• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권5호
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• pp.94-101
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• 2021

현재 국내에서 내진성능관리 실무에 사용되고 있는 내진성능관리-의사결정 지원기술은 개별시설물의 내진성능을 정성적인 지수 값에 근거한 내진보강 우선순위만을 결정하고 있어 내진보강이 되었음에도 불구하고 지진 시 도로가 정상적인 교통통행기능을 수행하지 못하는 상황이 발생하고 있다. 이러한 단점을 극복하고 도로망관점에서 내진성능관리를 수행할 수 있도록 의사결정에 필요한 다양한 판단자료를 제공할 수 있는 새로운 내진성능관리 의사결정지원 기술이 필요하다. 본 논문에서는 교량, 터널, 사면, 옹벽으로 구성된 포항시 도로망을 대상으로 "지진위험도평가"를 적용하여 정량적인 지진 전·후 직·간접 피해규모 산출, 내진보강 전후의 직·간접 피해규모 비교에 의한 내진보강효과 검토, 이를 통해 수행 할 수 있는 내진보강 우선순위 선정, 필요예산 계획, 방재도로선정 등의 다양한 의사결정 사항들을 제시하였다. 또한 지진 위험도평가 방법을 이용한 내진성능평가를 시각적으로 구현하여 의사결정자들이 직관적으로 의사결정을 수행할 수 있도록 지원하기위해 개발된 의사결정지원 소프트웨어를 소개하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권4호
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• pp.193-201
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• 2023

WHO에서는 항생제 사용으로 인한 위해를 줄이고 사람의 건강을 지키기 위한 목적으로, 더욱 신중하게 사용해야 하는 항생제를 '중요 항생제'로 분류하였다. 중요 항생제 선정은 2가지 기준으로 분류하였는데, 기준 1은 사람에서 심각한 세균 감염을 치료하기 위하여 유일한 또는 치료제가 제한적인 항생제 계열, 기준 2는 세균이 비인체 유래로부터 사람으로 감염된 경우 또는 세균이 비인체로부터 내성유전자를 획득할 가능성이 있는 경우이다. 그 결과 '매우 중요한 항생제(Critically important antimicrobials, CIA)', '중요도 높은 항생제(Highly important antimicrobials, HIA)', '중요항생제(Important antimicrobials, IA)' 등 3개 그룹으로 분류되었다. 특히, 매우 중요한 항생제 중에서도 관리의 우선순위가 높은 항생제를 '최우선 중요 항생제(Highest priority critically important antimicrobials, HPCIA)'로 재분류하였는데, 여기에는 3세대 이상 Cephalosporins, Macrolides, Quinolones, Glycopeptides 및 Polymyxins가 속하였다. 중요 항생제 목록은 많은 국가에서 항생제의 올바른 사용과 내성 감소를 위한 위해평가 및 위해관리 정책 등 다양한 분야에 과학적 근거를 제공하며, McDonalds, KFC 등 식품산업 분야에서도 식품안전을 위하여 중요 항생제 목록이 활용되고 있다. 중요 항생제 목록(CIA list)는 앞으로도 새로운 연구 결과를 반영하여 지속적으로 보완될 것이다. 국내에서도 우리의 항생제 내성에 대한 조사결과 등을 신중하고 면밀하게 검토하여 우리 실정에 적합한 목록을 개발함으로써 식품안전성을 확보해 나가는 것이 필요할 것으로 생각된다.

• 터널과지하공간
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• 제33권4호
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• pp.209-227
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• 2023

정부는 건설산업의 생산성 혁신을 위해 BIM 기반 스마트 건설기술 활성화방안을 지속적으로 발표하고 있다. 설계단계에서는 BIM 데이터와 다른 첨단기술을 융합하여 설계 자동화와 최적화 수행을 목표로 한다. 국내 해저터널 사업인 남해 서면-여수 신덕 국도 건설공사 기본설계에서는 터널설계 프로세스에 따라 3D 공간정보를 이용한 터널설계 자동화 기술을 개발하여 BIM 기반의 설계를 수행하였다. 터널의 선형설계에 제너레이티브 디자인 기법을 사용하여 만 여건 이상의 케이스를 36시간 내에 도출하고, 설계자가 정의한 목적함수의 정량적 평가를 수행하여 설계자가 요구하는 조건의 최적 선형을 도출했다. AI 기반의 지반분류와 3D Geo Model을 구축하여 최적 선형의 경제성 및 안정성을 평가하였다. AI 기반의 지반분류는 시추 코어 1공당 약 30종의 지반분류를 수행하여 그 정밀도를 향상시켰고, 3D Geo Model의 경우 시공 중 추가되는 지반 데이터를 누적할 수 있다는 점에서 그 활용도를 기대할 수 있다. 3D 발파설계의 경우 Dynamo 상에서 노선상의 모든 보안물건을 검토하여 최적 장약량을 5분 만에 도출하고, 직관적이고 편리한 시공관리를 위해 3D 공간상에 설계 결과를 시각화함으로서 시공 중에 직접 활용할 수 있도록 했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.129-136
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• 2023

정부는 공공데이터 품질관리 수준평가를 진행하여 공공 개방데이터의 품질관리를 진행하고 있다. 공공 개방데이터는 XML, JSON, CSV 등 여러 오픈포맷 형태로 제공되며 CSV 형식이 대다수를 차지한다. 이러한 CSV 형식의 공공 개방데이터 품질진단 시 품질진단 담당자가 공공 개방데이터 파일의 필드명과 필드 내 데이터에 의존하여 필드 별 도메인을 판단하여 진단한다. 그러나 대량의 개방 데이터 파일을 대상으로 품질진단을 수행하기 때문에 많은 시간이 소요된다. 또한 의미 파악이 어려운 필드의 경우 품질진단의 정확성이 품질진단 담당자의 데이터 이해도 역량의 영향을 받는다. 본 논문은 필드명과 데이터 분포 통계를 이용한 CSV 형식 공공 개방데이터의 도메인 판별 모델을 제안하여 품질진단 결과가 품질진단 담당자의 역량에 좌지우지 되지 않도록 일관성과 정확성을 보장하고 진단 소요 시간 단축을 지원한다. 본 논문의 모델 적용 결과 행정안전부에서 제공하는 파일형식 개방데이터 진단도구보다 2.8% 높은 약 77%의 정답률을 보였다. 이를 통해 공공데이터 품질관리 수준진단·평가에 제안 모델 적용 시 정확성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보관리학회지
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• 제41권2호
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• pp.245-268
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• 2024

데이터의 가치에 대한 인식이 높아지면서 데이터를 관리, 보존, 활용하는 데 있어서 데이터 리포지토리의 역할이 점점 더 중요해지고 있다. 본 연구에서는 CoreTrustSeal(CTS) 인증 획득을 한 리포지토리의 신청서를 비교분석하여, 데이터 리포지토리의 신뢰성을 높이는 방법을 조사한다. 데이터 리포지토리에 대한 신뢰는 데이터 보호뿐만 아니라 리포지토리와 이해관계자 간의 신뢰를 구축하고 유지하는 데에도 중요하며, 이는 결과적으로 데이터 보존 및 활용에 대한 연구자의 결정에 영향을 미친다. 먼저, 본 연구에서는 신뢰할 수 있는 데이터 리포지토리에 대한 국제 인증인 CTS를 조사하여 리포지토리의 신뢰성과 효율성에 미치는 영향을 분석한다. 그리고 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 운영하는 국내 최초 CTS 인증 리포지토리인 DataON을 사례로 CTS 인증을 획득한 4개 리포지토리를 비교 분석한다. 여기에는 DataON, NASA의 PO.DAAC, 제네바 대학의 Yareta 및 독일의 DARIAH-DE 리포지토리가 포함된다. 본 연구에서는 이러한 리포지토리가 CTS가 정한 필수 요구 사항을 어떻게 충족하는지 조사하고, 데이터 리포지토리의 신뢰성을 향상시키기 위한 전략을 제안한다. 주요 조사 결과에 따르면, CTS 인증을 획득하려면 데이터 리포지토리는 조직 인프라, 디지털 객체 관리 및 기술 측면에서 정책, 시스템, 자원 관리 등을 체계적이고 효율적으로 수행하고 있고, 이를 CTS인증서에 명확하게 서술하고 근거를 보여주어야 한다. 본 연구는 투명한 데이터 프로세스, 강력한 데이터 품질 보증, 향상된 접근성 및 유용성, 지속 가능성, 보안 조치, 법적 및 윤리적 표준 준수의 중요성을 강조한다. 이러한 전략을 구현함으로써 데이터 저장소는 신뢰성과 효율성을 향상시킬 수 있으며 궁극적으로 과학 분야에서 더 폭넓은 데이터 공유 및 활용을 촉진할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.33-48
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• 2024

향상된 모바일 광대역(eMBB), 초저지연 및 고신뢰 통신(URLLC), 대규모 기계형 통신(mMTC) 등의 특징을 가진 5G의 등장으로 인해 효율적인 네트워크 관리와 서비스 제공을 위해 증가하는 네트워크 트래픽과 복잡성 해결이 시급한 상황이다.본 논문에서는 기계학습(Machine Learning, ML) 및 딥러닝(Deep Learning, DL)기술을 활용하여 5G 네트워크의 초고속, 초저지연, 초연결성이라는 주요 과제를 해결하면서 네트워크 슬라이싱 및 자원 할당을 동적으로 최적화하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 제안된 기법에서는 네트워크 트래픽 및 자원 할당에 대한 예측 모델, 네트워크 대역폭 및 지연 시간을 최적화하면서 동시에 개인 정보와 보안을 향상시키기 위한 연합 학습(FL) 기법을 사용한다. 특히, 본 논문에서는 랜덤 포레스트와 LSTM 등 다양한 알고리듬과 모델의 구현 방법에 대해 자세히 다루며, 이를 통해 5G 네트워크 운영의 자동화와 지능화를 위한 방법론을 제시한다. 마지막으로 제안된 기법을 통해 5G 네트워크에 ML 및 DL을 적용하여 얻을 수 있는 성능향상 효과를 성능평가 및 분석을 통해 검증하고 다양한 산업 응용 분야에서 네트워크 슬라이싱 및 자원 관리 최적화를 위한 솔루션을 제시한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.891-899
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• 2024

4차산업혁명 시대는 맞춤형 수요처리 경제가 중심이며 시공을 초월하여 고객이 원하는 것을 실시간으로 제공할 수 있는 변혁과 유연성 처리가 핵심이다. 본 논문은 실시간 주문을 기반으로 필요한 포장용 제품을 즉시 조달할수 있는 패키징 플랫폼 구축과 운영을 구현하고 성과를 평가한다. 고객 만족의 구성 요소들은 상황에 따라 유연하게 조합되기 때문에 e-SCM 플랫폼에 기반하는 기업 운영 프로세스의 효율적 관리가 요구된다. 이러한 조건에 최적화된 OMS는 기업 운영의 효율성을 극대화, 차별화하여 비용 우위적인 경쟁력을 향상하는 데 중요한 역할을 담당한다. OMS는 효율적인 MOT(Moment of Truth) 적 물류 서비스를 제공하는 매스커스토마이제이션(Masscustomization)의 시스템으로 다수의 개별고객에게 친환경 이슈를 충족시키고 최적화된 물류 운영 목표를 달성하여 재구매 의도 및 지속 가능한 비즈니스를 고도화할 수 있다. OMS는 수집한 데이터를 분석하여 효율성, 생산성, 비용과 관련된 정보와 의사 결정을 지원하며 정밀한 보고서를 제공한다. 데이터 시각화 도구를 활용하여 자료를 시각적으로 표현하고, 통계와 예측 분석을 통해 운영 프로세스의 개선 방향을 제시한다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제11권1호
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• pp.123-127
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• 1978

The major objective of this research is to identify those hospital characteristics that best explain cost variation among hospitals and to formulate linear models that can predict hospital costs. Specific emphasis is placed on hospital output, that is, the identification of diagnosis related patient groups (DRGs) which are medically meaningful and demonstrate similar patterns of hospital resource consumption. A casemix index is developed based on the DRGs identified. Considering the common problems encountered in previous hospital cost research, the following study requirements are estab-lished for fulfilling the objectives of this research: 1. Selection of hospitals that exercise similar medical and fiscal practices. 2. Identification of an appropriate data collection mechanism in which demographic and medical characteristics of individual patients as well as accurate and comparable cost information can be derived. 3. Development of a patient classification system in which all the patients treated in hospitals are able to be split into mutually exclusive categories with consistent and stable patterns of resource consumption. 4. Development of a cost finding mechanism through which patient groups' costs can be made comparable across hospitals. A data set of Medicare patients prepared by the Social Security Administration was selected for the study analysis. The data set contained 27,229 record abstracts of Medicare patients discharged from all but one short-term general hospital in Connecticut during the period from January 1, 1971, to December 31, 1972. Each record abstract contained demographic and diagnostic information, as well as charges for specific medical services received. The 'AUT-OGRP System' was used to generate 198 DRGs in which the entire range of Medicare patients were split into mutually exclusive categories, each of which shows a consistent and stable pattern of resource consumption. The 'Departmental Method' was used to generate cost information for the groups of Medicare patients that would be comparable across hospitals. To fulfill the study objectives, an extensive analysis was conducted in the following areas: 1. Analysis of DRGs: in which the level of resource use of each DRG was determined, the length of stay or death rate of each DRG in relation to resource use was characterized, and underlying patterns of the relationships among DRG costs were explained. 2. Exploration of resource use profiles of hospitals; in which the magnitude of differences in the resource uses or death rates incurred in the treatment of Medicare patients among the study hospitals was explored. 3. Casemix analysis; in which four types of casemix-related indices were generated, and the significance of these indices in the explanation of hospital costs was examined. 4. Formulation of linear models to predict hospital costs of Medicare patients; in which nine independent variables (i. e., casemix index, hospital size, complexity of service, teaching activity, location, casemix-adjusted death. rate index, occupancy rate, and casemix-adjusted length of stay index) were used for determining factors in hospital costs. Results from the study analysis indicated that: 1. The system of 198 DRGs for Medicare patient classification was demonstrated not only as a strong tool for determining the pattern of hospital resource utilization of Medicare patients, but also for categorizing patients by their severity of illness. 2. The wei틴fed mean total case cost (TOTC) of the study hospitals for Medicare patients during the study years was $11,27.02 with a standard deviation of $117.20. The hospital with the highest average TOTC ($1538.15) was 2.08 times more expensive than the hospital with the lowest average TOTC ($743.45). The weighted mean per diem total cost (DTOC) of the study hospitals for Medicare patients during the sutdy years was $107.98 with a standard deviation of $15.18. The hospital with the highest average DTOC ($147.23) was 1.87 times more expensive than the hospital with the lowest average DTOC ($78.49). 3. The linear models for each of the six types of hospital costs were formulated using the casemix index and the eight other hospital variables as the determinants. These models explained variance to the extent of 68.7 percent of total case cost (TOTC), 63.5 percent of room and board cost (RMC), 66.2 percent of total ancillary service cost (TANC), 66.3 percent of per diem total cost (DTOC), 56.9 percent of per diem room and board cost (DRMC), and 65.5 percent of per diem ancillary service cost (DTANC). The casemix index alone explained approximately one half of interhospital cost variation: 59.1 percent for TOTC and 44.3 percent for DTOC. Thsee results demonstrate that the casemix index is the most importand determinant of interhospital cost variation Future research and policy implications in regard to the results of this study is envisioned in the following three areas: 1. Utilization of casemix related indices in the Medicare data systems. 2. Refinement of data for hospital cost evaluation. 3. Development of a system for reimbursement and cost control in hospitals.

• 한국인구학
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• 제10권2호
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• pp.58-81
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• 1987

본 연구의 목적은 미국에 거주하는 65세 이상의 한국 영주권자 노인들의 주거형태에 영향을 끼치는 요인들을 조사하는 것이다. 이를 위해 1990년 미국 센서스 데이터인 Public Use Microdata(Samples PUMS)의 8% sub-sample을 이용하였다. 주거형태에 영향을 주는 주요변인들로 동화과정(이민 온 연령과 영어구사능력), 경제적 요인 (지난 일년간의 개인수입과 보조적 보장소득 수혜여부), 건강상태(외출활동과 일상생활 활동능력), 그리고 민족 지역공동체 등이 포함되었으며, 나이, 성별, 교육, 결혼상태 등의 변인들을 함께 통제하여 분석하였다. 연구결과 동화과정과 경제적 여유는 재미 한국 영주권자 노인의 단독주거에 긍정적인 역할을 하고 있는 반면, 건강과 한국 지역공동체는 주거형태에 통계적으로 일관된 영향력을 보이지 않았다. 동화과정의 측정변수로서 이민연령의 효과는 배우자 유무에 상관없이 통계적으로 유의미하게 한국 노인들의 단독거주에 긍정적인 것으로 나타난 반면, 영어구사 능력의 경우, 무배우자 노인들 중 영어구사능력이 높을수록 가족과 함께 살고 있었고, 유배우자 노인들에게는 영어를 구사할 수 있는 능력이 가족과 떨어져 사는 데 긍정적인 역할을 하였다. 특히 무배우자 노인들의 경우, 이민연령의 효과 역시 순수한 의미의 동화과정이라기보다는 사회보장 프로그램을 수혜하기 위한 자격조건과 한인지역 네트워트 파악을 위한 적응기간이라는 설명이 더 설득력이 있다. 배우자의 유무와는 무관하게 보조적 보장소득의 혜택을 받고 있는 한국 노인들이 그렇지 않은 노인들보다 두 세배 이상 단독주거를 하고 있었다. 일단 보조적 보장소득을 수혜하고 있는 노인들에게는 메디케이드, 푸드스탬프, 정부지원 월세보조금, 공공요금 할인 등 다양한 사회보장 프로그램을 받을 수 있는 자격이 주어지므로 대부분의 보조적 보장소득 수혜 노인들은 단순히 금전적인 수입의 측면뿐 아니라 그 외의 사회보장 프로그램에 의존하고 있다. 이러한 면에서 보조적 보장소득의 수혜는 한국 영주권자 노인들의 독립적인 삶에 큰 역할을 하고 있다. 이러한 사회복지 프로그램을 영주권자들에게는 전면 금지하는 새로운 사회복지법은 재미 한국 영주권자 노인들뿐 아니라 그들의 가족들에게도 막대한 경제적 부담을 줄 것이다. 본 논문은 영주권자 노인들을 대상으로 분석한 것이지만, 주거형태를 비롯한 일반적인 특성을 비교해 보면 영주권자, 귀화 시민권자, 그리고 미국태생 노인들은 다른 성격의 집단들임을 보여주고 있다. 종래의 소수민족 노인들에 관한 연구들이 이민자 노인들을 영주권자와 귀화 시민권자의 구분없이 하나의 집단으로 간주하고 분석해 왔던 것을 볼 때, 앞으로의 연구는 이론적으로나 방법론적으로 시민권의 유무가 주거형태에 끼치는 영향도 함께 고려해야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.749-758
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• 2004

본 논문에서는 미가공 말뭉치 데이터를 활용하여 영한 기계번역 시스템의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 은닉 의미 분석(Latent Semantic Analysis : LSA)과 확률적 은닉 의미 분석(Probabilistic LSA : PLSA)을 적용한다. 이 두 기법은 텍스트 문단과 같은 문맥 정보가 주어졌을 때, 이 문맥이 내포하고 있는 복잡한 의미 구조를 표현할 수 있다 본 논문에서는 이들을 사용하여 언어적인 의미 지식(Semantic Knowledge)을 구축하였으며 이 지식은 결국 영한 기계번역에서의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하기 위하여 단어간 의미 유사도를 추정하는데 사용된다. 또한 대역어 선택을 위해서는 미리 사전에 저장된 문법 관계를 활용하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 대역어 선택 시 발생하는 데이터 희소성 문제를 해소하기 위하여 k-최근점 학습 알고리즘을 사용한다. 그리고 위의 두 모델을 활용하여 k-최근점 학습에서 필요한 예제 간 거리를 추정하였다. 실험에서는, 두 기법에서의 은닉 의미 공간을 구성하기 위하여 TREC 데이터(AP news)론 활용하였고, 대역어 선택의 정확도를 평가하기 위하여 Wall Street Journal 말뭉치를 사용하였다. 그리고 은닉 의미 분석을 통하여 대역어 선택의 정확성이 디폴트 의미 선택과 비교하여 약 10% 향상되었으며 PLSA가 LSA보다 근소하게 더 좋은 성능을 보였다. 또한 은닉 공간에서의 축소된 벡터의 차원수와 k-최근점 학습에서의 k값이 대역어 선택의 정확도에 미치는 영향을 대역어 선택 정확도와의 상관관계를 계산함으로써 검증하였다.젝트의 성격에 맞도록 필요한 조정만을 통하여 품질보증 프로세스를 확립할 수 있다. 개발 된 패키지의 효율적인 활용이 내조직의 소프트웨어 품질보증 구축에 투입되는 공수 및 어려움을 줄일 것으로 기대된다.도가 증가할 때 구기자 열수 추출 농축액은 $1.6182{\sim}2.0543$, 혼합구기자 열수 추출 농축액은 $1.7057{\sim}2.1462{\times}10^7\;J/kg{\cdot}mol$로 증가하였다. 이와 같이 구기자 열수 추출 농축액과 혼합구기자 열수 추출 농축액의 리올리지적 특성에 큰 차이를 나타내지는 않았다. security simultaneously.% 첨가시 pH 5.0, 7.0 및 8.0에서 각각 대조구의 57, 413 및 315% 증진되었다. 거품의 열안정성은 15분 whipping시, pH 4.0(대조구, 30.2%) 및 5.0(대조구, 23.7%)에서 각각 $0{\sim}38.0$ 및 $0{\sim}57.0%$이었고 pH 7.0(대조구, 39.6%) 및 8.0(대조구, 43.6%)에서 각각 $0{\sim}59.4$ 및 $36.6{\sim}58.4%$이었으며 sodium alginate 첨가시가 가장 양호하였다. 전체적으로 보아 거품안정성이 높은 것은 열안정성도 높은 경향이며, 표면장력이 낮으면 거품형성능이 높아지고, 비점도가 높으면 거품안정성 및 열안정성이 높아지는 경향이 있었다.protocol.eractions between application agents that are developed using different