• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.127-134
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• 2011

최근 각광받고 있는 무선 데이터 통신 인프라는 유선에서의 한계점을 넘어 빠른 속도로 발전 하고 있다. 특히, 이를 이용한 u-Healthcare 서비스에 대한 이슈가 증가하고 있으며, 원활한 서비스 제공을 위해서는 무선 데이터망의 품질 보장에 대한 연구가 중요하다. 그러나 기존 연구는 유선망에 대한 종단간 품질관리만을 집중 수행하고 있기 때문에 무선망에 대한 품질관리 연구가 미비하다. 본 논문은 이에 대한 연구로 u-Healthcare 서비스를 제공받는 무선 데이터 망 사용자의 품질 보장 및 사용자 요구를 만족시키기 위한 방안인 무선 환경을 고려한 무선서비스 품질측정 기준을 제시하였다. 이를 위해 무선데이터 품질 측정 지표 및 기준을 선정하였고, 품질 측정 평가 방안을 서비스별로 제시하였으며, 각각의 서비스 별로 품질지표를 제시하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권2호
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• pp.118-124
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• 2023

Many recent studies have reported that the quality of input learning data was vital to the detection of regions of interest. However, due to a lack of research on the quality of learning data on lesion detetcting using gastroscopy, we aimed to quantify the impact of quality difference in endoscopic images to lesion detection models using Image Quality Assessment (IQA) algorithms. Through IQA methods such as BRISQUE (Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluation), Laplacian Score, and PSNR (Peak Signal-To-Noise) algorithm on 430 sheets of high quality data (HQD) and 430 sheets of low quality data (PQD), we showed that there were significant differences between high and low quality images in lesion detecting through BRISQUE and Laplacian scores (p<0.05). The PSNR value showed 10.62±1.76 dB on average, illustrating the lower lesion detection performance of PQD than HQD. In addition, F1-Score of HQD showed higher detection performance at 77.42±3.36% while F1-Score of PQD showed 66.82±9.07%. Through this study, we hope to contribute to future gastroscopy lesion detection assistance systems that involve IQA algorithms by emphasizing the importance of using high quality data over lower quality data.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.1874-1889
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• 2017

The paper aims to analyze structure of I/Q data observed from radar and reliably estimate rainfall through quality control of I/Q data that can quantify uncertainty of I/Q data occurring due to resultant errors. Radar rainfall data have strong uncertainty due to various factors influencing quality. In order to reduce this uncertainty, previously enumerated errors in quality need to be eliminated. However, errors cannot be completely eliminated in some cases as seen in random errors, so uncertainty is necessarily involved in radar rainfall data. Multi-Lag Method, one of I/Q data quality control methods, was applied to estimate precipitation with regard to I/Q data of rainfall radar in Mt. Sobaek.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.255-261
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• 2004

본 논문에서는 진해만에서 수질환경에 대한 현장관측조사를 통하여 진해만 수질현황에 대한 해수유동 시뮬레이션을 실시하여 대상해역의 유통특성을 파악하고, 계산된 유통data를 이용하여 해양오염시뮬레이션을 행하였으며 해수유동시뮬레이션 결과를 해양조사원에서 실시한 조석 및 조류관측 자료를 이용하여 시뮬레이션 결과를 검증하였으며, 유통결과를 해양오염 시뮬레이션의 유통 입력 자료로 이용하였다. 해수유통 Data 및 해양관측 Data를 이용하여 수질확산시뮬레이션을 행하여 실측데이터와 비교분석하여 COD농도 분포를 계산하여서 진해만의 수질특성을 파악하고자 하였다.

• 환경영향평가
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• 제7권1호
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• pp.81-91
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• 1998

The objective of this study was to use remotely sensed data, combined with in situ data, for the assessment of trophic state for Daecheong reservoir. Three Landsat TM(Thematic Mapper) imagery data were processed to portray trophic state conditions. The remotely sensed data and the measured data were obtained on 20 June 1995. Regression models have been developed between the chlorophyll-a concentration and reflectance which was converted to Landsat TM digital data. The regression model was determined based on the correlation coefficient which was higher than 0.7 and was applied to the entire study area to generate a distribution map of chlorophyll-a and trophic state. The equation, providing estimates of chlorophyll-a concentration, represented the year-to-year spatial variation of trophic zones in the reservoir. Satellite remote sensing data derived from Landsat TM had been successfully used for trophic slate mapping in Daecheong reservoir.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.352-357
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• 2001

This study presents an analysis of healthcare quality indicators using data mining for developing quality improvement strategies. Specifically, important factors influencing the inpatient mortality were identified using a decision tree method for data mining based on 8,405 patients who were discharged from the study hospital during the period of December 1, 2000 and January 31, 2001. Important factors for the inpatient mortality were length of stay, disease classes, discharge departments, and age groups. The optimum range of target group in inpatient healthcare quality indicators were identified from the gains chart. In addition, a decision support system was developed to analyze and monitor trends of quality indicators using Visual Basic 6.0. Guidelines and tutorial for quality improvement activities were also included in the system. In the future, other quality indicators should be analyze to effectively support a hospital-wide continuous quality improvement (CQI) activity and the decision support system should be well integrated with the hospital OCS (Order Communication System) to support concurrent review.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.11-18
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• 2005

The Korea Institute of Energy Research(KIER) has begun collecting horizontal global insolation data since May, 1982 at different locations. Because of a poor reliability of existing data, KIER's new data will be extensively used by the solar system users as well as by research institutes. But the quality of solar insolation data is not always good. This reports on an attempt to identify systematic error in such data using clear-day analysis for data rehabilitation. Clear-day analysis is successful in uncovering solar insolation data of questionable quality. It is not proven that rehabilitation process can improve the quality of data for daily or monthly means, but it is suggested that the method can be used to improve the quality of data for monthly means of several years for use in many applications of solar energy planning. Earlier studies finding a maximum ETR of about 0.80 are confirmed.

• 경영정보학연구
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• 제6권2호
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• pp.65-77
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• 2004

비즈니스 인텔리전스를 위한 통합 정보시스템의 운영을 위하여서는 무엇보다도 기업 내부와 외부에서 발생한 자료들을 상호 연계하여 통합 관리하여야 한다. 데이터의 통합관리를 위하여서는 기존의 데이터와 데이터들 사이의 일대일 매핑이 아니라 데이터의 생성부터 통합 저장까지의 변환 과정을 총괄적으로 표현하고 관리하여야 한다. 본 연구는 정보구조그래프를 확장함으로써 데이터의 변환구조들 뿐만이 아니라 세부 처리 단계들까지 통합 관리할 수 있는 방안을 제시하며, 이를 이용하여 비즈니스 인텔리전스와 같은 통합환경에서 데이터베이스의 품질 향상을 위한 활용방안을 제시한다.

• 태양에너지
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• 제8권1호
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• pp.107-121
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• 1988

The Korea Institute of Energy and Resources (KIER) has begun collecting horizental insolation data since May, 1982 at different locations. Because of a poor reliability of existing data, KIER's new data will be extensively used by the solar system users as well as by research institutes. But, the quality of the solar radiation data is not always good. This reports on an attempt to identify systematic error in such data using clear-day analysis for data rehabilitation. Clear-day analysis is successful in uncovering solar radiation data of questionable quality. It is not proven that rehabilitation process can improve the quality of data for daily or monthly means but it is suggested that the method can be used to improve the quality of data for monthly means of several years for use in many applications of solar energy planning. Earlier studies finding a maximum ETR of about 0.80 are confirmed.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.217-222
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• 2020

본 연구는 데이터 품질관리 평가 모델에 관한 연구이다. 정보통신기술이 고도화되고 저장 및 관리에 대한 중요성이 증가를 하기 시작하며서 데이터에 대한 괌심이 증가를 하고 있다. 특히 최근에는 4차산업혁명과 인공지능에 대해 관심이 증가를 하고 있다. 4차산업혁몽과 인공지능 시대에 중요한 것이 바로 데이터이다. 21세기는 데이터가 새로운 원유로서의 역할을 수행할 것으로 보인다. 이러한 데이터의 품질에 대한 관리가 매우 중요하다고 할 수 있다. 그러나 실무적인 차원에서의 연구는 진행이 되고 있으나 학문적 차원의 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 전문가를 대상으로 데이터 품질관리에 영향을 미치는 요인에 대해 살펴보고 시사점을 제시하였다. 분석결과 데이터 품질관리의 중요도에는 차이가 있는 것으로 나타났다.