International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.161-168
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2024
As the size of big data models grows, distributed training is emerging as an essential element for large-scale machine learning tasks. In this paper, we propose ParamHub for distributed data training. During the training process, this agent utilizes the provided data to adjust various conditions of the model's parameters, such as the model structure, learning algorithm, hyperparameters, and bias, aiming to minimize the error between the model's predictions and the actual values. Furthermore, it operates autonomously, collecting and updating data in a distributed environment, thereby reducing the burden of load balancing that occurs in a centralized system. And Through communication between agents, resource management and learning processes can be coordinated, enabling efficient management of distributed data and resources. This approach enhances the scalability and stability of distributed machine learning systems while providing flexibility to be applied in various learning environments.
One of the newest trends in AI is emotion recognition utilizing keystroke dynamics, which leverages biometric data to identify users and assess emotional states. This work offers a comparison of four datasets that are frequently used to research keystroke dynamics: BB-MAS, Buffalo, Clarkson II, and CMU. The datasets contain different types of data, both behavioral and physiological biometric data that was gathered in a range of environments, from controlled labs to real work environments. Considering the benefits and drawbacks of each dataset, paying particular attention to how well it can be used for tasks like emotion recognition and behavioral analysis. Our findings demonstrate how user attributes, task circumstances, and ambient elements affect typing behavior. This comparative analysis aims to guide future research and development of applications for emotion detection and biometrics, emphasizing the importance of collecting diverse data and the possibility of integrating keystroke dynamics with other biometric measurements.
This study is attempts to clarify the effect of infant massage for the promotion of primipara's mother-infant interaction Method: The term for collecting data for experimental group ranged from April 25, 2001 to June 5, 2001. The infants for this group were sampled among normal mother-infant from one postpartum care center located in J city. The term for collecting data for control group ranged from June 10, 2001 to August 3, 2001. The infants for this group were sampled among normal mothers infant from 1 general hospital, 1 university hospital and 1 postpartum care center located in J city. The experiment was implemented giving primipara education about massage based on protocol for infant massage provided by Johnson & Johnson Korea and they received 10 days of education, 10 minutes a day (from 10 to 11 a.m) In the post test, we videotaped both the control group and the experimental group visiting their homes 4 weeks after delivery to observe mother-infant play interaction. Data analysis was done using SAS and the homogeneity between general properties owned by both control group and experimental group and mother's perception scale for children was verified through -test. Mother-infant play interaction with both control group and experimental group was analyzed through t-test in the experiment. And analysis of mother-infant interaction points based on general properties was made using ANOVA and t-test. Result: Hypothesis that mother-infant play interaction with primipara who gave her infant a massage will be more active than that of the primipara who didn't was verified (t= -4.27, p=.0001). And the points in each item, points in each item were estimated as follows. Mother behavioral items (t=-4.96, p=.0001), infant behavioral item (t=-0.36, p=.71), mother-infant interaction reciprocity (t=-2.64, p=.01). Conclusion: An infant massage program can contribute to promoting the Mother-Infant Play Interaction positively.
본 논문에서는 CDMA 및 TDMA 기술을 기반으로 하는 무선 원격계측 시스템용 모뎀에 적합한 최적 하드웨어 구조 및 VLSI 설계에 대해서 제시한다. 무선 원격계측 시스템은 계측이 필요한 다수의 지점에 소형 무선계측기(RT: Remote Terminal)를 설치하고, 설치된 무선계측기로부터 계측데이터를 무선으로 수집하기 위해 제안된 시스템이다. 무선 원격계측 시스템은 계측데이터를 전송하기 위한 다수의 RT와 RT로부터 데이터를 수집하는 1개의 CU(Central Unit)로 구성된다. 본 논문에서는 이러한 RT와 CU용 모뎀에 적합한 최적 하드웨어 구조를 제안하였고, 제안된 구조를 Verilog HDL로 설계 및 검증하였다. Verilog HDL로 설계된 모뎀은 Synopsys/sup TM/툴을 이용하여 게이트 수준으로 합성되었고, 합성결과 RT 및 CU용 모뎀은 0.6㎛ 공정에서 각각 약 27K 게이트와 222K 게이트의 하드웨어 복잡도를 가졌다. 제안된 모뎀은 Altera/sup TM/ FPGA로 구현 및 검증되었다.
본 논문은 지하철 역사의 쾌적한 환경 유지를 위한 USN 기반의 환경 모니터링 시스템에 관한 내용을 수록하고 있다. 개발된 시스템은 통합 센서 장비 기반의 센서 필드, 측정된 센서 장비의 데이터를 수집, 분석, 저장하는 미들웨어, 수집된 데이터를 사용자에게 서비스하는 로컬 및 웹 기반 모니터링 시스템으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 환경 측정을 위해 온/습도, 미세먼지 센서와 선로의 청결 유지 관리를 위한 물탱크의 수위 레벨 센서를 기본적인 실험환경으로 구성하였고, 기존 설치된 센서와의 연동을 위한 4~20mA의 아날로그 센서와 지그비(Zigbee) 기반 센서 네트워크 장비인 Telos-b를 연동한 장치로 구성하여 현장에 기 구축된 센서의 재사용이 가능하도록 하였다. 미들웨어는 멀티 홉 센서 네트워크를 통한 데이터 수집과, 수집된 데이터를 분석, 저장하는 기능을 내장하였고, 모니터링 시스템은 상황실을 위한 로컬 모니터링과 원격지에서의 웹 기반 모니터링을 지원한다. 본 논문에서 제안하는 미들웨어와 모니터링 시스템은 컴포넌트 형태로 구성되어 개발된 센서의 종류가 변경되거나 응용 프로그램의 목적이 변경되어도 재사용할 수 있는 장점을 가진다. 개발된 시스템은 기존의 PLC 기반의 시스템과 비교하였을 때, 센서 장치의 이동성과 시스템의 분산 환경을 지원하고 미들웨어에서 지원하는 데이터 수집 및 관리 기능은 각종 통계자료로 활용이 가능하다.
최근 사람이 다수 붐비는 지역에 스마트 폰이나, 태블릿 등을 바로 충전할 수 있는 태양광 모듈이 설치되어 서비스를 제공하고 있다. 하지만 설치비용이 높아 이용인원이 적은 지역에 설치 할 경우 비용측면에서 부담이 되며, 협소한 지역에는 설치가 어려운 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 국가에서 제공하는 데이터와, 실제 환경에서 수집한 데이터를 이용하여 각 지역에 해당 서비스를 제공받는 사람에 대한 정보를 분석 한 후 대기시간 및 태양광 충전시간을 고려하여 환경에 맞는 최적의 전력을 수집 및 제공하는 시스템을 제안하였다. 실험결과 수집전력이 충전전력량보다 상회하여 충전이 지연되지 않았으며, 약 95분경에 스마트 폰의 전력을 모두 충전할 수 있음을 확인하였으며, 버스 대기시간인 10분에서 20분 사이에 스마트 폰이 한 대일 경우 약 50%가량을 충전할 수 있으며, 여러 대일 경우 약 20%가량을 충전할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 무선센서네트워크기술(Wireless Sensor Network, WSN)의 산사태 모니터링 적용성을 연구하였다. WSN시스템은 IEEE 802.14e 표준규격을 사용하는 데이터의 수집과 전달을 위한 센서노드와 데이터를 수집 처리하고 최종 서버로 전송하는 게이트웨이로 구성하였다. 센서네트워크의 토폴로지는 유연성과 신뢰성이 높은 메쉬형을 채택하였으며, 서울시의 총 3개소에 테스트베드를 구축하였다. 산사태를 모니터링 하기 위하여 각 센서노드에는 함수비계, 모관흡수력계, 경사계, 강우량계를 설치하였다. 센서노드의 배치를 위해 산사태 위험도 해석, 임목밀도 및 지형분석을 통한 통신범위 분석을 수행하였다. 측정된 계측 데이터를 분석한 결과 네트워크의 연결은 양호하게 나타났으며, 강우에 의한 지반의 반응이 실내에서 측정한 함수비-모관흡수력과 유사한 결과를 나타났다. 따라서, 테스트베드 사례를 통해 산사태 모니터링에 적용이 가능함을 확인하였다.
상해상병으로 청구되는 건수가 증가함에 따라 조사 대상을 보다 정교하게 선정하여 상해요인 조사 대상을 줄이면서 환수율 및 환수금액을 올릴 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 이를 위해서 2006~2011년까지의 상해요인 조사자료를 수집하여 의사결정나무 모형을 활용하여 지역가입자 상해상병 진료건에 대한 부당환수 조사대상 선정모형을 개발하였다. 최종 개발된 모형결과에 따르면, 조사대상 유형은 18개로 분류되었고, 이러한 분류결과는 실제 조사가 시행될 시, 모형을 적용하지 않았을 때 보다 최고 12.8배 높은 부당환수결정율을 나타낼 수 있을 것으로 분석되었다. 또한, 본 연구에서 개발된 조사 대상자 선정 모형을 실제 업무에 적용하기 위해서는 조사물량 대비 국민건강보험공단의 조사인력 및 운영 계획을 보다 면밀히 검토해야만 모형 적용의 효과성이 극대화 될 수 있을 것으로 판단된다.
4차 산업혁명시대에 사물인터넷의 역할은 엔드단에서 데이터를 수집하여 빅데이터를 기술을 통하여 분석하여 미래나 행동을 분석하는 시대에 있다. 따라서 사물인터넷의 특성상 보안에 취약하여 경량화된 보안 프로토콜이 필요한 실정이다. 또한 사물인터넷의 보급은 우리 생활을 많이 변화시키고 있다. 전 세계 IT 기업들은 이미 사물인터넷 기반의 제품과 서비스에 주력하고 있으며 전자기기를 통한 통신 뿐 아니라 일반 사물과의 통신이 가능한 만물인터넷 시대로 가고 있다. 사람과 사람, 사람과 사물, 사물과 사물이 시간과 공간의 제약을 받지 않고 상호작용하면서 정보를 수집하고 분석해서 적용하고 있다. 생활은 점점 스마트해 지지만 이에 반해 개인정보 유출의 가능성은 더욱 커져서 이를 악용할 경우 사생활 침해를 넘어 생명을 위협하는 경우도 생길 것이다. 따라서 본 연구에서는 개인정보 보호를 위협하는 보안 위협과 이에 대응하는 방안을 제안하여 4차산업혁명시대에 걸맞는 안전한 사물인터넷 환경을 구축하는데 필요한 대응책을 제시하였다.
본 연구는 4학년 간호대학생을 대상으로 코로나19 감염관리 교육을 위한 중요도와 수행도 정도를 파악하고, 이를 바탕으로 코로나19 감염관리 간호교육프로그램 개발에 기초자료를 마련하고자 한다. 2020년 1월 6일부터 1월 30일까지 A시 간호대학 4학년 72명에게 구조화된 설문지를 사용하여 자료를 수집하였다. 코로나19 감염관리 간호의 중요도 전체 평균은 5점 만점에 4.4점이었고, 수행도의 전체 평균은 5점 만점에 2.4점이었다. 중요도와 수행도의 차이가 가장 큰 영역은 개인 보호구 레벨D 착탈의와 안전한 검체 채취영역이었다. 간호대학생의 코로나19 감염관리 간호의 요구도 분석결과 개인 보호구 레벨D 착탈의, 안전한 검체채취의 수행도를 높일 수 있는 시뮬레이션 교육프로그램 개발의 기초자료가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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