• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.106-114
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• 2009

본 연구에서는 국내 약물부작용감시시스템 연구의 활성화 및 상용화를 목표로 약물부작용 시스템 사례를 분석하고 비즈니스인텔리전스(BI) 기술을 적용하여 약물부작용감시시스템의 기술구조를 제시한다. 최근에는 전자적과정(electronic review)과 수동적 리뷰과정(manual review process)을 병행하는 방법으로 약물부작용을 탐지하는 추세이며, 본 연구에서는 BI 기술중 ETL(Extract, Transform, Loading)을 적용하여 CDW(Clinical DataWarehouse)구축하였다. 부작용 판별 결과 처방의사 701명, 대상 환자는 남자 1,528명, 여자 1,531명으로 기간 내 환자는 총 3059명 이었으며 이중에서 약물부작용으로 의심되는 사례는 전체 318,222건 중에서 약 0.6%에 해당하는 2,085건으로 확인되었다. 이를 신호별로 분류하면 단순유형의 T.Bilirubin> 3mg/dL(부작용 유형-LabR0005)가 전체 2085건에서 548건으로 가장 높았다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.48-54
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• 2018

4차 산업시대와 함께 스마트 팩토리가 대두되고 있으며, 다품종 소량생산 시대를 맞이하여 무인 운반차는 작업공간에서 물건을 운반하고 정리하는 무인 운반차의 활용도가 빠르게 증대하고 있다. 기존의 무인 운반차는 실내 위치인식 및 이동을 위해 유도선 방식, 위치기반 방식을 사용하여 자신의 위치를 검출하였고 이러한 방법은 초기 고비용 및 유지/관리 보수의 단점이 있었다. 본 논문에서는 단점을 해결하고자 물류창고의 White LED 마커를 이용하여 위치 데이터와 White LED 마커 인식 이미지 데이터를 활용하여 칼만 필터를 통해 무인 운반차의 직전경로를 예측함에 하는 방안에 대해 검증하였다. 이를 통해 격자구조에서 대부분을 차지하는 직선 이동에 대한 신뢰성을 확보하였다. 또한 추가적인 위치 센서에 대한 의존도 또한 줄일 수 있을 것이라 예상된다.

• Spatial Information Research
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• 제22권6호
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• pp.23-32
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• 2014

최근에 정부에서는 공공정보 공개와 민간협력을 통해 일자리 창출을 위한 노력을 기울이고 있으며, 이와 관련하여 국토교통부에서는 브이월드 사업을 추진하고 있다. 브이월드는 국가에서 보유하고 있는 공개 가능한 공간정보 및 행정정보를 민간에 공개하기 위한 공공 플랫폼이다. 하지만, 브이월드가 플랫폼, 민간협력, 일자리 창출의 창고로서의 역할을 수행하기에는 아직 부족한 편이다. 이에 국토교통부에서는 현재 브이월드를 고도화하는 사업을 추진하고 있으며, 중장기 추진 계획을 수립하고 있다. 본 연구에서는 이러한 요구사항을 충족시키고, 브이월드의 고도화 및 중장기 계획 수립을 효율적으로 수행하기 위한 기초자료로 활용하는데 필요한 사용자 만족도 조사 및 분석을 수행하고자 한다. 이에 본 연구에서는 현재 브이월드에 대해 가입자 및 방문객을 대상으로 만족도 조사를 실시 및 분석하였으며, 이를 기반으로 브이월드 서비스 개선 방향, 오픈 API 활용을 위한 개선 방향, 향후 서비스 발전 방향을 제시하였다. 본 연구는 현재의 브이월드를 개선하고, 사용자의 활용도가 향상되는데 필요한 기초적인 자료로 활용될 것이다.

• Journal of Cancer Prevention
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• 제23권4호
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• pp.183-190
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• 2018

Background: As the number of big-cohort studies increases, validation becomes increasingly more important. We aimed to validate administrative database categorized as colorectal cancer (CRC) by the International Classification of Disease (ICD) 10th code. Methods: Big-cohort was collected from Clinical Data Warehouse using ICD 10th codes from May 1, 2003 to November 30, 2016 at Seoul National University Bundang Hospital. The patients in the study group had been diagnosed with cancer and were recorded in the ICD 10th code of CRC by the National Health Insurance Service. Subjects with codes of inflammatory bowel disease or tuberculosis colitis were selected for the control group. For the accuracy of registered CRC codes (C18-21), the chart, imaging results, and pathologic findings were examined by two reviewers. Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) for CRC were calculated. Results: A total of 6,780 subjects with CRC and 1,899 control subjects were enrolled. Of these patients, 22 subjects did not have evidence of CRC by colonoscopy, computed tomography, magnetic resonance imaging, or positron emission tomography. The sensitivity and specificity of hospitalization data for identifying CRC were 100.00% and 98.86%, respectively. PPV and NPV were 99.68% and 100.00%, respectively. Conclusions: The big-cohort database using the ICD 10th code for CRC appears to be accurate.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.2784-2790
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• 2015

컬럼-기반 데이터베이스 저장소는 우수한 입출력 성능으로 대용량 데이터 트랜잭션을 위한 매우 진보적인 모델이다. 전통적인 데이터 저장소는 빠른 쓰기 연산을 위하여 한 레코드의 속성들을 하드 디스크에 연속적으로 배치되어 있는 가로-지향 저장 모델을 활용하였다. 하지만 검색이 대부분인 데이터웨어하우스 시스템을 위해서는 월등한 판독 성능 때문에 컬럼-지향 저장소가 더 적합한 모델이 되고 있다. 또한 최근에는 플래시 메모리를 사용한 SSD가 고속 데이터 분석 시스템을 위한 적합한 저장 매체로 인식되고 있다. 본 연구에서는 플래시 미디어 파일 시스템을 기반으로 하는 컬럼-기반 데이터베이스 환경을 위한 새로운 트랜잭션 회복기법(CoSR)을 제안한다. 제안 기법은 기존의 쉐도우 페이징 기법을 개선하여 플래시 파일 시스템에서 새로운 블록에 데이터를 저장할 경우 무효화되어 폐기되는 이전 데이터 블록을 재활용하였다. 이를 위하여 제안된 컬럼-기반 쉐도우 복구 기법에 재활용 쉐도우 리스트 구조를 활용하였다. 제안 기법은 기존 쉐도우 페이징기법의 최대 단점인 쉐도우 페이지 관련 추가 저장공간의 부담을 최소화하고, 기존 복구 기법에서 컬럼 데이터 압축에 기인한 입출력 성능저하를 최소화 할 수 있다. 실험 분석결과를 통하여 CoSR기법이 기존 기법보다 17% 더 우수함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권4호
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• pp.463-474
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• 2009

OLAP 이나 e-비즈니스 환경에서는 다차원 데이터의 효율적인 분석을 위하여, 데이터를 여러 형태로 표현하거나 저장한다. 이러한 다차원 구조의 데이터를 차원 애트리뷰트들의 값으로 표시되는 넓은 형태의 수평 뷰로 표현한다. 수평 뷰는 여러 소스로부터 수집한 요약 정보를 유지하도록 실체 뷰로서 저장되며, 복잡한 질의들을 효율적으로 처리하기 위해 사용된다. 그러나, 소스 데이터가 변경될 경우 수평 뷰들의 내용도 수정해야 하는 데, 소스 데이터들이 여러 사이트에 분산되어 있기 때문에 수평 뷰를 관리하는 것은 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 점진적인 뷰 관리 방법 중의 하나로 차등 파일을 이용하여 수평 뷰를 관리하는 효율적인 방법을 제시한다. 이러한 방법은 상용 RDBMS에서 제공하는 PIVOT 연산을 이용하여 저장된 수직 형태의 소스 테이블을 수평 뷰로 변환하고, 수직 테이블의 변경 사항을 반영한 차등 파일을 이용하여 수평 뷰에서도 동일하게 적용하는 방법이다. 이를 위해, 우선 저장된 수직 테이블에서 수평 뷰로 변환하여 처리하는 전체적인 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크 하에서 수직 테이블을 수평 뷰로 변환하는 PIVOT 연산을 정의한다. 다음으로, 수직 테이블로부터 데이터가 변경될 경우, 데이터에 대한 변경 사항을 차등 파일로 저장한 후, 이를 이용하여 수평 뷰를 갱신하는 방법을 제안한다. 특히, 차등 파일의 구조는 수평 뷰의 구조와 다르기 때문에, 수평 뷰에 적합하도록 변경 사항을 변환해야 한다. 마지막으로 실험을 통하여 제안한 방법은 다른 방법에 비해서 평균 1.2$\sim$5.0배까지 성능을 향상시킴을 보인다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제86권3호
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• pp.203-215
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• 2023

Background: Surgical resection is the standard treatment for early-stage lung cancer. Since postoperative lung function is related to mortality, predicted postoperative lung function is used to determine the treatment modality. The aim of this study was to evaluate the predictive performance of linear regression and machine learning models. Methods: We extracted data from the Clinical Data Warehouse and developed three sets: set I, the linear regression model; set II, machine learning models omitting the missing data: and set III, machine learning models imputing the missing data. Six machine learning models, the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), Ridge regression, ElasticNet, Random Forest, eXtreme gradient boosting (XGBoost), and the light gradient boosting machine (LightGBM) were implemented. The forced expiratory volume in 1 second measured 6 months after surgery was defined as the outcome. Five-fold cross-validation was performed for hyperparameter tuning of the machine learning models. The dataset was split into training and test datasets at a 70:30 ratio. Implementation was done after dataset splitting in set III. Predictive performance was evaluated by R² and mean squared error (MSE) in the three sets. Results: A total of 1,487 patients were included in sets I and III and 896 patients were included in set II. In set I, the R² value was 0.27 and in set II, LightGBM was the best model with the highest R² value of 0.5 and the lowest MSE of 154.95. In set III, LightGBM was the best model with the highest R² value of 0.56 and the lowest MSE of 174.07. Conclusion: The LightGBM model showed the best performance in predicting postoperative lung function.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제10권1호
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• pp.69-75
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• 1985

배합사료생산(配合飼料生産)에 소요(所要)되는 운전비용(運轉費用)을 추정(推定)하기 위(爲)하여 소요(所要)에너지, 소요노동력(所要努動力), 유지(維持) 및 수리비(修理費)를 분석(分析)하여 공장규모(工場規模) 및 사료생산종류(飼料生産種類)에 따른 수학적모형을 개발(開發)하였다. 에너지비용(費用)은 전기비용(電氣費用)과 연료비용(燃料費用)으로 구분(區分)하였으며 소요노동력(所要努動力)은 생산노동력(生産努動力), 관리자노동력(管理者努動力) 그리고 유지(維持) 및 수리노동력(修理努動力)으로 구분(區分)하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권5호
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• pp.55-63
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• 2018

중국 물류 산업에 큰 변화가 있었음에도 중국 물류의 연구 동향에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 기존 연구는 운송 효율성, 창고 위치 및 항만 효율 등과 같은 세분화된 주제로 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 2000년부터 2017년까지 중국 물류의 연구 동향을 SNA방법을 이용하여 분석하였다. 자료는 해외저널에서 수집되었으며, 총 82 개 관련 학술지가 분석대상으로 사용되었다. 2000년에서 2017년까지 기간을 나누어 분석을 진행하였고, 첫 번째 기간 (2000-2008)은 "Globalization", "Hong Kong", "FDI" 및 "outsousing"과 같은 키워드가 상위 키워드로 도출되었다. 두 번째 기간(2009-2013)의 결과는 "internation trade", 및 "reverse logistics"와 같은 키워드들이 도출되었고, 세 번째 기간(2013-2017)에는 "3PL", "warehousing", "railways", "supply chain", "economic", "port" 및 "Belt and Road"등의 키워드가 상위로 나타났다. SNA 방법을 사용한 중국물류 연구 트렌드 분석 결과, 세계화 상황에서 중국이 급속히 변화함에 따라 중국 물류의 연구동향이 진화하고 있음을 보여주고 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권4호
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• pp.61-67
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• 2011

현재 유통 관리에서 RFID 도입시 기술적으로 성능 개선이 많이 필요한 부분 중 하나가 RFID Tag Anti-Collision 기술이다. 즉 RFID 다중 인식시 발생하는 Tag Collision 현상을 개선할 수 있도록 현존하는 대부분의 RFID 리더기에 적용될 수 있는 새로운 스캐닝 알고리즘을 도입하였다. 본 논문에서는 제시된 알고리즘을 실제로 물류 현장에 적용시켰을 때 다중 인식 성능이 기존보다 30% 가량 개선된 사례를 제시한다. 유통 현장에서 RFID 다중 인식 성능을 높이기 위해 본문에서 제시한 알고리즘을 RFID 리더모듈과 연결된 PDA(컨트롤러)의 미들웨어에 구현하여 탑재하고 실제적으로 RFID 재고조사 실험데이터를 축적하였다. 이를 통해 본 논문에서 제안된 알고리즘이 다중 인식에 있어 미인식 영역을 최소화 하고 기존 RFID 재고 조사 시스템의 성능이 크게 개선되는 것을 현장 적용을 통해 증명하였다.