• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.45-55
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• 2012

임상시험 전체 소요시간 및 비용의 절감, 임상 데이터 질의 향상을 위해 임상시험 전자자료의 관리가 점차 중요해지고 있다. 또한 임상시험 전자자료 관리는 전자 임상시험의 안정성 및 질을 위해 규정 가이드라인을 준수하는 것이 결정적으로 필요하다. 본 연구는 전자적 시스템을 활용한 임상시험에 있어 데이터 관리의 성과를 평가하기 위한 프레임웍을 개발하고자 한다. 연구의 목적을 위해 임상시험 프로세스에 근거하여 기반능력, 연구설계, 연구진행 및 연구완료 등 네 개의 주요 메트릭을 구성함으로써 데이터 관리의 수준을 측정할 수 있는 성과척도를 도출한다. 이때 각 성과척도의 도출 기준은 임상시험 자체가 지향하는 데이터의 질 향상, 전자자료 관리 프로세스의 비용과 효율성 및 규정 준수 수준 등 네 가지의 관리적 관심을 기준으로 하며, 각 성과척도 별로 전자자료 관리 프로세스 상 실질적으로 측정 가능한 측정지표를 제시한다. 평가 프레임웍은 네 가지의 주요 측정 메트릭에 근거하여, 세 개의 데이터 영역(연구기관, 모니터링, 데이터관리센터) 별로 구성된다. 본 평가 프레임웍의 개발은 전문가 의견 수렴을 통한 델파이 방법론으로 접근한 탐색적 연구로서 향후 실증적 후속 연구를 과제로 남기고 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.187-196
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• 2000

A lot of Internet shopping malls strive for obtaining a competitive advantage over others in an increasingly tighter electronic marketplace. To this end, understanding customer preference toward products (or services) and administering appropriate marketing strategy is essential for their continuous survival. However, only a few marketing researchers and practicioners focused on this issue, compared with academic and industry efforts devoted to traditional market segmentation. In this paper, we suggest a methodology of conjoint segmentation for electronic shopping malls. Traditional market segmentation methodologies based on customer's profile sometimes fail to utilize abundant information given while navigating around cyber shopping malls. In this methodology, we do not impose information overload to the customer for preference elicitation, but this methodology, we do not impose information overload to the customer for preference elicitation, but capture automatically generated surfing or buying data and analyze them to get useful market segmentation information. The methodology consists of 4-stages: 1) analyzing legacy homepages, 2) data preparation, 3) estimating and interpreting the result, and 4) developing marketing mix. Our methodology was to give useful guidelines for market segmentation to companies working in the electronic marketplace.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.127-133
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• 2019

미래에 스마트 그리드 도입을 위해 전력수요예측은 중요한 연구 분야 중 하나이다. 하지만 전력데이터는 많은 외부적 요소들에 영향을 받기 때문에 예측하기 어렵다. 기존의 전력수요예측 방법들은 가공되지 않은 전력데이터를 그대로 이용하기 때문에 정확도 높은 예측을 하는데 한계가 있어왔다. 본 논문에서는 가공되지 않은 전력데이터를 이용하는 전력수요예측의 문제를 해결하기 위해 확률기반 학습알고리즘을 제안한다. 확률 모델은 전력데이터의 확률적 특성을 분석하기에 적합하다. 제안한 모델의 중기 전력수요예측 성능을 비교하기 위해 신경망 네트워크 중 하나인 순환신경망과 성능 비교를 해보았다. 매사추세츠 대학에서 제공한 전력데이터를 이용하여 성능 비교를 한 결과 본 논문에서 제안한 확률기반 학습알고리즘이 중기 수요예측에 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제24권3호
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• pp.78-88
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• 2021

지구온난화로 인한 이상기후현상들이 지속되면서 온실가스 배출을 줄이기 위한 방안으로 이산화탄소 포집 및 저장(Carbon Capture and Storage, CCS) 기술이 전세계적인 주목을 받고 있는 가운데, 국내에서는 2017년 포항분지 영일만 해상 CO₂ 지중저장 실증 부지에 소규모의 CO₂를 성공적으로 주입하였다. 하지만 2017년 발생한 포항지진으로 인하여 국내 CO₂ 지중저장 사업의 안전성에 대한 사회적 우려가 심각해지면서 포항분지 영일만 CO₂ 지중저장 실증 사업은 중단되었다. 이 연구에서는 기존 연구에서 활용되지 않았던 해저면 탄성파 탐사자료를 영상화하여, 포항분지 영일만 CO₂ 지중저장 부지의 구조적 적합성을 재확인하고자 한다. 기존의 스트리머(streamer) 탐사자료를 이용한 영상화 결과와 비교하였을 때, 해저면 탄성파 탐사자료에 역시간 구조보정 기법을 적용한 영상에서 지층의 연속성이 개선되는 것을 확인하였다. 새로 획득한 역시간 구조보정 영상을 기반으로, 포항 영일만 CO₂ 지중저장 부지의 저장층으로서의 적합성에 대하여 논의하였다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제4권4호
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• pp.305-328
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• 1991

Pig breeding programs have been very successful in the improvement of animals by the simple expedient of focusing on a few traits of economic importance, particularly growth efficiency and leanness. Further reductions in leanness may become more difficult to achieve, due to reduced genetic variation, and less desirable, due to adverse correlated effects on meat and eating quality. Best linear unbiased prediction (BLUP) of breeding values makes possible the incorporation of data from many sources and increases the value of including traits such as sow performance in the breeding objective. Advances in technology, such as electronic animal identification, electronic feeders, improved ultrasonic scanners and automated data capture at slaughter houses, increase the number of sources of information that can be included in breeding value predictions. Breeding program structures will evolve to reflect these changes and a common structure is likely to be several or many breeding farms genetically linked by A.i., with data collected on a number of traits from many sources and integrated into a single breeding value prediction using BLUP. Future developments will include the production of a porcine gene map which may make it possible to identify genes controlling economically valuable traits, such as those for litter size in the Meishan, and introgress them into nucleus populations. Genes identified from the gene map or from other sources will provide insight into the genetic basis of performance and may provide the raw material from which transgenic programs will channel additional genetic variance into nucleus populations undergoing selection.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제7권6호
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• pp.313-318
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• 2006

This paper introduces a partial discharge (PD) severity metric, S, based on the evaluation of time-sequence PD data capture and resulting Time-Sequence-Analysis Discharge (TSAD) level distributions. Basically based on an IEC60270 measurement technique, each PD event is time stamped and the discharge level noted. By evaluating the time differences between a previous and subsequent discharge, a 3D plot of time-sequence activity and discharge levels can be produced. From these parameters a measurement of severity, which takes into account dynamic or instantaneous variations in both the time of occurrence and the level of discharge, rather than using standard repetition rate techniques, can be formulated. The idea is to provide a measure of the severity of PD activity for potentially measuring the state of insulation within an item of plant. This severity measure is evaluated for a simple point-plane geometry in $SF_{6}$ as a function of gap distance and applied high voltage. The results show that as the partial discharge activity increases, the severity measure also increases. The importance of future investigations, quantifications and evaluations of the robustness, sensitivity and importance of such a severity measurement, as well as comparing it with typical repetition rate assessment techniques, and other monitoring techniques, are also very briefly discussed.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.249-256
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• 2022

드론 사진 측량의 경우 통상 상용 전문 SW인 Metashape, Pix4D Mapper, ContextCapture 및 간이 SW인 Global Mapper GIS의 "픽셀 to 포인트 도구" 모듈 등을 널리 사용하고 있다. 각 SW마다 고유의 항공 삼각측량법 해석에 대한 로직을 보유하고 있지만, 사용자가 SW를 선택하기 위해서는 지형공간정보의 좌표 값에 대한 비교 분석이 필요하다. 이를 위하여 드론 사진 측량을 위한 항공사진을 촬영하고, VRS-GPS 측량을 통하여 GCP 기준점 측량을 하여, 취득된 기초 데이터를 각 SW를 이용하여 데이터 처리를 한 후 정사 이미지과 DSM을 구축하고, GCP 기준점 측량 성과와 각 SW에서 취득된 정사 이미지 상의 GCP 대공표지의 중심점의 좌표(X,Y)및 DSM에 의한 GCP점의 높이 값(EL)을 비교했다. "공공측량 작업규정"에 따르면 각 SW의 결과치는 모두 오차범위 이내에 포함되어 어느 SW를 사용하더라도 규정에는 문제가 없는 것으로 판명되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1452-1455
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• 2021

Recently, point clouds are generated by capturing real space in 3D, and it is actively applied and serviced for performances, exhibitions, education, and training. These point cloud data require post-correction work to be used in virtual environments due to errors caused by the capture environment with sensors and cameras. In this paper, we propose an enhancement technique for 3D point cloud data by applying generative adversarial network(GAN). Thus, we performed an approach to regenerate point clouds as an input of GAN. Through our method presented in this paper, point clouds with a lot of noise is configured in the same shape as the real object and environment, enabling precise interaction with the reconstructed content.

• PNF and Movement
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• 제18권2호
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• pp.287-296
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• 2020

Purpose: The study aims were to develop a wearable inertial sensor-based gait analysis device that uses machine learning algorithms, and to validate this novel device using temporal gait parameters. Methods: Thirty-four healthy young participants (22 male, 12 female, aged 25.76 years) with no musculoskeletal disorders were asked to walk at three different speeds. As they walked, data were simultaneously collected by a motion capture system and inertial measurement units (Reseed®). The data were sent to a machine learning algorithm adapted to the wearable inertial sensor-based gait analysis device. The validity of the newly developed instrument was assessed by comparing it to data from the motion capture system. Results: At normal speeds, intra-class correlation coefficients (ICC) for the temporal gait parameters were excellent (ICC [2, 1], 0.99~0.99), and coefficient of variation (CV) error values were insignificant for all gait parameters (0.31~1.08%). At slow speeds, ICCs for the temporal gait parameters were excellent (ICC [2, 1], 0.98~0.99), and CV error values were very small for all gait parameters (0.33~1.24%). At the fastest speeds, ICCs for temporal gait parameters were excellent (ICC [2, 1], 0.86~0.99) but less impressive than for the other speeds. CV error values were small for all gait parameters (0.17~5.58%). Conclusion: These results confirm that both the wearable inertial sensor-based gait analysis device and the machine learning algorithms have strong concurrent validity for temporal variables. On that basis, this novel wearable device is likely to prove useful for establishing temporal gait parameters while assessing gait.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.157-164
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• 2023

현대 사회에서 스마트홈은 사람들의 일상생활의 한 부분이 되고 있다. 전통적인 스마트홈 시스템은 보안, 데이터 집중화, 위변조 같은 문제들을 내포하고 있으며, 이러한 문제들을 해결하는 기술로서 블록체인이 각광 받고 있다. 본 논문은 홈과 블록체인 네트워크 부분으로 구성된 블록체인 기반 스마트홈 시스템을 제안한다. 8개의 노드로 구성된 블록체인 네트워크는 도커 환경에서 하이퍼레저 패브릭 플랫폼에서 구현된다. 데이터 전송 보안을 위하여 ECC 암호화 기술이 사용되고, RBAC가 네트워크 회원의 인증을 관리한다. Raft 의사 결정 알고리즘은 분산처리 시스템의 모든 노드에서 데이터 일관성을 유지하고, 블록 발생 시간을 줄인다. 노드들이 스마트홈 데이터를 안전하고 효율적으로 접근하도록 스마트 컨트랙트가 쿼리와 데이터 전송을 제어한다. 실험 결과는 많은 동시 접근 하에서 안전한 평균 쿼리와 서브밋 시간이 84.5 [ms]와 93.67 [ms]로 유지되고, 모의 패킷캡쳐 공격에서 전송 데이터가 안전하다는 것을 보여준다.