• 정보처리학회논문지D
• /
• 제10D권6호
• /
• pp.885-896
• /
• 2003

무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 인하여 위치정보(Location Information)를 이용한 서비스 형태는 아주 다양하여 지고 있으며, LBS(Location-Based Services)라는 형태로 국내외 시장에서 급속히 학장하고 있다. 이러한 서비스의 기본정보인 위치정보는 고부가가치의 정보로 인정되고 있으며 또한 이러한 위치를 기반으로 한 서비스는 기존의 GIS(Geographic Information System)를 일반사람들에게 생활 속의 정보로 밀접하게 홀용할 수 있게 되었다. 즉, LBS로 인하여 GIS는 새로운 패러다임의 전환을 맞이하게 되었으며 대용량 이동체 데이터베이스 (MODB : Moving Object Database) 는 LBS를 위한 핵심 플랫폼 기능으로 인식되고 있다, 이러한 대용량 이동체 데이터베이스와 이동통신망과의 위치획득 인터페이스를 통한 위치정보 획득 기능은 아주 중요한 요소가 되며, 향후 위치를 기반으로 한 다양한 서비스가 제공될 경우, 이동성을 가지는 수많은 고객의 위치정보를 획득함으?? 심각한 시스템의 부하는 미리 예측할 수가 있다. 즉, 대용량의 이동체의 위치정보를 획득함에 있어서, 심각한 통신부하로 인한 LBS 플랫폼의 성능 저하가 발생 할 수가 있다. 따라서, MODB에서는 위치획득 기능은 안정적인 LBS플랫폼이 이동통신망으로부터 대용량의 위치정보를 획득함에 있어서, 이동체의 과거 이동 패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 획득 회수를 줄임으로써 시스템 부하를 줄이고자 한다. 본 논문에서는 이러한 이동체의 이동 패턴을 이용하여 다양한 위치획득 모델을 설계하였으며, 시뮬레이션 환경에서 위치획득 모델을 구현함으로써 성능을 평가하였다.A가 다른 처리보다 높았다.구된다.을 나타냈다. 정소, 난소 및 자궁의 조직검사에서는 모든 투여구간에 커다란 변화는 없었다.이라는 중요성에 비추어, 사회문화주의 이론의 제안을 통해 아동의 수학 학습에서의 교사의 적극적인 역할의 가능성을 제시하고 있다. 삼림경관를 나타내었다. 각 화분대 및 아분대 우점수목의 기후환경에 대응하는 생태적 특징으로 작성한 가상 기온변화곡선의 내용은 다음과 같다: 화분대 I은 Butula우점기로서 약 57,000년 BP까지 형성되었으며, 상대적 한냉기로 간주된다. 화분대 II는 EMW우점시기로서 $57,000{\sim}43$,000년 BP에 형성되었으며, Alt Wurm에서 mittel W${\"{u}}$rm으로 전환되는 Interstadial로 간주된다. 화분대 III은 43,000~15,000년 BP간의 가장 오랜 시기를 포함하며, mittel Wurm${\sim}$Jung Wurm기에 해당한다. 한냉기인 화분대 III시기 중에는 Betula, Pinus, Picea 등의 목본류가 교대로 우점하는데, YY1에서 Quercus 와 Picea의 화분조성 변화로 볼 때 아분대 IIId시기가 가장 한냉하였을 것으로 추정된다. 화분아분대 IVa는 하부 화분대와 상부 화분대간의 전환기층으로서 피나무(Tilia)속 우점기로 나타나며, Holocene에 해당하는 화분대 IVb와 V는 약 7,000년 BP부터 현재까지 식생변화로 각각 Quercus와 Pinus가 우점하는 시기로 한국 동해안의 曺(1979)의 화분대 I과 II에 각각 대비된다. Bartlein et al.(1986)의 diagram을 통해 볼 때, 영양지역의

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제25권4호
• /
• pp.298-303
• /
• 2014

방사선치료안전보고시스템(ROSIS)을 기반으로 방사선치료 중 발생하는 사고의 경향성 및 유형별 빈도를 살펴보고 빈발사고의 유형과 발생원인, 발견 방법에 따라 향후 사고 유발인자 제어방법 연구의 발전방향을 살펴보고자 한다. 이에 따라 본 연구에서는 2003년부터 2013년까지 최근 11년간 1163건에 달하는 ROSIS 사고 자료에 대하여 분석을 수행하였다. 분석을 위하여 치료법, 발견 시점, 발견 방법, 발견자의 직종 등으로 규격화한 후, 각 항목별로 분류 및 백분율화 하였다. 근접사고(Near Miss)를 포함한 1163건의 사고 사례에 대하여 외부방사선치료가 97%이고 근접방사선치료가 2%로 조사되었으며 그 외 기타로 1%가 분류되었다. 계획 선량이 잘못 전달된 사례가 44% (497건)에 달했고 이중 대부분을 차지하는 429건(86%)이 3회 분할치료이전에 발견되었고 13건의 경우는 11회 분할치료 이후에 발견된 것으로 조사되었다. 또한, 발견 시점은 다양하게 분포되는 것으로 조사되었는데, 약 42%가 환자 치료 중에 발견되었고 29%는 차트 검사 중에 발견되었다. 방사선 사고 발견빈도가 가장 높은 직업군은 치료실에서 근무하는 방사선사(53%)인 것으로 조사되었다. 1163건의 사고 사례 중에서 환자치료 이전에 오류를 발견한 경우가 24% (273건)로 조사 되어 대부분의 사고(70%, 813건)는 사고가 발생한 이후에 발견된 것으로 조사되었다. ROSIS 분석을 통해 획득한 이러한 경향은 한국의 경우에서도 크게 다르지 않을 것으로 사료되므로 사고 예방과 조기 발견을 위한 보다 다양하고 체계적인 연구가 필요할 것으로 예상된다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권6호
• /
• pp.1-8
• /
• 2005

이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.

• 대한공업교육학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.164-188
• /
• 2014

이 연구의 목적은 사범대학 및 학과별 수준의 인증 시스템에서 제시한 인증 영역 및 요소에 대한 사범대학 재학생이 인식하는 중요도를 조사하여 개선방안을 제시하는 것이다. 이를 위한 구체적인 목표는 첫째, 인증 영역 및 요소에 대한 학과별 중요도 차이를 확인하며, 둘째, 인증 영역 및 요소에 대한 학년별 중요도 차이를 확인하는 것이다. 본 연구의 대상은 A대학교 사범대학 재학생 전체를 모집단으로 하였으며, 10개 학과 758명이 중요도에 대한 설문 조사 대상이다. 설문 조사지는 총 800부를 배포하였으며, 회수된 설문지는 299부로 회수율은 37.3%로 나타났다. 설문 조사 분석 결과를 바탕으로 주요 결론을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 학과별로 교직 인성 영역에서는 교직 적성 검사, 사회적 지능계발 프로그램 이수에 대한 중요도의 차이가 나타났으며, 교수 전문성 영역에서는 전공별 교과교육 과목 이수, 전공별 교과내용 과목 이수, 수업 실연 경진대회 참가에서 중요도 인식의 차이가 나타났다. 학생지도 전문성 영역에서는 창의 인성 계발 관련 교육 프로그램 이수, '교육실습'과목 이수에 있어서 학과별로 중요도에 차이가 나타났다. 정보 사회 소통력에서는 제2외국어 최소 점수 획득에 대해서 낮은 중요도를 보였다. 둘째, 학년별로는 1학년 재학생이 교직과정 구성의 타당성, 교육과정의 충실성, 교육과정의 우수 교원 양성에의 타당성, 졸업자의 교원 직무 수행 능력 함양, 사범대학 교육과정의 우수 교원 양성 적절성에 대해서 타 학년에 비해 높게 인식하는 것으로 나타났다. 특히 4학년의 경우 우수 교원 양성을 위한 새로운 제도의 필요성을 가장 높게 인식하는 것으로 나타났다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
• /
• 제36권4호
• /
• pp.280-289
• /
• 2011

연구목적: 본 연구의 목적은 다양한 소수성을 지닌 최신 상아질 접착시스템과 저수축 silorane 레진의 미세인장결합강도를 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 36개의 갓 발치된 제3대구치를 이용했다. Low-speed diamond saw를 사용하여 교합면에 평행하게 치관을 잘라 middle dentin을 노출시켰다. 치아를 무작위로 9 group으로 나눴다. Silorane self-etch adhesives (SS), SS + phosphoric acid etching (SS + pa), Adper Easy bond (AE), AE + Silorane system bonding (AE + SSb), Clearfil SE bond (CSE), CSE + SSb, All-Bond 2 (AB2), AB2 + SSb, All-Bond 3 (AB3). 접착제를 적용한 후에 Filtek LS (3M ESPE)를 2 mm씩 3회 적층충전하였다. 각 층은 40s씩 광중합하였다. 0.8 mm ${\times}$ 0.8 mm stick을 Micro Tensile Tester로 1 mm/min cross-head speed의 인장력을 가하였다. 파절양상를 관찰하기 위해 광학현미경을 이용하였다. 5가지 접착제의 소수성정도를 결정하기위해 water sorption test하였다. 결과: silorane 레진과 5가지 접착제의 ${\mu}TBS$: SS, 23.2 ${\pm}$ 6.9 MPa; CSE, 19.4 ${\pm}$ 4.4 MPa; AB3, 30.3 ${\pm}$ 4.0 MPa; AB2와 AE, no bond. Additional layering of SSb: CSE + SSb, 26.2 ${\pm}$ 10.3 MPa; AB2 + SSb, 33.9 ${\pm}$ 7.3 MPa; AE + SSb, no bond. 높은 ${\mu}TBS$는 cohesive failure와 관련있었다. SS는 낮은 가장 낮은 water sorption을 보였고 다음으로 AB3, AE, CSE, AB2 순서였다. AE는 가장 높은 용해도를 나타냈고 다음으로 CSE, AB2였다. 결론: 접착제의 소수성이 증가할수록, silorane 레진의 접착강도도 증가하였다. 비전용접착제 위에 silorane adhesive bonding을 layering하는 것은 AB2 + SSb 그룹에서만 결합강도를 유의하게 증가시켰다. AB3는 SS와 유사한 ${\mu}TBS$ & water sorption을 나타냈다. 따라서 AB3는 siloran resin을 접착시키는데 SS를 대체할만한 경쟁력있는 접착제이다.

• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.79-84
• /
• 2014

본 연구는 비가열 섭취 냉동 당근주스의 HACCP (Hazard Analysis Critical Control Point)시스템 구축을 위하여 생물학적 위해요소분석을 위한 목적으로 2013년 6월 21일~2014년 3월 30일까지 약 270일간 제주도 제주시 구좌읍 소재에 있는 구좌농협에서 수행하였다. 일반적인 과채주스 제조업체의 제조공정을 참고로 하여 공정도를 작성하였으며, 원료 농산물(당근), 용수와 포장재료 입고, 보관, 세척, 분쇄, 착즙, 냉각, 내포장, 금속검출, 외포장, 보관 및 출하공정에 대하여 Fig. 1과 같이 작성하였다. 원료 당근의 세척 전, 세척 후의 Coliform group, Staphylococcus aureus, Salmonella spp., Bacillus cereus, Listeria Monocytogenes, 장출혈성대장균수를 측정한 결과 Bacillus cereus 는 세척 전 $4.70{\times}10^4CFU/g$이었으나, 세척 후 $1.02{\times}10^2CFU/g$ 검출되었으며, 나머지 병원성균은 검출되지 않았다. 자외선살균공정에서 당근주스의 유속를 변화시키면서 미생물의 변화를 시험한 결과 유속 4 L/min을 한계기준으로 결정하였다. 작업장별 공중낙하균(일반세균수, 대장균, 진균수) 시험결과 세척실의 미생물수는 20 CFU/Plate가 검출되었다. 작업자 손 세척 전후 시험결과 세척 전 일반세균수가 $6{\times}10^4CFU/cm^2$로 높게 나타났으나 손 세척 후에는 검출되지 않아 손 세척 및 소독에 대한 중요성을 교육하고 훈련해야 할 것이다. 제조설비 및 기구의 표면오염도를 검사한 결과 모든 시료에서 대장균군은 검출되지 않았고, 일반세균은 포장기 노즐에서 가장 많은 $8.5{\times}10^4CFU/cm^2$ 검출되었다. 위해분석 결과 병원성미생물을 예방, 감소 또는 제거할 수 있는 자외선살균 공정이 CCP-B (Biological)로 관리되어야 하고, 한계기준은 유속 4 L/min로 결정하였다. 따라서 Kwon의 유산균을 함유한 녹즙의 HACCP에 관한 연구에서와 같이 자외선살균 공정의 한계기준 및 이탈시 조치방법, 검증방법, 교육 훈련과 기록관리 등 철저한 HACCP 관리계획이 필요할 것으로 생각된다.

• 대한수혈학회지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.253-261
• /
• 2018

배경: 대량수혈은 혈액은행의 상당한 집중을 요하게 된다. 이 연구의 목적은 아주대병원의 대량 수혈에 사용된 혈액제제와 외상센터에서 응급환자들을 위하여 직접 사용되었던 O형 Rh 양성농축적혈구를(이하 O형 혈액) 분석하고자 하였다. 방법: 대량수혈은 24시간 이내 10 단위 이상의 적혈구제제를 수혈 받은 것으로 정의하였다. 수혈을 포함한 진료 기록은 병원정보시스템에서 추출하여 검토하였다. 병원정보시스템을 통하여 2016년 3월부터 2017년 11월까지 출고된 총 적혈구제제, 신선동결혈장, 혈소판제제(성분채집혈소판 혹은 농축혈소판)에 대한 정보를 검토하였다. 한 단위의 성분채집혈소판은 6 단위의 농축혈소판과 동일한 것으로 간주하였다. 결과: 345건의 대량수혈이 발생하였으며, 적혈구제제 11.7% (6233/53268), 신선동결혈장 24.3% (4717/19376), 그리고 혈소판제제 4.8% (4473/94166)가 대량수혈에 사용되었다(P<0.001). 대량수혈과 비대량수혈에 사용된 적혈구제제의 혈액형은 각각 A형 28.0%와 34.1%, B형 27.1%와 26.0%, O형 37.3%와 29.7% 그리고 AB형 7.5%와 10.2%였다(P<0.001). 적혈구제제:신선동결혈장:혈소판제제의 비율은 대량수혈은 1:0.76:0.72인 반면, 비대량수혈은 1:0.31:1.91을 나타내었다. 응급 O형 혈액은 461 단위가 대량수혈 환자의 36.2% (125/34)에서 사용되었으며, 한 환자당 사용된 응급 O형 혈액은 1~18단위까지 다양하였다. 결론: O형 적혈구는 대량수혈시 많이 이용되므로 대량수혈시 응급 O형 혈액의 남용을 최소화하기 위한 의료진들의 지속적인 교육이 필요하다. 신선동결혈장도 대량수혈시 자주 사용되므로 대량수혈시 즉시 가용할 수 있는 혈장 해동에 대한 수기를 갖추는 것이 중요할 것으로 여겨진다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.337-347
• /
• 2021

본 연구는 요양병원에 근무하는 치료사의 코로나19 대응 전략 및 치료실 감염관리 시스템 개선을 위한 기초자료를 제공하고 치료사의 감염관리 업무 이해를 돕고자 실시한 질적 연구이다. 연구방법은 Colaizzi의 현상학적 연구 방법을 적용하였다. 요양병원에서 근무 중인 작업치료사와 물리치료사 9명을 대상으로 전화 인터뷰를 실시하였다. 인터뷰 내용은 연구대상자의 동의하에 녹음하였으며, 추가적인 내용 확인은 이메일로 받았다. 녹음된 내용은 전사 뒤 분석하여, 코로나19에 대처한 경험의 의미와 본질을 기술하였다. 인터뷰 내용은 6개의 주제와 17개의 중심의미, 49개의 의미단위로 정리하였다. 코로나19 상황에 따라 요양병원 내 감염관리 교육 강화, 감염관리 실천, 업무시간 외 감염관리 감독으로 감염관리 시스템이 강화되었으며, 치료실 내 거리두기 실천, 업무시간 내 휴식 및 식사시간 조정, 감염관리 강화로 치료활동 제약으로 치료 환경이 변화된 것을 알 수 있었다. 또한 치료사의 역할이 확대되고 언택트 중재방법에 대한 고려하는 등 치료의 패러다임이 변화되었으며, 코호트 격리, 코로나19 사전검사, 백신접종과 부작용 경험으로 코로나19에 따른 새로운 경험을 하였음을 확인하였다. 하지만 감염업무로 인해 치료사의 업무 부담이 가중되고, 코로나19 확산에 따른 두려움과 우울감, 업무 스트레스를 겪고 있으며, 백신접종 후 휴식 보장, 감염관리 도구 및 장비 지원 등 요양병원 치료인력 지원의 필요성도 인식하고 있었다. 본 연구의 결과는 요양병원 치료실 내 감염병 대응 전략 프로그램 개발 및 요양병원 감염관리를 위한 인적, 물적 지원의 기초 자료로 활용되기를 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.121-142
• /
• 2023

수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제43권1호
• /
• pp.9-18
• /
• 2024

최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.