Seo, Hwa Jeong;Kim, Hye Hyeon;Im, Jeong Soo;Kim, Ju Han
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권14호
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pp.5545-5550
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2014
Background: Human biological materials from cancer patients are linked directly with public health issues in medical science research as foundational resources so securing "human biological material" is truly important in bio-industry. However, because South Korea's national R and D project lacks a proper managing system for establishing a national standard for the outputs of certain processes, high-value added human biological material produced by the national R and D project could be lost or neglected. As a result, it is necessary to develop a managing process, which can be started by establishing operating guidelines to handle the output of human biological materials. Materials and Methods: The current law and regulations related to submitting research outcome resources was reviewed, and the process of data 'acquisition' and data 'distribution' from the point of view of big data and health 2.0 was examined in order to arrive at a method for switching paradigms to better utilize human biological materials. Results: For the deposit of biological research resources, the original process was modified and a standard process with relative forms was developed. With deposit forms, research information, researchers, and deposit type are submitted. The checklist's 26 items are provided for publishing. This is a checklist of items that should be addressed in deposit reports. Lastly, XML-based deposit procedure forms were designed and developed to collect data in a structured form, to help researchers distribute their data in an electronic way. Conclusions: Through guidelines included with the plan for profit sharing between depositor and user it is possible to manage the material effectively and safely, so high-quality human biological material can be supplied and utilized by researchers from universities, industry and institutes. Furthermore, this will improve national competitiveness by leading to development in the national bio-science industry.
카 쉐어링 서비스는 경제위기 이후 실용적 소비패턴 의식의 확산과 환경의식의 고취, 스마트폰 확산을 통한 서비스 이용 편의성이 증가됨으로 인해 새로운 대중교통으로 자리매김을 하고 있다. 시장이 발전하고 많은 사람들이 이용하고 있지만 그에 대한 보안은 확실히 이뤄지지 않고 있다. 차를 이용하기 위해선 단지 ID와 PW로 로그인만 하게 되면 차량을 렌트하고 제어할 수 있어 피해가 예상된다. 본 논문에서 제안하는 프로토콜은 지문정보를 이용하여 카 빅데이터가 등록되어 있는 다양한 Service Provider Cloud을 브로커를 통해 사용자에게 최적화된 서비스와 간편하고 강력한 인증을 제공하고자 한다. 제안한 기법을 이용하면 바이오정보의 노출을 줄일 수 있고, 하나의 브로커를 통해 다수의 Service Provider Cloud로부터 서비스를 받을 수 있다. 또한 기존 카쉐어링 플랫폼 대비 모바일 디바이스에서 공개키 연산 및 세션키 저장량을 20% 가량 낮췄고, 간편하고 강력한 인증을 제공하고 보안채널을 구성하기 때문에 안전한 통신을 할 수 있다. 향후 카쉐어링 서비스 클라우드 환경에서 본 논문에서 제안한 기법을 통해 안전한 통신과 사용자의 편의성을 증대 시키기를 기대한다.
본 연구는 우리나라 국민 20 ~ 49 세 연령군 가운데 289 명을 대상으로 피부 마이크로바이옴의 요인들인 유익균, 상재균, 여드름균이 유해균에 미치는 영향과 상호작용을 실증적으로 분석하기 위해 수행되었다. 피부 마이크로바이옴의 바이오 빅데이타를 활용하여 다중회귀모형으로 분석한 결과, 연구대상의 성별과 연령에 따른 피부 마이크로바이옴의 차이를 통제한 경우, 유익균은 유해균에 부(-)의 영향을 나타내었고, 상재균과 여드름균은 정(+)의 영향을 나타냈다. 특히 유익균이 유해균에 미치는 부(-)의 영향은 상재균의 수준에 따라 여드름균과의 상호작용을 통해 다르게 나타났다. 이러한 결과는 유익균의 활성화가 유해균을 억제하며, 피부 마이크로바이옴이 유해균에 미치는 영향은 독립적인 영향과 함께 상호작용을 통해서 피부 마이크로바이옴의 균형을 이루고 있음을 실증적으로 검증한 것이다. 따라서 개인 맞춤형 화장품 제조산업에서 유익균의 증식을 돕고 유해균을 억제하는 피부 환경을 조성하기 위한 피부 마이크로바이옴 제품을 연구할 때, 반드시 피부 마이크로바이옴 요인들의 독립적인 영향과 상호작용을 함께 고려해야 함을 시사한다.
Ambient Air Vaporizer (AAV) is an essential facility in the process of generating natural gas that uses air in the atmosphere as a medium for heat exchange to vaporize liquid natural gas into gas-state gas. AAV is more economical and eco-friendly in that it uses less energy compared to the previously used Submerged vaporizer (SMV) and Open-rack vaporizer (ORV). However, AAV is not often applied to actual processes because it is heavily affected by external environments such as atmospheric temperature and humidity. With insufficient operational experience and facility operations that rely on the intuition of the operator, the actual operation of AAV is very inefficient. To address these challenges, this paper proposes an artificial intelligence-based model that can intelligent AAV operations based on operational big data. The proposed artificial intelligence model is used deep neural networks, and the superiority of the artificial intelligence model is verified through multiple regression analysis and comparison. In this paper, the proposed model simulates based on data collected from real-world processes and compared to existing data, showing a 48.8% decrease in power usage compared to previous data. The techniques proposed in this paper can be used to improve the energy efficiency of the current natural gas generation process, and can be applied to other processes in the future.
서부 경남 지역 중 딸기재배로 유명한 지역 40개 농가를 대상으로 한 조사에 따르면 국산품종 중에서 "설향"이 65.0%으로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 현재의 농업은 4차 산업혁명으로 스마트팜(Smart Farm)의 기술이 더욱 발전하고 있는 실정이다. 그러나 각 생육단계가 어떤 상황일 때 딸기의 생산량이 최적에 달하는지 대한 기준이 없으며, 이러한 판단기준은 아직까지 스마트팜에 경험이 있는 농업인의 의사에 달려있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딸기의 생육상황에 대한 생산량 예측을 통해 선진화된 스마트팜 시스템을 구축하고자 한다. 실험 장소는 경상남도 사천시의 딸기 농가에서 수행하였으며, 총 3곳을 대상으로 데이터 수집을 진행하였다. 실험 대상의 모든 온실 내에서 재배하는 딸기의 품종은 '설향'이다. 작물 데이터의 수집 항목은 작물의 엽수, 꽃수, 과실수, 초장, 잎의 길이, 엽록소 함량이며, 환경 데이터의 수집 항목은 온도, 습도, 조도이다. 기존의 농가 단위의 스마트팜의 문제점 보완 및 개선을 통하여 고품질의 작물 생장 상태를 유지하기 위해 K-fold 교차검증, Lasso 회귀분석, MAPE 검증을 통해 예측모델을 도출하였으며, MAPE 검증 결과 값으로 0.511(꽃 예측)과 0.488(과일 예측)의 값이 나타났다. 본 연구는 스마트팜 데이터 구축을 위해서는 AI를 통해 성장상태별 수확량을 예측하였으며, 이를 농가 및 농업 관련 기업에 활용해 농업 서비스가 편리할 것으로 판단된다.
본 연구는 농업 및 정보 통신 기술의 융합을 기반으로 국내외 스마트 농장 서비스 모델을 검토하고 한국의 스마트 온실을 개선하기 위해 필요한 다양한 요인을 조사하기 위해 수행되었다. 국내 스마트 온실의 작물 생육모델 및 환경모델에 관한 연구는 제한적이었고, 연구를 위한 인프라를 구축하는 데는 많은 시간이 필요하다. 이러한 문제의 대안으로 클라우드 기반 연구 플랫폼이 필요하다. 제안된 클라우드 기반 연구 플랫폼은 통합 데이터, 생육환경모델, 구동기 제어 모델, 스마트 온실 관리, 지식 기반 전문가 시스템 및 농가 대시보드 모듈을 통해 통합적 데이터 저장 및 분석을 위한 연구 인프라를 제공한다. 또한 클라우드 기반 연구 플랫폼은 작물 생육환경, 생산성 및 액추에이터 제어와 같은 다양한 요인들 간의 관계를 정량화하는 기능을 제공하며, 연구자는 빅데이터, 기계 학습 및 인공지능을 활용하여 작물 생육 및 생장환경 모델을 분석할 수 있다.
최근에는 의료 빅데이터 분야에서 의료기기, 의료전문가로부터 생성 또는 감지되는 사운드 생체신호(심장박동, 호흡, 맥박, 진맥) 데이터의 특징을 디지털 데이터로 추출하여 패턴 데이터로 변환한 후, 이를 빅데이터 분석 플랫폼 기반으로 분석하여 진료, 처방, 예방 등에 유용한 정보를 생성하는 모델 구축 연구가 활성화되고 있다. 본 논문에서는 사운드 생체신호 특징을 디지털 데이터로 추출하여 (주)리아컴즈 NeoQubit 빅데이터 플렛폼을 기반으로 패턴 데이터를 분석하고 예측할 수 있는 모델을 제시한다.
Lung cancer is a chronic disease which ranks fourth in cancer incidence with 11 percent of the total cancer incidence in Korea. To deal with such issues, there is an active study on the usefulness and utilization of the Clinical Decision Support System (CDSS) which utilizes machine learning. Thus, this study reviews existing studies on artificial intelligence technology that can be used in determining the lung cancer, and conducted a study on the applicability of machine learning in determination of the lung cancer by comparison and analysis using Azure ML provided by Microsoft. The results of this study show different predictions yielded by three algorithms: Support Vector Machine (SVM), Two-Class Support Decision Jungle and Multiclass Decision Jungle. This study has its limitations in the size of the Big data used in Machine Learning. Although the data provided by Kaggle is the most suitable one for this study, it is assumed that there is a limit in learning the data fully due to the lack of absolute figures. Therefore, it is claimed that if the agency's cooperation in the subsequent research is used to compare and analyze various kinds of algorithms other than those used in this study, a more accurate screening machine for lung cancer could be created.
In South Korea, agricultural mechanization has been carried out in paddy field, but not in the upland field during recent decades. Among crops such as root vegetables, leafy vegetables from upland field, corn is used as forage for livestock as well as food for men. The corn harvester needs to be developed to replace men's labor in rural area to follow the recent needs in the farm industry. The corn harvester is comprised of three parts such as cutting part, feeding part and pick-up part. The feeding part is so long for cut corns to be delivered from the cutting part to the pick-up part. Structurally, the load from the long moment arm is likely to be big. Thus, the setup to measure the stress on the duct of the feeding part was configured with the data acquisition system. The strain gages were attached on several points that seem to be loaded a lot comparatively. The stress was measured and the measured stresses were divided by the yield stress to get the safety factor. And then, we made sure the safety factors were above 1 on the all points. In conclusion, the feeding part of the corn harvester which convey the cut corn from the cutting part from the pick-up part can be regarded to be made safe structurally.
본 논문에서는 스마트 농업을 구현하기 위한 재배이력관리 시스템을 개발하여 구현하였으며, 특히 스마트 팜에서 재배하기 힘든 곡물의 재배이력을 관리하는 시스템을 고안하였다. 스마트디바이스를 기반으로 하는 모바일 및 웹 프로그램을 설계하였고, 수집되는 정보는 DB 서버에 저장되어 빅 데이터로 활용이 가능하다. 또한 모바일 장치의 GPS를 적용한 GIS/LBS기반의 전자지도(Vworld map)를 이용하여 실시간 위치정보와 농업활동 정보의 매칭이 가능하다. 현장에서 필요로 하는 재배이력정보 DB를 설계하여 농가, 농민, 재배정보를 관리자가 활용하기 쉽게 개발하였고, 모바일 및 웹 프로그램을 개발하여 현장에서 구현해보았다. 본 시스템은 노동력절감효과와 기후변화와 같은 변수에 대응하여 품질과 안전관리의 능력을 한 단계 높일 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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