• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제58권3호
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• pp.267-278
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• 2020

The heterogeneity and complexity of malaria involves political and natural environments, socioeconomic development, cross-border movement, and vector biology; factors that cannot be changed in a short time. This study aimed to assess the impact of economic growth and cross-border movement, toward elimination of malaria in Yunnan Province during its pre-elimination phase. Malaria data during 2011-2016 were extracted from 18 counties of Yunnan and from 7 villages, 11 displaced person camps of the Kachin Special Region II of Myanmar. Data of per-capita gross domestic product (GDP) were obtained from Yunnan Bureau of Statistics. Data were analyzed and mapped to determine spatiotemporal heterogeneity at county and village levels. There were a total 2,117 malaria cases with 85.2% imported cases; most imported cases came from Myanmar (78.5%). Along the demarcation line, malaria incidence rates in villages/camps in Myanmar were significantly higher than those of the neighboring villages in China. The spatial and temporal trends suggested that increasing per-capita GDP may have an indirect effect on the reduction of malaria cases when observed at macro level; however, malaria persists owing to complex, multi-faceted factors including poverty at individual level and cross-border movement of the workforce. In moving toward malaria elimination, despite economic growth, cooperative efforts with neighboring countries are critical to interrupt local transmission and prevent reintroduction of malaria via imported cases. Cross-border workers should be educated in preventive measures through effective behavior change communication, and investment is needed in active surveillance systems and novel diagnostic and treatment services during the elimination phase.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.483-492
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• 2007

최근 센서 네트워크의 발달로 실세계의 많은 데이타가 시간 속성을 갖고 실시간으로 수집되고 있다. 기존의 시계열 데이타 예측 기법은 모델 갱신 없이 예측을 수행하였다. 그러나 스트림 데이타는 매우 빠르게 수집이 되고 시간이 지남에 따라 데이타의 특성이 변경될 수 있으므로 기존의 시계열 예측 기법을 적용하는 것은 적절하지 않다. 따라서 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우와 점진적인 회귀분석을 이용한 스트림 데이타 예측 기법을 제안한다. 이 기법은 스트림 데이타를 다중 회귀 모델에 입력하기 위해 차원 분열을 통해 여러 개의 속성으로 분열(Fractal)하고, 변화되는 데이타의 분포를 반영하기 위해 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 점진적으로 회귀 모델을 갱신한다. 또한 고정 크기 큐를 이용하여 최근의 데이타로만 모델을 유지한다. 이전 데이타의 유지 없이 최소 정보를 갖는 행렬을 통해 모델을 갱신하므로 낮은 공간 복잡도를 갖고 점진적으로 모델을 갱신함으로써 에러율의 증가를 방지한다. 제안된 기법의 타당성은 RME(Relative Mean Error)와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하여 측정하였고, 실험 결과 다른 기법에 비해 우수하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.212-218
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• 2003

상태 불변식은 도달 가능한 모든 상태에서 만족되는 속성이다. 불변식은 복잡한 소프트웨어 시스템의 분석과 이해에 사용될 뿐만 아니라 안전성, 궁극성, 일관성 등과 같은 시스템 검증에도 사용된다. 이와 같은 이유로 인해서, 유한 상태 기계 모델로부터 상태 불변식을 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 상태 불변식을 생성하는 기존 연구에서는 도달 가능한 상태가 모두 고려됐다. 따라서 생성된 상태 불변식은 길고 복잡해서, 사용자가 이해하기 어려웠다. 본 논문에서는 '어떻게 상태 불변식을 단순화 할 것인가\ulcorner` 란 질문에 대한 답을 보인다. 상태 불변식의 복잡성은 고려되어진 상태의 크기에 강하게 좌우된다. 고려된 상태들이 작으면 작을수록, 상태 불변식의 길이는 짧다. 단순한 상태 불변식을 생성하기 위해서는, 전체 상태 공간보다는 관심 있는 특정 부분(즉 범위)에 집중해야 한다. 관심 있는 범위를 표현하기 위하여 본 논문에서는 CTL 논리를 사용한다. CTL로 범위가 표현되면, 혼합 도달성 분석을 이용하여 범위 내에 속하는 상태들을 찾는다. 명백히, 이 방법으로 계산된 상태 집합은 도달 가능한 모든 상태의 부분 집합이다. 따라서, 더 약하지만 더 이해력 있는 상태 불변식을 얻는다.

• 한국조경학회지
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• 제41권5호
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• pp.57-67
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• 2013

지금까지 별서정원과 관련된 연구들은 고문서 및 현장조사를 통한 통시적인 접근을 많이 해왔다. 전통조경공간의 상징성, 입지 특성 등 그 공간에 내재된 특성에 초점을 둔 연구들이 많았다. 하지만, 입지 특성 중 내원, 외원, 영향권에 대한 특성은 많았으나, 외원 규모에 대한 정량적 연구는 미진하였다. 사생활권역인 내원과 달리 공동생활권역으로서의 역할인 외원에 대하여 정량적인 분석을 하기 위해 서석지원를 대상으로 실시하였다. 서석지원를 대상으로 기존 문헌들과 GIS 프로그램을 통해 가시권 분석을 실시하였으며, 외원 규모를 추정하였다. 선행연구와 일부 차이가 있었지만, 부용봉과 입암 중심으로 확인해본 결과, 거의 유사한 면적으로 나타났다. 또한, 추정된 외원 규모를 통해 서석지원의 다양한 상징성에 대한 프랙탈 차원을 분석해본 결과, 주요 경관요소에서 프랙탈 차원이 상대적으로 집중화되는 경향을 알 수 있었다. 특히, 주요 경관요소는 청기천을 제외하고, 일반 자연경관(논, 밭 등)에 비해 상대적으로 높은 수치 및 넓은 범위의 프랙탈 차원을 가지고 있었다. 이를 통해 외원규모가 그동안 별서정원의 형태 중 내원에 대한 문화재 보호에서 벗어나, 외원에 대한 문화재 보호수단을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 이번 연구가 경관분석 요소 중 하나로서 프랙탈 구조 개념을 도입하여 주요 경관요소에 대한 시각적 복잡성에 대해 고려하였지만, 각 경관요소에 대하여 시문학과 더불어 좀 더 융합적인 사고의 결과물에 대한 연구가 필요할 것으로 기대한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.37-47
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• 2012

고등학교 정보 과목의 주요한 교육 목표는 컴퓨터 과학에 대한 올바른 지식 습득 및 활용을 통한 창의적인 문제 해결력 향상에 있다. 이러한 교육 목표를 달성하기 위해서는 무엇보다도 정보 교과서의 내용이 정확하고 적절해야 한다. 그러나 현재의 정보 교과서에는 주기억 장치와 가상 메모리 관련 내용 중 정확성이 결여된 설명이 포함되어 있다. 교과서는 주기억 장치를 RAM과 ROM으로 분류하고 있으며, 가상 메모리를 주기억 장치보다 큰 프로그램을 실행하기 위해 보조기억 장치의 일부를 주기억 장치로 사용하는 것으로 설명하고 있다. 본 연구에서는 미국 대부분의 대학에서 교재로 사용되고 있는 컴퓨터 전문 서적과의 비교 분석을 통하여 정보 교과서에 존재하는 오류의 원인을 분석하고 개선 방안을 제시하고자 하였다. 연구 결과, 주기억 장치의 종류로 ROM을 포함시키는 것은 적절하지 않다는 것을 메모리 계층 구조를 통하여 보여주었다. 가상 메모리는 프로그래머의 편의를 위해 시스템이 제공하는 기술로 이를 통해 운영체제는 프로그램의 실행에 필요한 부분만을 보조기억 장치로부터 주기억 장치에 적재한다. 현재의 컴퓨터 시스템에서는 가상메모리를 사용하는 장점으로 주기억 장치보다 큰 프로그램을 실행할 수 있다는 점보다 다수의 프로그램이 주기억 장치를 공유하여 멀티태스킹을 효과적으로 지원한다는 점이 부각되어야 한다. 또한 가상 메모리는 고등학생의 인지 발달 수준에서 이해하기에는 복잡하고 어려운 개념이기 때문에 고등학교 교육과정에서는 다루지 않는 것이 바람직하다고 제안하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.2484-2496
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• 2000

네트워크 연결을 위한 고속 스위치는 계속해서 발달하여 왔으며, 스위치가 필요한 성능을 내는가를 여러 조건으로 분석하는 것은 중요한 일이다. 하지만, 복잡한 구조를 가진 시스템을 모델링하여 그 성능을 측정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 큐잉이론을 이용한 모델링은 큰 상태 공간을 고려해야 됨은 물론이고 성능평가에 있어서도 복잡한 계산과정을 수행해야 하지만, SAN(Stochastic Activity Networks)에 의한 모델링과 성능평가는 그에 비해 간단하다는 장점이 있다. 본 논문의 목적은 출력포트에 큐를 갖는 고속 ATM 스위치를 확장된 SPN(Stochastic Petri Net)인 SAN을 이용해 모델링하고, 셀 도착 과정은 실제 트래픽과 유사한 특징을 가지고 있는 MMPP(Markov Modulated Poisson Process)로 모델링하여 그 성능을 평가하는데 있다. MMPP 모델을 이용한 버스티 트래픽을 고겨한 성능측정과 아울러 SAN의 장점을 이용한 확장이 용이한 스위치 모델을 보이고자 한다. 제한된 버퍼 크기를 갖는 출력 큐잉 ATM 스위치에 도착하은 셀은 포아송 도착 과정에서는 정확히 표현할 수 없는 버스티 특징을 표현할 수 있어 좀더 실제 트래픽에 가까운 MMPP로 모델링한다. SAN 모델은 UltraSAN 소프트웨어 패키지를 이용해 대기행렬의크기, 지연시간 그리고 셀 손실률에 대한 성능을 측정한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.55-66
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• 2006

본 논문에서는 웨이브릿 변환된 영역에서 추출된 다해상도 칼라 및 질감 특징의 효율적인 결합을 이용한 점진적 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 특징으로 칼라 영상의 H(Hue)와 S(Saturation) 성분의 칼라 오토코렐로그램을 선택하였고, 질감 특징으로는 V(value) 성분의 BDIP와 BVLC 모멘트를 선택하였다 선택된 특징들에 대하여 웨이브릿 변환 영역의 각 분해 레벨로부터 다해상도 특징벡터들을 얻었다. 칼라와 질감 특징의 다해상도 특징벡터들은 특징들의 차원들과 표준 편차 벡터들에 의해 정규화되어 효율적으로 결합되었고, 저장 공간을 고려하여 각 대상 영상들의 특징벡터들은 효율적으로 양자화 되었으며 점진적 검색 기법을 적용하여 유사도 계산시 계산량을 줄였다. 제안한 방법은 칼라 히스토그램, 칼라 오토코렐로그램, SCD, CSD, 웨이브릿 모멘트, EHD, BDIPBVLC, 칼라 히스토그램과 웨이브릿 모멘트의 결합을 이용한 방법들보다 정확도 대 재현율 평가에서는 평균 $15\%,$ ANMRR 평가에서는 평균 0.2 향상된 성능을 나타내었다. 특히, 제안한 방법은 다양한 해상도를 가지는 영상 DB에서 더욱 우수한 성능을 나타내었다

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.396-404
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• 2014

의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.237-248
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• 2013

하이브리드 방송(Hybrid Broadcasting) 환경은 다수의 전송경로를 통한 방송 통신 융합 환경이다. 이러한 하이브리드 방송 환경은 기존 방송망의 대역폭 제한으로 소수의 미디어만을 전달하던 것과 달리, 타 통신 전송망을 동시에 활용함으로써 다수의 미디어를 전달할 수 있다. 현재, 스마트TV를 필두로 방송망과 IP망을 결합한 하이브리드 방송 환경이 조성되어 다양한 서비스가 나타나고 있으며, 스마트폰 및 태블릿PC와 같은 타 스마트기기에서 또한 머지않아 하이브리드 방송 환경을 통한 서비스가 나타날 것으로 전망된다. 이렇게 다수의 미디어를 동시에 소비할 수 있는 하이브리드 방송 환경을 효과적으로 활용하는 방법의 하나는 장면구성을 이용하는 것이다. 장면구성은 미디어가 소비되는 시간과 화면상의 공간을 특정함으로써 다수의 미디어를 복합적으로 소비하는 방법이다. 이에 본 논문에서는 하이브리드 방송 환경에 적합하고, 스마트기기에 쉽게 적용될 수 있도록 HTML5를 기반으로 한 장면구성 기술을 제안한다. 하지만 HTML5의 스크립트 언어 및 스타일 언어를 활용한 미디어의 공간구성 및 시간구성은 처리의 복잡성을 높이고, 사용 가능한 단말기의 제한을 줄 수 있다. 또한, 하나의 HTML5 문서는 하나의 장면만 표현할 수 있다. 따라서 제안하는 장면구성 기술은 마크업 언어를 통해 미디어의 공간구성 및 시간구성과 다수 장면을 표현할 수 있도록 HTML5를 확장한다. 더불어 하이브리드 방송환경에 적용을 위한 확장을 포함한다. 이를 위해 HTML5 기술 및 제안하는 장면구성 기술을 소개하고, 구현 및 실험을 통해 본 제안을 검증한다.

• 기술혁신연구
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• 제20권2호
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• pp.29-48
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• 2012

사회 경제 체제의 복잡성 및 불확실성이 증가하면서, 환경변화에 능동적이고 효과적으로 대응할 수 있는 전략적 예측의 필요성이 더욱 중요해지고 있다. 전략적 예측을 수행하는 데는 목적과 상황에 따라 다양한 예측방법론이 사용될 수 있다. 최근의 상황을 보면, 추세외삽법 같은 단정적인 미래예측 방법론들의 활용성은 줄어들고 있다. 그러나 불확실성을 고려한 시나리오 플래닝은 전략적인 의사결정을 도와주는 도구로서 정부와 기업의 관심이 증대하고 있다. 일반적으로 시나리오 플래닝은 다양한 분야의 전문가들이 참여하여 의견을 개진하고 협의를 통해 결과를 도출하는 워크숍 방식으로 진행된다. 그러나 재원이 한정되고 수행기간이 짧은 예측의 경우에는 소수의 전문가들만이 참여하게 되는 단점이 존재한다. 또한 일반시민의 의견이 적극적으로 반영되기 어렵고, 중요한 요인과 현상이 고려되지 못하는 경우가 발생하기도 한다. 이에 더하여 시간적 공간적 제약으로 인해 창의적인 아이디어를 다양하게 제시하기 어려운 단점도 존재한다. 일반적인 워크숍에서는 10명 내외의 소수 전문가들이 참여하여 시나리오가 작성된다. 본 연구에서는 이러한 기존의 워크숍 방식을 개선하기 위해 집단지성을 활용하는 새로운 방안을 제시하고자 한다. 즉 20명 이상 다수의 구성원들이 시나리오 작성에 참여하도록 하며 이들의 다양한 의견이 효과적으로 반영될 수 있도록 위키(Wiki)를 활용하는 방안을 제시하는 것이다. 또한 이러한 새로운 방식을 활용하여"미래 미디어에 관한 전략적 예측"을 수행한 실제 사례를 소개하고 수행 중 발견된 프로세스 개선 방안을 함께 제시하고자 한다.