심선유속과 잘 일치하였으며 원류핵영역, 2차원영역, 그리고 축대칭영역의 분할을 제시하였다. 이러한 이론적인 중심선유속의 감소에 의해 분할된 2차원영역의 범위가 천이영역에 비해 상대적으로 작게 관찰되었다. 작은 종횡비를 갖는 사각형제트의 거동이나 실제 해양의 깊은 수심에서 다공확산관을 통해 방류되는 하 폐수의 거동을 예측하기 위한 2차원모형의 적용은 2차원영역을 지난 천이영역과 축대칭영역에서 중대한 오차를 야기할 수 있다. 2차원영역에서 가우스 상수가 보존되는 경향을 보였으며 2차원영역의 끝 지점에서 확장률이 감소함을 알 수 있었다. 중심선유속으로 무차원화 된 중심선 난류 강도는 초기에 급격히 증가하였고 높은 레이놀즈수에서 상대적으로 높은 난류강도를 보여주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.273-275
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• 2022

임산부에게 약물을 사용하는 것은 태아에게 잠재적인 위협이 될 수 있으므로 임산부가 복용을 피해야 할 약물을 분류하는 것은 필수적이다. 하지만 많은 화합물이 태아에게 독성을 나타낼 수 있는지에 대한 근거가 불분명하며, 그것을 밝혀내기 위해서는 많은 시간과 비용이 투자된다. In silico 기반 가상 스크리닝은 광범위한 화합물에 대해서 적은 비용과 시간으로 어떤 화합물이 태아에게 높은 위험을 보일 수 있는지 예측하는데 활용될 수 있다. 우리는 한국과 호주 정부의 임신 중 약물 처방을 위한 위험 분류 리스트를 활용해 약물의 분류 등급 정보를 가져왔다. 약물의 구조적 특징과 화학적 특징을 기반으로 다양한 머신 러닝 기법을 적용하여 약물의 태아 독성 여부를 예측하는 모델을 생성하였으며, 정량적 성능 평가를 수행하였다. 나아가, attention 알고리즘을 활용하여 제안하는 모델이 약물의 태아 독성을 예측하는 과정에서 화합물의 어떤 하위 분자 구조가 중요하게 활용되었는지 확인하였다. 해당 연구를 통해 광범위한 화합물에 대해 높은 태아 독성 위험도를 가진 약물을 머신 러닝을 통해 예측할 수 있는 것을 확인하였다. 우리의 연구는 단순한 약물의 태아 독성 예측에서 나아가, 유의미한 하위 분자구조를 제공함으로써 연구자들이 약물의 태아 독성을 증명하기 위해 수행하는 실험에서 핵심적인 역할이 가능할 것이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권3호
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• pp.539-547
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• 2023

최근 대학교육은 교육 패러다임의 변화와 함께 학습자 중심의 교육 모델을 강조하고 있다. 본 연구는 대학 강의평가의 개방형 응답을 토픽 모델링으로 분석하여 학생들의 다양한 의견을 탐색하고 교육의 질을 향상시키는데 목적이 있다. 이를 위해 비수도권 대학의 2017년부터 2022년까지 강의평가 결과를 바탕으로 총 45,001개의 개방형 응답을 전공과 교양으로 구분하여 단문에 최적화된 BTM(Biterm Topic Modeling) 분석을 진행하였다. 분석 결과 전공 강의는 "비대면 수업경험에 대한 태도", "질문과 토론에 대한 태도", "출석과 성적평가에 대한 태도", "실습활동 및 발표에 대한 태도", "소통과 협업에 대한 태도"로 구분되었고, 교양 강의는 "비대면 수업경험에 대한 태도", "성적 및 평가에 대한 태도", "출석 및 수업계획서에 대한 태도", "학문적 지식과 흥미에 대한 태도", "소통과 질문에 대한 태도"로 구분되었다. 학생들의 다양한 피드백을 분석한 본 연구결과를 토대로 전공과 교양 강의의 특성을 비교하고 강의개선 및 학습경험을 향상시키는데 도움이 될 수 있는 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제28권6호
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• pp.71-89
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• 2023

A groundwater potential map (GPM) was built for the Nakdonggang River Basin based on ten variables, including hydrogeologic unit, fault-line density, depth to groundwater, distance to surface water, lineament density, slope, stream drainage density, soil drainage, land cover, and annual rainfall. To integrate the thematic layers for GPM, the criteria were first weighted using the Analytic Hierarchical Process (AHP) and then overlaid using the Technique for Ordering Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) model. Finally, the groundwater potential was categorized into five classes (very high (VH), high (H), moderate (M), low (L), very low (VL)) and verified by examining the specific capacity of individual wells on each class. The wells in the area categorized as VH showed the highest median specific capacity (5.2 m³/day/m), while the wells with specific capacity < 1.39 m³/day/m were distributed in the areas categorized as L or VL. The accuracy of GPM generated in the work looked acceptable, although the specific capacity data were not enough to verify GPM in the studied large watershed. To create GPMs for the determination of high-yield well locations, the resolution and reliability of thematic maps should be improved. Criterion values for groundwater potential should be established when machine learning or statistical models are used in the GPM evaluation process.

• 환경생물
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• 제41권3호
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• pp.204-214
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• 2023

본 연구는 북한의 과거 토지이용 변화의 경향성을 반영한 토지이용 변화 시나리오에 따라 2050년까지의 탄소저장량 변화를 평가하였다. 토지이용 변화 시나리오는 과거 시점의 상태로부터 현 상태를 예측할 수 있는 CA-Markov 모델링을 통해 구축하였으며, 이를 위해 북한 산림복원을 위한 대내·외 노력이 시도된 2010년 전후의 토지이용 공간정보를 통해 추정한 토지이용 유형별 변화 경향성을 활용하였다. 이를 통해 산림황폐화(non-reforestation)와 산림복원(reforestation) 시나리오를 마련하였으며, 토지이용 변화에 따른 북한 탄소저장량 변화를 평가하였다. 북한의 토지이용 유형별 탄소저장량은 우리나라를 대상으로 수행된 연구문헌 조사를 통해 도심지, 산림, 농경지, 초지, 나지의 지상부, 지하부, 토양, 기타 유기물에 대한 추정값을 적용하였다. 북한을 대상으로한 대내·외 산림복원 노력은 2050년의 탄소저장량을 2020년 대비 4.4% 증진시킬 수 있는 잠재력을 지닐 것으로 판단된다. 그러나 산림복원의 노력없이 황폐화가 지속된다면 2050년 탄소저장량은 2020년 대비 11.5% 감소할 것으로 예측되었다. 이에 따라 북한의 탄소저장량 증진을 위해서 대내·외의 지속적인 노력이 매우 중요할 것으로 판단된다. 따라서, 장기적으로 북한의 산림복원을 위한 노력과 협력을 추진됨에 있어 본 연구에서 제시하는 결과가 기여할 수 있길 기대한다.

• 서비스연구
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• 제14권3호
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• pp.188-205
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• 2024

푸드트럭 비즈니스는 이동식 차량을 이용하여 다양한 음식을 판매하는 소규모 외식업 형태로, 최근 도시 중심지나 행사장에서 큰 인기를 끌고 있다. 그러나 경쟁이 치열해짐에 따라 고객 만족도를 높이고, 재방문을 유도하기 위한 서비스 품질 관리의 중요성이 더욱 주목받고 있음에도 불구하고 이에 관한 실증적 연구는 다소 부족한 상태이다. 이에 본 연구에서는 이러한 푸드트럭 서비스에 대한 고객 경험을 분석하여 서비스품질 개선을 위한 전략적 인사이트를 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 구조적 토픽모델링을 활용해 푸드트럭 관련 고객 리뷰 데이터를 분석하여 50개의 주요 토픽을 도출하였으며, 최적의 토픽 개수를 설정하기 위한 다양한 모형 진단과 해석 가능성을 종합적으로 검토하는 과정을 통해 서비스 경험과 관련된 주요 토픽을 확정하였다, 도출된 토픽이 전반적인 고객 만족도에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 실증적으로 검증한 결과, "음식 맛", "직원 친절도", "긍정적 감정" 등이 고객 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 반면, "지연된 서비스", "부정적 감정", "음료 서비스" 등이 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 분석을 바탕으로, 푸드트럭 운영자들이 고객 피드백을 체계적으로 분석하고 이를 기반으로 서비스 개선과 혁신을 추진할 수 있는 구체적인 방법을 제시하였다. 본 연구는 푸드트럭과 같은 소규모 비즈니스 환경에서도 데이터 기반 의사결정의 중요성을 강조하였으며 이를 통해, 서비스 산업에서의 토픽모델링 활용 가능성을 확장하는 데 기여한다.

• Journal of Trauma and Injury
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• 제37권3호
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• pp.201-208
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• 2024

Purpose: The number of elderly patients with trauma is increasing; therefore, precise models are necessary to estimate the mortality risk of elderly patients with trauma for informed clinical decision-making. This study aimed to develop machine learning based predictive models that predict 30-day mortality in severely injured elderly patients with trauma and to compare the predictive performance of various machine learning models. Methods: This study targeted patients aged ≥65 years with an Injury Severity Score of ≥15 who visited the regional trauma center at Chungbuk National University Hospital between 2016 and 2022. Four machine learning models-logistic regression, decision tree, random forest, and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)-were developed to predict 30-day mortality. The models' performance was compared using metrics such as area under the receiver operating characteristic curve (AUC), accuracy, precision, recall, specificity, F1 score, as well as Shapley Additive Explanations (SHAP) values and learning curves. Results: The performance evaluation of the machine learning models for predicting mortality in severely injured elderly patients with trauma showed AUC values for logistic regression, decision tree, random forest, and XGBoost of 0.938, 0.863, 0.919, and 0.934, respectively. Among the four models, XGBoost demonstrated superior accuracy, precision, recall, specificity, and F1 score of 0.91, 0.72, 0.86, 0.92, and 0.78, respectively. Analysis of important features of XGBoost using SHAP revealed associations such as a high Glasgow Coma Scale negatively impacting mortality probability, while higher counts of transfused red blood cells were positively correlated with mortality probability. The learning curves indicated increased generalization and robustness as training examples increased. Conclusions: We showed that machine learning models, especially XGBoost, can be used to predict 30-day mortality in severely injured elderly patients with trauma. Prognostic tools utilizing these models are helpful for physicians to evaluate the risk of mortality in elderly patients with severe trauma.

• 마케팅과학연구
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• 제18권1호
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• pp.59-80
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• 2008

인터넷의 급속한 발달과 온라인 사용이 급증함에 따라 e-스포츠와 같은 온라인 게임은 거대한 시장으로 성장하고 있다. 그렇지만, 많은 e-스포츠를 후원하는 기업의 효과를 검증하는 마케팅적 연구는 미진한 상태이다. 있다해도 단순히 온라인 게임과 관련한 연구가 대다수이다. 이에 본 연구는 e-스포츠 스폰서십을 통해 기업의 마케팅 커뮤니케이션 전략 수립을 위한 토대를 마련코자 하였으며 시작단계에 있는 e-스포츠의 향후 연구에 기여하고자 하였다. 중요 변수들은 첫째, e-스포츠의 주요한 게임속성으로 상호작용성, 익명성, 내용확장성을 들고 온라인 상황에서 주요한 매개의 역할로 다루어지는 유동(flow)과의 관계를 살펴보았다. 둘째, e-스포츠의 주요한 게이머속성(스포츠 경기에서의 팀과 플레이어의 속성에서 수정)인 매력성, 유사성, 경기결과가 유동(flow)과 게이머동일시(온라인 게임상황에 맞게 기존 팀동일시를 게이머동일시로 차용)에 미치는 영향관계를 살펴보았다. 마지막으로 유동(flow)과 게이머동일시와의 관계 그리고 게이머동일시와 기업동일시와의 관계를 최종적으로 점검하였다. 연구의 결과, 온라인의 기초적인 특성인 상호작용성은 유동(flow)에 유의한 영향이 있었고 게이머속성에서의 유사성과 경기결과도 유동(flow)에 유의한 영향이 있었다. 그리고 유사성은 게이머동일시에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 유동(flow)은 게이머동일시에 그리고 게이머동일시는 기업동일시에 정의 영향이 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 e-스포츠를 후원하는 기업의 경우 일반 유저들과 유사한 특성인 가진 실력있는 게이머를 후원한다면 마케팅 효과를 극대화할 수 있다.