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부모의 퍼빙(phubbing)행동에 따른 청소년의 동그라미 중심 부모자녀 그림(PSCD) 반응특성
최승환,정영인 한국문화융합학회 2022 문화와 융합 Vol.44 No.7
본 연구는 부모의 퍼빙행동에 따른 청소년의 PSCD의 반응특성 차이를 살펴보고, PSCD가 부모의 퍼빙행동을 알아보는 검사도구로 활용 가능한지 알아보고자 하였다. 이를 위하여 연구대상은 경기도권에 소재한 학교에 재학 중인 중 고등학생 130명을 대상으로 하였고, 자료분석은 교차분석하였다. 연구결과는 첫째, 아버지의 퍼빙행동에 따른 청소년의 PSCD 아버지상 그림지표 반응특성 차이를 알아본 결과신체 생략, 그린 순서, 인물상의 위치, 얼굴표정에서 통계적으로 유의미한 차이를 나타났다. 둘째, 어머니의 퍼빙행동에 따른 청소년의 PSCD 어머니상 그림지표 반응특성 차이를 알아본 결과 신체 생략, 그린 순서에서 통계적으로 유의미한 차이를 나타났다. 셋째, 부모의 퍼빙행동에 따른 청소년의 PSCD 자기상 그림지표 반응특성 차이를 알아본 결과 아버지의 퍼빙행동에서 자기상의 신체 생략, 그린 순서, 얼굴 표정이 유의미한 차이를 보이고, 어머니의 퍼빙행동에서 자기상의 신체 생략, 그린 순서, 인물상의 위치에서 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 이러한 연구결과를 통하여 PSCD가 부모의 퍼빙행동을 파악하는 검사도구로 활용 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.
다양한 치태조절기구가 타이타늄 임프란트의 표면조도와 형태에 미치는 영향
최승환,임정수,송인택,김형섭,Choi, Seoung-Hwan,Lim, Jeong-Su,Song, In-Taeck,Kim, Hyoug-Seop 대한치주과학회 1998 Journal of Periodontal & Implant Science Vol.28 No.2
The purpose of this' study was to compare surface roughness and morphologic changes after use of various plaque control devices to titanium implant surfaces. The study materials were 6 ITI titanium implants($Bonefit^{(R)}$) and 5 plaque control devices. 6 implants were divided into 6 different groups and instrumented by each plaque control devices as follows. 1) Group I : untreated control 2) Group II : Titanium curette(Titanium $curette^{(R)}$, 3i) 80 vertical/horizontal strokes 3) Group III : Plastic curette($Implacare^{(R)}$, Hu-Friedy) 80 vertical/horizontal strokes 4) Group N : Plastic tip-ultrasonic scaler($Amdent^{(R)}$, Amdent) 160 seconds 5) Group V : Rotating interdental brush($Identobrush^{(R)}$, Identoflex) 160 seconds 6) Group VI : Abrasive rubber cup polisher($Zircate^{(R)}$, Prophy paste, Dentsply) 160 sec-onds. All specimens were prepared for evaluation by surface roughness tester, optical stereomicroscopy(OM) and scanning electron microscopy(SEM). The Ra and Rt mean values of the tested specimens were 1) Group I ($Ra=0.170{\pm}0.007{\mu}m$, $Rt=1.297{\pm}0.016{\mu}m$) 2) Group II ($Ra=0.209{\pm}0.006{\mu}m$, $Rt=1.602{\pm}0.110{\mu}m$) 3) Group III ($Ra=0.179{\pm}0.001{\mu}m$, $Rt=1.429{\pm}0.055{\mu}m$) 4) Group IV ($Ra=0.182{\pm}0.005{\mu}m$, $Rt=1.511{\pm}0.085{\mu}m$) 5) Group V ($Ra=0.301{\pm}0.008{\mu}m$, $Rt=1.882{\pm}0.131{\mu}m$) 6) Group VI ($Ra=0.147{\pm}0.010{\mu}m$, $Rt=1.059{\pm}0.021{\mu}m$) In Ra values, experimental group II, V, VI were statistically significant different when compared with control. OM and SEM observation showed that experimental group III, IV were minimal changes when compared with control and group VI was smoothest among other experimental groups. The results suggested that plastic curette and plastic tip-ultrasonic scaler were predictable devices to titanium implant surface.
최승환,장민해,김명수 대한전기학회 2020 전기학회논문지 Vol.69 No.7
Cyber attacks are becoming intelligent and mass-produced. Thus, precision rate is very important in terms of a managed security service. Currently, cyber attacks are detected using various security protection devices and mass security events from the security devices are inevitable. Most devices are carring out defense on predetermined rulesets. Due to the problem of classifying non-attacks as attacks, people are unable to handle massive events log. Researches have been conducted to solve this problem by fine-tuning rulesets, but there is a limit to improving precision rate. As a solution, applying AI technology to the security monitoring areas have been researched in recent years. However, research on improving precision rate, which is the basis of managed security service, has not been conducted as much. In addition, the dataset used in the research is different from the log collected in the security devices in the real environment. This paper describes the logs that can be collected in the real network environment, the datasets that are used in the past studies, and artificial intelligence algorithm research for improving precision rate based on datasets collected in real network.