최근 지놈(Genome) 프로젝트를 통해 DNA 염기서열에 대한 정보가 밝혀짐에 따라 분자 수준의 유전자 정보를 다루는 기법이 활발히 연구되고 있다. 그리고 밝혀진 서열정보들의 방대함으로 미루어볼 때 이들 정보를 데이터베이스화하고 효과적인 분석을 행하기 위한 새로운 컴퓨터의 알고리즘의 개발 또한 시급한 일이다. 이러한 측면에서 ,본 논문에서는 분자생물학에서 매우 중요한 연구 대상으로 삼고있는 프로모터 서열과 유전자간의 연관성으로 발현되는 특징을 알아내기 위한 연관 규칙 탐사 알고리즘을 연구한다. 기존의 탐사 알고리즘은 트랜잭션 데이터를 대상으로 하지만 본 논문에서는 생물학적 데이터를 대상으로 하였기 때문에 데이터의 형태와 생물학적인 특성을 수용하는 변형된 연관규칙 알고리즘을 설계한다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 실제 생물학적 실험'대상의 후보조합을 최소화 하므로써 많은 시간과 노력 비용을 절감할 수 있다.
본 논문에서는 인체의 혈압을 측정하여 언제 어디서나 환자의 건강상태를 체크할 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 혈압 측정 단말기 자료 수집 베이스 노드, 의료 정보 수집 서버로 구성된다. 구현된 단말기는 지그비(Zigbee) 프로토콜을 통하여 센스 네트워크를 구성하며 TinyOS가 내장되어 있는 초소형 보드로 설계되었다. 자료 수집 베이스 노드는 무선 리눅스 단말기로 구성되어 서버로 무선 랜을 통하여 센싱된 정보를 실시간으로 전송한다. 또한 의료 정보 수집 서버는 단말기에서 얻은 데이터를 저장 관리하며 긴급 상황 발생 시 연계된 의료진에게 환자의 상태를 보고하도록 설계되었다. 실험 결과 지그비 통신 프로토콜을 이용한 센스 네트워크를 통하여 유비궈터스 헬스 케어 시스템이 구현 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 그 동안 많은 조사비용에도 불구하고 원가분석연구의 단점으로 지적되어왔던 적은 표본수와 신뢰성 문제를 해결하고 보다 적은 비용으로 한의원 환산지수를 산출할 수 있는 방법론을 개발하였다. 널리 공시되어 있고 쉽게 구할 수 있는 대규모 자료에 기반을 둠으로써 분석의 공정성과 검증가능성을 확보할 수 있었다. 그러나 공시된 자료의 종류에 따라 환산지수 차이가 발생하므로 공시된 자료를 이용한 분석과 표본 추출에 의한 원가분석을 병행해서 사용할 필요성이 있다. 보다 근본적으로는 합리적인 수가 산출을 위해서는 한의원과 관련된 원가정보를 포함하는 보건 의료 통계시스템 구축이 매우 절실하다.
최근 지놈(Genome) 프로젝트를 통해 DNA 염기서열에 대한 정보가 밝혀짐에 따라 분자 수준의 유전자 정보를 다루는 기법이 활발히 연구되고 있다. 그리고 밝혀진 서열정보들의 방대함으로 미루어볼 때 이들 정보를 데이터베이스화하고 효과적인 분석을 행하기 위한 새로운 컴퓨터의 알고리즘의 개발 또한 시급한 일이다. 이러한 측면에서 본 논문에서는 분자생물학에서 매우 중요한 연구 대상으로 삼고있는 프로모터 서열과 유전자간의 연관성으로 발현되는 특징을 알아내기 위한 연관 규칙 탐사 알고리즘을 연구한다. 기존의 탐사 알고리즘은 트랜잭션 데이터를 대상으로 하지만 본 논문에서는 생물학적 데이터를 대상으로 하였기때문에 데이터의형태와 생물학적인 특성을 수용하는 변형된 연관규칙 알고리즘을 설계한다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 실제 생물학적 실험대상의 후보조합을 최소화 하므로써 많은 시간과 노력 비용을 절감할 수 있다.
분산 실시간 시스템에서의 노드간 주고 받는 메시지는 크게 동기적 메시지와 바동기적 메시지로 나눌 수 있다. 동기적 메시지는 샘플링된 음성이나 화상 데이타와 같이 주기적으로 발생되는 메시지로 전달시간 제약을 가지므로 종단간 마감시간을 보장해 주어야 한다. 비동기적 메시지는 비주기적인 메시지로 일정하지 않게 발생하며 일반적으로 전달 시간 제약사항이 엄격하지 않다. 본 논문에서는 분산 환경에서 동적으로 발생하는 동기적 메시지에 대해 높은 마감시간 보장성을 제공 하는 실시간 프로토콜 TTP/C(timed token protocol with concession)을 제안한다. TTP/C는 비동기적 메시지나 긴급하지 않은 동기적 메시지의 전송 대역폭을 양보함으로써 긴급한 동기적 메시지의 마감시간 을 보장한다. 또한 TTP/C는 노드에서 전송되는 동기적 메시지의 발생시간이 주기와 다르게 일정치 않더 라도 높은 보장성을 갖는다. 모의 실험을 통하여 TTP/C가 기존의 TTP에 비해 동기적 메시지의 마감시간 보장성에 대해 높은 성능 향상을 가져옴을 보인다.
75톤급 액체로켓엔진의 성공적인 개발을 위해서는 각 구성품에 대한 다수의 시험이 수행되어야 하며 이러한 상황은 연소기에서도 동일하다. 하지만 한국항공우주연구원에서 운용 중인 시험설비는 75톤급 연소기를 정상 추력으로 수행하기에는 부족하다. 연소기 개발 시험에 접어들기 이전에 시험설비는 준비가 되어야 하기 때문에 시험설비의 구축이 급박하다. 본 논문에서는 이와 같은 긴급한 필요성으로 수행한 75톤급 액체로켓엔진 연소기 시험설비의 기본설계 내용을 기술한다.
본 연구에서는 국내 콘텐츠 생산 및 유통방식의 급격한 변화에 따른 방송장비 구매 수요처의 절대적인 장비구매 인식을 비교하였으며 이에 수요자가 지각하는 국산 방송장비의 기술 신뢰도, 시스템 안정성 등의 정보의 정도가 장비구매에 미치는 영향을 연구모델을 통해 분석하였다. 방송 장비 수요에 관한, 기존 연구 데이터의 미진함으로 인하여 방송장비 전문가들과의 심층인터뷰와 설문조사를 병행하였다. 분석 결과로 외산장비에 비해 국내 장비의 단품구매와 시스템, Block구매의 경우가 많아 호환 경쟁력이 미흡하고 기술발전이 늦다. 국내 방송장비수요처가 인식하고 있는 국산방송 장비에 대한 선호, 만족도의 향상을 기하기 위한 기술 신뢰도 증진과 핵심 주요장비의 개발이 시급하며 소출력 송신기 안테나, 모니터장비에 국한되어있는 국산 장비의 공급을 확장하기 위한 개발이 시급하고 해외진출과 시장을 확보하기 위한 국내육성 지원도 요구된다.
지난 몇 년간 무선 개인 거리 네트워크는 (WPAN)는 다양한 건강관리 응용분야에서 널리 연구되어왔다. 그러나, 하드웨어 장치의 한계성으로 인해 WPAN의 효용성에 대한 문제점이 도출되었다. 이를 개선하고자 무선 인체통신 네트워크 (WBAN: Wireless Body Area Network)의 개념이 탄생하였고 이러한 WBAN을 위하여 다용도의 MAC계층 프로토콜을 설계할 필요성이 대두됐다. 더불어, 환자에게 긴급 상황이 발생했을 경우, 최종 목적지로 긴급메세지가 전해지는 우선권을 가진 메커니즘이 필요하게 되었다. 본 논문은 WBAN을 위한 복합 우선순위 MAC이라 일컬어지는 우선순위 메커니즘에 대해 기술한다. 또한, 시뮬레이션의 확장을 통해, 평균 패킷 지연 시간을 최소화 할 수 있는 MAC 프로토콜을 제안한다. 이들을 통해, 환자에게 긴급 상황이 발생했을 때 충분한 도움시간과 의학적 치료지원 시간이 제공 될 수 있도록 한다. NS-2를 기반으로 한 성능평가 시뮬레이션을 통해, 우리의 복합 우선순위 MAC의 뛰어난 성능과 유용성을 입증한다.
There is a more urgent call for educational methods of machine learning in medical education, and therefore, new approaches of teaching and researching machine learning in medicine are needed. This paper presents a case using machine learning through text analysis. Topic modeling of news articles with the keyword 'asbestos' were examined. Two hypotheses were tested using this method, and the process of machine learning of texts is illustrated through this example. Using an automated text analysis method, all the news articles published from January 1, 1990 to November 15, 2016 in South Korea which included 'asbestos' in the title and the body were collected by web scraping. Differences in topics were analyzed by structured topic modelling (STM) and compared by press companies and periods. More articles were found in liberal media outlets. Differences were found in the number and types of topics in the articles according to the partisanship and period. STM showed that the conservative press views asbestos as a personal problem, while the progressive press views asbestos as a social problem. A divergence in the perspective for emphasizing the issues of asbestos between the conservative press and progressive press was also found. Social perspective influences the main topics of news stories. Thus, the patients' uneasiness and pain are not presented by both sources of media. In addition, topics differ between news media sources based on partisanship, and therefore cause divergence in readers' framing. The method of text analysis and its strengths and weaknesses are explained, and an application for the teaching and researching of machine learning in medical education using the methodology of text analysis is considered. An educational method of machine learning in medical education is urgent for future generations.
본 논문에서는 실내 위치 서비스를 기반으로 사용자에게 긴급한 일이 생겼을 경우 기관이나 보호자에게 호출을 해주는 긴급 호출 시스템을 제안한다. 또한 이를 통해 복지 기관 및 병원을 대상으로 가정하여 실내 위치 서비스 인프라를 구축한다. 제안하는 시스템은 손목에 시계 형태로 되어 있는 디바이스로부터 센서 값을 받아 긴급 상황을 판별한 후 긴급 정보를 위치 단말기에 전달한다. 위치 단말기는 위치와 긴급 정보를 포함하여 서버로 전송하고 서버는 데이터베이스에 접근하여 데이터를 저장한다. 이를 통해 보호자는 어플리케이션으로 서버와 통신하면서 사용자의 상태를 모니터링하고 알림을 받으며 긴급한 상황에 긴급 호출기능을 사용하여 대처할 수 있다. 제안하는 시스템을 의료 분야와 복지 분야 등 긴급한 대처가 필요한 분야에 접목한다면 사용자와 보호자에게 좀 더 안정적이고 신속한 긴급 서비스를 제공할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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