• 디지털융복합연구
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• 제21권3호
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• pp.33-39
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• 2023

본 연구는 모세관 혈당의 혈당값을 대조군으로 연구 참가자의 혈액 포도당을 모니티링할 때 PPG 센서와 DNN 예측알고리즘이 융합된 혈당모니터링 시스템(PPG-BGMS)의 성능을 평가하는 것이다. 연구는 2023년 9월부터 2023년 11월까지 참가자를 대상으로 실시된 연구자 임상시험이다. PPG-BGMS는 1분간의 심박수, 심박변이도 정보와 DNN 예측알고리즘을 활용한 예측된 혈당수치와 개인용혈당관리시스템의 혈당측정기로 측정한 모세관혈당 수치와 비교했다. 총 100명의 참가자 중 제2형 당뇨(T2DM) 유병인은 50명이며, 평균연령은 67세(28세~89세)이다. PPG-BGMS의 예측혈당의 100%가 Clarke 오류그리드 및 Parker(Consensus) 오류그리드의 A+B 영역에 분포하는 것으로 나타났다. PPG-BGMS 예측 혈당의 MARD 값은 5.3 ± 4.0 %이다. 결과에 의하면 비채혈식 PPG-BGMS는 임상표준의 채혈식 개인용 혈당측정시스템의 순간 혈당수치와 비교하여 열등하지 않는 것으로 분석되었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제12권2호
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• pp.49-58
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• 2008

대도시 및 지하구조물에서 주로 발생하는 탄산화는 사용기간의 증가에 따라 철근부식이 발생하며, 이러한 철근부식은 구조물의 성능저하로 진전된다. 하나의 RC 구조물이라 하더라도, 콘크리트 시공에 의해 건전부뿐 아니라 시공이음부 또는 균열부와 같은 취약부가 발생하기가 쉽지만, 진단시에는 일반적으로 건전부만을 대상으로 탄산화 거동을 분석하고 있다. 본 연구에서는 대도시에서 사용중인 고가교의 RC 교각을 대상으로 하여 건전부, 균열부, 시공이음부 콘크리트의 탄산화 실태조사를 수행하였다. 조사된 탄산화 깊이와 측정된 피복두께를 확률변수로 하여, 사용기간에 따라 증가하는 내구적 파괴확률을 도출하였다. 한편 국내 시방서에서 제시하는 목표파괴확률을 기준으로 대상구조물의 내구수명을 평가하였다. 동일한 기둥부재라 하더라도 건전부, 균열부, 시공이음부 콘크리트에 따라 도출된 내구수명은 각각 다르게 평가되었으며, 피복두께가 작고 균열폭이 큰 경우에서는 매우 빠르게 감소함을 알 수 있었다. 피복두께의 변동계수에 따라서도 내구적 파괴확률의 변화가 크므로 적절한 시공과 품질확보가 중요함을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 생명과학회지
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• 제18권8호
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• pp.1132-1139
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• 2008

CpG island는 유전자의 발현 기작과 많은 관련이 있다. 포유동물 유전자의 약 $30{\sim}60$% 정도의 프로모터와 엑손부위에 CpG island가 존재 한다. 최근의 연구 결과에 따르면 CpG island의 과메틸화는 주요 암 억제유전자들을 불활성화 시켜 암을 일으키는 주요 요인이 되는 것으로 밝혀졌다. CpG island의 과메틸화는 거의 모든 암 종류에서 발견되고 있다. 따라서 CpG island를 검색하는 프로그램은 매우 중요한 의미를 갖는다. 그래서 D. Takai 와 P. A. Jones 등이 2002년 검증한 CpG island 정의 기준을 이용하여 윈도우 기반의 소프트웨어 프로그램인 CpGi를 개발하였다. CpGi는 Visual C++ 6.0로 구현하였으며, 입력서열 양식은 FASTA 포맷을 허용하도록 구성하였다. CpGi의 검색 성능을 평가하기 위해 2개의 인간 Contig, 즉, AP00524 (22번 염색체)와 NT_029490.3 (21번 염색체) 등을 대상으로 기존의 다른 CpG island 검색 프로그램인 Emboss-CpGPlot 및 CpG Island Searcher 등과 검색결과를 비교 분석하였다. CpGi에 의한 검색 결과는 다른 두 프로그램에 비해 같거나 오히려 보다 정확한 검색 결과를 보여주었다. CpGi는 사용자 친화적인 윈도우 인터페이스로 구현되어 있어 사용자가 프로그램을 구동하고 이용하기 매우 쉽고, 분석결과에 대한 이해도 용이하다. 본 프로그램은 사용자가 지정한 파라미터 값들(%GC, Obs (CpG)/Exp (CpG), 분석 윈도우 크기, 스텝크기, Gap 허용치, #CG)에 의해 CpG island의 위치를 결정하고, G+C%와 CpG island의 위치를 시각적으로 보여준다. 결과적으로, CpGi는 CpG island 관련 실험 연구자들뿐만 아니라 대용량 서열 분석 및 주석 작업을 위해 매우 유용한 도구로 활용될 수 있을 것이다.

• 근관절건강학회지
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• 제8권1호
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• pp.122-140
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• 2001

The aims of this study were to understand and to predict the determinent factors affecting the exercise behaviors and physical fitness by testing the Pender's revised health promotion model, and to help the patients with rheumatoid arthritis and osteoarthritis perform the continous exercise program, and to help them maximize the physical effect such as muscle strength, endurance, and functional status and mental effects including self efficacy and quality of life, and improve the physical and mental well being, and to provide a basis for the nursing intervention strategies. Of the selected variables in this study, the endogenous variables included the physical fitness, exercise score, exercise participation, perceived benefits of action, perceived barriers of action to exercise, activity-related affect(depression) and perceived self-efficacy, interpersonal influences(family support), situational factors(duration of arthritis, fatigue) and the exogenous variables included personal sociocultural factor(education level), personal biologic factor(body mass index), personal psychologic factor(perceived health status) and prior related behavior factors(previous participation in exercise, life-style). We analyzed the clinical records of 208 patients with rheumatoid arthritis and degenerative arthritis who visited the outpatient clinics at H university hospital in Seoul. Data were composed of self reported qustionnaire and good of fitness score which were obtained by padalling the ergometer of bicycle for 9 minutes. SPSS Win 8.0 and Window LISREL 8.12a were used for statistical analysis. Of 75 hypothetical paths that influence on physical fitness, exercise participation, exercise score, perceived benefits of action, perceived barriers of action to exercise, activity-related affect(depression) and perceived self-efficacy, interpersonal influences(family support), situational factors(duration of arthritis, fatigue), 40 were supported. The physical fitness was directly influenced by life-style, perceived health status, education level, family support, fatigue, which explained 12% of physical fitness. The exercise participation were directly influenced by life-style, education level, past exercise behavior, perceived benefits of action, perceived barriers of action, depression and duration of arthritis, which explained 47% of exercise participation. Exercise score were directly affected by perceived self efficacy. BMI, life-style, past exercise behavior, perceived benefits of action, family support, perceived health status. perceived barriers of action, and fatigue, which explained 70%. Perceived benefits of action was directly influenced by BMI, life-style, which explained 39%. Perceived barriers of action were directly influeced by past exercise behavior, perceived health status, which explained 7%. Perceived self efficacy were directly influeced by level of education, perceived health status, life-style, which explained 57%. Depression were directly influeced by past exercise behavior, BMI, life-style, which explained 27%. Family support were directly influeced by life-style, perceived health status, which explained 29%. Fatigue were directly influeced by BMI, life-style, perceived health status. which explained 41%. Duration of arthritis were directly influeced by life-style, past exercise behavior, BMI, which explained 6%. In conclusion, important variables for physical fitness were life-style, and variable affecting exercise participation were life-style. Perceived self-efficacy of exercise was a significant predictor of exercise score. BMI, Life-style, perceived benefits of action, family support, past exercise behavior showed direct effects on perceived self-efficacy. Therefore, disease related factor should be minimized for physical performance and well being in nursing intervention for patients with rheumatoid arthritis, and plans to promote and continue exercise should be seeked to reduce disability. In addition, Exercise program should be planned and performed by the exact evaluation of exercise according to the ability of the patients and the contents to improve the importance of exercise and self efficacy in self control program, dedicated educational program should be involved. This study suggest that the methods to reduce the disease related factors, the importance of daily life-style, recognition of benefit of exercise, and educational program to promote self efficacy should be considered in the exercise behavior promotion and nursing intervention for continous performance. The significance of this study is also thought to provide patients with chronic arthritis the specific data for maximal physical and mental well being through exercise, chronic therapeutic procedure, daily adaptation and confrontation in nursing intervention.

• 대한공업교육학회지
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• 제38권2호
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• pp.267-286
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• 2013

본 연구는 반도체 제조업 회사인 H사의 기업부설연구소를 대상으로 구성원에게 필요한 역량을 규명하였다. 포커스 그룹 인터뷰와 직무분석 자료를 바탕으로 비전을 확인하고 구성원이 직무를 수행하는데 필요한 역량을 확인했다. 또한 규명된 역량에 대해 설문을 통해 구성원이 인식하고 있는 역량별 중요도인식과 역량수준을 확인함으로써 개인과 조직의 역량을 향상시키기 위한 방법을 제안하였다. 인터뷰와 직무분석은 각자 그룹별, 내용별로 정리된 후 통합 분석되었고, 분석된 결과는 Spencer&Spencer의 역량사전과 선행연구에서 개발된 역량모델들과 비교분석을 거친 뒤 유목화되어 재분류하는 과정을 거쳤으며, 그 결과 16개의 역량이 도출되었고, 7개의 역량군으로 분류하였다. 이 연구는 이러한 결과를 근거로 H사 기업부설연구소가 필요한 역량을 규명하고 직무별로 요구되는 역량의 차이를 발견하였다. 또한 역량의 중요도 인식과 역량별 본인의 수준 인식 정도를 확인하여 연구인력에 대한 보다 적극적인 교육의 방식이나 다양한 종류의 교육을 제안했다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권6호
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• pp.595-612
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• 2002

이동 컴퓨팅에서 고 수준의 QoS를 보장하기 위한 가장 중요한 이슈 중의 하나가 셀에서 가용할 수 있는 대역폭의 부족으로 인한 핸드-오프 종료를 감소시키는 것이다. 각 셀은 핸드-오프 호들을 위해 이웃 셀들에게 대역폭 예약을 요청하며, 예약된 대역폭은 신규 호가 아닌 핸드-오프 호들을 위해 사용된다. 핸드-오프 호를 위해 대역폭을 너무 많이 예약한다면 신규 호의 블록킹 확률이 증가하므로, 예약할 대역폭의 크기를 정확히 결정하는 것이 중요하다. 따라서, 이동 컴퓨팅 환경에서 적절한 크기의 대역폭 예약과 호 수락 제어를 통해 QoS 보장하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽에게 지속적인 QoS를 보장하기 위해 대역폭 예약과 호 수락 제어 메커니즘을 제안하였다. 본 논문은 적절한 크기의 대역폭 예약을 위해 이동성 그래프와 2-계층 셀 구조를 기반으로 한 적응적 대역폭 예약을 제안한다. 전자는 클라이언트가 다음에 이동할 셀을 예측하는 반면, 후자는 핸드-오프 확률이 높은 클라이언트에게만 적응적 대역폭 예약 메커니즘을 적용한다. 본 논문은 클라이언트의 현재 셀과 PNC(Predicted Next Cell)에 호 수락 테스트를 수행하는 호 수락 제어를 제안하며, 이 메커니즘은 계산 및 네트워크 오버헤드를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제시된 대역폭 예약 및 호 수락 제어 메커니즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 블록킹률, 핸드-오프 호 종료율, 대역폭 이용율을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 호 수락 제어 메커니즘의 성능이 NR-CAT2, FR-CAT2, AR-CAT2와 같은 기존의 메커니즘들보다 우수함을 알 수 있었다.

• 한국가스학회지
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• 제17권4호
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• pp.58-69
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• 2013

본 연구에서는 캐나다 셰일가스전에 위치한 2개의 생산정에 대해 생산특성에 따라 적절한 생산자료 분석기법을 이용하여 분석을 수행하였다. Case A 생산정의 경우 생산자료가 매우 가변적으로 나타나 시간과 중첩시간을 적용하여 비교분석을 실시하였다. 유동영역을 구분하기 위해 생산자료를 로그-로그 그래프에 도시한 결과 천이유동구간만 나타났다. 시간과 중첩시간을 적용하여 자극을 받은 저류층 면적이 각각 180, 240 acres로 산출되었고, 원시가스부존량은 15, 20 Bscf로 계산되었다. 그러나 산출된 저류층 면적은 경계영향유동자료로부터 산출된 것이 아니기 때문에 최소 값으로 판단된다. 이에 저류층 면적과 감퇴지수에 대한 생산성 예측을 수행하였다. 그 결과 감퇴지수가 0.5, 1로 커질수록 궁극가채량이 1.2배와 1.4배로 증가하였다. 또한 저류층 면적이 240에서 360 acres로 커지면 궁극가채량이 1.3배 증가되는 것을 확인할 수 있었다. Case B의 고압 저류층에 위치한 생산정은 상부지층압에 따른 지층압축률과 투과도를 적용하여 분석하였다. 지역학적 영향을 적용한 경우와 아닌 경우를 비교한 결과, 저류층 면적은 1.4배, 원시가스부존량이 1.5배로 증가하였다. 셰일 가스전 현장자료에 대한 분석 결과, 분석 방법에 따라 원시가스부존량, 궁극가채량 등 향후 생산성 예측이 크게 달라지므로 생산자료에 따라 유사시간, 중첩시간, 지역학적 분석 등의 적절한 분석방법을 적용하여야 정확한 생산자료 분석이 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.