최근 들어, 송 배수 시스템의 펌프운영을 최적화하여 운영비용을 절감하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 펌프운영을 모의하기 위해서는 수 일간의 시간모의가 필수적이며, 최적화 알고리즘 등과의 연계를 통한 시뮬레이션이 필요한 경우가 많다. 하지만, 대규모 네트워크의 경우 관로 및 절점의 수가 수천, 혹은 수 만개에 달해 수리해석 및 최적화에 소요되는 시간이 길어지는 문제가 발생한다. 이에 본 연구에서는 효율적인 수리해석을 위해 상수관망 네트워크를 골격화(skeletonization)하는 방법을 제안한다. 상수관망시스템의 골격화는 본래의 상수관망 수리 거동을 변화시키지 않는 범위에서 관로와 절점의 삭제, 통합을 통해 복잡한 상수관망을 단순화하는 과정이다. 이러한 골격화 방법은 단순골격화 방법과 등가길이관 방법(Equivalent Length Pipe Method)으로 구분할 수 있다. 단순 골격화 방법은 해당 상수관망 수리해석에 큰 영향을 미치지 않는 소구경관을 삭제하거나, 특정 구역의 여러 수요절점을 하나의 수요절점으로 통합하는 방법이다. 등가길이관 방법은 관경과 연장이 상이한 복수의 관에 동일한 유량이 흐르는 경우, 관경, 연장, 조도계수 등을 조절하여 동일한 수두 손실이 발생하는 하나의 관으로 통합하는 방법이다. 국내에 실제 운영되고 있는 지방상수도를 대상으로 골격화를 진행하였으며, 수리해석 프로그램은 미국 환경청에서 개발한 EPANET을 사용하였다. 본 연구에서 개발한 골격화 기법을 통해 대규모 상수관망의 해석에 소요되는 시간을 단축할 수 있으며, 실제 상수관망의 운영에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 근골격계 질환으로 입원한 환자의 의무기록지 키워드 네트워크 분석을 통해 근골격계와 관련된 표준의료용어를 유추하여 보건의료현장의 비정형화된 데이터 활용 방안을 제시하기 위함이다. 분석 대상은 2010년부터 2019년까지 근골격계 질환 환자의 입퇴원요약지 145부로, 더아이엠씨(The IMC)에서 개발한 빅데이터 분석 솔루션인 TEXTOM을 활용하여 분석하였다. 1차·2차 정제과정을 통해 도출된 177개의 근골격계 관련 용어를 최종 분석하였다. 연구결과 다빈도 용어는 'Metastasis', 의료용어 체계별 분석 결과에서 임상소견은 'Metastasis', 증상은 'Weakness', 진단은 'Hepatitis', 처치는 'Remove', 신체구조는 'Spine', 약물은 'Oxycodone'이 가장 많이 사용되었다. 이러한 결과를 바탕으로 정형화되지 않은 의료데이터의 분석과 활용 및 관리 방안에 대한 시사점을 제안하고자 한다.
21세기를 대비하는 미래의 군사력은 정보화의 수준에 따라 전투력 효과가 결정된다. 통합전력의 핵심인 정보화와 군 전력의 네트워크화를 통해 미래의 국가안보를 비용 대 효과적으로 이루어야 할 것이다. 따라서 방위력 개선사업의 골격을 단일 무기체계 획득 중심에서 통합 $C^4I$체계를 비롯한 정보화 체계 중심으로 전환해야 할 것으로 생각된다
사회문제를 해결하는 방법들 중 하나로 활용성이 제시되고 있는 빅데이터 분석기법을 이용하여 작업관련성 근골격계질환에 관한 연구동향을 분석하고자 키워드 네트워크 분석 기법과 CONCOR 분석기법을 적용하여 본 연구를 진행하였다. 본 연구에서 도출한 연구결과는 첫째, 작업관련성 근골격계질환 논문 수는 근골격계 유해요인조사가 실시된 2003년 이후 20년간 연평균 33편 이상 게재되었으며 2007~2009년 게재 비율이 증가하였다. 둘째, 텍스트 마이닝을 이용하여 출현된 상위 키워드의 빈도는 작업(4,940), 근골격계질환(2,197), 증상(1,836), 관련(1,769), 근골격계(1,421) 등의 순으로 나타났다. 셋째, CONCOR 분석결과 '근골격계질환 치료', '안전보건관리', '근로환경조사', '작업환경측정' 4개의 군집으로 나뉘었다. 본 연구가 근골격계질환 연구의 발전방안을 위한 세부적인 연구로서 다양한 방향으로 모색하는데 활용되기를 기대한다.
노드들끼리 네트워크를 구성하는 ad-hoc네트워크에서는 네트워크 위상 관리를 위한 기본 골격을 가지고 있지 않기 때문에, 노드들의 이동에 의한 위상변화에 따른 잦은 경로 끊김 현상이 발생하거나 불필요 하게 길어지는 경로가 형성된다. 본 논문에서는 AODV 라우팅 경로상에서 임의 경로에서 끊김이 발생했을 때, 이를 점진적으로 복구하는 방법을 제시한다. 또한 필요이상으로 경로가 결어지는 것을 방지하기 위하여 노드들 이동의 지역성을 고려한 경로 관리 방법을 수정을 통하여 AODV 라우팅 알고리즘의 성능을 향상시킨다.
최근 들어 장기적인 저성장과 도시과밀화로 인한 공간부족 등으로 도심내 새로운 기반설의 건설 및 증축이 매우 어려운 실정이다. 따라서 기존의 시설을 효율적으로 활용하면서도 지속가능한 개발을 유도할 수 있는 다양한 레트로핏(Retrofitting) 기법 및 도시 적용방안을 연구할 필요성이 있다. 레트로핏(Retrofit)이란 도심내 기존 시설물의 구조 및 기능, 운영방법 등을 지속가능한 체계로 개선하여, 환경영향을 저감시키고 에너지 사용을 절감하며 물이나 자원, 폐기물 등을 효율적으로 관리할 수 있도록 하는 기법이다. 본 연구에서는 도시의 구조적 위계를 반영할 수 있는 계층적 네트워크 디자인(Hierarchical Network Design) 기법을 적용하여 서울시 대중교통 노선을 효율적으로 레트로핏 할 수 있는 방법을 연구하였다. 계층적 네트워크 디자인 기법이란 허브의 기능에 따라 위계를 나누고 서로 다른 위계를 연결하여 하나의 계층적 네트워크를 구성하는 것을 의미한다. 서울시의 구조적 위계를 3도심, 7광역중심, 12지역중심으로 설정하고, 스마트카드 데이터 분석을 통해 교통허브를 선정하여 계층적 네트워크 디자인 기법에 따라 주요골격 네트워크(Back-Born Network)를 구축하였다. 구축된 계층적 네트워크 디자인을 토대로 대중교통 네트워크의 레트로핏을 적용한 결과, 간선버스 및 지선버스의 PKT 및 PHT가 개선전에 비해 일기준 약 2.6-3.2% 정도 감소하여 통행자 측면에서 편의성이 증대되는 효과를 볼 수 있었다.
본 논문에서는 이산 이벤트 시뮬레이터인 SMPL을 이용하여 노변 네트워크에서의 데이터 처리에 따르는 데이터 캐쉬 성능분석기를 구현한다. 구현된 성능분석기는 SMPL의 요청 도착과 서비스 사건 처리를 기본 골격으로 하여 실제 차량의 궤적 데이터에 기반한 데이터 요청 생성부와 큐잉 정책과 캐쉬 정책을 선택할 수 있는 정책 처리부 등으로 구성된다. 이 분석기는 서비스율, 해당 정책, 캐쉬의 크기 등의 수행인자를 설정하여 이에 따르는 큐 길이의 분포, 캐쉬의 히트율, 요청 처리시간의 분포 등을 측정할 수 있도록 한다. 추정된 성능 요소를 기반으로 노변 네트워크에 기반한 차량 텔레매틱스 시스템에서 RSU(RoadSide Unit)의 배치, 성능 요구사항 분석, 새로운 큐잉 정책과 캐쉬 정책의 설계 등 다양한 응용이 가능하다.
의료정보 네트워크 구조상에서는 트래픽 소통경로를 따라 악성코드 침투와 보안차단기능이 수행된다. 본 연구는 의료정보시스템 Network 보안 Infrastructure는 어떤 구조와 기준으로 설계되어야하는가에 대한 방법론 개발을 위해 보안기능을 설계한다. 의료정보시스템의 기능 프레임워크는 인프라 구조와 기능에 대한 기본골격과 체계이다. 기능 프레임워크 설계는 네트워크 구조 전반에 대한 골격을 형성하며 보안 방법론의 기본 구조를 형성한다. 기능 프레임워크가 구축됨으로서 인프라구조와 응용기능이 구현되기 때문이다. 보안기능 영역기준에 따라 차별화된 보안기능이 수행되고 보안메커니즘이 가동됨을 본 연구를 통해 제시하고자한다. 향후 클라우드 컴퓨팅 과 u-헬스케어 서비스등 도래하는 새로운 의료정보 환경에 대비하여 본 연구가 의료정보보안에 활용되기를 기대한다.
본 논문에서는 사용자의 골격 자세를 분석하여 네트워크 학습 기반으로 거북목 자세를 정확하고 효율적으로 판별하는 시스템을 제안한다. 거북목 증후군이란 목이 구부정하게 앞으로 나오는 자세를 오래 유지함으로써 목의 자세가 바뀌고 뒷목, 어깨, 허리 등에 통증이 생기는 증상을 말하며, 수술이나 약물치료보다 평소의 자세 습관이 효과적이라고 알려져 있다. 기존의 방법들은 웹캠을 이용한 합성곱 신경망을 이용하였고, 이러한 접근법은 영상의 명도와 조명, 피부 색 등에 영향을 받기 때문에 특정 인물에 대해서만 수행되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이 문제를 완화하고 자 영상으로부터 골격을 추출하고, 정면보다는 측면에 해당하는 데이터를 학습하여 이전 기법보다 효율적이고 정확하게 거북목 자세를 찾아낸다. 결과적으로 이전 기법에 비해 다양한 실험 장면에서 정확도가 되었음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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