• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.145-147
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• 2006

RFID 시스템은 다양한 분야에 혁신을 제공하는 기술이다. RFID 시스템은 많은 양의 태그 정보 및 데이터에 대한 실시간 처리를 필요로 하는 경우가 많으며, 자동화된 프로세스를 통한 비즈니스 플로우를 지원한다. RFID 미들웨어 시스템의 중추 역할을 하는 RFID 미들웨어에 부하가 집중되는 현상이 지속 된다면 처리의 효율이 낮아짐은 물론 처리 지연으로 인한 비즈니스 플로우의 지연 및 장애를 초래하게 된다. 본 논문에서는 RFID 미들웨어 시스템의 특성을 고려하여 RFID 미들웨어에 적합한 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 그리고 일반적인 분산 시스템 환경에서의 부하 관리메커니즘과 비교할 수 있는 RFID 미들웨어의 부하 관리를 위한 기법을 제시한다.

• 전기의세계
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• v.23 no.5
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• pp.4-8
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• 1974

공학교육을 대학에 있어서의 교육이라고 생각할 때 먼저 그것은 한국의 대학교육의 일반적인 문제점을 그대로 반영하고 있는것은 물론이다. 즉, 대부분의 공학계대학은 종합대학교의 일개 단과대학 또는 학부로서 획일적인 여건에 직면하고 있으며, 의학교육등보다도 그 특수성이 인정되지 못하고 있는 것이 현실이다. 즉 의과대학의 의학과는 법적으로는 일학과에 부족하지만 부속병원등을 갖는 특례가 인정되고 교수수, 예산 및 학사운영에 있어서도 다른 대학에 비하여 특수성이 인정되고 있어서 어느 정도 충분한 교육 및 연구를 할 수 있고 의학교육을 위하여는 상당한 준비와 뒷받침을 하여야 된다는 것이 상식으로 되어 있으나 공학교육에 있어서는 아직도 그렇지 못하다. 결론적으로 더 충실한 공학교육의 강화를 위하여는 정부 및 산업계의 과격한 투자, 참여 및 황경, 처우의 개선등으로 실력을 갖춘 공학계학생들에게 희망을 주도록 하는 동시에 대학측의 적극적인 자세가 아쉽다고 하겠다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.283-285
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• 2002

강의시간표 문제(Lecture timetabling Problem)는 일주일을 기본으로 하는 특정 시간대 별로 학생(Course-class), 교수, 그리고 강의실과 같은 자원에 대한 스케줄링 문제로서 각각의 자원에 대하여 적절한 조합으로 제약조건들 사이의 충돌을 최소화하여 자원을 배치하는 할당문제이다. 강의시간표 문제는 수천 명 학생들에 대하여 개개인의 시간표를 작성해야 하므로 기하급수적으로 증가하는 탐색공간에 대하여 최악의 경우 탐색 시간이 지수적으로 증가하는 NP-complete Problem이다. 이러한 거대하고 복잡한 강의시간표 문제는 계층적으로 분할하여 기능별로 처리하면서 제약조건을 협상하도록 하는 각 모듈 단위의 에이전트를 구성하므로 좀 더 작고 단순한 문제로 변환될 수 있다. 본 논문에서는 방대한 탐색 공간과 과잉-제약조건(Over-constraint)문제의 하나인 강의시간표 작성 문제를 분산제약조건 만족 문제 특성을 이용하고 다중 에이전트 구조를 사용하여 해결하는 강의시간표 자동화 시스템 설계를 제안한다.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.6 no.4
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• pp.199-204
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• 1973

This work was carried out to establish the norm for identifying the rock forming minerals by the X-ray diffraction analysis with powdered rock samples. This study covered the eleven major rocks in Korea. The results are summarized as follows. 1. The norm for identifying the rock forming minerals based on X-ray diffraction data was established. 2. It was found that the rock forming minerals could be identified by the norm.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.1
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• pp.65-68
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• 2005

Privacy preservation is crucial in ubiquitous computing environment in which lots of privacy- sensitive information can be collected and distributed without appropriate control. The anonymity-based approach is a famous one used for privacy preservation communication, which allows users to use pseudonyms instead of real ID so as not to reveal their identities. This approach is effective in that it can hide the identity of users. However, it makes it difficult to provide ID-based services like buddy service, dangerous area alert, P2P communication in the ubiquitous computing. We proposes a system architecture which enables ID-based services in the ubiquitous computing environment employing anonymity - based privacy - preserving approach.

• Journal of Chest Surgery
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• v.30 no.11
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• pp.1142-1144
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• 1997

A case of fatal hematemesis due to an aberrant right subclavian arterioesophageal fistula which is a rare complication of the vascular ring is presented. A 42-year-old man with multiple injury by traffic accident presented severe upper gastrointestinal bleeding and was taken emergent operation. He was keeping tracheostomy tube and nasogastric tube for 7 weeks. We could find an aberrant right subclavian arterioesophageal fistula through left thoracotomy which was made by irritation of the prolonged nasogastric ube. We carried division of the aberrant right subclavian artery and fistulectomy. He was doing well postoperatively. But massive bleeding occurred at the fifth postoperative day. We performed emergent reoperation at CCU and found the tear point on the suture site of the aorta, which might be developed due to irritation of the chest tube andfor infection of the surrounding tissues. He was expired at the 8th postoperative day due to ischemic brain damage.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• v.43 no.3
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• pp.257-264
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• 2010

Objectives: An accurate estimation of cancer patients is the basis of epidemiological studies and health services. However in Korea, cancer patients visiting out-patient clinics are usually ruled out of such studies and so these studies are suspected of underestimating the cancer patient population. The purpose of this study is to construct a more complete, hospital-based cancer patient registry using multiple sources of medical information. Methods: We constructed a cancer patient detection algorithm using records from various sources that were obtained from both the in-patients and out-patients seen at Asan Medical Center (AMC) for any reason. The medical data from the potentially incident cancer patients was reviewed four months after first being detected by the algorithm to determine whether these patients actually did or did not have cancer. Results: Besides the traditional practice of reviewing the charts of in-patients upon their discharge, five more sources of information were added for this algorithm, i.e., pathology reports, the national severe disease registry, the reason for treatment, prescriptions of chemotherapeutic agents and radiation therapy reports. The constructed algorithm was observed to have a PPV of 87.04%. Compared to the results of traditional practice, 36.8% of registry failures were avoided using the AMC algorithm. Conclusions: To minimize loss in the cancer registry, various data sources should be utilized, and the AMC algorithm can be a successful model for this. Further research will be required in order to apply novel and innovative technology to the electronic medical records system in order to generate new signals from data that has not been previously used.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.28 no.3
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• pp.45-54
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• 2022

Image depth estimation is a technology that is the basis of various image analysis. As analysis methods using deep learning models emerge, studies using deep learning in image depth estimation are being actively conducted. Currently, most deep learning-based depth estimation models are being trained with clean and ideal images. However, due to the lack of data on adverse conditions such as haze or fog, the depth estimation may not work well in such an environment. It is hard to sufficiently secure an image in these environments, and in particular, obtaining non-homogeneous haze data is a very difficult problem. In order to solve this problem, in this study, we propose a method of synthesizing non-homogeneous haze images and a learning method for a monocular depth estimation deep learning model using this method. Considering that haze mainly occurs outdoors, datasets mainly containing outdoor images are constructed. Experiment results show that the model with the proposed method is good at estimating depth in both synthesized and real haze data.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.419-422
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• 2007

유전자 변이가 쉽게 일어나는 바이러스 등은 변이 계통에 따라 집단을 형성하게 된다. 이러한 집단들에 대한 분석은 해당 바이러스 집단에 대한 추적, 백신 및 치료약 개발에서 필수적이다. 어떤 집단의 염기 서열의 특성을 효과적으로 표현하는 패턴을 시그너쳐라 하며, 이러한 시그너쳐는 특정 염기서열 집단의 고유한 특성을 나타내면서 다른 집단과 구별되는 정보를 포함하는 것이 바람직하다. 이 논문에서는 가능한 후보 시그너쳐들을 염기분포를 이용하여 생성해가면서, 시그너쳐 해당부위의 염기를 상대 서열집단의 공통 서열의 염기로 변환하여 집단간의 상대거리를 측정함으로써, 후보 시그너쳐에 의한 집단의 고유성질 표현능력과 집단간 차별화 능력을 고려하여 시그너쳐를 추출하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.407-410
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• 2007

자율컴퓨팅은 관리자나 사용자의 개입없이 시스템이나 서비스가 원활하게 동작되는 환경으로 구조조정, 최적화, 치료, 방어 등을 위한 여러가지 기술이 복합적으로 요구된다. 태스크를 자율적으로 완수하고 최적으로 수행하기위한 자율적 계획수립 및 계획실행은 자율컴퓨팅에서 필요한 요소기술이다. 이 논문에서는 목표의 실패없는 수행을 위한 여러 잠재적인 실행경로를 포함하는 강건한 계획수립과 다중 에이전트 구조를 이용하여 가용한 자원에 대한 전반적인 고려와 함께 실행시점의 상황을 반영하여 최적의 실행경로에 따라 계획을 실행하게 하는 방법을 제안한다.