• 종양간호연구
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• 제5권1호
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• pp.3-10
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• 2005

Back ground: Nurses now occupy one third of all hospital human resources. Therefore, efficient management of nursing manpower is getting more important. While it is very clear that nursing workload requirement analysis and patient severity classification should be done first for the efficient allocation of nursing workforce, these processes have been conducted manually with ad hoc rule. Purposes: This study was tried to make a predict model for patient classification according to nursing need. We tried to find the easier and faster method to classify nursing patients that can help efficient management of nursing manpower. Methods: The nursing patient classifications data of the hospitalized cancer patients in one of the biggest cancer center in Korea during 2003.1.1-2003.12.31 were assessed by trained nurses. This study developed a prediction model and analyzing nursing needs by data mining techniques. Patients were classified by three different data mining techniques, (Logistic regression, Decision tree and Neural network) and the results were assessed. Results: The data set was created using 165,073 records of 2,228 patients classification database. Main explaining variables were as follows in 3 different data mining techniques. 1) Logistic regression : age, month and section. 2) Decision tree : section, month, age and tumor. 3) Neural network : section, diagnosis, age, sex, metastasis, hospital days and month. Among these three techniques, neural network showed the best prediction power in ROC curve verification. As the result of the patient classification prediction model developed by neural network based on nurse needs, the prediction accuracy was 84.06%. Conclusion: The patient classification prediction model was developed and tested in this study using real patients data. The result can be employed for more accurate calculation of required nursing staff and effective use of labor force.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권4호
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• pp.1208-1222
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• 2014

Due to the low utilization and scarcity of frequency spectrum in current spectrum allocation methodology, cognitive radio networks (CRNs) have been proposed as a promising method to solve the problem, of which spectrum sensing is an important technology to utilize the precious spectrum resources. In order to protect the primary user from being interfered, most of the related works focus only on the restriction of the missed detection probability, which may causes over-protection of the primary user. Thus the interference probability is defined and the interference-aware sensing model is introduced in this paper. The interference-aware sensing model takes the spatial conditions into consideration, and can further improve the network performance with good spectrum reuse opportunity. Meanwhile, as so many fading factors affect the spectrum channel, errors are inevitably exist in the reporting channel in cooperative sensing, which is improper to be ignored. Motivated by the above, in this paper, we study the throughput tradeoff for interference-aware cognitive radio networks over imperfect reporting channel. For the cooperative spectrum sensing, the K-out-of-N fusion rule is used. By jointly optimizing the sensing time and the parameter K value, the maximum throughput can be achieved. Theoretical analysis is given to prove the feasibility of the optimization and computer simulations also shows that the maximum throughput can be achieved when the sensing time and the parameter of K value are both optimized.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.808-811
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• 2015

Cognitive radio 기술은 유망한 동적 주파수 스펙트럼 할당 기법으로 연구되어왔다. Cognitive radio의 주파수 스펙트럼 감지 기술은 주파수 면허대역에서 주사용자(면허대역 사용자)에게 간섭을 유발하지 않으면서 부사용자(비면허 사용자)가 면허대역을 사용할 수 있는 방법을 제공한다. 그러나 스펙트럼을 감지함에 있어서 면허대역을 주사용자가 사용하고 있는지 여부를 한 개의 부 사용자가 판단하여 결정하면 무선채널에서의 페이딩, 잡음 불확실성에 의한 새도우잉, 그리고 히든 노드 문제 등 의해 오류가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 협력 스펙트럼 감지 기술이 등장하였다. 본 논문에서는 면허대역 사용여부를 퓨전센터에서 결정하는 협력 스펙트럼 감지기술을 제안하였다. 부사용자는 세 개의 threshold를 사용하여 주사용자 존재여부를 판단하며, 판단 결과를 퓨전센터로 전송한다. 퓨전센터의 협력 스펙트럼 감지기술로 OR 기법을 사용하였고, 컴퓨터 모의실험을 통해 성능평가를 수행하였으며, 성능평가 결과에 따르면 OR 기법의 성능이 가장 우수함을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권9A호
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• pp.853-866
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• 2008

본 논문에서는 IEEE 802.22 기반의 인지라디오 시스템에서 다중 홉 릴레이 방식의 적용 방안을 제안한다. 먼저, 중계기를 통한 전송 시나리오를 가정하고 이를 지원하기 위한 물리 채널 프레임 구조를 예시한다. 다음으로, 분산 감지 (distributed sensing) 방식을 이용한 가용 채널 결정 방식을 제안하고 이를 토대로, 기지국 중심의 중앙집중형 (centralized) 채널 할당 기법 및 릴레이 전송을 위한 중계기 선택 알고리즘을 개발하였다. 그리고 수학적 해석과 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과는 제안한 다중 홉 릴레이 방식이 중계기를 사용하지 않은 기존의 인지 라디오 시스템에 비해 스펙트럼 이용효율과 시스템 수율 측면에서 성능 향상이 있음을 보여준다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제7권4호
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• pp.56-64
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• 2019

Planting intercropping in rubber plantations is another alternative for generating more income for farmers. However, farmers still lack the knowledge of choosing plants. In addition, information for decision making comes from many sources and is knowledge accumulated by the expert. Therefore, this research aims to create a decision support system for growing rubber trees for individual farmers. It aims to get the highest income and the lowest cost by using semantic web technology so that farmers can access knowledge at all times and reduce the risk of growing crops, and also support the decision supporting system (DSS) to be more intelligent. The integrated intercropping ontology and rule are a part of the decision-making process for selecting plants that is suitable for individual rubber plots. A list of suitable plants is important for decision variables in the allocation of planting areas for each type of plant for multiple purposes. This article presents designing and developing the intercropping ontology for DSS which defines a class based on the principle of intercropping in rubber plantations. It is grouped according to the characteristics and condition of the area of the farmer as a concept of the rubber plantation. It consists of the age of rubber tree, spacing between rows of rubber trees, and water sources for use in agriculture and soil group, including slope, drainage, depth of soil, etc. The use of ontology for recommended plants suitable for individual farmers makes a contribution to the knowledge management field. Besides being useful in DSS by offering options with accuracy, it also reduces the complexity of the problem by reducing decision variables and condition variables in the multi-objective optimization model of DSS.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.121-145
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• 2010

매 학기마다 반복되는 대학의 강의시간표 작성 방법은 대학 상황에 따라 다르며, 교육환경의 변화에 따라 그 복잡도와 문제의 크기가 증가되는 NP-hard 문제로 알려져 있다. 그 동안, 효과적인 강의자원 배분을 위한 강의시간표 자동생성의 필요성으로 대학 강의시간표 작성에 관한 여러 방법의 연구가 진행되어 왔다. 일반적으로 교양과목 강의시간표는 대학행정부서에서, 전공과목은 학과에서 작성하는데 각 학과 단위의 전공강의시간표작성지원시스템은 학생들의 편의를 도모하고 수업의 효과와 전공강의자원의 효과적인 배분를 위해 중요한 역할을 한다. 이를 위하여 본 연구는 한신대학교의 새로운 강의시간표 작성체계에 따라, 사례 기반의 템플릿을 생성하고, 이로부터 규칙 기반의 상호대화형으로 효과적인 강의자원 배분이 가능한 전공강의시간표를 작성하는 두 단계 지원시스템을 제안하였으며, 사례 데이터를 이용한 프로토타입으로 그 효과를 검정하였다. 과거 사례와의 유사도는 학과 평균 41.72%로 템플릿의 유용성을 볼 수 있으며, 민감도 분석 결과에서 동일 시간 개설과목 허용 임계치를 90% 이상 설정한다면 강의시간표가 더 고른 분포를 갖게 됨을 검정하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제39권1호
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• pp.45-53
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• 2015

최근 컨테이너터미널에서 물량유치에 심혈을 기울이고 있으며, 선사가 컨테이너터미널을 결정하는 요소는 입지조건, 하역능력, 보관, 운송에 연계된 모든 요소들에 사항을 참조하여 선사에게 유리한 조건의 컨테이너터미널을 선별 선택한다. 컨테이너터미널의 On-Dock 서비스 가능 여부 또한 선사가 컨테이너터미널을 선택을 결정짓는 요소의 한 부분으로 중요하게 인식되고 있다. 본 논문에서 On-Dock 시스템의 업무적 알고리즘, 엠티 컨테이너 반출 알고리즘, 풀 컨테이너 알고리즘을 제시하고 On-Dock 시스템을 이용하여 작업 우선 순위 알고리즘, 반출입 작업 우선순위 알고리즘, 엠티 컨테이너 야드 장치 할당 규칙 알고리즘을 통해서 컨테이너를 자동 할당 방식과 수동 할당 방식을 이용해서 컨테이너 반출 시간 및 컨테이너터미널의 효율적인 운영 방안을 알아보고자 한다. 이를 통해 반출 컨테이너 우선순위 지정 및 장치장의 블럭을 지정하여 반출 컨테이너 할당을 제어 한다. 즉, 최적 컨테이너 선정 알고리즘을 통해서, 컨테이너터미널은 엠티 컨테이너 반출 시간을 줄이고, 야드의 컨테이너에 대해서 불필요한 리핸들링을 최소화 할 수 있으므로 장비의 효율을 높일 수 있다. Non On-Dock과 On-Dock 시스템의 작업 운영 결과는 실제 광양컨테이너터미널에서 운영되고 있는 반출 작업 운영(시나리오) 형태를 이용하여 결과를 도출하였다. 광양컨테이너터미널에서 On-Dock 시스템을 적용하게 되며, Non On-Dock 시스템을 적용 할 때 보다 시간이 약5분 정도 신속하게 반출이 가능하다. On-Dock 서비스를 이용하여 선사에서 수출 오더를 관리하기 위해서 엠티 컨테이너를 배정 하고, 수입 화물에 대해서는 D/O를 관리하며 반출 후 회수 관리와 컨테이너의 손상, 청소, 수리, 제어 등의 서비스를 지원하므로 대외 선사 서비스를 강화하여 컨테이너터미널 물량 유치 및 영업 증대를 꾀할 수 있을 것이다.

• 통상정보연구
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• 제16권4호
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• pp.125-150
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• 2014

국제해상운송에서 위험화물의 운송량은 꾸준하게 증가하고 있다. 이에 따라 각 국제협정들도 위험화물에 대한 규정을 신설하거나 개정하고 있는 추세이다. 특히 연료와 같은 위험화물의 운송은 필연적으로 발생할 수밖에 없기 때문에, 위험화물에 대한 정의와 범위에 대한 중요성이 부각되고 있다. 또한 위험화물에 대한 당사자 간의 책임이 위험화물에 대한 통지와 운송인의 인지여부에 따라 상이하게 나타나고 있으며, 이와 관련된 판결들이 사건별로 다양한 형태로 나타나고 있다. 특히 운송규칙의 책임조항에서 위험화물에 대한 운송인의 인지여부에 따라 송화인의 책임과 면책 범위가 상반된 형태로 나타난 것을 살펴볼 수 있었다. 본 논문에서는 먼저 선행연구를 통하여 위험화물의 정의와 범위를 분석하였다. 두 번째로 운송인의 위험화물 인지여부에 관한 판결들에 대한 분석을 통하여 통일성 있는 조항 해석의 필요성을 살펴보았다. 위험화물은 특별한 특징을 가진 화물로서 당사자 간의 책임과 면책에 대해서 일반조항과 달리 해석되어질 필요가 있다. 일반화물일 경우 단순히 과실여부에 따라 책임을 물을 수 있고, 당사자 간의 의무의 범위가 구체적으로 정해질 수 있다. 하지만 위험화물일 경우에는 당사자 간의 구체적인 조항이 명시되지 않는다면, 위험에 따른 의무를 부담해야 할 당사자가 상황에 따라 누구의 책임인지 혼란을 야기할 수 있다. 따라서 위험화물의 인지여부에 관한 판례들을 분석함으로서 위험화물조항의 적용을 위한 통일적인 기준의 필요성과 해결방안을 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권4호
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• pp.433-444
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• 2008

최근의 유역통합관리는 용수공급, 수력발전, 그리고 유지용수 등과 같은 기존의 운영방안과 더불어 수량, 수질, 생태계 보호를 함께 고려해야만 하는 등 운영목적이 복잡해지고 시스템 또한 대규모화 되고 있다. 더불어 용수이용 혹은 유역간 서로 상충되는 이해관계가 발생함에 따라 물이용의 효율성을 극대화할 수 있는 범 유역 단위의 수자원 계획 및 운영이 필요하게 되었다. 최적화 모형의 현실 활용 기회를 높이고, 수자원관리의 다양한 운영목적을 수자원 운영에 반영하기 위하여 본 연구에서는 저수지 운영률을 개발하고 이를 적용하기 위한 KModSim의 수문학적상태방법에 대한 적용성을 검토하였다. 본 연구에서 개발된 운영률은 전체적으로 용담댐과 대청댐의 실적저류량을 잘 재현하는 것으로 나타났으며, 이를 최적화 모형에 활용한다면 관행적으로 적용해온 물수지 분석 방법을 개선할 뿐만 아니라 유역통합수자원관리가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권10C호
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• pp.1017-1026
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• 2005

버스트 방식 OFDM 시스템에서의 프레임 동기는 수신된 프레임의 시작 위치를 판단하고, 정확한 FPT-window 위치 추정을 위해 가장 우선적으로 수행되어야 한다. 유효 OFDM 심볼 내의 규정된 반복 패턴 또는 보호 구간의 상관을 이용하는 기존의 일반적인 프레임 동기 방식은 연속적으로 증가하다 감소하는 상관 출력 특성에 의해 정확한 프레임 시작 지점 검출이 어려우며, 수신 신호와 기준 신호 간의 상관 특성을 이용하는 방식은 주파수 옵셋으로 인한 성능 열화를 초래한다. 따라서, 본 논문에서는 프레임 동기 방식으로서 주파수 옵셋에 강인하고 정확한 프레임 시점 검출이 가능한 차동 상관(Differential Correlation) 방식을 기반으로 한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 그러나, 일반적인 차동 신호의 상관 결과는 프리앰블의 반복 구조에 의해 다수의 Peak를 가지게 되며 이로 인하여 정확한 프레임 동기의 검출 성능이 열화된다. 본 논문에서는 이러한 차동 검출 방식의 단점을 보완하기 위하여 차동 신호 생성 시 반복되는 동일 패턴 구간의 샘플을 이용하여 단일 상관 Peak를 갖는 알고리즘을 제안한다. 또한 다중경로 페이딩 채널 환경에서 페이딩에 의한 프레임 시작 위치 검출 에러를 줄이기 위하여 신호 전력으로 상관 출력 값을 정규화하는 블록을 도입함으로써 고속 이동 채널 환경에서의 프레임 시작 지점 검출 확률을 높였다.