치매환자가족을 위한 돌봄 교육 서비스 앱 개발

신예지 ( Yeji Shin ),장금성 ( Keum Seong Jang ) 한국보건정보통계학회(구 한국보건통계학회) 2019 보건정보통계학회지 Vol.44 No.4

Objectives: This research was to develop a care information service app for the dementia patient’s family and verify the validity of the developed app. Methods: The development proceeded in the ADDIE order of analysis, design, development, implementation and evaluation stages. SPSS 24.0 program was used for data analysis. Descriptive statistics were used to analyzed the suitability of data obtained from experts and users. Content validity of the measurement tools were vertified using CVI. The reliability of the measurement tools was verified using Cronbach’s alpha. Results: Expert’s app evaluation were of the interface designs, the highest score was at 3.87 (±0.35), while of the technology securities, the lowest score was at 3.07 (±0.46). User’s app evaluation were of the interface designs, the highest score was at 3.64 (±0.49), while of the technology securities, the lowest score was at 3.24 (±0.60). Conclusions: It is proposed to encourage utilization of dementia patient’s families in medical institutions and communities and to conduct research and evaluation on future management services through continuous enhancement of contents and application management.

소수성 처리된 나노다공성 알루미늄 양극산화피막의 제빙

신예지(Yeji Shin),김진휘(Jinhui Kim),신동민(Dongmin Shin),문형석(Hyung-Seok Moon),이정훈(Junghoon Lee) 한국표면공학회 2021 한국표면공학회지 Vol.54 No.5

Icing causes various serious problems, where water vapor or water droplets adhere at cold conditions. Therefore, understanding of ice adhesion on solid surface and technology to reduce de-icing force are essential for surface finishing of metallic materials used in extreme environments and aircrafts. In this study, we controlled wettability of aluminum alloy using anodic oxidation, hydrophobic coating and lubricant-impregnation. In addition, surface porosity of anodized oxide layer was controlled to realize superhydrophilicity and superhydrophobicity. Then, de-icing force on these surfaces with a wide range of wettability and mobility of water was measured. The results show that the enhanced wettability of hydrophilic surface causes strong adhesion of ice. The hydrophobic coating on the nanoporous anodic oxide layer reduces the adhesion of ice, but the volume expansion of water during the freezing diminishes the effect. The lubricant-impregnated surface shows an extremely low adhesion of ice, since the lubricant inhibits the direct contact between ice and solid surface.

한국의 탄소중립 2050 전력믹스와 시나리오에 따른 CO₂ 배출량 분석

신예지(Yeji Shin),송인상(Insang Song),김희석(Heeseok Kim) 대한환경공학회 2022 대한환경공학회 학술발표논문집 Vol.2022 No.11

정지 궤도 기상 위성을 이용한 기계 학습 기반 강우 강도 추정: 한반도 여름철을 대상으로

신예지 ( Yeji Shin ),한대현 ( Daehyeon Han ),임정호 ( Jungho Im ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.5

강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager (AHI) 수증기 채널(6.7 μm), 적외 채널(10.8 μm)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다. Precipitation is one of the main factors that affect water and energy cycles, and its estimation plays a very important role in securing water resources and timely responding to water disasters. Satellite-based quantitative precipitation estimation (QPE) has the advantage of covering large areas at high spatiotemporal resolution. In this study, machine learning-based rainfall intensity models were developed using Himawari-8 Advanced Himawari Imager (AHI) water vapor channel (6.7 μm), infrared channel (10.8 μm), and weather radar Column Max (CMAX) composite data based on random forest (RF). The target variables were weather radar reflectivity (dBZ) and rainfall intensity (mm/hr) converted by the ZR relationship. The results showed that the model which learned CMAX reflectivity produced the Critical Success Index (CSI) of 0.34 and the Mean-Absolute-Error (MAE) of 4.82 mm/hr. When compared to the GeoKompsat-2 and Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) rainfall intensity products, the accuracies improved by 21.73% and 10.81% for CSI, and 31.33% and 23.49% for MAE, respectively. The spatial distribution of the estimated rainfall intensity was much more similar to the radar data than the existing products.

딥러닝 기반 특허의 종속 청구항 인식 개선

박주연 ( Ju-yeon Park ),신예지 ( Yeji Shin ),김민수 ( Minsu Kim ),김동호 ( Dongho Kim ),김지희 ( Jihie Kim ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.1

특허를 통해 기술의 권리를 정의하고 보호하는 일이 매우 중요해짐에 따라 특허 문서를 분석하는 연구 또한 중요해지고 있다. 특히 특허의 청구항을 종속항과 독립항을 구분하고, 관련된 인용을 찾아내는 일은 관련 특허들을 분석하는데 매우 중요하다. 본 연구는 최근 텍스트 분석 분야에 획기적 성능 개선을 이끈 BERT(Bidirectional Encoder Representations From Transformers) 언어 모델을 사용하고 Neural Network 의 파인 튜닝 과정을 통해 청구항의 독립과 종속을 구분하였고, 인용하는 항의 번호와 인용 문구로 이루어진 인용 패턴을 통해 종속항의 인용 항을 찾아내었다. 이 방법을 2003 년 이후의 xml 형식의 미국 특허 데이터에 사용한 결과, 정확도 99% 의 성능을 확보하였다.

주민참여형 안전한 마을만들기 구현방안

신상영(Sang-Young Shin),원종석(Jongseok Won),신예지(Yeji Shin) 서울연구원 2012 서울연구원 정책과제연구보고서 Vol.- No.-

Securing urban safety is mainly the responsibility of state and local governments. Yet, as urban size and system complexity grow, the role of the governments for urban safety leaches the limit to meet the safety need of citizen. Building safe neighborhoods based on community involvement may be one of ways to fill in the gap. The purpose of this study is to explore a participatory scheme for building safe neighborhoods in Seoul. First, the study examines concepts and various types of safe neighborhoods making. Second, the study looks over the characteristics of disasters and accidents in Seoul including natural and manmade disasters, traffic and various everyday life accidents, and crime. Third, the study investigates various domestic and foreign cases relevant to safe neighborhoods making. Fourth, the study suggestss citizen participation strategies for safe neighborhoods making. Particularly, the study suggests numerous areas of citizen participation. Fifth, the study suggests municipal support and evaluation schemes for safe neighborhoods making. Finally, the study summarizes the results and suggests policy implications.

청소년 생활체육 참여 효과에 영향을 미치는 요인 분석

이선(Sun Lee),신예지(Yeji Shin),박선영(Sun-Young Park) 한국혁신학회 2021 한국혁신학회지 Vol.16 No.4

본 논문은 청소년의 생활체육 활동 참여 효과(신체 및 정신 건강 유지)에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2018년~2020년 국민생활체육조사의 만 13세 이상, 만 18세 이하 청소년 응답 자료를 바탕으로 순서형 프로빗(ordered probit)모형을 추정하였다. 분석 결과, 월 평균 가구 소득이 높을수록, 생활체육 참여 빈도가 높을수록, 동반 참여자가 있는 경우, 그리고 남성이 여성보다 생활체육 활동에 따른 신체⋅정신 건강 유지에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 다만, 학교체육시설 이용 여부는 신체건강 유지 효과에만, 공식매체를 통한 정보수집은 정신건강 유지 효과에만 유의한 양(+)의 값을 보였다. 이로 보아, 청소년의 생활체육 참여 효과를 높이기 위해서는 참여빈도를 높이는 정책 수립과 더불어 학교체육시설 활용, 동반자 참여 종목 고려, 공식매체를 활용한 홍보방식 등이 요구된다. This paper analyzes the factors that affect the effects of youth participation in physical activities (maintaining physical and mental health). For this purpose, this paper estimated an ordered probit model based on the data of adolescents aged 13 and over and under the age of 18 from the 2018-2020 National Physical Education Survey. As result, the higher the monthly average household income, the higher the frequency of participation in physical education, the presence of accompanying participants, and the males had a positive effect on maintaining physical and mental health. However, the use of school sports facilities showed a significantly positive (+) value only on the effect of maintaining physical health, and information collected through the official channel only on the effect of maintaining mental health. Therefore, in order to enhance youth participation, it is necessary to establish a policy to increase the frequency of participation, utilize the school sports facilities, consider sports participating with their companions, promote public relations using official media.

서울 지역 지상 NO₂ 농도 공간 분포 분석을 위한 회귀 모델 및 기계학습 기법 비교

강은진 ( Eunjin Kang ),유철희 ( Cheolhee Yoo ),신예지 ( Yeji Shin ),조동진 ( Dongjin Cho ),임정호 ( Jungho Im ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.6

대기 중 이산화질소(NO₂)는 주로 인위적인 배출요인으로 발생하며 화학 반응을 통해 이차오염 물질 및 오존 형성에 매개 역할을 하는 인체 건강에 악영향을 미치는 물질이다. 우리나라는 지상 관측소에 의한 실시간 NO₂ 모니터링을 수행하고 있지만, 이는 점 기반의 관측 값으로써 미관측 지역의 공간 분포 분석이 어렵다는 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 선형 회귀 기반 모델인 다중 선형 회귀와 회귀 크리깅, 기계학습 알고리즘인 Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR)을 적용한 공간 내삽 모델링을 통해 서울 지역의 지상 NO₂ 농도 지도를 제작하였고, 일별 Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) 교차 검증을 시행하였다. 2020년 연구 기간 내 일별 LOOCV에서 MLR, RK, SVR 모델의 일별 평균 Index of agreement (IOA)는 약 0.57로 유사한 성능을 보였으며, RF (0.50)보다 높은 성능이 확인되었다. RK의 일별 평균 nRMSE는 0.9483%으로MLR (0.9501%)보다 상대적으로 낮은 오차를 나타냈다. MLR과 RK, RF 모델의 계절별 공간 분포는 비슷한 양상을 보였으며, RF는 다른 모델에 비해 좁은 NO₂ 농도 범위가 확인되었다. 본 연구에서 제안된 선형 회귀 기반 공간 내삽은 지상 NO₂ 뿐 아니라 다른 대기 오염 물질의 도시 지역 공간 내삽을 위해 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다. Atmospheric nitrogen dioxide (NO₂) is mainly caused by anthropogenic emissions. It contributes to the formation of secondary pollutants and ozone through chemical reactions, and adversely affects human health. Although ground stations to monitor NO₂ concentrations in real time are operated in Korea, they have a limitation that it is difficult to analyze the spatial distribution of NO₂ concentrations, especially over the areas with no stations. Therefore, this study conducted a comparative experiment of spatial interpolation of NO₂ concentrations based on two linear-regression methods (i.e., multi linear regression (MLR), and regression kriging (RK)), and two machine learning approaches (i.e., random forest (RF), and support vector regression (SVR)) for the year of 2020. Four approaches were compared using leave-one-out-cross validation (LOOCV). The daily LOOCV results showed that MLR, RK, and SVR produced the average daily index of agreement (IOA) of 0.57, which was higher than that of RF (0.50). The average daily normalized root mean square error of RK was 0.9483%, which was slightly lower than those of the other models. MLR, RK and SVR showed similar seasonal distribution patterns, and the dynamic range of the resultant NO₂ concentrations from these three models was similar while that from RF was relatively small. The multivariate linear regression approaches are expected to be a promising method for spatial interpolation of ground-level NO₂ concentrations and other parameters in urban areas.

서울 지역 NO₂ 공간 분포 분석을 위한 크리깅과 다양한 기계학습 기법 비교

강은진(Eunjin Kang),유철희(Cheolhee Yoo),신예지(Yeji Shin),손보경(Bokyung Son),이재세(Jaese Lee),임정호(Jungho Im) 한국측량학회 2021 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2021 No.11

Cost-efficient Purification Effect of Low-quality PbI2 to Enhance Performances of Perovskite Solar Cells

Gyeong G. Jeon(전경국),Chae Hyun Lee(이채현),YeJi Shin(신예지),Seong Joon Yoon(윤석준),Jincheol Kim(김진철) 한국태양에너지학회 2021 한국태양에너지학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.5