• Science of Emotion and Sensibility
• /
• v.24 no.4
• /
• pp.117-128
• /
• 2021

In this work, we study smart gloves that can prevent carpal tunnel syndrome when using a mouse. Because the left and right wrist movements are fine, a tensile fabric sensor with a large gauge factor and low hysteresis was required before the study. A universal testing machine was used to calculate each gauge rate on four different fabrics, and the fabric with the least hysteresis was selected. In addition, three attachment methods were analyzed using Arduino to select a method with a large sensor value change. For prototypes made by attaching to the selected fabric, data patterns were analyzed using Arduino. The first method identifies only one sensor (A sensor), and the second identifies two sensors (A and B sensors). When the wrist is bent to the right, tensile fabric sensors are attached to both the left (A sensor) and right (B sensor) sides of the wrist, the A sensor is strained, increasing the △sensor value, and the B sensor is relaxed, decreasing the △sensor value. However, when the wrist was bent to the left, the pattern was analyzed in the opposite direction. Through this study, we examined smart gloves to prevent carpal tunnel syndrome with an algorithm that turns on the LED when the wrist is bent, and based on the results of this study, we will directly use mice on 10 people to identify problems and solve problems when used.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10c
• /
• pp.246-251
• /
• 2006

마이크로어레이 실험은 수 천에서 수 만개의 유전자 발현 결과를 동시에 측정할 수 있어 질병의 발현 형질 분류 등에 유용하게 이용되고 있다. 그러나 마이크로어레이 실험은 동일한 플랫폼의 실험이라 할지라도 환경 등에 따라 그 실험 결과에 차이가 나는 등 오차를 항상 포함하고 있다. 또한 마이크로어레이 실험은 아직 고가의 실험으로 분류되어 다수의 샘플에 대한 반복 실험 결과를 얻기 어려운 상황이다. 따라서 이종의 플랫폼, 데이터 포맷, 정규화 기법 등이 서로 다른 데이터를 효율적으로 통합하여 유용한 정보를 추출하는 새로운 방식의 개발이 필요하다. 본 논문은 이와 같은 문제를 해결하기 위한 기초 단계 연구 결과이다. 마이크로어레이 실험 데이터로부터 통계적 방법을 이용하여 유의(informative) 유전자를 추출하고 유전자 온톨로지(Gene Ontology : GO)와의 연계를 통하여 유전자 정보의 기능적 분류 결과를 사용자에게 제공하는 유전자 기능 분석 시스템의 설계 및 구현 방안을 보인다. 본 시스템의 실험방법에서는 3-Fold Filtering 기법을 통하여 발현 차가 큰 유전자를 추출하고, t-검정 기법에 의하여 이들 유전자를 순위화 하였으며, 이 중 상위 100개의 유전자를 유의 유전자로 추출하였다. 다음, 이 들 유의 유전자의 t-검정 값을 GO의 유전자 기능을 나타내는 해당 텀 (term)에 가중치로 부과하여 각 유전자들과 기능적으로 연관성이 높은 텀들을 추출한다. 또한 본 연구의 유효성을 검증하기 위하여 본 시스템에 의한 마이크로어레이 데이터 분석 결과를 전문가에 의한 유전자 기능 분석 결과와 비교한다.투명성 있는 서비스를 제공하고 높은 신뢰성과 안정성이 확보될 수 있도록 구성하고자 한다. Query 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2002.03b
• /
• pp.127-141
• /
• 2002

GIS환경에서 도시모형(urban model)의 적용을 목적으로 사회·경제적 데이터(socio-economic data)를 활용하는 과정은 도시현상이 갖는 복잡성과 변동성으로 인해 하나의 특정시간에서의 상황을 그대로 저장한 형태인 스냅샷 모형(snapshot model)만으로는 효율적인 공간분석의 실행이 불가능하다. 또한 도시모형을 적용하는 과정에서 GIS의 대상이 되는 공간, 속성, 시간의 정의는 분석목적에 따라 다르게 정의되어질 수 있으며 이에 따라 상이한 결과가 도출될 수 있다. 본 연구는 30년 간의 부산시 인구분포의 동적 변화과정 관측을 위해 시간개념을 결합한 Temporal GIS를 구축하고 이를 활용하여 인구밀도모형 및 접근성모형을 적용하는 과정을 통해 보다 효율적이고 다양한 결과를 제시할 수 있는 GIS 활용방안을 제시하고자 하였다. 흔히 공간현상의 계량화와 통계적 기법의 적용을 위한 데이터 처리과정은 많은 오차와 오류를 유발할 수 있다. 이러한 문제의 해결을 위해서는 우선적으로 분석목적에 맞는 데이터의 정의(Data Definition), 적용하고자 하는 모형(Model)의 유용성 검증, 적절한 분석단위의 설정, 결과해석의 객관적 접근 등이 요구된다. 이와 더불어 변동성 파악을 위한 시계열 자료의 효율적 처리를 위한 방법론이 마련되어져야 한다. 즉, GIS환경에서의 도시모형의 적용에 따른 효율성과 효과성의 극대화를 위해서는 분석목적에 맞는 데이터모델의 설정과 공간DB의 구축방법이 이루어져야 하며 분석가능한 데이터의 유형에 대한 충분한 고려와 적용과정에서 분석결과에 중대한 영향을 미칠 수 있는 요소들을 미리 검증하여 결정하는 순환적 의사결정과정이 필요하다., 표준패턴을 음표와 비음표의 두개의 그룹으로 나누어 인식함으로써 DP 매칭의 처리 속도를 개선시켰고, 국소적인 변형이 있는 패턴과 특징의 수가 다른 패턴의 경우에도 좋은 인식률을 얻었다.r interferon alfa concentrated solution can be established according to the monograph of EP suggesting the revision of Minimum requirements for biological productss of e-procurement, e-placement, e-payment are also investigated.. monocytogenes, E. coli 및 S. enteritidis에 대한 키토산의 최소저해농도는 각각 0.1461 mg/mL, 0.2419 mg/mL, 0.0980 mg/mL 및 0.0490 mg/mL로 측정되었다. 또한 2%(v/v) 초산 자체의 최소저해농도를 측정한 결과, B. cereus, L. mosocytogenes, E. eoli에 대해서는 control과 비교시 유의적인 항균효과는 나타나지 않았다. 반면에 S. enteritidis의 경우는 배양시간 4시간까지는 항균활성을 나타내었지만, 8시간 이후부터는 S. enteritidis의 성장이 control 보다 높아져 배양시간 20시간에서는 control 보다 약 2배 이상 균주의 성장을 촉진시켰다.차에 따른 개별화 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라 능동적인 참여를 유도하여 학습효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.향은 패션마케팅의 정의와 적용범위를 축소시킬 수 있는 위험을 내재한 것으로 보여진다. 그런가 하면, 많이 다루어진 주제라

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
• /
• v.8 no.4
• /
• pp.281-298
• /
• 2015

From the complexity system theory, City is dynamic system which has evolved through evolution and adaptation in initial conditions and different situation. So people's active should involve in decision-making processes in the urban planning. And this suggests that responding to the demands of its citizens are important factors influencing the process of urban planning. The implications of this study are following: using big data helps people understand current social phenomena. Specifically, it figured out latent needs of citizens that traditional survey methods could not before. we can make the most of new opportunities given by digital data and prevent potential dangers in advance. They are complementary and do not replace one another.

• The Journal of Bigdata
• /
• v.2 no.1
• /
• pp.59-69
• /
• 2017

According to precedent research of disaster economics, most of the studies are either based on belated macroeconomic indicators or are limited to specific industries. It is certain that preventing disaster is important, but immediate analysis and reconstruction policy are crucial as well. This research analyzed the ripple effect of consumer spending followed by April 16 ferry disaster and MERS outbreak; it was done by applying credit card company's real-time big data with Marketing Mix Modeling. The main focus of this research is to see if it is possible to predict the scale of damage during ongoing disasters. It is found that setting up weekly MMM and moving the timeline draws significance conclusion. When disasters or events occur in future, this research may be the basis of building quick and intuitive indicator to monitor possible effects.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.04a
• /
• pp.967-970
• /
• 2014

인터넷 게시판이나 트위터 같은 온라인 매체는 쉬운 접근성과 실시간 특성으로 어떤 사건에 대한 사용자들의 반응이 즉각적으로 나타난다. 또한, 실시간으로 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있어 이 데이터를 잘 분석한다면 실제 사회에서 나타나는 다양한 현상들에 대해 파악할 수 있다. 최근 주식 시장에서도 이러한 온라인 데이터들을 분석하여 주가 변동이나 주식 시장 상황을 이해하려는 연구가 시도되고 있다. 이 논문에서는 주식 토론방의 게시물과 주가 사이에 어떤 상관관계가 있는지를 분석하고, 이를 이용한 주식 투자 종목 추천 시스템을 제안하고자 한다. 먼저 주가와 주식 토론방 게시물들 사이의 상관관계를 분석하기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 55개의 회사를 대상으로 주가와 주식 토론방 게시물을 분석하였다. 2008년부터 2013년까지 6년 동안 각 회사의 주가와 게시물의 상관관계를 분석한 결과 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았다. 하지만 주가와 게시물 수의 상관관계가 높을수록 주식 수익률이 높은 경향을 보였다. 이 논문에서는 주가와 게시물 수의 상관관계 정보를 이용한 투자 종목 추천 알고리즘을 제안하였고, 모의투자 실험을 통해 제안 방법의 효율성을 보였다. 2008년 1월부터 2013년 12월까지의 주가와 주식 토론방 데이터를 이용한 모의투자 실험에서 제안 방법으로 구성한 포트폴리오의 1개월 평균 수익률은 약 1.82%로, 주식 네트워크 특성을 이용한 기존 방법보다 약 0.64% 높은 수익률을 보였다. 또한, 마코위츠의 효율적 포트폴리오와 KOSPI200 수익률보다 각각 약 0.85%와 1.48% 높게 나타났다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.25 no.1
• /
• pp.8-19
• /
• 2021

The air pollution problem caused by industrialization in recent years is attracting great attention to both the country and the people. Domestic wide-area air pollution information is provided to the public through public data nationally, but regional air pollution information with different environmental variables is very insufficient. Therefore, in this study, we design and implement an air pollution analysis and prediction system based on regional environmental variables that can more accurately analyze and predict regional air pollution phenomena. In particular, the proposed system accurately analyzes and provides regional atmospheric information based on environmental data measured locally and public big data, and predicts and presents future regional atmospheric information using artificial intelligence algorithms. Furthermore, through the proposed system, it is expected that local air pollution can be prevented by accurately identifying the cause of regional air pollution.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.57-70
• /
• 2018

The advancement and the spread of information and communication technology (ICT) changes the way we live and act. Computer and ICT devices become smaller and invisible, and they are now virtually everywhere in the world. Many socio-economic activities are now subject to the use of computer and ICT devices although we don't really recognize it. Various socio economic activities supported by digital devices leave digital records, and a myriad of these records becomes what we call'big data'. Big data differ from conventional data we have collected and managed in that it holds more detailed information of socio-economic activities. Thus, they offer not only new insight for our society and but also new opportunity for policy analysis. However, the use of big data requires development of new methods and tools as well as consideration of institutional issues such as privacy. The goals of this research are twofold. Firstly, it aims to understand the opportunities and challenges of using big data for planning support. Big data indeed is a big sum of microscopic and dynamic data, and this challenges conventional analytical methods and planning support tools. Secondly, it seeks to suggest ways of visualizing such spatial big data for planning support. In this regards, this study attempts to develop a dynamic visualization model and conducts an experimental case study with mobile phone big data for the Jeju island. Since the off-the-shelf commercial software for the analysis of spatial big data is not yet commonly available, the roles of open source software and computer programming are important. This research presents a pilot model of dynamic visualization for spatial big data, as well as results from them. Then, the study concludes with future studies and implications to promote the use of spatial big data in urban planning field.

• Journal of the Korean Geographical Society
• /
• v.41 no.2 s.113
• /
• pp.212-226
• /
• 2006

Surface data generally represent continuous distribution of geographical or social phenomena of a region in urban analysis. Instances include distribution of temperature, population of region, and various distributions related to human activities. When spatial data are given in the form of surface, surface comparison is required as a way of comprehending the surface change or the relationship between two surfaces. As for previous approaches of surface comparison, there are visualization, quantitative methods and qualitative method. All those approaches, however, show the difference between two surfaces in a limited way. Especially, they are not able to distinguish spatial difference between two surfaces. To overcome such problem, this paper proposes a method of comparing two surfaces in terms of their spatial structure. Main concept of the method comes from earth moving problem and the method is named minimum surface transformation, here. When a surface is transformed into another, total surface volume moved in the process of transformation should be the minimum. Both quantitative and spatial differences between two surfaces are evaluted by total surface volume moved and the distribution of moved surface volume of each cell respectively. The method is applied to hypothetical and actual data. From the former, it is understood that the method explains how two surfaces are quantitatively and spatially different. The result of the latter shows that moved total surface volume decreases as time goes by which fits the actual situation that population change rate gets smaller. Concerning the other measure of surface difference, the distribution of $X_{ij}$ describes detailed flow of surface volume than that of simply subtracting surface volume by indicating to what direction the population change occurs.

• Spatial Information Research
• /
• v.23 no.2
• /
• pp.69-81
• /
• 2015

If one can infer the residential area of SNS users by analyzing the SNS big data, it can be an alternative by replacing the spatial big data researches which result from the location sparsity and ecological error. In this study, we developed the way of utilizing the daily life activity pattern, which can be found from timeline data of tweet users, to infer the residential areas of tweet users. We recognized the daily life activity pattern of tweet users from user's movement pattern and the regional cognition words that users text in tweet. The models based on user's movement and text are named as the daily movement pattern model and the daily activity field model, respectively. And then we selected the variables which are going to be utilized in each model. We defined the dependent variables as 0, if the residential areas that users tweet mainly are their home location(HL) and as 1, vice versa. According to our results, performed by the discriminant analysis, the hit ratio of the two models was 67.5%, 57.5% respectively. We tested both models by using the timeline data of the stress-related tweets. As a result, we inferred the residential areas of 5,301 users out of 48,235 users and could obtain 9,606 stress-related tweets with residential area. The results shows about 44 times increase by comparing to the geo-tagged tweets counts. We think that the methodology we have used in this study can be used not only to secure more location data in the study of SNS big data, but also to link the SNS big data with regional statistics in order to analyze the regional phenomenon.