목적 : 건진센터 종양 검사가 정상범위 내에서 재검기준이 명확히 설정되어 있지 않아 검사자마다 각자의 재검기준에 따라 재검을 시행함에 따라 재검상의 편차가 크고 일괄적이지 못했다. 이를 개선하기 위해 정상치이하값에서의 재검기준을 마련하고 정상치이하인 값에서 trend 결과를 관리할 수 있는 본원 OCS QC (order communication system quality control)프로그램을 이용하여 건진 센터 종양 검사의 결과보고오류에 개선을 하고자 한다. 대상 및 방법 : 2009년 2월부터 3월까지 본원 건진 센터에서 종양 검사(AFP, CEA, CA19-9, CA125, PSA)를 실시한 환자들을 대상으로 하였다. 우선 각 검사의 정상범위에서 Inter assay CV%를 구하여 screening 기준 값을 설정하였다. OCS QC program에 진료과, 대상 검사종목, screening 기준 값을 입력하여 기준 값에 벗어난 결과는 색깔에 반전을 주었다. 1차로 5가지종양 검사를 전 결과대비 ${\pm}$ 30% 기준을 벗어난 screening 건수를 구하였고 2차로 각각의 종양 검사에 대해 전 결과 대비 AFP는 ${\pm}$ 60%, CEA와 CA19-9는 ${\pm}$50%, CA125와 PSA는 ${\pm}$40%로 기준 값을 상향조정하여 screening 건수를 구하였으며 정상치 이하에서의 재검기준도 설정하여 비교하였다. 결과 : 1차 screening 건수 백분율은 30~40%의 결과를 얻었고, 2차 screening 건수 백분율은 AFP 26.1%, CEA 18.9%, CA19-9 17.3%, CA-125 18.7%, PSA 21.0%로 평균 20%의 screening 백분율을 얻었다. 정상치 이하에서의 재검기준은 AFP 5.0이하$\leftrightarrow$10.0이상, CEA 1.0이하$\leftrightarrow$3.0이상, 2.0이하$\leftrightarrow$4.0이상, CA19-9와 CA-125 10.0이하$\leftrightarrow$30.0이상, PSA 1.0이하$\leftrightarrow$2.0이상으로 정하였으며 평균 20.4%의 screening 백분율에 재검기준을 적용시켜 실제 재검사 건수를 얻었다. 2달 동안 재검사 건수는 AFP 0건, CEA 15건, CA19-9 3건, CA-125 2건, PSA 5건이었다. 결론 : OCS QC 프로그램을 이용하여 시스템적인 재검기준을 마련함으로 검사자간 재검 실시 편차의 감소가 있었고 정상치 이하 값에서 결과보고오류에 대해 개선이 있을 것으로 사료된다.
최근 인터넷의 보편화와 정보통신 기술의 발달로 인해 인터넷을 통한 정보검색이 일상화 됨에 따라 주식에 관한 정보 역시 검색엔진, 소셜네트워크서비스, 인터넷 커뮤니티 등을 통해 획득하는 경우가 잦아졌다. 특정 단어에 대한 키워드 검색량은 사용자의 관심도를 반영하기 때문에 다양한 연구에서 개별 기업에 대한 인터넷 검색량은 투자자의 관심도에 대한 척도로서의 사용가능성을 각광받았다. 특정 주식에 대한 투자자의 관심이 증가할 때 일시적으로 주가가 상승하였다가 회복하는 반전현상은 여러 연구를 통해 검증되어 왔지만 그 동안 투자자의 관심도는 주로 주식거래량, 광고 비용 등을 사용해 간접적으로 측정되었다. 본 연구에서는 국내 코스닥 시장에 상장된 기업에 대한 인터넷 검색량을 투자자의 관심의 척도로 사용하여 투자자의 관심에 근거한 주가변동성의 변화를 전체 시장 측면과 산업별 측면에서 관찰한다. 또한 투자자 관심이 야기한 가격압박에 의한 주가 반전현상의 존재를 코스닥 시장에서 검증하고 산업 간의 반전정도의 차이를 비교한다. 실증분석 결과 비정상적인 인터넷 검색량 증가는 주가변동성의 유의적인 증가를 가져왔고 이러한 현상은 IT S/W, 건설, 유통 산업군에서 특히 강하게 나타났다. 비정상적인 인터넷 검색량의 증가 이후 2주 간 주가변동성이 증가하였고 3~4주 후에는 오히려 변동성이 감소하는 것을 확인하였다. 이러한 주가 반전현상 역시 IT S/W, 건설, 유통 산업군에서 보다 극단적으로 발생하는 것으로 나타난다.
본 연구는 지하공간에서의 보행자를 위한 사인 시스템의 구축 방법에 관한 연구로, 대전시 지하상가의 사인을 사례로 이하의 조사를 실시하였다. 1)지하상가에서의 사인의 종류를 구분(區分)하고, 구간별(區間)종류의 기수(基數)비교.2)사언을 설치장소별(別),종류별,기능별,정보내용별로 구분하고, 그 기수의 비교.3)높이에 의한 사인의 종류를 구분하고,설치장소별에의 비교.4) 설치장소별 사인의 패턴(pattern)화. 그 결과, 현재 대전시 지하상가에서의 보행자사인은, 규칙적으로 일정하게 설치되어 있는 일정형(一定型)과,설치 장소에 따라 밀도 (密度)의 차(差)가 큰 밀집형(密集型)의 분포특성으로 나눌 수 있었다. 또한,사인의 종류와 기수의 차가 크고 사인이 출입구에 집중되어 있는 것, 사인에 있어서 설치장소에 따라 기능의 차가 큰 것에서, 설치장소에 따른 정보의 불규칙한 집중과 개성의 유무(有無)둥의 문제점이 나타났다 .그리고 북측( 北測)과 남측(南測)에서의 사인의 설치 수(數)에 차가 크고, 대부분의 사인이 남측에 집중되어 있는 것에서 정보의 종류와 양(量)에 있어서 편중(偏重)된 설치 상의 문제점이 나타났다 . 이에 해결책으로 사인을 설치함에 있어서 정보의 종류에 일관성을 가짐과 동시에 장소에서의 인식이 쉽도록 적절한 정보제공의 필요성을제시하였다
무선통신 시스템에서는 운용하는 송신기나 수신기의 이동에 의해서 도플러 주파수 천이가 발생하며, 도플러 주파수 천이나 송수신기 사이에 존재하는 주파수 오프셋을 제거해야 원하는 성능을 얻을 수 있다. FTS(Flight Termination System)는 공공의 안전과 발사체의 비정상적인 임무 수행을 막기 위해서 사용되는데 발사체의 경우에는 지구 탈출을 위해서 초기 속도가 아주 빠르고 그에 따라서 도플러 주파수 천이도 아주 크다. 최근 차세대 FTS의 도입을 위한 연구가 활발히 진행 중이며, 새로운 FTS를 도입하기 위해서는 도입하는 시스템에 대한 도플러 주파수의 영향을 검토해야 한다. 본 논문에서는 발사체의 도플러 주파수 천이가 FTS 수신기의 성능에 미치는 영향을 분석하였으며, 디지털 방식의 FTS와 톤 방식의 FTS에 미치는 영향으로 나누어 분석하였다. 디지털 방식의 FTS인 EFTS(Enhanced FTS)에서는 비동기 DPSK(Differential PSK)와 비동기 CPFSK(Continuous Phase FSK)에 미치는 영향을 중점적으로 검토하였고, 200Hz의 도플러 주파수 천이가 채널코딩을 적용한 비동기 DPSK와 비동기 CPFSK에 미치는 영향을 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 BER이 $10^{-5}$ 근처에서 RS코딩은 약 0.5dB의 $E_b/N_o$가 악화되었고, 컨볼루션코딩과 BCH코딩은 성능변화가 거의 없거나 $E_b/N_o$가 0.1dB 정도 악화되었다. 톤 방식의 FTS에서는 수신기가 직교검파기를 사용하는 경우에 대해서 분석하였으며, 직교검파인 경우에는 도플러 주파수 천이의 영향을 거의 받지 않는다.
최근에 클라우드 환경의 발전과 더불어 다양한 영역에서 웹을 통한 서비스가 확대되고 있다. 사용자가 웹 서비스에 접속할 때마다 웹 서버에 사용자의 로그 정보가 저장된다. 이러한 로그 정보는 사용자의 웹 서비스 성향을 분석하는 자료로 활용되며 또한 시스템에서 보안 문제가 발생시에 사용자의 시스템 접속을 추적하기 위한 중요한 자료로 사용된다. 현재 대부분 웹 서버의 경우 사용자의 로그 정보를 중앙 집중 방식으로 관리한다. 사용자 로그 정보를 중앙 집중식으로 관리할 경우 운영 측면에서 단순하지만 외부의 악의적인 공격에 매우 취약한 단점을 갖는다. 중앙 집중 관리의 경우 외부 공격에 의해 웹 서버에 저장된 사용자 로그 정보가 임의로 조작될 수 있으며 심한 경우 조작된 정보가 유출될 수 있다. 이러한 경우 웹 서비스의 신뢰를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 웹 서버의 공격에 대한 원인 발생지와 공격자의 추적이 어려워진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 중앙 집중식 로그 관리 방법의 대안으로 블록체인 기술을 적용하여 클라우드 환경에서 사용자 로그 정보를 관리하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자의 로그 정보가 클라우드 환경을 갖는 프라이빗 네트워크에 블록체인으로 분산 저장되기 때문에 외부 공격으로부터 안전하게 로그 정보를 관리할 수 있다.
현재 국내의 정부 R&D 사업은 300여개에 이르고 있고, 이를 사업의 특성별로 16개 국가R&D 관련 부처 청의 15개 대표연구관리 전문기관에서 각각 관리하고 있다. 이로 인하여 발생하는 국가 R&D에 대한 중복 투자와 체계적인 R&D연구과제 및 성과관리의 미흡으로 R&D 투자의 효율성에 대한 문제가 계속해서 제기되고 있다. 그러한 가운데 이러한 문제를 해결하기 위하여 교육과학기술부는 국가연구개발의 기획에서 성과활용에 이르기까지 연구개발의 효율화를 지원할 수 있는 국가 R&D 포털시스템으로써 국가과학기술종합정보시스템(NTS)을 구축하고 있다. NTIS와 같이 분산된 데이터의 통합시 동일한 의미의 데이터들이 각 조직에서 달리 명명되고 다른 데이터 유형으로 되어 있기에 통합된 데이터의 정확성과 높은 수준의 품질을 달성하는 것이 어려운 문제이다. 본 논문에서는 NTIS 시스템의 인력/과제/성과 정보의 통합DB 구축 및 연계방식과 이를 통해 수집된 데이터의 품질관리를 위한 데이터정제 프로세스를 고찰해 본다. 그 과정에서 발생할 수 있는 데이터 품질문제의 요인을 분석하여 NTIS의 데이터 품질향상을 위한 개선방안을 제시한다.
본 연구에서는 공장 내부의 설비의 동작의 이상 유무를 저가의 센서를 사용하여 모니터링하고 이를 확인할 수 있도록 하는 시스템을 구현하였다. 저가의 센서들은 저렴한 비용으로 넓은 장소에 다량의 기기들에 설치할 수 있다는 장점을 가지지만 센서의 오작동 및 센서의 정확성 문제로 정확한 감시와 확인이 어려워진다는 단점을 가진다. 따라서 저가의 센서를 사용하게 되면 생산설비에서 발생하는 데이터로부터 이상 값을 구분하여 이상상황에 대한 센서의 오작동인지 또는 설비의 고장인지 여부를 판단하고 이를 알람을 통해 확인할 수 있는 모니터링 시스템이 필수로 구축되어야 한다. 본 연구에서 우리는 저가의 센서들에서 감지된 정상 범위를 벗어나는 데이터 값에서 센서의 오작동과 설비의 고장여부를 구분할 수 있는 시스템을 구현하였으며 이를 위해 우리는 가중이동 평균법과 푸리에 변환 기반 신호 검증 시스템을 혼합한 시스템을 설계 구현하였다. 이를 통해 설비에서 정상범위를 벗어나는 값들이 감지되는 경우 이들을 기기의 이상과 센서의 이상 상황으로 구분할 수 있도록 하였으며 실험결과 전체 이상 신호 값 중에 1/3에 해당하는 부분을 센서의 이상 상황으로 분류 정상처리하고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 우리는 모니터링 시스템의 구축 비용 절감을 위해 정보를 무선통신으로 전송하도록 하였으며 작동 센싱 정보들을 비정형 데이터로 구현 처리하도록 하여 다수의 센서에서 수집된 대규모의 정보들을 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다.
본 논문의 목적은 효율적인 문제중심학습을 적용하기 위한 평가방법을 개발한다. 연구 대상은 창의공학설계 교과목을 수강한 H대학 1학년 학생 68명 이었으며, PBL수업은 12주에 4개의 PBL문제를 적용하였다. PBL의 효율성을 관찰하기 위하여 학생들은 주어진 문제의 PBL 활동 과정에서 평가지를 작성하여 제출하였다. 또한 PBL 활동이 끝날 때 마다 평가지와 성찰일지를 작성하여 제출하였다. 연구 결과는 PBL에 대한 이해, 학습 내용에 대한 이해, 협동학습에 대한 이해, 자아성찰, 실제적 경험, 창의문제 해결력, 자기주도적 학습 능력, 의사소통 능력, 문서작성 능력, 프리젠테이션 능력, 관찰 능력, 평가 능력과 같은 다양한 PBL의 효과를 경험한 것으로 나타났다. PBL 활동에 대해서는 지난 학기에 비하여 자신감, 만족감, 성취감도 높았으며, PBL 수업이 매우 유용했다고 응답했으며, 수업에 대한 만족도도 높았다. 그러나 PBL 활동 과정에서 팀원들 간의 의사소통문제, 함께 모이는 문제, 적극적으로 참여하지 않는 팀원 문제, 시간이 소용되는 문제가 나타났다.
5G 네트워크와 사물인터넷 기술의 빠른 발전과 보급으로 빅 데이터 분석 기술 및 서비스 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, AI 기술 활용에 대한 폭발적인 수요 증가로 수집된 데이터에서 새로운 의미를 추출할 수 있는 머신/딥러닝 모델의 활용을 위한 경쟁이 치열해 지고 있다. 다양한 분야에서 AI 기술을 도입하기 위해서는 고성능 GPU를 탑재한 시스템을 구축하고 딥러닝 모델을 실행하기 위한 복잡한 설정을 할 필요가 있다. AI 기술을 활용하기 위해 소요되는 노력을 줄이기 위해, AIaaS 플랫폼은 사전준비과정 및 운영을 위한 복잡함을 클라우드 인프라에 감추고, AI 연구개발자들이 고성능 AI 분석기술을 쉽게 활용할 수 있게 하는 온라인 서비스로써 큰 주목을 끌고 있다. 본 논문에서는 딥 러닝 모델 등록부터 온라인 서비스 운영에 이르기까지 Docker 및 OpenFaaS 기반 AI 서비스 생성을 지원할 수 있는 새로운 AIaaS 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템에서 AI 서비스를 쉽게 생성, 활용하는 방법을 보여주는 사례 연구도 설명한다.
지문 인식 시스템은 지문인식 장치(fingerprint acquisition device)를 통하여 아날로그(analog) 지문으로 부터 변환된 디지털(digital) 지문에서 특이점을 추출하고 추출한 특이점들에 대한 정보를 데이터 베이스에 등록하는 오프라인(off-line) 처리와 사용자가 시스템에 접근 할 때 입력한 지문으로부터 특이점을 추출한 후 데이터베이스에 저장되어 있는 특이점들과 정합(matching) 하여 사용자의 시스템 접근 여부를 결정하는 온라인(on-line) 처리로 이루어져 있다. 정합에 있어서 가장 중요한 것은 어떤 기준점을 어떻게 설정하느냐 하는 것이다. 지금까지 삼각주나 코어를 기준점으로 잡거나, 기준점으로 설정하는 경우에는 모든 사람에게 존재하지 않는 단점이 있다. 특징점이 없는 사용자들을 처리하기 위하여 특이점들의 상호 관계를 스패닝 트리를 구성하거나, 삼각화를 하여 정합 하는 방법들이 이용되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 시간에 대한 오버헤드가 있고 정확하게 정합 한다는 보장을 하지 못한다. 본 논문에서는 동일 등선 줄기 상에 있는 두 특이점을 잇는 선분을 기준점으로 선택함으로서 기존 정합 알고리즘과 비교하여 인식률이 높고 오인식률이 낮으며 효율성 면에서도 우수하고 정확하게 정합 하는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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