처방전달시스템은 처방의 수행은 의사가, 그에 따른 의약품조제는 약사가 수행함으로써 의약품의 오․남용을 방지하기 위한 의약분업의 실시에 따른 국민불편의 최소화와 약화사고에 따른 인증문제 등을 지원하기 위한 정보시스템이다. 처방전달시스템은 환자 개인정보의 허용된 범위 내에서의 공유와 공유를 위한 각종 개인정보 보호장치, 처방의 안전한 전달을 위한 내용의 비밀보장과 위변조방지 및 송신자와 수신자의 인증을 위한 장치가 필수적으로 필요하다. 또한 자료의 생명주기 측면에서 본다면, 처방전의 생성은 병․의원에서 이루어지며 소멸은 약국 및 환자에의해 이루어진다. 자료의 유통과정에 살펴보면 처방전달시스템의 주요성공요인은 정보의 생산자인 병․의원(의사)의 적극적인 정보제공의지와 이를 지원하는 편리한 정보시스템의 구축이라고 할 수 있다. 정보의 생산자인 병․의원 정보시스템 환경은 다양하고 복잡하기 때문에 기존의 애플리케이션을 이용하면서 처방의 전송을 위해서는 기존 애플리케이션 및 플랫폼에 독립적이며 자료의 적합한 취합과 통합이 가능하도록 지원하는 시스템이 필요하다. 처방전달 메시징시스템은 이러한 복합적인 정보시스템 환경을 지원하며 동시에 처방정보의 안전한 전달을 위해 플랫폼으로 실행될 수 있는 시스템을 말한다. 또한 처방의 비교적 짧은 생명주기와 지역적 생산, 유통구조를 적합하게 지원하기 위해 지역별 독립시스템의 구축과 공통정보 활용을 위한 중앙시스템과의 역할분담 모델에 근거한 분산시스템의 구축이 요구된다. 본 연구에서의 처방전달 메시징시스템은 일반적인 메시지서비스의 특성을 기본으로 자료전달을 위해 자료 암호화와 복호화, 송신자와 수신자에 대한 인증 및 자료접근 제한기능을 제공하며 각 클라이언트와 서버간의 실시간 연결 혹은 지연연결을 지원하는 독립적인 애플리케이션이다. 이러한 처방전달 메시징시스템을 구성하는 각 요소에 대해 정의하고 개념적 모델을 설계하고자 한다.에게 청구되며, 소비자에게 전송 되는 청구서는 사용자DB를 참조하여 사용자가 미리 정의한 원하는 형태로 변환되어 전달되며, 필요시 암호화 과정을 거치는 것이 가능해야 한다. 전송된 청구서는 전자우편의 경우, 암호해독이 가능한 전용 브라우저를 통해 열람 되며, 이는 다시 전용 브라우저를 통해 지불인증이 승인되어 청구 제시서버에게 전송된다. EBPP 시스템의 제어 흐름은 크게 기업이 청구 정보를 소비자에게 제시하는 흐름과 소비자의 지불 승인으로 인해 기업이 은행에 지불을 요구하는 흐름으로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 통합 청구서버 및 정구 제시서버의 역할 및 구성 요소들에 대해 서술하고, EBPP 시스템과 연동하여야 하는 메일 서버와의 상호 작용에 대해 서술할 것이다. 본 시스템을 아직 구현이 되지 않은 관계로 시스템의 성능 등의 수치적 결과를 제시할 수 없는 상태다., 취약계층을 위한 일차의료, 의약관리), ${\circled}2$ 보건소 조직 개편 및 민간의료기관과 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주고 있다.ble nutrient (TDN) was highest in booting stage (59.7%); however no significant difference was found among other stages. The concentrations of Ca and P were not different among mature stages. According to these results, the yellow ripe period is appropriate to harvest the whole crop rice for forage considering dry matter yields,
최근 스마트폰의 확산에 힘입어 유용한 광고 매체로서 모바일 미디어에 대한 관심이 증가되고 있다. 모바일 미디어는 소비자들에게 언제, 어디서나 원하는 정보를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 상호작용이 가능하다는 점에서 기존 광고매체들과는 차별화된 장점을 가진 것으로 평가 받고 있다. 그 동안 모바일 광고 연구들은 모바일 광고에 대한 만족도, 수용도 등을 서베이를 토대로 분석한 연구와 모바일 광고 메시지 수신에 영향을 미치는 요인을 중점적으로 탐구한 연구, 실험연구를 통해서 모바일 광고가 브랜드 회상, 광고태도, 브랜드 태도 등에 미치는 영향을 검증하는 연구들이 많이 진행되었다. 그러나 실증데이터를 통한 연구는 거의 진행되지 않았다. 본 연구에서는 상용서비스 중인 모바일 광고플랫폼을 기반으로 광고효과를 알아보기 위하여 광고주, 광고플랫폼, 퍼블리셔 관점에서 광고특성, 매체특성을 정의하고 각 특성이 광고효과에 미치는 영향을 분석하였다. 각 특성에 대한 회귀분석 결과 모바일 광고의 광고특성인 광고규격과 쾌락적, 실용적으로 구별한 매체 특성이 광고효과에 유의미한 결과를 나타냈으며, 서로간의 상호작용 효과도 확인하였다. 연구결과를 통하여 모바일 광고 업무 시 광고상품에 맞는 광고소재 제작 및 매체계획 등 광고효과에 최적화된 광고전략 수립에 기여할 것으로 보인다.
최근 OGC(Open Geospatial Consortium)의 SWE(Sensor Web Enablement) 플랫폼에서는 센서 네트워크에서 수집된 센싱 데이터나 동영상을 인터넷 웹을 통해 실시간 제공하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나 아직 자동차, 기차, 선박 및 사람 등과 같은 이동 물체를 중심으로 형성된 이동 센서 네트워크에서 수집된 센싱 데이터나 동영상을 인터넷 웹상에서 제공하는 연구는 미흡하다. 이에 본 논문에서는 이동 센서 네트워크에서 수집된 정보를 인터넷 상에서 도시하기 위해 위치 기반의 동영상 및 센싱 데이터 처리 방안을 제시한다. 이를 위해 GPS, 센서 네트워크 및 영상장치로 수집된 이질적인 데이터와 통합 데이터의 처리 방안을 제안한다. 더불어 제시된 데이터 처리 방안에 따라 GPS, 센서 네트워크 및 영상 장치로부터 수집된 상황 데이터를 수선하여 공통 인터페이스를 비롯한 파싱, 큐잉, 통합 메시지 생성 등의 데이터 처리 기능을 수행하는 통합 어댑터를 구현한다. 이를 통하여 GPS, 영상장치, 센서 네트워크를 통해 수신되는 상황 데이터도 효과적으로 처리하는 것을 확인하였으며, 향후 위치 기반의 다양한 상황 정보 서비스를 개발하는 데 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문은 와이브로 휴대기기를 이용한 차량의 운행, 고장, 이상 정보의 모니터링 기술에 관한 것으로서, 차량 내부 망(In-Vehicle Network)에 연결된 엔진, 트랜스미션, 브레이크, 에어백 등의 제어장치인 ECU(Electronics Control Unit) 및 각종 센서들로부터의 데이터 획득을 위해 차량내의 OBD-II(On-Board Diagnostics) 커넥터에 차량 정보 수집 장치를 연결한다. 또한, 와이브로 휴대기기(휴대폰, PDA, PMP, UMPC 등)에 차량 진단 프로그램을 탑재하여 차량 주행 중에 발생되는 운행, 고장, 이상 정보를 실시간으로 수집 및 분석하여 이상 징후 발생 시 알림 메시지를 발생하여 차량의 이상에 대해 신속히 대처할 수 있다. 이와 동시에, 휴대기기를 통해 수집된 차량 정보 데이터는 와이브로망을 통해 차량 관리 전문회사의 서버로 전송되어 체계적인 차량 관리에 활용될 수 있어 차량에 대한 지식이나 상식이 부족한 모든 운전자에게 차량 관리에 대한 편리함을 제공하여 안전운전 및 경제운전 등의 서비스를 제공할 수 있다. 차량 진단 장치와 유선으로 연결하는 경우 와이어링 하네스에 의한 각종 노이즈가 유입되어 커넥터 내구성이 나빠져 우려가 상존한다. 이러한 어려움을 해결하고자 본 연구에서는 차량에 탑재되는 차량 정보 수집 장치와 운전자가 사용 중인 개인의 와이브로 휴대기기로 차량 진단 및 모니터링이 가능한 시스템을 구성 하였고, 차량 정보 및 상태 자료 공유 연통 플랫폼의 정의에 따른 시스템에 있어서 자료의 획득 및 연동기술을 연구하였다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술과 영상 처리 기술의 발달로 현실의 공간 및 물체 정보를 3차원 데이터로 표현하는 포인트 클라우드 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 특히, 포인트 클라우드 기술은 공간 정보를 정밀하게 제공할 수 있어 AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality), 자율 주행 자동차 분야 등 높은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터가 필요로 되는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 다양한 기술 개발이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 효율적인 압축 및 전송 방안에 대해 논의를 진행 중이다. 본 논문에서는 기존의 MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)-SRD (Spatial Relationship Description) 기술의 확장을 통해 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 분할 전송 방안을 제안하고, 네트워크 상황뿐 아니라 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 MPEG-DASH 표준에서 정의한 시그널링 메시지에 품질 파라미터를 추가로 정의한다. 또한, ROUTE (Real time Object delivery Over Unidirectional Transport)/DASH 기반 이종망 환경의 검증플랫폼을 설계하고, 결과를 통해 제안한 기술의 타당성을 확인한다.
소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.