• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권10호
• /
• pp.1537-1544
• /
• 2022

application specific integrated circuit (ASIC) 및 system on chip (SoC) 설계 시 디지털 회로는 클럭에 동기화되어 작동한다. 칩 설계 시, place & route (P&R)에서 설계 조건과 타이밍 조건, 클럭의 동기화 여부 등을 고려한다. P&R에서 클럭 경로에 대한 delay를 줄이기 위해, clock tree synthesis (CTS) 기법을 이용한다. 본 논문에서는 사전 클럭트리 합성 가능 여부 판단을 위한 shallow-CTS 알고리즘을 소개한다. 오픈 소스 Parser-Verilog를 사용하여 register transfer level (RTL) 합성가능한 Verilog를 파싱하여, Pre-CTS와 Post-CTS 단계를 진행하고, 가장 긴 clock path와 버퍼 삽입 전후의 표준편차를 비교하여 CTS의 정확도에 대해 분석한다. 본 논문에서 시간 투입이 많이 되는 licensed EDA tool을 사용하여 CTS 결과를 확인하지 않고, RTL 수준에서 사전 클럭 트리 합성 검증 방법을 제공하여 비용 및 시간문제를 감소할 수 있을 것으로 기대된다.

• 품질경영학회지
• /
• 제46권3호
• /
• pp.539-550
• /
• 2018

Purpose: The purpose of this study was to find meaningful patient groups of disease using foreign patients data and analyze implemented test of the patient groups. Methods: The data was collected by foreign patients' EMR data of K university hospital. The author proposed tree-form patients' characteristic diagram through statistical methods that association rule, proportion test, clustering using prescription information and questionnaire information. Results: This study's analysis process was applied high blood data and diabetes data. Analysis showed other characteristic of meaningful patient groups in high blood and diabetes. In high blood, test implementation rate of patient group showed the differences. And in diabetes, test implementation rate of patient group and implemented test list showed differences. Conclusion: The result of this study can play a role as basic data that can be clinical testing standard in preventive aspect. Eventually, 5 dimensions of SERVQUAL will be improved by this study's process.

• Wind and Structures
• /
• 제36권6호
• /
• pp.355-366
• /
• 2023

Although machine learning (ML) techniques have been widely used in various fields of engineering practice, their applications in the field of wind engineering are still at the initial stage. In order to evaluate the feasibility of machine learning algorithms for prediction of wind loads on high-rise buildings, this study took the exposure category type, wind direction and the height of local wind force as the input features and adopted four different machine learning algorithms including k-nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), gradient boosting regression tree (GBRT) and extreme gradient (XG) boosting to predict wind force coefficients of CAARC standard tall building model. All the hyper-parameters of four ML algorithms are optimized by tree-structured Parzen estimator (TPE). The result shows that mean drag force coefficients and RMS lift force coefficients can be well predicted by the GBRT algorithm model while the RMS drag force coefficients can be forecasted preferably by the XG boosting algorithm model. The proposed machine learning based algorithms for wind loads prediction can be an alternative of traditional wind tunnel tests and computational fluid dynamic simulations.

• Journal of Periodontal and Implant Science
• /
• 제53권5호
• /
• pp.336-346
• /
• 2023

Purpose: The Korea Oral Biobank Network (KOBN) was established in 2021 as a branch of the Korea Biobank Network under the Korea Centers for Disease Control and Prevention to provide infrastructure for the collection, management, storage, and utilization of human bioresources from the oral cavity and associated clinical data for basic research and clinical studies. Methods: To address the need for the unification of the biobanking process, the KOBN organized the concept review for all the processes. Results: The KOBN established standard operating procedures for the collection, processing, and storage of oral samples. Conclusions: The importance of collecting high-quality bioresources to generate accurate and reproducible research results has always been emphasized. A standardized procedure is a basic prerequisite for implementing comprehensive quality management of biological resources and accurate data production.

• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제47권6호
• /
• pp.1095-1100
• /
• 2005

본 시험은 초음파진단기를 이용한 한우의 도체육질 예측기법의 확립과 예측율 향상을 목적으로 실시하였다. 도체육질 등급별 초음파 표준화상과 초음파 육질 index를 활용한 decision tree 분석을 이용하여 24개월령 거세한우 66두의 도체육질 등급을 예측하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 초음파 육질 index를 이용한 의사결정나무 분석 결과, 초음파 화상 내 늑골의 선명도가 육질 등급에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 거세한우 66두를 대상으로 초음파 육질 index에 의한 도체육질 등급의 예측율은 86.4%를 나타났으며, 도체 등급별 초음파 표준화상을 이용한 78.8%에 비해 7.6%의 예측율 향상을 보였다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제80권4호
• /
• pp.379-382
• /
• 1991

난괴법 3반복(反復)으로 배치(配置)한 잣나무 10년생(年生) 반형매차대검정림(半兄妹次代檢定林)에서 plot당(當) 임의(任意)로 2-10본(本)의 표본목(標本木)을 선정(選定)한 후(後), 분산분석(分散分析)을 통하여 가계평균(家系平均) 수고(樹高)의 오차(誤差)를 나타내는 C.V. 값을 각(各) sampling size 별(別)로 추정(推定), 비교(比較)하였다. plot당(當) 표본목수(標本木數)를 증가(增加)시킴에 따라 C.V.값은 점차 감소(減少)되었으며, plot당(當) 4본(本)부터 안정(安定)된 C.V. 값(6.97%)을 나타내었으나, plot당(當) 7본(本)부터는 실험오차(實驗誤差)가 증가(增加)됨을 알 수 있었다. 이들 두 변량간(變量間)에 ${\hat{Y}}=10.425e-^{0.073x}$ ($R^2$=0.840)의 관계식(關係式)을 추정(推定)할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제35권5호
• /
• pp.597-609
• /
• 2002

본 연구에서는 과거 가뭄분석에 의해 가뭄관리 기준을 설정하고 가룰 진행 상황에 따라 가룸을 감시 및 관리하는 의사결정 방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 의사결정분기도를 작성하여 분석을 수행하고, 가뭄의 정도에 따라 구체적인 단계별 조치방안을 제안한다. 즉, 월강수의 전이확률과 강수량에 의하여 의사결정분기도를 작성하여 분석을 수행함으로써 가뭄의 진행상황을 파악해 가뭄주의보, 가뭄경보, 가뭄의 비상대책 등 3가지의 단계별 조치기준을 설정하는 것이다. 본 연구에서 제안된 방법은 다근 지역에서도 이용이 가능할 뿐 아니라 목적에 따라 분기도를 변환하여 이용할 수도 있을 것이다. 또한 지속적으로 기상자료를 보완하여 월 Parmer 지수(PDSI)의 등급 선정과 깅수량 분석을 수행할수 있어 보완된 의사결정분기도에 의한 기준값을 제공함으로써 계속적인 가뭄관리가 가능할 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제18A권5호
• /
• pp.181-192
• /
• 2011

정보우위는 현대전에 있어 승패를 결정할 수 있는 요소로써 효과적인 정보교환을 통해 달성이 가능하다. 현재 해군함정에는 다양한 체계가 탑재되어 운용 중이나 체계 들이 군 독자표준(MIL-STD)과 상용(COTS) 장비들이 혼재 되어 구성이 되어 상호운용성이 제한되고 체계들 간의 정보교환이 어렵다. 이에 본 논문에서는 Publish Subscribe 모델 기반의 함정 체계 간 정보교환 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 Publish Subscribe 모델을 통신 미들웨어로 적용하여 서로 다른 체계들 간의 상호운용성을 향상시키고 정보교환이 가능하도록 하였으며 확장성을 가질 수 있도록 하였다. 그리고 Publish Subscribe Broker의 부하 경감을 위해 개선된 트리 기반의 매칭 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 트리 매칭 알고리즘은 트리를 구성하는 각 노드에서 Subscription의 Predicate 정보를 포함하여 이벤트 매칭 시간을 단축할 수 있다. 그리고 본 논문의 성능평가를 통해 제안한 트리매칭 알고리즘이 비교대상 알고리즘에 비해 이벤트 매칭시간을 절감 할 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권12호
• /
• pp.51-58
• /
• 2022

본 논문에서 우리는 기존 식품과 웹 크롤링으로 찾은 식품 데이터에 대해 기계학습으로 식품군을 분류하여 식품교환표를 갱신하기 위한 의사결정트리 기반의 기계학습 모델을 제안한다. 식품교환표는 영양 관리가 필요한 환자의 식이요법이나 다이어트 식단을 편성할 때 식품 교환 섭취에 사용된다. 식단의 기준이 되는 식품교환표는 국민건강영양조사를 통한 개정과정에서 많은 인력과 시간이 소요되어 새로운 식품이나 트렌드에 따른 식품 변화를 신속하게 반영하기 어렵다. 제안 기법은 기존의 식품군을 바탕으로 새롭게 추가되는 식품을 분류하기 때문에 식품의 트렌드를 반영한 식품교환표 구성이 가능하다. 연구에서 제안 모델로 식품을 분류한 결과, 식품교환표의 식품군에 대한 정확도가 97.45%로 나타났으며, 본 식품 분류 모델은 병원, 요양원 등에서 식단 구성에 활용도가 높을 것으로 전망된다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.3-12
• /
• 2009

수목의 오존 내성을 단기 노출 후 나타난 생리적 피해와 생화학적 반응들의 표준화 지수로 결정하였다. 모감주나무, 벽오동, 때죽나무, 물푸레나무, 백당나무를 150ppb 오존 노출 시킨 후, 광합성 특성, MDA 함량 및 항산화효소의 활성을 측정하여 피해지수는 광합성 파라미터와 MDA 함량 변화를 이용하여 계산하였으며, 내성지수는 항산화효소의 활성 변화를 측정하여 산출하였다. 순양자수율, 탄소고정효율, 광호흡속도는 오존 노출시간에 따라 감소하여, 스트레스 평가지표로 적당한 것으로 판단되었다. 항산화효소의 활성은 수종, 노출시간 및 효소 종류에 따라 다양한 결과를 보여 주었다. 모감주나무 SOD 활성은 오존 노출시간에 따라 증가하였고, 물푸레나무의 SOD 활성은 오존 노출 6 시간 후에 증가하였으며, 벽오동의 CAT 활성은 무처리보다 낮았다. 표준화 지수를 기초로 한 5개 수목의 오존 내성은 두 내성 수종(물푸레나무>모감주나무)과 세 민감성 수종(때죽나무>벽오동>백당나무)으로 구분되었다.