• 정보관리학회지
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• 제38권4호
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• pp.129-152
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• 2021

본 연구는 토픽 모델링 및 네트워크 분석 기법을 활용하여 여대생들의 웨어러블 디바이스에 대한 인식 및 선호도 분석, 건강관리에 대한 요구를 분석함으로써 여대생에게 맞는 웨어러블 디바이스 개발 방안을 제시하였다. 이를 위하여 S여자대학교 재학생들이 사용하는 커뮤니티에서 건강관리 및 웨어러블 디바이스와 관련된 게시글 2,457건을 수집하였고. 수집된 게시글과 댓글 데이터를 전처리한 뒤 LDA 기반의 토픽 모델링을 실시하였다. 토픽 모델링 기법을 통해 건강관리 및 웨어러블 디바이스와 관련하여 여대생들의 주요 쟁점들을 도출하고, 관련 키워드가 포함된 포스팅에 대해 바이그램 분석과 네트워크 분석을 수행하여 여대생들이 웨어러블 기기에 대해 가지고 있는 견해를 파악하고자 한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권4호
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• pp.3-9
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• 2021

이 논문에서는 차량 또는 도로 인프라 센서에 의해 검출된 도로상의 각 객체들 간의 상황인지를 효과적으로 하기 위해서 그래프 데이터 모델을 도입한다. 제안하는 방법은 도로상의 각 객체들을 그래프의 정점(Vertex)로, 객체들 간의 관계를 그래프의 간선(Edge)로 모델링하여 그래프 데이터베이스를 구축하고, 객체의 속성과 간선의 속성을 실시간으로 업데이트한다. 이때 간선으로 표현되는 객체들 간의 관계는 각 객체의 위치, 이동방향, 이동속도 등을 고려하여 객체들 간에 근접 가능성이 있을 경우 설정한다. 또한, 제안하는 그래프 모델링 방법을 통해 표현한 도로 객체 그래프 데이터베이스를 실시간으로 업데이트하기 위해 그래프 정점과 간선에 대한 공간 색인 기법을 제안한다. 제안하는 색인기법 기반의 그래프 데이터베이스 업데이트 성능을 평가하기 위해서 색인 없이 업데이트하는 방법과 비교하였으며 비교결과 제안하는 방법이 10배 더 빠르게 업데이트를 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제20권5호
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• pp.89-104
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• 2021

Food delivery service combined with IT technology and HMR (Home Meal Replacement) are rapidly growing due to the COVID-19. Recently, the demand for salads along with HMR has increased among office workers in their 20s and 30s who are interested in health and beauty. Freshcode is a food startup with 6 years of experience that started selling salad products through O2O service. Freshcode applied for a patent for a service that collects orders from nearby areas and delivers them on the same day to a designated delivery address 'FCOSPOT' to save shipping costs. In March 2021, in recognition of the growth potential of the regular delivery service, Freshcode received an investment of 6 billion won in Series A. This study may have practical implications to early-stage startups and scale-up stage startups through a longitudinal case study on the growth of a single company. As for the research method, the lean startup methodology and lean canvas were used in the early stage of startup. In particular, the process of the build-measure and learn feedback-loop, which is the core of lean startup methodology, was applied to each major decision-making step. In the scale-up stage after 5 years, the business model canvas was used to schematize the growth as a food online O2O platform to verify continuous innovation. This case study has three main findings. First, the idea of 'FCOSPOT' was successfully implemented through the Lean Startup methodology. Second, Freshcode demonstrated the scalability of the differentiated business model of shared base delivery O2O. Third, a key factor of success was the digital integrated communication operation strategy that maximizes the experience for the created customers.

• International Journal of Oral Biology
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• 제46권4호
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• pp.168-175
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• 2021

To investigate the perceptions and attitudes of dental hygienists toward radiation safety management in Korea. A total of 800 dental hygienists were randomly selected for an anonymous survey, and 203 of them participated. The questionnaire items included the following: sex, career period, type of installed radiographic equipment, recognition of the diagnostic reference level (DRL), participation in radiation safety education, and attitudes toward radiation protection for both patients and dental hygienists. The participants were divided into two groups according to their years of experience (< 10 years versus ≥ 10 years). The difference between the groups was investigated according to frequency distribution. Fisher's exact test or Pearson's chi-square (𝛘²) test was used as appropriate. A regression analysis was performed to investigate the impact of wearing a thyroid collar for personnel protection during patient radiation exposure. The types of installed radiographic equipment included panoramic radiography (96.1%), cephalometric radiography (76.9%), intraoral radiography (72.9%), and cone-beam computed tomography (69.5%). Significant differences were observed in the learning pathway for the DRL (Fisher's exact test, p < 0.05), satisfaction with radiation safety education (Pearson's 𝛘² test = 5.3975, Pr = 0.02), and use of personnel radiation monitoring systems (Pearson's 𝛘² test = 18.1233, Pr = 0.000) between the groups. Significant differences were also observed in personnel protection using a thyroid collar and patient protection during panoramic radiography (odds ratio = 14.2). Dental hygienists with more than 10 years of experience were more satisfied with radiation safety education and more interested in radiation monitoring. Considering career experience, customized, continuous, and effective radiation safety management education should be provided.

• 분석과 대안
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• 제4권2호
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• pp.103-132
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• 2020

The purpose of this study is to observe whether intergenerational differences exist in support among major Korean political parties and, if so, how they exist, based on the results of the survey conducted nationwide. To achieve the purpose of the study, a questionnaire was prepared based on conjoint analysis, and the collected data was analyzed by applying a random parameter logit model. The main results of model analysis are summarized as follows. First, among the policy variables, statistically significant results were observed in the generation of 20s and 30s for the education variable. It was found that both 20s and 30s aimed for equal education at a higher level than other generations. Especially, the highest intensity aim for equal education culture was observed in the 20s. Second, the coefficients of major political parties were observed with a high level of statistical significance. This appears to be a result suggesting that voters decide on their voting behavior through thorough policy comparisons in addition to comprehensive consideration on various current issues. Third, a clear support for conservative parties was observed in the generation of 20s. A clear and intense distribution of preference for political parties classified as conservatives was observed in the 20s generation, which can be said to be mainly college students. This seems to be a profound founding related to the issue of "conservatization of the 20s," which has recently become a hot topic in Korean society. Fourth, a high level of support for progressive parties was observed in the 30s and 40s. The Justice Party can be classified as a minority party in the National Assembly House as of January 2019. Nevertheless, it was maintained at a relatively high level in national recognition, and it is presumed that the background was high level of support from the 30s and 40s. Fifth, a large level of standard deviation was observed in the preference for conservative parties in the 50s. This means that some respondents who are in their 50s or older strongly support the Liberty Korea Party, and some respondents in the same generation strongly disapprove it. Due to this countervailing power, it seems that the average support level for the Liberal Korean Party is low in the generations of 50s and older.?

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.154-162
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• 2022

연구목적: 건설현장 안전관리를 인적 역량 중심에서 첨단기술인 AIoT와 Mobile 기술을 활용한 시스템 중심의 관리체계로의 전환을 위한 건설현장 안전관리 활성화 방안을 마련하고자 한다. 연구방법: AIoT와 Mobile 기술을 활용한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템이 건설현장의 유효성에 대하여 공동주택현장의 골조공종에 종사하고 있는 작업자를 대상으로 가상휀스, 화재감시, 안전모 미착용 인식 3개의 알고리즘을 적용하여 실험을 실시 하였다. 연구결과: 실험대상 근로자는 215명, 가상휀스 침입은 7.61명으로 불안전 행동 발생율은 실험대상 인원 대비 3.5%, 화재감지는 0.16건으로 실험대상 대비 불안전 행동 발생율이 0.07% 나타났으며, 안전모 미착용 인지는 월 평균 안전모 미착용은 8.79명으로 실험대상 대비 불안전 행동 발생율 4.05% 나타났다. 결론: AIoT와 Mobile 기술을 활용한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템이 건설현장에 유효한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.214-227
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• 2021

본 연구는 주행 고난이도 상황에서 인프라 정보 연계를 통해 도로 상황 인지 수준이 고도화되면 자율주행 수준을 높일 것으로 판단하여, 자율주행차량이 주행하기 어려운 고난이도 상황을 도로 인프라 운영 측면에서 도출하고자 하였다. 난이도 평가 지표를 도로 인프라 조건 및 주행상황 등 3단계로 구분하여 전문가 대상 설문조사 후 계층화 분석을 하였다. 분석결과, 단속류 도로가 연속류 도로보다 주행 난이도가 월등히 높고, 단속류 도로 하위의 비신호 교차로와 회전교차로의 주행 난이도가 높게 평가되었다. 또한 난이도가 높은 6가지 주행 상황도 비신호교차로 및 회전교차로에서 발생되는 상황인 것으로 평가되었다. 자율주행차량의 주행 난이도는 다른 차량과의 상충 가능성이 높고 도로에서 차량 스스로가 인지해야 할 요소들이 많으며 현재 주행하는 주행흐름에 급격한 변화를 겪게 될수록 높아지는 것으로 분석되었다.

• 대한영양사협회학술지
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• 제28권1호
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• pp.1-18
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• 2022

This study was conducted to estimate the appropriate workforce of dietitians by type of kindergarten through the recognition survey and job analysis of the kindergarten. Nutritionists' duties were classified into 6 duties, 28 tasks and 94 task elements. The statistical data analysis was completed using Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) (ver. 25.0). The time spent on 6 duties, including 'Nutrition management' (public attached 666.24 hours/year, public independent 843.04 hours/year), 'Foodservice management Practices' (public attached 1,472.52 hours/year, public independent 1,298.11 hours/year), 'Hygiene management of kindergarten foodservice' (public attached 611.78 hours/year, public independent 607.18 hours/year), 'Nutrition-diet education and counseling' (public attached 340.53 hours/year, public independent 253.42 hours/year), 'Managing snack during semesters and lunch/snacks during breaks' (public independent 309.04 hours/year) and 'Professionalism enhancement' (public attached 88.86 hours/year; public independent 65.17 hours/year). Total working hours for dietitians were 3,179.94 hours/year (public attached) and 3,375.97 hours/year (public independent). The time/day ×5 days/week ×52 weeks/year calculation method using derived total working hours/year was applied to derive appropriate full-time equivalents (FTEs). The analysis showed that the public attached kindergarten's FTEs were 1.53. The public independent's FTEs were 1.62, and the total FTEs were 1.55. This is the first study to analyze the workload of kindergarten dietitians and appropriate manpower by kindergarten establishment type. It is expected to be a valuable policy basis for efficient operation measures related to the kindergarten dietitians.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.529-536
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• 2022

지난 2년 동안 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스-2(SARS-CoV-2)는 점점 더 많은 사람들에게 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 COVID-19 폐 CT 이미지를 분할하고 분류하기 위해서 서브코딩블록(SCB), 확장공간파라미드풀링(ASSP)와 어텐션게이트(AG)로 구성된 혼합 모드 특징 추출 방식의 새로운 U-Net 컨볼루션 신경망을 제안한다. 그리고 제안된 모델과 비교하기 위하여 FCN, U-Net, U-Net-SCB 모델을 설계한다. 제안된 U-Net-MMFE 는 COVID-19 CT 스캔 디지털 이미지 데이터에 대하여 atrous rate가 12이고, Adam 최적화 알고리즘을 사용할 때 다른 분할 모델에 비하여 94.79%의 우수한 주사위 분할 점수를 얻었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.99-104
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• 2022

인공지능은 놀라운 이점으로 우리 삶의 중요한 부분을 차지하고 있다. 기계는 이미지에서 물체를 인식하는 것, 특히 사람들을 정확한 나이와 성별 그룹으로 분류하는 것에 있어서 인간을 능가하고 있다. 이러한 측면에서 나이와 성별 분류는 최근 수십 년 동안 컴퓨터 비전 연구자들 사이에서 뜨거운 주제 중 하나였다. 심층 합성곱 신경망(CNN) 모델의 배포는 최첨단 성능을 달성했다. 그러나 대부분의 CNN 기반 아키텍처는 수십 개의 훈련 매개 변수로 매우 복잡하기 때문에 많은 계산 시간과 자원이 필요하다. 이러한 이유로 기존 방법에 비해 훈련 매개 변수와 훈련 시간이 현저히 적은 새로운 CNN기반 분류 알고리즘을 제안한다. 덜 복잡함에도 불구하고 우리 모델은 UTKFace 데이터 세트에서 연령 및 성별 분류의 더 나은 정확도를 보여준다.