• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.229-235
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• 2019

인터넷을 비롯한 광대역 멀티미디어 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 스마트폰, IPTV, VoIP, VOD, 클라우드 등의 새로운 서비스의 등장으로 유발된 데이터 통신량의 폭주로 가입자망의 고도화가 통신 산업에서 가장 큰 이슈가 되고 있다. 본 연구에서는 파장분할다중방식(Wavelength Division Multiplexing, WDM) 수동형 광가입자망(Passive Optical Network, PON)의 국사 광역화와 광코어 절감을 위한 1기가급 Reach Extender(RE) 기술에 대한 개발을 시도하였다. 특히, 시장 경쟁력을 강화하기 위하여 광부품의 저가화와 소형화, 집적화, 소비 전력 폭주를 대처하기 위한 저전력화 등을 고려하였다. 또한, 기존 PON망에 RE 기술을 이용하여 전송 거리 확장 기술 개발 및 광선로의 용량 증가 기술 개발을 통한 신뢰성 기술, 원격관리 기술을 통합하여 일괄 시스템 개발을 완료하였다. 개발 시스템을 이용하여 기존 상용 1G PON 장비들과의 시스템 연동을 기반으로 개발 시스템을 이용한 국사 광역화와 광코어 절감을 이룬 것에 그 가치를 둘 수 있다. 본 연구를 기반으로 10G PON 기술 개발에 대한 연구를 진행 중이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.100-119
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• 2020

최근 온도상승으로 인한 폭염 증가와 대기 풍속의 약화가 상호작용하면서 열환경과 미세먼지(PM₁₀)가 문제가 되고 있다. 도시지역 내에서 다른 지역들보다 온도와 대기오염 농도가 높은 도시열섬과 도시오염섬 현상이 나타나고 있음이 알려져 있으나, 공간데이터로 구축 가능한 미세 자료의 부족 등으로 이를 함께 살펴본 연구는 많지 않았다. 최근 위성영상과 민간통신업체의 인프라에서 측정한 빅데이터들이 생산되면서 온도와 대기오염에 대한 세밀한 공간분포 분석이 가능하게 되었다. 이에 본 연구는 부산광역시를 대상으로 도시열섬과 도시오염섬의 공간적 분포패턴을 살펴보고 두 현상의 분포 특성을 비교 분석하고자 하였다. 연구에는 Landsat 8 위성영상의 지표면온도와 민간자동관측시스템에서 도출된 대기온도, 미세먼지농도 데이터를 30m*30m 단위로 격자화하여 공간분석을 수행하였다. 분석 결과, 도시열섬과 도시오염섬이 동시에 발생하는 대표적인 지역들로 취약 주거지역과 공업지역들이 다수 포함되어 있었다. 부산시의 대표적 주거 취약지역으로 알려진 서동, 반송동 등의 주요 정책이주지가 포함되었는데 해당 지역은 소규모 필지에 건축물의 밀도가 상당히 높은 지역으로 통풍, 환기 등에 문제가 많은 주거지역이다. 이러한 지역의 주민 중 상당수는 폭염과 대기오염에 대한 대응 능력이 낮아 관련 정책 수립 시 우선적으로 이 지역들이 고려될 필요가 있다. 도시열섬과 도시오염섬의 동시발생지역에 포함된 공업지역들은 콘크리트나아스콘 기반의 불투수면의 비중이 높고, 식생이 부족할 뿐 아니라 교통량도 많은 것으로 나타났다. 도시열섬과 도시오염섬 분석에 대한 신뢰성을 살펴보기 위해 핫스팟분석을 진행한 결과, 99.96% 이상의 지역이 99% 신뢰수준의 핫스팟지역에 해당함을 확인할 수 있었다.

• 기본간호학회지
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• 제6권3호
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• pp.414-433
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• 1999

The purpose of this study is to identify the needs which are perceived by one of the familiy members who have head injury parients by traffic accidents in the intensive care units. Subjects were 70 families members of head injury patients admitted to 2 general hospitals NICU located Pusan city, 1 general hospital NICU located Ulsan city from December 1. 1998 to February 28. 1999. For this study, 70 family members were interviewed with aid of a Likert scale which was developed by researcher for this study. For development of the survey instrument, literature review and open questionnaire technique with family members and the nurses working in NICU. The 50needs-items were classified into 7 groups according to the homogeneity of the items with the support of literature review. For the content validity, the instrument was reviewed by 1 nursing professor and the internal reliability of this instrument was Cronbach alpha=0.94 which is highly accepted. Data was analyzed by a SPSS computer program. Data analysis included frequency. percentage, mean, standard variance and t-test or ANOVA. The results were as followings : 1. The general characteristics of head injury patients shows that the male was 74.3%, the female was 25.7% and age distribution shows that the fifty-fifty nine years was 30%, the highest. Of religion the buddhism was the most, The diagnosis distribution shows that epidural hematoma was 32.9% and subdural hematoma was 24.3%. The mentalility distribution shows that semicoma was 31.4% and stupor was 31.4%. Hemiplegia was 42.9% 2. The general charaterisrics of the family needs of head injury patients shows that thirty-thirty nine years was 31.4%, the highest. sex distribution shows that the male was 20%, the female was 80%. Of religion the buddism was the most. 3. The family needs of head injury patients was $3.03{\pm}0.42$, needs for the information of a patient's condition was $3.65{\pm}0.48$, the highest. And needs for the information of care and treatment was $3.48{\pm}0.48$, needs to be supplied with comfortable facilities for family was $3.04{\pm}0.66$, needs to be participate in a patient's care was $2.90{\pm}0.55$, needs to be informed about the available resources was $2.83{\pm}0.59$, needs to be supported emotionally for family was $2.79{\pm}0.55$, needs for religious assistance was $2.51{\pm}0.85$. 4. Examining the family needs of head injury patients according to patient's characteristics, mentality, plegia degree and operation were shown be variables to make an effect on the needs for the head injury patients family. At all, according to severity of head. injury, the family needs of head injury patients was high. 5. Examining the family needs of head injury patients according to their general characteristics, we could know that religion, job. income were shown to be variables to make an effect on the family needs. Through the examination it can be seen that the characteristics of head injury patients and the family needs of head injury patients. In conclusion, the family needs of head injury patients was almost same the family needs of ICU patients. Therefore we must involve the family's care of head injury patients and we must provide exact and repeated explanation, education and support the family of head injury patients. As this study was resulted in selecting the families admitted to NICU of some general hospital, we couldn't stretch the result in our favor. Therefore, continuous studies are suggested.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.