nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 논문에서는 코로나19 사태에 대비하여 실시간으로 마스크를 제대로 쓴 사람과 제대로 쓰지 않은 사람을 구분하는 시스템을 제안한다. 이 시스템을 사용하기 위하여 모델 학습 시에 합성곱 신경망(CNN : Convolutional Neural Networks)를 사용한다. 학습된 모델을 토대로 영상에 적용 시 하르 특징 분류기(Haar Cascade Classifier)로 얼굴을 탐지하여 마스크 여부를 판단한다.


(게재일: 2021.01.21)
서버 가상화 기술은 초기 하이퍼바이저 방식에서 비즈니스 민첩성을 높일 수 있는 컨테이너 기술로 진화하고 있다. 하지만, 컨테이너 기술은 운영체제를 공유하고 잦은 빌드와 배포로 보안과 안정성에 대한 문제가 제기되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 서버 가상화 기술인 하이퍼바이저와 컨테이너 기술을 비교분석하고 애플리케이션 특성을 분석한다. 하이퍼바이저 기술은 하드웨어 가상화를 통해 안정성이 높은 반면 복잡하고 무거우며 속도가 느린 단점이 있다. 컨테이너 기술은 하이퍼바이저에 비해 가볍고 성능이 향상되는 반면 보안 및 안정성에 문제가 발생할 수 있다는 단점이 있다. 이를 통해 미션 크리티컬 워크로드를 가진 애플리케이션은 안정성이 우수한 하이퍼바이저 기술이 적합하고, 자원 사용이 가변적인 애플리케이션은 서버 확장이 유연하고 성능이 우수한 컨테이너 기술이 적합하다고 제안한다.


(게재일: 2021.01.21)
우리나라 경찰은 광복 이후 경찰제도가 국가경찰제도로 자리 잡아 오랜 기간 동안 중앙집권적 경찰제도로 운영되어 왔으며, 1991년 「경찰법」의 제정으로 경찰위원회가 설립되었다. 경찰위원회는 경찰행정과 관련된 주요 정책 등을 심의·의결하는 기능을 가진 합의제 행정기관이지만 본래의 경찰위원회 기능을 수행하지 못하고 단순 자문기관에 불과하다는 문제점이 있다. 이에 2020년 12월 「경찰법」 전부개정안이 통과되어 법이 개정됨에도 불구하고 국가경찰위원회의 운영과 구성에 있어 문제점이 여전히 존재하고 있다. 이에 본 연구에서는 국가경찰위원회의 문제점과 개선방안을 제안하고자 한다.


(게재일: 2021.01.21)
사람들이 체중을 조절하고 건강을 관리하기 위한 방법 중 하루 영양소 섭취량을 조절이 있다. 현대 사회에선 가공식품의 섭취량이 증가함에 따라 자연스레 가공식품들의 영양소를 파악하고 기록하는 것도 중요한 문제가 되었다. 본 논문에서는 실제 가공 식품의 포장지에 인쇄되어있는 영양성분 표 이미지를 인식할 수 있는 OCR을 FOTS 기반으로 구현 및 실험을 진행하였다. 실제로 시중에서 파는 영양성분 표는 한글과 영어가 섞여 있기 때문에 한글을 인식하는 모델과 영어와 숫자를 인식하는 모델을 따로 학습한 뒤 생성하여 각 언어에 대한 인식률을 향상시켰다.


(게재일: 2021.01.21)
코로나19 팬데믹은 삶의 많은 부분을 변화시켰다. 국가 간 통제 및 사회적 거리두기로 인한 직접적인 만남이 제한되고, 우리 생활의 많은 영역이 비대면으로 전환되었다. 이런 상황에서 의사소통 및 사회적, 경제적 교류를 위한 대안으로 레거시 미디어콘텐츠의 퇴조와 함께 소셜미디어 등의 뉴미디어 콘텐츠를 활용한 경제활동이 이루어지고 있다. 미디어콘텐츠를 기반한 경제 생태계는 복잡해지고 있으며, 플랫폼 간 경쟁 또한 매우 치열해지는 상황이다. 급속하게 변하고 있는 디지털 환경의 사회 구조는 경제 전반에 큰 영향을 주고 있으며, 경제활동을 지속하려는 개인과 정책지원을 하는 국가에도 중요한 현안이 되어 있다. 고령화 사회로의 빠른 진입으로 인적 자본의 활용 문제가 대두되고, 코로나19로 인한 경제불황이 대면 경제활동을 크게 위축시키면서 고용 감소와 불안정성이 대두되었다. 그에 따라 비대면 산업이 활성화되고, 플랫폼 산업 등 미디어콘텐츠 기반의 새로운 경제활동이 주목받고 일상화되었다. 또한 미디어콘텐츠 기반 비즈니스에 실효성 있는 인적 자본 활용이 국가의 주요 정책이 되었다. 따라서 본 연구는 미디어콘텐츠 활용과 신 정보화 도구를 활용한 디지털 역량이 경제활동 지속 의도에 어떤 영향을 미치는지에 대하여 실증적으로 분석하고 검증하여 실무적 시사점을 제시하고자 한다.


(게재일: 2021.04.16)
정부가 고령화, 인구감소, 경기침체의 대안으로 새로운 일자리 창출에 관심을 집중한지 이미 오래다. 오랜 취업난과 수명 증가로 인해 창업은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 정책적으로 직업으로서 창업가가 대우받는 시대가 된 것이다. 하지만, 아직도 국민 의식 저변에는 창업에 대한 불안과 두려움이 깔려있다. 이러한 인식 제고를 위해 다양한 교육과 정책들이 끊임없이 나오고 있지만, 여전히 창업에 대해서는 망설이게 되는 부분이 크다. 이러한 창업에 대한 두려움과 어려움을 극복할 수 있는 가장 확실한 방법은 경험해 보는 것인데, 직접 경험하는 것 외에도 문화적으로 다양한 창업경험을 접할 수 있다면 막연한 창업에 대한 불안감과 두려움을 조금이나마 해소할 수 있지 않을까? 문화계발효과이론을 응용하여 드라마를 중심으로 연구해 보고자 한다. 본 연구는 드라마 선호도가 사업의지에 미치는 영향에 관한 것으로, 그 동안 많이 연구되어 온 기업가정신과, 사업동기, 경험을 중심으로 진행하였다. 따라서 본 연구에서는 기업가정신과 사업동기가 사업의지에 미치는 영향을 재확인하면서, 창업에 대한 직·간접 경험이 실제 창업의지에 영향을 미치는지 검증하고, 거기에 더해 매스미디어의 하나인 드라마 선호도가 기업가정신과 사업동기, 경험에 조절효가가 있는지를 검증하고자 한다. 정부의 창업지원정책이 홍수처럼 쏟아지는 지금도 개인의 창업과 폐업은 꾸준히 수치를 늘려가고 있다. 과연 기존 정부의 창업지원정책만으로 계속 현 상황을 이어가야 할지, 아니면 창업지원과 더불어 사회 전반에 걸친 문화적 지원도 뒷받침된다면 실제 창업에 가장 큰 영향을 미치는 사업의지를 보다 더 확실하게 키울 수 있으리라 생각된다.


(게재일: 2021.04.16)
본 연구의 목적은 청소년기업가지수를 활용하여 청소년기업가정신교육이 청소년에게 어떠한 영역에서 효과가 있는지 JA Korea-삼성 청소년기업가정신교육을 중심으로 검증해 보는 데 있다. JA Korea-삼성 청소년기업가정신교육 프로그램에 참여한 고등학생 124명을 대상으로 청소년기업가정신지수의 3개 영역(인지, 사회, 정의), 9개 하위요소(혁신성, 적극적 문제해결, 대인관계, 리더십, 공감, 위험감수성, 진취성, 자기효능감, 모호함에 대한 인내)를 교육 사전-사후로 나누어 대응분석을 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, JA Korea-삼성 청소년기업가정신교육에 참가한 고등학생의 청소년기업가정신지수를 사전-사후 대응분석을 실시한 결과 통계적으로 유의미하게 상승하였다. 둘째, 청소년기업가정신지수를 구성하는 인지, 사회, 정의영역 중인지영역과 정의영역에서 유의미하게 상승하였다. 마지막으로 9개 하위요소에 대해 분석한 결과 대인관계 및 위험감수성 요소를 제외하고 7개 하위요소에서 통계적으로 유의미하게 높아졌다. 본 연구는 청소년기업가정신지수를 활용하여 교육의 효과성을 검증하고 청소년기업가정신교육의 바람직한 방향성을 수립하는데 필요한 객관적인 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.


(게재일: 2021.04.16)
최근 산업계 전반은 코로나19 장기화에 따라 빠른 속도로 디지털트랜스포메이션이 가속화 되고 있다. 디지털트랜스포메이션의 비즈니스 모델은 기업의 성과에 영향을 미치는데, 새로운 비즈니스 모델로서의 가능성은 기업의 성과와 결과에 영향을 미친다. 또한 산업생태계 자체가 디지털 기술로 인해 재구성되는 디지털 변혁 시대 스타트업의 하이퍼스케일업(Hyper-Scaleup)이 중요해지고 있다. 코로나 대유행시기 동안 사회적 거리두기 정책으로 인해 스타트업은 많은 손실을 경험하였고, 이러한 문제를 극복하기 위해 비즈니스 피벗이 필요하며 비즈니스 전환은 필수이다. 물리적 제한이 없는 디지털 세계에서 변화하는 고객의 변화에 신속하게 대응해야 하고 이러한 변화 대응력을 높여야 하는 벤처 생태계를 중심으로 피벗이 중요한 비즈니스 전략으로 등장하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 첫째, 스타트업의 새로운 가치창출을 위해 창업아이템, 하이퍼스케일업, 비즈니스 피벗의 개념을 분석하였다. 둘째, 창업생태계의 디지털 전환 시점에서 창업아이템과 하이퍼스케일업이 창업성과와의 실증 분석을 통해 유의한 영향 관계를 규명하였다. 셋째, 창업아이템과 하이퍼스케일업이 창업성과에 영향을 미칠 때 비즈니스 피벗의 조절효과를 분석하였다. 마지막으로 이러한 연구결과를 바탕으로 스타트업 관점에서 디지털트랜스포메이션을 바르게 이해하고, 실무적 시사점을 제시하였다.


(게재일: 2021.04.16)
새로운 코로나 바이러스 질병(COVID-19)은 많은 사람들의 일상생활에 영향을 끼쳤다. 그로 인해 학교 개학 연기와 재택근무 등으로 가정에서 생활하는 시간이 늘어났다. 정부의 사회적 거리 제한에도 식료품은 여전히 인간의 기본 필수품이다. 전염병이 유행하는 동안 식료품에 대한 소비자의 지출은 온라인 소매상에서 큰 폭의 증가를 보이며 온라인 쇼핑이 더욱 확대되고 있다. 판매 품목 중 신선도가 매우 중요한 요인으로 작용하는 농식품은 다른 제품보다 더딘 온라인 쇼핑의 성장 행태를 보이고 있다. 시장 상황을 보아 제품의 특성으로 인하여 농식품의 온라인 구매에 영향을 미치는 요소는 타 제품군과 다른 것으로 판단된다. 본 연구의 목적은 농식품의 온라인 및 모바일 거래 활성화를 위해 농식품 쇼핑몰의 특성과 혁신성이 구매의도에 미치는 영향력을 분석하는 데 있다. 본 연구는 온라인 농산물 쇼핑몰의 특성이 구매의도에 미치는 영향을 살펴보고, 그 관계에서 농식품의 온라인 및 모바일 거래 활성화를 위한 농식품 쇼핑몰 혁신성이 구매의도에 미치는 영향력을 중심으로 진행한다. 따라서 본 연구에서는 소비자의 혁신성이 농식품의 온라인 및 모바일 거래에서 거래 위험에 대한 저항을 낮추어 구매의도를 증가시키는데 영향을 미칠 것이라는 인과적 경로를 검증하고자 한다.


(게재일: 2021.04.16)
수많은 예술 관련 분야 대학 졸업생들과 예술가들은 많은 시간과 열정을 투자하여 예술 공부와 창작활동을 하지만 창작물을 통해 수익을 창출하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 최근에는 이런 문제를 해결하기 위해 많은 예술 플랫폼 창업 기업들이 생기고 있으며 이 기업들은 수익 창출이 어려운 많은 예술가들에게 수익 창출의 기회를 제공하고 있다. 예술가들의 창작물인 그림, 글, 음악, 패션 등을 사업화하여 수익을 창출하는 예술 플랫폼 창업 기업은 그림 대여 및 판매 플랫폼, 예술가 창작물 상품화 플랫폼, 예술 크라우드 펀딩 플랫폼, 공연 전시 플랫폼 이렇게 4가지 분야로 분류해 볼 수 있다. 또한, 국내 창업 생태계의 발전과 함께 예술 플랫폼 창업 기업에 대한 관심이 더욱 증가하고 있지만 예술 플랫폼 형태 분석 및 사례 적용 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 예술 플랫폼 창업 기업 형태를 분야별로 분석하여 예술 플랫폼 창업을 준비 중인 예비 창업자들에게 향후 예술 창업 전략 수립에 있어 시사점을 제고시하고자 한다.


(게재일: 2021.04.16)
이 연구의 목적은 Cone-beam형 전산화 단층촬영술 영상을 이용하여 정중과잉치의 3차원적인 특성들에 대해 조사하고 이 특성들과 발거 시 마취 방법 및 합병증에 영향을 미치는 요인들에 대해 분석하는 것이다. 이를 위해 2017년부터 2019년까지 서울대학교 치과병원 소아치과에서 과잉치를 발거한 환자 452명의 총 602개의 정중과잉치를 평가하였다. 지난 20년간 연도별 전체 환자 중 정중과잉치 환자수의 비율이 점차 증가하는 경향을 보였다. 정중과잉치 방향 중 순-구개 방향의 수평위가 근원심 방향의 수평위보다 약 3.2배 많이 관찰되었으며 순-구개 방향의 수평위 중 치근이 순측을 향하는 경우가 전체 수평위 중에서 가장 높게 나타났다. 정중과잉치의 시상면에의 상하 위치는 대부분이 인접 영구치의 치경부 측(37.0%)에서 가장 많이 관찰되었고 순-구개측의 매복 정도를 관찰한 결과 근-구개측이 원-구개측의 약 3.83배 정도 더 높게 관찰되었다. 대부분의 정중과잉치(98.5%)가 CBCT상에서 인접 영구치와 접촉해 있는 것으로 나타났다. 정중과잉치 중 46.2%에서 만곡된 치근이 관찰되었고, 치근이 만곡된 정중과잉치 중 치근의 치근단측 에서의 만곡이 치근의 치경부측에 비해 약 1.83배 높게 나타났다. 소아환자의 정중과잉치 발거 시 사용한 마취 방법 중에서는 전신마취(72.6%)를 시행하여 정중과잉치를 발거한 경우가 가장 많았다. 환아의 연령, 시상면에서의 상하 위치, 부작용 유무가 전신마취 시행 여부에 유의한 영향을 미치는 요인으로 확인되었고 정중과잉치의 방향 및 시상면에서의 상하 위치가 합병증에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이번 연구의 결과는 정중과잉치에 대한 이해를 도와 정확한 진단 및 적절한 치료계획을 수립하는데 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

The purpose of this study was to investigate the three-dimensional characteristics of mesiodens using Cone-beam Computed Tomography(CBCT) and analyze the factors affecting complications and anesthetic methods of extraction. This study evaluated 602 mesiodens of 452 patients who underwent extraction of mesiodens at the department of Pediatric Dentistry in Seoul National University Dental Hospital between 2017 and 2019. The ratio of mesiodens patients over total patient per year was gradually increased over the past 20 years. Mesiodens with labio-palatally horizontal direction while root directing labial were the most common among the mesiodens with horizontal direction. Mesiodens were the most common at the cervical side of the adjacent teeth(37.0%) and mesiodens located in the near-palatal side were observed about 3.83 times higher than the far-palatal side. Most of the mesiodens(82.1%) were in contact with adjacent permanent teeth on all three sides of the CBCT and 46.2% of mesiodens had curved roots. The patient's age, vertical position, presence of complications, and proximity showed a significant difference in the selection of general anesthesia among anesthetic methods. The direction and vertical position of mesiodens had a significant effect on complications. These results provide a better understanding of mesiodens for establishing an accurate diagnosis and treatment plan.

(게재일: 2021.02.28)
이 연구의 목적은 indocyanine green (ICG)과 근적외선 diode 레이저의 사용이 다종 우식원성 바이오필름에 미치는 항균 효과를 조사하는 것이다. Streptococcus mutans, Lactobacillus casei, Candida albicans를 포함하는 다종 바이오필름이 ICG와 808 nm 근적외선 diode 레이저를 사용하여 서로 다른 조사 시간에 따라 처리되었다. Colony-forming unit (CFU)을 측정하였고, 바이오필름의 정성적 평가를 위해 공초점 레이저 주사 현미경(Confocal laser scanning microscopy, CLSM) 관찰을 시행하였다. 또한 광열 치료의 효과를 평가하기 위해 온도 측정이 시행되었다. ICG와 근적외선 diode 레이저를 사용한 군에서 CFU의 감소량이 통계적으로 유의하였으나, L. casei와 C. albicans에서는 시간에 따른 항균 효과의 유의한 차이는 관찰되지 않았다. CLSM 관찰에서도 유사한 세균 감소를 확인할 수 있었다. ICG와 근적외선 diode 레이저를 사용한 군은 ICG 없이 광조사를 시행한 군보다 더 높은 온도 상승을 보였으며, 측정된 온도는 열 치료의 온도 범위와 유사하였다. 결론적으로, ICG와 근적외선 diode 레이저는 다종 우식원성 바이오필름에 항균 효과를 보였다. 우식 예방을 위한 보조 수단으로 사용될 가능성을 가지나, 임상적인 적용을 위해서는 적용 프로토콜에 관한 연구가 필요하다.

The purpose of this study is to investigate the antibacterial effects of indocyanine green (ICG) and near-infrared diode lasers on multispecies biofilms. Multispecies biofilms of Streptococcus mutans, Lactobacillus casei and Candida albicans were treated with different irradiation time using photosensitizer ICG and 808 nm near-infrared diode laser. Colony forming unit (CFU) was measured, and qualitative evaluation of biofilm was performed with confocal laser scanning microscopy (CLSM). Temperature measurement was conducted to evaluate photothermal effect. In the groups using ICG and diode laser, reduction in CFU was statistically significant, but the difference in antibacterial effect on L. casei and C. albicans with irradiation time was not significant, and similar results were confirmed with CLSM. Groups with ICG and diode laser showed higher temperature elevation than groups without ICG, and results of measured temperature were similar to the range of hyperthermia. In conclusion, ICG and near-infrared diode laser showed antibacterial effects on multispecies biofilms, but studies on protocol are necessary for clinical application.

(게재일: 2021.02.28)
이 연구의 목적은 광중합기의 조사단에 광섬유를 적용하였을 때, 조사단과 교정용 버튼의 베이스 사이의 거리와 광섬유 직경에 따른 교정용 버튼의 전단결합강도를 평가하는 것이다. 발치된 소구치 315개를 I, II, III군으로 나누어 광섬유를 사용하지 않거나 3.0, 5.0 mm 직경의 광섬유를 사용하였고 각 군을 A, B, C의 하위군으로 분리하여 5.0, 10.0, 15.0 mm 깊이로 조사단과의 거리를 설정하여 전단결합강도를 측정하였다. 거리 증가에 따라 I군의 전단결합강도가 유의하게 감소하였다. 광섬유 직경에 따른 전단결합강도를 평가했을 때 거리가 5.0 mm인 경우 군 간에 유의성이 관찰되지 않았고 10.0 mm인 경우 IB군에 비해 IIIB군에서 유의하게 높은 전단결합강도를 보였고 15.0 mm인 경우 IC군에 비해 IIC, IIIC군 모두 유의하게 높은 전단결합강도를 보였다. 고로 광중합기의 접근성이 떨어질 때, 광섬유 사용이 추천되며 직경이 큰 광섬유가 성공적인 버튼 부착에 도움이 될 것으로 사료된다.

The objective of this study is to analyze the shear bond strength of orthodontic buttons according to light tip distance and optic fiber diameter when an extended optic fiber was applied to the tip of a curing light unit. In this study, 315 extracted premolar teeth were divided into 3 groups. Orthodontic buttons were attached using no optic fibers (Group I), 3.0 mm diameter optic fibers (Group II), or 5.0 mm diameter optic fibers (Group III). Each group was divided into subgroups A - C (5.0, 10.0, and 15.0 mm light tip distance), respectively. Shear bond strength was then measured while varying the light tip distance. In group I, shear bond strength significantly decreased as the light tip distance increased. When the shear bond strength was evaluated according to the optic fiber diameter, no statistical significance was observed in group of 5.0 mm light tip distance. Compared with group IB, group IIIB showed significantly greater shear bond strength. Compared with group IC, all groups using 3.0 or 5.0 mm diameter optic fibers showed significantly greater shear bond strength. Therefore, when a curing light unit has poor accessibility, optic fibers with a large diameter should be considered.

(게재일: 2021.02.28)
본 연구는 단기소득 임산물 주산지의 공간적 특성을 밝히기 위해 마련되었다. 산림청의 임산물생산조사 결과 중 시군구의 품목별 생산량을 기준으로 Moran's I 방법을 활용하여 주산지의 공간적 집적도와 그 변화를 규명하였다. 연구 결과, 단기소득 임산물의 45%의 주산지가 공간적으로 유의미하게 군집화되어 있음을 확인하였다. 또한, 5대 주요 단기소득 임산물의 경우, 지난 10년간 주산지가 확대되었으며, 군집화 정도도 강화된 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 특정 임산물 산지종합유통센터 위치와 규모 확정 등 임산물 지원 정책에 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.

The aim of the study was to analyze the spatial characteristics of the main producing areas of nontimber forest products. We analyzed the spatial aggregations of the main producing area and their changes using the Moran's I index. We found that 45% of nontimber forest products were significanty spatially clustered. Additionally, in five major products, we observed that the main producing area has expanded and the degree of aggregation has also strengthened over the last ten years. The results of this study can be effectively used for forest policies, such as determining the location and size of the distribution centers of specific forest products.

(게재일: 2021.03.31)
최근의 기후변화는 산지토사재해의 발생을 가속시키고 있다. 산지토사재해 중 토석류는 전파길이가 길고 매우 빠른 거동 특성을 갖기 때문에 매우 위협적으로 인식된다. 본 연구는 설악산 국립공원내 토석류 발생지 263개소를 대상으로 발생 길이(m)에 미치는 영향인자를 구명하고, 수량화이론(I)을 사용하여 발생 길이에 대한 각 산림환경 인자의 기여도 분석을 하여 예방적인 측면에서 국립공원내 토석류 발생 가능성지역에 대한 예측기법을 개발하였다. 각 산림환경 인자의 Range를 추정한 결과, 종단사면(0.9676)이 가장 높게 나타나 설악산 국립공원의 토석류 발생 가능성에 큰 영향을 미치는 것으로 추정되었으며, 다음으로는 횡단사면(0.6876), 고도(0.2356), 사면경사(0.1590), 방위(0.1364) 순으로 나타났다. 설악산 국립공원 산악지 토석류 발생 발생가능성 판정표를 기준으로 5개의 산림환경 인자의 category별 점수를 계산한 추정치 범위는 0점에서 2.1864점 사이에 분포하고 있으며, 중앙값은 1.0932점으로 토석류 발생가능성을 예측을 작성한 결과 I등급은 1.6399 이상, II등급 1.0932~1.6398, III등급 0.5466~1.0931, IV등급 0.5465 이하로 나타나 1등급, 2등급에서 토석류 발생 비율이 86.3%로서 높은 적중률을 보였다.

Recently, climate change has gradually accelerated the occurrence of landslides. Among the various effects caused by landslides,debris flow is recognized as particularly threatening because of its high speed and propagating distance. In this study, the impacts of various factors were analyzed using quantification theory(I) for the prediction of debris flow hazard soil volume in Seoraksan National Park, Korea. According to the range using the stepwise regression analysis, the order of impact factors was as follows: vertical slope (0.9676), cross slope (0.6876), altitude (0.2356), slope gradient (0.1590), and aspect (0.1364). The extent of the normalized score using the five-factor categories was 0 to 2.1864, with the median score being 1.0932. The prediction criteria for debris flow occurrence based on the normalized score were divided into four grades: class I, >1.6399; class II, 1.0932-1.6398; class III, 0.5466-1.0931; and class IV, <0.5465. Predictions of debris flow occurrence appeared to be relatively accurate (86.3%) for classes I and II. Therefore, the prediction criteria for debris flow will be useful for judging the dangerousness of slopes.

(게재일: 2021.03.31)
INS-1 췌장 β 세포에서 Allomyrina dichotoma 혈림프 처리에 의한 early growth response protein 1 (EGR1) 유전자 발현을 조사되었다. 이 연구에서 새로운 발견은 EGR1 유전자 발현을 A. dichotoma 혈림프의 용량 및 시간 의존적으로 상향 조절하는것과 혈림프와 병행한 저체온효과 또는 소포체(endoplasmic reticulum, ER) 스트레스에 의해서도 유전자 발현이 상승하였다. A. dichotoma 혈림프가 EGR1의 유전자발현을 상승 조절을 할 수 있기 때문에, EGR1 관련 질병 치료 및 예방의 실마리를 제공 할 수 있을 가능성을 시사한다.

We have investigated the expression of early growth response protein 1 (EGR1) in INS-1 pancreatic β-cells treated with Allomyrina dichotoma hemolymph. The Korean rhinoceros beetle, A. dichotoma (Coleoptera: Scarabaeidae), is important in the insect industry for medical applications. We have already established a method for purification of A. dichotoma hemolymph that can be used in many experiments. EGR1 is reported as a multifunctional transcription factor that is implicated in virus infections. EGR1 has therefore been revealed as a major mediator and regulator in the physiological and pathological conditions of several cell and tissue types. New findings in this study are that A. dichotoma hemolymph, which promotes a dose- and time-dependent upregulation of EGR1 gene expression, shows an enhancement of this gene expression when combined with hypothermia or endoplasmic reticulum (ER) stress. These results suggest that A. dichotoma hemolymph may provide clues to EGR1-associated disease therapies involving gene regulation of EGR1.

(게재일: 2021.04.30)
금융당국의 채권추심 가이드라인, 추심업자에 대한 직접적인 관리 감독 수행 등의 노력에도 불구하고 채무자에 대한 불법, 부당한 채권 추심은 지속되고 있다. 이러한 불법, 부당한 채권추심행위를 효과적으로 예방하기 위해서는 비정형데이터 기계학습 등 기술을 활용하여 적은 인력으로도 불법 추심행위에 대한 점검 등에 대한 모니터링을 강화 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 대부업체의 추심 녹취 파일을 입수하여 이를 텍스트 데이터로 변환하고 위법, 위규 행위를 판별하는 규칙기반 검출과 SVM(Support Vector Machine) 등 기계학습을 결합한 불법채권추심 분류 모델을 제안하고 기계학습 알고리즘에 따라 얼마나 정확한 식별을 하였는지를 비교해 보았다. 본 연구는 규칙기반 불법 검출과 기계학습을 결합하여 분류에 활용할 경우 기존에 연구된 기계학습만을 적용한 분류모델 보다 정확도가 우수하다는 것을 보여 주었다. 본 연구는 규칙기반 불법검출과 기계학습을 결합하여 불법여부를 분류한 최초의 시도이며 후행연구를 진행하여 모델의 완성도를 높인다면 불법채권 추심행위에 대한 소비자 피해 예방에 크게 기여할 수 있을 것이다.

Despite the efforts of financial authorities in conducting the direct management and supervision of collection agents and bond-collecting guideline, the illegal and unfair collection of debts still exist. To effectively prevent such illegal and unfair debt collection activities, we need a method for strengthening the monitoring of illegal collection activities even with little manpower using technologies such as unstructured data machine learning. In this study, we propose a classification model for illegal debt collection that combine machine learning such as Support Vector Machine (SVM) with a rule-based technique that obtains the collection transcript of loan companies and converts them into text data to identify illegal activities. Moreover, the study also compares how accurate identification was made in accordance with the machine learning algorithm. The study shows that a case of using the combination of the rule-based illegal rules and machine learning for classification has higher accuracy than the classification model of the previous study that applied only machine learning. This study is the first attempt to classify illegalities by combining rule-based illegal detection rules with machine learning. If further research will be conducted to improve the model's completeness, it will greatly contribute in preventing consumer damage from illegal debt collection activities.

(게재일: 2021.04.30)
본 논문에서는 사용자의 관심영역(Region of interests, ROI)을 마찰력 기반의 스크롤을 통해 데이터를 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 인간-콘텐츠 사이의 새로운 인터페이스를 제안한다. 사용자가 관심이 있는 정보나 콘텐츠를 찾는 행동에서 착안한 우리의 접근 방식은 주어진 콘텐츠에서 ROI를 효율적으로 계산하고, GMM(Gaussian mixture model, 가우시안 혼합 모델)에서 착안해 개발한 커널을 기반으로 사용자가 관심 있어 하는 정보의 위치로 부드럽고 빠르게 화면을 이동시켜 정보를 탐색한다. 본 논문에서는 선형 보간법(Linear interpolation)을 적용하여 한층 부드러운 하나의 관성을 만들고, 이것을 스크롤에 적용한다. 결과적으로 사용자의 입력에 따라 정보가 검색되는 기존의 접근법과는 달리, ROI와 DOI(Degree of interests, 중요도)를 기반으로 마찰력을 제어한다. 제어된 마찰력 기반 스크롤을 통해 사용자가 관심 있어 하는 정보나 콘텐츠를 보다 쉽고 직관적으로 찾아줄 수 있기 때문에 사용자는 탐색 시간을 절약할 수 있다.

In this paper, we propose a human-content interface that allows users to quickly and efficiently search data through friction-based scrolling with ROI(Regions of interests). Our approach, conceived from the behavior of finding information or content of interest to users, efficiently calculates ROI for a given content. Based on the kernel developed by conceiving from GMM(Gaussian mixture model), information is searched by moving the screen smoothly and quickly to the location of the information of interest to the user. In this paper, linear interpolation is applied to make one softer inertia, and this is applied to scrolls. As a result, unlike the existing approach in which information is searched according to the user's input, our method can more easily and intuitively find information or content that the user is interested in through friction-based scrolling. For this reason, the user can save search time.

(게재일: 2021.04.30)
본 연구는 공공기관의 부채 규모를 결정하는 요인이 무엇인지 검증하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 본 연구는 공공기관의 내부적 요인으로써 비효율적 경영이 부채비율에 미치는 영향을 분석한다. 비효율적 경영을 대리하는 변수로는 총원가, 급여 규모, 복리후생비 규모를 고려하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 총원가 변수는 공공기관의 부채비율과 통계적으로 유의한 양의 관계를 나타내었다. 이는 총원가가 큰 기업일수록 부채 규모가 증대됨을 의미한다. 둘째, 급여 규모와 복리후생비 규모는 공공기관의 부채비율과 통계적으로 유의한 관련성을 나타내지 않았다. 이들 결과는 공공기관의 방만한 경영과 비효율적 운영이 부채 규모를 증대시킨다는 일각의 우려에 대해 답변을 대신할 수 있는 실증적 결과라 하겠다.

This study investigated the determinants of debt ratio in public institutions. For this purpose, we analyzed the impact of inefficient management as internal factors on debt ratio. In this paper, inefficient management included total costs, payment, and employee benefit. The results of this study are as follows. First, we find that there is a significant positive relation between total costs and debt ratio. This result means that the higher total costs, the higher debt ratio. Second, we find that there is not a significant relation between payment and debt ratio. And we also find that there is not a significant relation between employee benefit and debt ratio. These results are empirical results that can be answers about some concerns that inefficient management of public institutions worsen debt ratio.

(게재일: 2021.04.30)
본 연구의 목적은 패널자료의 분석을 통해 청소년의 학교생활적응과 생활만족도 간의 인과관계를 파악함으로써 학교생활적응 및 생활만족도의 제고와 관련된 함의를 얻는 것이다. 연구목적의 달성을 위해 한국아동·청소년패널조사(2010-2016) 초4패널의 제1차 내지 제7차 자료를 사용하여 학교생활적응과 생활만족도 간의 관계를 자기회귀 교차지연 모형을 적용하여 검정하였다. 연구결과는 다음과 같았다. 첫째, 조사대상 기간에 걸쳐 이전 시점의 학교생활적응은 이후 시점의 학교생활적응을 안정적으로 예측하였다. 둘째, 조사대상 기간에 걸쳐 이전 시점의 생활만족도는 이후 시점의 생활만족도를 안정적으로 예측하였다. 셋째, 조사대상 기간에 걸쳐 이전 시점의 학교생활적응은 이후 시점의 생활만족도를 안정적으로 예측하였으나 그 반대 방향의 인과성은 유의하지 않았다. 끝으로, 청소년의 학교생활적응과 생활만족도 증진을 위한 함의를 제시하였다.

The purpose of the current study was to investigate the causal relationship between school life adjustment and life satisfaction among adolescents through longitudinal panel data. The current study analyzed the 1st through 7th wave data in the 4th grade panel of elementary school from the Korea Children and Youth Panel Survey (KCYPS). The research model was tested using auto-regressive cross-lagged model. The major results were as follows. First, adolescents' school life adjustment had a positive auto-regressive effect. Second, adolescents' life satisfaction had a positive auto-regressive effect. Third, adolescents' school life adjustment was a causal predictor of life satisfaction, but not vice versa. Finally, implications in terms of enhancing adolescents' school life adjustment and life satisfaction were also discussed.

(게재일: 2021.04.30)
본 연구에서는 민감 정보가 포함된 경우의 서포트 벡터 머신 (SVM) 학습 알고리즘을 제안한다. 기계 학습 모형들이 실세계의 자동화된 의사 결정을 가능하게 하였지만 규제들은 프라이버시 보호를 위해서 민감 정보들의 활용을 제한하고 있다. 특히 인종, 성별, 장애 여부와 같은 법적으로 보호되는 정보들의 프라이버시 보호는 필수이다. 본 연구에서는 완전 동형암호를 활용하여 부분적인 민감 정보가 포함된 경우에 최소 제곱 SVM (LSSVM) 모형을 효율적으로 학습할 수 있는 방법을 제안한다. 본 프레임워크에서는 데이터 소유주가 민감하지 않은 정보와 민감한 정보 모두를 가지고 있고, 이를 기계학습 서비스 제공자에게 제공할 때에 민감 정보만 암호화해서 제공하는 것을 가정한다. 결과적으로 데이터 소유자는 민감 정보를 노출시키지 않으면서도 암호화된 상태로 모형의 학습 정보를 얻을 수 있다. 모형을 실제 활용할 경우에는 모든 정보를 암호화하여 안전하게 예측 결과를 제공할 수 있도록 한다. 실제 데이터에 대한 실험을 통해 본 알고리즘이 동형암호로 구현될 경우에 원래의 LSSVM 모형과 비슷한 성능을 가질 수 있음을 확인해 볼 수 있었다. 또한, 개선된 효율적인 알고리즘에 대한 실험은 적은 성능 저하로 큰 연산 효율성을 달성할 가능성을 입증하였다.

In this paper, we propose a training algorithm of support vector machine (SVM) with a sensitive variable. Although machine learning models enable automatic decision making in the real world applications, regulations prohibit sensitive information from being used to protect privacy. In particular, the privacy protection of the legally protected attributes such as race, gender, and disability is compulsory. We present an efficient least square SVM (LSSVM) training algorithm using a fully homomorphic encryption (FHE) to protect a partial sensitive attribute. Our framework posits that data owner has both non-sensitive attributes and a sensitive attribute while machine learning service provider (MLSP) can get non-sensitive attributes and an encrypted sensitive attribute. As a result, data owner can obtain the encrypted model parameters without exposing their sensitive information to MLSP. In the inference phase, both non-sensitive attributes and a sensitive attribute are encrypted, and all computations should be conducted on encrypted domain. Through the experiments on real data, we identify that our proposed method enables to implement privacy-preserving sensitive LSSVM with FHE that has comparable performance with the original LSSVM algorithm. In addition, we demonstrate that the efficient sensitive LSSVM with FHE significantly improves the computational cost with a small degradation of performance.

(게재일: 2021.04.30)