개인의 건강과 삶의 질의 향상을 위해 웰니스에 대한 사람들의 관심이 증가하고 있다. 개인의 건강 데이터 분석을 위해 체중, BMI, 혈압과 같은 신체 측정 데이터를 사용하거나 일상생활의 식사 기록이나 운동량 기록으로 축적된 데이터를 사용한다. 축적된 건강 데이터는 개인이 가진 잠재적인 질병을 예측하거나 식사 또는 운동 패턴의 분석이 가능하다. 식품 영양학 분야에서는 여러 명의 식이 데이터와 건강정보를 설문을 통해 수집하여 입력 데이터에 대한 하나의 가설을 세우고 여러 통계 분석을 통해 가설을 검증하는 방식으로 데이터 분석 실험을 진행한다. 한편, 과학자들의 실험의 편리성을 위한 문제풀이환경에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 식품 영양학적으로 식이 데이터 분석의 효율적인 실험환경을 위한 문제풀이환경을 설계한다. 제안된 문제풀이 환경은 반복적인 실험 단계를 자동화하고 순차적인 작업을 병렬 수행 가능하도록 분산 컴퓨팅 환경에 배치하여 전체 실험의 속도를 높인다.
현대사회는 1인가구가 증가함에 따라 불규칙한 식습관으로 인해 영양이 불균형하게 포진되어있다. 이러한 식습관은 위장질환, 소화기 질환 등 만성질환의 발병률을 증가시켰다. 본 논문은 위장질환 예방을 위한 다중회귀분석을 이용한 식이지식 예측을 제안한다. 제안하는 방법은 식이지식 예측을 통해 사용자의 위장질환과 식이영양을 관리하는 방법이다. 헬스 플랫폼에서 스마트 기기를 통해 수집된 사용자의 PHR을 통합한다. 통합된 데이터로부터 다중회귀분석을 이용하여 사용자의 식이와 활동량 변화를 분석한다. 사용자의 식이 성분과 소모 칼로리, 기초대사와 같은 상황정보를 입력으로 적절한 식이성분, 위장질환 수치의 변화를 예측하고 필요할 것으로 나타나는 영양성분을 사용자에게 권장한다. 이를 통해 현대인들은 균형 잡힌 식사를 통해 위장질환을 관리할 수 있다.
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
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제20권2호
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pp.377-385
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2009
서울시에 거주하는 25명의 여대생을 대상으로 식이요법에 대한 체중감량 효과를 비교하고자 식이요법과 운동을 병행하는 그룹과 식이요법만 실시하는 그룹으로 나누어서, 8주간에 걸쳐서 2주 간격으로 측정을 실시하여 각 그룹별로 4회 반복측정실험자료를 얻었다. 이 실험자료를 바탕으로 반복측정에 관한 혼합모형을 이용하여 분석한 결과 처리별 Toeplitz 공분산형태가 가장 적절한 모형으로 선택되었다. 처리별 Toeplitz 공분산형태를 가정하여 분석한 결과, 식이요법 이전의 체중값과 시간의 차이에 따른 효과는 대단히 유의하지만, 처리와 시간 간의 교호작용은 유의하지 않은 것으로 나타났으며, 식이요법과 운동을 병행한 그룹의 학생들이 식이요법만 섭취한 그룹의 학생들보다 좀더 효과적인 체중감량의 효과가 있었음이 판명되었다.
본 연구의 목적은 제 2 형 당뇨병, 고혈압 및 이상지질혈증을 복합적으로 가지고 있는 중년 대상자의 체중조절, 운동, 식이조절을 통한 질환관리 노력에 영향을 미치는 융합적 요인을 확인하고자 시행되었다. 본 연구는 2015년 지역사회 건강 조사 (CHS)의 원시 데이터를 사용했다. 2015년 지역사회건강조사의 총 228,558명 중 연구대상 선정기준에 부합되어 분석에 이용된 대상자는 2,990명의 데이터를 활용하였다. 다중 회귀 분석이 수행되었고 체중조절노력, 운동노력, 식이조절노력 변수의 설명력은 각각 20.1%, 6.8 %, 5.3 %였다. 본 연구의 결과는 대사성 질환이 복합적으로 있는 대상자의 성별, 사회 경제적 상태 및 흡연과 음주의 행동 습관과 체중감소, 운동, 식이조절의 질병 관리 노력의 관계를 보여 주었다. 향후 대사질환을 복합적으로 가지고 있는 환자를 위한 서비스나 중재 프로그램 개발에 요소들을 복합적으로 고려할 것을 제언한다.
본 연구는 청소년의 식이행태를 파악하고, 식이행태에 따른 알레르기 질환과의 관련성을 확인하여 추후 알레르기 질환 관리를 위한 기초자료를 제공하고자 함이다. 연구방법은 제15차 청소년건강행태조사 빅데이터를 이차분석하였으며, SPSS 25 프로그램을 이용하여 복합표본 빈도분석, 복합표본 교차분석을 시행하였다. 연구 결과 천식을 진단받은 청소년은 아침식사 빈도, 과일 섭취빈도, 탄산음료 섭취빈도, 에너지음료 섭취빈도, 단맛 나는 음료 섭취빈도, 패스트푸드 섭취빈도, 채소 섭취빈도, 편의점 식사 경험과 관련성이 있는 것으로 나타났다. 알레르기 비염을 진단받은 청소년은 아침식사 빈도, 과일 섭취빈도, 탄산음료 섭취빈도, 에너지음료 섭취빈도, 단맛 나는 음료 섭취빈도, 채소 섭취빈도, 우유 섭취빈도와 관련성을 있음을 보였다. 아토피피부염을 진단받은 청소년은 탄산음료 섭취빈도, 채소 섭취빈도, 우유 섭취 빈도, 편의점 식사경험과 관련성이 있었다. 따라서 알레르기 질환을 가진 청소년의 경우 올바른 식이행태를 교육하여 습관을 형성해 나갈 수 있도록 하는 것이 필요하다.
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.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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