디지털 헬스케어 서비스 활성화에 따라 디지털 의료 데이터의 양은 매년 급속하게 증가하고 있으며, 의 데이터의 상호 교환과 연동을 위한 다양한 CDM(Common Data Model)이 개발되고 있다. 그러나, 의료 데이터 교류에 대한 요구가 증가하면서, 기존 레거시 시스템의 데이터를 CDM으로 변환하기 위한 추가적인 비용이 소요될 수 밖에 없다. 이에 본 연구에서는 OMOP CDM (Observational Medial Outcomes Partnership Common DataModel) 기반 의료 데이터 ETL (Extract, Transform, Load) 툴을 개발하였다. OMOP CDM ETL 툴은 기존의 레거시 데이터베이스 정보를 CDM으로 변환할 수 있는 효과적인 료인터페이스를 제공함으로써, 디지털 의료 데이터 공유와 관리 및 분석의 효율성을 증대할 수 있을 것이다.
표본조사 교육의 효과적인 학습을 위하여 컴퓨터를 이용한 다양한 표본조사 기법들과 이에 따른 추정이론들을 비교 분석하는 소프트웨어를 개발하고자 한다. 또한 일반적인 표본조사 실습에는 시간과 비용이 많이 들게 되므로 충분한 실습을 하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 사용자에게 사용이 편리한 멀티미디어 툴과 멀티미디어 툴에서의 한계인 수학적 계산은 통계 패키지를 이용하여 보다 사용하기 쉽고 실시간에 모수추정이 가능한 표본조사 실습 프로그램을 개발하데 목적으로 하였다.
최근 들어, 기업의 내재 가치를 평가하여 투자에 활용하는 이른바 가치투자에 대한 많은 분석과 전략들이 나오고 있다. 그러나 현존하는 대부분의 투자 지원 툴들은, 단기적으로 등락을 반복하는 주가에 매매 조건을 제시하여 차액을 얻는 방식인 기술적 분석 툴로서 기업의 내재 가치를 평가하여 투자를 지원하기 에는 제한이 있다. 때문에 가치 투자자들은 기업의 가치를 체계적이고 객관적으로 판단하기 보다는, 몇몇의 공시된 자료들을 보고 개인의 판단에 따라 평가하는 경우가 대부분이다. 따라서 감정과 선입견을 배제한 기존의 기술적 분석 툴과 같이 기업의 가치를 정량적으로 추정하여 다양한 전략개발을 할 수 있는 툴이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 기업의 가치를 정량화하여 가치투자 전략을 개발할 수 있는 가치투자 시스템(이하 KPU-VISS)의 설계 및 구현 내용을 기술한다. 즉, 본 시스템은 주식가격을 포함한 기업의 다양한 정보와 경기 지표 등을 이용하여 기업의 가치 모델 개발을 지원하고, 이 모델에 근거하여 저평가된 종목을 검색하는 전략 개발을 지원한다. 또한, 개발된 전략을 과거의 특정 시점에 반영시킨 투자 시뮬레이션을 통하여, 전략의 실효성을 검증하는 기능도 지원한다. 본 논문에서 제안한 가치투자 지원시스템은 최초로 가치투자전략의 개발과 검증을 지원하는 시스템으로, 향후 가치투자 시스템 개발을 위한 선도적인 방향을 제시할 것으로 예상한다.
유니티에서 안드로이드 앱을 개발하고 테스트하는 과정에 테스트 자동화 툴을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 테스트 자동화 툴 중 AirtestIDE에 대해 소개하고, 이미지 캡쳐를 이용한 자동화 테스트인 Airtest와 UI제어 인식 기반 테스트인 Poco를 안드로이드 앱에 적용한 사례를 중심으로, 각 테스트에 대한 장점과 단점을 나열하여 앞으로의 테스트 자동화 툴이 더 나은 방법으로 변할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
초반의 디지털 수사가 형성될 무렵, 디스크 이미징과 같은 디지털 포렌식 수사의 기초적인 과정이 개발되었다. 디지털 포렌식 수사의 과정과 절차가 점점 발달함에 따라, 수사의 데이터 처리 및 분석 단계를 도와주는 기본적인 툴들은 초반과 동일하게 유지되었다. 본 연구는 현대 디지털 포렌식 이미징 소프트웨어 툴에 대한 연구이다. 그 중에서도, 기본적인 툴 개발 패턴을 이해하기 위해 현대 디지털 포렌식 이미징 툴의 특징과 개발 및 출시 주기와 개발 패턴에 집중하였다. 해당 설문 조사를 바탕으로 현재의 디지털 수사의 기본 소프트웨어 개발 및 유지 보수의 취약점을 보여준다. 또한 기본 툴들을 개선할 수 있는 방안을 제시한다.
고랭지 지역 등에서 매년 집중강우로 인하여 많은 양의 토양유실이 발생되고, 이로 인한 탁수 사태가 장기화되면서 많은 환경 및 사회적 문제가 발생되고 있다. 환경부에서는 2007년 고탁수 발생지역을 비점오염원 특별 관리지역으로 지정하고 전 방위적인 비점오염 저감 노력을 수행하고 있다. 최근 환경부와 농림부에서는 농업지역의 비점오염원 저감을 위해 필지단위 BMP를 적용하고, 저감효과를 모니터링하고 있으며, 2011년도에는 BMP 적용에 따른 삭감효과를 평가할 수 있는 모델이 개발되었다. 하지만 모델을 이용하여 정확한 BMP 적용에 따른 삭감효과를 산정하기 위해서는 필지에서 발생되는 유출량 및 유사량에 대한 검보정이 수행되어야한다. 그러나 기 개발된 삭감효과 산정모델은 사용자가 유출량 및 유사량에 대한 검보정을 수동으로 실시하기 때문에 검보정 과정 중 사용자의 주관적인 경향이 모델 변수 선정에 영향을 미칠 수 있어 비효율적이다. 정확성 및 객관성을 확보한 검보정 수행을 위해서는 반드시 자동 검보정 툴 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 Parasol 방법을 이용하여 삭감효과 산정모델의 자동 검보정 툴을 개발하고 적용성을 평가하였다. Parasol 방법은 최적화 및 불확실성 분석방법으로, 원격 토지 표면 모델링 토양 침식, 지하 수문학과 같은 유역 모델 보정 및 수문학의 다른 분야에서 많이 사용되고 있는 SEC-UA 알고리즘을 사용하여 매개변수들을 자동 변환하고, 목적함수로 SSQ를 이용하여 최적매개변수를 찾아낸다.
본 연구에서는 축과 베어링으로 구성된 공작기계 주축 설계를 위한 1차원 유한요소 해석을 자동화하기 위한 툴을 개발하였습니다. 객체지향 프로그래밍을 기반으로 하기 때문에, CAD 시스템의 객체를 사용할 수 있습니다. 스핀들 시스템을 정의하기 위한 축의 단면과 베어링 강성과 같은 최소한의 데이터를 입력할 필요가 있으며, 그 데이터를 기반으로 형상 모델을 먼저 만들고, 그리고, 1차원 빔과 스프링 요소로 구성된 유한요소 모델로 변환합니다. 본 툴을 위해서 개발된 사용자 인터페이스는 사용자가 툴과 상호교류할 수 있도록 도와줍니다. 본 툴은 다수의 설계 변경과 그 후에 수행되는 유한요소해석 과정을 자동화함으로써 최소한의 시간과 노력으로 공작기계 주축 시스템의 근사 최적 설계를 발견할 수 있도록 해줍니다.
하천법에 의거하여 국내 하천들에는 상당한 국가예산으로 하천정비기본계획이 5-10년 주기로 수립되고 있으며, 홍수위 계산을 위한 HEC-RAS 모의에 필요한 하천단면 등 다양한 하천측량이 실시되고 있다. 그러나, 하천측량자료들은 하천관리지리정보시스템(RIMGIS)에 pdf 보고서 형태로만 제공되고, 원자료는 CAD 형식으로 하천정비계획을 수행한 설계사 등이 분산 소유하고 있어 관리부재로 망실의 우려도 있어, 다른 용도로의 활용성이 상당히 저하되어 있는 실정이다. 그리고, 측량된 CAD 형식의 단면자료 등을 HEC-RAS에 활용할 때, 'Dream'과 같은 툴을 활용하나 거의 수작업에 가까운 시간과 비용이 소요되는 현실에 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결할 수 있는 툴인 RAUT(River information Auto Upload Tool)를 개발하였다., RAUT 툴은 첫째, 실무에서 하천기본계획 수립 시 활용되는 HEC-RAS 1차원 모형의 입력자료를 CAD 측량자료를 직접수기로 입력 및 모의를 실시하는 복잡한 단계를 자동화시키고자 하였다. 둘째, 하천공간정보인 CAD측량 자료를 직접 읽어 표준 데이터 모델 (Arc River)기반 하천공간정보 DB에 자동 업도드하여 전국단위의 하천정비계획의 하천측량자료 관리가 가능하게 할 수 있다. 즉, 만약 RIMGIS가 RAUT와 같은 툴을 사용하면 하천단면과 같은 전국단위 하천측량 자료를 체계적으로 관리할 수 있게 된다는 의미이다. 개발한 RAUT는 제주도 한천유역을 대상으로 하천정비기본계획의 하천공간정보 CAD자료를 읽어들여 mySQL기반 공간 DB로 구축하고, 구축된 DB로부터 HEC-RAS 1차원 모의 실시하기 위한 지형자료를 자동으로 생성시키는 과정을 시범적으로 구현하였다.
게놈 데이터의 지속적인 증가로 인해 생물정보학에서 유전체 정보를 체계적으로 저장하고 열람하는 효과적이고 효율적인 시스템을 확립하는 것은 중요한 일이다. 잘 알려진 게놈 정보의 계층적 구조처럼 우리는 게놈의 내부 구조를 연구하기 위한 우수한 툴도 필요하다. 게놈 연구에 있어서 한 가지 문제는 유전체 정보는 너무 거대해서 표준적인 정보 처리를 이용하는 간단한 툴로는 작업하기 어려운 점이다. 예를 들어 특정 게놈 데이터 크기는 100메가 바이트를 넘는다. 추가적으로 유전자, promoters, retro-elements(HERV), operons, exon-introns와 같은 많은 게놈 요소들이 있다. 전통적으로 생물학자 들은 게놈 연구를 위해 툴을 아무거나 사용하지 않고, 보통 그들의 연구에 좋은 툴을 채택하려 노력했다. 게놈 연구에서 기본적이고 주시할만한 단계는 다른 종과 유전체 요소를 비교하기 위해 위치를 인식할 수 있도록 하나의 화면에 모든 게놈 데이터를 시각화하는 것이다. 생물학자에게 툴의 개발은 많은 시간이 걸리고 시행착오를 겪기 쉬운 일이다. 이 논문에서 우리는 전체 게놈 중 어떤 게놈 요소를 시각화하는 컴포넌트 웨어의 셋을 제안한다. 그리하여 실험을 목적으로 생물학자를 만나서 우리의 셋을 이용하여 컴포넌트를 조합하여 소프트웨어를 만드는 것은 비교적 간단한 작업이다. 이 실험에서 우리는 HERV와 연동되는 게놈 요소를 보여주는 툴을 어떻게 우리의 컴포넌트 웨어를 간단히 조합하여 구축하는지를 보여주겠다.
다차원 데이터 분석 툴인 OLAP (On- Line Analytical Processing)의 사용이 금융, 통신, 유통 등을 중심으로 급속하게 확산되고 있다. 이에 따라 DBMS업체를 비롯해 툴 전문업체, 국산개발 업체 등이 20여 제품을 출시하여 열띤 경쟁을 하고 있다. 특히 DBMS업체들은 전문업체와의 제휴를 통해 데이터베이스 구축부터 분석까지의 원스톱 솔루션을 제공하면서 빠른 성장세를 보이고 있다. 데이터웨어하우스 확산과 더불어 성장세를 보이고 있는 OLAP의 기술 및 업체 동향에 대해 살펴봤다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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