• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.525-528
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• 2010

웹 서비스에 대한 증가하는 데이터 수요를 감당하기 위해서 많은 웹 서버들이 이용되고 있다. 현재의 웹 서비스 분야에서 클러스터와 대용량 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 또한 웹 서버의 설정이 서비스 제공자의 필요에 따라 유기적으로 변경이 가능해야한다. 하지만 현재 서비스 개발자들은 UML 등의 언어를 이용해서 비즈니스 프로세스를 디자인한다. 하지만 빠르게 변화하는 비즈니스 프로세스를 웹 서버에 적용하는 보편화된 방법은 존재하지 않는다. 본 논문에서는 웹 서버 시장에서 쓰이고 있는 Apache 서버와 웹서버의 실질적인 동작을 묘사하는 FMC (Fundamental Modeling Concepts)의 Apache Modeling Language를 이용해서 Apache 웹 서버에 대한 설정 작업을 수행하는 방법에 대해 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.60-62
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• 2020

데이터의 양은 기술의 발전으로 발생하는 크게 증가하였고 다양한 빅데이터 처리 플랫폼이 등장하고 있다. 이 중 가장 널리 사용되고 있는 품랫폼이 Apache 소프트웨어 재단에서 개발한 Hadoop이며, Hadoop은 IoT 분야에도 사용된다. 그러나 기존에 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경은 Hadoop의 코어 프로젝트인 HDFS의 Small File로 인한 네임노드의 과부하 문제와 Import된 데이터의 Update나 Delete가 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 Apache Kudu와 Impala를 활용해 Lambda Architecture를 설계한다. 제안하는 Architecture는 IoT 센서 데이터를 Cold-Data와 Hot-Data로 분류해 각 성격에 맞는 스토리지에 저장하고 Batch를 동해 생성된 Batch-View와 Apache Kudu와 Impala를 통해 생성된 Real-time View를 활용해 기존 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경의 문제를 해결하고 사용자가 분석된 데이터에 접근하는 시간을 단축한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.35-42
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• 2017

본 논문은 MEC (Mobile Edge Computing)기술을 이용하여 건물에 재난이 발생 하였을 때 건물 내 사람들에게 재난에 대해 알리는 건물재난 알림 시스템 구현 방안에 대하여 제안한다. MEC의 개요를 설명하고, MEC를 활용한 네트워크의 구조와 특성을 파악한다. 추가적으로 기업 통합 패턴기반의 Apache Camel의 특성을 파악하고, 이를 활용한 MEC 구현 방안에 대해서 설명한다. 마지막으로 Apache Camel 기반의 MEC를 활용하여 재난 발생시, 센서들을 통해 재난상황을 빠르게 인식하고, 건물 내 사람들을 신속하게 대피할 수 있도록 돕는 건물재난 알림 시스템 구현 방안을 제시한다.

• 중환자간호학회지
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• 제8권1호
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• pp.71-79
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• 2015

Purpose: The purpose of this study was to compare the applicability of the Charlson Comorbidity Index (CCI) and Acute Physiology, Age, Chronic Health Evaluation III (APACHE III) to the prediction of the healthcare outcomes of intensive care unit (ICU) patients. Methods: This research was performed with 136 adult patients (age>18 years) who were admitted to the ICU between May and June 2012. Data were measured using the CCI score with a comorbidity index of 19 and the APACHE III score on the standard of the worst result with vital signs and laboratory results. Discrimination was evaluated using receiver operating characteristic (ROC) curves and area under an ROC curve (AUC). Calibration was performed using logistic regression. Results: The overall mortality was 25.7%. The mean CCI and APACHE III scores for survivors were found to be significantly lower than those of non-survivors. The AUC was 0.835 for the APACHE III score and remained high, at 0.688, for the CCI score. The rate of concordance according to the CCI and the APACHE III score was 69.1%. Conclusion: The route of admission, days in ICU, CCI, and APACHE III score are associated with an increased mortality risk in ICU patients.

• 대한간호학회지
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• 제30권5호
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• pp.1243-1253
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• 2000

The purpose of this study was to verify the validity of the Patient Severity Classification Tool by examining the correlations between the APACHE Ⅲ and the Patient Severity Classification Tool and to propose admission criteria to the ICU. The instruments used for this study were the APACHE Ⅲ developed by Knaus and the Patient Severity Classification Tool developed by Korean Clinical Nurses Association. Data was collected from the 156 Medical ICU patients during their first 24 hours of admission at the Seoul National University Hospital by three trained Medical ICU nurses from April 20 to August 31 1999. Data were analyzed using the frequency, $x^2$, Wilcoxon rank sum test, and Spearman rho. There was statistically significant correlations between the scores of the APACHE III and the Patient Severity Classification Tool. Mortality rate was increased as patients classification of severity in both the APACHE III and the Patient Severity Classification Tool scored higher. The Patient Severity Classification Tool was proved to be a valid and reliable tool, and a useful tool as one of the severity predicting factors, ICU admission criteria, information sharing between ICUs, quality evaluations of ICUs, and ICU nurse staffing.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제45권6호
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• pp.1252-1264
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• 1998

연구배경 : 급성호흡곤란층후군은 기계호흡을 포함한 집중 치료에도 불구하고 일반적으로 사망율이 50%에 이르는 중증 급성폐손상으로 사망률 개선을 위해 지난 10여년간 여러 'sepsis trial'들이 시도되어 왔으며, 기계 호흡관리 전략의 변화로 의미 있는 사망율의 개선을 보이고 있다. 사망에 관련한 인자들로는 패혈증, 장기 손상, 고령, APACHE II 점수등이 있다. 내과계 중환자실에서 기계호흡 치료로 관리된 급성호흡곤란증후군 환자를 대상으로 이러한 인자들이 예후에 미치는 영향을 보고자 하였다. 방 법 : 급성호흡곤란증후군의 진단은 1994 년 ATS-ESICM에서 발표된 진단범주에 근거하였다. 천안 순천향병원에서 1995년 3월부터 1998년 10월까지 호흡기계 중환자실에서 기계호흡 치료로 관리된 급성호흡곤란증후군 환자 40예를 대상으로 후향적 조사하여 다음과 같은 결과를 보았다. 결 과 : 급성호흡곤란증후군 발생원인으로는 각각 패혈증 50%(20/40), 폐렴 30%(12/40), 흡인성 폐렴은 20%(8/40) 이였다. 원인에 따른 사망률은 각각 패혈증이 50%(20/40), 폐렴 67%(8/12), 흡인성폐렴38%(3/8)이였다. 전체 사망율은 60%(24/40)였으며, 28일-사망군에서 사망원인으로 각각 패혈중이 43%(9/21), 다발성장기부전이 29%(6/21), 호흡부전이 19%(4/21)이였다. 28일-생존군(19)과 28일-사망군(21)간에 연령, 성별차이는 없었으며, 급성호흡곤란증후군 발생당시 APACHE II 점수는 각각 $22.82{\pm}3.25$ 및 $24.94{\pm}4.67$, 저산소 점수는 각각 $124.11{\pm}49.10$ 및 $110.33{\pm}55.74$, 장기손상수는 각각 $2.00{\pm}0.94$ 및 $2.12{\pm}0.93$개로 양군간에 차이는 없었다. 발생당시 70세 이상, APACHE II 점수가 26 이상, 저산소점수가 150 미만이였던 예는 양군간에 유의한 차이가 있었다 (p<0.05). 생존군에서 발생 당시 및 3일째에 비해 7일째에 APACHE II 점수, 장기손상수, 저산소점수가 유의하게 호전되었고 (p<0.05), 사망군과 유의한 차이를 보였다 (p<0.05). 사망군에서는 7 일간의 관찰기간동안 장기손상수 및 저산소정수의 변화는 없었으며, 특히 APACHE II 점수는 발생당시에 비해 유의하게 증가하였다(P<0.05). 1995년부터 1998년까지 사망율을 비교한 결과 68%에서 40% 이하로 감소하였으며, 연도별로 연령, APACHE II 점수, 저산소 점수 및 장기손상수는 차이가 없었다. 전년도 및 후년도군 각각에서 첫주에 적용된 평균 호기말양압은 2.8mmHg 및 9.2mmHg였으며(p=0.0001), 일환량은 475.8ml 및 371.8ml로 차이가 있었다(p=0.0013). 결 론 : 급성호흡곤란증후군에서 발생당시 APACHE II 점수 및 저산소점수 정도와 함께 치료경과에 따른 APACHE II 점수, 저산소점수 및 장기손상수 등의 호전여부가 예후에 중요한 것으로 사료되며, 근년에 관찰된 급성호흡곤란증후군의 유의한 사망률 개선에 적어도 호기말양압의 유의한 증가가 영향을 준 것으로 사료되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.141-147
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• 2018

동호회는 오늘날 취미 등의 생활 모임 중 하나로, 단체에 포함된 개개인이 모임에 직접 참석하여 소속된 동호회의 주제에 맞게 활동한다. 본 논문에서는 동호회를 포함한 유사 집단에서의 필요한 기능인 투표, 공지사항, 설문조사, 건의사항 등을 구현하였으며, 안드로이드 스마트폰의 어플리케이션과, 안드로이드를 제외한 OS들의 편의를 위한 아파치 웹 서버 기반 웹 사이트와, 동아리 관리 면에서 전체적인 관리를 담당 할 수 있는 관리자용 웹 사이트를 사용하여 동호회 관리를 가능하도록 한다. 아파치 웹 서버를 비롯하여 웹 통신 언어인 PHP와, MySQL 데이터베이스, 안드로이드로 구성하여 설계하였으며, 구성된 설계에 대해서 설명한다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제27권3호
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• pp.437-445
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• 1994

The objective of this study was to evaluate outcome for the patients of the intensive care unit, using APACHE III prognostic system. We prospectively collected the information of 429 patients in intensive care units at 2 tertiary care hospitals and 4 secondary care hospitals in PUSAN who had been admitted from December 1, 1993 to February 28, 1994. The results were as follows. 1. APACHE III scores were various from 0 to 173. But the distribution of the scores were similar between tertiary care hospitals and secondary care hospitals. 2. The mortality rate significantly increased as APACHE III score rised (p<0.001). Within the interval of same score, generally, the mortality of operative patients was higher in secondary care hospitals but in the case of nonoperative patients higher in tertiary care hospitals. 3. When the tertiary care hospitals compared with secondary for ratio of the predicted mortality rate to the actual mortality rate, there was little difference. 4. When we compared the 6 hospitals, one hospital had significantly better results and another hospital was significantly inferior (p<0.05).

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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• pp.463-466
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• 1998

다양한 응용분야에서 사용되고 있는 웹은 최근 전자상거래 둥에서의 이용에 대한 기대가 한층 고조되고 있다. 그러나 이러한 웹은 전자상거래 행위에서 특히 중요한 부인봉쇄 서비스가 제공되고 있지 않으며 64비트 이하의 비도로 기밀성 서비스를 제공하고 있다. 이 논문에서는 WWW의 보안 요구사항 및 이를 위한 WWW 프로토콜로 IETF(Internet Engieering Task force)에서 제안한 S-HTTP(Secure HTTP, Secure HyperText Transfer Protocol)를 기반으로 하는 안전한 WWW시스템 개발, Apache-Shttp를 위한 기능 설계, 개발 환경 및 개발된 시스템의 시연을 기술한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.33-34
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• 2017

In 2015, Ministry of Health and Welfare of Korea announced a research and development plan of using Korean healthcare data to support decision making, reduce cost and enhance a better treatment. This project relies on the adoption of BigData technology such as Apache Hadoop, Apache Spark to store and process HealthCare Data from various institution. Here we present an approach a design and implementation of OLAP server in Korean HealthCare BigData platform. This approach is used to establish a basis for promoting personalized healthcare research for decision making, forecasting disease and developing customized diagnosis and treatment.