Kim, Doo-Hyun;Lee, Kyung-Hee;Kung, Sang-Hwan;Kim, Jin-Hyung
ETRI Journal
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제19권4호
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pp.344-362
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1997
The delay which is one of the quality of service parameters is considered to be a crucial factor for the effective usage of real-time audio and video streams in interactive multimedia collaborations. Among the various causes of the delay, we focus in this paper on the local delay concerned with the schemes which handle continuous inflow of encoded data from constant or variable bit-rate audio and video encoders. We introduce two kinds of implementation approaches, pull model and push model. While the pull model periodically pumps out the incoming data from the system buffer, the push model receives events from the device drivers. From our experiments based on Windows NT 3.51, it is shown that the push model outperforms the other for both constant and variable bit-rate streams in terms of the local delay, when the system suffers reasonable loads. We interpret this experimental data with M/G/1 multiple vacation queuing theories, and show that it is consistent with the queuing theoretic interpretations.
It is well known that the space radiation dose over the polar route should be carefully considered especially when the space weather shows sudden disturbances such as CME and flares. The National Meteorological Satellite Center (NMSC) and Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) recently established a basis for a space radiation service for the public by developing a space radiation prediction model and heliocentric potential (HCP) prediction model. The HCP value is used as a critical input value of the CARI-6 and CARI-6M programs, which estimate the aviation route dose. The CARI-6/6M is the most widely used and confidential program that is officially provided by the U.S. Federal Aviation Administration (FAA). The HCP value is given one month late in the FAA official webpage, making it difficult to obtain real-time information on the aviation route dose. In order to overcome this limitation regarding time delay, we developed a HCP prediction model based on the sunspot number variation. In this paper, we focus on the purpose and process of our HCP prediction model development. Finally, we find the highest correlation coefficient of 0.9 between the monthly sunspot number and the HCP value with an eight month time shift.
Purpose: This study aimed to explore the essentials of psychiatric and mental health nursing by identifying the care experience of the psychiatric nurses. Methods: Eleven psychiatric nurses were recruited across five geographical areas in the Korea. Data were collected using semi-structured interviews from two focus groups, which were analyzed with an inductive content analysis. Results: Participants constructed two categories including 'nursing tasks for the client' and 'nursing tasks for the organization'. Subcategories of nursing tasks for the client are 'staying alert on crisis prevention', 'leading them to be real with eager and persistent will', 'nursing beyond role boundaries', 'tuning the needs of clients' family', 'taking journey with clients' personal life history', and 'doing invisible but recognizable nursing'. Subcategories of nursing tasks for the organization are 'working as a responsible team member', 'integrating team competencies at the center of team', and 'balancing protection and control'. Conclusion: Psychiatric nurses played professional and holistic care roles for the clients, and managerial roles for the organizations. This study provides essential data for defining psychiatric nursing and estimating the appropriate ratio of psychiatric nursing staffing.
This study presents the generation and accuracy assessment of predicted orbital ephemeris based on satellite laser ranging (SLR) for geostationary Earth orbit (GEO) satellites. Two GEO satellites are considered: GEO-Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT)-2B (GK-2B) for simulational validation and Compass-G1 for real-world quality assessment. SLR-based orbit determination (OD) is proactively performed to generate orbital ephemeris. The length and the gap of the predicted orbital ephemeris were set by considering the consolidated prediction format (CPF). The resultant predicted ephemeris of GK-2B is directly compared with a pre-specified true orbit to show 17.461 m and 23.978 m, in 3D root-mean-square (RMS) position error and maximum position error for one day, respectively. The predicted ephemeris of Compass-G1 is overlapped with the Global Navigation Satellite System (GNSS) final orbit from the GeoForschungsZentrum (GFZ) analysis center (AC) to yield 36.760 m in 3D RMS position differences. It is also compared with the CPF orbit from the International Laser Ranging Service (ILRS) to present 109.888 m in 3D RMS position differences. These results imply that SLR-based orbital ephemeris can be an alternative candidate for improving the accuracy of commonly used radar-based orbital ephemeris for GEO satellites.
Stay cables play an essential role in cable-stayed bridges. Severe vibrations and/or harsh environment may result in cable failures. Therefore, an efficient structural health monitoring (SHM) solution for cable damage detection is necessary. This study proposes a data-driven method for immediately detecting cable damage from measured cable forces by recognizing pattern transition from the intact condition when damage occurs. In the proposed method, pattern recognition for cable damage detection is realized by time series classification (TSC) using a deep learning (DL) model, namely, the long short term memory fully convolutional network (LSTM-FCN). First, a TSC classifier is trained and validated using the cable forces (or cable force ratios) collected from intact stay cables, setting the segmented data series as input and the cable (or cable pair) ID as class labels. Subsequently, the classifier is tested using the data collected under possible damaged conditions. Finally, the cable or cable pair corresponding to the least classification accuracy is recommended as the most probable damaged cable or cable pair. A case study using measured cable forces from an in-service cable-stayed bridge shows that the cable with damage can be correctly identified using the proposed DL-TSC method. Compared with existing cable damage detection methods in the literature, the DL-TSC method requires minor data preprocessing and feature engineering and thus enables fast and convenient early detection in real applications.
최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.
인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 실시간 범죄대응 및 예방적 방범을 위한 지능형 방범 통합 플랫폼 개발 연구를 진행하였다. 방범 시스템 및 플랫폼 연구, 지능형 방범 관련 연구 등의 선행연구와 지자체 통합운영센터 방범시스템 사례를 분석하여 지능형 방범 플랫폼 요소를 설정하였다. 이를 통해 실질적인 지능형 방범 플랫폼을 개발하고, 확장성을 고려한 기존 지자체 및 스마트시티 통합플랫폼 시스템과의 연계방안을 제시하였다. 이를 통해 기존 지자체 통합관제센터에서 사후처리로만 활용되는 CCTV 모니터링을 실시간 범죄에도 대응 가능하게 하고, 실외 뿐 아니라 실내에서도 신고자의 정밀한 위치를 파악하여 골든타임 내 사건 사고를 해결할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 관제효율 향상 뿐 아니라 시민참여를 강화하여 시민 중심의 범죄 예방형 사회안전망 정보공유서비스 제공이 가능하다. 지능형 방범 플랫폼은 기존 지자체 시스템 및 스마트시티 통합플랫폼을 비롯한 타 방범서비스와의 연계 확장성을 고려하여 개발하였으므로 지자체 확산 보급되기 용이한 장점을 가진다. 향후 지능형 방범 플랫폼의 실질적 적용 및 운영, 지자체 확산을 위한 정책적 지원 등의 후속연구가 진행되어 국민들이 안전한 생활을 영위하는데 도움이 되길 기대한다.
최근 조선 해운 산업 분야에서 큰 관심을 보이고 있는 자율운항선박의 현실화를 위해서는 선박의 운항 상태를 육상에서 효과적으로 확인하고 진단할 수 있는 기술이 필수적으로 뒷받침되어야 한다. 본 논문에서는 선박 운항데이터를 수집하는 데이터 수집 플랫폼과 선내 및 육상 서비스를 제공하는 플랫폼이 하나의 시스템으로 동작하는 스마트선박 솔루션을 제시하고, 이를 실제 운항 선박에 적용하여 기존의 선박 데이터 수집 체계 대비 고품질의 다양한 데이터가 수집 가능함을 평가하였다. 또한 이렇게 수집된 데이터에서 주기관 관련 파라미터들의 데이터 분석을 수행하여 유효한 결과를 도출하고 패턴을 시각화하여 종합적인 상태를 판단하는데 활용 가능함을 보였다. 마지막으로 이러한 연구 결과를 선박의 다양한 장비로 확장 적용하고 운항 환경 데이터까지 함께 분석한다면 육상에서 선박의 운항 상황을 보다 효과적으로 확인하고 평가 가능함을 제시하였다.
4차 산업혁명의 대표라고 할 수 있는 자율주행차량의 안전한 운행을 위해서는 센서 기술, 소프트웨어 기술, 차량 기술 등 다양한 기술 조합이 필요하다. 자율주행차량은 차량 내에 탑재된 다양한 센서를 통해서 현재의 위치정보와 주변 상황을 인지하여 운전자에게 의존하지 않고 스스로 판단하고 주행하는 차량이다. 완전자율주행을 위해서는 완벽한 인지기술이 필요하고 정밀도로지도는 차선, 정지선, 신호등, 횡단보도 등에 대한 정보를 정밀하게 제공하고 있기 때문에 자율주행 차량에서 발생하는 인지 오차를 최소화시킬 수 있음으로, 신뢰성 있는 자율주행차량을 위해서는 도로 위 다양한 시설물들의 위치정보를 차량에 입력한 정밀지도 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 정밀도로지도의 정의 및 필요성 국내외 동향을 분석하고 실제 운영되고 있는 대구광역시 자율주행특화지역(수성의료지구, 약 24km)과 세종특별자치시 행복도시(약 33km), 서울대학교 시흥캠퍼스 FMTC(Future Mobility Technical Center) PG(Proving Ground)를 대상으로 국토지리정보원 MMS(Mobile Mapping System) 측량 성과물을 활용하여 정밀도로지도 서비스인 Web GIS 기반 HD(High Definition) Map 프로토타입을 구축하였다. 추후 연구에서는 본 연구에서 구축한 정밀도로지도 서비스를 자율주행차량 및 관제 시스템에 탑재 시켜 실시간 위치검증 및 위치보정 알고리즘의 성능 검증을 진행하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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