최근 유비쿼터스 기반의 의료 및 헬스케어 환경이 구축됨에 따라 다양한 센서들로부터 상황정보를 얻을 수 있는 의료정보시스템이 증가되고 있다. 이러한 상황인식 기반의 의료정보시스템 환경에서는 상황정보를 이용하여 환자상황을 정상 또는 응급으로 판별이 가능하며, 또한 의료진은 스마트기기의 애플리케이션을 통해 ID와 Password를 이용한 간단한 사용자인증이후 환자정보에 쉽게 접근이 가능하다. 그러나 이러한 인증서비스 및 환자정보접근서비스는 의료진 중심의 시스템이며, 유비쿼터스 기반의 의료정보시스템 환경을 충분히 고려하지 못한다. 이에 본 논문에서는 의료정보에 접근하는 사용자에 대해 기존 의료진 중심의 인증과는 달리 상황정보 중심의 인증서비스를 제공하기 위한 상황인식 기반의 인증서비스 모델을 제시하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 상황인식 기반의 인증서비스 모델은 센서들을 통해 환자상황을 인식하여 환자상황에 의하여 의료진의 인증방식 및 권한부여를 다르게 진행하는 서비스이다. 다양한 상황정보 측정환경을 구성하기 위해 웨어러블 및 생체데이터측정모듈, 카메라센서 등을 이용하여 구현하였다. 환자상황이 응급상황일 경우, 의료정보서버는 담당의료진의 스마트기기에 응급메시지를 전송하고, 응급메시지를 받은 담당의료진은 환자정보에 접근하기 위해 스마트기기의 애플리케이션을 이용하여 인증을 시도한다. 모든 인증이 완료되면 의료진은 상위등급 의료정보 접근권한을 부여받아 정상상황에서 볼 수 없었던 환자 의료정보까지 확인이 가능하도록 하였다. 제안한 상황인식 기반의 인증서비스 모델을 통하여 유비쿼터스 의료정보시스템 환경을 충분히 고려할 뿐만 아니라, 환자중심의 시스템적인 보안 및 접근투명성을 강화하였다.
Creativity is a trait necessarily demanded in highly industrial and information oriented society. Accordingly, we should develop creativity through school education. The purpose of this study is to inquire a conceptual model and teaching method for developing creative problem solving skills in home economics education which can work at a platform for the curriculum developer. Although many definitions of creativity consider cognitive aspect more, personal or affective aspect is heavily involved with creativity. Therefore, creativity is a dynamic system which cooperates many contrasting and dialectic components in personal and cognitive aspects. The function of creativity is dependent on diverse environmental system. Environments influence on the extent of the development of creativity. Thus, the person-situation interaction model devised by Woodman and Schoenfeldt, integration of cognitive, affective, and situational aspects, is suggested as a conceptual model for teaching creativity in home economics education. The practical reasoning teaching model is suggested as a teaching method for developing creative problem solving skills in home economics education. The components of creative problem solving which involved with practical reasoning process are general knowledge and skills, specific knowledge and skills, divergent thinking skills, motivation and motives, and critical thinking skills.
At present Cournot model is one of the most commonly used theories to analyze the gaming situation in oligopoly market. But there exist several problems to apply this model to electricity market. The representative one is to obtain the inverse demand curve able to be induced from the relationship between market price and demand response. In Cournot model, each player offers their generation quantity to accomplish maximum profit, which is accomplished by reducing their quantity compared with available total capacity. As stated above, to obtain the probable Cournot equilibrium to reflect real market situation, we have to induce the correct demand function first of all. Usually the correlation between price and demand appears on the long-term basis through the statistical data analysis (for example, regression analysis) or by investigating consumer utility functions of several consumer groups classified as residential, industrial, and commercial. However, the elasticity has a tendency to change continuously according to the total market demand size or the level of market price. Therefore it should be updated as trading period passes by. In this paper we propose a method for inducing and updating this price elasticity of demand function for more realistic market equilibrium.
Kang Dong-Joo;Oh Tae-Kyoo;Chung Koohyung;Kim Balho H.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권4호
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pp.403-411
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2005
At present, the Cournot model is one of the most commonly used theories to analyze the gaming situation in an oligopoly type market. However, several problems exist in the successful application of this model to the electricity market. The representative one is obtaining the inverse demand curve able to be induced from the relationship between market price and demand response. In the Cournot model, each player offers their generation quantity to obtain maximum profit, which is accomplished by reducing their quantity compared with available total capacity. As stated above, to obtain the probable Cournot equilibrium to reflect the real market situation, we have to induce the correct demand function first of all. Usually the correlation between price and demand appears over the long-term through statistical data analysis (for example, regression analysis) or by investigating consumer utility functions of several consumer groups classified as residential, industrial, and commercial. However, the elasticity has a tendency to change continuously according to the total market demand size or the level of market price. Therefore it should be updated as the trading period passes by. In this paper we propose a method for inducing and updating this price elasticity of demand function for more realistic market equilibrium.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제12권2호
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pp.103-111
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2001
과거 오랫동안 기업가나 팝슨(1979) 등의 학자들에 의해서 21세기의 가장 큰 산업이 될 것이라고 예측된 관광산업은 오늘날 단일산업으로는 세계 최대 규모이다. 관광분야에 대한 연구 중, 관광현상을 과학적이고 객관적으로 분석할 수 있는 방법론을 연구하고 제시하며 응용하는 분야로 관광조사분석론을 들 수 있다. 그런데 여기서 다루어지는 내용 중 관광수요와 마케팅분야가 핵심분야로 여겨진다. 오늘날 경제성장에 기인하여 해외관광은 급격한 성장을 보이고 있다. 이러한 상황에서, 관광마케팅을 위한 올바른 관광정책 수립에 필요한 해외관광 수요예측이 요구되는 바, 본 논문에서는 이러한 해외관광 수요예측을 위 한 중력모형과 회귀모형 에 대해서 비교해 보았다. 또한 중력모형을 이용한 수요 예측 시 우리실정에 맞는 여행유입요소를 제안하고, 이를 이용한 모형 비교분석을 실시해 보았다.
The ultimate goal of inventory management is to decide the timing and the quantity of ordering in response to uncertain demands. Recently, some researchers have focused upon an impact of distortions in the information, e.g., customer order cancellation, on an economical inventory policy. The customer order cancellation is considered a kind of distortions in demands, because a demand that is eventually cancelled is equivalent to a phony demand. Also, there are some additional distortions in the inventory information. For instance, the procurement of suppliers may include some nonconforming items as a result of imperfect production and inspection by the suppliers, and/or damage in transit. The nonconforming item should be considered a kind of distortions in the inventory information, because the nonconforming item is equivalent to a phony stock. In this article, we consider an inventory model under the situation that customers can cancel their orders and the procurement of suppliers may include some nonconforming items. Then, we introduce the customer order reservation into the inventory model for the purpose of avoiding the costly backlogs, because the customer order reservation gives retailers a period to fulfill customer's requests. We formulate a periodic review (s, S) inventory model and investigate the economical operation under the situation mentioned above. Further, through the sensitivity analysis, we show the impact of these distortions and the effect of the customer order reservation on the inventory policy.
Crabbing motion is a pure sway motion with only sway velocity. The ship's crabbing motion is essential for an ideal berthing/unberthing process. The unberthing situation proceeds in sequential order such as crabbing motion section, pivoting section, and outer port section. For the berthing situation, the sequence has a reverse order: the inner port section, pivoting section, and crabbing motion section. In this paper, the berthing/unberthing data of the reference ship, Pukyong National University research ship "NARA", was analyzed to develop a sway velocity reference model. Several constraints were defined to derive the crabbing motion section during berthing/unberthing. The sway velocity reference model for the auto-berthing/unberthing was developed using the estimated sway velocity. A reproduction simulation of the ship was performed to compare the designed reference model and the reference ship data.
R&D is the core competence of an enterprise. Furthermore, R&D requires huge capital investment and has very risky characteristics. Therefore, to be successful in R&D process, several approaches of engineering economics are used prior to decision-making. Until now, typical approaches of engineering economics such as NPV(net present value) or DCF(Discounted cash flow) have been used. But, they cannot properly capture managerial flexibility to adapt and revise later decisions in response to unexpected market development. In a constantly changing and always uncertain marketplace, managerial operation flexibility and strategic adaptability have become vital in order to successfully capitalize on favorable future investment opportunities and limit losses from adverse market development. For the alternatives of conventional static decision-making approaches, new concept of using real options is introduced. Real option theory is based on financial option's characteristics and checks every revision interval whether situation have changed favorable to decision maker or not. In advantageous situation, the decision maker has only to go on. In contrast, with unfavorable situation, he abandons the investment immediately. In this aspect, real option model is more suitable in very uncertain and dynamic business environment in that it can provide the opportunity to cope with flexibility. This paper suggests efficient and effective R&D investment strategy by using real options model. In addition, this paper compares financial options and real options.
This paper describes localization of autonomous underwater vehicles(AUV), which can be used when some navigation sensor data are an outlier. In that situation, localization through existing navigation algorithms causes problems in long-range localization. Even if an outlier sensor data occurs once, problems of localization will continue. Also, if outlier sensor data is related to azimuth (direction of AUV), it causes bigger problems. Therefore, a parallel localization module, in which different algorithms are performed in a normal and abnormal situation should be designed. Before designing a parallel localization module, it is necessary to study an effective method in the abnormal situation. So, we propose a localization method through machine learning. For this method, a learning model consists of only Fully-Connected and trains through randomly contaminated real sea data. The ground truth of training is displacement between subsequent GPS data. As a result, average error in localization through the learning model is 0.4 times smaller than the average error in localization through the existing navigation algorithm. Through this result, we conclude that it is suitable for a component of the parallel localization module.
In this paper, we introduce a comprehensive design methodology of Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN) that is based on mechanism of clustering and optimization algorithm. We can divide some clusters based on similarity of input dataset by using clustering algorithm. As a result, the number of clusters is equal to the number of nodes in the hidden layer. Moreover, the centers of each cluster are used into the centers of each receptive field in the hidden layer. In this study, we have applied Fuzzy-C Means(FCM) and K-Means(KM) clustering algorithm, respectively and compared between them. The weight connections of model are expanded into the type of polynomial functions such as linear and quadratic. In this reason, the output of model consists of relation between input and output. In order to get the optimal structure and better performance, Particle Swarm Optimization(PSO) is used. We can obtain optimized parameters such as both the number of clusters and the polynomial order of weights connection through structural optimization as well as the widths of receptive fields through parametric optimization. To evaluate the performance of proposed model, NXT equipment offered by National Instrument(NI) is exploited. The situation awareness system-related intelligent model was built up by the experimental dataset of distance information measured between object and diverse sensor such as sound sensor, light sensor, and ultrasonic sensor of NXT equipment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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