결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.
본 연구에서는 상담 비전문가인 교사에게 상담 내용과 방법을 제공하여 인터넷 중독 문제를 가지고 있는 학생을 상담할 수 있도록 지원하는 시스템 모형을 개발하였다. 시스템은 상담 내용과 방법을 제공하는 상담 컨텐츠, 학생 정보와 상담 결과를 기록하고 조회할 수 있는 상담 지원, 인터넷 중독 진단 및 설문 평가를 위한 평가 지원의 세 가지 모듈로 구성된다. 개발된 시스템을 초.중등학교 교사 30명에게 실험 운영하여 인터넷 중독 문제가 있는 학생을 상담하여, 개발된 시스템 모형의 문제점을 분석하였으며, 그리고 상담에 참여한 교사들이 제기한 문제와 개선안을 토대로 시스템 모형을 수정하였다.
본 논문에서는 실내에 센서 네트워크가 적용된 USN 응용 시스템에서 발생하는 센서나 설비 장치의 오작동을 진단하여, 해당 시스템이 제공하는 서비스의 신뢰성을 높여주는 오작동 진단 상황인지 미들웨어를 제안한다. 본 논문에서 새롭게 제안하는 미들웨어는 데이터관리 모듈, 상황정보제공 모듈, 상황분석 모듈, 서비스제공 모듈, 정보저장소 모듈로 구성되며, 모듈간의 상호작용으로 얻은 데이터는 오작동 진단 알고리즘을 통해 비교 분석함으로써, 센서나 설비 장치의 오작동 여부를 판단한다. 구현된 미들웨어는 시뮬레이션을 통해 수행성을 검증하였다. 그 결과 다수의 센서가 설치된 대형 시스템에서 본 미들웨어가 높은 성능을 발휘한다는 것을 확인할 수 있었다.
치과의사는 일반 의사들과 다르게 진단과 치료를 위한 거의 모든 과정을 혼자서 처리하는 것이 일반적이다. 이러한 환경에서 치과의사의 진단효율을 향상시키기 위해서는 진단자료와 방사선사진이 동시에 제시되는 효율적인 진료환경이 필요하다. 본 논문에서는 치과병원에서의 진단과 치료를 위한 통합환경을 제안한다 제안된 시스템은 치과병원의 주요업무인 환자기록생성, 진단을 위한 영상취득과 분석, 치료계획수립, 시술시뮬레이션 등을 하나의 시스템으로 유기적으로 결합함으로서 필름과 종이가 없는 병원환경을 실현하였다. 또한 모든 임상자료의 신속한 검색과 정량적인 분석을 지원함으로서 환자에게 보다 정확하고 예측이 가능한 치료를 제공할 수 있도록 하였다.
컴퓨팅 능력의 발달과 네트워크의 대용량화로 인해서 다중 참여자를 고려한 분산 가상 환경에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 분산 가상 환경은 네트워크를 통해서 연결된 다중의 참여자를 고려해야 하기 때문에 참여자 그룹 관리가 필수적으로 요구된다. 기존의 분산 가상 환경에서의 참여자 그룹 관리는 참여자의 가입, 탈퇴 처리와 현재 상태의 제공 기능 등을 지원하고 있다. 그러나, 다양한 형태의 참여자 활동을 지원하기 위해서는 현재 상태의 정보 뿐만 아니라 다양한 그룹 활동의 지원과 각각의 참여자가 수행한 작업의 형태와 그룹에 대한 정책등에 대한 적절한 관리가 필요하다. 이러한 작업은 기존의 참여자 그룹 관리 방식에는 중앙 서버에 지나친 부담을 주기 때문에 이에 대한 해결하기 위한 고려도 필요하다. 이 논문에서는 모빌 에이전트를 기반한 분산 가상 환경을 위한 참여자 그룹 관리 시스템을 설계하였다. 설계한 시스템의 특징은 하나의 그룹내에 다수의 소그룹이 존재할 수 있게 함으로써 보다 다양한 그룹 활동을 지원하며, 그룹의 현재 상태 정보 뿐만 아니라 그룹에 참여하는 각각의 참여자들의 행위 정보와 이동 정보를 관리함으로써 참여자를 진단을 욕하는 응용에 사용될 수 있다. 또한, 모빌 에이전트 형태로 설계함으로써 중앙 서버에 대한 지나친 부담 문제를 해결하였다.
본 연구의 목적은 GIS를 활용하여 환경홈닥터와 관련된 정보를 관리하고 활용할 수 있는 환경홈닥터 관리시스템을 구축하는데 있다. 환경홈닥터 관리시스템은 환경홈닥터 DB관리시스템, 사이버 환경컨설팅시스템, 환경홈닥터 WebGIS 시스템, 원격 현장조사시스템으로 구성하였다. 원격 환경홈닥터 DB 관리시스템은 사용자 DB, 환경홈닥터 DB, 환경컨설팅 DB를 구축하고 관리할 수 있도록 개발하였다. 원격 환경홈닥터 서비스시스템은 홈페이지를 이용하여 환경컨설팅 업무를 수행할 때 발생하는 홈페이지 관련일반정보와 환경홈닥터 관련 정보를 통합하여 관리할 수 있도록 개발하였다. 환경홈닥터 WebGIS 시스템은 지원업체에 대한 공간정보 및 속성정보, 도로 및 주요 건물들에 대하여 GIS DB화하고 ESRI사의 ArcIMS를 이용하여 사용자가 언제 어디서나 웹을 통하여 검색하고 이를 활용할 수 있도록 개발하였다. 사이버 환경컨설팅 시스템은 지원요청 업체와 환경홈닥터가 직접 만나지 않고도 환경컨설팅 업무를 수행할 수 있으므로, 환경홈닥터 서비스 지원도구로 활용할 수 있다. 또한 환경홈닥터 제도 운영시 발생하는 방대한 양의 데이터를 체계적으로 관리하고 진단이력 및 유사사례 검색 등의 기능을 신속하게 수행할 수 있으므로, 효율적인 환경컨설팅 업무 수행에 활용할 수 있을 것이다. 또한 WebGIS에 의해 환경홈닥터를 관리함으로써 공간정보와 속성정보를 쉽게 관리하고 활용할 수 있을 것이다.
혐기성 균의 동정과정은 업무영역 전체에 복잡성이 존재하며, 전문가의 비정형적인 경험적 지식을 주로 이용한다. 따라서 이와 같은 불완전한 지식체계를 시스템 내부에 표현하고 또한 사용자의 입장에서 진화하는 지식의 추가가 가능하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 실질적으로 임상에서 이용이 가능하도록 혐기성 균을 모델로 임상의사결정지원시스템을 개발하여 원인 균 동정과정 시 동정경로 설정 및 해답의 도출에 조언이 가능하도록 하였다. 앞으로 혐기성 균뿐만 아니라 실제 진단검사의학과에서 분리빈도가 높은 호기성균을 포함하는 전체 세균을 대상으로 하는 확대된 영역의 임상의사결정지원시스템이 개발되면 전문가의 견해에서 정적, 동적, 지식을 제공해 줄 수 있는 기반이 되고, 이를 위해 본 연구가 기반으로 활용될 수 있을 것이다.
컴퓨팅 및 네트워크 기술이 발전함에 따라 그리드 응용의 복잡도 및 컴퓨팅 요구사항이 커지게 되었으며, 이로 인해 그리드 워크플로우 관리 기술의 중요성이 더욱 부각되었다. 이러한 복잡한 그리드 응용을 위해 다양한 그리드 워크플로우 관리 시스템이 개발되었으나 사용자의 요구사항에 대한 고려, 안정성 그리고 사용자와의 상호작용 등의 기능이 부족하였으며 특히 자원관리 기능에 대한 지원이 부족하였다. 본 논문에서는 기존의 응용 친화적인 워크플로우 관리 시스템과 그리드 워크플로우 관리 시스템을 정책 기반 메커니즘을 이용, 통합하여 새로운 Hybrid 형태의 워크플로우 관리 시스템을 제안하였으며, 제안하는 방법이 어떻게 사용자의 요구수준을 만족시킬 수 있는지를 서술하고 이를 대사증후군을 위한 질병진단 시스템에 적용하여 실험적으로 증명하였다.
의료산업은 진단 및 치료 위주의 기술개발이 진행되어왔다. 최근 의료 빅데이터를 기반으로 진단, 치료 및 재활뿐만 아니라 예방과 예후관리까지 지원하는 의료서비스에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 여러 의료 중심의 플랫폼 기술 가운데 객관적인 진단지표를 가지고 있는 의료영상을 기반으로 인공지능 학습에 적용하여 진단 및 예측을 중심으로 한 플랫폼 개발이 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 연구에는 많은 학습 데이터가 요구될 뿐만 아니라 학습에 적용하기 위해서는 데이터 특성에 따른 전처리 기술과 분류 작업에 많은 시간 소요되어 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 방법들이 요구되고 있다. 따라서, 본 논문은 인공지능 학습까지 적용하기 위한 의료영상 데이터에 대한 확장 모델을 개발하여 공통적인 조건에 따라 의료영상 데이터가 표준화되어 변환하며, 자동화 시스템 구조에 따라 데이터가 분류·저장되어 인공지능 학습까지 지원할 수 있는 플랫폼을 제안하고자 한다. 그리고 근감소증 학습데이터 관리 및 적용 결과를 통해 플랫폼의 수행성을 검증하였다. 향후 제안한 플랫폼을 통해 의료데이터에 대한 전처리, 분류, 관리까지 지원함으로써 CDM 확장 표준 의료데이터 플랫폼으로 활용 가능성을 보였다.
올해 정책자금 운영규모는 3조2075억원으로 지난해보다 2.3% 증가했다. 특히 기술혁신형 창업 및 성장초기 기업육성을 위해 '창업 및 개발기술사업화자금(1조4000억원)'을 지난해보다 2200억원 늘렸고, 개발기술사업화자금(2580억원)도 1000억원 늘렸다. 올해부터 정책자금의 배분전략이 그간의 "Negative시스템(특정산업을 제외한 모든산업지원방식)"에서 '전략산업'을 종점 지원하는 방식인 "Positive시스템"으로 전환된다. 중기청은 특히, 녹색 신성장동력 산업 등 성장 가능성이 큰 7대 전략산업에 정책자금의 70%인 2조2천억원을 집중 투입할 계획이다. 이에 따라 태양전지 LED응용 IT융합 고부가식품산업(녹색 신성장동력산업), 금형 등에 정책자금이 집중 지원될 것으로 보인다. 이와 함께 우량기업 및 한계기업을 지원대상에서 제외하고 동일기업에 대한 편중지원을 제한하는 등 정책목적성을 대폭 강화할 예정이다. 자체 신용으로 민간금융 이용이 가능하나 저금리 혜택을 위해 정책자금을 이용하는 우량기업 및 생명연장식 한계기업 등에 대한 지원을 배제하고, 절감된 재원(약 3,000억원)은 전략산업의 창업초기기업에 종점 지원할 계획이다. 자세한 사항 및 정책자금 신청 희망기업은 중소기업진흥공단 홈페이지(www.sbc.or.kr) '정책자금 융자도우미'를 통해 신청요건 및 추천자금 등을 자가진단 후 신청하면 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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