• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.9
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• pp.37-44
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• 2020

AI technology has developed in the form of decision support technology in law, patent, finance and national defense and is applied to disease diagnosis and legal judgment. To search real-time information with Deep Learning, Big data Analysis and Deep Learning Algorithm are required. In this paper, we try to predict the entrance rate to high-ranking universities using a Deep Learning model, RNN(Recurrent Neural Network). First, we analyzed the current status of private academies in administrative districts and the number of students by age in administrative districts, and established a socially accepted hypothesis that students residing in areas with a high educational fever have a high rate of enrollment in high-ranking universities. This is to verify based on the data analyzed using the predicted hypothesis and the government's public data. The predictive model uses data from 2015 to 2017 to learn to predict the top enrollment rate, and the trained model predicts the top enrollment rate in 2018. A prediction experiment was performed using RNN, a Deep Learning model, for the high-ranking enrollment rate in the special education zone. In this paper, we define the correlation between the high-ranking enrollment rate by analyzing the household income and the participation rate of private education about the current status of private institutes in regions with high education fever and the effect on the number of students by age.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.5
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• pp.722-729
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• 2010

Prediction problems are widely used in medical domains. For example, computer aided diagnosis or prognosis is a key component in a CDSS (Clinical Decision Support System). SVMs with nonlinear kernels like RBF kernels, have shown superior accuracy in prediction problems. However, they are not preferred by physicians for medical prediction problems because nonlinear SVMs are difficult to visualize, thus it is hard to provide intuitive interpretation of prediction results to physicians. Nomogram was proposed to visualize SVM classification models. However, it cannot visualize nonlinear SVM models. Localized Radial Basis Function (LRBF) was proposed which shows comparable accuracy as the RBF kernel while the LRBF kernel is easier to interpret since it can be linearly decomposed. This paper presents a new tool named VRIFA, which integrates the nomogram and LRBF kernel to provide users with an interactive visualization of nonlinear SVM models, VRIFA visualizes the internal structure of nonlinear SVM models showing the effect of each feature, the magnitude of the effect, and the change at the prediction output. VRIFA also performs nomogram-based feature selection while training a model in order to remove noise or redundant features and improve the prediction accuracy. The area under the ROC curve (AUC) can be used to evaluate the prediction result when the data set is highly imbalanced. The tool can be used by biomedical researchers for computer-aided diagnosis and risk factor analysis for diseases.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1430-1434
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• 2005

금강 유역과 같이 복잡한 하천유역 시스템의 관리를 위해서는 시스템 요소들을 통합적으로 분석할 수 있는 효과적인 의사결정지원 도구가 필요하다. K-MODSIM 모형은 단기 물관리, 장기 운영계획, 가뭄 대비계획 및 물관련 분쟁 해결을 위해 보다 개선된 유역관리 전략을 수립하기 위한 컴퓨터 기반 도구로 개발되었으며, 본 연구에서는 K-MODSIM 모형에 저수지 운영률을 반영하여 유역의 용수배분을 평가하였다. 유역 저수지군 운영 환경 및 제약조건을 반영한 네트워크를 구성한 후, 두 단계의 모형 검정을 수행하였다. 먼저 물리적 검정을 통해서 전체 대상 수계의 상하류 물수지를 검토하고, 다음 단계인 운영 측면의 검정에서 물리적으로 나타나는 상황이 댐 운영이나 제약 조건 등에 부합하는지의 여부를 검토하였다. 대청댐과 용담댐의 통합 운영을 위한 최적 운영률의 개발은 동적계획법 소프트웨어인 CSUDP를 이용하여 수행하였으며, 여기서 사유한 접근법은 음해 추계학적 동적계획법이다. 이 접근방법은 유입량 시계열을 추계학적으로 모의발생시키고, CSUDP 모형은 모의발생시킨 유입량 시계열에 대한 최적운영률을 찾기 위해 사용하며, CSUDP의 최적화 결과에 대한 통계적인 분석을 통해 월단위 운영률을 도출하였다. K-MODSIM 모형에 저수지 운영률을 반영하여 유역의 용수배분을 평가하였다. 유역 저수지군 운영 환경 및 제약조건을 반영한 네트워크를 구성하고, 대청댐과 용담댐의 통합 운영을 위한 최적연계 운영를을 개발하여 다음과 같은 운영 시나리오들을 개발하고 평가하였다. $\cdot$ 금강수계에 대한 용당댐의 영향 평가 $\cdot$ 댐 연계운영시 수요량 변화에 따른 영향 평가 $\cdot$ 하도추적을 고려한 일별모형의 검증 개발된 운영률과 하도추적방법을 K-MODSIM 모형에서 검증하기 위해서 vb.net 스크립트 파일을 개발하여 적용하였다.L이하로 이를 유등천 상류부에 공급할 경우 유등천의 수질은 BOD 6.7mg/L, TN 9.80mg/L, TP 0.90mg/L를 나타낼 것으로 예측된다. 고도처리시설의 도입 후 금강 합류점에서 갑천의 예측 BOD는 7.4mg/L로 현재 9.0mg/L에 비하여 개선되지만 이는 금강수계 오염총량 관리계획의 시$\cdot$도 경계지점 목표수질인 5.9mg/L를 만족시키지 못하므로, 이를 만족시키기 위해서는 방류수 BOD 7.2mg/L이하로 처리해야 할 것으로 판단된다.which support only concepts or image features.방하는 것이 선계기준에 적합한 것으로 나타났다. 밸브 개폐에 따른 수압 변화를 모의한 결과 밸브 개폐도를 적절히 유지하여 필요수량의 확보 및 누수방지대책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.8R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌관상동맥-대동맥 이식술로 수술적 교정을 해줌으로써 좋은 성적을 기대할 수 있음을 보여주었다.특히 교사들이 중요하게 인식하는 해방적 행동에 대한 목표를 강조하여 적용할 필요가 있음을 시사하고 있다.교하여 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 또한 HSP 환자군에서도 $IL1RN^{*}2$ allele 빈도와

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.10a
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• pp.67-70
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• 2000

최근 네트워크 서비스 및 분산 컴퓨팅 환경의 급격한 발전과 더불어 인터넷 기반 지리정보 시스템과 이 기종 시스템간에 상호 운용성을 지원하는 분산 지리정보시스템의 기술이 혁신적으로 발전하게 되었다. 현재 이러한 상호 운용성과 더불어 기 구축된 시스템의 재 사용성을 극대화하기 위하여 개방형 컴포넌트 소프트웨어 기술이 발표[1]되었으며, 최근 발표되는 지리정보시스템들도 이러한 개방화와 컴포넌트화 기술을 채택하여 개발되고 있다. 이러한 개방형 컴포넌트 소프트웨어 기술은 컴퓨터 소프트웨어 산업 전반에 커다란 파급 효과를 끼치고 있다. 지리정보시스템 분야에서는 OpenGIS Consortium(OGC)을 주축으로 하여 개방형 컴포넌트 지리정보시스템을 위한 표준 구현 사양을 발표하고 있으며, 이러한 표준 사양을 수용한 제품들이 개발되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 분산 환경에서 다양한 관계형 데이터베이스시스템을 이용하여 OGC가 제시한 OLE/COM 기반의 데이터 제공자 컴포넌트의 설계 및 구현에 중점을 두고 있다. 본 시스템의 데이터 제공자 컴포넌트는 순수한 관계형 데이터베이스시스템 기반 위에서 구성되므로, 우선 OGC에서 요구하는 GIS 관련 핵심 기능들을 제공하기 위해서 우선 관계형 데이터베이스와 ODBC를 이용하여 공간엔진을 구성하고 있다. 본 공간 엔진은 OGC 사양을 충족하기 위해서 이용되는 최소한의 기능-공간데이터 관리 기능, 공간 연산 처리, 공간 색인 기능 그리고 클라이언트와 통신하기 위한 기능-들을 포함하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 공간 엔진의 기반 위에서 OGC OLE DB 제공자 컴포넌트의 설계 및 구현 방법에 대해서 자세히 살펴보고 실제 SQL Server 7.0 환경에서 구축된 공간 엔진 및 OLE DB 제공자 컴포넌트의 구현 예에 대하여 살펴볼 것이다. 혈액내방사선 조사량이 안전용량 범위(200rad)에 속하며 48시간 후 체내잔류량은 서양인과 큰 차이가 없었다.비출현의 소견을 보이는 악성종양 환자의 골 신티그람 53개중 44개 (83.0%)에서 척추 및 늑골에 미만성, 또는 다발성 침습이 관찰되었다. 또 골전이 부위를 두개골, 척추, 견대부, 늑골, 골반, 사지의 근위부 장골의 6개 부위로 나누어 분석할 경우 49개(92.5%)에서 3부위 이상에 전이가 발견되었고, 35개(66.0%)에서 4부위 이상에 전이가 발견되었으며, 5부위 이상, 6개 부위에 모두 전이가 발견된 것은 각각 20개 (37 7%), 11개(20.8%)이었다. 이상의 성적으로 보아 악성종양 환자의 골 신피그라피에서 신장 영상의 비출현은 종양의 광범위한 골전이를 간접적으로 시사하는 소견으로 생각된다. 여러 악성종양중 전립선암에서 신장 영상 비출현의 빈도가 가장 높았으며, 특히 위암에서 골전이 및 신장 영상 비출현의 빈도가 높음은 주목할 만한 것이라 하겠다.출한 결과 인,규소 증가와 자가영양성 미소플랑크톤(ANP)증가에 미치는 요인이 해안과 외해에서 동일하게 가장 큰 설명력을 보였다. N:P 비도 해안에서 36.4, 외해에서 32.6을 보이고 있어 인이 상당히 부족한 것으로 나타났다. 따라서 조사해역은 인이 식물플랑크톤 성장에 중요한 제한요인으로 작용하고 있다고 판단된다.의 회전. 전위력의 강도, 적용시점, 그리고 키, 체중등의 신체적 요인 등이 있으나 능숙한 기계사용과 정확한 슬관절 위치에서 검사할 때 전방 십자 인대 파열에 대한 진단에 유용한 기구이다.태라고 하였다. 본 연구에서는 이러한 근거를 바탕으로 개방형 문제의 유형을 다양한 답이 존재하는 문제, 다양한 해결 전략이 가능한 문제, 답이 없는 문제, 문제 만들기, 일반화가 가능한 문제 등으로 보고, 수학적 창의성 중

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.5
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• pp.851-858
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• 2021

Due to the increase in renewable energy and distributed resources, not only traditional data but also various energy-related data are being generated in the new energy industry. In other words, there are various renewable energy facilities and power generation data, system operation data, metering and rate-related data, as well as weather and energy efficiency data necessary for new services and analysis. Energy big data processing technology can systematically analyze and diagnose data generated in the first half of the power production and consumption infrastructure, including distributed resources, systems, and AMI. Through this, it will be a technology that supports the creation of new businesses in convergence between the ICT industry and the energy industry. To this end, research on the data analysis system, such as itemized characteristic analysis of the collected data, correlation sampling, categorization of each feature, and element definition, is needed. In addition, research on data purification technology for data loss and abnormal state processing should be conducted. In addition, it is necessary to develop and structure NIFI, Spark, and HDFS systems so that energy data can be stored and managed in real time. In this study, the overall energy data processing technology and system for various power transactions as described above were proposed.

• The Korean Journal of Archival Studies
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• no.34
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• pp.57-105
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• 2012

The CAMS(Central Archives Management System) of NAK(National Archives of Korea) is an important system which receives and manages large amount of electronic records annually from 2015. From the point of view in database design, this paper analyzes the database schema of CAMS and discusses the direction of overall improvement of the CAMS. Firstly this research analyzes the tables for records and folders in the CAMS database which are core tables for the electronic records management. As a result, researchers notice that it is difficult to trust the quality of the records in the CAMS, because two core tables are entirely not normalized and have many columns whose roles are unknown. Secondly, this study suggests directions of normalization for the tables for records and folders in the CAMS database like followings: First, redistributing the columns into proper tables to reduce the duplication. Second, separating the columns about the classification scheme into separate tables. Third, separating the columns about the records types and sorts into separate tables. Lastly, separating metadata information related to the acquisition, takeover and preservation into separate tables. Thirdly, this paper suggests considerations to design and manage the database schema in each phase of archival management. In the ingest phase, the system should be able to process large amount of records as batch jobs in time annually. In the preservation phase, the system should be able to keep the management histories in the CAMS as audit trails including the reclassification, revaluation, and preservation activities related to the records. In the access phase, the descriptive metadata sets for the access should be selected and confirmed in various ways. Lastly, this research also shows the prototype of conceptual database schema for the CAMS which fulfills the metadata standards for records.

• Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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• 2004.11a
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• pp.53-55
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• 2004

In emergency cases, such as the severe trauma involving the fracture of skull, spine, or cervical bone, from auto accident or a fall, and/or pneumothorax which can not be diagnosed exactly by the eye examination, it is necessary the radiological examination during transferring to the hospital for emergency care. The aim of this study was to design and evaluate the prototype of mobile medical image communication system based on CDMA 1X EVDO. The system consists of a laptop computer used as a transmit DICOM client, linked with cellular phone which support to the CDMA 1X EVDO communication service, and a receiving DICOM server installed in the hospital. The DR images were stored with DICOM format in the storage of transmit client. Those images were compressed into JPEG2000 format and transmitted from transmit client to the receiving server. All of those images were progressively transmitted to the receiving server and displayed on the server monitor. To evaluate the image quality, PSNR of compressed image was measured. Also, several field tests had been performed using commercial CDMA2000 1X-EVDO reverse link with the TCP/IP data segments. The test had been taken under several velocity of vehicle in seoul areas.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.82 no.5
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• pp.1196-1206
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• 2021

Purpose To construct a standard dataset of contrast-enhanced CT images of liver tumors to test the performance and safety of artificial intelligence (AI)-based algorithms for clinical decision support systems (CDSSs). Materials and Methods A consensus group of medical experts in gastrointestinal radiology from four national tertiary institutions discussed the conditions to be included in a standard dataset. Seventy-five cases of hepatocellular carcinoma, 75 cases of metastasis, and 30-50 cases of benign lesions were retrieved from each institution, and the final dataset consisted of 300 cases of hepatocellular carcinoma, 300 cases of metastasis, and 183 cases of benign lesions. Only pathologically confirmed cases of hepatocellular carcinomas and metastases were enrolled. The medical experts retrieved the medical records of the patients and manually labeled the CT images. The CT images were saved as Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) files. Results The medical experts in gastrointestinal radiology constructed the standard dataset of contrast-enhanced CT images for 783 cases of liver tumors. The performance and safety of the AI algorithm can be evaluated by calculating the sensitivity and specificity for detecting and characterizing the lesions. Conclusion The constructed standard dataset can be utilized for evaluating the machine-learning-based AI algorithm for CDSS.