• 한국안전학회지
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• 제36권5호
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• pp.52-60
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• 2021

As the prevention of fatal accidents is considered an essential part of social responsibilities, both government and individual have devoted efforts to mitigate the unsafe conditions and behaviors that facilitate accidents. Several studies have analyzed the factors that cause fatal accidents and compared them to those of non-fatal accidents. However, studies on mathematical and systematic analysis techniques for identifying the features of fatal accidents are rare. Recently, various industrial fields have employed machine learning algorithms. This study aimed to apply machine learning algorithms for the classification of fatal and non-fatal accidents based on the features of each accident. These features were obtained by text mining literature on accidents. The classification was performed using four machine learning algorithms, which are widely used in industrial fields, including logistic regression, decision tree, neural network, and support vector machine algorithms. The results revealed that the machine learning algorithms exhibited a high accuracy for the classification of accidents into the two categories. In addition, the importance of comparing similar cases between fatal and non-fatal accidents was discussed. This study presented a method for classifying accidents using machine learning algorithms based on the reports on previous studies on accidents.

• 한국경제지리학회지
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• 제25권4호
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• pp.499-513
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• 2022

본 연구는 최근 급성장하고 있는 이차전지산업을 대상으로 한다. 이차전지산업은 전기차 산업과 밀접한 관련이 있다. 그러나 그 외에도 다양한 요인들이 영향을 미치고 있다. 현재 이차전지 기업들은 기존의 입지 외에도 다양한 요인들에 의해 생산공간을 구축하는 패턴을 보인다. 이러한 생산공간의 재구성 원인을 도출하기 위해 지역 및 국가 단위의 스케일에서 영향을 미친 요인들을 집중적으로 분석했다. 그 결과 이차전지 관련 기업들은 완성차 기업과의 협력 관계, 정부의 정책적 조절행위, 주요 소재 공급의 안정성 등에 따라 입지요인이 결정되었고, 배터리 셀 기업, 소재기업, 혹은 연계를 통한 공간전략을 구사하여 글로벌 생산공간의 입지를 결정하고 있었다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권5호
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• pp.867-874
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• 2023

In this paper, a wireless communication-based sensor data monitoring device with an explosion-proof (Exd IIC) case was implemented to enable installation at explosion-risk industrial sites such as plants. In existing industrial plant sites, most of the temperature sensors and vibration and impact sensors are wired up to several kilometers, which takes a lot of time and money to bury long pipes and cables. In addition, there are not many cases where some wireless devices have been applied to actual plant industry sites due to communication quality problems. Therefore, in order to solve this problem, zigbee mesh wireless communication was applied to provide high reliability wireless communication quality to industrial plant sites, and the time and cost incurred in new or additional installation of sensors could be greatly reduced. In particular, in the event of loss or error of some wireless communication devices, the communication network is automatically bypassed or recovered to enable real-time data monitoring.

• ETRI Journal
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• 제45권6호
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• pp.1079-1089
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• 2023

Stroke is one of the leading causes of long-term disability worldwide, placing huge burdens on individuals and society. Further, automatic human activity recognition is a challenging task that is vital to the future of healthcare and physical therapy. Using a baseline long short-term memory recurrent neural network, this study provides a novel dataset of stretching, upward stretching, flinging motions, hand-to-mouth movements, swiping gestures, and pouring motions for improved model training and testing of stroke-affected patients. A MATLAB application is used to output textual and audible prediction results. A wearable sensor with a triaxial accelerometer is used to collect preprocessed real-time data. The model is trained with features extracted from the actual patient to recognize new actions, and the recognition accuracy provided by multiple datasets is compared based on the same baseline model. When training and testing using the new dataset, the baseline model shows recognition accuracy that is 11% higher than the Activity Daily Living dataset, 22% higher than the Activity Recognition Single Chest-Mounted Accelerometer dataset, and 10% higher than another real-world dataset.

• IMMUNE NETWORK
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• 제22권3호
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• pp.27.1-27.13
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• 2022

Little is known of the lung cellular immunophenotypes in patients with non-tuberculous mycobacterial lung disease (NTM-LD). Flow-cytometric analyses for the major myeloid and lymphoid cell subsets were performed in less- and more-diseased areas of surgically resected lungs from six patients with NTM-LD and two with Pseudomonas aeruginosa lung disease (PsA-LD). Lymphocytes, comprised mainly of NK cells, CD4⁺ and CD8⁺ T cells, and B cells, accounted for ~60% of all leukocytes, with greater prevalence of T and B cells in more-diseased areas. In contrast, fewer neutrophils were found with decreased number in more-diseased areas. Compared to NTM-LD, lung tissues from patients with PsA-LD demonstrated relatively lower numbers of T and B lymphocytes but similar numbers of NK cells. While this study demonstrated a large influx of lymphocytes into the lungs of patients with chronic NTM-LD, further analyses of their phenotypes are necessary to determine the significance of these findings.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제27권5호
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• pp.15-25
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• 2010

본 연구의 목적은 원주 건강도시사업을 평가하여 문제점을 확인하고 건강도시사업의 원칙과 전략에 근거하여 사업을 발전시키고자 하는데 있다. 연구를 위하여 건강도시연맹에서 개발한 과정평가 도구인 SPIRIT Checklist를 사용하였다. 평가팀은 39개의 관련문서를 분석, 평가하고 건강도시사업 담당자, 관련부서 담당자, 자문위원과의 회의를 통해 평가 결과에 대한 의견수렴을 실시하였고 최종적으로는 AFHC의 SPIRIT평가 전문가와의 연석회의를 통하여 분석 결과를 검증하였다. 원주시의 건강도시사업을 평가한 결과 강력한 정치적 지원에 근거하여 지속적인 건강도시사업을 가능하게 하는 자원, 중기사업계획, 인프라, 협력적 조직, 건강도시네트워크 등이 갖추어져 있는 것을 확인하였고, 건강증진 전략을 적용한 사업의 보완 및 개선이 필요한 것으로 나타났다. 건강도시사업의 과정평가를 위해 개발된 SPIRIT 체크리스트는 질적 평가도구로서, 향후 건강도시간의 비교를 위하여 질적 평가방법에 기초한 양적 평가 지표를 추가할 필요가 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권11B호
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• pp.750-757
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• 2005

본 논문은 P2P 트래픽을 차단시키는 방화벽이 존재하는 고속의 캠퍼스 망에서 세 개의 P2P 응용 트래픽을 장기간 측정하고 분석한 결과를 제시한다. P2P 트래픽을 탐지하기 위하여 다양한 방법들이 제안되고 있지만, 현재가장 간단하고도 비용이 저렴한 방법은 포트 번호를 이용한 방화벽이다. 이 방화벽이 설치되고 난 이후 대량의 P2P 트래픽이 줄어들 것으로 예측되었지만, 8개월간의 트래픽 측정 결과 세 개의 새로운 P2P 응용 트래픽($30\%$ 업로드, $5.6\%$ 다운로드 트래픽)과 포트번호를 숨기는 eDonkey P2P 응용 트래픽($6.7\%$ 업로드 트래픽, $4\%$ 다운로드 트래픽)으로 인하여 본 연구에서 판별한 P2P트래픽 양이 다시 증가하였다. 본 논문에서 수행한 장기간 트래픽 측정결과는 포트번호를 이용하는 트래픽 필터링 기법이 P2P 응용 탐지에 효과적이지 많다는 것을 보여주었고, 본 캠퍼스 망에서 관찰된 세가지 P2P 트래픽은 P2P응용 프로그램의 보상 체제와 고속의 캠퍼스 망 연결 등의 이유 때문에 의부로 향하는 업로드 트래픽의 양이 크다는 것을 보여주었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.140-149
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• 2009

최근 인터넷을 통한 각종 침해사고 및 트래픽 폭주와 같은 현상이 급격하게 증가함에 따라 네트워크의 비정상적 상황을 조기에 탐지하기 위한 보다 능동적이고 진보적인 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 캠퍼스 네트워크와 같이 트래픽이 주기적인 특성을 띠는 환경에서 Fisher 선형 분류법(FLD)을 사용하여 트래픽을 두 개의 그룹으로 분류하고, 네트워크에 유입되는 트래픽이 어떤 그룹에 속하는지를 판별하는 기법을 제안한다. 이를 위해 WISE-Mon이라 불리는 트래픽 분석 시스템을 개발하여 캠퍼스 네트워크의 트래픽을 수집하고 이를 모니터링해서 분석을 수행한다. 생성된 트래픽의 training set을 이용하여 비정상 트래픽의 범위를 판단하기 위한 chi-square distribution을 유도하고, FLD를 적용하여 유입되는 트래픽을 두 그룹으로 분리하기 위한 초평면 (hyperplane)을 만든다. 또한 네트워크 내의 트래픽 패턴이 시간이 지남에 따라 계속적으로 변하는 상황을 반영하기 위하여 self-learning 알고리즘을 적용한다. 캠퍼스 네트워크의 트래픽을 적용한 수학적 결과를 통하여 제안하는 기법의 정확성과 신뢰도를 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제39권6호
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• pp.615-621
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• 2020

본 논문은 다중 관측소에서 측정된 지진 신호를 이용한 그래프 합성곱 신경망 기반 지진 이벤트 분류 방법을 제안한다. 기존의 딥러닝 기반 지진 이벤트 분류 방법은 대부분 단일 관측소에서 측정된 신호로부터 지진 이벤트를 분류한다. 지진 관측망에는 수많은 지진 관측소가 존재하며 하나의 관측소만 사용하는 방법보다 여러 관측소의 정보를 동시에 활용하는 방법이 지진 이벤트 분류 성능 향상을 이끌 수 있다. 본 논문에서는 단일 관측소에서 측정된 지진 신호들에 합성곱 신경망을 적용해 임베딩 특징을 추출한 후 그래프 합성곱 신경망을 이용해 단일 관측소들 사이의 정보를 융합하는 다중 관측소 기반 지진 이벤트 분류 구조를 제안한다. 관측소의 개수 변화 등 다양한 실험을 통해 제안한 모델의 성능 검증을 수행하였으며 실험 결과 제안하는 모델이 단일 관측소 기반 분류 모델보다 약 10 % 이상의 정확도와 이벤트 재현율 성능 향상을 보여주었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.70-75
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• 2018

스마트 팩토리는 설계 개발, 제조, 유통 물류 등 생산 전체 과정에 정보 통신 기술을 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도 등을 향상시킬 수 있는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리에서 발생되는 데이터의 양은 공장의 규모 및 시설 수준에 따라 많은 차이를 보이지만, 기존의 생산관리시스템을 활용하여 방대한 양의 데이터를 발생시키는 스마트 팩토리 환경에 적용하기에 어려움이 있다. 이로 인해 방대한 양의 빅데이터 처리할 수 있는 빅데이터 분산 처리 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서의 GlusterFS 기반 빅데이터 분산 처리 시스템 설계하였다. 제안하는 빅데이터 분산 처리 시스템은 기존 분산 처리 시스템에 비해 네트워크 트래픽 분산 및 관리를 통해 부하와 데이터 소실 위험도를 감소시켰다.