• Imaging Science in Dentistry
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• 제50권2호
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• pp.81-92
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• 2020

Intelligent systems(i.e., artificial intelligence), particularly deep learning, are machines able to mimic the cognitive functions of humans to perform tasks of problem-solving and learning. This field deals with computational models that can think and act intelligently, like the human brain, and construct algorithms that can learn from data to make predictions. Artificial intelligence is becoming important in radiology due to its ability to detect abnormalities in radiographic images that are unnoticed by the naked human eye. These systems have reduced radiologists' workload by rapidly recording and presenting data, and thereby monitoring the treatment response with a reduced risk of cognitive bias. Intelligent systems have an important role to play and could be used by dentists as an adjunct to other imaging modalities in making appropriate diagnoses and treatment plans. In the field of maxillofacial radiology, these systems have shown promise for the interpretation of complex images, accurate localization of landmarks, characterization of bone architecture, estimation of oral cancer risk, and the assessment of metastatic lymph nodes, periapical pathologies, and maxillary sinus pathologies. This review discusses the clinical applications and scope of intelligent systems such as machine learning, artificial intelligence, and deep learning programs in maxillofacial imaging.

• 중환자간호학회지
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• 제13권2호
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• pp.24-35
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• 2020

Purpose : This study aimed to determine whether the Korean Patient Classification System for Neonatal Care Nurses (KPCSN) properly measures neonatal intensive care needs and to compare the scale's results with those of the Workload Management System for Critical Care Nurses (WMSCN). Methods : Data were collected from the medical records of 157 patients who were admitted to the NICU of a university hospital, in D city. Two types of patient classification systems were applied to investigate the total points and distributions to investigate the total points and distributions by categories and compare relationships and classification groups between two scales. Finally, the score distribution among the classification groups was analyzed when the KPCSN was applied. Results : Scores on the KPCSN for the feeding, monitoring, and measure categories were 19.16±15.40, 16.88±3.52, and 9.13±4.78, respectively. Classification group distribution of the KPCSN was as follows : 1.9% for the first group, 24.2% for the second group, 58% for the third group, and 15.9% for the fourth group. The classification group distribution of the WMSCN was as follows: 35.7% for the third group, 61.1% for the fourth group, and 3.2% for the fifth group. Finally, the scores by categories were analyzed according to KPCSN classification group, and the characteristics of the patients' nursing needs were identified for each classification group. Conclusion : Results of this study indicate that the KPCSN effectively measures feeding needs, which account for many nursing activities in neonatal intensive care. Comparisons between the KPCSN and WMSCN classification group scores and distribution ratios verified the correlation and significance of nursing requirements.

• 한국항행학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.19-26
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• 2004

본 논문은 군에서 운용중인 대공포 사격 훈련용으로 개발한 무인 표적기용 자동비행시스템 개발에 관한 논문이다. 조종사에 의해 수동으로 운용중인 표적기를 자동화함으로써 조종사 측면에서는 비행업무를 경감시키고, 군 측면에서는 사격훈련 예산절감이라는 장점을 가지게 된다. 현재까지 개발된 대부분의 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 항공기 자세를 측정하기 위해 AHRS(Attitude & Heading Reference System)와 IMU(Inertial Measurement Unit)등의 고가의 센서를 장착하고 있지만 이를 장착하고 무인기를 사격훈련용으로 사용하기에는 예산절감이라는 목적에 적합하지 않다. 이에 본 논문은 저가의 센서를 장착하고 자동비행이 가능하도록 저가형 자동비행시스템을 개발하였으며, 자동비행 컴퓨터를 포함한 센서, 전원모듈, 스위칭 모듈, 모니터링 모듈, RC 수신기를 하나의 모듈로 단일화하여 통합형 자동비행시스템을 개발하였다. 또한 비행시험을 통하여 자동비행시스템 성능을 입증하였다.

• 임상간호연구
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• 제18권2호
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• pp.251-263
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• 2012

Purpose: It was necessary for developing a neonatal classification system based on nursing needs and direct care time. This study was, thus, aimed at identifying nursing activities and measuring the standard nursing practice time for developing a neonatal patient classification system in Neonatal Intensive Care Unit (NICU). Methods: The study was taken place in 8 general hospitals located in Seoul and Kyungi province, South Korea from Dec, 2009 to Jan, 2010. By using 'the modified Workload Management System for critical care Nurses' (WMSN), nursing categories, activities, standard time, and task frequencies were measured with direct observation. The data were analyzed by using descriptive statistics. Results: Neonatal nursing activities were categorized into 8 areas: vital signs (manual), monitoring, activity of daily living (ADL), feeding, medication, treatment and procedure, respiratory therapy, and education-emotional support. The most frequent and time-consuming area was an ADL, unlike that of adult patients. Conclusion: The findings of the study provide a foundation for developing a neonatal patient classification system in NICU. Further research is warranted to verify the reliability and validity of the instrument.

• KNOM Review
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• 제24권1호
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• pp.1-12
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• 2021

VM (Virtual Machine) live migration은 VM에서 동작하는 서비스의 downtime을 최소화하면서 해당 VM을 다른 서버 노드로 이전시키는 서버 가상화 기술이다. 클라우드 데이터센터에서는 로드밸런싱, 특정 위치 서버로의 consolidation 통한 전력 소비 감소, 서버 유지보수(maintenance) 작업 중에도 사용자에게 무중단 서비스를 제공하기 위한 목적 등으로 VM live migration 기술이 활발히 사용되고 있다. 또한 고장 및 장애 상황이 예측되거나 그 징후가 탐지되는 경우, 예방 및 완화 수단으로 활용될 수 있다. 본 논문에서 우리는 두 가지 선제적(proactive) VNF live migration 방법을 제안하며, 첫 번째 방법은 서버 로드밸런싱에 VNF live migration 기법을 사용하며 두 번째 방법은 고장 예측에 기반하여 고장 회피 목적으로 VNF live migration을 사용한다. 선제적 migration을 위한 예측에 머신러닝(기계학습)을 활용하며 실험을 통해 그 실효성을 검증한다. 특히 두 번째 방법에 대해 vEPC (Virtual Evolved Packet Core)의 고장 상황을 case study한 결과를 제시한다.

• 임상간호연구
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• 제15권1호
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• pp.5-17
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• 2009

Purpose: This study was to develop a factor-type patient classification system for general nursing unit based on nursing needs (KPCS; Korean patient classification system for nurses). Method: We reviewed workload management system for nurses(WMSN) of Walter Reed Medical Center, Korean patient classification system for ICU, and nursing activities in nursing records and developed the first version of KPCS. The final version KPCS was evaluated via validity and reliability verifications based on panel discussions and data from 800 patient classifications. Content validity was performed by Delphi method and concurrent validity was verified by the correlation of two tools (r=.71). Construct validity was also tested by medical department (p<.001), patient type (p<.001), and nurse intuition (p<.001). These verifications were performed from April to October, 2008. Results: The KPCS has 75 items in classifying 50 nursing activities, and categorized into 12 different nursing area (measuring vital sign, monitoring, respiratory treatment, hygiene, diet, excretion, movement, examination, medication, treatment, special treatment, and education/emotional support). Conclusion: The findings of the study showed sound reliability and validity of KPCS based on nursing needs. Further study is mandated to refine the system and to develop index score to estimate the necessary number of nurses for adequate care.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.417-426
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• 2024

일반적으로 머신러닝을 수행하기 위해서는 딥러닝 모델에 대한 사전 지식과 경험이 필요하고, 데이터를 연산하기 위해 고성능 하드웨어와 많은 시간이 필요하게 된다. 이러한 이유로 머신러닝은 임베디드 프로세서에서 실행하기에는 많은 제약이 있다.본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 머신러닝의 과정 중 콘볼루션 연산(Convolution operation)에 유전 알고리즘을 적용하여 선택적 콘볼루션 연산(Selective convolution operation)과 학습 방법을 제안한다. 선택적 콘볼루션 연산에서는 유전 알고리즘에 의해 추출된 픽셀에 대해서만 콘볼루션을 수행하는 방식이다. 이 방식은 유전 알고리즘에서 지정한 비율만큼 픽셀을 선택하여 연산하는 방식으로 연산량을 지정된 비율만큼 줄일 수 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 적용한 머신러닝 연산의 심화학습을 진행하여 해당 세대의 적합도가 목표치에 도달하는지 확인하고 기존 방식의 연산량과 비교한다. 적합도가 충분히 수렴할 수 있도록 세대를 반복하여 학습하고, 적합도가 높은 모델을 유전 알고리즘의 교배와 돌연변이를 통해 다음 세대의 연산에 활용한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권3호
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• pp.407-416
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• 2003

데이터베이스의 사용이 증가하고 다루어야 하는 데이터의 양이 방대해지면서 데이터베이스 시스템을 효율적으로 사용하기 위한 성능 관리 기술이 중요해지고 있다. 특히 데이터 웨어하우스는 대용량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석을 수행하거나 전략적 의사 결정을 위해 사용하기 때문에 신속한 질의 응답을 위한 성능 관리가 무엇보다 중요하다. 데이터 웨어하우스는 일반 운영계 시스템과는 다른 목적과 특성을 가지기 때문에 그에 적합한 성능 모니터링 방법 및 튜닝 기술이 필요하다. 본 연구에서는 OLTP(On-Line Transaction Processing)용 오라클 데이터베이스를 위한 국산 성능 관리 도구인 DBMax를 데이터 웨어하우스 환경에 적합하도록 기능을 확장한다. 우선 데이터 웨어하우스 응용 분야를 지원하기 위한 오라클 9i의 요약 관리(summary management) 기능과 ETL(Data Extraction, Transformation and Loading) 기능을 중심으로 데이터 웨어하우스 시스템의 성능 관리시 고려해야 할 요구 사항을 분석하고 이를 지원하는 DBMax의 확장 아키텍처를 설계 및 구현한다. 구체적으로 요약 관리와 ETL 작업을 지원하기 위한 오라클 9i의 다양한 스키마 객체에 대한 정보와 성능 관련 지표를 제시하여 데이터 웨어하우스 환경에서 수행되는 질의에 대한 SQL 튜닝 기능을 강화한다. 또한 사후 분석을 위한 BBMax의 로그 파일에서 의미 있는 SQL 문을 추출하여 잠재적으로 유용한 실체화된 뷰를 추천하는 요약 권고 기능을 추가한다.

• 한국치위생학회지
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• 제11권4호
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• pp.557-569
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• 2011

Objectives : Based on the system and control activity for the monitoring system made of components for infection control at dental hospitals and infection rate reporting, and the role of trained infection control staff, this study tried to understand approaches to the effective infection control program by surveying infection control at dental hospitals in Korea. Methods : The survey was conducted from December 14,2010 to January 31,2011 for 121 dental hospitals in Korea. For statistical analysis, PASW Statistic 18 was used. Results : And following conclusions were reached. 1. As for the infection control system at dental hospitals, 54.7% has an infection control committee, 58.7% infection control staff, 78.5% infection control rules, and 39.7% annual infection control plan and record. 2. As for surveillance indexes to report infection rates, 50.4% has the reporting system for staff's exposure to infectious disease and needle pricking. The average number of exposures to infectious disease was $0.28{\pm}2.23$ and that of needle pricking was $1.83{\pm}5.39$. 3. As for infection control indexes, it was reviewed whether infection control rules were implemented according to operation agents, general hospitals were more active in staff infection control, and hospitals annexed to a dental university or special legal entity were more active in microorganism control. As for use of personal protection gear, there was no significant difference among operation agents. More than 71% of operators and their assistants said they did not replace their masks between patients. 4. As for personnel indexes for effective infection control staff, most hospitals designated dental hygienists, which was followed by dental doctors (or doctors). Where their workload was reviewed, the ratio of other work such as treatment was relatively higher than that of infection control (n=71). Conclusions : These results show dental hospitals in Korea have a certain level of infection control system. As infection indexes are managed mainly for staff members, patient monitoring is needed, and trained and effective infection control staff should be designated. This study reviewed surveillance, infection control and personnel indexes. And further studies are needed in the future.

• 한국항해항만학회지
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• 제43권4호
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• pp.250-255
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• 2019

본 연구는 유선, 어선 등이 관제대상으로 확대됨에 따라 해당 선박이 VTS(Vessel Traffic Service) 관제사에게 미치는 충돌사고 위험도를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 VTS 관제사를 대상으로 설문을 하고 소형선박의 범위를 정하여 부산 VTS 관제 구역을 항해하는 일반상선과 소형선박의 침로 등을 3일간 조사하였다. 이를 VTS 관제사 관점에서의 충돌위험 평가모델(CoRI)로 위험도를 구한 결과, 침로 편차에 따른 위험도의 증가 감소 패턴은 비슷하였고, 최댓값과 최솟값은 큰 차이가 없었다. 또한 대부분 VTS 관제사는 선박근접상황에 대해 안전하게 관제할 수 있는 최소 시간으로 3분이 필요하다 응답하였는데, 소형선박의 충돌위험도는 3분의 시간 동안 매우 급격하게 위험도 변화를 보여 VTS 관제사의 업무량 증가와 집중도 저하 우려가 있다고 판단된다. 본 연구는 소형선박의 관제대상 포함 여부가 VTS 관제사에게 미치는 영향을 충돌위험도로 검토한 것으로, 향후 다양한 사례를 통한 CoRI 모델의 각 지수에 대한 분석과 검증을 통해 관제 대상 선박의 적절한 범위 설정을 위한 방안 마련에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.