• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.687-689
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• 2024

위암은 전 세계적인 주요 건강문제이며, 근치적 위절제술은 위암의 표준치료이다. 근치적 위절제술 후 치료목표는 합병증 발생을 낮춰 병전 상태로 빠르게 회복하는 데 있다. 따라서, 근치적 위절제술 후 합병증 발생 여부를 선별하여 예측할 수 있는 성능이 좋은 모델을 개발하는 것은 위암환자의 회복에 매우 중요하다. 랜덤포레스트 모델은 여러 개의 결정트리를 활용한 배깅 방식의 대표적인 알고리즘으로 의료 데이터를 기반으로 한 예측에 있어 뛰어난 성능을 보여 주었다. 그러나 실제 데이터는 불균형이 빈번하게 발생하여 모델의 예측 성능에 영향을 미치므로, 최적의 분류 임계값을 설정하여 다수 클래스에 대한 편향을 줄이는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구는 최근 10년 간 일개 대학병원의 전자의무기록 데이터를 활용하여 근치적 위절제술 후 합병증 발생을 예측하는 랜덤포레스트 모델을 개발하고, 임계값 설정을 통해 불균형 데이터에 대한 모델의 성능을 평가하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.11
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• pp.37-48
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• 2017

This study aims to examine the effect of housing environment on single mothers' health and to find out how to improve their health and housing environment. For the purpose, this study analyzed the Single-parents survey carried out by Ministry of Gender Equality and Family in 2015. The results are as follows. When residential functions such as mining, heating, and noise are not fulfilled among the physical characteristics of the residential environment, single-mothers are more likely to feel unhealthy. Among the socio-economic characteristics of housing, people who live in public rental housing are more likely to feel unhealthy than those living in own house. And people who have excessive household debt are less healthy than those having no debt. Socioeconomic characteristics of housing environments had a significant effect on depression of single-mothers. Based on the results, the author suggested that housing improvement services, survey of housing conditions of single parents, provision of services considering household debt and improving residential conditions of public rentals houses should be implemented.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1234-1236
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• 2011

최근 고령화 사회가 도래함에 따라 복지 사회 실현을 위해 의료기술에 IT 기술을 접목하여 인간의 건강을 효과적으로 유지하려는 요구가 증가하였다. 이러한 요구의 증가로 인해 원격으로 건강 상태를 검진하여 질병을 방지하거나 만성적인 환자의 건강상태를 장기적으로 관찰할 수 있는 IT 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 누적된 인체 센서 데이터에 대한 분류화 기법을 제안하여 구현하고 성능을 검증하였다. 분류화 기법은 인체 센서 데이터에 잘 적용될 수 있는 지지벡터 기계를 활용하여 구현하였다. 인체 센서 데이터의 대표패턴 정의와 실험을 위한 잡음 생성을 통하여 분류화 정확도를 높일 수 있도록 실험을 설계하였고 다양한 설정 변수에서도 기법을 실험하여 빠르고 정확한 기법을 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.11a
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• pp.206-207
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• 2019

리튬이온 배터리의 상태를 모니터링 하는 방법에 있어서, 대표적으로 배터리의 충전 상태(SOC)와 배터리의 건강 상태(SOH)를 추정하여 상태 지표로 사용된다. 본 연구에서는 리튬 이온 배터리의 상태 지표를 위한 용량 정보의 추정을 데이터 기반의 근사 모델을 이용하여 수행하였다. 다양한 근사 모델링 방법을 적용하여 추정되는 용량 정보를 비교하고, 모델링 방법에 따른 용량 추정 성능을 확인하였다. 또한, 이를 바탕으로 리튬이온 배터리의 용량을 예측하고 예측 성능을 분석하였다. 본 연구를 통하여 근사모델을 이용하는 경우, 리튬이온 배터리의 용량 추정은 물론 예측을 수행하는 방법으로서의 활용 가능성을 확인하였으며, 또한 제안하는 방법을 이용하여 보유하고 있는 모니터링 데이터를 활용하여 리튬이온 배터리의 성능을 평가하는데 있어 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.3
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• pp.633-640
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• 2024

This study develops AI-based 3D body shape modeling technology that can be utilized in the healthcare sector, proposing a system that enables monitoring of users' body shape changes and health status. Utilizing data from Size Korea, the study developed a model to generate 3D body shape images from 2D images, and compared various models to select the one with the best performance. Ultimately, by proposing a system process through the developed technology, including personalized health management, exercise recommendations, and dietary suggestions, the study aims to contribute to disease prevention and health promotion.

• Food Industry
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• s.94
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• pp.37-40
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• 1988

1) 본 연구에서 시료로 선정한 충남 서산산 건강(dry ginger)은 수분이 $9.4\%$, 회분이 $8.7\%$ 그리고 alcohol에 의한 추출량이 약 $9\%$이다. 이는 선진국에 채택사용하고 있는 건강의 규격기준에 의하면 양호하다. 2) Non- flavor물질의 추출을 최소화하고 특히 증류과정에서 유효성분 손실을 최소화 할 수 있고, 엑기스내의 용매 잔류량이 인체에 유해하지 않고 추출효율을 높일 수 있는 용매는 ethyl alcohol이다. 3) 널리 사용하고 있는 관류추출(percolation)의 성능을 분석하고 이의 개선방안을제시하였다. - 추출효율을 높이기 위하여 건강(dry ginger)의 입자를 작게하면 압력강하가 증대되어순환되는 용액의 유속을 제어하기가 힘들다. - 입자가 작을 시에는 유체의 흐름이chan-nelling현상을 나타낸다. - 위와 같은 조건에서는 물질 전달속도가 느리므로 추출효율을 증대시킬 수가 없다. - 따라서 percolation추출에 사용되는 건강의 입자크기는 30mesh크기 이상이어야 운전조작이 용이하나 추출효율이 낮으므로, 추출시간 6시간에 회수된 생강엑기스양은 약 $2.5\%$이다. 4) percolation추출의 단점을 보완하기 위하여 기계적교반 추출을 선택하여 다음과 같은 개선점을 찾았다. - 교반형 추출에서는 고 - 액분리시 cake 저항에서 문제가 야기되지 않는 범위까지 건강의 입자를 작게할 수 있으므로 추출효율을 크게 향상시킬 수 있었다. 즉, 작게 분쇄된 건강(30mesh통과$90\%$)을 대상으로 추출시간 3시간에 $7\%$의 회수율로 증대시켰다. 최적 운전조건은 다음과 같다. 건강시료:1kg 시료크기:-30mesh$90\%$ 용매:ethyl alcohol 3$\iota$ 교반속도:900r.p.m 추출온도:상온($15\~25^{\circ}C$) 추출시간:3시간 일차 추출조건과 동일하게 하여 얻어진 엑기스의 수율이 $2\~2.5\%$이므로 총엑기스의 수율은 건강(dry ginger)무게기준으로 $8.5\~9.5\%$이었다. 5) 교반추출의 효율이 개선되었다 하더라도 추출물의 분리가 용이하여야만 공정의 이용이 가능하다. 그러므로 교반추출후 고 - 액분리를 위하여 정압여과 장치를 이용하여 여과시 cake의 평균 비저항을 얻었으며, 이의 값은 $4.31\times10^8cm\;/\;gr$으로서 여과에는 어려움이 없다는 것을 의미한다. 따라서 추출속도와 효율이 상대적으로 우수한 교반형 추출기의 가능성을 예시할 수 있음을 알 수 있었다. 6) 추출물을 농축과정에서 휘발성 oil의 손실을 최대로 줄이기 위해서는 단순증류를 하지 말고 분별증류를 수행하여야 하며, gingerol과 같은 중요성분의 열분해 반응을 억제하기 위해서는 열전달 효율을 증대시켜 증류조작을 원활히 수행하여야 하므로, still내의 농축물을 계속 교반시켜야 하며 감압상태에서 증류온도는 $40\~50^{\circ}C$로 유지시키는 것이 가장 바람직하다. 7) Ethyl alcohol로 추출된 엑기스내의 수분이나 회분함량은 외국산 제품에 비하여 약간 낮고, 반면에 조지방 및 조단백 성분의 함량은 약간 높게 나타나고 있어 대체적으로 본 연구에서 얻어진 엑기스내의 비풍미성분(non- fla-vour component) 함량은 외국산에 비하여 많은 차이가 없다. 8) 수입 외국산에 비하여 국산엑기스(본 연구에서 ethyl alcohol로 추출)내의 무기성분등의 함량은 비교적 낮은 편이다. 9) 건강에서부터 oleoresin을 얻어 paradol을 제거시킨 후 순수한 gingerol을 분리하여 IR과 NMR로 확인한 결과, 국산건강의 엑기스에는 주로 6-gingerol이고 약간의 10-gingerol이 함유된 것으로 나타났다. 10) 순수하게 분리된 gingerol을 열분석(TGA와 DTG)한 결과 약 $75^{\circ}C$에서 gingerol의 열분해 반응이 일어남을 알수 있었다. 11) 건강 분말시료와 엑기스내의 미생물 검사 결과 건강분말에서는 세균수가 많이 존재하는 것으로 나타났으나, 이는 ethyl alcohol로 추출하는 공정 중 대부분의 균들이 사멸된 것으로 나타났다. 12) 관능적 측면에선, 본 연구에서 제조한 엑기스와 수입엑기스를 비교한 결과 생강 특유의 맛은 비슷했으나, 수입엑기스에서는 쓴맛과 톱밥냄새를 느낀다는 결과를 나타내었으며 전체적인 종합적 풍미는 국산 건강엑기스가 좋은 것으로 나타났다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.3
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• pp.139-159
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• 2022

As interest in health functional foods has increased since COVID-19, the importance of imported food safety inspections is growing. However, in contrast to the annual increase in imports of health functional foods, the budget and manpower required for inspections for import and export are reaching their limit. Hence, the purpose of this study is to propose a machine learning model that efficiently detects unsuitable food suitable for the characteristics of data possessed by government offices on imported food. First, the components of food import/export inspections data that affect the judgment of nonconformity were examined and derived variables were newly created. Second, in order to select features for the machine learning, class imbalance and nonlinearity were considered when performing exploratory analysis on imported food-related data. Third, we try to compare the performance and interpretability of each model by applying various machine learning techniques. In particular, the ensemble model was the best, and it was confirmed that the derived variables and models proposed in this study can be helpful to the system used in import/export inspections.

• 환경사랑
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• s.42
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• pp.4-5
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• 2005

향후 건축자재 분야에도 국제표준화기구(ISO)의 환경라벨 및 선언제도의 제3유형인 환경성적표지제도가 도입될 것이 예상되며 이러한 제도는 기본적으로 LCA에 의한 환경평가에 근거하도록 되어 있다. 미래의 건축자재에 요구되는 성능은 초경량, 고강도, 다기능, 복합, 고성능, 건강, 정보화, 지능형, 시스템이라는 수식어 아래에서 진행될 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.12
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• pp.216-222
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• 2010

To improve the quality of life, wireless ad-hoc network technologies are considered as one of the key research areas in computer science and healthcare application industries. The ubiquitous healthcare systems also provide alerting mechanisms against ill conditions in real time. This minimizes the need for care-givers and helps the chronically ill and elderly to survive. For the application of the system, supporting the efficient and proper network system is essential. So in this paper, I suggest some hospital network environments including patient mobile nodes continuously sending brainwaves to the server of the hospital area. Finally, the network systems are simulated by OPnet simulator and evaluate the performance among various mobility of the mobile nodes and topologies of the network for the efficient system.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.25 no.2
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• pp.129-135
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• 2004

In the home health management system, we often face the situation to handle biological signals that are frequently measured from normal subjects. In such a case, it is necessary to decide whether the signal at a certain moment is normal or abnormal. Since ECC is one of the most frequently measured biological signals, we describe algorithms that detect QRS-complex and decide whether it is normal or abnormal. The developed QRS detection algorithm is a simplified version of the conventional algorithm providing enough performance for the proposed application. The developed classification algorithm that detects abnormal from mostly normal beats is based on QRS width, R-R interval and QRS shape parameter using Karhunen-Loeve transformation. The simplified QRS detector correctly detected about 99% of all beats in the MTT/BIH ECG database. The classification algorithm correctly classified about 96% of beats as normal or abnormal. The QRS detection and classification algorithm described in this paper could be used in home health management system.