• 정보관리학회지
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• 제35권1호
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• pp.33-59
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• 2018

본 연구는 최근 열린 정부 데이터에 대한 다차원 척도, 모델 개발 연구가 시작되고 있으나, 도서관에서는 관련 연구가 부족하다는 점을 고려하여 도서관에 적용할 수 있는 오픈 데이터 품질측정 모델개발을 목적으로 하였다. 본 연구는 모델개발과 모델평가 두 단계로 수행하였다. 모델개발은 델파이 기법을 적용하였으며, 모델평가는 도서관 오픈 데이터 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하여 모델의 타당도와 신뢰도를 측정하였다. 모델개발은 델파이 기법을 적용하여 총 4차례 수행하여 3개 차원, 18개 요인, 133개 측정요소로 구성된 모델을 도출하였다. 모델평가는 델파이 기법으로 완성한 모델을 도서관 오픈 데이터 이용자인 국내 외 사서, 개발자, 오픈 데이터 활동가를 대상으로 적합성 설문조사를 실시하여 모델의 타당도와 신뢰도를 검증하였다. 그 결과 당초 18개 요인, 133개 측정요소는 15개 요인, 54개 측정요소가 타당성을 확보한 것으로 나타났다. 신뢰도는 차원별, 측정요인별로 모두 기준치인 0.6 이상의 결과를 보여주고 있어 높은 신뢰도를 확보한 것으로 나타났다. 모델평가를 통한 이용자 타당도, 신뢰도 분석으로 전문가가 구성한 평가모델은 현장에서 즉시 활용될 수 있을 정도로 정제되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.277-283
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• 2021

차종별 교통량 자료는 건축·도시·교통 등의 다양한 분야에서 기초 자료로 활용되는 중요한 자료이다. 교통량 자료는 상시조사와 수시조사를 통해 수집되어 도로교통량 통계연보에 매년 연평균일교통량(AATD)으로 제공된다. 상시조사는 매설형 교통량 수집 장비 (AVC)를 통해 수집되며, AVC는 교통량을 검지하는 루프센서와 축수를 검지하는 피에조 센서로 구성되어 있다. 교통량 수집 장비는 매설형의 특성상 검지 장비 고장 등으로 인한 결측자료가 발생된다. 기존방법에서는 과거 데이터와 지점 주변의 교통량 추세를 통해 보정한다. 그러나 이러한 방법은 시간적·공간적 특성을 반영하지 못하고 보정에 활용되는 기데이터 또한 보정값일 수도 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 차량의 축을 검지할수 있는 피에조센서를 활용하여 획득되는 누적 축수를 통해 축보정계수를 산출하여 결측된 교통량을 보정하는 방안을 제안하였다. 이는 기존 방법의 한계점인 시간적·공간적 특성을 반영할 수 있다는 장점이 있으며, 비교 평가 결과 기존의 방법보다 오차율이 더 낮게 도출되었다. 축 카운트를 활용한 교통량보정시스템은 간단한 알고리즘으로 바로 현장 시스템에 적용 가능한 보정방법으로 판단된다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제43권5호
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• pp.402-410
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• 2016

Background In an increasing number of lawsuits doctors lose, despite providing preoperative patient education, because of failure to prove informed consent. We analyzed judicial precedents associated with insufficient informed consent to identify judicial factors and trends related to aesthetic surgery medical litigation. Methods We collected data from civil trials between 1995 and 2015 that were related to aesthetic surgery and resulted in findings of insufficient informed consent. Based on these data, we analyzed the lawsuits, including the distribution of surgeries, dissatisfactions, litigation expenses, and relationship to informed consent. Results Cases were found involving the following types of surgery: facial rejuvenation (38 cases), facial contouring surgery (27 cases), mammoplasty (16 cases), blepharoplasty (29 cases), rhinoplasty (21 cases), body-contouring surgery (15 cases), and breast reconstruction (2 cases). Common reasons for postoperative dissatisfaction were deformities (22%), scars (17%), asymmetry (14%), and infections (6%). Most of the malpractice lawsuits occurred in Seoul (population 10 million people; 54% of total plastic surgeons) and in primary-level local clinics (113 cases, 82.5%). In cases in which only invalid informed consent was recognized, the average amount of consolation money was KRW 9,107,143 (USD 8438). In cases in which both violation of non-malfeasance and invalid informed consent were recognized, the average amount of consolation money was KRW 12,741,857 (USD 11,806), corresponding to 38.6% of the amount of the judgment. Conclusions Surgeons should pay special attention to obtaining informed consent, because it is a double-edged sword; it has clinical purposes for doctors and patients but may also be a litigation strategy for lawyers.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.347-362
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• 2006

본 연구에서는 하천 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람홍수의 전파양상을 효율적으로 계산할 수 있는 2차원 범람홍수모형을 개발하였다. 또한 범람모의를 위한 기본 입력자료 구축을 위해서 레이더 자료와 연계하였으며, 레이더 정량강우-홍수유출-범람해석에 대한 통합시스템을 구축하였다. 개발된 모형의 검증을 위해서 태풍 루사로 인한 감천 유역의 실제 제방붕괴 사례에 대한 적용을 실시하였으며, 범람모의를 위한 기본자료인 강우량을 산정하기 위해서 레이더 자료와 연계하였고, 지상의 강우관측자료와 최적으로 조합하기 위한 cokriging 기법을 적용하였다. 레이더와 연계한 2차원 정량강우량은 유역에서의 홍수량 산정을 위해 이용되었으며, 유역에서의 홍수량은 하도 및 제내지에서의 홍수범람모의를 위해 이용되었다. 모의결과는 실제 홍수흔적과 하천에서의 홍수위 자료 등과 비교하여 잘 일치되고 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한응급의학회지
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• 제29권5호
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• pp.455-464
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• 2018

Objective: Machine learning is not yet widely used in the medical field. Therefore, this study was conducted to compare the performance of preexisting severity prediction models and machine learning based models (random forest [RF], gradient boosting [GB]) for mortality prediction in pneumonia patients. Methods: We retrospectively collected data from patients who visited the emergency department of a tertiary training hospital in Seoul, Korea from January to March of 2015. The Pneumonia Severity Index (PSI) and Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) scores were calculated for both groups and the area under the curve (AUC) for mortality prediction was computed. For the RF and GB models, data were divided into a test set and a validation set by the random split method. The training set was learned in RF and GB models and the AUC was obtained from the validation set. The mean AUC was compared with the other two AUCs. Results: Of the 536 investigated patients, 395 were enrolled and 41 of them died. The AUC values of PSI and SOFA scores were 0.799 (0.737-0.862) and 0.865 (0.811-0.918), respectively. The mean AUC values obtained by the RF and GB models were 0.928 (0.899-0.957) and 0.919 (0.886-0.952), respectively. There were significant differences between preexisting severity prediction models and machine learning based models (P<0.001). Conclusion: Classification through machine learning may help predict the mortality of pneumonia patients visiting the emergency department.

• Geomechanics and Engineering
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• 제38권4호
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• pp.381-395
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• 2024

With the wide application of urban subway tunnels, the foundation pits of new stations and existing subway tunnels are becoming increasingly close, and even zero-distance close-fitting construction has taken place. To optimize the construction support scheme, the existing tunnel's vertical displacement is theoretically analyzed using the two-stage analysis method to understand the action mechanism of the construction of zero-distance deep large foundation pits on both sides of the existing stations; a three-dimensional numerical calculation is also performed for further analysis. First, the additional stress field on the existing tunnel caused by the unloading of zero-distance foundation pits on both sides of the tunnel is derived based on the Mindlin stress solution of a semi-infinite elastic body under internal load. Then, considering the existing subway tunnel's joints, shear stiffness, and shear soil deformation effect, the tunnel is regarded as a Timoshenko beam placed on the Kerr foundation; a sixth-order differential control equation of the tunnel under the action of additional stress is subsequently established for solving the vertical displacement of the tunnel. These theoretical calculation results are then compared with the numerical simulation results and monitoring data. Finally, an optimized foundation pit support scheme is obtained considering the pit corner effect and external corner failure mode. The research shows a high consistency between the monitoring data,analytical and numerical solution, and the closer the tunnel is to the foundation pit, the more uplift deformation will occur. The internal corner of the foundation pit can restrain the deformation of the tunnel and the retaining structure, while the external corner can cause local stress concentration on the diaphragm wall. The proposed optimization scheme can effectively reduce construction costs while meeting the safety requirements of foundation pit support structures.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제16권1호
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• pp.45-53
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• 2015

본 연구에서는 불포화토에 대한 압력판 추출시험을 수행하여 함수특성곡선을 구하고 불포화토의 삼축압축시험을 실시한 후, Geostudio 2007의 SEEP/W 해석 프로그램을 이용하여 부정류 침투해석을 수행하였으며, SLOPE/W 해석프로그램으로 비탈면 안정성을 검토하였다. 그 결과 모관흡수력 증가에 따라 순체적응력과 축차응력이 증가하고 겉보기점착력도 선형적으로 증가함으로 써 전단강도가 증가함을 알 수 있었다. 강우침투해석 결과 높은 음의 간극수압에서는 적은 강우량에도 간극수압의 증가폭이 크게 나타났고, 일정깊이 이하의 심도에서 지하수위의 상승을 제외하면 강우의 영향을 받지 않음을 알 수 있었다. 비탈면의 파괴양상과 동일한 단면으로 파괴면을 일정하게 고정시켜 안정 해석한 결과 실제로 비탈면 파괴 시에 안전율이 1.0 이하로 낮아지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제16권3호
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• pp.229-235
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• 2016

현장에서는 콘크리트 공사시 거푸집 탈형작업을 위한 다양한 기술들이 활용되고 있다. 그중에서 콘크리트의 압축강도추정을 위한 비파괴 시험방법에는 다양한 방법들이 제시되고 있지만, 일반적으로 타격법(반발경도법이라 칭함)과 비타격법(초음파법이라 칭함)을 활용한 시험방법이 주로 활용된다. 비파괴시험에 의한 압축강도의 추정은 경험 값에 의한 방정식에 의하여 계산할 수 있으며 다양한 식들이 제시되고 있으나, 초기재령에서 조기강도가 발현되는 콘크리트에 대한 데이터는 적은 편으로 기존의 강도추정식에 의한 압축강도의 계산에는 한계점이 있을 수 있다. 본 연구에서는 현장에서 주로 활용되는 조기탈형용 콘크리트의 배합을 활용하여 소형 공시체 및 Mock-up 시험체의 파괴 및 비파괴검사를 수행하였으며, 기존 비파괴검사 추정식을 통한 강도 결과 값을 분석하였다. 실험결과, 기존 연구의 비파괴시험에 의한 제안식을 활용한 압축강도 추정값은 파괴시험방법에 비하여 하회하는 경향으로 70% 이하의 값을 나타냈으며, 초음파속도에 의한 신뢰성은 강도가 높아질수록 낮아지는 것으로 확인되었다. 본 연구의 범위에서 조기강도 발현 콘크리트의 강도추정에 있어 기존식의 활용의 한계점이 있을 것으로 분석되어, 24~60MPa의 콘크리트를 대상으로 반발경도법 및 초음파속도법에 의한 추정식을 제안하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제13권10호
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• pp.33-42
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• 2012

현장재하시험결과를 이용하여 현재 우리나라를 비롯한 많은 나라에서 사용하고 있는 말뚝기초 설계기준에 대한 효율성을 분석하였다. 문헌조사를 통해 12개의 현장타설말뚝 및 매입말뚝 재하시험자료를 수집하였으며 이를 t-z 방법으로 분석하였다. 재하시험결과로부터 각 설계기준에서 제시하고 있는 (1) Davisson 방법, (2) 말뚝직경의 5% 또는 10%의 침하가 발생하는 하중을 이용하여 극한지지력을 평가하였다. 또한, 미국, 캐나다, 유럽, 그리고 일본의 설계기준에서 각각 제시한 방법을 이용하여 현장타설말뚝과 매입말뚝의 극한 지지력을 계산하였다. 재하시험에서 분석된 극한 지지력과 설계기준에 의해 계산된 극한 지지력을 비교한 결과, 대부분의 설계기준은 말뚝기초의 극한지지력을 보수적으로 예측하는 것으로 나타났다. 그러나 일부 설계기준은 현장타설말뚝의 지지력을 과대평가하는 것으로 나타나 일부 설계기준은 적용 시 주의를 요하는 것으로 분석되었다. 또한, 본 연구는 t-z 방법을 이용하여 말뚝기초의 극한 지지력 및 하중전이 관계를 성공적으로 예측할 수 있음을 알 수 있었다.