This study is a study on the possibility of using big data-related education programs in health and medical administration-related departments using health and medical big data. This paper intends to examine the health and medical big data from five perspectives. 1st, in addition to the aforementioned 'Health and Medical Big Data Open System', I would like to examine the characteristics and application technologies of public big data disclosed by 'Korea Welfare Panel', 'Public Big Data', 'Seoul City Big Data', 'Statistical Office Big Data', etc. 2nd, it is intended to examine the appropriateness of whether the applicable health and medical big data can be used as living data in regular subjects of health and medical administration and health information related departments of junior colleges. 3rd, we want to select the most appropriate tool for classroom lectures using existing statistical processing packages and programming languages. Fourth, finally, by using verified health and medical big data and appropriate tools, we want to test the possibility of expressing graphs, etc. in class and the steps from writing a report. 4th, I would like to describe the relative advantages of R language that can satisfy portability, installability, cost effectiveness, compatibility, and big data processing potential.
Contemporary society faces increasingly diverse risks with expanding impacts. In response, the importance of science education has become more prominent. This study aims to analyze the characteristics of existing research on science-related risk education and derives implications for such education. Using detailed bibliometric analysis, we collected citation data from 83 international scholarly journals (SSCI) in the field of education indexed in the Web of Science with the keywords 'Scientific Risk.' Subsequently, using the bibliometrix package in R-Studio, we conducted a bibliometric analysis. The findings are as follows. Firstly, research on risk education covers topics such as risk literacy, the structure of risks addressed in science education, and the application and effectiveness of incorporating risk cases into educational practices. Secondly, a significant portion of research on risks related to science education has been conducted within the framework of socioscientific issues (SSI) education. Thirdly, it was observed that research on risks related to science education primarily focuses on the transmission of scientific knowledge, with many studies examining formal education settings such as curricula and school learning environments. These findings imply several key points. Firstly, to effectively address risks in contemporary society, the scope of risk education should extend beyond topics such as nuclear energy and climate change to encompass broader issues like environmental pollution, AI, and various aspects of daily life. Secondly, there is a need to reexamine and further research topics explored in the context of SSI education within the framework of risk education. Thirdly, it is necessary to analyze not only risk perception but also risk assessment and risk management. Lastly, there is a need for research on implementing risk education practices in informal educational settings, such as science museums and media.
Stable Isotope Analysis(SIA) of carbon and nitrogen is useful tool for the understanding functional roles of target organisms in biological interactions in the food web. Recently, mixing model based on SIA is frequently used to determine which of the potential food sources predominantly assimilated by consumers, however, application of model is often limited and difficult for non-expert users of software. In the present study, we suggest easy manual of R software and package SIAR with example data regarding selective feeding of crustaceans dominated freshwater zooplankton community. We collected SIA data from the experimental mesocosms set up at the littoral area of eutrophic Chodae Reservoir, and analyzed the dominant crustacean species main food sources among small sized particulate organic matters (POM, <$50{\mu}m$), large sized POM (>$50{\mu}m$), and attached POM using mixing model. From the results obtained by SIAR model, Daphnia galeata and Ostracoda mainly consumed small sized POM while Simocephalus vetulus consumed both small and large sized POM simultaneously. Copepods collected from the reservoir showed no preferences on various food items, but in the mesocosm tanks, main food sources for the copepods was attached POM rather than planktonic preys including rotifers. The results have suggested that their roles as grazers in food web of eutrophicated reservoirs are different, and S. vetulus is more efficient grazer on wide range of food items such as large colony of phytoplankton and cyanobacteria during water bloom period.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.159-159
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2017
스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.6
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pp.1376-1379
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2009
Recently many Hotels have implemented and operated the Hotel Information System(HIS). These HIS-implementation evoke the significant changes in hotel management. So many interest and researches in HIS has received the spotlight from the hotel managements. Many researcher about HIS focused on the Critical Success Factors (CSF) from the viewpoint of HIS implementation. At this moment we need also the research about significance change of CSF with the laps of time. This kind of research are very critical for the successful operation of HIS. To achieve the objectives of this paper, the Innovation-Theory of E. M. Roger was implemented. As the result of this research we can get the various maturity point of each CSF with the laps of time. For the data gathering many major hotel in Korea were interviewed, and 84 valid questionaires were used for data analysis. The Cronbach's ${\alpha}$ was 0.7239, which means all data were significant.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.4
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pp.190-200
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2020
This study examined the effectiveness of the 'Youth Technology Transfer Specialist Training Project' for students of natural sciences and engineering colleges implemented using a 2018 revised supplementary budget. The cause and effect research model composed of project satisfaction, results of employment, and start-up. Five factors were developed based on a literature review. A total of 2,363 questionnaires were collected through 66 Industrial-Academic Cooperation Groups participating in the Youth TLO (Technology Licensing Officer) program for an empirical test. SPSS 23.0 was used to analyze the obtained data empirically and verify the hypotheses. The result of the analysis showed that the following five independent factors were significant for the program satisfaction as well as the program satisfaction for the performance of employment and start-up: 1) project operation-related recruitment and selection, 2) training support, and 3) working conditions, 4) control of the project, and 5) activity support. This study verified the level of satisfaction with the program empirically using comprehensive data. In terms of practical implications, improvement of operational programs helps improve program satisfaction, and in turn, results in improvement of employment and start-up of youth to achieve the goals of government.
Jeong, Hae-Duck J.;Ryu, Myeong-Un;Ji, Min-Jun;Cho, You-Been;Ye, Sang-Kug;Lee, Jong-Suk R.
Journal of Internet Computing and Services
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v.17
no.2
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pp.19-28
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2016
Internet traffic has been significantly increasing due to the development of information and communication networks and the growing numbers of cell phone users that access networks. This paper connects to this issue by presenting a way to detect and analyze a typical DDoS attack that results in Internet breaches and network attacks, which are on the increase. To achieve this goal, we improve features and GUI of the existing ATMSim analysis package and use it. This package operates on a network flow-based analysis method, which means that normal traffic collected through an internal LAN at the Korean Bible University campus as well as anomaly traffic with DDoS attacks are generated. Self-similarity processes are used to analyze normal and anomaly traffic that are collected and generated from the improved ATMSim. Our numerical results obtained from three Hurst parameter estimate techniques show that there is quantitatively a significant difference between normal traffic and anomaly traffic from a self-similarity perspective.
This study was designed to predict potential habitat of Japanese evergreen oak (Quercus acuta Thunb.) in Korean Peninsula considering its dispersal ability under climate change. We used a species distribution model (SDM) based on the current species distribution and climatic variables. To reduce the uncertainty of the SDM, we applied nine single-model algorithms and the pre-evaluation weighted ensemble method. Two representative concentration pathways (RCP 4.5 and 8.5) were used to simulate the distribution of Japanese evergreen oak in 2050 and 2070. The final future potential habitat was determined by considering whether it will be dispersed from the current habitat. The dispersal ability was determined using the Migclim by applying three coefficient values (${\theta}=-0.005$, ${\theta}=-0.001$ and ${\theta}=-0.0005$) to the dispersal-limited function and unlimited case. All the projections revealed potential habitat of Japanese evergreen oak will be increased in Korean Peninsula except the RCP 4.5 in 2050. However, the future potential habitat of Japanese evergreen oak was found to be limited considering the dispersal ability of this species. Therefore, estimation of dispersal ability is required to understand the effect of climate change and habitat distribution of the species.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2003.11a
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pp.577-588
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2003
정보기술의 급진적인 발달로 경쟁이 점점 심화되어져 가고 있는 환경 속에서 경쟁적 우위를 갖기 위한 기업들의 끊임없는 노력은 계속 되고 있다 이러한 시점에 ERP(Enterprise Resource Planning: 전사적 자원관리) 시스템은 기업의 경쟁력을 재고하고 변화하는 비즈니스 환경을 예측하여 신속하고 현명하게 대처하기 위한 수단으로서의 역할을 수행하고 있으며 최근 기업뿐만 아니라 대학에서도 이에 대한 관심이 확산되고 있다. 이미 국외의 많은 대학들이 ERP 시스템을 도입한 실정이고, 국내에서는 정보화 사업의 일환으로 연세대학교가 일반 행정 업무의 효율화를 위해 SAP R/3를 도입했고 향후 학사 행정 시스템과의 통합을 모색 중이다. 정부에서도 국·공립 대학들의 행정업무효율성 제고를 위해 차세대 행정업무시스템으로 ERP 시스템 도입을 본격화하고 있다. 따라서 본 논문에서는 정보화를 추진하고자 하는 국내 대학에 ERP 시스템의 도입을 제안하였고, 기존에 선행 연구된 연구자료를 비교·분석하여 기업의 ERP 시스템 구축 성공요인을 정리하였다. 국내 대학은 ERP 시스템 도입 시 제시된 주요성공요인 등을 고려하고 지속적인 관심으로 프로젝트를 수행함으로써 보다 효과적으로 구축을 완료해야 할 것이며, 아직 국내의 사례가 충분하지 않기 때문에 본 논문에서 제시한 국내외의 사례를 살펴봄으로써 대학의 ERP 시스템 도입에 관해 빠른 이해를 할 수 있을 것이다. 끝으로 본 논문은 초기단계에 있는 국내 대학의 ERP 시스템 도입에 대학이 나가야 할 방향을 제시하였고, 앞으로 국내 대학의 ERP 시스템 도입이 증가할수록 이에 대한 연구도 계속 되어야 할 것이다.보다 더 높게 나타난 반면에, 실무계 전문가 집단은 비용이 정보시스템 보다 더 높게 나타났다는 것이다.리적 특성이론과 사용자 수용이론으로 구분하여 이 특성에 따라서 향후 개발될 3D 핸드폰 아바타의 수용도의 관계를 파악하고자 한다. 본 연구에 대한 자료 수집방법은 D대학교의 교양과목인 “사이버문화의 이해와 활용”을 수강하는 학생들을 대상으로 총 170부를 설문 조사하였으며, 수집된 설문지 중에서 불성실하게 응답한 설문지 6부를 제외한 총 164부를 유효한 설문으로 확보하였다. SPSSWIN 10.0 패키지를 이용하였으며, Cronbach's Alpha값을 통한 신뢰도 분석과 요인분석을 통한 타당성 분석을 하고, 연구변수로 선정한 각 요소들의 아바타 수용도에 미치는 영향력 정도를 파악하기 위해 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 심리적 특성과 사용자 수용 특성은 아바타 수용도에 부분적으로 영향을 미친다는 것 결과가 나타났다.웨어 프로세스 평가와 개선 모델의 개발을 위한 기초적인 자료를 제공할 것으로 예상된다 또한, 본 연구 결과는, 우리나라 소프트웨어 조직들이 실제로 무엇을 필요로 하는지를 밝힘으로써, 우리나라의 소프트웨어 산업을 육성하기 위한 실효성 있는 정책 입안을 위한 기초 자료를 제공할 것으로 예상된다.다.를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주고 있다.ble nutrient (TDN) was highest in booting stage (59.7%);
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.291-291
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2020
제주도는 강수의 지표침투성이 좋은 화산섬의 지질특성상 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 제주도는 정책 및 연구적으로 오랜 기간동안 지하수의 보전관리에 많은 노력을 기울여 오고 있다. 하지만 최근 기후변화로 인한 강수의 변동성 증가로 인해 지하수위의 변동성 또한 증가할 가능성이 있으며 따라서 지하수위의 급격한 하강에 대비하여 지하수위의 예측 및 지하수 취수량 관리의 필요성이 요구되고 있다. 지하수에 절대적으로 의존하고 있는 제주도의 수자원 이용 여건을 고려할 때, 지하수의 취수량 관리를 위한 지하수위의 실시간 예측이 필요한 실정이다. 하지만 기존의 예측방법에 의한 제주도 지하수위 예측기간은 충분히 길지 않으며 예측기간이 길어지면 예측성능이 낮아지는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 딥러닝 알고리즘인 Long Short Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역의 1개 지하수위 관측정에 대해 지하수위를 예측하고 분석하였다. R 기반의 Keras 패키지에 있는 LSTM 알고리즘을 사용하였고, 입력자료는 인근의 성판악 및 교래 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료를 사용하였으며, 사용된 자료의 기간은 2001년 2월 11일부터 2019년 10월 31일까지 이다. 2001년부터 13년의 보정 및 3년의 검증용 시계열자료를 사용하여 매개변수의 보정 및 과적합을 방지하였고, 3년의 예측용 시계열자료를 사용하여 LSTM 알고리즘의 예측성능을 평가하였다. 목표 예측일수는 1일, 10일, 20일, 30일로 설정하였으며 보정, 검증 및 예측기간에 대한 모의결과의 평가지수로는 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)를 활용하였다. 모의결과, 보정, 검증 및 예측기간에 대한 1일 예측의 NSE는 각각 0.997, 0.997, 0.993 이었고, 10일 예측의 NSE는 각각 0.993, 0.912, 0.930 이었다. 20일 예측의 경우 NSE는 각각 0.809, 0.781, 0.809 이었으며 30일 예측의 경우 각각 0.677, 0.622, 0.633 이었다. 이것은 LSTM 알고리즘에 의한 10일 예측까지는 관측 지하수위 시계열자료를 매우 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미하며, 20일 예측 또한 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하면 본 연구대상지점에 대한 2주일 또는 3주일의 안정적인 지하수위 예보가 가능하다고 판단된다. 또한 LSTM 알고리즘을 통한 실시간 지하수위 예측은 지하수 취수량 관리에 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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