• 기록학연구
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• 제37호
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• pp.41-74
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• 2013

문화 아카이빙은 최근 많은 관심을 받고 있는 주제이다. 문화가 경쟁력인 시대적 배경과 기록학의 영역 확장 때문이다. 이에 따라 일상 아카이빙이나 마을 아카이빙과 같은 다양한 시도들이 전개되고 있고, 많은 연구들이 이루어졌다. 그러나 당위성을 설명하거나 실제 사례들을 보여주는 연구에 치중되어, 문화 아카이빙에 필요한 이론적 연구는 상대적으로 이루어지지 못하였다. 이 글은 문화 아카이빙에 있어 기록의 문화적 재현 가능성을 이론적으로 검토해보고, 문화아카이빙의 과정을 제시하였다. 또한 문화 아카이빙에 있어서 기록관리자의 생산에 대해 재검토 하였으며, 수용자가 부여한 가치를 중심으로 한 방법론을 제안하였다. 이를 위해 콘텐츠에 적합한 분류체계 설정과 재현방식의 아카이빙을 검토하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.504-519
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• 2023

Heart disease is becoming the top reason of death all around the world. Diagnosing cardiac illness is a difficult endeavor that necessitates both expertise and extensive knowledge. Machine learning (ML) is becoming gradually more important in the medical field. Most of the works have concentrated on the prediction of cardiac disease, however the precision of the results is minimal, and data integrity is uncertain. To solve these difficulties, this research creates an Integrated Accurate-Secure Heart Disease Prediction (IAS) Model based on Deep Convolutional Neural Networks. Heart-related medical data is collected and pre-processed. Secondly, feature extraction is processed with two factors, from signals and acquired data, which are further trained for classification. The Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) is used to categorize received sensor data as normal or abnormal. Furthermore, the results are safeguarded by implementing an integrity validation mechanism based on the hash algorithm. The system's performance is evaluated by comparing the proposed to existing models. The results explain that the proposed model-based cardiac disease diagnosis model surpasses previous techniques. The proposed method demonstrates that it attains accuracy of 98.5 % for the maximum amount of records, which is higher than available classifiers.

• Radiation Oncology Journal
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• 제35권3호
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• pp.233-240
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• 2017

Purpose: To validate the 8th edition of the American Joint Committee on Cancer/Union for International Cancer Control (AJCC/UICC) TNM staging system for human papillomavirus (HPV)-related oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC) and investigate whether a modified classification better reflects the prognosis. Materials and Methods: Medical records of patients diagnosed with non-metastatic HPV-related OPSCC between 2010 and 2016 at a single institution were retrospectively reviewed. HPV status was determined by immunohistochemical analysis of p16 and/or HPV DNA polymerase chain reaction (PCR). We reclassified TNM stage T0-1 and N0-1 as group A, T2-3 or N2 as B, and T4 or N3 as C. Survival analysis according to 8th AJCC/UICC TNM staging and the modified classification was performed. Results: Of 383 OPSCC patients, 211 were positive for HPV DNA PCR or p16. After exclusion, 184 patients were included in this analysis. Median age was 56 years (range, 31 to 81 years). Most primary tumors were in the palatine tonsil (148 tumors, 80%). The eighth AJCC/UICC TNM classification could not differentiate between stage I and II (p = 0.470) or II and III (p = 0.209). Applying modified grouping, the 3-year overall survival rate of group A was significantly higher than that of group B and C (98% vs. 91%, p = 0.039 and 98% vs. 78%, p < 0.001, respectively). Differentiation between group B and C was marginally significant (p = 0.053). Conclusion: The 8th AJCC/UICC TNM staging system did not clearly distinguish the prognosis of stage II from that of other stages. Including the T2N0-1 group in stage II may improve prognostic stratification.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.125-140
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• 2013

어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.26-33
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• 2016

현대의 무기체계는 새로운 전쟁양상의 변화와 첨단 과학기술의 급격한 발달로 인하여 체계가 복잡 및 다양해지고 있으며, 무기체계의 운영 및 관리를 위한 군수비용의 급격한 증가의 양상을 보이고 있다. 또한 정부의 창조경제 수행방안으로 군의 군수비용을 최소화하기 위한 방안에 대한 적극적인 검토가 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 군수비용 절감을 위하여 첫째, 군수품의 분류기준, 관련 규정 및 제도, 장비정비정보체계에 대해서 분석 등을 통한 군수품 관리의 문제점을 도출하였다. 둘째, 도출한 군수품 관리 문제점에 대한 개선방안으로 실명제 및 책임제 군수관리의 필요성과 운영방안, 정비지시서 상태분류 기준 세분화 적용방안을 제시하였으며, 적용에 따른 기대효과를 분석하였다. 마지막으로 IT기술 중 CBM를 활용한 품목별 제원관리 및 기록체계를 구축 할 수 있도록 총수명주기체계관리(TLCSM)를 현 군에서 운용 중인 장비정비정보체계와의 연동할 수 있는 시스템 구축 방안을 제시하였다. 이와 같이 제시한 방안을 적용하게 된다면 군수행정의 오류방지, 단순화 및 신속화, 군수품 관리에 대한 신뢰성 향상 및 예산절감 등의 효과가 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.393-407
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• 2020

불법 무인기에 의한 위협을 줄이기 위해, 음향 기반 기법에 의한 추적시스템을 구현하였다. 드론 음향 추적 방식에는 3가지 주요 사항이 있다. 첫째, 가변 빔 형성을 통해 공간을 스캔하여 음원을 찾아 마이크 어레이를 사용하여 소리를 녹음한다. 둘째, 음원의 존재 유·무 여부를 알기 위해 은닉 마르코프 모델(HMM)로 분류한다. 마지막으로 음원이 드론인 경우, 적응형 빔 패턴을 기반의 추적기준 신호로 기록 및 저장된 음원을 사용한다. 시뮬레이션은 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 없는 이상적인 상태와 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 있는 비이상적인 조건 모두에서 수행되며 불법적인 드론의 추적 성능을 평가하였다. 드론 추적 시스템은 마이크 어레이 성능에 따른 탐색 거리 성능향상 및 음향 패턴 일치 정도에 따른 드론 유무 판정 기준을 설계하여 음성판독 회로설계에 반영하였다.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제33권4호
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• pp.109-119
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• 2016

Objectives : The aim of this study is to give a statistical basis for the characteristics of patients who received cooperative medical care after being referred from Western medical departments to the Department of Acupuncture and Moxibustion in a Korean medical hospital. Methods : The request records were searched for cooperative medical treatment at the Department of Acupuncture and Moxibustion in a Korean medical hospital between September 1st, 2011 and August 31, 2016, based on the Order Communication system(OCS). The records were reviewed and retrospectively analyzed according to the patient's general characteristics, the chief diagnosis code based on the 7th Korean standard classification of diseases(KCD-7) before and after the cooperative medical care in the Department of Acupuncture and Moxibustion, and the actual treatment measures which patients received as a result of the cooperative medical care. Results : Among the 2702 records, 1549 patients were included in the analysis. The male to female ratio was 1 : 1.17. Sexagenarians formed the highest age group and the number of patients whose age was over 50 was 1176(75.92 %). The surgery department requested the cooperative care from the department of Acupuncture and Moxibustion for the highest number of patients, 1194(77.08 %). When analysing specific medical departments, Neurosurgery, General Surgery, Neurology, Otorhinolaryngology, and Physical medicine and rehabilitation followed. The frequency of chief diagnosis code used before the cooperative medical care was in the order of I, C, G, S, and M code, from highest to lowest. The order of the codes after the cooperative medical care was the same. Acupuncture treatment was the most frequently-used measure after the cooperative medical care. Following were infrared, moxibustion, transfer, herbal acupuncture, cupping, electroacupuncture, and so on. Conclusion : This study provides a statistical basis for the demands placed on the Department of Acupunture and Moxibustion for cooperative medical care with the Western medical department. Based on the present condition of cooperative medical care, more preparation and effort is required for its activation.

• 한국기록관리학회지
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• 제2권2호
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• pp.69-92
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• 2002

본 연구는 출처주의 발전과정, 범주, 그 의미를 살펴보고 오늘날 기록관리환경에서 새롭게 변화된 출처주의의 경향을 검토, 기록물 관리에 있어 이것의 적용을 위해 고려될 수 있는 실질적 방안을 모색한 것이다. 단일 출처, 물리적 기록물체를 강조하던 기존의 출처주의는 행정조직의 변화와 유동성, 네트워크 발달 등에 따라 점차 개념적 추상적 기능적 출처개념으로 변화하고 있다. 새로운 출처주의의 적용을 위한 방안으로 먼저 기록물 자체에 대한 기술과 생산자 그리고 그 생산내력에 대한 기술을 분리, 각 영역을 링크시켜 통제하는 방안이 모색될 수 있다. 이 경우 기능별 생산연원의 추적은 물론, 기록물에 대한 다양한 출처의 규명도 가능해진다. 또 분류와 스케줄을 통합, 생산단계, 혹은 그 이전 단계로부터 출처를 통제하기도 하며, 전자기록물의 경우 메타데이터의 구축을 통해 출처와 내력관계를 관리하기도 한다. 그러나 무엇보다 중요한 것은 국제적 기준에 부합하는 국가적 기술규칙의 마련을 통해 출처정보의 구조화와 통제를 할 수 있어야 하며, 출처 및 폰드 구성을 위한 가이드라인을 마련, 그 일관성 유지에도 주의를 기울여야 한다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.21-27
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• 2017

IT기술의 발달에 따라 다양한 분야가 정보화 되고 있으나, 식품 위생 분야의 정보화 연구는 활발하지 못하다. 그 중 예방차원의 계획적 식품위생관리시스템인 HACCP(Hazard Analysis and Critical Control Point) 시스템은 여러 식단 정보들의 연관관계로 도출되는 복잡한 업무로 진행되기 때문에 정보화가 쉽지 않아 각종 기록 업무 등이 수작업으로 시행되고 있어, 정보의 정확성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 HACCP 시스템의 정보 신뢰성 확보와 운영절차의 효율성을 증대시키기 위하여 식재료, 조리법 및 식품군 특성, 식자재 등 정보들 간의 의미를 저장하는 식품 정보 온톨로지를 구축하고, 이를 검증하기 위하여 온톨로지를 기반으로 HACCP 식단을 자동 분류하는 정보화 어플리케이션을 개발하였다. 이러한 식품 정보 온톨로지는 식단분류를 위한 정보의 접근성을 높이고, 정보들 간의 연관관계를 기록함으로써 식품 정보의 효율적인 검색 및 광범위한 활용이 가능하며, 자동화된 정보 관리를 통한 HACCP 운영 정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.266-273
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• 2005

대학의 학사관리 시스템은 학생이 입학하여 졸업하기까지 수행하는 여러 가지 학사활동 및 과외활동으로부터 발생하는 방대한 데이터를 보유하고 있다. 그러나 이들을 학생들의 전공지도나 진로지도에 효과적으로 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학사관리 시스템에 축적된 정보를 대상으로 데이터 마이닝 기법을 적용하여 학생들의 전공선택 및 진로지도에 도움을 줄 수 있는 새로운 정보와 지식을 생성하는 방법을 개발, 제시하였다. 이 연구를 위하여 요인분석, 계층분석 (AHP), 인공신경망, CART 기법 등을 동원하여 데이터 마이닝을 수행함으로써 유용한 지식과 규칙을 생성하였다. 방법론의 개발에 사용된 기본 자료들은 학생들의 Holland 적성검사, TOEIC 점수, 이수과목, 평점 등이다. 연구의 결과로서 기존의 학생지도 담당자가 수작업으로는 알아낼 수 없었던 학생지도에 관한 유용한 규칙을 도출할 수 있었다.