LRU는 비균등 참조 패턴을 보이는 데이타베이스의 캐쉬 교체 정책으로 적합하지 않음에도 불구하고, 적절한 대안 부재로 인해 대부분의 데이타베이스 시스템에서 캐쉬 교체 정책으로 이용되어 왔다. 본 논문은 실제 데이타베이스 트레이스 분석을 통해 데이타베이스의 블록 참조 패턴을 추출하고, 이를 바탕으로 새로운 캐쉬 교체 정책을 제안한다. 데이타베이스의 트레이스 분석 결과, 전체 시간동안 거의 참조되지 않는 블록이 전체의 70% 가량을 차지하였다. 그리고 블록의 재참조 가능성에 미치는 최근도(recency)의 영향력이 시간적 지역성으로 인해 처음엔 강력하지만, LRU 스택거리가 증가함에 따라 급격히 감소하여, 결국엔 사라지는 현상을 관찰하였다. 이 관찰을 토대로, 본 논문은 전체 블록을 재참조 가능성과 재참조 가능성에 대한 최근도의 영향력을 기준으로 4개의 그룹으로 분류하고, 각 그룹의 참조 특징에 적합한 우선순위 평가 방법을 운용하는 RCB(Reference Characteristic Based) 캐쉬 교체 정책을 제안한다. RCB 정책은 재참조 가능성이 극히 낮은 블록은 다른 블록보다 캐쉬에서 빨리 교체하며, 오랜 시간 참조되지 않은 블록에 대해서는 참조빈도에 의거하여 블록의 우선순위를 결정한다. 실제 데이터베이스 워크로드를 통한 모의실험 수행 결과, RCB 정책은 기존의 다른 교체 정책들(LRU, 2Q, LRU-K, LRFU)보다 우수한 성능을 나타냈으며, 특히 LRU에 비해서는 약 5 ~ 12.7% 정도, 캐쉬적중실패 회수를 줄였다. RCB 정책의 시간복잡도는 O(l)로서 LRU, 2Q 등과 동일하며, 캐쉬 크기를 N이라 할 때 시간복잡도가 $O(log_2N)$인 LFU와 LRU-K, 그리고 O(1)부터 $O(log_2N)$ 사이의 값을 갖는 LRFU보다 우수하다.
저류층의 탄화수소 매장량 평가에 있어서 매우 중요한 물 포화도($S_w$)는 Archie의 경험식을 이용하여 전기비저항지수(RI )로부터 구할 수 있다. 그러나 많은 경우, Archie 경험식에 사용되는 포화도 지수 n은 상수가 아니며, 물 포화도에 따라 변하는 것으로 알려져 있다. 또한 RI vs. $S_w$ 자료를 log-log 축에서 회귀분석하면 원점을 지나지 않는 경우도 흔히 발생한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하고자 수정 Archie 경험식을 제안하였는데, 이 식은 RI vs. $S_w$ 대비도표의 추세가 직선이든 곡선이든, 원점을 지나든 아니든 모두 표현할 수 있는 장점을 갖는다. 수정 Archie 경험식을 사용하기 위해서는 전도성 지수 ${\mu}$, 임계 물 포화도 $S_c$, 포화 분포 계수 b 등의 계수를 결정해야 하는데, 이들 계수를 실내실험을 통하여 결정하는 방법을 제시하였다. 수정 Archie 경험식은 청결 사암 및 탄산염암 등 저류암의 공극 구조, 공극수 분포, 습윤성 등을 반영할 수 있어 현장 적용성을 높일 수 있을 것으로 생각된다.
국내의 산불 피해지에서 식생 복구를 위해 주로 적용되는 단순 개별과 조림은 초기에 토사 유출을 과도하게 발생시킬 수 있으므로, 토양 안정화를 위해서 조림 복구 시기의 조절을 고려해야 하고, 자연 복원력이 낮은 지역에는 토양 안정성을 증진시키는 사면 처리가 필요하다. 본 종설에서는 주로 북미와 유럽 지역에서 산불 피해 산림의 토양 보존을 위해 수행되었던 대표적인 사면 처리 기술인 씨뿌리기, 멀칭, 통나무 경사막이 등의 효과에 대하여 고찰하였다. 씨뿌리기는 가장 널리 사용되고 있는 방법임에도 불구하고 식생 피도와 토양 침식에 미치는 영향은 분명치 않으며, 자생 식물의 재생을 저해하는 부정적인 효과가 밝혀졌다. 멀칭은 토양 침식의 감소에 효과적이지만, 역시 외래 식물종의 도입과 자생종 재생의 저해라는 부정적인 효과도 있음이 밝혀졌다. 통나무 경사막이의 효과에 대한 연구는 극히 제한적이지만, 강우량이 적은 시기에는 효과가 있으나 많은 시기에는 효과가 뚜렷하지 않다는 연구가 보고되어 있다. 이와 같이 산불 피해지의 사면처리는 자연 복원력이 높은 지역에 불필요하게 적용하였을 때 오히려 부정적인 영향을 줄 수 있음으로, 자연 복원력이 낮으며 자생종의 재생보다 강우 및 토사 유출의 감소가 시급한 지역에 선택적으로 처리하는 것이 바람직하다. 또한 강우 및 토사 유출 감소 여부, 외래 식물종의 도입, 멀칭으로 인한 식생 재생의 저해 등과 관련한 장기적인 모니터링이 필요하다고 판단된다.
이 연구의 목적은 연구기관 지식관리시스템의 효율성을 높이는 방안을 찾기 위해 대덕연구단지의 현행 지식관리시스템의 운영현황을 분석하고, 지식관리에 대한 이용자의 인식변화와 지식경영시스템의 이용률 등과 문제점을 파악한 후, 그 결과를 바탕으로 시스템의 개선방안을 제시하는데 있다. 연구방법으로는 이론적 배경을 위한 문헌적 연구방법과 사례연구를 위한 설문조사 방법을 병행하였다. 또한 이용자의 실제 시스템 이용현황파악을 위해 지식경영시스템의 로그데이터 분석도 실시하였다. 설문조사를 위한 질문은 지식경영에 대한 관심과 인식, 지식기여에 대한 평가 및 보상, 지식내용의 품질, 시스템의 활용도 등 총 29개 항목으로 구성하고, 가설검정과 빈도분석을 통한 기술통계를 작성하였다. 연구 결과로, 지식경영시스템 시행 초기보다 현재의 관심, 이용률 등이 현저하게 감소한 것과 보상제도의 유지 및 보상방법의 확대도 원하는 것으로 확인하였다.
출력물관리 시스템은 출력시 수집된 출력 로그 내에 개인정보(주민번호, 카드번호)가 존재하는지 패턴을 분석하여 사용자에게 경고 메시지 팝업 전달, 인쇄 강제 종료, 관리자에게 메일 발송 및 별도 로그 관리 기능을 갖추어야 한다. 인증 관리 역시 사용자 PC에 Agent를 설치하여 등록되어 있는 사용자만 프린트가 가능하며, 사용자 정보에 따라 작업이 허가되거나 거절될 수 있도록 제한 기능을 갖추어야한다. 또한 복합기로 프린트/복사/스캔 사용 시 ID카드 인증 후 문서 출력 및 복합기를 사용할 수 있으며, ID카드 미사용시 디바이스에 ID/PW를 입력 인증 후 복합기를 사용할 수 있도록 구축해야한다. 본 연구에서는 기존의 출력물 보안 방법들 보다 더욱 우수한 기술을 갖추고 있는 보안 업체인 (주)와우소프트와 공동으로 인터페이스를 개발하여 기록물관리 시스템을 위한 인터페이스들을 구축하였다. 또한 출력물관리를 위한 필요한 기본 기능들의 인터페이스를 설계하였으며 이를 바탕으로 출력물관리 시스템 구축에 기여하였다.
The objective of this study was to conduct research and analysis using Group Focus Interview to survey the between construction site workers and managers implementing for the Severe Accident Punishment Act. Focused on measures to improve safety management effectiveness for the effectiveness of establishing a safety management system. A plan to improve the efficient safety management system was presented to 50 construction industrial managers and workers. In order to ensure the industrial accident prevention policies appropriately, it is necessary to be aware of safety obligations for workers as well as business operators. In addition, despite the existence of a commentary on the Serious Accident Punishment Act, confusion in the field still persists, so in the event of a major accidents, the obligation to take safety and health education is strengthened, and effective case education is proposed by teaching actual accident cases suitable for actual working sites. It is necessary to make all training mandatory, and it is necessary to reconsider awareness through writing a daily safety log, awareness of risk factors, etc., and writing down risk information. Above all, at the construction ordering stage, it is necessary to keep the construction safety, request corrections and supplements for problems issues that arise, and consult between the orderer and the construction company about the problems issues. Rather than having only the construction company correct or supplement the safety management plan, the contents should be shared with supervisors and workers to establish a more practical solution. Results of this study will contribute to improving the effectiveness of the serious accident and construction safety management system.
최근 코로나(Covid-19)의 영향으로 스마트 헬스케어 관련 산업과 비대면 방식의 원격 진단을 통한 질환 분류 예측 연구의 필요성이 증가하고 있다. 일반적으로 호흡기 질환의 진단은 비용이 많이 들고 숙련된 의료 전문가를 필요로 하여 현실적으로 조기 진단 및 모니터링에 한계가 있다. 따라서, 간단하고 편리한 청진기로부터 수집된 호흡음을 딥러닝 기반 모델을 활용하여 높은 정확도로 분류하고 조기 진단이 필요하다. 본 연구에서는 청진을 통해 수집된 폐음 데이터를 이용하여 이상 호흡음 분류모델을 제안한다. 데이터 전처리로는 대역통과필터(BandPassFilter)방법론을 적용하고 로그 멜 스펙트로그램(Log-Mel Spectrogram)과 Mel Frequency Cepstral Coefficient(MFCC)을 이용하여 폐음의 특징적인 정보를 추출하였다. 추출된 폐음의 특징에 대해서 효과적으로 분류할 수 있는 병렬 합성곱 신경망 네트워크(Parallel CNN network)모델을 제안하고 다양한 머신러닝 분류기(Classifiers)와 결합한 스태킹 앙상블(Stacking Ensemble) 방법론을 이용하여 이상 호흡음을 높은 정확도로 분류하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 96.9%의 정확도로 이상 호흡음을 분류하였으며, 기본모델의 결과 대비 정확도가 약 6.1% 향상되었다.
한국디지털정책학회 2004년도 International Conference on Digital Policy & Management
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pp.375-387
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2004
The paper presents an Integrated E-Community System (IECS) for management, decision and service, designed for the e-government project of Haishu District of Ningbo, Zhejiang, China. The project need is to promote the integration of management information and service information of communities, providing a unified platform on which different departments of the district government can share and exchange community information, government officers can analyze information and make decisions, and the outside users can access and request services. To meet the project need, the IECS consists of five parts: 1) The Central DataBase (CDB) that stores all information related with management, decision and service of communities: 2) Information Extracting Subsystem (IES) that provides functions of extracting data from data sources, transforming and loading them into the CDB for system administrators; 3) Information Management Subsystem (IMS) that provides functions of querying and sharing of information for government users, and functions of information maintenance, rights and log management for system administrators: 4) Intelligent Analysis Subsystem (IAS) that provides functions of extracting analysis related data from the CDB and loading them into the DW, and functions of multi-dimensional analysis and decision-making based on the DW and OLAP for government users; 5) Information Service Website (ISW) that provides functions of promulgating and collecting of information for government users and system administrators, and functions of browsing, querying and requesting of service information for outside users. The IECS supports management, decision and service of a government based on a unified data platform--the CDB, and ensures data security by providing different workplaces and rights for different users. In the real application, the system works well.
본 연구는 양궁 수행력 향상을 위한 훈련관리 시스템 개발을 위해서 기존 스포츠용 전산 프로그램 및 시스템 분석과 문헌 검토를 통해 훈련관리 영역과 요인들을 도출하였다. 전산 프로그램 개발 전문가 2인, 양궁 지도자 2인, 체육학 박사 1인으로 구성된 전문가 회의를 통해 훈련관리 시스템의 구성 요인을 범주화 하였다. 개발된 양궁 훈련관리 시스템은 약 12개월이 소요되었으며, 크게 로그인 및 주화면 영역, 신상정보, 심리검사 및 체력검사 측정 등의 선수정보 영역, 탄착군 정보 영역, 기간별로 거리와 발수에 따라 다양한 탄착군 분석과 통계 분석이 가능한 빈도수 추이분석 영역, 원하는 Set의 다양한 정밀분석과 선택한 기간내 탄착군의 오발분석이 가능한 정밀 분석 영역으로 구성되었다. 개발된 양궁 훈련관리 시스템은 종합적이고 과학적인 선수 훈련관리가 가능하며, 양궁 수행력 향상에 타당한 것으로 사료된다.
In this paper we introduce the Internet-based purchase support systems using data mining and case-based reasoning (CBR). Internet Business activity that involves the end user is undergoing a significant revolution. The ability to track users browsing behavior has brought the vendor and end customer's closer than ever before. It is now possible for a vendor to personalize his product message for individual customers at massive scale. Most of former researchers, in this research arena, used data mining techniques to pursue the customer's future behavior and to improve the frequency of repurchase. The area of data mining can be defined as efficiently discovering association rules from large collections of data. However, the basic association rule-based data mining technique was not flexible. If there were no inference rules to track the customer's future behavior, association rule-based data mining systems may not present more information. To resolve this problem, we combined association rule-based data mining with CBR mechanism. CBR is used in reasoning for customer's preference searching and training through the cases. Data mining and CBR-based hybrid purchase support mechanism can reflect both association rule-based logical inference and case-based information reuse. A Web-log data gathered in the real-world Internet shopping mall is given to illustrate the quality of the proposed systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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