• 지식경영연구
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• 제19권4호
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• pp.19-37
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• 2018

Knowledge transfer among employees integrates individual knowledge scattered within a firm, thus increases organizational effectiveness. In particular, the role of knowledge broker, which enables knowledge sharing across multiple teams or subunits, is critical for the success of knowledge management. This study classified the types of knowledge broker that facilitates knowledge flows among team, and examined the influences of various intra- and inter-team social networks. Survey responses from 128 employees of four R&D teams were gathered and analyzed using partial least square structural equation modeling. The results of analysis showed that all types of inter-team networks(i.e., emotional closeness network, frequency of interaction network, and perceived expertise network) had significant influences on related knowledge brokerage behaviors. In case of intra-team networks, only the emotional closeness network showed significant influence. These results proved the necessity of managing various types of intra- and inter-team networks to encourage knowledge brokerage behaviors within a firm.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.77-88
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• 2021

Heart Failure represents a critical pathological case that is challenging to predict and discover at an early age, with a notable increase in morbidity and mortality. Machine Learning and Neural Network techniques play a crucial role in predicting heart attacks, diseases and more. These techniques give valuable perspectives for clinicians who may then adjust their diagnosis for each individual patient. This paper evaluated neural network models for heart attacks predictions. Several online learning methods were investigated to automatically and accurately predict heart attacks. The UCI dataset was used in this work to train and evaluate First Order and Second Order Online Learning methods; namely Backpropagation, Delta bar Delta, Levenberg Marquardt and QuickProp learning methods. An optimizer technique was also used to minimize the random noise in the database. A regularization concept was employed to further improve the generalization of the model. Results show that a three layers' NN model with a Backpropagation algorithm and Nadam optimizer achieved a promising accuracy for the heart attach prediction tasks.

• 한국수산과학회지
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• 제49권2호
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• pp.224-233
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• 2016

The objective of this study was to develop an artificial neural network (ANN) model for the acoustic identification of commercially important fish species in Korea. A broadband echo acquisition and processing system operating over the frequency range of 85-225 kHz was used to collect and process species-specific, time-frequency feature images from six fish species: black rockfish Sebastes schlegeli, black scraper Thamnaconus modesutus [K], chub mackerel Scomber japonicus, goldeye rockfish Sebastes thompsoni, konoshiro gizzard shad Konosirus punctatus and large yellow croaker Larimichthys crocea. An ANN classifier was developed to identify fish species acoustically on the basis of only 100 dimension time-frequency features extracted by the principal components analysis (PCA). The overall mean identification rate for the six fish species was 88.5%, with individual identification rates of 76.6% for black rockfish, 82.8% for black scraper, 93.8% for chub mackerel, 90.6% for goldeye rockfish, 96.9% for konoshiro gizzard shad and 90.6% for large yellow croaker, respectively. These results demonstrate that individual live fish in well-controlled environments can be identified accurately by the proposed ANN model.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.379-385
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• 2012

본 논문에서는 생체신호계측 시스템과 안드로이드 기반의 모바일 플랫폼을 이용한 게이트웨이와 그리고 네트워크 서버를 통하여 사용자의 모바일 클라이언트로 생체 데이터를 전송하여 개인 건강관리를 위한 유헬스케어 시스템을 제안하였다. 생체신호 계측 시스템은 심전도, 산소 포화도, 혈압, 호흡 등의 계측 기술을 바탕으로 구현하였으며 계측된 각종 정보는 헤더와 데이터로 3바이트로 구성된 전송 프로토콜을 이용하여 모바일 게이트웨이로 전송하였다. 모바일 게이트웨이로 수신된 데이터는 네트워크 서버를 통하여 모바일 클라이언트에 개인의 건강지수를 확인하였다. 본 논문에서는 제안한 안드로이드 기반의 게이트웨이와 클라이언트 그리고 방송형 네트워크 서버를 구현하고 실험하여 그 타당성을 가상실험 및 실제 사람을 통하여 검증하였다. 그 결과 제안한 유헬스케어 시스템은 근거리 및 원거리에서 개인의 건강을 관리하는 데 효과적임을 보였으며 개인의 실시간으로 건강상태를 확인할 수 있었으며 보호자의 이동성을 보장 할 수 있는 장점을 보였다.

• Annals of Geriatric Medicine and Research
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• 제20권3호
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• pp.149-159
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• 2016

Background: Since the mid-20th century, the ways in which social networks and older adults' health are related have been widely studied. However, few studies investigate the relationship between self-rated health and position in a complete social network of one entire Korean rural village. This study highlights use of a complete network in health studies. Methods: Using the Korean Social Life and Health Project, the population-based data of adults aged 60 or older and their spouses in one myeon in Ganghwa island (Ganghwa-gun, Incheon, Korea), Incheon, Korea (with a 95% response rate), this study built a $1,012{\times}1,012$ complete social network matrix of the village. The data were collected from 2011 to 2012, and 731 older adults were analyzed. The ordered logistic models to predict self-rated health allowed us to examine social factors from socio-demographic to individual community activities, ego-centered network characteristics, and positions in a complete network. Results: From the network data, 5 network components were identified. Even after controlling for all other factors, if a respondent belonged to a segregated component, the probability that he or she reported good health dropped substantially. Additionally, high in-degree centrality was connected to greater self-rated health. Conclusion: This finding highlights the importance of social position not only from the respondents' point of view but also from the entire village's perspective. Even if a respondent maintained a large social network, when all of those social ties belonged to a segregated group in the village, the respondent's health suffered from this segregation.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권11호
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• pp.903-913
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• 2011

본 논문에서는 상수관로의 개량(교체또는갱생) 우선순위를 결정하는데 있어서 평가되어야 할 인자 또는 요소를 관로의 파손이 전체관망에 미치는 영향 및 개별관로의 특성으로 구분하였고, 이들을 퍼지기법을 적용하여 정량적으로 산정할 수 있는 모형을 개발하였다. 퍼지기법으로 산정되는 관로의 파손이 전체관망에 미치는 영향을 관로의 퍼지 중요도로 정의하였으며, 개별관로의 특성은 관로의 퍼지 특성도로 정의하였다. 퍼지 특성도는 다시 퍼지 노후도 및 퍼지 난이도 등으로 구분하여 산정할 수 있게 하였다. 한편, 각 평가요소를 퍼지기법으로 산정함에 있어서 적합한 평가대상이 차지하는 비중에 따라 평가대상의 가중치를 고려할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발된 방법론의 적용예를 제시하기 위하여 EPANET 관망해석 프로그램의 예제관망으로 제공되는 Net3 관망을 이용하였다. 관로의 파손이 전체관망에 미치는 수리학적 영향과 개별 관로의 특성중의 하나인 관로의 노후도를 Net3 관망내 관로 개량 우선순위 결정에 고려하여야 할 요소로 선정하여 Net3 관망 내 관로의 퍼지 중요도(Fuzzy Importance Index, FII) 및 퍼지 노후도(Fuzzy Deterioration Index, FDI)를 산정하였으며, 이를 이용하여 Net3 관망내 관로의 개량 우선순위를 수립하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.894-901
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• 2013

이 연구는 민간경비 분야에 대한 연구 경향을 살펴봄으로써 민간경비 분야의 발전 방향을 제시하고자 하는 데 목적을 두고 있다. 연구 경향을 살펴보는데 있어 특정 학문이나 대상의 경향을 분석하는 대표적인 연구방법인 언어 네트워크 분석 방법 중 연결중앙성과 인접중앙성을 활용하여 분석하였다. 그 결과, 연결중앙성과 인접중앙성의 경우에서 직무스트레스, 직무만족와 같은 개인적인 요소들이 경비업법이나 경비원의 교육훈련과 같은 민간경비의 제도적 정책적 문제보다 더 많이 키워드로 나타났다. 이러한 결과들로 볼 때, 민간경비 분야 연구 경향에 있어 제도적 정책적 연구보다는 민간경비원의 개인적 요소에 관한 연구들이 많이 진행되고 있다는 것을 알 수 있다. 이 연구에서의 연구 대상이 국회도서관 내 검색된 연구결과물들만을 대상으로 했다는 점에서 일반화하기엔 한계가 있으며, 추후 그 연구 대상을 확대하여 좀 더 보완 확대할 필요할 것으로 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.700-706
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• 2005

출입국 관리 시스템은 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하여 출입국자를 관리하고 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 위조 여권 판별이 중요하므로 위조 여권을 판별하는 전 단계로 ART2 기반 RBF네트워크를 제안하여 여권을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 스미어링 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 코드의 문자열 영역과 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 ART2 알고리즘을 기반으로 한 RBF네트워크를 제안하여 여권 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제13권6호
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• pp.77-82
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• 2013

최근 네트워크 사용자의 가치 변화와 이용 패턴을 살펴보면, 단순 웹 정보, 단방향 정보습득의 일방적인 데이터 전달에서, 멀티미디어 활용의 증가, 보안 및 개인화의 요구 증대, 자유로운 이동성에 대한 욕구 증가 등의 변화가 생기고 있다. 이러한 욕구의 변화로 인해 개별적으로 제공되는 각각의 서비스는 점차 융합화된 형태의 통합 서비스로 발전하고, 네트워크 또한 각각의 서비스를 위한 개별 망에서 이용자의 다양한 통합 욕구를 실현시켜 주는 지능형 통합망의 형태로 발전할 것으로 전망되며, 관련한 기술의 핵심이 되는 통신망 제어기술 또한 급속히 발전하고 있다. 본 논문에서는 자원의 효율적 사용은 물론 다중 도메인 (multi-domain)환경에서 다계층 (multi-layer)간의 정보 전달을 최소화하고, 최적의 경로선택을 할 수 있는 방법을 제안하였다. 기존의 경로선택에서 각각의 계층에 대한 정보를 이용하여 경로를 선택한 것에 비하여 다계층 구조상에서 다 계층의 정보를 활용하여 경로선택에 대한 다각화를 통한 최적의 경로선택이 수행되도록 제안하였다.

• 한국보건간호학회지
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• 제30권2호
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• pp.311-325
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• 2016

Purpose: This study was conducted to examine the individual and community level factors associated with physical activity and to identify its relative effects using a multilevel analysis among Korean adults in certain counties. Methods: A cross-sectional data of 39,547 adults (age range of 19~64 years) living in 82 counties from the 2013 Korean Community Health Survey (KCHS) was analyzed. Individual and social correlates from KCHS and physical environmental data from the Korean Statistical Information Service were collected. A multilevel logistic regression was performed using Stata 10.0 IC. Results: Multilevel analyses showed that the effect of social and physical environmental on engaging in moderate or vigorous physical activity (MVPA) was significant in comparison to the influence of individual correlates. The individual factors that were associated with participating in MVPA included gender, marital status, education, job, and household income. In the community level, social environmental factors associated with engagement in MVPA were higher satisfaction with healthcare service (OR=3.410, 95% CI=1.109~11.269), a high level of social support (OR=5.920, 95% CI=1.459~22.657) and social network (OR=1.025, 95% CI= 1.017~1.032). Conclusion: To promote moderate or vigorous physical activity in Korean adults in some counties, social environmental factors should be considered along with individual correlates.