• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.93-98
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• 2015

최근 들어서 정보통신기술 자체뿐만 사물인터넷(IoT)을 활용한 비즈니스가 빠르게 확대되고 있다. 일반적으로 사물인터넷 중에서 웨어러블 디바이스는 고객을 대상으로 활용된 분야 중 가장 선도적인 적용분야로 인식되고 있다. 본 연구는 먼저 웨어러블 디바이스의 대표적 응용분야인 활동량 측정기에 대해서 고객의 니즈를 파악하고, 이를 잘 알려진 마케팅 믹스(제품, 가격, 유통, 촉진)와 연계시킨다. 이를 위해서 대학생들을 대상으로 서베이가 수행되었으며, 활동량 측정기의 현재 및 잠재된 니즈를 밝혔다. 또한 이러한 니즈는 마케팅 믹스에 의해서 분류되었다. 활동량 측정기는 다른 정보통신기기와는 달리 잠재된 욕구가 많았으며, 의료기기적 특성으로 인해 유통채널 등도 온라인, 대리점이 아닌 신뢰성을 보장할 직영점이나 오프라인 매장의 선호도가 크다. 본 연구결과는 일반 사물인터넷으로서 활동량 측정기뿐 아니라 웨어러블 디바이스를 개발하려는 개발자와 경영층에게 디자인요소에 관한 새로운 시사점을 제공할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.36-43
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• 2021

본 논문에서는 제조 공장 내 AGV (Automated Guided Vehicle) 주행 중 객체 인식을 위한 YOLO v3 알고리즘의 정확도에 대해 살펴보았다. 실험을 위해 2D LiDAR 및 스테레오 카메라가 장착된 AGV를 준비하였다. AGV 주행 중 2D LiDAR를 활용한 SLAM 기법으로 지도 정보를 획득하였고 스테레오 카메라를 활용한 객체 인식이 이루어졌다. 그리고 YOLO v3 알고리즘 기반의 학습 정도에 따른 재현율, AP, mAP 등을 측정하였다. 실험 결과, 4000장의 train data 와 500장의 test data 로 훈련된 YOLO v3 알고리즘에 AGV에 장착된 스테레오 카메라의 시점과 높이에서 획득한 1200장의 이미지를 추가로 학습할 경우 mAP가 약 10% 향상되었다. 정밀도(precision) 와 재현율 역시 각각 6.8%와 16.4% 향상되었다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권3호
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• pp.1433-1436
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• 2016

Background: Cholangiocarcinoma (CCA), a major problem of health in Thailand, particularly in Northeastern and Northern regions, is generally incurable and rapidly lethal because of presentation in stage 3 or 4. Early diagnosis of stage 1 and 2 could allow better survival. Therefore, this study aimed to provide a distribution map of populations at risk for CCA in BuaYai district of Nakhon Ratchasima province, Northeast Thailand. Materials and Methods: A cross-sectional survey was carried out in 10 sub-districts and 122 villages, during June and November 2015. The populations at risk for CCA were screened using the Korat CCA verbal screening test (KCVST) and then risk areas were displayed by using Google map (GM). Results: A total of 11,435 individuals from a 26,198 population completed the KCVST. The majority had a low score of risk for CCA (1-4 points; 93.3%). High scores with 6, 7 and 8 points accounted for 1.20%, 0.13% and 0.02%. The population at risk was found frequently in sub-district municipalities, followed by sub-district administrative organization and town municipalities, (F=396.220, P-value=0.000). Distribution mapping comprised 11 layers: 1, district; 2, local administrative organization; 3, hospital; 4, KCVST opisthorchiasis; 5, KCVST praziquantel used; 6, KCVST cholelithiasis; 7, KCVST raw fish consumption; 8, KCVST alcohol consumption; 9, KCVST pesticide used; 10, KCVST relative family with CCA; and 11, KCVST naive northeastern people. Geovisual display is now available online. Conclusions: This study indicated that the population at high risk of CCA in Bua Yai district is low, therefore setting a zero model project is possible. Key success factors for disease prevention and control need further study. GM production is suitable for further CCA surveillance and monitoring of the population with a high risk score in this area.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.879-890
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• 2000

다단계 데이터베이스 응용의 설계는 복잡한 과정이며, 적절한 모델을 이용하여 개체나 그의 연관 보안 등급을 모호하지 않게 표현해야 한다. 또한, 다단계 데이터 베이스 응용에 대한 의미를 가능한 한 정확하게 파악하는 것도 중요하다. 미보호 데이터 베이스 응용 설계를 위한 IDEA 방법론은 데이터 집약 시스템에 초점을 두고 있기 때문에, 그 객체 모델에서는 응용에 대한 객체의 경직 구조와 그의 관련성을 서술한다. 다시 말해서 IDEA 방법론의 객체 모델은 객체의 정적 서술을 하기 위한 확정돈 개체-관련성 모델이다. IDEA 방법론이 다단계 보인 데이터베이스 응용을 위해 개발되지 않았지만, 기존의 방법론을 활용함으로써 그 방법론에서 개발된 여러 기법들을 이용할 수 있다. 즉, 이 방식은 다단계 보안 스키마를 처음부터 개발하는 것보다더 용이하다. 본 논문에서는 IDEA 방법론의 객체 모델에 보안 특징을 첨가하고, 이 모델을 다단계 보안 객체지형 스키마로의 변환을 제시한다. 이 다단계 보안 스키마는 Informix-Oniline/Secure, Trustrd ORACLE. Sybase Secure SQL Server와 같은 여러 상용 다단계 보안 데이터 베이스 관리 시스템으로 자동 변환하기 위한 일반적인 스킬을 설계하는 예비 연구가 될 것이다.

• 생태와환경
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• 제53권4호
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• pp.380-389
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• 2020

본 연구에서는 최근, 자연환경의 변화에 따른 생태계 예측과 지속가능한 개발과 보전의 정량적 근거 제시를 위해 전세계적으로 연구중요도와 활용도가 높아지고 있는 생태 조사연구 데이터의 정제와 표준화 및 서비스 방안에 대하여 제시하였다. 1997년부터 매 10년 단위로 전국을 대상으로 수행된 제2차, 제3차 전국자연환경조사 결과와 2014년부터 매 5년 단위로 수행된 제4차 전국자연환경조사 결과를 대상으로 전국자연환경조사 지침을 따라 별도 개발된 입력 오류 검증 프로그램을 통해 1차 정제 후 분야별 전문가의 검수를 거쳤다. 또한, 국내외 데이터 표준 사례들을 분석하여 국내의 자연환경과 생태조사 자료인 생태정보를 표준화하는 방안을 제시하였다. 전국자연환경조사 결과에 대해 (1) 조사자료인 데이터 용어의 표준화, (2) 유사한 유형의 데이터 테이블 통합 및 (3) 불필요한 속성과 입력오류를 제거하였고 (4) 현장 조사자 별로 상이한 입력항목의 단일화, (5) 데이터를 일련번호 코드로 정리하고 (6) 입력항목별 코드 매핑을 수행하였다. 연구결과, 연구자와 일반인들이 활용하기 쉽도록 전국자연환경조사 데이터를 정제하고 국내 최초의 생태데이터 표준안 마련의 기반을 수립하였다. 또한, 연구결과로 산출된 전국자연환경조사 데이터는 국내의 환경영향평가, 서식지 보전지역 설정, 멸종위기종 분포 예측, 기후변화에 따른 생태계 위험 예측은 물론, 국외 생태정보 연계 등에 손쉽게 공유 및 활용가능하여 다양한 환경정책수립과 관련 연구활성화에 기여할 것으로 기대된다. 본 연구를 통해 정제된 전국자연환경조사 데이터는 국립생태원에서 국내 최초로 개발중인 생태정보포털서비스 시스템인 에코뱅크 (http://nie-ecobank.kr)를 통해 개방하여 누구나 온라인상에서 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.679-687
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• 2021

전자의무기록 작성 시 주호소, 진단, 수술(처치) 용어는 작성자가 자유롭게 작성하는 것보다 시스템에 등재된 용어 마스터를 사용해야 의료진간의 의사소통이 원활하고, 데이터 활용을 위한 자료 추출이 가능하므로, 용어 마스터의 관리가 중요하다. 본 연구의 목적은 서울대학교 산하 4개병원(서울대학교병원, 분당서울대학교병원, 서울특별시 보라매 병원, 헬스케어시스템 강남센터)에서 개별적으로 운영하던 용어 마스터를 통합하여 표준화 및 관리 프로세스를 확립한 경험을 제시하는 것이다. 산하 4개 병원의 대표자로 구성된 서울대학교병원 용어표준화위원회는 여러 번의 논의를 거쳐 2016년 표준화 및 관리 프로세스를 확립하였고, 용어 마스터에 대한 요청을 신규 용어 등재, 용어 수정, 기존 용어 삭제와 신규 용어 등재, 그리고 용어 삭제의 4가지로 분류하였다. 요청에 대한 수용 여부는 유관 부서의 의견 조회와 그 결과를 검토한 서울대학교병원 용어표준화위원회의 의결로 결정하였다. 의결 정족수는 7명의 위원 중 5명이였으며, 참조 용어 체계에 대한 매핑은 3명의 보건의료정보관리사가 독립적으로 시행 후 이견이 있을 경우 합의하였다. 모든 과정은 온라인으로 시행하였고, 의결과 매핑 결과는 자동으로 수집되었다. 이러한 과정을 통해, 용어표준화위원회는 시스템에 등재될 용어에 대해 빠르고 명확한 의사결정을 할 수 있었고, 사용자들이 용어표준화위원회의 결정에 동의하도록 할 수 있었다. 프로세스가 정립된 후 16개월 간 126개의 신규 용어 등재, 131개의 용어 수정, 40개의 기존 용어 삭제와 신규 용어 등재, 그리고 1235개의 용어 삭제 가 처리되었다. 본 연구는 의료정보 시스템에 등재된 용어 마스터의 관리 프로세스를 정립한 최초의 시도라는 데 의의가 있다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권3호
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• pp.473-483
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• 2020

본 논문은 지각된 가치가 적용된 관광 행동의도 정보를 이용한 지능형 클라우드 환경에서의 관광추천시스템을 제안한다. 이 제안 시스템은 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용하여 관광추천시스템에 적용하였다. 본 제안 시스템은 다양하게 수집할 수 있는 관광 정보와 관광객이 평소에 지각하고 있던 가치와 사람의 행동에서 나타나는 의도를 수집 분석하여 관광 추천시스템에 적용하였다. 이는 기존에 활용되던 다양한 분야의 관광플랫폼에 관광 정보, 지각된 가치 및 행동의도에 대한 연관성을 분석하고 매핑하여, 실증적 정보를 제공한다. 그리고 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 선형 모형 구성요소와 신경만 구성요소를 합께 학습하여 한 모형에서 암기 및 일반화 모두를 달성할 수 있는 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용한 관광추천 시스템을 제시하였고, 파이프라인 동작 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 추천시스템은 와이드 앤 딥러닝 모형을 적용한 결과 관광관련 앱 스토어 방문 페이지 상의 앱 가입률이 대조군 대비 3.9% 향상했고, 다른 1% 그룹에 변수는 동일하고 신경망 구조의 깊은 쪽만 사용한 모형을 적용하여 결과 와이드 앤 딥러닝 모형은 깊은 쪽만 사용한 모형 대비해서 가입률을 1% 증가하였다. 또한, 데이터셋에 대해 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 측정하여, 오프라인 AUC 또한 와이드 앤 딥러닝 모형이 다소 높지만 온라인 트래픽에서 영향력이 더 강하다는 것을 도출하였다.