• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.465-465
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• 2015

강우/무강우 정보는 재해의 관점에서는 중요성이 덜하지만 농업, 건설 등의 산업분야나 우리의 일상생활에 큰 영향을 미치는 인자이다. 본 연구에서는 레이더 자료를 이용하여 강우발생을 판단하는데 있어 그 정확성을 살펴보고, 아울러 이를 높이기 위한 방법으로 가강수량의 역할을 평가하였다. 본 연구에서는 관악산 레이더 자료, 관악산 레이더 반경 내 위치한 30개 AWS지점의 강우 자료를 분석하였다. 30개 AWS지점은 관악산 레이더 반경을 전체적으로 포괄할 수 있도록 임의로 선정하였다. 또한, 오산과 백령도 고층기상관측자료를 이용하여 산정한 가강수량을 레이더 강우발생 판단에 적용하여 정확성 개선을 검토하였다. 아울러 본 연구의 결과를 2차원 평면에 나타내어 공간적인 변화를 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.282-283
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• 2012

가상메모리 시스템에서 페이지 부재(page fault)를 최소화하기 위해서는 미래에 사용될 페이지를 미리 예측하는 것이 중요하다. 미래에 사용될 페이지는 이미 입력된 페이지들의 패턴 분석을 통해 예측 가능하며 이를 통해 시스템 성능을 최대화 할 수 있는 페이지 교체 정책(page replacement policy)에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 동일한 교체 우선권을 가지는 페이지들 간의 예측 적중률을 높이기 위하여 기존의 NUR(not used recently) 정책에 참조횟수 비트를 추가하여 우선 순위를 판단하는 방법을 제안한다. 제안하는 정책은 C 언어를 기반으로 모델링 되었으며 시뮬레이션 결과 페이지 프레임의 크기와 무관하게 기존의 정책들에 비해 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.151-154
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• 2012

최근 차세대 저장장치로서 비휘발생 플래시 메모리 기반 저장장치의 사용이 층가하고 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리 기반 저장장치의 특생인 삭제 연산의 문제점을 고려하는 새로운 버퍼 캐시 교체 기법을 연구하였다. 제안한 클린 블록 우선 (Clean Block First) 기법은 버퍼를 플래시 메모리의 삭제 블록의 리스트로 관리하고 클린 페이지를 가진 블록을 우선적으로 교체하여 플래시 메모리의 삭제 연산 횟수를 줄인다. 트레이스 기반의 시뮬레이션을 수행하여 교체를 위해 검색하는 클린 블록 개수의 변화에 대한 캐시 적중률과 삭제 연산 횟수를 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.307-309
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• 2013

미래 인터넷 기술 중 하나인 컨텐츠 중심 네트워킹 (CCN)은 컨텐츠의 이름을 이용해 사용자가 원하는 컨텐츠를 요청하고 이를 받음으로써 현재 위치 기반에서 이름 기반으로 변화하고 있는 컨텐츠 패러다임을 반영하고 있다. 사용자가 요청한 컨텐츠가 서버에서 라우터를 거쳐 이동할 때 각 라우터마다 내장되어 있는 캐시에 저장하여 관리하는 방식을 사용하기 때문에 같은 컨텐츠가 중복으로 저장되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 AS 외부에 위치하는 서버로부터 컨텐츠를 받을 때 주변 라우터를 그룹으로 묶어 캐시를 관리함으로써 중복 저장되는 빈도를 낮추고 캐시 적중률 향상과 지연 시간 감소를 이끄는 전략을 제안하고 실험적으로 검증한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.221-223
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• 2021

풍랑특보는 우리나라 부근을 항행하는 선박 및 해상 업무 종사자에게 큰 영향을 미친다. 이 연구에서는 최근 11년(2010-2020년) 동안 기상청에서 발표한 서해·남해·동해의 앞바다 및 먼바다, 제주도 앞바다의 풍랑특보와 주요 해양기상부이의 관측자료를 비교·분석하여 풍랑특보의 적절성을 평가하였다. 각 해역에 대한 풍랑특보와 해양기상부이 관측자료를 일별, 월별, 연별로 통계를 내어 연평균, 월평균, 계절별로 비교한 결과, 풍랑특보의 적중률이 전 해역에 걸쳐 매우 낮은 것으로 분석되었다. 해상에서의 풍랑특보가 어선의 어업활동, 여객선 운항 및 관광, 해상 레저활동 등에 미치는 영향을 고려할 때 해양기상 예·특보의 정확성을 개선할 필요가 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1367-1370
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• 2008

본 논문은 P2P 네트워크 환경에서 대규모 VOD 시스템을 위한 새로운 시간 기반 캐싱 기법을 제안한다. 제안된 캐싱 기법은 각 피어들이 요구 시작 시간을 기준으로 비디오의 서로 다른 부분을 분산 저장 관리함으로써 피어의 저장 용량을 최소화하고, 피어간 데이터 요구에 대한 캐시 적중률을 향상시켜 서버의 부하를 최소화 한다. 또한 요구 시간을 기준으로 인접한 피어들을 하나의 클러스터로 그룹핑하여 피어의 탐색 법위를 최소화하고, 이에 따른 네트워크 트래픽을 최소화 한다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가에서 피어의 참여와 탈퇴 중가에 따른 서버 부하의 증가가 기존의 P2VOD와 비교하여 크게 감소함을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.125-140
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• 2013

어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.

• 한국작물학회지
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• 제61권4호
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• pp.257-263
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• 2016

기능성 식품소재로 관심이 높아지는 녹색밀의 안정적인 생산의 기초자료로 활용하고자 출수 후 20일부터 3일간격으로 41일째까지의 알곡 녹색도와 수량을 조사하였고, 적중밀 등 20품종의 녹색밀 수량을 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 출수 후 20일에는 녹색이 가장 진하였으나 알곡이 주름이 많은 장타원형이었고, 35일 이후에는 대부분의 알곡이 황색으로 변하면서 비대해지는 모습을 보였다. 적색도(a값)는 출수 후 20일째부터 41일째까지 증가하였고, 32일째까지 음(-)의 값을 나타내었다. 엽록소의 함량도 성숙이 진행됨에 따라 유의하게 감소하였다. 녹색밀의 적정한 수확시기는 녹색 및 녹황색을 띠는 알곡이 가장 많았던 출수 후 32일~35일이 녹색밀 수확에 가장 적합한 시기로 판단된다. 2. 출수기는 조품밀, 적중밀, 조경밀, 금강밀, 백중밀, 조은밀이 가장 빨랐고, 반면에 연백밀, 은파밀, 올밀, 신미찰밀, 우리밀, 신미찰1호, 그루밀, 알찬밀, 다홍밀 등이 늦게 출수하여 품종간에 7일의 조만성을 보였다. 3. 품종에 따른 녹색도는 적중밀, 금강밀, 조경밀, 조품밀, 백중밀 등이 높았고, 녹색밀의 수량은 녹황색립의 비율이 높았던 알찬밀, 백중밀, 은파밀, 연백밀, 다홍밀, 우리밀 등이 높았다.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제7권2호
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• pp.200-213
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• 2004

목적: 호스피스 간호기록의 문제점을 개선하고 병원 U-Hospital 개념의 전자의무기록 시스템 개발 초기에 간호사의 입장과 요구사항과 특성이 고려된 호스피스 간호과정 데이터베이스를 개발하고자 함에 있다. 방법: 단계별로 나누어 조사하였는데 1단계로 3개 호스피스기관에서 사용하고 있는 간호 기록지를 종합. 분석하여 임상경력 10년 이상의 전문간호사 5인의 경험을 추출하여 합의한 후 정확하고 간편하고 기록 누락성이 보완된 전자형 간호기록지를 생성하였다. 2 단계는 생성된 간호기록지를 본 연구 목적을 적극 수용하고 협조하는 가정호스피스 3기관에 의뢰하여 2004년 4월부터 8월까지, 81명의 환자기록에 적용한 후 프로토콜의 적중률을 검증하였다. 3 단계는 적중률 검사 후 그 결과를 갖고 3개기관의 10년 이상의 임상전문가와, 호스피스 의사, 호스피스 전공 간호학교수들의 90% 이상 합의를 거쳐 최종 데이터베이스를 생성하였다. 결과: 1. 연계성이 있고, 간편하고, 기록누락성을 보완한 전자형 간호기록지를 생성하였다. 2. 가정호스피스 서비스의 표준화된 프로토콜의 적중률은 95.86%로 매우 높았다. 3. 최종 수정 보완된 호스피스 간호과정 연계목록표는 Table 7과 같다. 결론: 본 연구의 결과는 기록시간의 단축, 가정호스피스 서비스의 질적향상에 기여할 것이며, 호스피스 숫가화와 교육의 기초자료로 활용될 것이다. 또한 타호스피스 기관에서 적극 활용되어 호스피스 간호 지식체계 발전과 말기 암환자 삶의 질향상에 크게 기여할 것이다. 앞으로는 1) 호스피스 간호과정 결과가 보완된 연구가 진행되기를 바라며 2) 개발된 데이터 베이스를 이용하여 입원형이나 시설용 모델 등으로 다양하게 변형하여 활용할 수 있기를 제언한다.

• 한국아동복지학
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• 제56호
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• pp.253-281
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• 2016

본 연구의 목적은 아동복지시설에 거주하는 심리장애 아동의 ADHD를 진단하는 데 있어 K-CBCL 6-18 주의력 관련 지표의 임상적 유용성을 검증하는 것이다. 연구대상은 '2013-2014 아동복지시설 아동 치료 재활 지원 시범 사업'에 참여하였던 심리장애 초등학생 509명이다. 그들에게 치료 전 실시하였던 사전 심리 검사 자료 중 K-ARS와 K-CBCL 6-18의 5가지 주의력 관련 지표인 문제행동총점, 외현화총점, 주의집중문제, 공격행동, DSM ADHD 척도만을 이용하였다. 연구 결과, K-ARS와 K-CBCL 6-18의 주의력 관련 지표와의 상관관계가 높게 나타났다. 또한 K-ARS를 기준으로 대상 아동을 ADHD집단(n=334)과 비ADHD집단(n=175)으로 나누어 K-CBCL 6-18 주의력 관련 지표의 집단 간 차이를 확인한 결과, 5가지 지표 모두 ADHD집단의 평균이 유의하게 높았다. K-CBCL 6-18 주의력 관련 지표의 임상적 절단점 64T, 70T를 기준으로 산출한 분류적중률은 모든 지표에서 60-70%의 백분율을 나타냈으며 문제행동총점과 외현화 총점 척도의 민감도가 높았고 주의집중문제와 DSM ADHD, 공격행동 척도의 특이도가 높게 나타났다. 한편, 종합심리검사 결과를 기준으로 ADHD집단(n=95)과 정서장애집단(n=30)을 나누어 K-CBCL 6-18 주의력 관련 지표의 집단 간 차이를 확인한 결과, 주의집중문제 척도와 DSM ADHD 척도에서 ADHD 집단이 정서 장애 집단에 비해 유의하게 높았다. 임상적 절단점 70T를 기준으로 산출한 두 척도의 분류적중률은 약 55%의 비슷한 값을 나타냈으며 두 척도 모두 민감도가 낮고 특이도가 높았다. 종합적으로 K-CBCL 6-18 주의력 관련 지표는 ADHD를 변별해내는 데 유용한 것으로 나타났으며 특히 DSM ADHD 척도가 주의집중척도와 함께 임상 집단 내에서 ADHD 진단 능력이 높은 것으로 나타났다. 아동복지시설과 같이 여러 검사 도구를 통한 정확한 진단이 어려운 환경에서 ADHD 진단 능력이 높은 척도를 규명하였다는 데 본 연구의 의의가 있다.