• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.39-52
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• 2006

초고속 통신망의 기술진화와 방송망의 디지털 가속화에 따른 위성망/케이블망/지상파망을 통한 TV 채널 서비스는 성숙의 단계에 접어들었고, IP(Internet Protocol)망을 이용한 TV 채널 서비스도 가시화되고 있는 실정이다. 그러나, 현재 채널 가이드를 위한 모자익 EPG(Electronic Program Guide) 서비스의 경우, IP망을 이용한 구현이 미미하고, 특히, 개인 맞춤형 모자익 EPG는 전혀 제공되지 않고 있다. 본 논문은 IP망을 통해 IPTV 시청자들에게 고정형과 맞춤형의 모자익 EPG 서비스를 제공하기 위한 시스템의 구축방법을 제시한다. 고정형 A/V(Audio/Video) 모자익 EPG는 H/E(HeadEnd)단에서 정해진 다채널로 구성된 모자익 동영상을 생성하여 IP망의 멀티케스팅을 통해 전송된 후, STB (Set-Top-Box) 단이 수신하여 TV상에 서비스하는 시스템 모델과 구축을 보인다. 또한, 개인의 선호에 따라 모자익 EPG의 채널을 구성하여 볼수 있는 개인 맞춤형 A/V 모자익 EPG 서비스를 위한 모델을 제공한다. 기대효과로서, IP망을 통한 TV 채널 가이드 서비스는 IP 기술을 통한 다채널 수용의 확장성과 실용성을 통해 사용자의 채널 접근을 보다 쉽게 하였으며, 특히 개인 맞춤형 A/V 모자익 EPG 제공을 통해 개인별 선호 채널 모자익 화면을 구성하고, 동시에 성인물의 배제를 쉽도록 하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권1호
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• pp.19-27
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• 2022

Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.89-103
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• 2023

Obstructive sleep apnea (OSA) is one of the most prevalent sleep disorders that can lead to serious consequences, including hypertension and/or cardiovascular diseases, if not treated promptly. Continuous positive airway pressure (CPAP) is widely recognized as the most effective treatment for OSA, which needs the proper titration of airway pressure to achieve the most effective treatment results. However, the process of CPAP titration can be time-consuming and cumbersome. There is a growing importance in predicting personalized CPAP pressure before CPAP treatment. The primary objective of this study was to optimize the CPAP titration process for obstructive sleep apnea patients through EEG feature engineering with machine learning techniques. We aimed to identify and utilize the most critical EEG features to forecast key OSA predictive indicators, ultimately facilitating more precise and personalized CPAP treatment strategies. Here, we analyzed 126 OSA patients' PSG datasets before and after the CPAP treatment. We extracted 29 EEG features to predict the features that have high importance on the OSA prediction index which are AHI and SpO2 by applying the Shapley Additive exPlanation (SHAP) method. Through extracted EEG features, we confirmed the six EEG features that had high importance in predicting AHI and SpO2 using XGBoost, Support Vector Machine regression, and Random Forest Regression. By utilizing the predictive capabilities of EEG-derived features for AHI and SpO2, we can better understand and evaluate the condition of patients undergoing CPAP treatment. The ability to predict these key indicators accurately provides more immediate insight into the patient's sleep quality and potential disturbances. This not only ensures the efficiency of the diagnostic process but also provides more tailored and effective treatment approach. Consequently, the integration of EEG analysis into the sleep study protocol has the potential to revolutionize sleep diagnostics, offering a time-saving, and ultimately more effective evaluation for patients with sleep-related disorders.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.109-117
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• 2024

대상으로 온라인 설문을 실시하고, 총 201부의 설문을 분석하였다. 연구대상자의 특성에 따른 변수의 차이 검증을 위해 독립표본t-검정 및 일원배치분산분석을 실시하였으며, 변수 간 연관성 확인을 위해 상관관계분석을 실시하였다. 연구 결과 첫째, 여성이 남성보다 원자력발전과 후쿠시마 오염수에 대하여 더 부정적인 인식을 가지고 있는 것으로 나타났다. 연령에서는 40대 이상에서 부정적 인식이 높은 것으로 조사되었다. 정치 성향에서는 진보성향의 응답자가 원자력발전과 후쿠시마 오염수에 대해 부정적 인식이 더 높은 것으로 나타났다. 둘째, 원자력에 대한 정보 수집은 인터넷과 방송, SNS을 통하여 가장 많이 하는 것으로 나타났다. 셋째, 원자력발전에 대한 부정적인 인식이 높을수록 후쿠시마 원전 오염수 방류 이후 우려되는 문제에 부정적인 결과를 나타냈다. 원자력발전은 인간의 생활권에서 분리할 수 없다. 따라서 원자력발전에 대한 바른 인식을 가질 수 있도록 정확한 정보와 지식 전달 체계가 필요한 것으로 사료된다.

• 대한교통학회지
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• 제20권5호
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• pp.33-43
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• 2002

본 연구는 교통방송이 제공하는 교통정보가 직장인의 통행행태에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 직장인의 통행전 교통수단 변경여부와 통행중 노선 전환행태를 분석하고자 하였으며, 통행자가 통행전 또는 통행중에 교통방송이 제공하는 실시간 정보를 접했을 때 나타나는 행태의 변화를 분석하고자 하였다. 본 연구를 위해 대구시에 있는 직장인을 대상으로 한 설문조사를 통해 현시선호자료(revealed preferences data)와 잠재선호자료(stated preferences data)를 수집하였고, 이 자료를 이용하여 네스티드 로짓모형을 추정하고 그 결과를 논의하였다. 본 연구를 통해 직장인의 통행전 교통수단 변경여부와 통행중 노선 전환여부 선택행태를 분석한 결과를 요약해서 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 통행자의 통행중 노선 전환여부 선택에는 첨두시에는 나이, 성별, 통행시간, 청취빈도, 인지노선수, 사고정보가 의미 있는 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 한편 비첨두시에는 첨두시와는 달리 통행시간이 의미 있는 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 둘째 통행자의 통행전 교통수단 변경여부 선택에는 첨두시와 비첨두시 공히 나이, 성별, 통행시간, 시간여유, 청취빈도, 사고정보가 의미 있는 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 셋째, 모형의 경험적 추정결과는 본 연구에서 가설화된 네스티드 로짓모형의 타당성을 입증케 한다. 즉 통행 전 교통수단 변경여부의 선택과 통행중 노선 전환여부의 선택은 상호 밀접한 관련을 가지면서 이루어진다는 사실을 확인할 수 있으며, 특히 직장인이 통행전에 교통정보를 접하고 교통수단 변경여부를 선택할 상황에서도 향후 나타날 통행중 노선 전환여부의 선택상황까지도 고려하여 의사결정을 한다는 사실을 알 수 있었다.ing strategy) 문제를 인식하고, 이 차량들을 링크상의 교통량 전파조건(flow propagation constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.여도 취소소송의 대상으로 삼도록 하는 보다 명확하고 일관성 있는 논의전개를 제안하였다.수 있었다.로 첨가하여 48시간 배양한 후 암항원 유전자 발현성을 측정한 결과 세포주에 따라 다소 차이는 있으나 대개 0.2 uM농도에서도 유전자 발현이 유도되었으며 1, 5 uM농도에서 매우 강하게 유도되었다. ADC 처리가 페암세포주의 MHC와 B7 발현을 증가시키는가를 알아보기 위해 1 uM 농도의 ADC를 72시간 처치한 후 FACS 분석을 실시한 결과 4개의 페암세포주에서 MHC 및 B7분자의 발현은 유도되지 않았다. 또 ADC농도가 세포성장에 미치는 영향을 알아보기 위하여 ADC를 0.2, 1, 5 uM농도로 96시간 처치 후 세포수를 측정하여 상대성장지수를 알아본 결과 ADC 처치 농도가 증가함에 따라 세포의 성장은 매우 감소하였다. 결론: 폐암세포주에서 ADC처치는 MAGE, GAGE 및 NY-ESO-1과 같은 세포독성 T 림프구 반응을 유도할 수 있는 암항원의 발현을 증가시킬 수 있으며, ADC의 세포독성과 항원 발현 유발시간을 분석할 때 1 uM 농도에서 48시간 처치한 후 ADC가 없는 배지에서 수일간 배양하는 것이 가장 효과적이라고 생각된다. 그러나, ADC를 처치하여도 MHC 및 B7의 발현의 변화는 없었으므로 ADC를 처치한 폐암세포를 암백신으로 사용하기 위해서는 MHC나 B7 및 cytokine의 발현을 증가시키는 추가적인 처치가 필요하다고 생각된다.ded.한 질소제거를 N-balance로부터 구해보면, R3 반응조의 경우가 가장 높은

• 법제연구
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• 제44호
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• pp.33-62
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• 2013

이 논문에서는 최근 단행된 정부조직 개편의 결과 탄생한 미래창조과학부와 방송통신위원회 등의 소관 법률의 가장 최상위의 ICT관련 법제의 정비와 아울러 기본법으로서의 성격을 갖는 ICT특별법에 담겨야할 헌법적 차원이 기본 문제와 몇 가지 쟁점들에 대해 이론적 실제적 차원에서 논의하였다. 정보통신기술의 발전은 인류의 생활방식을 혁명적으로 변화 시켰으며, 전지구적 차원의 네트워크 사회의 출현은 경제적 사회적 기회와 혜택을 제공 하였지만 동시에 도전과 위협의 이슈가 끊임없이 제기되고 있다. 기술발전에 따른 많은 장점에도 불구하고 디지털 혁명으로 인하여 인류가 누리게 된 인터넷 등 온라인 매체를 통한 사이버공간은 현실적으로 해결해야 할 많은 문제들이 있다. 전송기술의 발전으로 인한 표현의 자유의 통로 확대와 경제적 기획 창출이라는 긍정적인 측면을 보다 발전시켜 나가기 위해서는 정보화로 인한 따른 부작용을 최소화하려는 노력이 절실하게 필요하다. 첫째, ICT특별법은 역사적으로 방송통신융합을 넘어선 미디어의 융합시대에 적헙하도록 규범화되어야 한다. 향후 정보화와 정보통신 기술 및 콘텐츠의 개발과 아울러 미디어 분야에서도 경제적 발전과 아울러 언론의 자유를 수호라는 두 가지의 정책을 모두 달성할 수 있는 근거규정이 마련되어야 한다. 둘째, 규범구조적 측면에서는 정부의 행위들은 모두 경제발전과 정보의 자유라는 목표를 달성하기 위한 것이라는 점을 깊이 명심해야 한다. 따라서 정치적 차원에서 말끔하게 해결되지 못한 조직개편의 문제점을 규범적 관점 해소함으로써 소모적 갈등의 발생가능성을 최소화할 수 있도록 노력해야 한다. 셋째, ICT특별법은 미래부가 소관하는 정보통신분야, 유료 방송분야, 디지털미디어 콘텐츠 분야를 모두 포괄하는 내용의 기본법적 성격을 가지는 규범이어야 한다. 넷째, 기술적인 관점에서는 ICT융합으로 인해 발생하는 망중립성의 문제, 디지털 콘텐츠를 둘러싼 이해관계의 대립 등 다양한 문제점들을 해결할 수 있어야 한다. ICT특별법은 정보화를 통해 일방적으로 효율성이나 산업의 발전만을 추구하는 것이 아니라, 정보화가 국민의 삶의 질을 높이고 우리 사회의 민주화를 촉진할 수 있도록 제도의 설계와 구축하는 것을 목표로 하여야 한다. 향후 이번 ICT특별법의 입안과정에서 논의하고 있는 다양한 관점들을 참고하여 정보통신기술의 강국임과 동시에 정보인권분야에서도 한 발 앞서가는 계기가 마련되어야 한다.