nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 논문은 통신 지연을 가지는 방향 네트워크로 연결된 고차 적분기시스템의 출력 피드백 일치문제를 다룬다. 이 문제를 해결하기 위하여 기존의 저이득 제어기에 설계변수를 추가한 새로운 동적 출력 피드백 제어기를 제안한다. 또한, 제안한 제어기의 존재성이 임의로 큰 통신지연이 존재하는 경우에도 항상 보장됨을 증명한다.

This paper addresses the output feedback consensus problem for high-order integrators under a directed network with a communication delay. In order to solve this problem, the dynamic output feedback controller is proposed. Also, by using Lyapunov-Krasovskii functional, it is shown that the existence of the proposed consensus controller can always be guaranteed even in the presence of an arbitrarily large communication delay.

(게재일: 2016.12.31)
열전 변환 에너지 하베스팅을 위한 저 전력 부스트 컨버터에 사용하는 새로운 Zero Current Sensor (ZCS)를 이 논문에서 제안한다.새로 제안하는 ZCS를 사용하는 Zero Current Switching은 기존 방식인 아날로그 비교기를 사용한 Zero Current Switching방식 보다 파워 측면에서 큰 장점을 보이고 기존의 다른 방식인 딜레이 라인을 이용하는 Zero Current Switching 방식보다 면적에서 큰 장점을 보인다. 새로운 ZCS는 기존의 아날로그 비교기에 고의적으로 offset을 발생시키고 offset의 양을 digital code로 calibration 하여 출력이 나오는 시간을 조절한다. 새로운 ZCS를 이용한 Zero Current Switching은 기존의 아날로그 비교기를 이용한 Zero Current Switching 보다 대략 10배정도 적은 파워를 사용하면서 같은 성능을 보인다.

This paper presents a low power boost converter using offset controlled Zero Current Sensor (ZCS) control for thermoelectric energy harvesting.[1] [5] Offset controlled ZCS uses adjustable pre-offset that is controled by 6bit code each connected gate of NMOS for switching. Offset controlled ZCS demonstrates an efficiency that is higher than using analog comparator ZCS and that is smaller area than using delay line ZCS. Experimentally, the offset controlled ZCS system consumes 10 times less power than analog comparator ZCS based system at similar performance.

(게재일: 2016.12.31)
외부 지역에서 침투하는 외부침입자에 대한 침입탐지를 위한 기초적인 연구 수행을 위하여 광섬유 ROTDR (Rayleigh Optical Time Domain Reflectometer) 센서를 설계 및 기초 연구를 수행하였다. 외부침입자를 탐지하기 위한 센서는 침입 탐지판을 제작하여 모래 속에 매설하여 실내에서 모형을 설치하여 침입탐지 실험을 수행하였다. ROTDR센서의 신호 분석은 검출정도에 따른 신호의 특성을 분석하였다. 광섬유 ROTDR 센서는 크게 20kg, 40kg, 60kg, 그리고 80kg 등의 무게별로 4등급으로 구분하여 넓은 영역에 걸쳐 외부 침입자를 감시하기 위한 장거리용을 사용하였다. 결과 본 논문에서의 광섬유 센서는 사회중요 기반시설의 외부침입자 감시용 실시간 모니터링의 응용에 가능함을 확인 하였다.

We Designed and Conduct a study on the basic intrusion detection research for outside intruder, which can determine the location and the weight of an intruder into infrastructure, by using Fiber-Optic ROTDR( Rayleigh Optical Time Domain Reflectometer) sensor, which are buried in the sand, were prepared to respond the intruder effects. The signal of ROTDR was analyzed to confirm the detection performance. The weight could be detected as 4 grades, such as 20kg, 40kg, 60kg, and 80kg. which used long distance fiber for intruder detection on wide area. This sensor was possible for application of real-time monitoring of infrastructures.

(게재일: 2016.12.31)
본 논문에서는 향상된 전기적 특성과 면적효율을 갖는 새로운 구조의 ESD 보호회로를 제안한다. 제안된 회로는 기존의 3-STACK LVTSCR과 비교하여 높은 홀딩전압과 낮은 트리거전압 특성, 향상된 Ron 저항 특성을 갖는다. 제안된 ESD 보호회로는 기존 보호회로 대비 35% 정도의 작은 면적, 35V의 트리거 전압과 8.5V의 홀딩전압을 갖는다. 또한 제안된 ESD 보호회로의 래치-업 면역특성을 향상시키기 위해 기생 바이폴라 트랜지스터들의 유효 베이스 길이를 설계변수로 설정하여 설계하였고 시놉시스사의 TCAD 시뮬레이션을 통하여 제안된 ESD 보호회로를 검증하고 전기적 분석을 실행하였다.

This paper presents the ESD protection circuit with improved electrical characteristic and area efficiency. The proposed ESD protection circuit has higher holding voltage and lower trigger voltage characteristics than the 3-Stacking LVTSCR. In addition, it has only two stages and has improved Ron characteristics due to short discharge path of ESD current. We analyzed the electrical characteristics of the proposed ESD protection circuit by TCAD simulator. The proposed ESD protection circuit has a small area of about 35% compared with 3-Stacking LVTSCR, The proposed circuit is designed to have improved latch-up immunity by setting the effective base length of two NPN parasitic bipolar transistors as a variable.

(게재일: 2016.12.31)
최근 딥 러닝을 중심으로 빠르게 발전하고 있는 기계학습 분류 알고리즘은 기존의 방법들보다 뛰어난 성능으로 인하여 주목받고 있다. 딥 러닝 중에서도 Convolutional Neural Network(CNN)는 영상처리에 뛰어나 첨단 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System : ADAS)에서 많이 사용되고 있는 추세이다. 하지만 차량용 임베디드 환경에서 CNN을 소프트웨어로 동작시켰을 때는 각 Layer마다 연산이 반복되는 알고리즘의 특성으로 인해 수행시간이 길어져 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 임베디드 환경에서 CNN의 실시간 처리를 위하여 Convolution 연산 및 기타 연산들을 병렬로 처리하여 CNN의 속도를 향상시키는 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어의 성능을 검증하기 위하여 Xilinx ZC706 FPGA 보드를 이용하였다. 입력 영상은 크기이며, 동작주파수 100MHz에서 하드웨어 수행시간은 약 2.812ms로 실시간 처리가 가능함을 확인했다.

Recently, machine learning algorithms, especially deep learning-based algorithms, have been receiving attention due to its high classification performance. Among the algorithms, Convolutional Neural Network(CNN) is known to be efficient for image processing tasks used for Advanced Driver Assistance Systems(ADAS). However, it is difficult to achieve real-time processing for CNN in vehicle embedded software environment due to the repeated operations contained in each layer of CNN. In this paper, we propose a hardware accelerator which enhances the execution time of CNN by parallelizing the repeated operations such as convolution. Xilinx ZC706 evaluation board is used to verify the performance of the proposed accelerator. For input images, the hardware execution time of CNN is 2.812ms in 100MHz clock frequency and shows that our hardware can be executed in real-time.

(게재일: 2016.12.31)
전 세계는 크라우드펀딩이라는 금융 혁명에 진입하고 있다. 미국, 이탈리아, 영국 및 일본은 이미 증권형 크라우드펀딩을 법제화하였고, 한국도 스타트업 기업 및 중소기업의 원활한 자금조달을 위하여 2015년 7월 증권형 크라우드펀딩을 법제화하였다. 이 연구는 공모 및 투자 한도, 중개업자 및 발행인의 요건 측면에서 미국, 이탈리아, 영국, 일본 및 한국의 크라우드펀딩 규제 체계를 살펴본다. 이를 통하여 한국의 크라우드펀딩에 관한 시사점을 도출하고, 크라우드펀딩을 통한 자금 조달을 촉진하기 위하여 자본시장과 금융투자업에 관한 법령의 개정 사항을 제안하고 있다.

The whole world enters into the financial revolution called crowdfunding. The United States, Italy, the United Kingdom and Japan have already legally allowed equity crowdfunding. South Korea also enacted equity crowdfunding in July 2015 for the purpose of efficient financing for startups and SMEs. This study reviews their crowdfunding regulations in terms of offering and investment limitations, requirements for intermediaries and requirements for issuers. And then, we raise several points about Korean crowdfunding and suggest amendment of regulations to promote fund raising through crowdfunding.

(게재일: 2016.03.31)
본 연구의 목적은 대학도서관에서 이용자의 연구를 지원하는 정보서비스를 활성화하기 위하여 이용자 특성과 요구에 기반 한 정보서비스 개발에 도움이 될 수 있는 기초자료를 제시하는데 있다. 본 연구는 탐험적인 연구로써 실제 이용자를 대상으로 정보서비스 전 과정을 조사 분석하였다. 이용자와 정보제공자 사이의 면담과정과 정보서비스에 대한 정보제공자의 관점에 의하면, 이용자 정보 및 주제 분석, 효과적인 면담방법, 커뮤니케이션 기술, 정보제공자의 정보서비스에 대한 인식 및 핵심능력이 효과적인 정보서비스의 중요한 요소임을 나타내었다.

The purpose of this study is to develop an effective information service process based on user's characteristics and needs in academic libraries. The process was informed by analysis of the entire information service cycle using real users as an exploratory study. The interview process between the user and information provider, and the information provider's perspectives regarding information services demonstrated that the user's information and subject analysis, effective interview methods, communication skills, information provider's recognition of information services, and core ability are important elements for effective information services.

(게재일: 2016.03.30)
본 연구에서는 김치에서 분리한 우점유산균인 Lactobacillus plantarum KCCM 11352P(LPpnu)와 Leuconostoc mesenteroides KCCM 11353P(LMpnu)의 프로바이오틱 효과를 프로바이오틱 효과가 높기로 잘 알려진 Lactobacillus rhamnosus GG(LRgg)의 효능과 비교하여 확인하였다. 그 결과 LPpnu는 Lab. rhamnosus GG(LRgg)보다 프로바이오틱 효과가 더 뛰어났으며, LMpnu 또한 LRgg와 거의 유사한 수준의 효능을 나타냈다. LPpnu와 LMpnu는 모두 내산, 내담즙성, 장 부착능, 열 안정성의 프로바이오틱의 기본 특성을 가지고 있었으며, 특히 LPpnu는 가장 높은 프로바이오틱 효과를 나타냈다. 또한 LMpnu 및 LRgg와 비교했을 때 LPpnu는 DPPH radical과 hydroxyl radical 소거능 측정에서 더 높은 항산화능을 보였고, Bcl-2 유전자 발현억제와 Bax 유전자 발현 증가를 통해 apoptosis를 유도함으로써 HT-29 human colon cancer cell에서 높은 암세포 성장 저해 효과를 나타냈다. 이를 통해 김치유래 LPpnu와 LMpnu는 프로바이오틱으로서 이용 가능성이 충분하다고 판단되며, 특히 LPpnu는 항산화 및 항암 활성에 뛰어난 효능을 나타내었기에 중요한 프로바이오틱 균주라고 하겠다.

The probiotic effects of kimchi lactic acid bacteria (LAB), Lactobacillus plantarum (Lab. plantarum) and Leuconostoc mesenteroides (Leu. mesenteroides), were studied. Lab. plantarum KCCM 11352P (LPpnu) and Leu. mesenteroides KCCM 11353P (LMpnu) were isolated from kimchi and were the predominant LAB. We compared their probiotic effects with Lactobacillus rhamnosus GG (LRgg), a well-known probiotic LAB. LPpnu showed better probiotic activities than LRgg. LMpnu also exhibited almost equal activities as LRgg. These two kimchi LAB strains exhibited resistance to gastric and bile acid, adhesion to intestines, and thermal stability. In particular, LPpnu showed excellent probiotic properties. In addition, LPpnu showed greater antioxidant activity by scavenging DPPH radicals or hydroxyl radicals than LMpnu or LRgg. LPpnu also inhibited growth of HT-29 human colon cancer cells by inducing apoptosis, increasing Bax and suppressing Bcl-2 expression compared to LMpnu or LRgg. Taken together, LPpnu and LMpnu could be used as probiotics, and LPpnu exhibited the most beneficial probiotic activities with anti-oxidant and anti-cancer properties.

(게재일: 2016.01.31)
의료기기는 다학제적 융합기술 분야이자 고 부가가치 산업으로 IT 기술의 발전과 초고령화 사회의 본격화로 높은 성장 가능성이 전망된다. 이 중 피부 부착형 (웨어러블) 및 인체 삽입형 (임플랜터블) 소형 의료기기는 포화된 스마트폰 시장에 새로운 성장 원동력으로 작용할 것이다. 따라서 본고에서는 생체삽입형 및 부착형 소형 의료기기 중 생체삽입형 전극 어레이, 스마트 콘택트 렌즈, 피부부착형 헬스 모니터링 디바이스의 개발 사례를 알아보고, 궁극적 소형 의료기기로 손꼽히는 복용형 디바이스에 대한 전망을 알아본다. 또한 각 유형별로 현재 극복해야 할 기술적 한계와 문제점을 짚어본다.


(게재일: 2016.05.31)
본고에서는 차량 내 운전자 제스처 인식을 위한 웨어러블 디바이스 플랫폼과 차량 시스템 모델을 소개한다. 특히 저가형 가속도, 자이로스코프 센서를 적용한 웨어러블 디바이스용 HW를 설계하고, 제스처 인식률을 높이기 위한 SW 시스템 및 알고리즘에 대해 설명한다. 운전 중 가장 많이 제어하는 편의 기능을 기준으로 제스처를 구분하고, 제스처 마다 발생하는 센서 값의 특징을 이용해 잡음에 강한 제스처 인식 시스템에 대해 설명한다. 마지막에 진행한 본 논문의 실험을 통해 본 고에서 설명한 제스처 인식 시스템이 잡음과 방향성을 갖는 동작인식에 강함을 확인할 수 있다.


(게재일: 2016.05.31)
본 연구에서는 국가단위 개체모형을 이용하여 일반농가 한우의 도체중, 등심단면적, 등지방두께, 국내지방도에 대한 유전력를 추정하고 이를 국가단위 종모우 선발용 후대검정우 집단의 유전력과 비교하여 일반 한우농가 개량방향에 효율적인 기초자료로 활용하고자 한다. 일반농가 한우 107,020두 중 생산정보와 2008년부터 2012년까지의 도체성적 기록이 정확한 일반농가 한우 5,843두를 대상으로 다형질 개체모형을 사용하여 유전력를 추정하였다. 유전력를 추정하기 위해 도체형질에는 출생년도, 사육지역을 고정효과, 사육일령을 공변량으로 포함하였다. 일반농가 한우의 유전력를 추정한 결과 도체형질에 대한 유전력은 도체중 0.19, 등심단면적 0.17, 등지방두께 0.20, 근내지방도 0.23 이며 국가단위 씨수소 선발용 후대검정우 집단의 유전력에 비해 낮았다. 이는 사육지역의 환경, 암소 유전능력과 사육개월의 차이로 인해 낮게 나타났다. 따라서 본 연구에서도 현재 실시되어지고 있는 국가단위 씨수소 선발용 개체모형에 농가 한우집단에 사용할 수 있는 유전요인을 포함시켜 실용화 개체모형 개발이 시급하다.

The aim of study was to estimate genetic parameter of carcass traits in commercial Hanwoo steer using national animal model for selection of superior bull. Analyzed data (n=5,843) on carcass traits was collected from 107,020 Hanwoo steer. The animal model was used to estimate heritability and genetic correlations. The estimated heritability of carcass traits were 0.19, 0.17, 0.20 and 0.23 for carcass weight, eye muscle area, backfat thickness and marbling score, respectively. The estimated heritability for carcass traits in commercial Hanwoo are low than estimated heritability of national progeny test population for selection of superior bull because breeding environment, genetic performance of cow and feeding day was different. Therefore, we suggests that animal model can include practical genetic variable based on national animal model to improve genetic performance in commercial Hanwoo.

(게재일: 2016.05.31)
본 연구는 이미 한우에서 검증된 지방산 합성 효소 유전자의 g.15532 C>A, g.17924 G>A 단일염기다형성과 암소의 후대들 중 거세우의 도체성적을 이용하여 유전자 활용에 대한 방안을 모색하고자 한다. 이 단일염기다형성의 유전자형을 분석하기 위해 경북지역에서 사육된 암소 270두와 이들의 후대들 중 도체성적이 있는 거세우 270두의 게놈 DNA를 추출하여 단일염기확장법으로 유전자형을 분석하였다. 본 연구에 사용된 통계모델은 GLM의 ANCOVA 방식을 사용하였다. 한우 거세우와 암소집단에서 g.15532 C>A와 g.17924 G>A 단일염기다형성들과 근내지방도간 연관분석을 한결과 거세우집단에서 근내지방도와 유의적인 차이를 나타내었지만 암소집단에서는 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 하지만 일반 한우농가에서 개량하는 있는 방식인 후대검정우 등급판정 결과를 이용하여 이 단일염기다형성과 분석한 결과 암소 집단에서 유의적인 차이를 나타내었다. 따라서 g.15532 C>A와 g.17924 G>A 단일염기다형성은 한우 암소 개량에 있어 후대검정우 등급판정결과와 조합하여 사용할 경우 근내지방도 개량에 효율적인 선발 보조도구 활용가치가 높을 것이라 판단되어진다.

The aim of this study was to evaluate combination of each of g.15532 C>A, g.17924 G>A SNP of FASN gene and beef quality grade of progeny in Hanwoo cow. In order to analyze the SNPs, genomic DNA was obtained from 270 Hanwoo cow and their progeny steer and g.15532 C>A and g.17924 G>A SNP was genotyped using single-based extension. Employing GLM as a statistical model. g.15532 C>A and g.17924 G>A SNP have a significant effect in Hanwoo steer but no significant effect in Hanwoo cow. Combination of each of g.15532 C>A, g.17924 G>A SNP and beef quality grade of progeny have a significant effect on marbling score in Hanwoo cow. Therefore, we suggest that g.15532 C>A and g.17924 G>A SNP contribute to genetic improvement on marbling score in Hanwoo cow.

(게재일: 2016.05.31)
본 논문에서는 이변량 경시적 자료의 조건부 결합 분포를 추정하기 위하여 회귀 모형과 코플라 모형을 연구하였다. 주변 분포의 추정을 위하여 시변 전환 모형을 고려하였고, 이변량 반응변수 각각에 대한 주변 분포를 경험 분포를 이용한 비모수적 코플라를 이용하여 결합하여 조건부 결합 분포를 추정하였다. 주변 분포 모형의 모수 추정치는 추정방정식의 해로 얻어낼 수 있으며 우리가 제안한 모형은 조건부 평균 모형만으로 자료를 설명하기 어려운 경우에 적용될 수 있다. 시변 전환 모형과 비모수적 코플라 모형을 결합한 본 논문의 방법은 반복 측정된 이변량 경시적 자료에 대한 모형화가 모형에 대한 가정에서 비교적 자유로운 장점이 있다. 우리는 본 논문의 방법을 반복 측정된 이변량 콜레스테롤 자료를 분석하는데 적용하여 보았다.

We study estimation and inference of the joint conditional distributions of bivariate longitudinal outcomes using regression models and copulas. For the estimation of marginal models we consider a class of time-varying transformation models and combine the two marginal models using nonparametric empirical copulas. Regression parameters in the transformation model can be obtained as the solution of estimating equations and our models and estimation method can be applied in many situations where the conditional mean-based models are not good enough. Nonparametric copulas combined with time-varying transformation models may allow quite flexible modeling for the joint conditional distributions for bivariate longitudinal data. We apply our method to an epidemiological study of repeatedly measured bivariate cholesterol data.

(게재일: 2016.05.31)
본 연구는 노인요양병원 입원노인의 수면양상 및 영향요인을 파악하여 이들의 수면의 질 향상을 위한 중재프로그램 개발 시 기초자료로 활용하고자 시도된 서술적 조사연구이다. G시 노인요양병원에 입원한 65세 이상의 노인환자 142명을 대상으로 구조화된 설문지와 24시간 수면기록지를 사용하여 자료 수집하였다. 요양병원 입원노인의 일일 평균 수면시간은 10.7시간이었으며 낮 수면시간은 평균 3.9시간, 밤 수면시간은 평균 6.8시간 이었다. 총 수면규칙성은 71.7%였고, 낮 수면규칙성은 평균 58.1%, 밤 수면규칙성은 평균 80.5%였다. 요양병원 입원노인의 수면시간에 영향을 주는 예측요인은 병실 내 치매환자 유무로 10.3%의 설명력을 나타냈고, 수면 규칙성에 영향을 미치는 예측요인은 통증, 병실 내 치매환자 유무, 신체기능으로 16.1%의 설명력을 나타냈다. 따라서 요양병원 입원노인의 수면양상에 영향을 미치는 추가요인 규명을 위한 후속 연구의 필요성과, 본 연구에서 확인된 요양병원 입원노인의 수면에 영향을 미치는 요인을 고려한 중재프로그램 개발 및 적용이 필요하다.

This study was conducted to identify the sleep patterns and influencing factors of hospitalized elderly in a long-term care hospital. The sleep patterns of 142 subjects were recorded using Sleep Charts. The average sleep time of subjects was 10.7 hours a day (3.9 hours in daytime and 6.8 hours in nighttime). Sleep regularity among participants were 71.7% in all day (58.1% in day time and 80.5% in night time). The presence of dementia patients in the room (PDPR) has been identified to be a statistically significant predictor of all day sleep, and pain, PDPR, and physical function have been found to be a significant predictors of sleep regularity in all day among subjects. It suggested that elderly patients in a long-term care hospital do not slept well during night, which leads to increase in daytime sleep and decrease the quality of their sleep. Therefore, an intervention program should be developed to promote the quality of sleep among hospitalized elderly.

(게재일: 2016.05.31)
2016년 1월 19일자로 전부개정 (2016년 9월 1일자 시행)된 "부동산 가격공시에 관한 법률 (이하 부동산공시법)"은 처음으로 "비주거용 부동산 가격공시"제도 도입을 결정하였다. 하지만 현행 비주거용 부동산 과표에 대한 많은 문제 제기에도 불구하고 비주거용 부동산 제도 도입에 따른 방법론이 아직까지 구체화되지 않았고 과표 변경에 따른 정부의 부담으로 그 도입 시기가 연기 될 것으로 보인다. 이에 최근 논의가 활발히 진행되고 있는 현행 공시제도의 실거래기반 공시제도로의 전환과 관련하여 1개 연도 전체 실거래가격을 분석하여 비주거용 일반 부동산에 대한 과세 형평성을 살펴보고 과표에 영향을 미치는 주요 요인이 무엇인지 분석한 연구로 실거래가를 활용하여 비주거용 부동산에 적용한 최초의 연구이다.

"Law on price announcement for real estate" which was revised as of Jan. 19, 2016 (will be enforced as of Sep. 1, 2016) decided the introduction of 'Price announcement system for non-residential property' for the first time. However, its introduction seems to be delayed based on two reasons. Firstly the methodology for introduction of non-property system is not definitized, despite many problems were brought up for current tax base of non-residential property. In addition, changes in tax base will place a burden on the government. In this regard, this study analyzed actual transaction price data throughout one year to analyze equity of taxation for non-residential property and to find major factor which affects on the tax base, in relation with the change of current public announcement system to actual transaction based system. And this is the first study that applied actual transaction price to non-residential property.

(게재일: 2016.05.31)
최근에 많이 활용되고 있는 데이터 분석을 위한 연관성 규칙 마이닝은 대용량 데이터베이스에 많이 활용되고 있는 서 두 항목간의 관계를 측도화 함으로써 두 개 이상의 항목간의 관련성을 표시하여 주는 기법이다. 연관성 규칙의 여부를 판단하기 위한 연관성 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 그리고 향상도 등이 있으며, 이들 세 가지 기준을 이용하여 연관성 규칙 생성 여부를 판단하게 된다. 이에 대한 기존의 연구 결과는 결정함수를 이용하는 방법과 회귀모형을 이용하는 방법으로 분류할 수 있다. 회귀모형을 이용하여 수행한 연구에는 지지도와 신뢰도에 의한 모형, 세 가지 평가 기준의 쌍에 의한 모형, 표준화 향상도를 포함한 세 가지 평가 기준의 쌍에 의한 모형, 그리고 세 가지 평가 기준 전부를 고려한 모형 등이 있다. 본 논문에서는 기존의 연구를 확장하는 의미에서 표준화 향상도를 포함한 세가지 평가 기준 전부를 고려한 비선형 회귀모형을 이용하여 연관성 규칙의 수를 추정하는 방안에 대해 강구하고자 한다. 또한 분산분석에서의 F 통계량과 수정 결정계수를 이용하여 각 모형의 유의한 정도를 비교하는 동시에 분산팽창계수에 의한 공선성 문제를 진단함으로써 가장 유용한 회귀 모형을 탐색하고자 한다.

Among data mining techniques, the association rule is one of the most used in the real fields because it clearly displays the relationship between two or more items in large databases by quantifying the relationship between the items. There are three primary quality measures for association rule; support, confidence, and lift. We evaluate association rules using these measures. The approach taken in the previous literatures as to estimation of association rule number has been one of a determination function method or a regression modeling approach. In this paper, we proposed a few of non-linear regression equations useful in estimating the number of rules and also evaluated the estimated association rules using the quality measures. Furthermore we assessed their usefulness as compared to conventional regression models using the values of regression coefficients, F statistics, adjusted coefficients of determination and variation inflation factor.

(게재일: 2016.05.31)
본 논문에서는 대용량 데이터를 처리 및 분석하기 위해 RHadoop 플랫폼에서 실제 데이터와 모의 실험 데이터를 가지고 K-평균 클러스터링을 구현하고, MapReduce의 컴바이너 사용여부에 따른 처리 속도를 비교하고자 한다. 또한, K-평균 클러스터링에서 최적의 군집수 결정방법을 MapReduce 프로그램으로 구현하여 실제 데이터에 적용하고자 한다. 그리고 제안된 RHadoop 플랫폼의 확장 가능성을 보이기 위해 실제 데이터에서 R의 기본 패키지에서 kmeans() 함수와 bigmemory 패키지 상에서 유용한 bigkmeans() 함수와 처리 속도를 비교하고자 한다.

RHadoop is a collection of R packages that allow users to manage and analyze data with Hadoop. In this paper, we implement K-Means algorithm based on MapReduce framework with RHadoop to make the clustering method applicable to large scale data. The main idea introduces a combiner as a function of our map output to decrease the amount of data needed to be processed by reducers. We showed that our K-Means algorithm using RHadoop with combiner was faster than regular algorithm without combiner as the size of data set increases. We also implemented Elbow method with MapReduce for finding the optimum number of clusters for K-Means clustering on large dataset. Comparison with our MapReduce implementation of Elbow method and classical kmeans() in R with small data showed similar results.

(게재일: 2016.05.31)
한국에서 새로운 유형의 메르스 코로나 바이러스 감염에 의한 중동 호흡기 증후군 환자가 처음으로 발생한 이후 급속하게 번져, 사회적으로 큰 문제가 되었다. 최근 중동의 아라비아 반도를 중심으로 처음으로 감염 환자가 발생한 이 질병은 사우디 아라비아에서의 치사율이 30~40%에 이르는 것으로 알려져 있다. 그러나 전염 과정 초기에 한국질병관리본부에서 발표하는 치사율은 10% 초반으로 기존에 알려져 있는 치사율에 비해 현저히 낮은 수준을 보였다. 이는 전염 진행 과정에서 사망 또는 퇴원하지 않고 입원 중인 메르스 확진 환자의 수를 고려하지 않은 확진자 중 사망자의 비율을 사용하는 단순추정법에 기인한 것이었다. 치사율은 그 값에 따라서 전염병의 대처 정책에 큰 영향을 미치는 값이므로 전염 과정의 초기부터 안정적으로 치사율을 추정하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 추정치에 비해 감염의 초기 단계에서부터 안정적으로 치사율을 추정하는 방법을 제시한다. 제시된 추정치는 메르스로 인한 사망자 수 이외에 입원 환자의 상태의 정보를 활용하였다. 새로운 추정치의 성능을 보기 위하여 한국에서 발생한 감염 이후 2015년 8월 10일까지 186명의 감염자 자료를 사용하여 치사율을 추정하고 기존의 여러 가지 치사율 추정치와 비교하였다. 제시한 추정치는 감염의 초기 단계에서부터 다른 추정치에 비해 안정적인 모습을 보였다.

The first patient of Middle East respiratory syndrome caused by a novel coronavirus infection in Korea was confirmed on May 20, 2015. After that, MERS spread over the country. In recent years, patients of MERS have been found around the Arabian Peninsula and the case fatality ratio of MERS in those area was been reported to range from 30 to 40%. In this paper, we estimate the case fatality ratio of MERS of Korea using data of 186 infections until December 1, 2015. In this study we propose a novel estimator of the case fatality ratio using information of the patients severity condition as well as records on the days of confirmation and death or recovery of the patient. By using publicly available data of the Department of Health and Human Services Centers for Disease Control, we evaluate a performance of the estimator and demonstrate a stability of the estimator from the early stage of the epidemic.

(게재일: 2016.05.31)
다양하게 변화하는 복잡한 생존환경 하에서는 여러 요인이 동시에 사람이나 시스템의 수명에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 여러 요인이 동시에 수명에 영향을 주면서, 영향력의 크기가 상황에 따라 동적으로 변화하는 신뢰성 모형에 관한 연구를 수행한다. 수명에 영향을 주는 요인으로, 자연적 고장과 더불어, 하나의 개체의 사망이나 고장으로 인한 잔여 개체에 대한 스트레스 증가, 외부 충격, 그리고 생존 환경 스트레스 수준을 동시에 고려한다. 이들 요인들을 모두 포함하는 두 가지 모델을 고려하고, 이변량 수명 분포를 유도한다. 또한 이들 두 모형을 서로 비교하며, 이들 모형으로부터 얻어지는 최대값의 분포와 최소값의 분포를 비교하고자 한다. 제안된 두 가지 신뢰성 모형에서의 최대값 분포와 최소값 분포의 비교를 위하여 확률적 순서화에 관한 개념을 소개하며, 이에 기초하여 최대값 분포와 최소값 분포에 대한 확률적 비교를 수행한다.

Under variable complex operating environment, various factors can affect the lifetimes of systems. In this research, we study bivariate reliability models having multiple dynamic competing risks. As competing risks, in addition to the natural failure, we consider the increased stress caused by the failure of one component, external shocks, and the level of stress of the working environment at the same time. Considering two reliability models which take into account all of these competing risks, we derive bivariate life distributions. Furthermore, we compare these two models and also compare the distributions of maximum and minimum statistics in the two models.

(게재일: 2016.05.31)
네이버 무선포털 패킷량을 분석하기 위해 2012년 9월 3일부터 2015년 10월 26일까지 조사하였으며, 한번 접속 시 6회 반복 측정하여 2,004개 자료를 수집하였다. 분석방법으로는 자기회귀오차모형을 사용하였으며, 종속변수는 패킷량이며 독립변수는 반복접속 횟수, 접속날짜, 접속시간, 접속요일, 접속월이다. 모형선택 기준은 AIC 기준과 기준으로 오차가 AR(36)을 따르는 모형이 선택되었다. 선택 모형으로부터 발견한 점들은 첫째로 날짜가 지남에 따라 평균 0.0752Kbyte 증가하고 있고, 둘째로 첫 번째 접속 시 다운로드되는 패킷량이 평균 156.965Kbye로 재접속 시 다운로드되는 패킷량보다 평균 134.995Kbyte 많으며, 재접속 시 재사용률은 평균 82.76%라고 추정되었다. 셋째로, 시간대별 차이는 없었고, 넷째로 요일별 차이는 모두 유의하게 나타났다. 금요일이 가장 패킷량이 많았으며, 다음은 목요일이었으며, 수요일과 토요일은 비슷하였다. 다음으로 일요일이었으며 월요일이 가장 적었다. 다섯째로 월별 패턴에서는 5월과 8월이 각각 평균 13.98Kbyte, 12.48Kbyte적었으며 그 외 달은 유의한 차이를 보이지 않았다. 에 의하면 우리의 모형은 실제 데이터 변동의 81.34%를 설명하고 있다. 연구의 한계는 패킷량에 영향을 많이 주는 데이터를 분석하지 못한 점이고 본 연구의 중요성으로 볼 때 다른 무선 포털을 분석 등 지속적인 연구가 요구된다.

The purpose of this paper is to build a model of packet amount of Naver mobile portal. We collected 2004 cases by measuring the sixth per access from September, 2012 to October, 2015. We use regression model with autoregressive errors, in which predictors incorporated into the model were replication, date, time, week, month. It has been found the model which errors follow AR(36), based on AIC and adjusted . We found some characteristics from our model as follows. In addition to model building, we also have discussed some meaningful features yielded from the selected model in this paper. Considering the importance of this topic, continuous researches are needed.

(게재일: 2016.05.31)