• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.746-754
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• 2016

ICT기반의 융합산업인 스마트 헬스케어 시스템은 건강관리부터 원격진료 범위에 걸쳐 다양한 산업분야의 핵심 연구주제이다. 스마트 헬스케어 환경은 웨어러블 디바이스를 통하여 사용자의 심박 수, 체온, 건강상태 등과 같은 생체정보를 주치의가 있는 병원 네트워크로 전달하는 기술을 의미하며 환자의 다양한 데이터를 수집하고 복합적인 정보를 추론할 수 있는 기술은 스마트 헬스케어 기술의 핵심기술이라 할 수 있다. 그러나 환자에 대한 개인의 의료정보를 다루는 만큼 정보관리에 대한 보안위협이 있으며, 무선 네트워크 환경에서 발생하는 공격기법에 대해서 취약점이 발생할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 스마트 헬스케어 기반의 디바이스 접근제어를 위한 키를 생성 후 생성한 키를 활용하여 안전한 통신 프로토콜을 설계하여 스마트 헬스케어 시스템의 보안성을 강화하였다. 성능평가에서는 스마트 헬스케어 환경에서 발생하는 공격기법에 대해서 안전성 분석을 하고, 기존의 키 암호화 방식과의 보안성 및 효율성을 분석하여 기존의 암호화 방식 대비 대략 15% 향상된 수치를 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.595-604
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• 2004

문서 집합 내의 개념 또는 의미 관계의 자동 분석은 보다 효율적인 정보 획득과 단어 이상의 개념 수준에서의 문서간 비교를 가능케 한다. 본 논문에서는 다중요인모델에 기반 하여 텍스트 문서로부터 토픽들을 추출하고 이로부터 의미 커널(semantic kernel)을 구축하여 문서간 유사도를 측정하는 방안을 제시한다. 텍스트 문서는 내재된 토픽들의 다양한 결합에 의해 생성된다고 가정하며 하나의 토픽은 공통 주제에 관련되거나 적어도 자주 같이 나타나는 단어들의 집합으로 정의한다. 다중요인모델은 은닉층을 갖는 하나의 네트워크 형태로 표현되며, 토픽을 표현하는 단어 집합은 은닉노드로부터의 가중치가 높은 단어들로 구성된다. 일반적으로 이러한 다중요인 네트워크에서의 학습과 추론과정을 용이하게 하기 위해서는 근사적 확률 추정 기법이 요구되는데, 본 논문에서는 헬름홀츠 머신에 의한 방법을 활용한다. TDT-2 문서 집합에 대한 실험에서 토픽별로 관련 있는 단어 집합들을 추출할 수 있었으며, 4개의 텍스트 집합에 대한문서 검색 실험에서는 다중요인모델의 분석결과에 기반 한 의미 커널을 사용함으로써 기본 벡터공간 모델에 비해 평균정확도 면에서 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국식품과학회지
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• 제39권2호
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• pp.138-145
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• 2007

총 글루텐 함량을 일정하게 조절하고 amylopectin의 함량을 증가시키며 galactomannan인 LBG와 Guar의 첨가에 따른 반죽 및 제면 특성 변화를 보고자 RVA에 의한 호화특성, farinograph에 의한 반죽형성능, 냉 ${\cdot}$ 해동 안정성, 조리면의 중량, 부피, 탁도, 색도, 조직감, 신장도, 신장력 및 조리면의 관능검사를 측정하였다. Amylopectin 함량이 증가할수록 LBG와 Guar 첨가유무에 관계없이 호화개시온도는 다소 감소하였으며 최종점도와 setback 점도는 감소하는 경향을 보였으나 breakdown 점도는 증가하는 경향을 보였다. 반죽형성능 측정에서 모든 실험군에서 amylopectin의 함량이 증가함에 따라 수분흡수율은 증가하고 연화도는 감소하는 경향을 나타내었다. 또한 LBG와 Guar를 첨가하였을 때 수분흡수율과 안정도는 다소 증가하였으나 연화도는 다소 감소하는 경향을 보였다. 냉 ${\cdot}$ 해동 안정성은 amylopectin 함량이 증가할수록 모든 군에서 개선되었고 LBG와 Guar의 첨가는 냉 ${\cdot}$ 해동 안정성을 개선시키는 효과를 가져왔다. 조리면의 조직감은 견고성의 감소와 탄성과 응집성의 증가를 보여 amylopectin 함량이 증가할수록 제면 특성이 좋아지는 것으로 나타났고, 신장도는 amylopectin 함량이 증가할수록 증가하였다. 또한 LBG와 Guar의 첨가는 amylopectin의 함량이 적은 시료에서 기호도의 증가를 보였으나 전반적으로는 크게 영향을 미치지 않았다. 위의 결과를 종합하여 볼 때 밀가루에 amylopectin 함량을 증가시키거나 LBG와 Guar를 첨가함으로서 냉 ${\cdot}$ 해동 안정성과 기호도를 향상시키므로 냉동식품 혹은 냉동저장이 필요한 밀가루 식품 제조에 기초 자료로서 활용할 수 있을 것이다.외한 모든 버섯 균사체에서 착즙박보다 감소하는 경향을 보였다.$ 마우스를 이용한 동물실험에서도 뚜렷한 혈당강하효과를 나타내어 인슐린 민감성 제재로 개발 할 수 있는 가능성을 보여 주었다.균은 $0.9{\sim}2.6%$이었으며, 8종류 약제에 저항성인 균도 1.7%있었다. 이상의 결과로 국내에서 분리된 M. pneumoniae 균주는 적게는 1-4 종류의 항생제에, 많게는 5-8 종류의 항생제에 저항성인 균주가 있으므로 마이코플라스마폐렴 환자를 치료할때는 macrolide계나 quinolone계의 항생제 선택에 신중을 기하여야 하며, 가급적이면 항생제 감수성 검사를 실시하여 적절한 항생제를 선택함으로써 저항성균의 출현율을 줄일 수 있고 효율적인 치료도 할 수 있도록 하여야 할 것으로 생각된다.이어트에도 도움이 되리라 생각한다. 56.3%, 엽산 81.3% 등으로 높게 나타나 근로자들의 영양 문제가 심각함을 알 수 있다.혁신지방분권위원회에서 제시한 자치경찰제도(안)을 중심으로 자치경찰제도 운용의 목적 충족과 실질적인 효과의 측면에서 분석하고 바람직한 자치경찰제도의 운용에 대해 살펴본다.rc}C$ 이내에서 높을수록, 염분은 20-35 psu 이내에서 높을수록 잠입률이 높은 경향을 나타내었다. 교수학습모형에 관련된 지식을 묻는 내용으로 주로 출제되었다. 이에 구체적인 개선방안으로 특정 교수학습모형의 이론적 토대가 되고 전체적인 교수설계를 하기 위한 기본 바탕이 될 수 있는 교수학습이론에 관한 내용, 또한 현재가정과교육에 있어서 유용한 교수학습법이라고 입증되고 있는 실천적 추론 가정과 수업에 관한 내용으로의 확대를 제안하였다. 가정과교육평가 문항의 출제는 대다수의 문항이 수행평가에 관한 문항내용으로 출제되었다. 이에 구체적인 개선방안으로 문항의 변별도 여부의 판단, 평가문항의 내용 타당도 분석, 평가결과를 해석하는 능력, 평가자의 철학적 관점과 같은 내용으로의 확대를

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.