• 한국전자거래학회지
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• 제15권3호
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• pp.25-44
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• 2010

도시공간에 구현되는 새로운 미래도시 상으로서 유비쿼터스 서비스, 인프라, 기반기술 및 도시 관리 차원이 총체적으로 융합된 U-City는 범국가적 비즈니스 모델로 정부와 개별 지방자치단체에 의해 추진되고 있다. 하지만 정부 및 개별 지방자치단체가 추진한 U-City를 평가하고 그 파급효과를 측정할 명확한 체계가 구축되고 있지 못한 실정이다. U-City의 효율적이고 체계적인 성과측정은 U-City 비전 및 정책 목표의 달성을 지원하며, 성과기반의 예산 편성 및 자원의 효율적 관리를 지원할 것이다. 본 연구에서는 U-City 운영에 관한 사업의 성과를 평가하기 위한 객관적이고 종합적인 성과측정체계를 개발하고자 하였다. 문헌연구와 전문가 인터뷰를 이용한 탐색적 연구를 통하여 U-City 서비스, 인프라, 기술, 관리 등의 성과측정 영역 및 각 영역별 핵심성공요소(CSF)와 핵심성과지표(KPI)를 도출하였다. 전문가 인터뷰를 통해 지표 분류 체계와 내용에 대한 타당성을 검증하였고 AHP 기법을 이용하여 지표간의 전략적 실행우선순위를 위한 가중치를 도출하였다. 이를 이용하여 'U-City성과 전략맵 도출' 단계에서는 성과측정 영역 및 핵심성공요소를 대상으로 해당 U-City의비전 및 목표를 성취하는데 최단경로를 제시할 수 있는 인과관계를 도식화 하게 된다. 향후 도출된 U-City 성과측정체계를 실제 U-City에 적용시켜 검증함으로써 완성도를 높여 나감 은 물론, 유용성을 가시화할 수 있겠다.

• 대한공간정보학회지
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• 제2권2호
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• pp.89-98
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• 1994

자동차항법장치에 있어서 정확한 위치표현기능, 최적경로안내, 목적지검색, 지형지물정보 제공기능 등을 수행하기 위해서는 수치도로지도가 가장 기본적 요소이다. 그러나, 미국의 TIGER 화일같이 수치도로지도제작에 쉽게 이용될 수 있는 범국가적인 수치지도가 한국에는 마련되어 있지 않으므로, 새로이 제작을 할 수밖에 없는 현실이다. 본 연구에서는 항법용 수치도로지도를 제작함에 있어서 그 호환성과 경제성을 확보하고, 수치도로지도의 질적안정성을 기하기 위한 필요조건을 제시하였으며, 그 결과로 좌표계와 정확도의 기준을 제시하였고, 데이타베이스 항목과 그 구조를 결정하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1189-1195
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• 2008

We introduce a MEMS-based pedestrian dead reckoning (PDR) system. A walking navigation algorithm for pedestrians is presented and map-matching algorithm for the navigation system based on dead reckoning (DR) is proposed. The PDR is equipped on the human body and provides the position information of pedestrians. And this is able to be used in ubiquitous sensor network (USN), U-hearth monitoring system, virtual reality (VR) and etc. The PDR detects a step using a novel technique and simultaneously estimates step length. Also an azimuth of the pedestrian is calculated using a fluxgate which is the one of magnetometers. Map-matching algorithm can be formulated to integrate the positioning data with the digital road network data. Map-matching algorithm not only enables the physical location to be identified from navigation system but also improves the positioning accuracy. However most of map-matching algorithms which are developed previously are for the car navigation system (CNS). Therefore they are not appropriate to implement to pedestrian navigation system based on DR system. In this paper, we propose walking navigation system and map-matching algorithm for PDR.

• 간호행정학회지
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• 제21권5호
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• pp.511-518
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• 2015

Purpose: The purpose of this research was to develop and evaluate the effect of a mind map for relief of emotional labor and burnout among nurses in outpatient departments in cancer hospitals. Methods: We developed a mind map to reduce emotional labor and burnout. A quasi-experimental study was used with a nonequivalent control group pretest-posttest design. Data were collected from December 2012 to April 2013. Participants were 35 nurses working in the outpatient department of a cancer hospital. The experimental group participated in the mind map program biweekly for 10 weeks. Data were analyzed using $x^2$-test, Mann-Whitney U test, paired t-test, and Wilcoxon sign rank test with the SPSS 21.0 program. Results: The physical burnout and total burnout scores decreased significantly in the intervention group which took the mind map program. Conclusion: Findings indicate that the mind map is an effective intervention to reduce burnout in outpatient department nurses.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.409-418
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• 2021

토지피복도는 국토정책, 환경정책을 위한 의사결정 근거 자료로 활용되는 매우 중요한 자료이다. 토지피복도는 원격탐사 자료를 활용하여 제작되는데, 이때 사용되는 데이터의 취득 시기에 따라 동일한 지역을 대상으로 하더라도 분류 결과가 달라질 수 있다. 본 연구에서는 단시기 데이터의 분류 정확도를 개선하기 위해 다중시기 위성영상을 활용하였으며 계절에 따른 지표면의 분광 반사 특성 차이를 딥러닝 알고리즘의 하나인 U-Net 모델에 학습시켜 분류하였다. 또한 단시기 분류 결과와 정확도 비교를 통해 분류 정확도의 향상 정도를 비교하였다. 구역 내에 30%의 녹지와 한강을 포함하여 다양한 토지피복으로 이루어진 서울특별시를 연구대상지로 설정하고 2020년 분기별 Sentinel-2 위성영상을 산출하였다. 대한민국 환경부에서 작성한 세분류 토지피복도를 활용하여 U-Net 모델을 학습시켰다. 학습한 U-Net 모델을 통해 단시기, 2시기, 3시기, 4시기로 모델을 학습하여 분류한 결과, 단시기를 제외하고 토지피복도 분류 정확도 확보기준인 75%를 상회하는 81%, 82% 79%의 정확도를 나타냈다. 이를 통해 다중 시계열 학습을 통해 토지피복의 분류 정확도 향상이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.551-556
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• 2023

관상동맥 질환을 평가하고 치료하기 위해 사용하는 혈관조영장비는 방사선을 사용한다는 공통점이 존재하여 회사별 선량 저감화를 위한 기능 개발 등이 지속적으로 이루어지고 있다. 따라서 단일 혈관 중재술 중 혈관조영장비에 탑재되어 있는 동적 관상동맥 로드맵 기능 유무의 차이에 따른 방사선학적 관계를 평가하여 로드맵을 이용한 피폭 절감 효과를 입증하고자 한다. 2021년 03월부터 2023년 02월까지 관상동맥 중재술을 시행한 431명 중 후향적 데이터가 확보된 250명을 대상으로 진행하였다. 확보한 250명의 대상 중 단일 혈관 중재술 시 심혈관 로드맵 기능을 이용한 환자는 91명이었고, 로드맵을 이용하지 않고 시술한 환자는 159명이었다. 동적 심혈관 로드맵 기능을 이용한 군이 이용하지 않은 군보다 총 흡수선량 (34.57 uGy/m² : 69.15 uGy/m²), 총 공기 중 선량 (688.47 mGy : 1640.4 mGy), 투시 조영 선량 (23.87 uGy/m² : 49.91 uGy/m²), 투시 조영 시간 (723.55 s : 366.03 s), 촬영된 총 시리즈 수 (17 : 26)에서 더 낮은 값들을 나타냈으며 통계적으로 유의했다. 동적 심혈관 로드맵을 사용한 단일 혈관 관상동맥 중재술이 로드맵을 사용하지 않고 진행한 시술보다 더 적은 투시 시간 및 투시 선량 등을 나타냈다. 따라서 단일 혈관 관상동맥 중재술에서 는 심혈관 로드맵 기능사용이 시술자와 환자 모두에게 피폭 저감화 효과를 나타낼 수 있으므로 심혈관 로드맵 사용에 대해 적극적으로 권장할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.23-32
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• 2021

컴퓨터 비전 분야의 의미론적 영상 분할(Semantic Image Segmentation) 기술은 이미지를 픽셀 단위로 분할 하여 클래스를 나누는 기술이다. 이 기술도 기계 학습을 이용한 방법으로 성능이 빠르게 향상되는 중이며, 픽셀 단위의 정보를 활용할 수 있는 높은 활용성이 주목받는 기술이다. 그러나 이 기술은 초기부터 최근까지도 계속 '세밀하지 못한 분할'에 대한 문제가 제기되어 왔다. 이 문제는 레이블 맵의 크기를 계속 늘리면서 발생한 문제이기 때문에, 자세한 에지 정보가 있는 원본 영상의 에지 맵을 이용해 레이블 맵을 수정하여 개선할 수 있을 것으로 예상할 수 있었다. 따라서 본 논문은 기존 방법대로 학습 기반의 의미론적 영상 분할을 유지하되, 그 결과인 레이블 맵을 원본 영상의 에지 맵 기반으로 수정하는 후처리 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에 알고리즘의 적용 한 뒤 전후의 정확도를 비교했을 때 평균적으로 약 1.74% 픽셀 정확도와 1.35%의 IoU(Intersection of Union) 정확도가 향상되었으며, 결과를 분석했을 때 성공적으로 본래 목표한 세밀한 분할 기능을 개선했음을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.45-52
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• 2014

유비쿼터스 시티(유시티)에서는 수많은 비디오 카메라들이 설치된다. 이렇게 설치된 많은 카메라로부터 대용량의 비디오 데이터가 실시간으로 끊임없이 발생하고 유시티의 관리 시스템으로 전달된다. 유시티의 다양한 서비스들을 뒷받침하기 위해서는 이러한 비디오 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 대용량의 비디오 데이터를 분석할 수 있는 방법과 관리 시스템이 요구된다. 그래서, 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 유시티 비디오 관리 시스템을 제안한다. 또한, 근래 주목받고 있는 데이터 병렬처리 프레임워크인 Hadoop MapReduce를 이용하여 이러한 빅데이터 비디오를 분석하는 방법을 제안하고, 이에 따른 우리의 성능 평가를 소개한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.142-145
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• 2008

본 논문에서는 self-organizing map(SOM)과 grassfire 기법을 이용한 계산 효율적인 컬러 영상 분할 방법을 제안한다. SOM에서 출력 뉴런 수를 축소하고 학습에 사용하는 입력 데이터를 줄임으로써 실행 시간을 단축 시켰다. 입력 영상을 CIE $L^*u^*v^*$ 컬러 공간으로 변환하고 3개의 입력 뉴런과 $4{\times}4$ 또는 $3{\times}3$ 출력 뉴런 구조의 SOM을 이용해 학습한다. 학습 완료 후 입력 영상의 픽셀에 대응하는 출력 값을 구하고 grassfire 기법을 이용해 지역적으로 인접하고 출력 값이 동일한 픽셀들을 하나의 영역으로 결합한다. 다양한 영상을 이용한 실험을 통해 제안한 방법이 컬러 영상 분할에서 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.326-338
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• 2009

유비쿼터스 비즈니스 환경은 기존의 e-비즈니스, m-비즈니스와는 다른 특성을 가지고 있다. 이는 u-비즈니스 모델을 개발할 때 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 특성과 유비쿼터스 비즈니스 환경을 고려해야 한다는 것을 의미한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 비즈니스 패러다임의 핵심인 가치의 공동 창출 경험에 초점을 맞춘 u-비즈니스 모델 개발 프레임워크를 제시했다. 본 논문의 u-비즈니스 모델 개발 프레임워크는 8단계로 구성되어 있고 각 단계별 세부 절차를 구체적으로 제시했다. 새로운 비즈니스 패러다임 하에서 성공적인 비즈니스 모델을 발굴하고 수행하고자 하는 기업들에게 본 논문에서 제안한 u-비즈니스 모델 개발 프레임워크는 유용한 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.