• Childhood Kidney Diseases
• /
• 제9권1호
• /
• pp.8-14
• /
• 2005

목 적 : 정상 만삭아의 혈압을 측정하여 우리나라 신생아의 평균혈압을 알고 기존의 참고치로 사용되고 있는 외국 자료와 비교하고 신생아 고혈압 선별에 도움이 되고자 이 연구를 시행하였다. 방 법 : 2003년 5월부터 2004년 1월까지 포천 중문의과대학교 분당차병원에서 출생한 건강한 신생아 중 남아(194명), 여아(189명) 총 383명을 대상으로 진동식 자동 혈압계로 1-3회 측정하여 총 773회를 혈압치를 수집하였다. 전체 대상아의 평균 혈압과 성별 간, 분만 방법 간, 이상 병력의 유무(산모 질환, 주산기 과거력이나 단일제대 동맥 중 하나라도 있는 경우)에 따른 혈압의 차이를 구하고 출생체중과 재태기간에 따른 수축기 혈압의 변화를 알아보았다. 결 과 : 전체 대상아 383명의 수축기 혈압은 70.8$\pm$10.9 mmHg, 이완기 혈압은 43.4$\pm$8.0mmHg 이었다. 성별 간 비교에서는 남아의 수축기 혈압은 71.1$\pm$11.4 mmHg, 이완기 혈압은 43.6$\pm$8.2 mmHg, 여아의 수축기 혈압은 70.5$\pm$10.3 mmHg, 이완기 혈압은 43.2$\pm$7.7 mmHg로 성별 간 혈압의 통계학적 유의한 차이는 없었다.(p>0.05). 분만 방법의 차이에 따른 혈압의 비교에서는 혈압 측정한 날을 수정하여 비교한 결과 제왕절개를 한 군과 질식분만을 한 군 간의 혈압은 통계학적으로 유의한 차이가 없었다(P>0.05).이상 병력의 유무에 따른 혈압의 비교로는 이상 병력이 있는 군은 72명으로 수축기 혈압이 71.5$\pm$12.3 mmHg, 이완기 혈압이 43.4$\pm$8.5 mmHg이었으며, 이상 병력이 없는 311명의 신생아는 수축기 혈압이 70.6$\pm$10.5 mmHg, 이완기 혈압이 43.4$\pm$7.9 mmHg로 두 군 간 통계학적 유의한 차이는 없었다(P>0.05). 또한 출생체중과 재태기간이 증가할수록 수축기 혈압은 상승하였다.(r=0.1420, 0.0360)결 론 : 본 연구에서 건강한 신생아 383명을 대상으로 혈압을 측정한 결과 기존의 외국 데이터와 유사하였고, 이를 토대로 신생아 고혈압의 조기선별하고 치료를 시작하여 그 주요 원인이 되는 신질환 합병증의 예방과 신기능의 유지에도움이 되고자 한다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.493-500
• /
• 2021

본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권9호
• /
• pp.26-44
• /
• 2011

본 연구는 기지국 설치 건물의 층별 전자파 강도가 인체에 유해한지, 그리고 예측 가능한지를 조사하기 위해 수행되었다. 조사는 산란체가 많은 기지국과 산란체가 적은 기지국을 선별하여 실험을 하였다. 실험은 국제 규격과 국내 TTA 표준을 모두 충족시키기 위해, 기지국이 설치된 건물의 층별로 세가지 높이(1.1m,1.5m,1.7m)를 기준으로 하여 각 높이에서 3개의 위치에서 전자파 강도의 실효값(rms)이 측정되었다. 9개의 위치에서 측정된 주파수별 실효값(rms)의 Max가 전자파 인체 보호 기준대비 최대 48.12%(옥상 측정값)로 주파수별로 인체보호 기준을 만족함을 확인하였다. 그리고 산출된 주파수 별 노출지수 합도 최대 0.1445로 기준 1대비 최대 7배 이상 낮은 수준임을 확인하였다. 기지국별, 층별 조건에서는 868MHz, 2.14GHz의 전자파 강도 모두 P>0.005로 유의하였으며, R-Sq(조정)값이 50% 이상값을 보여서 회귀 방정식이 데이터의 정보를 충분히 흡수하고 있다는 것을 확인하였다. 그러나 기지국 데이터 통합, 층별 데이터 통합 조건에서는 868MHz, 2.14GHz의 전자파 강도 모두 P>0.05 이지만, 868MHz 전자파 강도의 R-Sq(조정)값이 50%이하 값(34.15%)을 보여서, 868MHz 전자파 강도는 기지국이 설치된 환경에 많은 영향을 받는 것을 확인 할 수 있었다. 2.14GHz의 전자파 강도는 R-Sq(조정)값이 50% 이상(51.8%)를 보여서 2.14GHz의 전자파 강도의 회귀방정의 모형은 적합하였으며, 기지국이 설치된 건물의 주변 환경에 크게 영향을 받지 않고, 기지국 설치 건물의 층별 전자파 강도를 회귀 방정식으로 예측 할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제12권5호
• /
• pp.171-180
• /
• 2023

우리나라 3대 수면 질환으로는 코골이, 수면무호흡증, 불면증이 있다. 수면 부족은 만병의 근원이며 수면 부족으로 인한 질병은 심혈관계 질환, 인지장애, 비만, 당뇨, 대장염, 전립선암에 이르기까지 다양하게 나타난다. 수면 관리 중요성을 인식한 정부도 2018년 7월부터 수면다원검사를 국민건강보험 혜택을 적용해서 작은 부담으로 검사를 받아볼 수 있도록 하고 있다. 그럼에도 불구하고 불면증 환자는 시간적·공간적·경제적 부담감을 해소하고 일상생활 속에서 수면의 질을 관리할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 병원이 아닌 일상생활 속에서 수면관리에 활용할 수 있는 안대형 생체신호 측정기기를 개발하였다. 측정기기에서는 6개 생체신호(안구동작, 뒤척임, 체온, 산소포화도, 심박수, 오디오)를 측정할 수 있다. 사용되는 센서로는 안구동작, 뒤척임은 자이로스코프센서(MPU9250, InvenSense, 미국)가 사용되었다. 센서값 입력 범위는 258~460°/sec 단위로 조정되며, 입력 범위값 내에서 작동상태를 확인하였다. 체온, 산소포화도, 심박수는 센서(MAX30102, Analog Devices, 미국)를 사용하였다. 체온은 30~45℃ 작동상태를 확인했으며, 산소포화도 사용범위는 미사용상태는 0%이고 사용상태는 20~90%의 작동상태를 확인하였다. 심박수의 범위는 40~180 bpm에서 작동상태를 확인하였다. 오디오 신호는 센서(AMM2742-T-R, PUIaudio, 미국)를 통해서 생체신호를 측정하며 감도는 -42±1 dB이며 주파수 범위는 20~20 kHz에서의 작동상태를 확인하였다. 시스템 구성은 생체신호 측정기기와 데이터수집 장치로 PC 및 모바일 애플리케이션으로 구성되었다. 측정된 데이터는 모바일과 PC로 수집되며 수집된 데이터는 수면의 단계를 판단하고 수면 유도와 수면장애에 대한 사전 선별기능을 진행할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있다. 앞으로 간편하게 가정에서 불면증 환자들에게 수면의 질을 측정할 수 있게 되어 불면증 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 예상한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권11호
• /
• pp.301-313
• /
• 2020

본 연구는 비상대비 시뮬레이션 모델과 군사연습 워게임 모델간 연동방안에 대한 연구이다. 비상대비 정부 연습은 메시지에 의한 연습으로 진행되고 있으며 실전과 유사한 상황을 조성하기 위해 시뮬레이션 모델에 대한 기술개발을 진행하고 있다. 실전과 유사한 상황을 조성하기 위해서는 군사 상황이 반영되어야 하고 이를 위해서는 군사연습 워게임 모델과 연동이 필요하다. 군사연습 워게임 모델은 태극 JOS 등 여러 모델이 표준화된 연동방식인 HLA/RT를 적용하고 있고 군사연습 워게임 모델과 연동하기 위해서는 HLA/RTI 연동방식을 적용할 필요가 있다. 또한, 비상대비 시뮬레이션 모델은 군사연습 모델에서 적 위치, 주요시설에 대한 적 공격 상황 등 한정된 정보만 필요하므로 정보를 선별적으로 선택하여 연동할 수 있는 연동방안이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 비상대비 시뮬레이션 모델과 군사연습 워게임 모델간 연동방식과 정보를 선택적으로 연동할 수 있도록 연동인터페이스 설계 방안을 제시한다. 연동인터페이스 주요기능은 페더레이션 동기화, 저장 및 복구, 객체관리 서비스, 시간 관리, 데이터 필터링 기능이 있다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.76-85
• /
• 2011

본 논문에서는 외적요인에 따른 RSS 특성을 분석하고, RSS를 이용한 효율적인 실시간 실외 위치 추적 알고리즘과 그에 기반 한 시스템을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 지정된 공간 내에서의 위치별 신호 세기를 DB화하여 칼만 필터 이론을 적용한 예측을 통한 정확한 좌표를 선별하는 방법을 적용하여 위치 추적의 정확도를 높였다. 제안된 알고리듬의 검증을 위한 하드웨어 장치로는 802.15.4(ZigBee) 네트워크 환경에서 위치 정보를 전송하기 위해 태그(Tag), AP(Access Point), 데이터 수집기(Data Receiver) 등으로 구현하였다. 각각의 하드웨어는 Texas Instrument(TI)사의 MSP430 마이크로프로세서와 CC2420 무선통신 칩을 사용하여 구현되었다. 또한 태그 위치를 2차원 평면상에 나타내기 위한 실시간 위치 추적 프로그램을 구현하였다. 제안된 알고리즘에 기반 한 실시간 위치추적 시스템을 구축하여 태그의 위치를 추적한 결과 외적요인에 비교적 안정한 RSS 값을 갖는 실외 환경에서는 19.12cm의 평균 거리 오차와 5.31cm의 표준편차를 갖는 실시간 위치 추적 시스템의 효율성과 정확성이 나타남을 확인 할 수 있었다. 한편, 외적요인에 의해 불안정한 RSS 값을 갖는 실내 환경에서는 제안한 알고리즘과 그에 기반 한 시스템이 정확한 실시간 위치 추적에 다소 어려움이 있음을 확인 할 수 있었다.

• 구강회복응용과학지
• /
• 제36권1호
• /
• pp.12-20
• /
• 2020

목적: 본 연구는 일반 인구의 대표 표본에서 우울증의 발현과 심각도, 씹기 불편감 사이의 관계를 분석하였다. 연구 재료 및 방법: 전국 대표 표본(n = 8150)을 대상으로 하였으며, 씹기 불편감은 해당 문제에 관한 설문 조사에 응답한 사람들로 정의하였다. 우울증은 PHQ-9 설문 조사에서 총 점수가 10점 이상인 대상자로 정의하였다. 인구 통계, 사회적 경제적 특성 및 동반 질환에 관한 데이터를 포함하여 다중 로지스틱 회귀 분석을 수행하고 분석하였다. 결과: 한국인의 경우 씹기 불편감이 없는 사람(10.2%)보다 씹기 불편감이 있는 사람(17.2%)에서 우울증의 유병률이 유의하게 더 높았다. 다변량 로지스틱 회귀 분석에서 우울증의 존재는 CP와 유의하게 관련 있었다(adjusted odd ratio [aOR]: 1.90, P < 0.001). 씹기 불편감의 위험은 우울증의 심각도가 증가함에 따라 증가하였다: 중증 우울증(OR: 2.62, P < 0.001), 중등도 우울증(OR: 2.19, P < 0.001). 결론: 중증 우울증을 보이는 개인에서 우울증의 공존여부가 씹기 불편감과 상당히 연관되었다. 씹기 불편감 환자 치료에 있어 우울증의 선별검사가 고려되어야 한다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제16권4호
• /
• pp.50-59
• /
• 2015

한국 건설 기업들의 해외 진출이 기하급수적으로 늘어나고 있지만 프로젝트를 수행함에 있어 사업의 수익률은 대기업과 경험이 부족한 중소기업을 비교하였을 때 큰 차이가 나타난다(대기업 5건 중 1건 적자, 중소기업 3건 중 1건 적자 공사). 또한 경험이 부족한 중소, 중견 기업들, 특히 하도급 업체에게는 프로젝트 참여시 사업의 적절성을 판단하기란 어려우며 그에 따른 수익률 또한 예측하기 어렵다. 이에 본 연구는 중소/중견 업체, 특히 하도급 업체 관점에서 해외 건설공사 진출 시 수익률에 영향을 미치는 영향인자를 도출하기 위해 1965년부터 시행된 8,637건의 해외건설 준공데이터 및 문헌고찰 기반으로 수익률에 영향을 미치는 10개 인자를 도출 후 다중회귀분석을 통해 영향인자 간 가중치를 도출하였다. 이를 기반으로 사례기반 추론 기법을 이용하여 수익률 예측 모델을 개발하였으며, Type1 &Type2 error 분석을 통해 검증 결과 11%의 오차율을 보였다. 이러한 수익성 예측 모델을 활용하여 국내 건설 하도급업체들은 해외건설공사 진출 시 해당 프로젝트의 수익성 분포를 사전에 확인하여 양질의 프로젝트를 선별하고, 사업 참여의 의사결정에 중요한 참고자료가 될 것을 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제13권3호
• /
• pp.119-140
• /
• 2007

추천 시스템은 정보의 홍수 속에서 사용자로 하여금 자신에게 더욱 가치 있고 흥미로운 정보를 선별할 수 있도록 돕는 자동화된 정보 여과 시스템이다. 최근 분산 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 지금까지의 중앙 서버에서 모든 정보를 관리하는 중앙 집중 방식의 추천 시스템에서 P2P 환경의 접근 방식으로 선회하고 있다. 협력적 여과는 상업적인 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 정보 여과 기법이지만, 그 성공에도 불구하고 확장성(scalability)과 데이터의 희박성(sparsity), 악의적인 사용자의 공격(shilling attack)에 대한 방어 등에 관련된 여러 제약을 갖는다. 중앙 집중 방식에서 분산된 방식으로의 변화는 추천의 신뢰성과 개인 정보의 남용 가능성에 관련한 문제점을 일부 해결할 수 있으나, 조작된 사용자 프로파일을 사용하여 추천을 조작하려는 의도를 갖는 악의적인 사용자의 공격에는 중앙 집중 방식과 마찬가지로 취약할 수 있다. 본 논문에서는 개인 정보의 오남용과 악의적인 사용자의 공격에 관련된 문제점을 해결하고, 분산된 환경에서 효과적인 협력적 여과를 수행하여 추천의 성능과 정확성을 높이기 위한 멀티 에이전트 기반의 추천 프레임워크를 제안한다. 추천의 신뢰성을 높이기 위해 사용자간의 신뢰 정보를 사용하며, 각 사용자의 개인 에이전트와 이동 에이전트간의 정보교환을 통해 효과적으로 신뢰 정보를 전파하고 분산된 유사도 계산의 효율성을 높였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제3권12호
• /
• pp.511-522
• /
• 2014

소프트웨어 개발 및 유지보수 과정에서 여러 종류의 버그가 발생된다. 버그는 소프트웨어의 개발 및 유지 보수 시간을 증가시키는 주요원인으로 소프트웨어의 품질 저하를 초래한다. 버그의 발생을 사전에 완벽하게 방지하는 것은 불가능하다. 대신 버그 질라(Bugzilla), 멘티스BT(MantisGBT), 트랙 (Trac), 질라 (JIRA)와 같은 버그 트래킹 시스템을 이용하여 버그를 효과적으로 관리하는 것이 가능하다. 개발자 또는 사용자가 발생된 버그를 버그 트래킹 시스템에 보고하면, 프로젝트 매니저에 의해서 보고된 버그는 버그 해결에 적합한 개발자에게 전달되어 해결될 때까지 버그 트래킹 시스템에 의해서 추척된다. 여기서 프로젝트 매니저가 버그 해결에 적합한 개발자를 선별하는 것을 버그 분류 작업 (Bug triaging)이라고 하며, 대량으로 발생되는 버그 리포트들을 수동으로 분류하는 것은 프로젝트 매니저에게 있어서 매우 어려운 문제가 된다. 본 논문에서는 버그 트래킹 시스템에 저장된 과거에 해결된 버그 리포트에서 개발자 별 버그 해결 유형을 추출하고, 이를 활용한 버그 분류 작업, 즉 개발자 추천 방법을 제안한다. 먼저 버그 트래킹 시스템에서 각 개발자가 해결한 버그 리포트들을 분류한 후, 자연 언어 처리 알고리즘과 TF-IDF (Term frequency-Inverse document frequency)를 활용하여 각 개발자 별 단어 리스트를 생성한다. 그 후, 새로운 버그가 발생되었을 때 코사인 유사도를 통해서 생성된 개발자 별 단어 리스트와 새로운 버그 리포트의 단어 리스트를 비교하여 가장 유사한 단어 리스트를 가지는 개발자를 추천하는 방법이다. 두 오픈 소스 프로젝트인 이클립스 JDT.UI와 CDT.CORE를 대상으로 수행한 개발자 추천 실험에서 기계 학습 모델 기반의 추천 방법보다 제안하는 방법이 더 우수한 결과를 얻은 것을 확인하였다.