bone grafting is indicated in the case of bony defects and is classified into autograft, allograft, and xenograft. Synthetic bone graft is contrasted with these three categories in that it has a different donor source. Autograft is most prominent as it is known as a gold standard of all grafting procedures. Its principles and practices are well established via accumulated informations and clinical experiences, which imposes no regulations or restrictions in its clinical use. On the other hand, other bone graft procedures are under tight control for the safety and effectiveness of each product. Food and Drug Administration of the United States has a system in which the information on the approvals and clearances of bone graft materials on their internet homepage. All the bone graft materials that are under the regulations of the United States are classified into the category of medical devices, which includes allogenic bone, xenogenic bone, and synthetic bone graft materials. Each bone graft material has its own indication and the FDA approvals and clearances of medical devices contain the item of "intended use" to specify the indications of each bone graft materials. US dentists, as users of the specific bone graft materials, are provided with adequate information on the approved materials they are to utilize. As an user of these materials, Korean dentists are less provided with the information on the bone graft materials they want to use. Medical providers of the bone graft materials have to be able to provide their users with the essential information such as the intended use of the regulatory approval. Dentists must also be active in gathering informations on the material of their interest, and the system must be built in which both of the medical providers and users of bone graft materials can be satisfied in providing and getting the information, respectively.
위치 기반 서비스(LBS)는 정보 통신 기술과 모바일 폰의 급속한 성장으로 응급 지원, 네비게이션, 위치, 교통 노선, 정보 수집, 엔터테인먼트 등 다양한 응용에서 활용되고 있다. 일반적으로 위치는 좌표로 표시되고 지형과 관련이 있으며, 모바일 기반의 데이터 전송에 많은 관심을 가지고 있다. 본 논문은 위치기반 서비스를 기반으로 근거리의 개별 사용자의 모바일 폰의 동작을 탐지하여 상대방의 연락처를 교환하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 모바일 폰의 가속도 센서를 이용하여 움직임을 추출하고 움직임이 일정 시간 이상 지속되면 위치와 시간 정보를 서버로 전송한다. 서버측에서는 근거리에서 모바일 폰의 움직임이 발생하는 사용자들 사이의 연결을 시도한다. 사용자간에 연결이 성공하면 서버측으로부터 암호화된 연락처를 전송받는다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하여 핸드셋(Handset) 내의 처리를 최소화하여 데이터를 교환할 수 있음을 보여준다.
무선 센서 네트워크의 생존시간을 증가시키기 위하여 중계노드에서의 데이터 병합을 고려한 데이터 중심 라우팅이 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센싱 정보의 수집 시간과 노드의 에너지 소비량 간의 트레이드 오프를 고려하여 에너지 소비를 최소화하면서도 빠른 시간 내에 센싱 정보를 수집하는 에너지 효율적인 데이터 중심 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안 하는 라우팅 방식은 먼저 전체 센서 노드 중에서 최대 거리가 최소화가 되도록 만드는 노드를 싱크 노드로 설정한다. 이후 빠른 정보 수집을 위하여 센서 노드와 싱크 노드 간 최대 거리의 증가를 최소화하면서 에너지 소비를 줄이기 위하여 노드간 연결 링크 비용을 최소화하는 방식으로 트리 구조를 확장해나간다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 데이터 중심 라우팅 알고리즘은 짧은 정보 수집 시간과 낮은 에너지 소비량을 가지며, 이로 인하여 기존 라우팅 알고리즘 대비 높은 네트워크 에너지 효율을 달성한다.
LPWA는 한번에 전송할 수 있는 데이터양은 적지만 매우 넓은 범위의 정보를 수집할 수 있어 아파트 계량기의 정보를 수집하거나, 산업현장에서 간헐적으로 보내는 데이터 등을 수집하는데 적합하다. 하지만 LPWA에 대한 대부분의 응용 연구는 실외, 특히 LOS(line of sight) 환경에 대해 한정되어 있어 아파트 및 산업현장에 적용하기 위한 정보를 수집할 경우 힘든 문제가 발생한다. 본 논문에서는 LPWA 통신이 아파트 및 산업현장에 적용될 수 있도록 NLOS(non line of sight) 환경인 건물 내부에서 통신 커버리지를 측정하였다. 실험을 위해 sx1276 디바이스를 이용해 LoRa 모듈을 제작하고 Class A를 적용한 후 확산인자 7과 12에 대해서 각 층마다 데이터를 수집하였다. 실험결과, 확산인자가 낮은 7의 경우 7층에서부터 수신되는 데이터의 에러와 Loss가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며 확산인자가 높은 12는 9층까지도 Loss 없이 데이터가 수신되는 것을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.1957-1980
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2021
The significant aim of this research has always been to evaluate the mechanism for efficient and inherently aware usage of vitality in-home devices, thus improving the information of smart metering systems with regard to the usage of selected homes and the time of use. Advances in information processing are commonly used to quantify gigantic building activity data steps to boost the activity efficiency of the building energy systems. Here, some smart data mining models are offered to measure, and predict the time series for energy in order to expose different ephemeral principles for using energy. Such considerations illustrate the use of machines in relation to time, such as day hour, time of day, week, month and year relationships within a family unit, which are key components in gathering and separating the effect of consumers behaviors in the use of energy and their pattern of energy prediction. It is necessary to determine the multiple relations through the usage of different appliances from simultaneous information flows. In comparison, specific relations among interval-based instances where multiple appliances use continue for certain duration are difficult to determine. In order to resolve these difficulties, an unsupervised energy time-series data clustering and a frequent pattern mining study as well as a deep learning technique for estimating energy use were presented. A broad test using true data sets that are rich in smart meter data were conducted. The exact results of the appliance designs that were recognized by the proposed model were filled out by Deep Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (LSTM and GRU) at each stage, with consolidated accuracy of 94.79%, 97.99%, 99.61%, for 25%, 50%, and 75%, respectively.
정보사회에서는 사회 구성원 개개인의 욕구를 충족시키는데 정보가 핵심적 역할을 하고 있다. 특히 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 개인 활동이 증가함에 따라 개인정보의 노출이 심해지고 개인정보 불법 취득도 점차 많아지고 있다. 이에 본 논문에서는 안전하고 효과적인 개인정보 관리체계와 기술적 구현이 용이하도록 개인정보 프레임워크를 제시하고, 시스템 개발자나 개인정보를 다루는 사업자 측면에서 개인정보 시스템을 설계하고 구현하기에 용이하도록 5단계의 구체적인 방법론을 제시하였다. 특히 제시된 방법론이 실 환경에 효과적으로 활용될 수 있도록 체계적인 개인정보 보호 시스템 개발 방안을 시스템 아키텍처 측면에서 소개함으로써, 본 논문의 활용 방안을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 개인정보보호 프레임워크와 방법론은 실제 유비쿼터스 내 점점 중요시 되어가고 있는 개인정보 보호 측면에서의 방향성 제시 및 실제 엔지니어나 개발자 측면에서 이론위주의 설명보다는 실제 활용이 가능한 새로운 접근방안을 제시 할 수 있다고 사료된다.
토지피복도는 지표면의 상태를 나타내는 자료로 특히 환경 분야에서 지역의 현황을 파악하고 정책을 수립하기 위한 기초적인 자료이다. 토지피복도를 효과적으로 제작하기 위해서는 인공위성을 이용하여 한 지표면 현황에 대한 정보를 신속하게 수집하고, 이를 지리정보로 변환하여 구축하고 관리하여야한다. 본 연구에서는 우리나라 환경부에서 구축한 중분류 토지피복도의 제작과정을 검토하고, 이를 객관적이고 구체적으로 개선하고자 한다. 이를 위하여 국내외의 토지피복도 제작 현황과 문제점을 파악한 후, 중분류 토지피복도를 제작하기 위한 구체적이고 효과적인 개선방안을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 경계선 설정기준과 속성정보 부여기준은 기존의 토지피복도 제작과정에서 나타난 문제점을 보완할 수 있었다.
유저의 일상 스케쥴을 제안하고 예측하는 서비스는 스마트 비서의 흥미로운 응용이다. 전통적인 방법에서는 유저의 행동을 예측하기 위하여, 유저가 직접 자신의 행동을 기록하거나, e-mail 혹은 SNS 등에서 명시적인 일정 정보를 추출하여 사용해왔다. 하지만, 유저가 모든 정보를 기록할 수 없기에, 스마트 비서가 얻을 수 있는 정보는 제한적이며, 유저는 유저의 일상의 routine한 정보를 기록하지 않는 경향이 있다. 본 논문에서는 스케줄러에 적히는 정형화된 일정인 스케줄과 비정형화된 일정을 만드는 일상 행동 패턴들을 동시에 고려하는 접근 방법을 제안한다. 이를 위하여 마코프 의사 결정 프로세스 (MDP)를 기반으로 하는 추론 방법과 역강화 학습 (IRL)을 통한 보상 함수 학습 방법을 제안한다. 실험 결과는 우리가 6주간 모은 실제 생활을 기록한 데이터 셋에서 우리의 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 보임을 논증한다.
인터넷 상에 많은 정보들이 발생하면서 검색 엔진은 사용자에게 필요한 흩어진 정보를 모아주는 중요한 역할을 하고 있다. 일부 검색 엔진에서는 검색어가 포함된 검색 결과 페이지뿐만 아니라 검색 결과 수도 함께 제공하고 있다. 구글 검색엔진에서 제공하는 검색 결과 수는 인터넷에서 해당 검색어에 대한 전체적인 추세를 파악하는데 활용될 수 있다. 본 논문에서는 구글 검색엔진에서 제공하는 검색결과 수를 효과적으로 관리할 수 있는 구글 검색엔진을 활용한 키워드 검색결과 수 관리 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 제안하는 시스템은 웹으로 작동하며 검색 에이전트, 저장 노드, 검색 노드로 구성되어 키워드 및 검색 결과 수를 관리하고 검색을 수행한다. 최종 검색 결과로는 검색 키워드, 검색 결과 수, 검색 결과 수를 활용하여 두 키워드의 거리를 계산하는 NGD(Normalized Google Distance)가 제공된다.
IoT 환경에서 상황인지 기반 헬스케어 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 건강정보와 주변 환경정보가 필요하다. 환경정보를 구성하기 위해서는 센서데이터를 수집해야 하며, 효과적으로 센서데이터를 수집하기 위해서는 이기종 센서기기의 접근 및 다양한 센서데이터 타입을 일관적으로 처리하기 위한 모델이 필요하다. 센서데이터 수집은 환경정보를 구성하기 위해 선행되어야 하는 과정이며, 이를 통합 처리하기 위한 수집 모델은 아직까지 제안되지 않고 있다. 본 논문에서는 센서데이터의 일관된 수집 및 처리를 위한 이기종 센서데이터 수집 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 센서기기 수준에 접근하기 위한 접근정보가 담긴 수집 스키마를 가지며, 제안하는 모델을 통해 이기종 기기의 센서데이터를 일관되게 수집하여 환경정보를 제공할 수 있다. 실험에서는 이기종 센서기기에 접근하기 위한 접근정보와 수집데이터를 명시한 입력 자료를 바탕으로 센서기기에 접근하여 데이터를 수집하는 과정을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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