최근 스마트 모바일 기기에서의 고성능화 추세는 더 많은 소비 전력을 요구하게 되어 배터리 사용 시간의 감소로 이어지고 있다. 이에 배터리 관리의 중요성과 그 연구에 필요한 정확한 배터리 모델링 방법이 중요해지고 있다. 배터리 모델은 크게 수학적 모델, 전기화학적 모델, 전기적 모델로 구분된다. 그중 전기적 모델에서 전기적 소자를 사용한 테브닌 등가회로와 SOC의 비선형 함수 모델을 사용하는 것이 일반적이나, 온도나 사용연한에 따른 특성 변화, 전기적 소자로 표현할 수 없는 비정형적 저항성분 등의 존재로 OCV 결과 출력의 정확성에 한계가 존재한다. 본 논문에서는 기존의 모델의 정확성을 향상시키기 위하여 배터리의 SOC 특성을 나타내는 수학적 함수 모델을 개선하고 온도, 수명, 그리고 전기적 특성의 비선형성을 포함하는 새로운 배터리 모델을 제안한다. 또한 제안한 모델을 구현한 시뮬레이터를 사용하여 정적 전류 상태와 동적 전류 상태에서의 배터리의 방전 결과를 예측한 결과, 기존 방법 대비 실측값과의 MSE가 개선된 결과를 보였다.
본 연구에서 개발한 IStorage는 무선 네트워크를 지원하는 안드로이드 폰을 이용하여 언제 어디서 든 WebDAV서버의 자원(PC의 자원)을 사용할 수 있는 기술이다. IStorage는 WebDAV 프로토콜을 이용하여 WebDAV서버의 자원을 사용한다. 그리고 사용자는 GUI 인터페이스를 이용하여 서버에 자원을 등록하고, 그 자원을 열람, 검색, 삭제, 업로드, 다운로드 등의 작업을 할 수 있다. 마치 서버의 자원을 자신의 모바일 장치의 자원처럼 사용하기 때문에, 실시간으로 문서 보기, 음악 감상, 영화 감상 등의 작업을 할 수 있는 것이다. 본 연구는 모바일 기기의 저장 공간 한계를 극복하는 하나의 해결책이 될 수 있으며, 현재 사용자가 급격하게 늘고 있는 스마트폰 시장의 중요한 기술이 될 것이라고 기대한다.
인터넷의 발달과 스마트폰 등과 같은 휴대기기 보급의 확산으로 트위터, 페이스북과 같은 SNS 사용자의 수가 증가하고 있다. 그리고 이와 함께 상품 광고, 비방 및 성인 콘텐츠 등을 게재함으로써 SNS를 오염시키는 콘텐츠 오염 문제 또한 점차 커지고 있다. 따라서 본 논문은 SNS에서의 콘텐츠 오염자를 탐지하기 위한 개선된 콘텐츠 오염자의 특징 추출 방법을 제안한다. 특히, 본 논문은 콘텐츠 오염자의 예측 및 분류 단계에서 새로운 사용자 데이터의 특징 값을 효율적으로 추출하기 위하여 전체 데이터를 대상으로 하는 일괄 처리 방식이 아니라 데이터 증가분만을 고려하는 점진적 접근 방법에 기초한 콘텐츠 오염자 특징 추출 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법이 일괄 처리한 방법과 비교해서 분류 정확도는 유지되고 시간 효율성이 향상되는 것을 실험을 통해 비교 평가한다.
스마트폰, 태블릿 등의 이동 통신 기기와 PC 이용이 확장됨에 따라 인터넷 상에서 데이터가 기하급수적으로 수집되고 있다. 또한 SNS의 발전으로 인해 이용자 간의 자유로운 의사소통과 여러 분야의 정보를 공유할 수 있어 다양한 다량의 의견들이 빅데이터 형태로 쌓이고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석 기법을 사용하여 일반 사람들의 반응과 언론사의 뉴스 기사 반응의 차이를 알아보는 기법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 아동 수당과 출산 장려금에 대해 SNS에서 나타난 대중들의 반응과 언론사의 반응을 분석하였다. 이를 위해 일정 기간 동안 트위터에 올라온 이용자들의 글을 수집하고 뉴스 기사를 크롤링하여 감성 분석을 진행하였다. 이를 통해 SNS에 나타나는 대중의 의견과 언론사 뉴스의 반응을 비교하여 대중과 언론이 국가 정책에 대한 반응의 차이를 비교 분석하였다.
Objectives: The purpose of this study was to provide the basic data that can help the development and quality management of effective continuing education programs by analyzing the status and demand of continuing education contents for dental hygienists. Methods: The questionnaire had 30 questions, which included 5 questions on general characteristics, 4 on continuing education status, 3 on online continuing education, and 18 on desired continuing education. The survey was conducted for the members attending continuing education programs in 2018. Results: The mean age of the participants was 30.08 years, with an average career of 8.19 years. The continuing education was highly recognized, through the homepage of the association (52.5%); as speakers for continuing education, dental hygienists in the field of specialization were preferred (45.8%). Additionally, the preferred frequency of programs was twice a year (45.7%). For promoting continuing education, the use of mobile phone letter was preferred (65.8%). Moreover, 92.9% of respondents were aware of online continuing education, 49.9% had experience in online continuing education, and 59.9% said that they will actively use smart devices in the future. The requirement for the contents of continuing education was the highest at 4.34 points for health insurance cost and the lowest at 2.75 points for liberal arts classes. Conclusions: To provide effective continuing education, it is necessary to develop a customized continuing education program considering various variables, such as career, work place, and career break experience, thus reflecting the systematic requirement of surveys according to each characteristic.
Kim, Ju Hwan;Lee, Jin-Koo;Kim, Hyung-Gun;Kim, Kyu-Bong;Kim, Hak Rim
Biomolecules & Therapeutics
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제27권3호
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pp.265-275
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2019
Technological advances of mankind, through the development of electrical and communication technologies, have resulted in the exposure to artificial electromagnetic fields (EMF). Technological growth is expected to continue; as such, the amount of EMF exposure will continue to increase steadily. In particular, the use-time of smart phones, that have become a necessity for modern people, is steadily increasing. Social concerns and interest in the impact on the cranial nervous system are increased when considering the area where the mobile phone is used. However, before discussing possible effects of radiofrequency-electromagnetic field (RF-EMF) on the human body, several factors must be investigated about the influence of EMFs at the level of research using in vitro or animal models. Scientific studies on the mechanism of biological effects are also required. It has been found that RF-EMF can induce changes in central nervous system nerve cells, including neuronal cell apoptosis, changes in the function of the nerve myelin and ion channels; furthermore, RF-EMF act as a stress source in living creatures. The possible biological effects of RF-EMF exposure have not yet been proven, and there are insufficient data on biological hazards to provide a clear answer to possible health risks. Therefore, it is necessary to study the biological response to RF-EMF in consideration of the comprehensive exposure with regard to the use of various devices by individuals. In this review, we summarize the possible biological effects of RF-EMF exposure.
UPnP(Universal Plug and Play) 규격은 홈 네트워크 환경에서 네트워크 기능이 지원되는 다양한 기기들을 발견하고 상호 서비스 연동이 가능하게 해준다. 최근 모바일 컴퓨팅, 클라우드 기반 서비스, 스마트 기기 콘텐츠 공유, 사물인터넷(IoT - Internet of Things) 등과 같은 IT 패러다임이 부각되고 있으나 이들을 지원하기에는 홈 네트워크에 국한된 UPnP는 기능적인 한계를 보여주었다. 이와 같은 새로운 IT 패러다임을 지원하기 위해 최근 UPnP 포럼은 기존 UPnP를 확장시켜 UPnP+를 발표하였다. 본 논문에서는 UPnP+의 기반이 되는 UDA 2.0(UPnP Device Architecture V2.0) 규격의 상세 기능을 소개하고, 어떻게 UDA 2.0이 홈 네트워크의 영역을 광대역 망과 비IP 기기의 영역까지 확장시킬 수 있는지 보여준다.
최근 공공안전 분야에서 위험상황을 감지하거나 선제적인 예측을 통해 안전을 보장하기 위한 요구사항이 대두대고 있다. 모바일 단말의 보급화로 인해 다양한 센서 데이터를 융합하여 분석할 경우 데이터의 잠재적 가치를 안전보장 측면에서 활용할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 스마트폰, 웨어러블 기기 등에서 발생되는 센서 데이터를 결합하여 사용자의 이동 경로 패턴, 행동 패턴을 분석하고, 사용자의 현재 위치에서 제공하는 위치 기반 범죄 위험 데이터를 융합하여 공공안전을 보장할 수 있는 효과적인 모델링 기법이 필요하다. 본 논문은 사용자의 과거 이동 궤적의 패턴과 행동 패턴을 분석하고, 사용자 별 이동 궤적들이 동일 공간 내에 다른 사용자와의 유사도를 분석하여 안전한 경로를 추천하게 된다. 본 논문은 위치기반 멀티모달 센서 데이터를 결합하여 사용자의 안전을 보장하기 위한 위험 예측 방법을 제안한다.
IT기술과 정보처리 기술의 발전에 따라 인터넷 사용량이 급증하고 다양한 스마트 기기들이 출현하고 있다. 이에 따라 현대인들은 장소와 시간에 구애받지 않고 원하는 정보 획득, 여가활동과 같은 일상생활에 스마트 폰을 사용한다. 본 논문에서는 일정을 기록하고 약속을 공유하는 등 일상생활의 효과적 관리에 도움이 되는 일정관리 어플리케이션을 설계하고 이를 구현하였다. 본 논문의 일정관리 어플리케이션은 일정등록과 함께 일기작성 기능, 등록한 일정을 카카오톡을 이용하여 다른 사용자들과 공유할 수 있는 기능, 삭제 시 특정 폴더로 삭제한 일정이나 일기를 저장하는 기능, 하루 일정에 대한 연속적인 알림 기능 등을 제공한다. 다른 일정관리 앱들과 차별점을 가지며 사용성을 높인 본 논문의 어플리케이션은 바쁜 일상생활의 효율적 관리에 도움이 될 것이라 기대한다.
세계적으로 스마트 디바이스 보급률이 증가하면서 운동 체크 등과 관련된 서비스들이 주목받고 있다. 그러나 기존 운동량 측정 서비스의 경우 고도 정보를 사용하지 않거나, GPS 고도 오차를 보정하지 않은 알고리즘을 사용하기 때문에 제공되는 운동거리 등이 정확하지 않다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 문제점을 개선하기 위해 Kalman-filter를 기반으로 GPS와 기압고도계 센서 융합 알고리즘을 통해 고도 값 정확도 향상 및 좌표평면 사이거리 계산을 통해 Kalman-filter 기반 사용자 운동거리 측정 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 설계한 알고리즘을 기존 알고리즘들과 비교한 결과, 기존 알고리즘에 비해 평균 약 2.17%의 정확도가 향상된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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