• 한국물환경학회지
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• 제38권5호
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• pp.231-239
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• 2022

In this study, we applied ENERWATER to evaluate the energy consumption labeling of wastewater treatment plants in Korea using the Korea sewerage statistics data. The results showed that the energy label status was excellent in the SBR process for small and medium-scale wastewater treatment plants and the A2O process for large-scale wastewater treatment plants. The energy labeling of wastewater treatment plants of 50,000 tons capacity was excellent. The statuses of metropolitan cities and Jeollanam-do province were excellent. We analyzed the effects of renewable energy on wastewater treatment plants' energy consumption and found out that digestion gas for large-scale plants and photovoltaic energy for small-scale plants were effective in improving energy labeling. In addition, we compared the energy labels of four wastewater treatment plants in "Z" city and wastewater treatment plant "X" had the best energy label, and the wastewater treatment plants "V" and "Y" had to be selected as priorities for the energy diagnosis and improvement project. In a comprehensive conclusion, the applicability of ENERWATER was confirmed based on sewage statistics data and labeling can be used to set priorities for the energy diagnosis and improvement project.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.766-772
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• 2007

XML의 광범위한 사용으로 XML 저장과 질의 처리에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 경로 질의 처리에 대한 연구들은 한 개의 대규모 XML 문서나 동일한 구조를 가진 문서들에 대한 저장, 검색에 초점이 맞춰져 있어서 상이한 구조를 가진 대규모 문서들에 대해서 부분 매치 질의(partial match query)를 효과적으로 지원하지 못하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 상이한 구조를 가지는 대규모 문서들에 대해서도 부분 매치 질의를 효과적으로 지원할 수 있는 관계형 테이블을 이용한 새로운 인덱스 구조를 제안하였다. 본 방법은 경로 정보를 저장할 때 기존의 연구에서 사용된 순방향 레이블 경로 대신 역방향 레이블 경로를 사용하여 $B^+$-트리 인덱스를 구축함으로써 부분 매치 질의 처리시 구축된 인덱스를 이용하여 질의에 해당되는 레이블 경로들을 효율적으로 찾을 수 있도록 하였다.

• 한국의류학회지
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• 제31권5호
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• pp.680-691
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• 2007

The increased diversity in designs, colors, and materials of children's clothing these days call for extra caution in care of these garments; however, the lack of customer's trust and efforts in complying with the care label combined with the enterprises's inadequate label attachments have led to various problems and disputes. This research attempts to examine customer's recognition, perception, and attitude towards the care labels on children's clothing. This research used the data collected from a total of 292 housewives raising children less than 7 year old. Descriptive statistics such as means, standard deviations, frequencies were calculated and ANOVAS followed by Duncan tests were carried out using SPSS 10.0. The results are as follows: First, 84.3% of the housewives admitted that they know about care labels; individuals with higher education level reported higher recognition. Second, as for the perception/attitude toward care labels, 46.9% perceived that care labels 'require additional knowledge for washing clothes' and 30.2% answered that they trust care labels. Third, 51.7% answered that they 'check the symbol instruction'; this tendency was higher among those with higher education levels. Fourth, 31.5% answered they comply with the instructions on care labels. Fifth, as for the reasons for not complying, 60.3% answered they neglect care labels because 'based on my experience, no major problems would occur'; this tendency was higher for those with greater personal income. Sixth, when asked whether any information on the care label kept them from buying a particular garment, 59.2% responded they did not purchase a garment because 'laundry costs appeared to outweigh the product price'; this response was higher among individuals with a higher level of income or education.

• 정보관리학회지
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• 제35권2호
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• pp.37-62
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• 2018

문헌정보학 분야의 국내 학술지 논문으로 구성된 문헌집합을 대상으로 기계학습에 기초한 자동분류의 성능에 영향을 미치는 요소들을 검토하였다. 특히, "정보관리학회지"에 수록된 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 용어 가중치부여 기법, 학습집합 크기, 분류 알고리즘, 범주 할당 방법 등 주요 요소들의 특성을 다각적인 실험을 통해 살펴보았다. 결과적으로 분류 환경 및 문헌집합의 특성에 따라 각 요소를 적절하게 적용하는 것이 효과적이며, 보다 단순한 모델의 사용으로 상당히 좋은 수준의 성능을 도출할 수 있었다. 또한, 국내 학술지 논문의 분류는 특정 논문에 하나 이상의 범주를 할당하는 복수-범주 분류(multi-label classification)가 실제 환경에 부합한다고 할 수 있다. 따라서 이러한 환경을 고려하여 단순하고 빠른 분류 알고리즘과 소규모의 학습집합을 사용하는 최적의 분류 모델을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제28권4호
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• pp.602-610
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• 2001

멀티프로토콜 레이블 스위칭 (MPLS) 패러다임에서, 패킷에 전향 등치 클래스(FEC)가 할당되고 나면 이후 라우터들에서는 헤더에 대한 분석을 수행하지 않고 레이블로써 모든 포워딩이 가능하기 때문에 기존의 전통적인 방식인 네트워크 레이어에서 행해지는 포워딩 방식에 비해 많은 이점을 갖는다. 이러한 레이블 에지 라우터인 MPLS LER은 MPLS 도메인의 경계에 위치하여 인입 (ingress) 또는 출구 (egress) 라우터로서 동작하여 기존 인터넷과의 접속을 이루어 낸다 즉, MPLS 인입 라우터로 동작할 경우 인터넷에서 MPLS망으로 접수되는 패킷 헤더를 분석하여 입력 패킷에 해당 레이블 값을 할당하여 MPLS 영역내 연결할 다음 라우터로 함께 전송하는 기능을 수행하며, 출구 라우터로 동작할 경우에는 이와 동일하나 역순의 기능을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 기능 수행을 위해 제시한 MPLS LER 시스템의 트래픽 성능을 큐잉 모델 및 시뮬레이션을 통해 분석하고 IP 패킷처리 용량을 추정한다. 제안 시스템에 대한 분석결과 최대 IP 패킷처리 용량이 초당 42만 46만 패킷으로 추정됨을 보인다.

• 정보관리학회지
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• 제33권2호
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• pp.33-59
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• 2016

국내 학술회의 논문으로 구성된 문헌집합을 대상으로 기계학습에 기초한 자동분류의 성능에 영향을 미치는 요소들을 검토하였다. 특히 구현이 쉽고 컴퓨터 처리 속도가 빠른 로치오 알고리즘을 사용하여 "한국정보관리학회 학술대회 논문집"의 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 분류기 생성 방법, 학습집합 규모, 가중치부여 기법, 범주 할당 방법 등 주요 요소들의 특성을 다각적인 실험을 통해 살펴보았다. 결과적으로 분류 환경 및 문헌집합의 특성에 따라 파라미터(${\beta}$, ${\lambda}$)와 학습집합의 크기(5년 이상)를 적절하게 적용하는 것이 효과적이며, 동등한 성능 수준이라면 보다 단순한 단일 가중치부여 기법을 사용하여 분류의 효율성을 높일 수 있음을 발견하였다. 또한 국내 학술회의 논문의 분류는 특정 논문에 하나 이상의 범주가 부여되는 복수-범주 분류(multi-label classification)가 실제 환경에 부합한다고 할 수 있으므로, 이러한 환경을 고려하여 주요 성능 요소들의 특성에 기초한 최적의 분류 모델을 개발할 필요가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.493-500
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• 2020

본 연구는 프리미엄 도시락과 일반 도시락의 라벨 디자인 시각요소 이미지가 구매의도에 미치는 영향을 분석하는 데 목적이 있다. 연구방법으로 국내 대표 편의점 브랜드인 세븐일레븐, GS25, CU의 프리미엄 도시락과 일반 도시락의 라벨 디자인 이미지와 구매 의도를 설문 조사하고, SPSS 21 통계로 분석한 뒤 측정된 평균값과 표준편차들을 기준으로 T-검증을 진행하였다. 연구결과 프리미엄 도시락의 라벨 디자인은 일반 도시락과 차별화된 프리미엄 이미지로 소비자에게 인식되고 있으며 '품질'과 '메뉴구성'의 구매요소 비중이 높게 나타나 편의점 프리미엄 도시락도 '가격'보다 프리미엄 제품다운 가치 경쟁력을 소비자들에게 제시할 수 있음을 알 수 있었다. 앞으로 본 연구를 기점으로 편의점의 프리미엄 도시락 라벨 디자인 기획 전략에 기여가 될 것으로 기대한다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제38권12호
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• pp.1801-1810
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• 2009

This study was carried out to investigate food-nutrition labeling perception and utilization classified by age in Busan. The survey was conducted from March 26 to April 30, 2008 by questionnaires and data analyzed by SPSS program. The results are summarized as follows: reasons for purchase of the processed food was 'delicious' in elementary school children and middle & high school students, but was 'easy to eat and cook' in the adults groups (p<0.001). The criteria for choice of the processed foods was 'taste' in all of the subjects. Eighty seven point five percent of the over 60's do not know about food labeling and 70.1% of them did not check the food label. The first confirmed items for buying the processed foods was 'expiration date' in all of the subjects (71.1%). In elementary school children, middle & high school students, 20's & 30's group, the ratio of awareness of nutrition label was higher than the 40's & 50's and over 60's group. For reading of nutrition label, all of the subjects except elementary group replied 'often' (p<0.001). For the experience of education and publicity on food-nutrition labeling, 54.3% of the subjects replied 'often', and there was a significant difference by age. For the necessity of education and publicity on food-nutrition labeling, 49.5% of the subjects replied 'necessary'. There was significant positive correlation between degree of checking of nutrition label and degree of checking of food label, accuracy of knowledge of processed food, necessity of education and publicity. Therefore, education and publicity on food-nutrition labeling for the subjects are required to encourage them to choose more nutritious food and have healthier dietary pattern.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제24권3호
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• pp.123-131
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• 2020

Purpose: Joint label fusion (JLF) is a popular multi-atlas-based segmentation algorithm, which compensates for dependent errors that may exist between atlases. However, in order to get good segmentation results, it is very important to set the several free parameters of the algorithm to optimal values. In this study, we first investigate the feasibility of a JLF algorithm for prostate segmentation in MR images, and then suggest the optimal set of parameters for the automatic prostate segmentation by validating the results of each parameter combination. Materials and Methods: We acquired T2-weighted prostate MR images from 20 normal heathy volunteers and did a series of cross validations for every set of parameters of JLF. In each case, the atlases were rigidly registered for the target image. Then, we calculated their voting weights for label fusion from each combination of JLF's parameters (r_pxy, r_pz, r_sxy, r_sz, β). We evaluated the segmentation performances by five validation metrics of the Prostate MR Image Segmentation challenge. Results: As the number of voxels participating in the voting weight calculation and the number of referenced atlases is increased, the overall segmentation performance is gradually improved. The JLF algorithm showed the best results for dice similarity coefficient, 0.8495 ± 0.0392; relative volume difference, 15.2353 ± 17.2350; absolute relative volume difference, 18.8710 ± 13.1546; 95% Hausdorff distance, 7.2366 ± 1.8502; and average boundary distance, 2.2107 ± 0.4972; in parameters of r_pxy = 10, r_pz = 1, r_sxy = 3, r_sz = 1, and β = 3. Conclusion: The evaluated results showed the feasibility of the JLF algorithm for automatic segmentation of prostate MRI. This empirical analysis of segmentation results by label fusion allows for the appropriate setting of parameters.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권2호
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• pp.233-241
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• 2004

본 논문에서는 MPLS(Multiprotocol Label Switching) 망에서 패킷 손실 없이 장애를 복구하는 기존의 fast rerouting 기법 적용 시 ingress 노드 버퍼에서 발생하는 누적 지연 문제를 해결하는 방안을 제안한다. 제안된 기법은 사용자 트래픽을 복구하기 위해서 사전에 설정된 대체 LSP(Label Switched Path)와 각 노드에 설치된 버퍼를 사용한다. Ingress 노드에서 발생하는 버퍼 지연 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 두 가지 해결방안을 제안하였다. 첫 번째 방안은 대체 LSP가 보호되는 working LSP보다 일정기간동안 큰 대역폭을 가지도록 제어하는 것이다. 장애가 복구된 후, 대체 LSP에 설정된 대역폭은 working LSP와 동일하도록 재조정된다. 두 번째 방안은 세그먼트 기반의 장애복구 기법을 적용하여 보호되는 working LSP의 길이를 줄이는 것이다. 본 논문에서 제안한 방안들은 장애 복구 후 ingress 노드에서 버퍼 지연 문제가 발생하지 않으며, ingress 노드에서 필요로 하는 버퍼의 크기도 기존 방안보다 작다는 장점을 가진다.