본 논문에서는 u-Health 서비스의 효과에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 이를 위하여 우선 U-Health에 영향을 미칠 수 있는 여러 요인들을 문헌 연구를 통해서 정리 하였고, 이를 검증하기 위하여 의료 현장에서 u-Health와 관련하여 종사하고 있는 전문가들에게 설문하여 기초 데이터를 수집하였다. 이 결과를 분석하기 위하여 FA분석과 AHP분석을 실시하였다. 본 연구를 통해서 생성된 요인은 모두 6가지이다. 요인분석으로 성과측정지표를 개발한 후에는 이들 요인들 사이의 중요도를 계층분석기법(AHP)으로 분석하였다. AHP 분석의 결과로 주요성공요인들 사이의 중요도를 측정할 수 있었다. 본 연구의 결과로 유-헬스시스템의 효과는 측정기술과 서비스 수용자들의 참여 그리고 서비스 제공 기관에 대한 정책적 배려가 가장 중요한 요인으로 나타났다. 이 외에도 법제도의 구비와 개인의료정보에 대한 완벽한 보안장치가 그 뒤를 이었다. 본 연구는 u-Health 서비스의 정책적 실시와 그 효과를 극대화하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
In this paper, we propose an urgency and efficiency based wireless packet scheduling (UEPS) algorithm that is able to schedule real time (RT) and non-real time (NRT) traffics at the same time. The proposed UEPS algorithm is designed to support wireless downlink packet scheduling in the OFDMA system which is a strong candidate wireless system for the next generation mobile communications. The UEPS algorithm uses the time-utility function as a scheduling urgency factor and the relative status of the current channel to the average one as an efficiency indicator of radio resource usage. The design goal of the UEPS algorithm is to maximize throughput of NRT traffics with satisfying QoS requirements of RT traffics. The simulation study shows that the proposed UEPS algorithm is able to give better throughput performance than existing wireless packet scheduling algorithms such as proportional fair (PF) and modified-largest weighted delay first (M-LWDF) while satisfying QoS requirements of RT traffics such as the average delay and the packet loss rate under various traffic loads.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.288-307
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2016
Image distortions are typically characterized by degradations of structures. Dictionaries learned from natural images can capture the underlying structures in images, which are important for image quality assessment (IQA). This paper presents a general-purpose no-reference image quality metric using a GRadient-Induced Dictionary (GRID). A dictionary is first constructed based on gradients of natural images using K-means clustering. Then image features are extracted using the dictionary based on Euclidean-norm coding and max-pooling. A distortion classification model and several distortion-specific quality regression models are trained using the support vector machine (SVM) by combining image features with distortion types and subjective scores, respectively. To evaluate the quality of a test image, the distortion classification model is used to determine the probabilities that the image belongs to different kinds of distortions, while the regression models are used to predict the corresponding distortion-specific quality scores. Finally, an overall quality score is computed as the probability-weighted distortion-specific quality scores. The proposed metric can evaluate image quality accurately and efficiently using a small dictionary. The performance of the proposed method is verified on public image quality databases. Experimental results demonstrate that the proposed metric can generate quality scores highly consistent with human perception, and it outperforms the state-of-the-arts.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권10호
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pp.3378-3393
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2014
We have witnessed the rapid development of information technology in recent years. One of the key phenomena is the fast, near-exponential increase of data. Consequently, most of the traditional data classification methods fail to meet the dynamic and real-time demands of today's data processing and analyzing needs--especially for continuous data streams. This paper proposes an improved incremental learning algorithm for a large-scale data stream, which is based on SVM (Support Vector Machine) and is named DS-IILS. The DS-IILS takes the load condition of the entire system and the node performance into consideration to improve efficiency. The threshold of the distance to the optimal separating hyperplane is given in the DS-IILS algorithm. The samples of the history sample set and the incremental sample set that are within the scope of the threshold are all reserved. These reserved samples are treated as the training sample set. To design a more accurate classifier, the effects of the data volumes of the history sample set and the incremental sample set are handled by weighted processing. Finally, the algorithm is implemented in a cloud computing system and is applied to study user behaviors. The results of the experiment are provided and compared with other incremental learning algorithms. The results show that the DS-IILS can improve training efficiency and guarantee relatively high classification accuracy at the same time, which is consistent with the theoretical analysis.
There has been little data on the prevalence of supplement use and the characteristics of the dietary supplement users in the Republic of Korea. This study presents the prevalence and the details of any dietary supplement use and the characteristics of the adults who use dietary supplements in the Republic of Korea. Between May 18 and June 16, 2006, nationwide and population-weighted personal interviews with 6,201 adult aged from 30 to 69 years were conducted and the final sample consisted of 3,000 people with a 49.8% response rate. We examined the prevalence and details of the use of dietary supplements and the characteristics of those who use the dietary supplement among adults. About sixty two percent of adults had taken any dietary supplement during the previous 12-month period in 2006. The most commonly reported dietary supplement was ginseng, followed by multivitamins, glucosamine, probiotics, and vitamin C. Female (versus male), an older age group, a higher family income, those living in metropolitan cities, those with marital experience, those with a higher level of education, and those having medical problems had a greater likelihood of reporting the use of any dietary supplements. The particular relationships differed depending on the type of supplement. The most Korean adults took one more dietary supplement and the dietary supplement users had different demographic and health characteristics compared to those of the nonusers. Research on diet supplements by the medical community is needed in the future.
본 연구에서는 다수의 키넥트 센서를 이용하여 효율적인 실시간 운동 자세 추정 시스템을 설계하고 개발하였다. 이 시스템은 정면과 측면에 키넥트 센서를 사용하여, 한 개로 추적이 어려웠던 사용자의 특정 자세 (예를 들어, 무릎컬 또는 런지)를 보다 정확하게 측정하고 인식하는 것을 목적으로 한다. 그리고 추후 다양한 자세를 지원할 수 있도록 확장 가능하고 모듈화 된 방법으로 설계되었다. 이 시스템은 여러 클라이언트와 유니티 3D 서버로 구성된다. 클라이언트는 키넥트 골격 데이터를 처리하여 서버로 전송한다. 서버는 다중 키넥트를 보정하고, 각도와 거리를 기반으로 한 특징 값 추출하며 여러 대의 키넥트로부터 계산된 특징 값의 가중 평균을 사용하여 자세 인식 모델을 기반으로 자세 추정 알고리즘을 적용한다. 본 논문은 다중 키넥트 센서를 이용한 인간 운동 자세 추정 시스템의 설계 및 구현 방법을 제시하고, 체험형 유니티 3D 운동 게임에 적용한 예시를 설명한다.
효율적인 빈발 패턴 알고리즘은 연관 규칙 마이닝이나 융복합을 위한 마이닝 과정에서 필수적인 요소이며 많은 활용성을 가지고 있다. 패턴 마이닝을 위한 많은 모델들이 빈발 패턴에 관한 정보를 추출하여 FP-트리를 이용하여 저장하고 있다. 본 논문에서는 항목들의 무게중심을 이용한 새로운 빈발 패턴 알고리즘(CAWFP-Growth)을 제안하여 항목들이 가지는 가중치와 빈도수를 같이 고려하여 항목간의 중심을 계산하여 기존의 FP-Growth 알고리즘의 효율성을 향상시킨다. 제안한 방법은 하향 폐쇄의 성질을 유지하기 위한 기존의 전역적 최대치 가중치 지지도를 필요로 하지 않기 때문에 자연히 빈발 패턴의 탐색시간이 줄어들고 정보의 손실을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 동적가중치를 이용하는 다른 방법과 비교해볼 때, 항목들의 무게중심이 빈발패턴의 정확한 정보를 유지하고 FP-트리의 처리시간을 줄여주기 때문에 제안한 방법의 중요성을 보이고 있다 또한 가상 분산모드에서 맵리듀스 프레임을 기반으로 빅데이터를 모델링하고 향후 완전분산 모드에서 제안한 알고리즘의 모델링이 필요하다.
군 시설공사비는 국방예산의 많은 부분을 차지하고 있으며, 사업예산의 합리적인 편성은 군 시설업무 관련자의 중요한 관심사이다. 그러나 시설예산 편성시 기준으로 제시되는 시설물 단가를 실제 공사의 집행금액과 비교하면 항상 부족예산이 발생되므로, 이를 보정하여 적정한 공사비를 산정하는데 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 과거의 실적공사비를 현재의 가치로 환산할 수 있는 공사비지수를 개발하여 적용함으로써 예산편성 업무의 효율성을 높이고 합리적인 의사결정을 지원하고자 한다. 본 연구는 실적공사비를 분석하여 공사비 결정에 중요한 영향을 끼치는 요소들을 도출하였다. 도출된 영향요소를 재료비, 노무비, 경비의 비목으로 구분하고 각 요소들이 공사비에서 차지하는 영향도를 기준으로 가중치를 산정한 후, 가중평균산식에 의한 공사비지수를 개발하였다.
The objective of this study was to identify the immediate effects of the short leg brace on the weight bearing distribution and gait patterns of hemiplegic patients. The subjects of this study were 18 hemiplegic patients who had been hospitalized or visited out-patient department of Rehabilitation Hospital, Yonsei University College of Medicine, from January 5, 1996 through March 23, 1996. PLS(Posterior Leaf Spring) on and off changes in gait patterns were measured using ink foot print as well as by recording weight bearing distribution using a limb load monitor. The data were analyzed by the correlation and paired t-test. The findings were as follows: 1. Eighteen subjects were more weighted on the affected leg when PLS was put off(42.74%) than on(40.08%). 2. The defference in gait patterns between PLS on and off was statistically significant, with an increase in step length by 1.7cm on the involved side; a decrease in foot angle by 4.41 degree on the involved side; and a narrowing of base of support by 1.46cm when PLS were off. In conclusion, this study showed that PLS did not affect the weight bearing distribution and gait patterns of hemiplegic patients. Since, the evaluation method used in this study has limitations in regard to temporal distance gait values. Further studies are required to numerous experiments for subject and extensive study.
Recently the technical advances and complexities have generated much of the difficulties in managing the project resources, for both scheduling and costing to accomplish the project in the most efficient manner. The project manager is frequently required to render judgments concerning the schedule and resource adjustments. This research develops an analytical model for a schedule-cost and risk analysis based on visual PERT/CPM. We used a three-step approach: 1) in the first step, a deterministic PERT/CPM model for the critical path and estimating the project time schedule and related resource planning and we developed a heuristic model for crash and stretch out analysis based upon a time-cost trade-off associated with the crash and stretch out of the project. 2) In second step, we developed web-based risk evaluation model for project analysis. Major technologies used for this step are AHP (analytic hierarchy process, fuzzy-AHP, multi-attribute analysis, stochastic network simulation, and web based decision support system. Also we have developed computer programs and have shown the results of sample runs for an R&D project risk analysis. 3) We developed an optimization model for project resource allocation. We used AHP weighted values and optimization methods. Computer implementation for this model is provided based on GUI-Type objective-oriented programming for the users and provided displays of all the inputs and outputs in the form of GUI-Type. The results of this research will provide the project managers with efficient management tools.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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