• 산업경영시스템학회지
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• 제38권4호
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• pp.168-176
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• 2015

Trends of integrating products and services lead to the emergence of Product-Service System (PSS). To implement and embody a PSS solution in new product development, a comprehensive design framework is allowed designers to facilitate the design factors of the PSS in complex business environments. A physical product, containing functionalities for services, is the role of medium between customers and a manufactures. Customers can access those metaphysical interfaces to utilize the product fully or expand its performances. The PSS is aiming to prolong its lifecycle while maintaining its expected quality. Since the quality can be represented as a measure which belongs to user's perspective, guaranteeing certain level of quality can be interpreted to sustaining customer satisfaction. The objective of this paper is to propose a PSS design framework to identify design factors for developing products and services by integrating object-oriented concepts and blueprinting in context of a business ecosystem. The proposed model is developed based on relationship products and services matching with their design factors. The products and the services are then brought together to form a PSS. Functions and processes can be categorized to identify the design factors in different levels using the object-oriented concepts. Objected-oriented concepts provide PSS analysis tools for describing a business process or a workflow process in the PSS. The blueprint is used to identify the relationships between the products functions and the service processes that are offered as part of a job. To demonstrate of the effectiveness of the proposed model, we use a case study involving a smart phone.

• 패션비즈니스
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• 제27권4호
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• pp.141-162
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• 2023

With the prospect that integrating creative AI in the fashion design field will become more visible, this study considered the case of creative fashion design development through Human-AI Co-creation (HAIC). Methodologically, this research encompasses a literature review and empirical investigations. In the literature review, the fashion design and creative HAIC processes, and the possibilities of integrating AI in fashion design were considered. In the empirical study, based on the case analysis of generating fashion design through HAIC, the HAIC type according to the role and interaction method, and characteristics of humans and AI was considered, and the HAIC process for fashion design was derived. The results of this study are summarized as follows. First, HAIC types in fashion design are divided into four types: AI-driven passive HAIC, human-driven passive HAIC, flexible interaction-based HAIC, and integrated interaction-based value creation HAIC. Second, the stages of the HAIC process for creative fashion design can be broadly divided into semantic data integration, visual ideation, design creation and expansion, design presentation, and design/manufacturing solution and UX platform creation. Third, in fashion design, HAIC contributes to human ability, enhancement of creativity, achievement of efficient workflow, and creation of new values. This research suggests that HAIC has the potential to revolutionize the fashion design industry by facilitating collaboration between humans and AI; consequently, enhancing creativity, and improving the efficiency of the design process. It also offers a framework for understanding the different types of HAIC and the stages involved in the creative fashion design process.

• Journal of Trauma and Injury
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• 제36권3호
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• pp.231-241
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• 2023

Purpose: Overtriage and undertriage rates are critical metrics in trauma, influenced by both trauma team activation (TTA) criteria and compliance with these criteria. Analysis of undertriaged patients at a level I trauma center revealed suboptimal compliance with existing criteria. This study assessed triage patterns after implementing compliance-focused process interventions. Methods: A physician-driven, free-text alert system was modified to a nonphysician, hospital dispatcher-guided system. The latter employed dropdown menus to maximize compliance with criteria. The preintervention period included patients who presented between May 12, 2020, and December 31, 2020. The postintervention period incorporated patients who presented from May 12, 2021, through December 31, 2021. We evaluated appropriate triage, overtriage, and undertriage using the Standardized Trauma Assessment Tool. Statistical analyses were conducted with an α level of 0.05. Results: The new system was associated with improved compliance with existing TTA criteria (from 70.3% to 79.3%, P=0.023) and decreased undertriage (from 6.0% to 3.2%, P=0.002) at the expense of increasing overtriage (from 46.6% to 57.4%, P<0.001), ultimately decreasing the appropriate triage rate (from 78.4% to 74.6%, P=0.007). Conclusions: This study assessed a workflow change designed to improve compliance with TTA criteria. Improved compliance decreased undertriage to below the target threshold of 5%, albeit at the expense of increased overtriage. The decrease in appropriate triage despite compliance improvements suggests that the current criteria at this institution are not adequately tailored to optimally balance the minimization of undertriage and overtriage. This finding underscores the importance of improved compliance in evaluating the efficacy of TTA criteria.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권12호
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• pp.3330-3344
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• 2023

This paper proposes an antenna performance prediction model in the autonomous driving radar manufacturing process. Our research work is based upon a challenge dataset, Driving Radar Manufacturing Process Dataset, and a typical AutoML machine learning workflow engine, Pycaret open-source Python library. Note that the dataset contains the total 70 data-items, out of which 54 used as input features and 16 used as output features, and the dataset is properly built into resolving the multi-output regression problem. During the data regression analysis and preprocessing phase, we identified several input features having similar correlations and so detached some of those input features, which may become a serious cause of the multicollinearity problem that affect the overall model performance. In the training phase, we train each of output-feature regression models by using the AutoML approach. Next, we selected the top 5 models showing the higher performances in the AutoML result reports and applied the ensemble method so as for the selected models' performances to be improved. In performing the experimental performance evaluation of the regression prediction model, we particularly used two metrics, MAE and RMSE, and the results of which were 0.6928 and 1.2065, respectively. Additionally, we carried out a series of experiments to verify the proposed model's performance by comparing with other existing models' performances. In conclusion, we enhance accuracy for safer autonomous vehicles, reduces manufacturing costs through AutoML-Pycaret and machine learning ensembled model, and prevents the production of faulty radar systems, conserving resources. Ultimately, the proposed model holds significant promise not only for antenna performance but also for improving manufacturing quality and advancing radar systems in autonomous vehicles.

• 한국물환경학회지
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• 제40권1호
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• pp.19-35
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• 2024

The global pandemic, coronavirus disease caused by Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), has led to the implementation of wastewater surveillance as a means to monitor the spread of SARS-CoV-2 prevalence in the community. The challenging aspect of establishing wastewater surveillance requires a well-equipped laboratory for wastewater sample analysis. According to previous studies, RT-PCR-based molecular tests are the most widely used and popular detection method worldwide. However, this approach for the detection or quantification of SARS-CoV-2 from wastewater demands a specialized laboratory, skilled personnel, expensive instruments, and a workflow that typically takes 6 to 8 hours to provide results for a few samples. Rapid and reliable alternative detection methods are needed to enable less-well-qualified practitioners to set up and provide sensitive detection of SARS-CoV-2 within wastewater at regional laboratories. In some cases, the structural and molecular characteristics of SARS-CoV-2 are unknown, and various strategies for the correct diagnosis of COVID-19 have been proposed by research laboratories. The ongoing research and development of alternative and rapid technologies, namely RT-LAMP, ELISA, Biosensors, and GeneXpert, offer a wide range of potential options not only for SARS-CoV-2 detection but also for other viruses. This study aims to discuss the effective regional rapid detection and quantification methods in community wastewater.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.115-123
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• 2024

본 연구의 목적은 인공지능과 위험관리라는 2가지 키워드를 통해 어떻게 인공지능 서비스의 장점 활용과 한계요인을 동시에 극복하는데 기여 하고자 한다. 이를 위해 2가지 사례인 (1) 인공지능을 활용한 위험 모니터링 프로세스 제시와 (2) 인공지능 서비스의 개발 및 운영에서 등장하는 한계요인을 최소화하기 위한 운영 툴킷에 대해 소개 하였다. 이 사례 분석을 통해 다음과 같은 시사점이 제안하고자 한다. 첫째, 인공지능 서비스는 우리 삶에 깊숙이 관여하고 있으며 이로 인해 등장하는 한계 요인을 최소화하는 장치가 필요하다. 둘째, 인공지능을 활용한 위험관리 모니터링은 적합하고 신뢰성이 있는 데이터 확보가 우선적으로 고려되어야 한다. 셋째, 인공지능 서비스의 개발과 운영시 등장하는 한계를 극복하기 위해서는 업무 단계별로 위험관리 프로세스를 적용하여 상시 모니터링이 요구된다 라는 것이다. 본 연구는 발전하고 있는 인공지능이 제공하고 한계요인을 최소화 할 수 있는 방안에 대한 연구이며 향후 관련 시장의 성장과 발달에서 위험관리에 대한 연구에 기여 할 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권9호
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• pp.513-518
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• 2014

NGS 기술의 발달로 시퀀싱 비용이 급격히 하락됨에 따라 대규모 크기의 유전체 염기 서열해독을 소규모의 실험실에서 수행할 수 있게 되었다. 디노버 어셈블리는 표준 유전체가 없는 새로운 종을 시퀀싱하는 경우 리드들의 염기 서열 정보를 이용하여 재구성함으로써 원래의 전체 시퀀스를 복원하는 것이다. 최근 이와 관련된 많은 연구 결과가 보고되고 있으나, 충분한 분석 노하우와 명확한 가이드라인 등이 공개되어 있지 않기 때문에 이들 연구에서 제시하는 동일한 어셈블리 수행 과정 및 분석 툴들을 사용하더라도 만족할만한 수준의 어셈블리 결과를 얻지 못하는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 NGS 기술과 디노버 어셈블리 기술을 이용하여 아직 밝혀지지 않은 생물체의 전체 DNA의 염기 서열을 밝히기 위한 일련의 과정들을 단계별로 소개하고, 각 단계에서 필요로 하는 공개용 분석 툴의 장단점을 분석하여 제시한다. 이러한 과정별 단계를 구체적으로 설명하기 위하여 본 연구에서는 350Mbp 크기의 개 회충 게놈을 응용 사례로 사용한다. 또한 디노버 어셈블리 과정을 통해 새롭게 어셈블리된 시퀀스와 다른 유사 종과의 상동성 분석을 수행하여 어셈블리된 시퀀스에서의 유전자 영역 추출과 추출된 유전자의 기능을 예측한다.

• 지질학회지
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• 제54권6호
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• pp.615-630
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• 2018

분지 해석은 퇴적분지의 형성과 진화를 이해하기 위한 연구 분야로서 여러 종류의 지구과학 자료들을 종합적으로 분석해야 하며, 분지의 시공간적 발달을 입체적으로 구현하기 위해서는 모델링 기술이 적용된다. 분지해석과 모델링 연구를 위해 2016년 MATLAB 기반의 프로그램 BasinVis 1.0이 공개되었으며 최근에는 새로운 기능과 수정된 사용자 인터페이스를 포함한 BasinVis 2.0이 개발되었다. 이 연구에서는 BasinVis 2.0을 이용한 분지 모델링을 소개하기 위해 비엔나 분지의 남부에서 사례 연구를 수행하였다. 이 연구는 BasinVis 1.0을 이용한 비엔나 분지 중북부의 모델링 연구와 함께 앞으로 수행될 비엔나 분지 전지역의 모델링을 위한 예비 연구로서, 연구 지역의 마이오세 퇴적층과 침강 발달을 시공간적으로 구현하였다. 마이오세 초기의 후반 동안 퇴적과 침강은 북동-남서 방향의 주향이동 단층과 안행성 점완 정단층들을 따라 빠르게 나타난다. 하지만 마이오세 중기부터 후기까지 침강은 급격히 감소한다. 이는 인리형 시스템의 발달에 연관하며, 주향이동 분지의 단기간의 빠른 지구조 침강 패턴과 일치한다. 마이오세 중기의 침강은 주로 주향이동 단층을 따라서 나타나는 반면, 마이오세 중기 후반부터는 북-남 방향의 점완 정단층을 따라 저지대로 퇴적 중심지가 이동되었다. 이는 광역적 고응력장이 북동-남서 방향의 횡인장에서 동-서 방향의 인장으로 변화하는 것과 일치한다. 이 연구에서는 다양한 기능과 기법들이 사례 연구에 적용되었으며, 모델링 결과는 BasinVis 2.0이 분지 모델링 연구에 효과적으로 적용 가능함을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.1-7
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• 2022

최근 대용량 데이터를 프로그램 자체에서 생성시키면서 구동되는 빅데이터 프로그램, 머신 러닝 프로그램 같은 응용 프로그램의 사용이 일상화됨에 따라 기존의 메인 메모리만으로는 메모리가 부족하여 프로그램의 빠른 실행이 어려운 경우가 발생하고 있다. 특히, 코로나 변이 바이러스 발생으로 염기서열 전체의 유전 변이 여부를 분석해야 하는 상황에는 더욱 빠르게 결과를 도출해야 하는 필요성이 대두되었다. 대용량 데이터를 병렬실행으로 빠른 결과를 필요로 하는 전장유전체(WGS; Whole Genome Sequencing) 분석 방법에 기존 SSD에서 대용량 데이터를 처리하는 것이 아닌 자체 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에 적용하여 성능을 측정한 결과 기존 SSD 시스템에 비해 16%의 성능 향상이 있었다. 그리고, 그 외의 다양한 벤치마크 시험에서도 워크플로우의 task별 SortSampleBam, ApplyBQSR, GatherBamFiles등 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서도 SSD를 사용한 경우보다 IO 성능이 각각 92.8%, 80.6%, 32.8% 실행시간 단축을 보였다. 전장유전체파이프라인 분석같이 대용량 데이터 분석시 본 연구에서 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서 분석할 경우 런타임(run time)시 발생하는 측정 지연을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.433-435
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• 2022

본 논문에서는 국가연구데이터커먼즈에서 연구데이터 분석·활용에 사용되는 컴퓨팅 리소스를 등록, 검색, 관리하기 위한 컴퓨팅 리소스 표준 메타데이터 스키마 설계 방안에 대해 소개한다. 국가연구데이터커먼즈는 연구데이터 공유·활용 극대화를 위한 연구데이터와 컴퓨팅 리소스 연합 활용 체계이다. 컴퓨팅 리소스는 연구 전 과정에서 사용하는 연구데이터를 분석·활용하는데 필요한 분석 인프라, 분석 소프트웨어 등 컴퓨팅 환경의 모든 리소스들을 말한다. KRDC 컴퓨팅 리소스 관리를 위한 표준 메타데이터 스키마는 컴퓨팅 리소스 관리를 위한 공통 필수 속성과 각 컴퓨팅 리소스 특징에 따른 속성을 고려하여 설계하였다. 컴퓨팅 리소스 관리를 위한 표준 메타데이터 스키마는 컴퓨팅 리소스 메타데이터 스키마와 컴퓨팅 리소스 제공자 메타데이터 스키마로 구성된다. 또한, 컴퓨팅 리소스와 제공자의 메타데이터 스키마는 성격에 따라 서비스 스키마와 시스템 스키마 그룹으로 구분하여 설계하였다. 표준 메타데이터 스키마는 KRDC 프레임워크를 통해 컴퓨팅 리소스 제공자와 컴퓨팅 리소스 사용자를 위한 컴퓨팅 리소스 등록, 카탈로그 검색, 컴퓨팅 리소스 관리, 워크플로우 서비스에 사용되며, 다양한 컴퓨팅 리소스 연계를 위해 확장 가능한 형태로 설계되었다.