• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.261-269
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• 2013

u-Health는 최근 기술이며 의료 진단과 건강관리를 위한 새로운 방법론이다. 그러나 이를 실현하려면 몇 가지 기술적 장벽들(이동성, 소형화, 배터리 수명 문제 등)을 넘어서야 한다. 본 논문에서는 u-Health 서비스에 적합한 스마트폰용 스펙트럼 측정 시스템을 개발하였다. 실험 결과 기존 솔루션에 비해 무선이면서 크기가 매우 작지만 성능 면(재현성 비교실험에서 Spectrum, Calibration Curve, Prediction)에서 거의 일치한다는 것을 확인하였다. 따라서 개발된 솔루션은 u-Health 분야에서 널리 활용되어질 것으로 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.865-873
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• 2010

본 논문에서의 새로운 스케줄링은 모바일 간에 실시간으로 요구하는 모든 최소 가용 대역폭, 최대 지연 시간 그리고 다른 부수적인 조건들에 대해 QoS를 보장하는 핸드오버 요청들을 제공하기 위해 제안되었다. 입력으로는 모바일 스테이션이 서비스지역 이동간에서 발생하는 핸드오버 시간에 대한 예측이 필요하다. QoS와 핸드오버 시간을 알게 된 후, 목적지 기지국은 새로운 요청을 위한 핸드오버에 우선순위를 둔다. 그리고 이전의 리소스는 실제로 핸드오버 동안 사용할 수 있는 기회를 조금 더 가지게 된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.91-99
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• 2009

본 논문에서는 모바일 와이맥스환경에서 이동성 예측 알고리즘을 이용한 계층 통합적 핸드오버 기법을 제안한다. 예측 알고리즘은 선형 회귀 (Linear Regression) 분석을 사용하며 분석 데이터 수집을 위해 이동 단말의 신호의 세기를 주기적으로 샘플링한다. 예측을 이용하므로 L3 핸드오버 절차를 L2 핸드오버가 시작되기 전에 시작할 수 있으며 따라서 핸드오버 지연시간을 단축할 수 있다. 실험은 WiMAX Forum에서 정의한 경로 손실 모델 (path loss model) 및 시스템 파라미터를 이용하였다. 실험을 통하여 신호의 세기 예측이 정확하게 이뤄질 수 있으며 핸드오버 지연이 줄어드는 것을 확인하였다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제28권1호
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• pp.71-83
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• 1995

The purpose of the study was to develop generalized equations for estimating stature and weight for the nonambulatory elderly persons. Height weight recumbent knee height total ann length, midarm, waist and calf circumferences, triceps and subscapular skinfolds were measured from over 60 years old 315 ambulatory elderly. The equations to predict stature and weight were derived from participants in the validation sample and were applied to the participants in the cross-validation to test the accuracy and validity of equations. Stature and weight were significantly and negatively associated with age of women and similar patterns observed in men but associated to a slight degree. Knee height and total arm length were highly correlated with stature but the majority of the variances in stature was accounted for by knee height for both the men and women. In men, waist circumference was the most significantly correlated with weight and am, calf circumferences and so forth. But in women arm circumference was the highest then waist and calf circumference in order. The possible predictor variables to estimate of stature were knee height total arm length and age for both elderly men and women. Predictor variables to estimate of weight were recumbent measures of waist am, calf circumferences and knee height for both sexes. Inclusion of skinfold thickness measurements did not improve the prediction power of estimation for weight. When both equations developed from the present study and Chumlea's study were applied to cross-valida-tions samples, the equations derived from present study showed better accuracy and validity. The presentation of prediction equations using two, three, or four recommended measurements allows the selection of an equation based upon the measurements that are possible to collect on an individual basis.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.13-20
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• 2022

본 연구에서는 주행 차량의 실시간 연료소모량을 예측할 수 있는 머신러닝 기법을 제안하고 그 특성을 분석하였다. 머신러닝 학습을 위해 실도로 주행을 실시하여 주행 속도, 가속도, 도로 구배와 함께 연료소모량을 측정하였다. 특성 데이터로 속도, 가속도, 도로구배를, 타깃으로 연료소모량을 지정하여 다양한 머신러닝 모델을 학습시켰다. 회귀법에 해당하는 K-최근접이웃회귀 및 선형회귀와 함께, 분류법에 해당하는 K-최근접이웃분류, 로지스틱회귀, 결정트리, 랜덤포레스트, 그래디언부스팅을 사용하였다. 실시간 연료소모량에 대한 예측 정확도는 0.5 ~ 0.6 수준으로 전반적으로 낮았고, 회귀법의 경우 분류법보다 정확도가 떨어졌다. 총연료소모량에 대한 예측 오차는 0.2 ~ 2.0% 수준으로 상당히 정확했고, 분류법보다 회귀법의 오차가 더 낮았다. 이는 예측 정확도의 기준으로 결정계수(R²)를 사용했기 때문인데, 이 값이 작을수록 타깃의 평균 부근에 예측치가 좁게 분포하기 때문이다. 따라서 실시간 연료소모량 예측에는 분류법이, 총연료소모량 예측에는 회귀법이 적합하다고 할 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.199-208
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• 2023

The emergence of COVID-19 virus has shaken almost every aspect of human life including but not limited to social, financial, and economic changes. One of the most significant impacts was obviously healthcare. Now though the pandemic has been over, its aftereffects are still there. Among them, a prominent one is people lifestyle. Work from home, enhanced screen time, limited mobility and walking habits, junk food, lack of sleep etc. are several factors that have still been affecting human health. Consequently, diseases like diabetes, high blood pressure, anxiety etc. have been emerging at a speed never witnessed before and it mainly includes the people at young age. The situation demands an early prediction, detection, and warning system to alert the people at risk. AI and Machine learning has been investigated tremendously for solving the problems in almost every aspect of human life, especially healthcare and results are promising. This study focuses on reviewing the machine learning based approaches conducted in detection and prediction of diabetes especially during and post pandemic era. That will help find a research gap and significance of the study especially for the researchers and scholars in the same field.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.206-214
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• 2020

본 연구는 만성허리통증자를 대상으로 주관적 허리부위 불안정성 요소(SLIF)와 호흡패턴변화(RPC), 배부운동성(AM) 간의 상관성을 조사하고자 하였으며, 만성허리통증(CLBP)을 가진 36명의 성인이 본 연구에 참여하였다. 대상자들은 28개 항목의 SLIF 양성반응 조사 후, 양성반응 수(PRN)에 따라 3개 그룹으로 나뉘었다. 노력성호흡운동과 운동조절훈련 동안에 총 12개의 비생리학적 호흡패턴변화를 관찰과 촉지를 통해 조사하였고, 3가지의 호흡패턴변화[갈비가로막 호흡패턴변화(CDRPC), 호흡정지변화(BHC), 전체 호흡패턴변화(TRPC)] 점수를 산출하였다. 배부 운동성 변화는 줄자를 이용하여 몸통의 칼돌기(AM1)와 10^th 갈비뼈(AM2) 수준에서 최대 흡기와 호기 사이의 둘레 길이 차이로 조사하였다. SLIF의 양성 반응수에 따라 RPC 점수와 AM을 비교하고, 이들의 상관성을 분석하였다. 그 결과, SLIF 양성반응수는 CDRPC 점수, BHC 점수, 전체 RPC 점수와 양의 상관성을, AM1과 AM2와는 음의 상관성을 나타내었다. 본 연구결과에 기초하여, SLIF 검사의 양성결과 조합은 CLBP자의 비생리적 호흡패턴변화에 대한 예측 변수가 될 수 있고, 이러한 임상적 예측은 평가시간의 절약과 함께 효율적 치료접근에 도움이 될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권1호
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• pp.1-14
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• 2002

이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽 제공에 관련된 가장 중요한 이슈는 이동 호스트(클라이언트)에게 지속적인 QoS(Quality of Service)를 보장하는 것이다. 그러나, 핸드-오프를 초래하는 클라이언트의 이동성으로 인해 클라이언트와 네트워크간에 협상된 QoS가 보장되지 못할 수도 있다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽에 대해 지속적인 QoS를 지원하기 위한 호 수락 제어 메커니즘을 제안한다. 각 셀은 핸드-오프 호를 위해 이웃 셀로부터 대역폭을 예약한다. 만약, 핸드-오프 호를 위해 필요 이상으로 대역폭이 예약된다면 신규 호의 블록킹 확률이 증가하므로, 핸드-오프 호를 위해 예약할 대역폭의 크기를 정확히 결정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 예약할 대역폭의 정확한 크기를 결정하고, 네트워크 상태에 다라 이 크기를 적응적으로 조정하기 위해 MPP(Mobility Pattern Profile)와 2-계층 셀 구조를 기반으로 한 적응적 대역폭 예약을 제안한다. 또한, MPP를 이용한 다음-셀 예측 기법과 적응적 대역폭 예약을 기반으로 한 호 수락 제어 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서 제시된 호 수락 제어 메커니즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 블록킹률, 핸드-오프 호 종료율, 대역폭 이용률을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 호 수락 제어 메커니즘의 성능이 NR-CAT1, FR-CAT1, AR-CAT1과 같은 기존의 메커니즘들보다 우수함을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권8A호
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• pp.1329-1337
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• 2001

최근 광대역 통신망을 무선 영역까지 확장하고자 하는 노력의 일환으로 무선 ATM 시스템에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 무선 ATM에서는 셀의 반경이 작아져서 핸드오버가 자주 일어나게 되는데 이는 QoS 저하를 야기하며, 핸드오버를 위한 채널이 부족하면 호가 절단되는 현상을 야기하게 된다. 이를 방지하기 위하여 본 논문에서는 QoS 보장이 용이하고, 채널 할당을 효율적으로 할 수 있는 핸드오버 방식을 제안한다. 대부분의 사용자는 일정한 패턴을 따라 이동함을 이용하여 이 패턴에 따라 핸드오버에 필요한 채널을 예약하고, 단말의 이동 시 신속한 핸드오버를 수행하게 된다. 제안한 알고리즘을 사용할 경우 핸드오버 호의 절단율을 줄일 수 있고, 채널 사용도 효율적으로 이루어진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.412-415
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• 2011

본 논문에서는 정적 무선 센서 네트워크상의 클러스터링 기법인 EECS(Energy Efficient Clustering Scheme)의 노드와 Base Station간의 거리를 고려한 head 선출 과정에 노드의 이동성 및 미래 위치 예측을 융합하여 확장한 새로운 동적환경상의 클러스터링 기법 EECS-M(Energy Efficient Clustering Scheme in Mobile wireless sensor networks)을 제안한다. 실험을 통하여 EECS-M이 동적 환경상의 LEACH-M, WCA 및 정적 환경상의 EECS, LEACH 클러스터링 알고리즘들에 비해 life time 및 life time 대비 네트워크의 잔여 에너지 측면에서 성능향상을 가진다는 것을 보인다.