• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.591-598
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• 2020

2020년 2월 COVID-19의 1차 대유행 이후 국내외적으로 원격의료에 대한 수요가 크게 증가하였고, 이에 대부분의 국가에서는 원격의료 관련 규제를 완화하였다. 우리나라 역시 2월 이후 한시적으로 '비대면진료'라는 이름으로 원격의료를 허용하고 있다. 원격의료는 만성질환 관리에 매우 효과적이고 정보통신기술의 발전에 따라 적용 가능한 진료과목이 점차 확대되고 있어, 의료서비스 질 향상 및 새로운 진료모형의 창출에 기여할 것으로 기대된다. 그러나 원격의료 참여를 매개로 한 의료공급자 간 차별화 효과를 낳을 수 있고 이는 대형병원 쏠림의 왜곡된 의료서비스산업구조의 문제점을 더욱 악화시킬 우려가 있다. 따라서 일차 진료기관을 중심으로 한 만성질환 관리 주치의제도의 정착을 통해 원격의료의 확대와 지역의료기반의 안정화를 동시에 도모하고, 상급종합병원 및 외국인환자유치기관에 대해서는 재외국민과 외국인 대상 원격의료 제공 능력을 지원하는 이원적 지원 정책 추진이 필요하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권5호
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• pp.1-11
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• 2009

TCS (Toll Collection System) 데이터는 원시 데이터 자체로서도 구간의 교통상황을 어느 정도 반영할 수 있는 교통특 성을 내포하고 있다. 그러나 TCS 데이터에는 이상치가 포함되어 있어 이러한 데이터는 해당 구간의 통행시간을 대표한다고 볼 수 없으므로 만약 이러한 이상치들이 포함되어 있음에도 불구하고 제거하지 않고 집락을 한다면 이상치들로 인해 통행시간은 크게 왜곡 될 가능성이 있다. 특히 장거리 구간일수록 통행시간의 분산이 증가하여 동일구간 동일시간대라도 다양한 통행시간이 분포하고 있다. 구간이 길어질수록 통행시간의 변동이 심하여 적절한 통행시간 대푯값을 구하기가 어렵다. 따라서 TCS 자료를 이용하여 통행시간의 대푯값을 산정하기 위해서는 통행시간의 변동 특성을 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 TCS 데이터의 전처리 기법을 개선하되 구간의 길이와 교통상황에 따른 통행시간의 변동을 고려하여 TCS 원시데이터로부터 시 공간적 통행패턴을 파악할 수 있는 의미 있는 통행시간을 추출하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권1C호
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• pp.90-97
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• 2009

OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송방식의 장점은 높은 주파수 효율, RF간섭에 대한 강인성, 낮은 다중 경로 왜곡 등을 들 수 있다. 다중 사용자 OFDM의 채널용량을 확대하기 위해서는 사용자간의 부채널과 비트 할당의 효율적인 알고리즘을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 다중 사용자의 전송요구량을 만족하는 최적 부채널 및 비트 할당 문제를 0-1 정수계획법 모형으로 형성하고, 원래 문제의 선형계획법 완화 (linear programming relaxation)문제를 dual-decomposition과 subgradient 알고리즘을 사용하여 해를 구하는 효과적인 알고리즘을 제시한다. 또한 dual-decomposition으로 구한 목적함수값은 원래 문제의 선형계획법 완화문제의 최적목적함수 간과 동일함을 증명하였다 모의실험을 통하여 다수의 문제에 대하여 원래 문제의 최적 목적항수값에 대한 dual-decomposition으로 구한 하한의 성능을 제시하였다. MQAM (M-ary Quadrature Amplitude Modulation)을 사용하고 3개의 독립적인 Rayleigh 다중 경로로 구성된 주파수 선택적 채널을 가정한 경우 MATLAB을 사용한 모의실험에서 0-1 정수계획 법으로 구한 최적해의 성능을 실험하였다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.3069-3085
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• 2018

본 연구에서는 구직기간과 근속기간에 미치는 비인지적 요인의 영향을 살펴보았다. 한국노동연구원의 노동패널 18차 삶의 인식에 대한 부가조사자료에는 개인의 비인지적 특성을 묻는 질문 문항이 들어있다. 노동패널자료를 사용하여 big5 성격특성과 통제소재 변인에 대한 내적일치도를 살펴보고, 분석방법으로는 구직기간과 근속기간 등 절단(censored)이 있는 표본을 포함하고 있는 자료의 분석에 적합한 비례위험해저드모형을 사용하였다. 추정결과 성격특성과 통재소재 등 비인지적 요인이 개인의 노동시장 성과에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 구직기간 분석에서 성격요인 중 성실성이 성인구직자의 구직기간을 길게 하여 실업탈출률을 낮추는 것으로 나타났다. 이는 실업과 같은 불확실한 상황에서는 성실성으로 표현되는 신중함이 구직에 필요한 정보해석을 잘못하거나 왜곡할 수 있고, 결단성의 결여로 실업탈출에 제약이 되는 것으로 보인다. 근속기간 분석에서는 내적통재 소재자의 경우 근속기간이 길어 직장이탈가능성이 낮았다. 내적통재소재자는 내가 열심히 하면 조직에서 성공과 승진이 가능하다고 믿는 경향이 강하기 때문에 조직에 의해 더 선호될 수 있으며, 내적통제 경향이 강할수록 스스로의 행동에 대한 동기부여와 자제심이 크기 때문에 한 직장에 오래 머물 수 있는 요인이 되는 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.462-462
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• 2021

최근 도시화 및 불투수면의 증가와 지하수의 과다한 사용으로 직접유출이 증가하고, 침투량이 감소하며, 하천의 건천화가 발생하고 있다. 이에 환경부에서는 이러한 물순환의 왜곡을 막기위해 물환경보전법상의 물순환율을 정의하고 물순환 관리목표를 설정하였다. 하지만 지역 별 물순환 특성을 반영한 관리계획이 부족하고, 현재 제한된 재원의 효율적 활용을 위해서는 물순환 관리지역에 대한 우선순위 결정도 필요하다. 본 연구에서는 PSR framework를 통해 유역 물순환 평가방법론을 만들고 이를 활용한 지역별 관리계획 및 우선순위를 결정하고자하였다. PSR framework는 지속가능성을 위해 OECD가 개발한 개념 모형이며, Pressure, State, Response 세 가지 요소로 구분해 평가하게된다. PSR framework의 기본 개념은 인간의 활동들이 환경에 압력 (P)를 주고, 이로 인해 자연의 질과 영향 (S)을 미치며, 이에대한 회복을 위해 인식과 행동을 통해 정책과 제도 등을 통해 반응 (R)한다는 것이다. 유역 물순환을 4가지 그룹 (기후, 수문학적, 사회경제학적, 환경적)으로 구분하고 각 그룹 별 평가요소에 대하여 도출하였다. 기후그룹은 강우, 수문학적 그룹은 증발산, 토지이용, 유출특성을, 사회경제학적 그룹은 재정, 사회구조, 기반시설, 정책을, 환경적 그룹은 수질, 수생태계를 선정하였다. 이후 각 요소 별 평가를 위해 다양한 지표를 고려하여 선정하였으며, 각 지표를 PSR framework에 맞춰 재분류하였다. 각 지표를 하나의 점수로 통합하기 위해 지표 별 가중치를 산정하였으며, 이때 연구자의 주관이 반영되지않는 엔트로피 기법을 이용하여 산정하였다. 구한 식을 통해 우리나라 소유역구분을 기준으로 모든 지표를 계산하였으며, 각 지표에 가중치를 적용해 유역 종합점수를 산정하고 유역 별 취약지역 및 취약요소를 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.143-143
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• 2020

수도권에 용수를 공급하는 팔당유역은 경제, 사회, 환경적으로 매우 중요한 공공의 자산이며, 이러한 자산을 누리는 데에 이어 국민 모두가 공평한 혜택을 받을 필요가 있다. 수량과 수질의 만족도는 곧 지역민들의 복지이며, 복지는 삶의 질을 높여주는 것을 의미한다. 팔당유역에서는 인간의 개발행위로 인해 하천과 생태계의 지속적인 훼손과 방치가 발생하며, 팔당유역에 대한 수도권과 지역주민들의 사회적, 문화적 요구가 증가함에 따라 수자원의 안정적인 확보와 하천의 자연성 회복을 위해 유역 건전성 평가가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 팔당유역 수량과 수질의 평가지표에 대한 과거 10년 동안의 기초자료를 수집하여 SPSS를 통해 통계분석을 실시하였다. 통계분석을 통해 도출된 결과를 이용해 가중치를 산정한 후 각 하천에 대한 유역 건전성 지수산정과 등급평가를 하여 표준유역 규모의 하천 변화 정도에 대한 상세평가를 통해 지역별 현황을 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 수량에 대한 기초자료는 TANK모형을 통해 자연유출량을 산정 후 관측유량과의 차이를 이용하여 산출하였으며, 수질에 대한 기초자료는 물환경정보시스템을 통해 수집하였다. 기초자료를 기반으로 왜곡된 자료의 정규성 확보 및 표준화를 수행하고, SPSS 프로그램을 이용하여 요인분석을 실시한 후 적합성 검토를 통해 최종지표를 산정하였다. 산정된 지표를 주성분 분석에 의한 가중치, 엔트로피에 의한 가중치를 산정하여 비교 후 최종 가중치를 선정하였다. 유역 건전성의 최종평가를 위해 가중치와 지표를 이용하여 지수산정 및 등급화를 실시하였다. 유역 건전성의 등급화를 통해 연도별 하천환경의 변화를 모니터링 함으로써 하천의 가치 보전과 개발에 따른 영향을 최소화할 수 있으며, 하천기본계획 수립 시 기초정보로 이용될 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.17-31
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• 2023

활동기반 모델은 현대의 복잡한 개인의 통행행태를 반영한 정교한 기반의 수요예측이 가능하지만, 분석 대상지의 상세한 인구정보가 필수적으로 요구된다. 최근 다양한 심층생성 모델을 활용한 합성인구 생성 기법이 개발되었고, 설문조사를 통해 수집된 샘플 데이터에 존재하지 않는 실제 인구와 유사한 인구 특성을 모사한 데이터를 생성해내는 방법론이 제시되었다. 이는 이산형으로 이루어진 샘플 데이터를 연속형 데이터로 변환하여 분포 영역을 정의한 뒤 생성된 표본 데이터의 거리를 정교하게 계산하여, 불가능한 인구 특성 조합을 억제하는 방식으로 데이터의 확률 분포를 학습한다. 하지만 데이터 변환 과정에 활용되는 개체 임베딩이 잘 학습되지 않으면 의도와 다르게 왜곡된 연속형 분포 영역이 정의될 수 있고, 원본 데이터 표현의 오류로 인한 잘못된 합성인구를 생성할 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 정확도 높은 임베딩을 추출하여 간접적으로 합성인구 생성 성능을 증가시키고자 한다. 결과적으로 합성인구의 다양성과 정확성 측면에서 기존 대비 약 28.87% 성능이 향상하였다.

• 한국철학논집
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• 제28호
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• pp.363-386
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• 2010

이 논문은 유가 공부론과 명상의 관계에 대해 살펴본 것이다. 최근 우리 사회에는 마음의 병에 대한 관심이 높아지고 있다. 흔히 세계관과 인생관, 가치관에 대한 왜곡된 인식에서 비롯된 마음의 병은 정신의학적 방법으로 치료될 수 없다는 점에서 신경정신과적 질병과는 구분된다. 철학을 비롯하여 문학, 예술 등 다양한 인문학을 활용한 대체치료가 주목받고 있는 것도 이러한 이유에서이다. 명상 또한 이들 가운데 하나이다. '명상'은 흔히 불교에서 발전해 온 것으로 생각되지만, 유학과도 밀접한 연관성을 가지고 있다. 불교의 명상은 현실의 삶을 부정하지만, 유가의 명상 철학은 현실과 자아를 인정하는 데서 출발하고 있다. 또한 유가의 수양론과 명상 철학은 방법론적으로 중요한 의미를 지니고 있다. 일반적으로 진행되는 정신치료나 심리치료는 그 방법이 대개 대화를 통해 이루어진다. '대화치료(talking cure)'는 내담자 스스로 자신의 현 상황을 인지하고, 그 문제를 스스로 발견하는 것을 전제로 한다. 일반적으로 현재 인문학을 응용한 치료가 대상으로 삼고 있는 교정기관이나 군부대와 같은 특수기관 수용자에게는 사용하기에도 적합한 방법이 아니다. 이 점에서 '마음 다스리기'를 강조한 유가의 공부론과 명상법은 응용할 만한 충분한 가치가 있어 보인다. 여기에서는 유가 공부론과 명상의 관계가 이론적으로 어떤 관계인가를 살펴보고, 퇴계의 『활인심방』을 응용하여 인문치료의 한 모형을 제시하였다. 동양의 수양론이 '마음의 병'에 대해 의미있는 이론을 제시하고 있긴 하지만, 이를 구체적으로 현장에서 응용하기란 쉬운 일이 아니다. 이는 수양론 자체가 일생을 두고 수행해야 할 지침이며, 그 성격상 일시적인 수행이나 실습을 통한 효과를 기대하기 어렵기 때문이다. 여기에서 제시하는 수양 치료 모형은 이러한 한계를 전제로 한 것으로, 인문치료의 한국적 모형 개발이라는 목적에 따른 시도이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.1-15
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• 2015

인류의 문명의 시작된 이래 도시유역의 침수는 거주민과 해당지역의 시설에 화학적이고 물리적인 피해를 입혀왔다. 최근의 연구는 도시홍수와 침수를 해석을 위한 모델과 지형자료의 통합에 관한 연구가 주를 이뤄왔다. 그러나 2차원 모델의 구축과정에 많은 시간이 소요되고 높은 데이터 처리기술을 요구하는 경향이 있다. 게다가 건물의 격자화 과정에서 의도치 않는 격자가 발생하게 되어 해석결과의 신뢰도를 떨어뜨리기 때문에 고해상도의 데이터 구득과 모형을 구축하더라도 건물의 처리기법에 따라 해석결과가 달라진다. 따라서 2차원 침수해석모형의 건물의 자료를 입력 시에는 이러한 왜곡현상을 최소화 할 수 있도록 건물의 일반화 처리 혹은 건물의 직교성 확보 등의 전처리가 필요하다. 이에 본 연구의 목적은 2차원 침수해석결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 건물의 일반화 기법을 개발하고 건물의 일반화에 따른 영향을 검토하는데 있다. 연구결과, 도시지역의 2차원 침수해석결과의 신뢰도를 향상시키기 위해서는 각종 수치지도로부터 DBM(Digital Building Model)을 생성하고 본 연구에서 제안한 방법 Aggregation-Simplification을 적용하여 건물의 일반화를 수행하는 것이 바람직하며 각 기법의 임계값은 대상지역의 건물의 공간적인 특성을 고려하여 설정하되 건물의 평균 간격과 건물 간격의 표준편차를 더한 값을 초과하지 않는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.525-535
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• 2018

분류 문제에서 특정 범주의 빈도가 다른 범주에 비해 과도하게 높은 경우, 왜곡된 기계 학습을 유발할 수 있는 데이터 불균형(imbalanced data) 문제가 발생한다. 기업부도 예측 문제도 그 중 하나인데, 일반적으로 금융기관과 거래하는 기업들의 부도율은 대단히 낮아서, 부도 사례보다 정상 사례의 빈도가 월등히 높은 데이터 불균형 문제가 발생하고 있다. 이러한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해서는 적절한 표본추출 기법이 적용될 필요가 있으며, 지금껏 소수 범주 데이터를 복원 추출함으로써 다수 범주 데이터와 비율을 맞추어 데이터 불균형을 해결하는 오버 샘플링(oversampling) 기법이 주로 활용되어 왔다. 그러나 전통적인 오버 샘플링은 과적합화(overfitting)가 발생할 위험이 높아질 수 있는 단점이 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 효과적인 기업부도 예측 모형 학습을 위한 표본추출 기법으로 2014년에 Menardi와 Torelli가 제안한 ROSE(random over sampling examples) 기법을 제안한다. ROSE 기법은 학습에 사용될 사례를 반복적으로 새롭게 합성하여 생성(synthetic generation)하는 기법으로, 과적합화 문제를 회피하면서도 분류 예측 정확도 개선에 도움을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 ROSE 기법을 가장 성능이 우수한 이분류기로 알려진 SVM(support vector machine)과 결합하여 국내 한 대형 은행의 기업부도 예측에 적용해 보고, 다른 표본추출 기법들과의 비교연구를 수행하였다. 실험 결과, ROSE 기법이 다른 기법에 비해 통계적으로 유의한 수준으로 SVM의 예측정확도 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다. 이러한 본 연구의 결과는 부도예측 외에 다른 사회과학 분야 예측문제의 데이터 불균형 문제 해결에도 ROSE가 우수한 대안이 될 수 있다는 사실을 시사한다.