컴퓨터 통신망의 활용이 각 분야에서 걸쳐서 점차 확대되고 있으며 의료 분야에서도 원격진료(tele-medicine), 원격교육(tele-education), 원격수술(tele-surgery) 등에 대한 시스템 개발이 관심을 끌고 있다. 본 연구에서는 초고속 정보통신망 환경에서 정형외과 모의수술을 하기 위한 시뮬레이터의 프로토타입을 구현하였다. 원격 모의수술 시뮬레이터를 구축하기 위해서는 CT, MRI와 같은 의학영상 처리, 다지점간의 회의를 제어할 수 있는 통신 제어, 환자의 진료를 위한 멀티미디어 데이터의 저장 및 검색을 위한 데이터베이스 구축 등 다양한 기술들의 총체적인 결합이 요구되어진다. 구축 시뮬레이터는 세가지 주요 서브 시스템으로 구성된다. 첫째, 원격 시뮬레이션을 위한 전반적인 관리, 운영, 제어를 담당하는 수술회의 시스템, 둘째, 모의수술을 가능케 하기 위한 2차원 영상의 전처리 3차원 영상 재구성 및 조작을 통한 모의수술 시스템, 셋재, 멀티미디어 환자 자료의 검색 및 관리를 하기 위한 데이터베이스 운영시스템으로 구성된다. 제안된 원격 모의수술 시뮬레이터는 서버-클라이언트 구조를 기반으로 하고, 여러명의 의사가 공동작업(CSCW: Computer Supported Cooperative Work)에 의해 모의수술을 할 수 있도록 공용 윈도우를 기반으로 한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공한다. 멀티미디어 의료 데이터의 전송은 TCP/IP 프로토콜을 사용하고, 사용자 인터페이스는 X-window를 이용하여 구축하였다. 본 시뮬레이터는 SUN Server 1000을 서버로 하고, 두대의 SDT Workstation을 클라이언트로 하여 Ethernet 환경에서 구현 및 검증하였다. 또한 ATM Network에서 본 시뮬레이터를 시험함으로써 국책 사업으로 구축되는 초고속 정보통신망 환경에서의 사용 가능성을 입증하였다. 판단된다.원과 섭식장소, 수중생물의 경우는 특히 수온, 수량 영양원등이다.(중략). 본 연구의 접근방법으로는 ASRS의 개념적인 Reference Model을 수립하고 이 Reference Model에 대한 Formal Model로 DEVS(Discrete Event System Specification)을 이용하여 시스템을 Modeling하였다. 이의 Computer Simulation을 위하여 DEVS형식론 환경에서의 Simulation Language인 DEVSim ++ⓒ를 이용하여 시스템을 구현하였다.. 실형 결과로는 먼저 선형 상미분방정식의 예로 mass-damper-spring system, 비선형 상미분방정식의 예로는 van der Pol 방정식, 연립 상미분방정식의 예로는 mixing tank problem 등을 보였으며, 그의 공학에서 일어나는 여러 가지 문제들도 다루었다.화물에 대한 방어력이 증가되어 나타난 결과로 여겨지며, 또한 혈청중의 ALT, ALP 및 LDH활성을 유의성있게 감소시키므로서 감잎 phenolic compounds가 에탄올에 의한 간세포 손상에 대한 해독 및 보호작용이 있는 것으로 사료된다.반적으로 홍삼 제조시 내공의 발생은 제조공정에서 나타나는 경우가 많으며, 내백의 경우는 홍삼으로 가공되면서 발생하는 경우가 있고, 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$ elements)로 가정한다. 즉, [+wh] 의미의 겹의문사는 동일한 구성요 소를 지닌 병렬적 합성어([$[W1]_{XO-}$$[W1]_{
본 논문에서는 한국과 중국의 쇼핑몰 웹 사이트 디자인 요인에 차이가 있는지에 대해 15개의 가설을 설정하여 연구하였다. 한국의 쇼핑몰 웹 사이트로는 "G마켓"과, 중국의 쇼핑몰 웹 사이트로는 "taobao마켓"을 선정하였다. 쇼핑몰 웹 사이트 디자인 요인으로는 (1)색상과 디자인, (2)사진, 그래픽, 글자의 크기, (3)정보전달의 명확성(이해성), (4)웹 사이트 구조, (5)화면의 조화, (6)상품의 진열, (7)상품의 조화, (8)글자나 아이콘의 형태, (9)시각적인 분위기, (10)차별화되는 색상, (11)흥미를 유발하는 단어, (12)기술력, (13)전체적인 시각적 디자인 및 분위기, (14)항해구조, (15)상품이나 정보검색 기능 등 15가지 요인을 선정하였다. 본 논문에서는 한국과 중국의 쇼핑몰 웹 사이트가 이들 요인들 간에는 차이가 있는지에 대해 SAS9.2 통계 패키지를 이용하여 검증한 결과 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서는 이들 차이점을 분석하여 효과적인 쇼핑몰 웹 사이트 디자인을 위한 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 핵심어 검출 시스템을 실시간 적용이 가능한 하드웨어로 구현하기 위해 연산량이 적고 구조가 간단한 단일 끝점 DTW 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 일반적 DTW가 양쪽 끝점을 요구하는데 비하여 단지 한쪽 끝점만 필요하므로 이용하기에 편리하며, 국부 검색의 연속이 전역 경로를 이루게 되므로 매우 적은 연산량을 가진다. 그리고, 제안한 단일 끝점 DTW가 보다 나은 성능을 지니도록 하기 위해 새로운 경사 가중치와 거리 측정법을 가지도록 하였다. 이외에도, 단일 끝점 DTW는 특징벡터 정규화를 적용하여 특징벡터 각각의 차원에서 데이터들이 같은 표준편차를 가지게 하며 모든 프레임이 같은 에너지를 가지도록 정규화 되었다 또한, 주어진 학습 패턴들에 클러스터링을 적용한 후, 각 클러스터 내에서 평균을 계산하여 구한 패턴을 해당 핵심어를 대표하는 여러 개의 기준패턴으로 삼았다. 이러한 기준패턴들과 입력 음성의 특징벡터가 이미 정해진 문턱값 보다 작은 거리 내에 있을 때 핵심어는 검출된다. 제안된 알고리즘을 고립단어 음성인식과 핵심어 검출 실험에 적용하여 다른 방법을 이용한 결과보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.
SNS 등의 보급으로 인해 Web 기반의 소비자 생성 데이터는 기하급수적으로 늘어나는 추세이다. 수많은 데이터 속에서 사용자의 관심에 맞는 콘텐츠를 정확히 추출하는 것은 여러 분야에서 중요하다. 특히 비즈니스 분야에서는 많은 사용자들 속에서 자신들에게 적합한 고객을 찾아 마케팅 정책을 수립하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 트위터의 팔로우-팔로잉 관계를 통해 각 계정에 관심이 있는 고객들을 중심으로 중요한 정보를 얻고자 한다. 현재 트위터의 팔로워 간의 관계는 사용자의 세부 관심 사항을 반영하지 않는다. 그러므로 본 연구에서는 팔로우들의 트윗에 대한 키워드 추출 방법을 사용하여 세부 관심 사항을 파악하려고 한다. 이를 위해 국내 상업 트위터 계정 2곳을 선정하여 팔로워로부터 수집한 텍스트 데이터의 마이닝 핵심 문구에 대한 순차 패턴 평가 지표를 적용한다.
본 연구는 계량정보학적 분석을 통해 국내 재난 관련 연구의 동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 KCI 데이터베이스를 검색하여 2002년부터 2016년 사이에 출간된 재난 관련 학술지 논문 772편을 분석하였다. 논문들이 발표된 학문분야의 프로파일링 분석과 저널 프로파일링 분석 및 키워드 동시출현분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 재난 관련 연구의 수는 지속적으로 증가하고 있으며 특히 2014년 세월호 사건 이후에 재난 연구의 수가 급증하였다. 재난 연구의 주요 학문영역은 재난관리 정책을 제시하는 정책학/행정학 영역, 관련 기술을 개발하는 '공학' 영역, 지리정보시스템과 통신기술을 연구하는 'GIS/통신' 영역, 재난을 정신건강학 혹은 인문사회학적 측면에서 연구하는 '의학/인문사회과학' 영역으로 확인되었다. 시기별로 살펴보면, 2014년 이후에는 행정학과 정책학 분야의 비중이 감소한 반면에 법학, 의학, 신문방송학 등의 다양한 학문 분야에서 재난 관련 연구가 활발해졌다.
본 논문에서는 매쉬업 기능을 제공하기 위하여 오픈 API를 활용한 마인드맵 프로그램에 대해서 제안하였다. 웹의 패러다임이 웹 2.0으로 넘어가면서 오픈 API를 이용한 매쉬업이 크게 활용되고 있다. 매쉬업이 웹에서의 서비스만으로 한정하지 않고 본다면 새로운 아이디어나 정보를 산출하는 방법 중 하나로 좋은 방법이다. 이러한 방법을 체계적으로 만들어 둔 것이 바로 마인드맵이다. 본 논문에서는 오픈 API를 이용하여 모바일 기기에서 활용할 수 있는 마인드맵 응용 프로그램을 설계 및 구현하였다. 이는 현재 입력된 단어와 연관된 검색어를 표시하고 웹 브라우저와 연동되어 모바일 기기의 효율성을 높일 수 있다. 따라서 연구의 중요성은 크다고 할 수 있으며, 빠른 상용화를 통해서 시장 창출의 효과를 가지고 올 수 있으리라 예상됩니다.
본 연구에서는 스마트공장에 대한 국내학술연구의 경향을 분석하고 향후 연구방향을 제시하였다. 체계적 문헌 연구방법으로 한국연구재단 등재지와 등재후보지를 검색하여 144개의 분석대상 논문을 선정 후 분석하였으며, 비블리오메트릭 분석법으로 VOSviewer를 활용한 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 스마트공장 연구는 자동화, 지능화, 빅데이터 기술 분야와 운영시스템, 개념화 연구, 해외 사례 및 정책의 6개의 분야로 나누어 진행되고 있는 것을 찾아내었다. 사물인터넷은 스마트공장의 핵심기술이자 핵심어로 거의 모든 연구들에서 다루어지고 있었으며, 서비스화에 관한 연구는 숫자가 상대적으로 적어서 앞으로 보강이 필요한 것으로 보였다. 보안기술 연구는 타 분야와 연계성이 부족하여 향후 상호 연계한 융합 연구가 필요한 것으로 파악되었다. 본 연구의 결과는 향후 개별 연구의 위상을 정립하고 연구분야를 찾아내는 데에 도움이 될 수 있을 것이다.
기술의 발전은 많은 변화를 가져오고 있다. 한국의 경제성장과 더불어 국내 기업들이 과거와는 다르게 해외로의 진출이 활발해지고 있다. 최근에는 한류에 힘입어 동남아 시장을 중심으로 대기업 외에도 많은 중소 및 중견기업들이 진출하고 있다. 본 연구에서는 기업의 해외 진출 전략 동향을 파악하고자, 외국의 학술 데이터베이스인 scopus 활용하였다. 해외진출 전략이라는 단어를 제목으로 검색을 하고 이를 통해 총 153개의 논문의 초록을 확보하였다. 확보된 초록 논문을 전처리를 통해 분석에 가능한 데이터로 만들고 KoNLP를 활용하여 분석을 수행하였다. 분석결과 중요한 키워드가 10개 도출이 되었다. 본 연구의 결과는 기업들이 해외 진출에 대한 연구 동향을 파악하는데 목적이 있으며, 이를 통해 연구자들에게 해외 진출 전략의 동향을 제공하는데 그 목적이 있다. 이 연구는 향후 해외진출 전략에 대한 연구를 위한 가이드라인을 제공할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 한국어 감정 분류에 기반이 되는 감정 자질 추출의 효과적인 추출 방법을 제안하고 평가하여, 그 유용성을 보인다. 한국어 감정 자질 추출은 감정을 지닌 대표적인 어휘로부터 시작하여 확장할 수 있으며, 이와 같이 추출된 감정 자질들은 문서의 감정을 분류하는데 중요한 역할을 한다. 문서 감정 분류에 핵심이 되는 감정 자질의 추출을 위해서는 영어 단어 시소러스 유의어 정보를 이용하여 자질들을 확장하고, 영한사전을 이용하여 확장된 자질들을 번역하여 감정 자질들을 추출하였다. 추출된 한국어 감정 자질들을 평가하기 위하여, 이진 분류 기법인 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용해서 한국어 감정 자질로 표현된 입력문서의 감정을 분류하였다. 실험 결과, 추출된 감정 자질을 사용한 경우가 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 14.1%의 성능 향상을 보였다.
증상 진단 시스템이라 함은 환자가 자신의 증상을 설명하고, 한의사가 증상에 맞는 질병 진단을 내리는 것을 말한다. 증상 진단 시스템을 자동화하기 위해서는 환자의 자연어로 이루어진 증상 설명에 대한 분석이 필요하다. 이에 본 논문에서는 증상 설명에 대하여 형태소 분석을 수행하고 한의학 병증 데이터와 비교하여 적합한 진단을 내리도록 증상 진단 시스템을 개발하였다. 증상 진단 검색의 효율을 높이기 위해서 Document형 NoSQL인 MongoDB를 이용하여 각각의 병증 데이터를 하나의 도큐먼트로 하고, 그 안의 필드값을 유연하게 관리할 수 있도록 데이터베이스를 구축하였다. 또한, 진단의 근거가 되는 한의사의 병증 설명과 환자의 증상 설명에서 사용되는 용어의 차이를 줄일 수 있도록 환자의 증상 설명을 축적하고 정제하여 일반인에게 친숙한 단어로 구성된 설명데이터를 제공할 수 있게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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