• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제50권7호
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• pp.655-659
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• 2007

목 적 : 만성 복통으로 병원에 내원한 환아들에서 그 원인을 밝히고 Rome III 기준에 의해 진단된 기능성 위장관 질환의 종류 및 양상을 알아보고자 하였다. 방 법 : 2004년 3월부터 2007년 2월까지 노원 을지병원 소아과에 만성 복통을 주소로 내원한 132명을 대상으로 하였다. 결 과 : 대상 환자 중 기질적 질환으로 진단된 경우가 20명(15.2%), 기능성 위장관 질환이었던 경우는 112명(84.8%)이었다. 기능성 위장관 질환은 기질적 질환에 비해 통계적으로 유의하지 않았으나 여자에서 더 흔하게 나타났다. 기능성 위장관 질환 중에는 기능성 소화불량증(32.6%)과 과민성 장증후군(27.3%)이 가장 많았으며 2가지 종류 이상의 기능성 위장관 질환으로 진단된 환아는 7명(5.3%) 이었다. 배꼽 주위 통증, 최근의 스트레스, 기능성 위장관 질환의 가족력, 아침 시간의 통증 등은 기능성 위장관 질환을 갖고 있는 환아 들에서 더 많이 호소하였고 야간 통증, 구토, 두통은 기질적 질환을 갖고 있는 환아 들에서 더 많이 호소하였으나 모두 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 결 론 : 소아의 만성 복통의 대부분의 원인은 기능성 위장관 질환이며 특히 기능성 소화 불량증과 과민성 장증후군이 가장 많았다. 불필요한 검사를 하지 않고 효과적인 진단과 치료를 위해 신뢰성 있는 진단 기준을 사용하는 것이 필요하다.

• 한국재난관리표준학회지
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• 제4권2호
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• pp.29-40
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• 2011

본 연구는 인적재난 분야에 다양한 재난전조자료를 수집 분석하여 재난 위험등급을 결정하는 의사결정체계를 구축할 목적으로 재난전조 정의, 재난전조정보를 분석하기 위한 분류체계, 재난전조정보 위험등급을 판단하기 위한 논리적 알고리즘, 대응 조치사항을 포함한 권고사항 등을 연구하였다. 본 연구에서 의사결정체계를 위해 적용된 온톨로지 기법은 기본요소들의 분류 및 3계층 속성 분류만을 도입하였고, 텍스트 마이닝 기법에서는 용어의 빈도수 분석 및 신뢰도 계산 부분을 도입하여 연관성 규칙의 기본구조를 밝혀냈다. 이 기본구조에 과거 재난사례를 적용하여 연관성 규칙을 생성하였으며, 새로운 재난전조정보와 비교하여 위험등급을 추론하는 사례기반추론 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제시된 지능형 의사결정체계는 의사결정자가 재난전조정보를 바탕으로 위험등급을 결정하여 사전예방조치를 할 수 있도록 도와주며, 궁극적으로 재난발생 가능성을 줄일 수 있다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제35권1호
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• pp.14-27
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• 2020

This study examined the document Shaemirok, which recorded the daily lives of people from Jangsoo (長水), Junrado to Pyeongang (平康), Gangwondo, from 1591 to 1601. This book represents the mid Josun dynasty Noble Lineage's diary together with Muk-Jae (默齋日記). This study analyzed the Shaemirok of Noble lineage's seasonal food and traditional Korean food through the lens of the Shaemirok. The Shaemirok recorded that Josun people practiced the Julsa (節祀) and Julshik (節食) during the spring, as follows: Sakil (中和節) five times on February 1, Dapchungil (Samjiknal) six times on March 3, Hanshikil five times on March 8, and Deungsuk (Chopile) three times on April 8. Samjiknal on March 3, which is mentioned six times, is the spring Julsa and Julshik that show up most frequently within the Shaemirok's records. The Shaemirok recorded that Josun people, practiced the Julsa and Julshik during the summer, as follows: Danyang (Danoh) eight times on May 5 Youdoojul six times on June 15, Chilsuk five times on July 7, and Bakjoong five times on July 15. Dangohjul on May 5, which is mentioned eight times, is the summer Julsa and Julshik that show up most frequently within the Shaemirok's records. The Shaemirok's author recorded Julsa and Julshik practiced in the autumn eight times annually. Joongangjul, which is mentioned six times, is the autumn Julsa and Julshik that show up most frequently within the Shaemirok's records. Shaemirok recorded that Josun people practiced the Julsa and Julshik during the winter, as follows: Dongji during November, Sul on January 1, and Daebohrum on January 15 Dongji and Sul, Daebohrum are mentioned eight and seven times, respectively, in the Shaemirok. The people of the Four Main Families of the mid-period Josun practiced more Julsa and Julshik in the winter than in any other season. The Josun people stored the most food during winter, thus had the highest abundance of food. This seasonal factor explains Dongji and Sul, Daebohrum's unusual frequency with which they were celebrated.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1832-1840
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• 1999

기존의 한국어 웹 정보 검색 시스템은 대부분이 불리언 검색 시스템이므로 사용자가 원하는 정보를 한 번의 질의에 의해 얻기가 매우 어렵다. 또한 생략이 빈번하고 링크가 많은 웹 문서의 특성상 기존의 역문헌 빈도에 의한 키워드 선정은 중의성의 문제를 가중시켜 부적절한 키워드가 추출된다. 따라서 원하는 정보를 얻을 때까지 사용자는 질의어의 수정을 반복한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 연관 피드백(Relevace Feedback) 에이전트 시스템을 설계하고 구현하였다. 연관 피드백 에이전트 시스템은 사용자의 선호 키워드에 대한 적합 문서를 추출하여 선호 키워드를 선호 DB 테이블로 저장하였다가 사용자가 추후에 검색할 때 사용자 질의에 연관 키워드를 추가하여 검색한다. 이 결과로 사용자의 질의 수정의 횟수를 줄이고 검색 효율을 향상시킬 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권3호
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• pp.109-114
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• 2019

기존 표절 탐지 시스템은 형태소 분석을 기반으로 공통 단어의 빈도수를 이용해 문서의 유사도를 측정한다. 그러나 주제가 같아 유사 단어가 많이 쓰인 경우, 문장 단위로 일부만 발췌 표절한 경우, 그리고 조사와 어미의 유사성이 있는 경우는 공통 단어의 빈도수만으로는 정확한 유사도를 측정하는데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 공통 단어 빈도수 기반의 유사도 측정 외에 문장 유사도와 어절 유사도를 추가적으로 측정해 유사도의 정확성을 높일 수 있는 표절 탐지 시스템을 설계하고 구현하였다. 실험 결과, 문장 유사도를 측정함으로써 문장 단위로 표절이 이루어진 경우를 발견할 수 있었고, 어절 유사도를 추가로 측정함으로써 부분표절이 일어난 경우라도 조사나 어미까지 그대로 사용한 표절의 경우 등을 발견할 수 있었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권2호
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• pp.175-188
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• 2017

RFID는 무선 주파수를 이용하여 대상(물건, 사람 등)을 식별할 수 있는 기술로서 다양한 분야에서 사용 중에 있다. 과거 국방 분야에 RFID를 도입하려는 시도가 있었지만, 특수한 상황에서의 낮은 인식률 및 RFID가 가지는 여러 제한점들을 극복하지 못하여 국방 분야에 RFID를 확산시키는데 실패했다. 따라서 본 논문은 현재 미래의 중요 기술로 꼽히는 사물인터넷 기술을 적용하여 RFID의 제한점을 극복할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 이를 이용하여 국방 보안에 활용 가능한 네 가지 시나리오(헬스케어 밴드와 RFID, 신원식별 및 이상현상 탐지, 출입제어, 기밀문서 관리)를 제안한다. 이와 더불어 각 기술의 효과적 국방 적용과 보안 수준의 향상을 위해서 RFID와 사물인터넷에 대한 기본 특성과 보안 요구사항을 분석한다. 본 논문에 제안된 시나리오 구현을 통하여 군 장병의 건강상태를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 출입 및 접근통제, 아군·적군 식별, 기밀 문서의 관리 등의 국방 보안 강화에 이바지 할 것으로 기대된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권4호
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• pp.311-331
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• 2023

본 연구는 2018년부터 2022년까지 5년간 국내 문헌정보학 분야의 주요 학술지 4종의 논문을 분석하여 지식 커뮤니케이션 특징을 탐구하고 중요한 연구 주제와 핵심 저자들을 분석하였다. 연구 방법으로 한국학술지인용색인(KCI)에서 국내 문헌정보학 분야의 핵심 학술지 4종의 5년간 발표된 논문을 수집하여 선별하여 논문의 저자 데이터와 참고문헌의 데이터를 추출하였다. Netminer를 사용하여 문헌동시인용 분석과 저자동시인용 분석을 실행하여 네트워크를 시각화하였다. 분석 결과, 저자 간의 동시인용 쌍을 도출할 수 있었으며, 연구자 간의 동시인용빈도 분석을 통해 학문 분야의 지적구조 분석에서 복수 저자를 분석 대상에 포함하는 것이 중요함을 확인하였다. 또한 키워드 분석을 통해 논문 주제 간의 상관성을 확인하였으며, 문헌정보학 관련 연구가 '도서관, 디지털, 이용자, 서비스, 데이터' 주제를 중심으로 이루어지고 있음을 알 수 있었다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제13권1호
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• pp.53-61
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• 2024

Global Navigation Satellite Systems are expected to meet system-defined integrity requirements when users utilize the system for safety critical applications. While the guaranteed integrity performance of GPS and Galileo is publicly available, their integrity assurance procedure and related methodology have not been released to the public in an official document format. This paper summarizes the integrity assurance procedures of Global Positioning System (GPS) and Galileo, which were utilized during their system development, through a literature survey of their integrity assurance methodology. GPS Block II assures system integrity using the following methods: continuous performance monitoring and maintenance on Space Segment (SS) and Control Segment (CS), through a cause and effect analysis of anomalies and a failure analysis. In GPS Block III, to achieve more stringent integrity performance, safety requirements are integrated into the system design and development from its starting phase to the final phase. Galileo's integrity performance is provided in the Integrity Support Message (ISM) format, as Galileo utilizes a Dual Frequency Multi Constellation (DFMC) Satellite Based Augmentation System (SBAS) and Advanced Receiver Autonomous Integrity Monitoring (ARAIM) to serve safety critical applications. The integrity performance of Galileo is ensured by using a methodology similar to GPS Block II (i.e. continuous performance monitoring and maintenance on the system). The integrity assurance procedures reviewed in this paper can be utilized for a new satellite navigation system that will be developed in the near future.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.109-115
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• 2024

도심항공 모빌리티 (UAM; urban air mobility) 서비스를 위한 한국의 K-UAM 운용개념서에서는 초기 운용 과정에서 항공음성통신 뿐만 아니라 4G 및 5G 이동통신의 활용을 고려하고 있다. 본 논문은 UAM 교통관리를 위한 통신 성능 요구사항을 설정하기 위한 방법론을 연구하였으며, 초기 UAM 운항을 위한 통신 성능 요구 항목과 수준을 제시하였다. 이를 위해 K-UAM 운용개념서와 미국 FAA 운용개념서의 UAM 발전 단계별 운영 시나리오를 분석하고, 다양한 UAM 이해관계자 간에 UAM 운용을 위해 전달해야 할 메시지의 종류를 식별하였다. 또한, 이러한 메시지의 전송을 위해 필요한 통신 링크 종류, 데이터 크기, 전송 주기, 허용 가능 지연, 가용성 등을 고려하여 통신 성능 요구사항 초안을 도출하였다. 본 연구 결과는 UAM 서비스를 위한 통신 요구사항 설정 관련 최초 연구로서 향후 UAM 전용 통신망 설계 및 필요 주파수 소요량 산출과 같은 분야에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권7호
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• pp.108-117
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• 2024

The selection and recommendation of a suitable job applicant from the pool of thousands of applications are often daunting jobs for an employer. The recommendation and selection process significantly increases the workload of the concerned department of an employer. Thus, Resume Classification System using the Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML) techniques could automate this tedious process and ease the job of an employer. Moreover, the automation of this process can significantly expedite and transparent the applicants' selection process with mere human involvement. Nevertheless, various Machine Learning approaches have been proposed to develop Resume Classification Systems. However, this study presents an automated NLP and ML-based system that classifies the Resumes according to job categories with performance guarantees. This study employs various ML algorithms and NLP techniques to measure the accuracy of Resume Classification Systems and proposes a solution with better accuracy and reliability in different settings. To demonstrate the significance of NLP & ML techniques for processing & classification of Resumes, the extracted features were tested on nine machine learning models Support Vector Machine - SVM (Linear, SGD, SVC & NuSVC), Naïve Bayes (Bernoulli, Multinomial & Gaussian), K-Nearest Neighbor (KNN) and Logistic Regression (LR). The Term-Frequency Inverse Document (TF-IDF) feature representation scheme proven suitable for Resume Classification Task. The developed models were evaluated using F-Score_M, Recall_M, Precission_M, and overall Accuracy. The experimental results indicate that using the One-Vs-Rest-Classification strategy for this multi-class Resume Classification task, the SVM class of Machine Learning algorithms performed better on the study dataset with over 96% overall accuracy. The promising results suggest that NLP & ML techniques employed in this study could be used for the Resume Classification task.