Junwoo Park;Jongwon Choi;Seyoung Lee;Kitaek Lim;Woochol Joseph Choi
한국전문물리치료학회지
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제30권2호
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pp.102-109
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2023
Background: While efforts have been made to differentiate fall risk in older adults using wearable devices and clinical methodologies, technologies are still infancy. We applied a decision tree (DT) algorithm using inertial measurement unit (IMU) sensor data and clinical measurements to generate high performance classification models of fall risk of older adults. Objects: This study aims to develop a classification model of fall risk using IMU data and clinical measurements in older adults. Methods: Twenty-six older adults were assessed and categorized into high and low fall risk groups. IMU sensor data were obtained while walking from each group, and features were extracted to be used for a DT algorithm with the Gini index (DT1) and the Entropy index (DT2), which generated classification models to differentiate high and low fall risk groups. Model's performance was compared and presented with accuracy, sensitivity, and specificity. Results: Accuracy, sensitivity and specificity were 77.8%, 80.0%, and 66.7%, respectively, for DT1; and 72.2%, 91.7%, and 33.3%, respectively, for DT2. Conclusion: Our results suggest that the fall risk classification using IMU sensor data obtained during gait has potentials to be developed for practical use. Different machine learning techniques involving larger data set should be warranted for future research and development.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.859-876
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2010
In this paper, we propose a hierarchical application traffic classification system as an alternative means to overcome the limitations of the port number and payload based methodologies, which are traditionally considered traffic classification methods. The proposed system is a new classification model that hierarchically combines a binary classifier SVM and Support Vector Data Descriptions (SVDDs). The proposed system selects an optimal attribute subset from the bi-directional traffic flows generated by our traffic analysis system (KU-MON) that enables real-time collection and analysis of campus traffic. The system is composed of three layers: The first layer is a binary classifier SVM that performs rapid classification between P2P and non-P2P traffic. The second layer classifies P2P traffic into file-sharing, messenger and TV, based on three SVDDs. The third layer performs specialized classification of all individual application traffic types. Since the proposed system enables both coarse- and fine-grained classification, it can guarantee efficient resource management, such as a stable network environment, seamless bandwidth guarantee and appropriate QoS. Moreover, even when a new application emerges, it can be easily adapted for incremental updating and scaling. Only additional training for the new part of the application traffic is needed instead of retraining the entire system. The performance of the proposed system is validated via experiments which confirm that its recall and precision measures are satisfactory.
현재 건설기계는 산업발전과 건설공사의 증가에 따라 사용이 늘고 있다. 그러나 국내 건설기계 온실가스 배출량은 활동도 자료가 미비하고 국내 배출계수가 없어 불확실성이 큰 실정이다. 본 연구에서 최근 배출량 산정 방법(Tier 2, Tier 3), 배출계수, 연료 소비량, 평균 정격 출력, 가동 시간을 이용하여 배출량을 산정하였다. 그 결과 2008년도 건설기계의 온실가스 배출량은 Tier 2, Tier 3 산출 방법에 의하여 각각 21,784천 $ton-CO_2eq/yr$, 22,811천 $ton-CO_2eq/yr$으로 산출되어 Tier 3에 의한 배출량이 Tier 2에 의한 배출량보다 약 4.7% 크게 산정되었다.
본 연구는 중소 제조기업에서 실무 활용에 괴리가 있었던 UX 디자인 프로세스의 이론적 지식을 실제 제조 프로세스의 최적화 모델에 매핑하기 위해 체계화된 UX 방법론을 선택하여 도입하는 것을 목적으로 한다. 국내·외 학계의 이론을 바탕으로 대표적인 UX 디자인 프로세스 7개 모델을 속성과 단계별 결과물에 따라 분석하였다. 이후 국내 18개 기업과의 인터뷰, 관찰을 통해 현장에서 실제로 수행 중인 실무 프로세스를 분석하고 이론과 실무의 동질성, 차이점, 방법론을 비교하였다. 이를 기반으로 이론-실무 통합 방법론 100개를 도출하여 PLUS 프로세스 6단계에 따라 최적화된 UX 방법론 유형을 분류하였다. 이후 기업별 인터뷰를 통해 각 방법론을 적용했을때 자사 프로세스와의 일치성, 자사 리소스의 한계, 특성 등을 파악하고 분석하여 국내 기업의 니즈를 반영하고자 하였다. 본 연구의 결과는 중소 제조기업을 대상으로 UX 방법론의 표준 플랫폼을 제안하여 UX 디자인 프로세스의 상용화를 목표로 하는 기초연구로써 국내 기업의 경쟁력 향상에 기여할 수 있을 것이다.
In recent years, building architecture has become increasingly complex and larger in scale to accommodate many people. In densely populated facilities, the interiors are becoming more intricate and high-rise, with narrow corridors, hallways, and stairs. This poses challenges for evacuating occupants in case of emergencies such as fires, making it crucial to assess the evacuation safety in advance. In evacuation safety research, there are significant limitations to theoretical studies owing to their association with crowd behavior and human evacuation characteristics, as well as the risks associated with experiments involving human participants. Consequently, evacuation experiments conducted using simulation-based methodologies are gaining recognition worldwide. However, crowd simulations face validation difficulties because of variations in crowd movement and evacuation characteristics across different cases and scenarios, as well as the challenge of accurately reflecting human characteristics during evacuations. In this study, we investigated validation methods for evacuation simulations using the SAFEGUARD validation data set (SGVDS) provided by the University of Greenwich, UK. The SGVDS collects data on crowd evacuations through actual evacuation tests conducted on ColorLine's large RO-PAX ferry and Royal Caribbean International's cruise ships. The accuracy of the crowd simulations can be validated by comparing SGVDS and crowd simulation results. This study will contribute to the development of highly accurate crowd simulations by verifying various crowd simulations.
The methods of times series analysis have been recognized as important tools for assisting in solving problems related to the management of water resources. Especially, After more than 40 years the so-called Hurst effect remains an open problem in stochastic hydrology. Until now, its existence has been explained fly R/S analysis that roots in early work of the British hydrologist H.E. Hurst(1951). Today, the Hurst analysis is mostly used for the hydrological studies for memory and characteristics of time series and many methodologies have been developed for the analysis. So, there are many different techniques for the estimation of the Hurst exponent(H). However, the techniques can produce different characteristics for the persistence of a time series each other. We found that DFA is the most appropriate technique for the Hurst exponent estimation for both the shot term memory and long term memory. We analyze the SOI(Southern Oscillations Index) and 6 tree-ring series for USA sites by means of DFA and the BDS statistic is used for nonlinearity test of the series. From the results, we found that SOI series is nonlinear time series which has a long term memory of H=0.92. Contrary to earlier work of Rao(1999), all the tree- ring series are not random from our analysis. A certain tree ring series show a long term memory of H=0.97 and nonlinear property. Therefore, we can say that the SOI and tree-ring series may show long memory and nonlinearity.
2-체널 링-코어 프럭스-게이트 콤파스(two-channel ring-core Flux-Gate Compass: FG-Compass)의 성능평가 시스템 설계와 구현방법 및, 다항회귀 모형 기반의 평가 절차와 방법을 기술했다. 성능평가 시스템은 스텝모터 구동 유닛과, 방위정보 전송 유닛, 다항회귀식을 이용한 평가 프로그램 등으로 구성하였다. 성능평가 실험결과, FG-Compass를 전체 잔차 $\pm$4$^{\circ}$, 고유 잔차 $\pm$2$^{\circ}$로 분석하였다. 이 결과는 일반적인 FG-Compass의 고유 잔차 $\pm$4$^{\circ}$와 비교하여 정밀한 것으로, 성능이 향상된 새로운 FG-Compass 설계가 가능함을 나타낸다. 또한, 자동으로 잔차를 추정하고 도정할 수 있는 스마트 FG-Compass 콤파스의 설계론에 관해서도 논의하였다.
초고령사회로 접어들면서 노인의 건강 문제는 의료분야를 포함해 경제, 사회, 문화 등 다양한 분야에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 노인의 인지능력 개선을 위한 디지털 헬스케어 서비스디자인을 적용하기 위하여 텍스트마이닝, 사회연결망 분석 등 비정형 데이터를 분석하여 시사점을 도출하고자 한다. 본 연구의 연구 절차는 서비스디자인 방법론을 비정형 데이터 분석에 적합한 프로세스로 개선하여 6단계로 적용하였다. 소셜미디어에 존재하는 노인인지 개선, 헬스케어를 중심으로 관련 키워드를 수집 및 분석하였고, 이 결과를 바탕으로 노인 인지능력 개선을 위한 헬스케어 서비스디자인의 방향성을 도출하였다. 본 연구의 결과는 빅데이터 분석 방법의 활용 범위 확장 및 기존 헬스케어 서비스 개발 방법론 개선에 도움을 줄 수 있는 학술적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 사료된다.
2-체널 링-코어 프럭스-게이트 콤파스(Two-Channel Ring-Core Flux-Gate Compass; TCRC FG-Compass)의 성능평가 시스템 설계와 구현방법 및, 다항회귀 모형 기반의 평가 절차와 방법을 기술했다. 성능평가 시스템은 스템모터 구동 유닛과, 방위정보 전송 유닛, 다항회귀식에 의한 평가 프로그램 등으로 구성하였다. 성능평가 실험결과, TCRC FG-Compass는 잔차가 $2^{\circ}$인 반면, 기존의 FG-Compass는 잔차가 $4^{\circ}$임을 나타냈다. 따라서 성능이 향상된 새로운 FG-Compass 설계가 가능함을 확인하였다. 또한, 자동으로 잔차를 추정하고 보정할 수 있는 설계론에 관해서도 논의하였다.
교육훈련은 안전문화를 증진하고, 방사선작업종사자의 방사선방호 역량을 강화하는 주요한 수단이다. 기존의 단기 원자력 국제교육은 고위급 대상의 강의실 교육을 중심으로 수행되고 있으나, 이제 원전을 수출하는 기술공여국으로서 우리의 위상은 개도국으로부터 자국의 실무 전문가 양성을 위한 지원을 요청받고 있다. 본 연구는 국내의 우수한 방사선 시설과 교육훈련 인프라를 활용하여 실습과 현장방문을 강화한 국제 방사선방호 실무 전문가 양성 과정을 개발하고, 평가 및 피드백 절차를 완성하여 운영한 결과를 요약한다. 교육과정의 개발 및 운영 과정에서는 SAT 방법론을 도입함으로써 교수-학습 효과를 극대화하고, 교수목적, 방법, 평가의 일관성을 유지하고자 하였다. 교육과정의 개시전 또는 종료 후에 수행된 비교평가와 최종평가에서 평균 점수가 약 2점 상승하고, 설문조사에서는 대부분의 항목에서 4.0 이상의 높은 만족도를 나타내었다. 이는 본 교육과정에 적용된 교수학습 방법이 효과적이었음을 시사한다. 이러한 교수학습 방법론은 국제교육에서 실무 전문가 양성을 위한 맞춤형 교육과정을 개발하고, 이론중심에서 현장 실무중심으로 국제교육의 패러다임을 전환하는 단초가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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