KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권3호
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pp.947-971
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2022
The Electronic Medical Record (EMR) is a valuable source of medical data intelligence in e-health systems. The watermarking techniques have been used to authenticate the owner and protect the EMR from illegal copying. The existing distributive strategies, successfully operated to secure the EMR, are found to be inadequate. Blockchain technology, mainly, is employed by a sharing database that allows the digital crypto-currency. It rapidly leads to the magnified expectations acme. In this excitement, the use of consortium adopting the technology based on Blockchain, in the EMR structure, is found improving. This type of consortium adds an immutable share with a translucent record of the entire business and it is accomplished with responsibility, along with faith and transparency. The combination of watermarking and Blockchain technology provides a singular chance to promote a secured, trustworthy electronic documents administration to share with the e-records system. The authors, in this article, present their views on consortium Blockchain technology which is incorporated in the EMR system. The ledger, used for the distribution of the block structure, has team healthcare models based on dissimilar multiple image watermarking techniques.
본 논문은 상시진동데이터로부터 구조물의 고유진동수 및 감쇠비를 추정하는 기법을 소개한다. 제안된 기법은 TDD기법에서 추출된 모드형상과 상호상관신호로부터 직교 잡음이 제거된 자유진동함수를 추출하고 시스템 인식기술을 적용하여서 각 모드별 고유진동수와 감쇠비를 추정한다. 제안 알고리즘의 정확도는 수치적으로 기존의 기법과 비교분석 되었다. 제안 알고리즘의 현장 적용성 검토는 서해대교 보강형의 수직방향 가속도에 대한 상시진동데이터를 통하여 검증되었으며, 총 24개의 저차모드가 추출되었다.
본 논문에서는 5G 무선 통신을위한 다중 셀 다중 입력 다중 출력 (MIMO)-비 직교 다중 접속 (NOMA) 다운 링크 시스템에서 WSRM (weighted sum-rate maximization) 문제를 해결하기위한 견고한 빔 형성 설계를 제시한다. 이 연구는 채널 추정 행렬에 최악의 모델, 즉 SVOF (singular value uncertainty model)로서 불확실성을 추가함으로써 기지국 (BS)에서 불완전한 채널 상태 정보 (CSI)를 고려한다. 이러한 관찰을 통해, WSRM 문제는 BS에서의 전송 전력 제약에 따라 공식화된다. 객관적 문제는 해결하기 어려운 비 결정적 다항식 (NP) 문제로 알려져 있다. 객관적 문제를 효율적으로 해결할뿐만 아니라 최적의 송신 빔 포밍 행렬을 찾기 위해 ML (majorization minimization) 기법을 안정화시킨 견고한 빔 형성 설계를 제안한다. 또한 최상의 사용자 쌍을 클러스터로 선택하여 더 높은 합계를 달성하는 공동 사용자 클러스터링 및 전력 할당 (JUCPA) 알고리즘을 제안한다. 제안 된 JUCPA 알고리즘과 함께 제안된 견고한 빔 포밍 설계가 기존의 NOMA 기법 및 기존의 OMA (orthogonal multiple access) 기법과 비교하여 총 레이트 측면에서 성능을 크게 향상 시킨다는 것을 보여주기 위해 광범위한 수치 결과가 제공된다.
최근 사회망 기반의 검색 서비스들을 중심으로 다양한 방법들이 제시되고 있다. 기존의 추천시스템들은 특정 영역의 전문가를 검색할 수 있지만 검색하고자 하는 전문가에 대한 프로파일과 전문가를 평가하는 항목이 한 시스템에 있어야만 한다. 본 논문에서는 지식베이스와 XMDR을 이용하여 서로 다른 시스템에 존재하는 전문가 프로파일과 전문가를 평가하는 항목 수집을 자동화할 수 있다. 또한 다양한 리소스들을 이용하여 사회망을 동적으로 구축하여 여러 전문가를 추천할 수 있는 시스템을 구성하고자한다. 그러나 다양한 리소스들은 지역적으로 분산되어 있고 이종의 데이터 소스들로 구성되어있기 때문에 사용자 의사결정을 위한 정보를 얻는 것은 어렵다. 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해서 사용자에게 단일 인터페이스를 제공하고 이종시스템들 간에 구축된 리소스들에는 각각 독립성과 투명성을 제공할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 분산되어있는 전문가 프로파일 추출을 위해 XMDR과 지식베이스를 이용하고 이러한 지식베이스를 사회망과 연계한 전문가 추천 시스템을 설계한다.
영화 산업의 빠른 발전으로 영화의 제작 수가 급격하게 증가하고 있으며, 영화 추천 시스템은 관객들의 과거 행동이나 영화 후기에 기반하여 관객들의 선호도를 예측하여 영화의 선택에 도움을 주고 있다. 본 논문은 평점의 평균과 편향의 보정을 이용하여 잠재요인 모델에 기반한 영화 추천 시스템을 제안한다. 특이값 분해 방법이 평점 매트릭스 분해에 사용되고, 통계 경사 하강법이 최소자승 손실 함수의 파라미터 최적합에 사용된다. 그리고 평균 제곱근 오차를 사용하여 제안한 시스템 성능을 평가한다. Surprise 패키지를 이용하여 제안한 시스템을 구현 하였으며, 모의실험 결과는 평균 제곱근 오차가 0.671이며, 다른 논문에서 방법에 비하여 좋은 성능을 가진다는 것을 확인하였다.
추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.
Objective: Various controlled vocabulary such as thesaurus and classification make us to reuse and share effectively by defining different concept and linking terms each other. The UMLS(Unified Medical Language System) is one of the most universal medical terminology systems. It is needed various methods to share and reuse information of traditional Korean medicine. We will research on method that adopt SUI of the UMLS(that is de facto standard in medical terminology system) in traditional Korean medical terminology. Method: We described major problems and applying process when we tried to add traditional Korean medicine in the part of meridian into the UMLS metathesaurus. Comparing western medical terms and traditional Korean medical terms for applying UMLS metathesaurus, there is not only many consistency, but also differences. Result: We confirmed what is the differences and consistency between western medical terms and traditional Korean medical terms. And then reviewed methods that apply the CUI, LUI, SUI in traditional Korean medical terms. Traditional Korean medical terms are not discriminated by singular or plural string. In addition, traditional Korean medical terms have vary string by initial law: the law of initial sound of a syllable. Character is described with Korean, traditional Chinese, modern Chinese, etc. According to meaning, language, initial law, SUI has a distinct value respectively. Conclusion: There are many differences to apply the UMLS between western medical terms and traditional Korean medical terms. For the better implementation to traditional Korean medicine into the UMLS, further research is needed in standardization and classification of traditional Korean medical terms, medical information system, etc. We hope this study helps the implementation UMLS, EHR, knowledge based system in Oriental medicine in the future.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.1959-1975
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2011
Adaptive Bit Loading (ABL) in Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (MIMO-OFDM) is often used to achieve the desired Bit Error Rate (BER) performance in wireless systems. In this paper, we discuss some of the bit loading algorithms, compare them in terms of the BER performance, and present an effective and concise Adaptive Grouped Loading (AGL) algorithm. Furthermore, we propose a "weight factor" for loading algorithm to converge rapidly to the final solution for various data rate with variable Signal to Noise Ratio (SNR) gaps. In particular, we consider the bit loading in near optimal Singular Value Decomposition (SVD) based MIMO-OFDM system. While using SVD based system, the system requires perfect Channel State Information (CSI) of channel transfer function at the transmitter. This scenario of SVD based system is taken as an ideal case for the comparison of loading algorithms and to show the actual enhancement achievable by our AGL algorithm. Irrespective of the CSI requirement imposed by the mode of the system itself, ABL demands high level of feedback. Grouped Loading (GL) would reduce the feedback requirement depending upon the group size. However, this also leads to considerable degradation in BER performance. In our AGL algorithm, groups are formed with a number of consecutive sub-channels belonging to the same transmit antenna, with individual gains satisfying predefined criteria. Simulation results show that the proposed "weight factor" leads a loading algorithm to rapid convergence for various data rates with variable SNR gap values and AGL requires much lesser CSI compared to GL for the same BER performance.
위치를 추적하기 위해 사용되는 대표적인 방법은 위성항법시스템(GPS)과 관성 항법장치(INS)이다. 위성항법장치는 어떤 한 지점에 대해 오차가 발생할 수 있으나 누적 오차가 없다는 장점이 있다. 위치 정보를 얻기 위해서 3개 이상의 위성으로부터 GPS정보를 수신하여야 하나 수신 강도가 약하거나 터널과 같은 수신 불능지역인 지역에서는 위성항법시스템의 정보를 획득할 수 없다는 단점이 있다. 관성항법장치의 경우 자이로스코프 및 가속도계의 정보를 이용하여 항체의 위치 및 자세 정보를 수Hz부터 수백 Hz의 높은 데이터 송수신율로 속도 및 방향을 측정한다. 관성항법장치는 짧은 시간 동안 매우 정밀한 항법 성능을 나타내지만 가속도 및 각속도에서 속도성분으로 적분하는 과정에서 오차가 누적되어 시간이 경과함에 따라 항법 오차가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 두 시스템의 단점을 상호 보완하여 위성항법장치와 관성항법장치의 위치 정보에 센서융합 알고리즘 적용 및 실험을 통하여 성능분석을 하였다. 위성항법시스템의 수신 불능지역에서는 측정된 데이터를 SVD를 이용하여 모델링한 후 위치 보정 알고리즘을 적용하여 위치 정보를 획득하는 실험 결과를 통해 확인한다.
장문기반의 인식시스템은 생체인식 시스템의 새로운 방법으로 대두되어 지고 있으며 현재 많은 연구가 활발히 진행되어지고 있다. 비록 많은 장문 인식 알고리즘이 만들어지고 있지만 장문을 효과적으로 분류하는 방법에 대한 연구는 아직까지 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 특징벡터의 차원축소를 이용한 주성분 분석법(PCA)을 기초로 한 장문 분류 및 인식 방법을 제안하였다. 그리고 효율성 있는 장문인식 시스템을 설계하기 위하여 장문획득 장치를 사용하여 135dpi 장문이미지를 획득하여 사용하였다. 제안된 장문인식 알고리즘은 장문획득 장치, 데이터베이스 생성 그리고 장문인식 알고리즘으로 구성되어 있다. 장문인식 단계는 2회로 제한하였으며, 그 결과 GAR 및 FAR이 각각 98.5%, 0.036%의 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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