Background: Sarcopenia is a progressive age-related musculoskeletal disorder. Early identification is critical for effective intervention. However, current criteria are time-consuming and require various equipment, limiting their utility. Therefore, we utilized a single inertial measurement unit (IMU) sensor and machine learning to classify possible sarcopenia. Objects: This study aimed to develop a practical machine learning based classification model for possible sarcopenia. Methods: A total of 57 older adults participated and were classified into possible sarcopenia (n = 20) and non-possible sarcopenia (n = 37) groups based on the Asian Working Group on Sarcopenia 2019 guideline. We extracted the mean and variance from the whole-body IMU sensor data during gait and developed five machine learning classification models. Results: The left lower leg sensor demonstrated the highest classification performance among the whole-body sensors. Using the left lower leg sensor data, the support vector machine yielded an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.79. Notably, integrating demographic variables with IMU sensor features significantly enhanced the model’s performance, achieving an AUROC of 0.92. Conclusion: This study identified the lower leg as the optimal IMU sensor placement for screening possible sarcopenia. Furthermore, the proposed multimodal model, combining IMU sensor data with demographic information, serves as a highly accurate screening tool for possible sarcopenia. This practical model can help early detection of sarcopenia in community settings.

기후변화로 기상 조건의 변동성이 증가함에 따라, 하수처리장 유입 부하의 변동성 또한 전반적으로 확대되고 있다. 특히 합류식 하수관거 시스템을 사용하는 도시 지역에서는 강수 및 기온 변화에 따라 유입 부하 변동이 더욱 두드러지게 나타난다. 이에 따라 기존에 활용되는 계절 기반 분류 방법은 예외적인 유입 부하 패턴을 충분히 포착하는 데 한계를 가진다. 본 연구는 기상 자료와 유입 수질 자료를 통합하여 군집화 기반으로 하수처리장 유입 부하 패턴을 분류하는 것을 목적으로 한다. 유입 부하 변동 특성을 효과적으로 나타낼 수 있는 최적의 군집화 조건을 도출하기 위해 다양한 실험 조건에서 여러 군집화 알고리즘의 성능을 비교ㆍ분석하였다. 9년간의 일 단위 기상 자료와 유입 수질 자료를 활용하여 다양한 입력 변수 및 파라미터 조건에서 4개 군집화 알고리즘의 성능을 평가하였다. 분석 결과, 학습에 활용된 특징 변수의 수가 증가할수록 군집 간 상대적 거리인 분리도는 전반적으로 감소하여 분류 성능이 저하되는 경향을 보였다. 반면, 기상 변수를 포함하면 군집 성능이 일관되게 향상되었다. 결과적으로, 강수량의 비대칭적 분포 특성으로 인해 밀도 기반 및 분포 기반 알고리즘은 군집 경계 형성을 저해하여 성능이 저하되었고, 거리 기반 알고리즘은 강수 변수를 포함할 때 분리도가 증가하며 실루엣 지수(Silhouette Index, SI) 높게 나타났다. 이러한 결과는 적절히 선택된 군집화 조건이 기존의 계절 분류를 넘어 예외적인 유입 부하 패턴을 효과적으로 구분할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 기상 자료와 수질 자료를 통합한 유입 부하 군집화가 기존 접근법보다 정교한 분류를 가능하게 하며, 선제적 운영과 공정 수준 예측 성능 향상에 기여할 수 있는 정량적 근거를 제시한다.

본 연구는 정서가 어떻게 표상되고 그 구조가 어떠한지 파악하기 위한 목적으로 진행되었다. 이에 정서 영상에서 유발된 정서에 대해 웨어러블 기구 기반 EEG 반응이 어떻게 분류되고 표상되는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 참가자간 분류분석으로 참가자들 간의 정서 반응의 일관성을 확인하였다. 또한 분류분석의 결과로 도출된 정서 영상 별 정확 및 오분류를 오차행렬을 통해 기술하였다. 다음으로, 핵심정서 모델을 기반으로 EEG 데이터에 다차원척도 법을 적용하여 정서가 정서가와 각성가 두 가지 차원에서 어떻게 표상되는지 확인하였다. 마지막으로, 표상 유사성 분석을 통해 행동 데이터, 생리 측정 데이터, EEG 데이터 중 정서 차원을 가장 잘 설명하는 데이터가 무엇인지 확인하였다. 참가자간 분류분석 결과, 정서유형이 유의미하게 분류되었고 이는 EEG 데이터에 정서에 따라 참가자들 간 공유되는 패턴이 있음을 시사한다. 다차원척도법 결과, 정서 자극에 따른 EEG 데이터가 각성가 차원에서 표상이 잘 이루어졌다. 표상 유사성 분석 결과, 정서가 차원은 행동 데이터가, 각성가 차원은 EEG 데이터와 생리 측정 데이 터가 잘 설명하였다. 본 연구는 웨어러블 기구를 통해 측정된 영상 자극에 따른 EEG 데이터를 사용해 기존의 정서 이론과 부합하는 결과를 얻은 것에 의의가 있다.

본 연구에서는 승용차에서 사람들이 기기를 사용하기 위해 사용하는 기동어인 “Hi, KIA!”의 감성을 기계학습을 기반으로 분류가 가능한가에 대해 탐색하였다. 감성 분류를 위해 신남, 화남, 절망, 보통 총 4가지 감정별로 3가지 시나리오를 작성하여, 자동차 운전 상황에서 발생할 수 있는 12가지의 사용자 감정 시나리오를 제작하였다. 시각화 자료를 기반으로 총 9명의 대학생을 대상으로 녹음을 진행하였다. 수집된 녹음 파일의 전체 문장에서 기동어 부분만 별도로 추출하는 과정을 거쳐, 전체 문장 파일, 기동어 파일 총 두 개의 데이터 세트로 정리되었다. 음성 분석에서는 음향 특성을 추출하고 추출된 데이터를 svmRadial 방법을 이용하여 기계 학습 기반의 알고리즘을 제작해, 제작된 알고리즘의 감정 예측 정확성 및 가능성을 파악하였다. 9명의 참여자와 4개의 감정 카테고리를 통틀어 기동어의 정확성(60.19%: 22~81%)과 전체 문장의 정확성(41.51%)을 비교했다. 또한, 참여자 개별로 정확도와 민감도를 확인하였을 때, 성능을 보임을 확인하였으며, 각 사용자 별 기계 학습을 위해 선정된 피쳐들이 유사함을 확인하였다. 본 연구는 기동어만으로도 사용자의 감정 추출과 보이스 인터페이스 개발 시 기동어 감정 파악 기술이 잠재적으로 적용 가능한데 대한 실험적 증거를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

The study proposes multiple TRIZ contradiction solution strategies for addressing PC (Physical Contradiction) and TC (Technical Contradiction) by implementing TRIZ cause-and-effect tree. The problem associated with TC of the ends is solved by PC of means which employs a causal relationship between causes and effects. The TRIZ contradiction solution strategies demonstrated in this research are classified into 3 types of combined strategy as follows: 1. To-Be PC and AS-Is PC, 2.To-Be PC and As-Is TC, 3.As-Is PC and To-Be TC. The combined strategy of To-Be PC and As-Is PC is similar to a divide-and-conquer technique. This strategy adopts parallel strategies using 4 separation principles in time, in space, between parts and the whole, and upon condition of two reversed-PCs. Moreover, its application elucidates the conflict relationship of two TCs from the study. The integrated 4 separation principles and 40 inventive principles present an effective synergy effect from the combination, and further addresses the problems in the TRIZ contradiction resolution strategies. Combined strategy of To-Be PC and As-Is TC implements the 40 inventive principles that To-Be PC of the means resolves the As-Is TC of the ends. Combined strategy of As-Is PC and To-Be TC also uses inventive principles to the As-Is PC of the means to solve the To-Be TC of the ends. In addition, propositional and logical relationship of necessary and sufficient conditions between TC and PC is used to support the validity of 3 TRIZ contradiction solution strategies. In addition, 3 other strategies of necessary and sufficient conditions validate the contraposition relationship of the truth table. This study discusses TRIZ case studies from National Quality Circle Contest from the years between 2011 and 2014 to provide the usage guidelines of TRIZ contradiction solutions for quality purposes. Examining analysis from the case studies and investigating combined strategies allows the users to obtain comprehensive understanding.

Recently, there have been keen interests in regeneration of old industrial parks. Applying for policies and business, various indices on deterioration of inner industrial parks have been researched. However, to make regeneration projects work in actual, the condition of economic feasibility has to be met. This study focused on the economic condition of regeneration by enlarging existing indices to those of surrounding area and location as well as business environment. By applying the indices to 83 old industrial parks, which are more than 20 years old, 8 types of involvement in regeneration projects have been deduced. Among 8 types, the most frequently appeared cases were type 4 and 5, which are appropriate for regeneration and restructuring respectively.

2009 개정 한문과 교육과정에서 학습 요소로 제시된 유의어는 언어생활이 아닌, 한문의 언어적 특성에 기반한 것이다. 그러나 학교 문법의 측면에서 유의어 목록과 유의어 간의 의미 차이 등은 아직 학계에 보고된 바 없다. 본 연구에서는 유의어에 대한 분석 방법론 등을 검토하여 타당한 이론적 기준을 만든 뒤, 이를 근거로 하여 학교 현장의 교수학습에 적합한 유의어 목록을 선정하였다. 또한 선정된 모든 유의어에 대해 각각의 의미 차이를 명확히 기술함으로써 유의 관계에 있는 단어간의 ‘同’과 ‘異’가 분명히 드러날 수 있도록 하였으며 교과서 글감을 위주로 전형적인 예문을 함께 제시함으로써 유의어 학습 목표를 효과적으로 달성하고자 하였다.

This study investigated the classification of olive oils that are mainly distributed in Korea via imports. The fatty acid contents, degree of color, pigments, anti-oxidants, and sterol contents are analyzed on the different types of olive oil as follows: 10 kinds of extra virgin olive oil, 5 kinds of pure olive oil, and 5 kinds of refined olive-pomace oil. As a result of fatty acid analysis, the majority of oleic acid (C18:1) and palmitic acid (C16:0), and minority of linoleic acid (C18:2) and stearic acid (C18:0) were detected without any significant differences between the grades of olive oils. The UV spectrum is related to the ΔK, and it is a part of the analysis factor for the purity and degree of degradation of the oil. Extra virgin olive oil had ΔK of almost 0, pure olive oil had 0.07~0.12, and refined olive-pomace oil had 0.1~0.13. These differed from extra virgin oil, and the pure or pomace oil ΔK had a confirmed distinct difference. The color degrees of chlorophyll with a low L* value and (－)a* (green) and carotenoid with (+)b* (yellow) were confirmed to have correlation between extra virgin and other olive oils. To compare chlorophyll and carotenoid as natural pigment in olive oils, 417 nm and the ratio of the absorbance at 480 nm (417/480) was calculated at 1.62 of extra virgin, 1.85 of pure olive oil, and 3.32 of refined olive-pomace oil. Therefore, it will be possible to distinguish when the extra virgin or pure olive oil are mixed with olive-pomace oil. The total amount of tocopherol, an anti-oxidant, were 19.06 in extra virgin, 10.91 in pure olive oil, and 27.88 in refined olive-pomace oil. The high content of tocopherol in pomace oil caused recovery of solvent extraction from olive pulp. Thus, extra virgin oil and pure olive oil were distinguished by olive-pomace oil. Polyphenol compounds in extra virgin olive oil measured high only in ferulic acid with 0.543 mg/kg, caffeic acid with 0.393 mg/kg, and other vanillic acid, vanillin, and p-coumaric acid had similar amount of 0.3 mg/kg. All grade of olive oils had the highest β -sitosterol content. Af (Authenticity factor) value were estimated with campesterol and stigmasterol content ratio (%). Af value was 19.2 in extra virgin olive oil, 17.1 in pure olive oil, 16.9 in refined olive-pomace oil, which were distinctive from sunflower oil with 3.7, corn oil with 2.4, and soybean oil with 2.0. It can provide important indicator of olive oil adulteration with other cheap vegetable oils. The results of this study can be used as a database for the classification of olive oil grade and distinguishing between the different types of oils.

최근에 사용자에 의한 대량의 텍스트 데이터가 발생하면서 사용자의 정보, 의견 등을 분석하는 오피니언 마이닝이 중요하게 부각되고 있다. 오피니언 마이닝 중 특히 정서 분석은 제품, 사회적 이슈, 정치인에 대한 호감 등에 대한 개인적 의견이나 정서를 분석하여 긍정, 부정이나 행복, 슬픔 등의 정서를 분석하는 연구 분야이다. 정서 분석을 위해서 정서 차원 이론의 정서가와 각성 차원의 2차원 공간을 사용하고, 이 공간에서 정서가 분포하는 영역을 설정하여 매핑하는 방법을 사용한다. 그러나 기존에는 정서의 분포 영역을 임의로 설정하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 한국어 정서 단어 목록을 사용해 사용자 설문을 실시하여 2차원 상에 12개 정서의 분포를 구성하였다. 또한 2차원 상의 특정 정서 상태가 여러 개의 정서에 중첩되는 경우, 정서에 소속될 확률을 사용한 룰렛휠 방법을 사용하여 하나의 정서를 선택하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 사용하여 텍스트에서 정서 단어를 추출하여 텍스트를 정서로 분류할 수 있다.