• 융합보안논문지
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• 제13권4호
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• pp.19-25
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• 2013

백본(코어) 네트워크에서 유연하고 안정적인 품질이 보장되는 서비스 제공에 대한 요구가 폭발적으로 증가하면서 이러한 요구를 수용하기 위해 제어평면의 프로토콜로 MPLS/GMPLS가 도입되었다. GMPLS 기반 제어평면에서 경로계산 및 상호연동 기능은 최적의 서비스 품질을 제공하기 위한 핵심기술 중의 하나이다. 이를 위해 IETF에서는 Path Computation Element (PCE) 구조를 제안하였다. PCE는 경로계산 전용의 네트워크 요소이며 경로계산을 요청하는 Path Computation Clients (PCC) 와 경로계산을 수행하는 PCE 간의 통신은 PCE 프로토콜 (PCEP)을 이용한다. 본 논문은 PCE 기반 경로계산 구조에 대해서 살펴보고 이를 기반으로 PCEP 설계 및 구현을 위한 몇 가지 요소를 제시하였다. 우선 본 논문에서는 PCEP Finite State Machine (FSM)을 포함하여 각 상태에서 필요한 동작 요소를 정리하였다. 또한 본 논문에서는 PCEP에서 제공하는 통신 채널을 효과적으로 제어하기 위한 내부/외부 인터페이스를 더불어 제안하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.781-785
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• 2016

실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제24권5호
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• pp.77-88
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• 2006

본 연구는 복합교통망의 실시간적 운영전략에 활용 가능한 동적 K최소시간경로탐색알고리즘을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 정적 K경로탐색에 적용되었던 전체경로삭제방안을 동적 최적경로탐색알고리즘에 확장 적용함으로써 복합교통망에서 시간종속적으로 변화하는 수단-링크 통행시간과 수단-링크간의 환승비용에 기초하여 경로를 순차적으로 탐색하는 K경로알고리즘을 제시하였다. 특히, 링크기반동적표지를 적용함으로써 수단간 환승시 발생되는 환승이동, 환승대기 및 기타 환승행태를 용이하게 모사하면서 최적해를 도출하도록 하였다. 최적식과 함께 제시된 알고리즘은 복잡도계산을 통해 효율성을 살펴보았으며. 버스와 지하철로 구성된 소규모 가상네트워크에 대해 적용해 봄으로써 알고리즘의 검증 및 활용성을 검토해 보았다.

• 정보관리학회지
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• 제36권2호
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• pp.57-77
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• 2019

대표적인 앙상블 기법으로서 랜덤포레스트(RF)를 문헌정보학 분야의 학술지 논문에 대한 자동분류에 적용하였다. 특히, 국내 학술지 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 트리 수, 자질선정, 학습집합 크기 등 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 이를 통해, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)에 대하여 랜덤포레스트(RF)의 성능을 최적화할 수 있는 방안을 모색하였다. 결과적으로 국내 학술지 논문의 자동분류에서 랜덤포레스트(RF)는 트리 수 구간 100~1000(C)과 카이제곱통계량(CHI)으로 선정한 소규모의 자질집합(10%), 대부분의 학습집합(9~10년)을 사용하는 경우에 가장 좋은 분류 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.

• Translational and Clinical Pharmacology
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• 제26권3호
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• pp.118-127
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• 2018

The safety and efficacy of fimasartan have been evaluated through post-marketing surveillance in real world clinical practice. The multi-center, prospective, open-label and non-interventional study. A total of 3,945 patients (3,729 patients for safety assessment and 3,473 patients for efficacy assessment) were screened in patients with essential hypertension in 89 study centers from 9 September 2010 through 8 September 2016. Among the total patients, 2,893 patients (77.6%) were administered fimasartan for 24 weeks or longer and were classified as 'patients with long-term follow-up', and the additional safety and efficacy analysis were performed. The improvement was defined as systolic blood pressure (SBP) controlled to ${\leq}140mmHg$ or decreased SBP differences ${\geq}20mmHg$ after treatment or diastolic blood pressure (DBP) controlled to ${\leq}90mmHg$ or decreased DBP differences ${\geq}10mmHg$ after treatment. Adverse drug reactions (ADRs) were reported in 3.8% patients; dizziness, and hypotension were the most frequently reported ADRs in total patients. The results of patients with long-term follow-up were comparable with total patients. The overall improvement rate in all efficacy assessment at the last visit was 87.1% (3,025/3,473 patients). The overall improvement rate of the patients with long-term follow-up was 88.9%. Fimasartan was well tolerated, with no new safety concerns identified and an effective treatment in the real world clinical practice for Korean patients with hypertension.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제27권2호
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• pp.193-200
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• 2019

Ceramide metabolism is known to be an essential etiology for various diseases, such as atopic dermatitis and Gaucher disease. Glucosylceramide synthase (GCS) is a key enzyme for the synthesis of glucosylceramide (GlcCer), which is a main ceramide metabolism pathway in mammalian cells. In this article, we developed a liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) method to determine GCS activity using synthetic non-natural sphingolipid C8-ceramide as a substrate. The reaction products, C8-GlcCer for GCS, could be separated on a C18 column by reverse-phase high-performance liquid chromatography (HPLC). Quantification was conducted using the multiple reaction monitoring (MRM) mode to monitor the precursor-to-product ion transitions of m/z $588.6{\rightarrow}264.4$ for C8-GlcCer at positive ionization mode. The calibration curve was established over the range of 0.625-160 ng/mL, and the correlation coefficient was larger than 0.999. This method was successfully applied to detect GCS in the human hepatocellular carcinoma cell line (HepG2 cells) and mouse peripheral blood mononuclear cells. We also evaluated the inhibition degree of a known GCS inhibitor 1-phenyl-2-decanoylamino-3-morpholino-1-propanol (PDMP) on GCS enzymatic activity and proved that this method could be successfully applied to GCS inhibitor screening of preventive and therapeutic drugs for ceramide metabolism diseases, such as atopic dermatitis and Gaucher disease.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-17
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• 2019

Objectives: This study was performed to compare the dietary life of single- and non single-person households in the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). Methods: A nationally representative sample of 20,421 19-64-year-olds who had 24-hour recall data was taken from the 2014-2016 Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). Single- and non single-persons were compared for nutrient intake, dietary behaviors, food consumption patterns, nutrition education and confirm nutrition label. Results: The dietary intakes of dietary fiber and iron were lower in single-person households than in non single-person households. The lower the level of education and income, the lower the nutrient intake of single-person households. In the case of those aged 19 to 29, the breakfast skipping rate was higher in single-person households than in non single-person households. The higher the education level, the higher the breakfast skipping rate and the eating out frequency in the single-person households. In the food intake survey, the frequency of healthy food intake in single-person households was much lower than that of non single-person households. The confirmation rate of nutrition labeling was lower in single-person households than in non single-person households. Conclusions: This study shows that single-person households have poorer health-nutritional behaviors than multi-person households. Therefore, a nutrition education program based on the data of this study needs to be developed for health promotion of single-person households.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.50-56
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• 2020

현재 심층 신경망 이론 및 응용 연구의 빠른 개발로 얼굴 인식의 효과가 향상되고 있다. 그러나 심층 신경망 계산의 복잡성과 탐지 환경의 복잡성으로 인해 얼굴을 빠르고 정확하게 감지하는 방법이 주요 문제가 된다. 이 논문은 FDDB, LFW 및 FaceScrub 공개 데이터 세트를 훈련 표본을 사용하는 단순한 MTCNN 모델을 기반으로 둔다. MTCNN 모델을 분류하고 소개하면서 학습 훈련 속도를 높이고 성능을 향상하는 방법을 모색합니다. 본 논문에서는 다이내믹 이미지 피라미드 기술을 이용하여 기존 이미지 Pyramid 기술을 대체하여 샘플을 분할하고 MTCNN 모델의 OHEM을 훈련에서 제거하여 훈련 속도를 향상시켰다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.131-138
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• 2022

Git의 커밋 메시지는 프로젝트 생명주기와 밀접한 연관성을 지니고 있으며, 이러한 특성에 의해 프로젝트 운영 활동의 위험요소와 프로젝트 현황 등을 파악하여 비용 절감과 작업효율 개선 등에 큰 기여를 할 수 있다. 이와 관련한 분야 중 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 유형으로 분류하는 많은 연구가 있으며 연구 중 최대 정확도는 87%다. 본 논문에서는 커밋 분류 모델을 이용한 솔루션 등의 활용을 목적으로 진행 하였고 기존에 발표된 모델들보다 정확도를 높여 모델의 신뢰성을 높이기 위해 여러 모델을 조합한 복합 분류 모델을 설계하고 구현하였다. 본문은 자동화 레이블링 및 소스 변경 내용을 추출하여 데이터셋을 구성하고 디스틸 버트(DistilBERT) 모델을 이용하여 학습시켰다. 검증결과 기존 연구에서 보고된 최대 87%보다 8%가 향상된 95%의 F1 점수 값을 얻어 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과를 이용하면 모델의 신뢰성을 높이고 이를 이용해 소프트웨어 및 프로젝트관리 등의 솔루션에 적용이 가능할 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제35권6호
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• pp.739-754
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• 2022

텍스트 데이터는 일반적으로 많은 변수를 포함하고 있으며 변수들 사이의 연관성도 높아 통계 분석의 정확성, 효율성 등에서 문제가 생길 수 있다. 이러한 문제점에 대처하기 위해 목표 변수가 주어진 지도 학습에서는 목표 변수를 잘 설명할 수 있는 단어들을 선택하여 이 단어들만 통계 분석에 이용하기도 한다. 반면, 비지도 학습에서는 목표 변수가 주어지지 않으므로 지도 학습에서와 같은 단어 선택 절차를 활용하기 어렵다. 이 연구에서는 토픽 모형을 이용하여 지도 학습에서의 목표 변수를 대신할 수 있는 토픽을 생성하고 각 토픽별로 연관성이 높은 단어들을 선택하는 단어 선택 절차를 제안한다. 제안된 절차를 실제 텍스트 데이터에 적용한 결과, 단어 선택 절차를 이용하면 많은 토픽에서 공통적으로 자주 등장하는 단어들을 제거함으로써 토픽을 더 명확하게 식별할 수 있었다. 또한, 군집 분석에 적용한 결과, 군집과 범주 사이에 높은 연관성을 가지는 군집 분석 결과를 얻을 수 있는 것으로 나타났다. 목표 변수에 대한 정보없이 토픽 모형을 이용하여 선택한 단어들을 분류 분석에 적용하였을 때 목표 변수를 이용하여 단어들을 선택한 경우와 비슷한 분류 정확성을 얻을 수 있음도 확인하였다.