본 연구의 목적은 병원 헬스케어 서비스 분야에서 ICT 조직기능 연관성(Information and Communication Technology Relatedness)과 조직환경이 의료진간 또는 의료진과 환자간 상호작용과 지식공유에 어떻게 영향을 미치며, 지식공유는 의료 서비스 혁신, 그리고 서비스 혁신은 서비스성과에 어떻게 영향을 미치는지를 구조화된 모델을 통해 연구하는 것이다. 자원준거관점(Resource based view), 적합구조화이론(Adaptive Structuration Theory), 그리고 서비스 혁신이론을 기반으로 헬스케어 서비스 시스템에서 성과에 영향을 미치는 주요요인으로 ICT 조직기능 연관성, 구성원간의 상호작용과 지식공유를 설정했고, 성과요인으로는 서비스 혁신과 서비스 성과를 설정였다. 모델의 검증을 위해 병원에서 종사하는 의료직, 기능직, 사무직 종사자들을 대상으로 설문을 실시하여 분석하였다. 모델 검증 결과, 모든 가설들은 유의미하게 성과창출에 긍정적인 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 구조화된 조직환경과 ICT 조직기능 연관성은 서비스 조직구성원 및 환자들의 행위에 영향을 주어 상호작용 및 지식공유를 촉진하고, 병원 헬스케어 서비스의 혁신과 성과에 영향을 미치는 중요한 요소임을 시사하고 있다.
본 논문에서는 퍼블릭 워터마킹(public watermarking)에서 영상 블록의 유효성에 기반을 둔 상호연관성(cross-correlation property)과 관련기법을 제안하였다. 이 과정에서 워터마크의 비인식성(imperceptibility)과 깨지기 쉬운 워터마크(fragile watermark)를 보장하기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transformation) 도메인의 고주파 영역을 사용하였다. 여러 가지 실험을 통하여 에러가 보정된 원본 영상(original image)들과 워터마크된 이미지(watermarked image)들 사이에 유효한 블록들이 동일함을 확인하였다. 그리고 이러한 상호연관성이 추후의 퍼블릭 워터마킹을 위한 응용들에 적용될 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 깊이 영상과 컬러 영상의 매칭을 통한 강인한 전경 객체 영역화 기법을 제안한다. 기존의 컬러 영상 기반 객체 영역화 알고리즘은 배경과 객체의 색상이 유사한 경우 정확한 객체 영역화가 어렵다. 깊이 영상을 이용하면 이러한 오 검출을 줄일 수 있지만, 깊이 영상 취득 장비의 오류로 인하여 검출되는 객체 외곽선이 컬러 영상에 비해 세밀하지 못한 단점이 있다. 따라서, 깊이 영상의 외곽선을 비교적 세밀한 컬러 영상의 외곽선에 매칭시킨다. 아울러, 서로 다른 센서에서 취득한 두 영상을 매칭하기 위하여, 정규화된 상호연관성(normalized cross correlation)을 유사도 척도로 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘이 전경 객체 영역화의 오 검출을 줄이며, 동시에 객체 외곽선을 충실히 복원함을 확인한다.
Equatorial Plasma Bubble(EPB)은 적도 지역에서 Rayleigh-Taylor Instability에 의해 발생하는 이온층 플라즈마의 불안정성 현상으로, 주변의 플라즈마 밀도에 비해 좁은 영역에서 플라즈마 밀도가 급격하게 떨어지는 현상을 말한다. 지역적으로 보면, 겨울철에는 대서양 지역에서 집중적으로 발생하고 여름철에서는 태평양 지역에서 많이 관측된다. 이러한 불안정 현상은 단파 통신 장애를 유발할 수 있기 때문에 많은 연구 대상이 되어왔지만, 아직까지 태양 활동이나 지자기 변화에 의한 상호 연관성이 규명되지 못 하고 있다. 이것은 Rayleigh-Taylor Instability를 발생시키는 여러 인자들이 매우 복잡하게 관련되어 있기 때문인데, 본 연구에서는 특정 지역에서 발생하는 EPB에 한정하여 태양 활동과의 상호 연관성에 대해 분석하고자 하였다. 또한 단순한 발생 빈도에 대한 통계적인 처리가 아닌, EPB하나 하나에 대한 특성을 분석함으로써 EPB의 발생과 관련한 보다 명확한 분석이 가능하게 되었다. 분석에 필요한 data는 KOMPSAT-1의 Langmuir Probe(LP)에 의해 2000년에서 2001년 사이에 얻은 이온층의 전자 밀도를 사용하였는데, KOMPSAT-1의 LP는 같은 기간 활동한 다른 위성에 비해 좋은 시간 분해능을 가지고 있기 때문에 EPB의 통계 처리에 적당한 것으로 생각되었다.
홈네트워크 보안 기술은 디지털 생활의 질을 향상하고 신뢰성있고 상호연동이 가능한 홈네트워크 디바이스 및 서비스의 구현을 위해 요구되는 핵심 기술이다. 홈네트워크 보안과 연관된 국제표준화 기구 또는 사실표준화 단체는 ITU-T, UPnP, DSL 포럼 등을 들 수 있다. 본 고에서는 홈네트워크 보안 표준과 연관되는 이들 국제 표준화 기구와 사실 표준화 단체의 동향을 살펴본다.
인간 유전체에 존재하는 유전적 구조 변이(genetic structural variation) 중 하나인 유전체 단위반복변이(Copy Number Variation, CNV)은 유전자의 기능 발현과 밀접한 관련이 있다. 특히 특정 유전 질병이 있는 사람들을 대상으로 CNV와 유전자발현의 관계를 밝히는 연구가 계속 진행되고 있지만, 정상인 유전체에 대한 CNV의 기능적 분석은 아직 활발히 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 다수의 정상인 샘플에서 찾아낸 공통된 CNV에 대하여 유전자들과의 기능적 관계를 유전자의 분자적 위치와 상관없이 밝힐 수 있는 분석 방법을 제시한다. 이를 위해 서로 다른 이질적인 생물학데이터를 통합하는 방법을 제시하고 공통된 CNV와 유전자와의 연관성을 분자적 위치와 상관없이 계산할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 제안된 방법의 유의성을 보이기 위해서 유전자 온톨로지 (Gene Ontology) 데이터베이스를 이용한 다양한 검증 실험들을 수행하였다. 실험결과 새롭게 제안된 연관성 측정방법은 유의성이 있으며 공통된 CNV와 강한 연관성을 갖는 유전적 기능의 후보들을 시스템적으로 제시할 수 있는 것으로 나타났다.
최근 노령화가 급속히 진행되면서 노화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 노화현상은 광범위한 표현형을 지니고 있는 생명현상으로 이에 대한 체계적인 연구를 지원하기 위한 웹포털 사이트가 필요한 실정이다. 특히 노화에 따른 질병과의 연관성 및 관련 유전자에 대한 정보를 수집하고 이를 체계적으로 분석할 수 있는 통합정보시스템은 향후 노화연구를 지원하기 위한 가장 핵심적인 요소라고 할 수 있다. 본 연구에서는 기존 노화와 관련된 461개의 유전자를 기반으로 관련된 질병과의 연관성을 OMIM 데이터베이스를 활용하여 분석하였다. 또한 관련 단백질의 기능을 GO데이터베이스 분석을 통해 유전자의 기능을 분석하였다. Pubmed에서 제공하는 노화관련 논문들의 MeSH 정보 분석을 통해서 노화와 관련된 용어를 분석하였다. 노화와 관련된 64개의 유전자를 키워드로 NCBI의 pubmed 데이터베이스로부터 관련논문을 다운로드 받아 생물학적 상호작용 정보를 추출했다. 생물학적 상호작용은 NCBI에서 제공하는 Metamap 데이터베이스를 기반으로 각각의 생물학적 용어를 정의했다. 현재 노화 유전자 64개에 대해 128,729개의 생물학적 상호작용 정보를 추출했고, 8대 노인성만성질환에 대해 301,176개의 생물학적 상호작용 정보를 추출하였다.
많은 분야에서 정보를 효과적으로 전달하기 위한 수단으로 멀티미디어가 많이 사용되고 있다. 이에 멀티미디어 문서를 효율적으로 저장, 검색, 표현하기 위한 기법에 대한 연구가 필요하다. 멀티미디어 문서 내에 사용되는 audio, video, image, text와 같은 여러 미디어들은 문서 내에서 시.공간적 관계뿐 아니라 내용상의 연관성을 갖게 된다. 본 논문에서는 멀티미디어 문서에 사용되는 미디어들의 특징 및 연관성을 추출해 내고, 각 미디어들을 효율적으로 관리하기 위하여 미디어 특성에 맞는 세크멘테이션 기법을 이용하고 이들에 대한 내용상의 연관성을 고려하여 저장(store), 검색(retrieve), 표현(present)하기위한 시스템을 설계 하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1057-1067
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2014
인간게놈 프로젝트 이후 질병과 연관된 변이유전자를 탐색하기 위해 유전형질의 차이에 영향을 주는 단일 유전자를 중심으로 전장유전체 연관성 연구가 활발하게 진행되어왔다. 그러나 전장유전체 연관성 연구에서 접근한 단일유전자 분석방법에 한계점이 발견되면서 최근에는 다중유전자 분석방법이나 유전자-유전자간의 상호작용에 대한 연구들이 활발하게 진행 중이다. 이 중 다중차원축소방법은 유전자-유전자간의 상호작용의 연관성을 찾아내기 위하여 고차원을 일차원으로 축소하는 방법으로 이진형 반응변수를 기반으로 크게 활용되고 있다. 본 논문에서는 이 방법을 생존시간으로 확장하여 생존시간과 연관된 유전자-유전자간의 상호작용을 찾아내는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 가속화 고장시간 회귀모형 하에서 표준화잔차 스코어를 분류기준으로 사용하여 다중차원축소방법을 적용하는 방법으로 AFT-MDR이라고 지칭하였다. 시뮬레이션 연구를 통하여 기존에 제안된 Surv-MDR과 Cox-MDR과의 검정력을 비교하였으며 국내의 백혈병환자 자료분석에 적용하였다. 시뮬레이션 결과로부터 AFT-MDR은 유전율이 높을수록 검정력이 커지며 회귀모형에 기반하여 공변량의 효과를 고려할 수 있다는 장점이 있으나 센서링 비율이 높아지면서 검정력이 매우 떨어진다는 단점이 발견되었다. 따라서 이를 보완하기 위한 추후연구의 필요성이 요구된다.
최근 들어 구제역과 같은 세균에 대한 경계와 관심이 늘어가고 있다. 하지만, 관심에 비하여 이에 대한 연구가 부족한 실정이고 대기질과 상호 연계한 연구는 더욱 미미한 상태이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시의 시간대별 교통량과 대기질 그리고 낙하세균의 수를 함께 조사하여 상호연관성을 찾아보고자 하였다. 낙하세균은 탄저균이나 구제역처럼 전염성이나 인체에 미치는 영향은 크지 않지만 공중보건과 대기질 관리의 관점에서 이에 대한 정보 확보와 관련대책이 시급하다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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