본 연구의 목적은 심정지 발생의 지역별 변이요인을 규명하는 것이다. 분석을 위하여 244개 행정구역별로 건강상태 및 심정지발생에 관한 지표를 수집하여 분석용 데이터 셋을 구축하였다. 지표 선정을 위해 질병관리본부의 2010년 심정지 조사자료와 지역사회 건강조사자료를 이용하였다. 자료 분석은 다중회귀분석, 지리적 가중회귀분석, 의사결정나무분석 기법을 이용하였다. 의사결정나무를 이용하여 심정지 발생의 지역별 변이를 설명하는 최종 모형을 설정하였다. 최종 모형인 의사결정나무에 근거한 지역별 변이요인은 인구밀도, 고혈압 평생의사 경험진단율, 스트레스 인지율, 고지혈증 평생의사 경험진단율, 우울증 경험률, 건강검진 수검율, 고위험음주율, 현재 흡연율로 나타났다. 심정지 발생을 감소시키기 위한 지역별 보건정책의 수립은 지역의 건강상태, 건강행위 및 사회경제적 요인 등에 근거하여 이루어질 필요가 있다.
정보통신 기술의 발전에 따라 사람들은 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통해 다른 사람과 소통하고 자신의 정보를 공유하고 있다. 그러나 이 과정에서 SNS 이용자들의 개인정보가 의도하지 않게 노출되거나 악용되는 사례가 나타났다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 데이터 관리에 관한 선행 연구를 바탕으로 정보 통제 요소가 SNS 이용자들의 보안 우려와 SNS 사업자에 대한 신뢰에 미치는 효과를 살펴보고자 하였다. 본 연구에서는 이를 통해 접근 통제, 열람 통제 및 확산 통제의 세 가지 정보 통제 요소를 추출하였다. 가장 널리 알려져 있는 SNS 서비스로서 페이스북 이용자를 대상으로 설문 조사를 진행하였다. 총 459개의 자료를 수집하였으며 PLS 알고리즘을 이용하여 분석한 결과, 열람 통제와 확산 통제는 유의하게 SNS 이용자들의 보안 우려를 감소시키고 SNS 서비스 제공자에 대한 신뢰를 증진시킴으로써 SNS 서비스에 대한 만족도와 지속적인 정보 공유 의도를 증가시키는 것으로 조사되었다. 본 연구는 소셜 네트워크 서비스에서 보안 문제를 제기한 선도적인 연구일 뿐 아니라, 실제 구현이 용이한 보안 통제 기법을 소개함으로써 실무적인 측면에서도 가치가 높을 것으로 기대한다.
성공적인 소프트웨어 프로젝트 수행을 결정짓는 중요한 작업 중의 하나는 프로젝트 개발 초기에 소프트웨어 개발 비용을 정확하게 산정하는 것이다. 정확한 산정을 위해서는 빠르게 변화하고 있는 개발 환경 및 기술 변화에 따른 변경 요인을 비용 산정 과정 시 반영시켜야 하며 이를 위해서는 적절한 보정계수 선정과 보정계수 값 적용이 중요시된다. 이에 본 논문에서는 소프트웨어 개발비 대가기준을 위한 어플리케이션 유형 보정계수와 언어 보정계수 산정을 위해 AHP 기법을 적용하였다. 또한, 민감도 분석을 통하여 각 판단 기준이 보정계수에 미치는 영향을조사하였다. 결론적으로, 어플리케이션 유형 보정계수 값은 처리 복잡도에 비해 데이터관리 복잡도와 제어 복잡도에 민감하게 반응하며 또한, 언어 보정계수 값은 디버깅 시간에 비해 개발인력의 보편성과 개발코딩 시간에 더 민감하게 반응하였다. 향후, 연구과제로는 국내의 소프트웨어 개발 환경과 기술을 적절히 반영시킬 수 있는 추가적인 보정계수 결정과 적절한 보정계수 값 조정에 대하여 연구할 것이다. 또한, 언어 보정계수에서는 구체적인 프로그래밍 언어를 들어 좀더 세부적으로 구분한 후 보정계수를 산정하고자 한다.
무선 통신 기술과 휴대형 정보 장치의 발달로 등장한 이동 컴퓨팅 환경(Mobile Computing Environment)은 사용자가 랩탑이나 PDA와 같은 휴대 가능한 장비를 이용해서 사용자의 물리적인 위치나 이동에 상관없이 무선 통신을 이용해서 서버 혹은 다른 컴퓨터의 자원과 함께 작업하는 것을 말한다. 최근 이동 컴퓨팅 환경에서 보편적인 형태가 되고 있는 위치 의존 질의(Location Dependent Query)는 위치에 의존하는 데이타를 처리하는 질의이다 위치 의존 질의는 질의의 결과를 만들어 내는 중요한 척도가 위치이다. 위치 의존 질의를 효과적으로 지원하기 위해서는 이동 호스트의 캐싱 정책과 셀을 담당하는 지구국의 브로드캐스팅 정책이 중요하다. 적절한 캐싱 정책과 브로드캐스팅 정책을 정하기 위해서는 사용자의 이동과 데이타의 공간 속성을 고려해야 한다. 도심에서는 사용자가 도로를 따라서 이동하고 데이타가 도로에 인접해서 위치한다 이런 특징을 가지는 도심에서 이동 호스트의 현재 위치에서 가장 가까운 곳은 직선 거리로 가장 가까운 곳이 아니라 이동 거리가 가장 짧은 곳이다. 따라서, 이전에 행해졌던 연구에서 사용한 직선거리는 도심에 적합하지 않다. 직선 거리(Euclidean Distance)를 사용하면 이동 호스트의 이동 거리를 계산하기 위해서 피타고라스 정리를 이용해서 비슷하게 예상할 수 있지만, 실제 이동거리는 다양한 값이 나을 수 있기 때문에 적합하지 않다 본 논문에서는 도심의 특성을 반영한 브로드캐스팅/캐싱 정책을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동 호스트가 도심의 위치 정보를 효과적으로 캐싱할 수 있도록 인접한 데이터를 클러스터링해서 브로드캐스팅하여 이동 호스트의 구성 시간(setup time)을 최소화하였다. 그리고, 맨하탄거리(Manhattan Distance)를 사용해서 위치 의존 질의에서 사용하는 데이타를 캐싱하고 질의를 처리하는 방법을 제안한다. 맨하탄 거리를 이용해서 캐싱하면 도로에 인접해서 위치한 데이타를 효과적으로 캐싱할 수 있다. 또한, 거리 계산 방법으로 맨하탄 거리를 사용하면 도심에서 실제 이동 거리와 비슷한 값을 알 수 있고, 직선 거리 계산식에 비해서 계산식도 간단하기 때문에 시스템 계산량도 줄일 수 있다.
해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.
기후변화나 여러 환경문제들로부터 지속 가능한 산림자원 관리 및 모니터링을 위해 임상도의 지속적인 갱신은 필수적이다. 따라서 효율적이고 광역적인 산림 원격탐사의 필요성에 따라 차세대 중형위성 4호의 사업이 확정되어 2023년 발사 예정에 있다. 농림위성(차세대 중형위성 4호)는 5 m급 공간해상도와 Blue, Green, Red, Red Edge, Near Infra Red 총 5개 밴드를 가진다. 본 연구는 농림위성의 발사 및 활용에 앞서 농림위성과 유사한 사양을 가지는 RapidEye를 이용하여 위성 기반 수종분류의 가능성을 모의 평가하기 수행되었다. 본 연구는 춘천 선도산림경영단지를 연구 대상지로 하였으며, RapidEye 위성 영상기반 모의 수종분류는 생육기 영상으로부터 추출한 분광정보와 생육기와 비생육기의 NIR 밴드로부터 추출한 GLCM 질감특성 정보가 활용되었고, 이를 입력데이터로 하여 랜덤 포레스트(Random Forest) 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 침엽수종 3종(소나무, 잣나무, 낙엽송), 활엽수종 5종(신갈나무, 굴참나무, 자작나무, 밤나무, 기타활엽수), 침활혼효림 총 9종으로 임상을 분류하였다. 분류 정확도는 임상도와 분류 결과를 대조하여 산출하였으며, 분류 정확도는 분광정보만 사용한 경우 39.41%, 분광정보과 질감정보를 모두 사용한 경우 69.29%의 정확도를 보였으며, 다중시기 분광정보 및 질감정보의 활용을 통해 5 m 해상도의 위성영상으로부터 수종분류의 가능성이 있음을 확인하였다. 향후 식생의 생태적 특성을 더욱 효과적으로 반영한 추가 변수를 대입하여 농림위성 활용 가능성을 제고하고자 한다.
다양한 고객의 요구를 만족시키기 위한 신제품 설계 및 개발의 필요성 때문에 중소기업 간의 융합 활동의 중요성은 증대하고 있다. 특히, 최고 의사결정을 가지는 중소기업 대표는 적합한 융합 활동 파트너를 구하기 위해 인맥관리는 필수적이다. 한편 기업인들은 많은 양의 인맥을 형성하는 것이 중요할 뿐만 아니라 유사한 토픽정보를 가진 기업인과의 인맥관계를 이해하는 것이 중요하다. 그러나 중소기업의 현황 부재와 산업분야별 기업인들의 기술과 특성을 나타낼 수 있는 토픽정보를 수집하는데 어려운 한계가 존재한다. 본 논문에서는 토픽 추출기법을 통해 이와 같은 문제점을 해결하고 3가지 측면에서 기업 네트워크를 분석한다. 구체적으로 C, S, T-Layer 모델이 있으며 각각의 모델은 인맥의 양, 인맥 중심성, 토픽 유사성을 분석한다. 실 데이터를 통한 실험 결과, 인맥의 양이 적은 경우 중심성이 높은 기업과 네트워크를 강화하여 인맥 네트워크를 활성화 시켜야 할 필요가 있고, 토픽 유사성이 낮은 경우 주제 기반의 네트워크를 활성화 시켜야 할 필요가 있다는 것을 실험을 통해 확인하였다.
의료환경이 IT기술과 접목되어 의료 서비스에 대한 패러다임이 치료에서 예방으로 변화하고 있다. 특히, ICT 융 복합 디지털 헬스케어 기술이 병원 의료 시스템에 접목되면서 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능과 같은 기반기술이 클라우드와 함께 사용되고 있다. 특히, 의료 서비스가 IT 기기와 함께 사용되면서 의료 서비스는 점점 더 사용자가 손쉽게 접근할 수 있도록 의료 서비스의 품질이 향상되고 있다. 클라우드 의료 환경 서비스에 IoT 서비스를 접목하려는 의료기관들은 병원 운영 비용 절감 및 서비스 품질 개선을 위해서 노력은 하고 있지만 아직 완벽하게 지원되지는 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 클라우드 환경을 구축한 병원 IoT 시스템에서의 환자 정보 수집모델을 제안한다. 제안 모델에서는 병원 IoT 시스템을 구축한 클라우드 환경의 병원에서 환자의 질병 정보를 환자신체에 부착된 IoT 장치를 통해서 제3자가 환자의 생체 정보를 불법적으로 도청 및 간섭하는 것을 예방한다. 제안 모델에서는 병원을 방문하는 환자들의 식습관과 관련하여 발생되는 질병을 IoT 장치를 통해 수집하여 치료받을 수 있도록 의료진이 환자의 질병 정보를 분석하도록 한다. 분석된 질병 정보는 환자의 질병 정도에 따라 처방과 관리를 손쉽게 처리하도록 병원 업무를 최소화한다.
위성영상 분류를 위한 관심 지역 추출은 국토 공간을 효율적으로 관리하기 위한 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 위성영상 분류에 관한 최근의 연구들은 관심 지역을 선택하는데 있어서 영상 내의 정보에 의존하는 경우가 많다. 본 연구에서는 고해상도 영상으로부터 구축된 공간정보인 연속수치지형도를 활용하여 효과적인 관심 지역 선택 방안을 제시하였다. 본 연구에 사용된 공간정보는 국토지리정보원에서 제공하는 2013년~2017년 연속수치지형도와 환경부에서 제공하는 2015년 세종시 토지피복도를 활용하였다. 공간정보를 통해 추출된 관심 지역의 정확도 검증을 위해 2015년 10월 28일과 2018년 7월 7일 촬영된 KOMPSAT-3A호 위성영상을 사용하였다. 2013년~2015년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2015년 기초샘플을 추출하였다. 또한, 2015년~2017년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2018년 기초샘플을 추출하였다. 연속수치지형도와 토지피복도를 융합할 때 발생하는 중복된 영역은 데이터의 혼동을 방지하기 위해 모두 제거하였다. 최종적으로 관심 지역 내에서 검사점을 생성하고, 2015년, 2018년 K3A 위성영상과 오차행렬을 통해 추출된 관심 지역의 정확도를 나타냈으며 전체 정확도는 각각 약 93%, 72%로 나타났다. 관심 지역의 정확도 검증을 통해 정확하게 분류된 지역은 관심 지역으로써 사용할 수 있고 오분류된 지역은 변화탐지를 위한 참고자료로서 활용할 수 있다고 판단된다.
협업 사이버-물리 시스템(Collaborative Cyber-Physical Systems, CCPS)은 물리 세계와 사이버 세계가 밀접하게 결합하여 공동의 목표를 달성하기 위하여 협업을 수행하는 시스템이다. 한편, 단일 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical System)의 경우에는 ISO 26262 또는 IEC 61508과 같은 표준을 따르거나 다양한 위험 분석 기법을 적용함으로써 그 안전을 확보할 수 있다. 그러나 CCPS에서는 협업을 수행중인 한 CPS의 결함으로 인하여 다른 협업 중인 CPS에게 수많은 결함을 발생시키기 때문에 안전의 확보가 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 CCPS의 위험을 분석하여 안전을 확보하기 위해 복합적인 위험 분석과 위험 분석 산출물 사이의 관계를 기반으로 하는 위험 치명도 매트릭스(Fault Criticality Matrix, FCM)를 제시한다. FCM에서는 결함, 결함의 치명도, 안전 가드와 안전 가드의 발생 확률, 결함의 영향 및 순위를 나열하여 분석한다. 안전 엔지니어는 이를 통해 시스템의 설계 단계에서 각 결함의 치명도와 영향을 분석하고, 설계된 안전 가드를 통해 식별된 고장을 효과적으로 관리하고 제어함으로써 안전한 CPS를 개발할 수 있다. 제시된 방법의 유용성을 확인하기 위해 CCPS의 대표적 예인 군집주행에 대하여 사례 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 도구를 사용하여 군집주행 시스템에 FCM을 적용함으로써 상세한 결함 치명도 분석을 수행하였고, 분석 결과는 적합성과 효과성 관점에서 점검되었다. 또한 군집 주행에 대한 시뮬레이션 수행을 통해 FCM을 사용하여 결함 치명도를 분석한 군집주행 시스템이 발견된 모든 결함을 완화시켜 충돌 가능성을 크게 낮추었음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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