• Journal of KIISE
• /
• v.42 no.7
• /
• pp.834-839
• /
• 2015

Recently, wellness has become an issue related to improvements in personal health and quality of life. Data that are accumulated daily, such as meals and momentum records, in addition to body measurement information such as body weight, BMI and blood pressure have been used to analyze the personal health data of an individual. Therefore, it has become possible to prevent potential disease and to analyze dietary or exercise patterns. In terms of food and nutrition, analyses are performed to evaluate the health status of an individual using dietary data. However, it is very difficult to process the large amount of dietary data. An analysis of dietary data includes four steps, and each step contains a series of iterative tasks that are executed over a long time. This paper proposes a problem solving environment that automates dietary data analysis, and the proposed framework increases the speed with which an experiment can be conducted.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.10 no.7
• /
• pp.1-6
• /
• 2019

Modern society is undergoing nutritional imbalance according to the diet as the number of one person increases. This is increasing the incidence of chronic diseases such as gastrointestinal diseases and digestive diseases. This study suggests the prediction of dietary knowledge using multiple regression analysis for preventing chronic stomach diseases. The proposed method manages user's stomach diseases and dietary nutrition through the prediction of nutrition knowledge. It collects user's PHR through smart device and integrates in the health platform. The integrated data analyzes the dietary and activity of the user through multiple regression analysis. It predicts the required nutrients and provides services to users through applications. Therefore, it suggests recommended dietary components and consumed calories, appropriate dietary components based on the user's basal metabolism, and gastrointestinal levels. With the personalized health management, modern people can manage gastrointestinal diseases through a balanced diet.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.342-344
• /
• 2023

클라우드 시장의 성장과 마이크로 서비스 접근식이 제기됨에 따라 IT인프라를 관리하기 위한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 하지만 고도화 및 분산된 환경에서 관찰 가능성 응용을 확보하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 모니터링 시스템을 통한 데이터 분석 중 수집한 데이터의 분석이 난해하다는 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 NAB 데이터셋을 대상으로 STUMPY를 이용하여 데이터를 시각화하고, CNN을 이용하여 분류 작업을 수행한다. 분류를 수행한 데이터셋은 이상치 데이터와 이상 전조 데이터, 정상 데이터셋으로 분류하여 데이터셋을 구성한다. 구성한 학습 데이터셋에 대해 훈련을 마친 딥러닝 모델은 부하 테스트 환경에서 수집한 데이터에 대한 그래프 패턴을 분석하여 이상치 데이터와 이상 전조 데이터를 탐지한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.20 no.2
• /
• pp.377-385
• /
• 2009

Twenty five female students in Seoul participated and were divided into two group in the experiment of weight loss effect of two treatments. Fourteen students(Treatment A group), randomly chosen from the students, had fed on diet foods and exercised over 8 weeks, and the remaining students(Treatment B group) had fed on diet foods only for the same periods. Weights of 25 students had been measured repeatedly four times at an interval of two weeks during 8 weeks, It resulted from mixed model analysis of repeated measurements data that separate Toeplitz pattern for each treatment group was selected as the optimal covariance pattern. Based upon the optimal covariance pattern model, the baseline effect and time effect were found to be highly significant, but the treatment-time interaction effect was found to be insignificant. Finally, the students with diet foods and exercises were more effective in losing weight than the students with only diet foods were.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.10 no.10
• /
• pp.337-346
• /
• 2019

The purpose of this study was to investigate the convergence factors affecting disease management efforts of the middle-aged population who have comorbidities of all three metabolic diseases: type 2 diabetes, hypertension, and dyslipidemia. This study used raw data from the 2015 community health survey(CHS). A multiple hierarchical regression analysis was performed that the included variables explained 20.1% of the variance in weight-loss efforts, 6.8% of exercise efforts and 5.3% diet efforts respectively. This study revealed associations among gender, socioeconomic status, and behavioral habits of smoking and drinking with disease-management efforts. It is important to design a health service or supportive intervention with consideration of multiple factors for patients with multiple metabolic disease.

• Journal of Industrial Convergence
• /
• v.18 no.5
• /
• pp.70-76
• /
• 2020

The purpose of this study was to determine the dietary behavior of adolescents and to determine the association with allergic diseases according to dietary behavior. The data were obtained from the 15th Korea Youth Risk Behavior Survey 2019. Complex-sample descriptive statistics and the chi-square test were used for data analysis in SPSS. Adolescents diagnosed with asthma had a relationship with frequency of breakfast, fruit, soda, energy drink, sweet drink, fast food, vegetable and convenience store eating experience. Adolescents diagnosed with allergic rhinitis were associated with frequency of breakfast, fruit, soda, sweet drinks, vegetables, and milk. Adolescents diagnosed with atopic dermatitis were associated with soda, vegetables, milk, and convenience store eating experiences. Therefore, in the case of adolescents with allergic diseases, it is necessary to educate them on correct dietary behavior so that they can have correct habits.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.349-352
• /
• 2017

파일시스템 포렌식으로 삭제된 파일을 복구할 수 있지만 데이터베이스에서 이용한 데이터 파일의 경우 레코드는 복구할 수 없다. 따라서 데이터베이스 포렌식이 연구되고 있다. 데이터베이스 포렌식은 각 데이터베이스 고유 저장 특성을 이용하여 데이터파일에서 삭제된 레코드를 추출하는 기법이다. 그러나 칼럼 정보를 얻지 못할 경우 기존 데이터베이스 포렌식으로는 레코드 복구가 불가능하다. 데이터 파일의 구성단위인 페이지를 읽어 칼럼구조를 유추하면 레코드를 복원할 가능성이 있다. 본 논문은 칼럼 정보 없이 데이터 파일에 레코드가 저장된 형태를 분석하여 삭제된 레코드를 포함한 파일에 잔존하는 레코드를 복구를 위한 분석과 실험을 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.172-172
• /
• 2017

본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. AW(AutoWiping) 기능이란 차량 앞창(Windshield)에 빗방울이 맺히게 되면 광신호의 산란으로 인해 수광부에 들어오는 감소되는 광신호의 정도에 따라 차량 와이퍼의 속도를 결정해 주는 기능이다. 빗방울이 많이 맺힐수록 광신호는 감소되며 와이퍼는 더 빠른 속도로 작동을 하게 된다. 여기서 강우센서가 강우량이 많으면 감소된 광신호 데이터를 표출하는 현상을 이용하여 강우정보를 생산한다. 강우센서는 총 8개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 10분이면 약 120만 개의 데이터가 생산되게 된다. 이 대량의 데이터에서 정확한 강우량을 산출하기 위해 강우센서의 초기값과 와이퍼 이동시 발생하는 순간 이상치를 제거해야 한다. 하지만 일일이 수백만 개 이상의 데이터에서 모든 이상치를 제거하는 작업은 불가능하다. 따라서 이상치를 포함한 회귀 분석 방법을 연구하였고, 인공강우 발생기를 이용하여 광신호를 강우량으로 환산하는 2가지 회귀식이 유도되었다. 이들은 각각 이상치를 모두 포함시켜 독립변수(광신호)에 따라 종속변수(강우량)의 값이 변화하는 관계를 나타내는 선형회귀분석(model 1), 임계치를 정하여 일정 이상치가 제거된 신호만 통과시키는 대역통과 필터링 분석(model 2)으로 유도된 회귀식을 실강우에 회귀식을 적용하여 정확도를 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2008.06a
• /
• pp.183-188
• /
• 2008

디지털 포렌식이 활성화 되고 수사에서 활용하는 사례가 증가함에 따라 기업과 개인을 비롯한 범죄혐의자들의 이에 대응하기 위한 기술도 증가하고 있다. 이를 안티포렌식 또는 항포렌식이라고 하는데 이는 디지털 자료의 변조, 파괴, 은닉 등으로 나누어 볼 수 있다. 본 논문에서는 범죄 수사현장에서 필요한 안티포렌식에 대응하는 기술인 위 변조된 데이터 추출 기법, 슬랙 영역의 숨겨진 데이터 추출 기법, 스테카노 그래픽 추출 및 분석 기법, 암호 복호화 기법, 삭제된 데이터 및 파괴된 데이터 복원 기법을 소개하고, 이에 대한 대비책을 제시한다. 본 연구를 통하여 첨단 범죄 수사관들이 안티디지털포렌식에 대한 새로운 디지털 증거의 추출과 분석에 기여하여 컴퓨터 및 첨단 범죄에 대한 디지털 포렌식 기술로 새로운 수사의 방향을 제시 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• v.9 no.2
• /
• pp.223-226
• /
• 2005

본 논문에서는 지능형 교통망 시스템 서비스에 사용하는 5.8GHz 대역에서 OFDM을 이용한 단거리 전용 통신 시스템의 성능을 분석하였다. 현재의 DSRC 시스템은 1Mbps 이상의 데이터 서비스가 어려울 것으로 예상되므로 개선도니 변복조방식이 요구된다. OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 방식은 보호구간의 삽입을 통하여 ISI를 방지할 수 있으므로 고속 데이터 전송에 적합하다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 변조 방식으로는 IEEE 802.11a에 근거한 부 반송파의 수가 64개인 QPSK변조 방식을 사용하는 OFDM 시스템을 모델링 하고, 도플러 천이 효과를 고려한 Clark & Gans 페이딩 환경에서 성능을 분석하였다. 또한 페이딩 환경에서는 성능의 열화 정도가 크기 때문에 이를 극복하기 위해 채널 예측기를 사용하여 채널 응답을 근사적으로 예측${\cdot}$보상하였다.