A Study on Electrical Characteristics by Optimizing Nano Filler Dispersion in Eco-friendly Insulating Materials for HVDC Cables

김민아,김동욱,이상군,이용욱,김영관,김민아 한국고분자학회 2023 한국고분자학회 학술대회 연구논문 초록집 Vol.48 No.1

엣지 컴퓨팅 기반 가상 IoT 시스템 연구

김민아,석승준 한국통신학회 2020 KNOM Review Vol.23 No.1

Open IoT platform that shares communication infrastructure and provides cloud resources can flexibly reduce development period and cost of smart service. In this paper, as an open IoT platform, we propose a virtual IoT system based on edge computing that implements a virtual IoT device for a physical IoT device and allows service developers to interact with the virtual device. A management server in the edge cloud, near the IoT physical device, manages the creation, movement, and removal of virtual IoT devices corresponding to the physical IoT devices. This paper define the operations of the management server, the physical IoT device, and the virtual IoT device, which are major components of the virtual IoT system, and design the communication protocol required to perform the operations. Finally, through simulations, this paper evaluate the performance of the edge computing based virtual IoT system by confirming that each component performs the defined states and operations as designed. 통신 인프라를 공유하고 클라우드 자원을 유연하게 제공하는 개방형 IoT 플랫폼을 활용함으로써 스마트 서비스 개발 시간과 비용이 절약될 수 있다. 본 논문에서는 물리 IoT 디바이스를 가상의 IoT 디바이스로 구현하고 서비스 개발자가 가상 디바이스와 연동하도록 하는 엣지 컴퓨팅 기반 가상 IoT 시스템을 개방형 IoT 플랫폼으로 제안한다. 물리 IoT 디바이스 인근 엣지 클라우드 내 관리 서버는 물리 IoT 디바이스에 대응되는 가상 IoT 디바이스의 생성, 이동, 제거를 관리한다. 논문에서는 가상 IoT 시스템의 주요 구성 요소인 관리 서버와 물리 IoT 디바이스 그리고 가상 IoT 디바이스의 동작을 정의하고 동작을 수행하기 위해 필요한 통신 프로토콜을 설계한다. 마지막으로 모의실험을 통해 각 구성 요소가 정의된 상태와 동작을 설계된 것과 같이 수행함을 확인함으로써 엣지 클라우드 기반 가상 IoT 시스템 성능을 검증한다.

Effect of Pain Neuroscience Education Combined with Aquatic Exercise on Function in People with Chronic Low Back Pain

김민아,구자풍,최정현 국제물리치료연구학회 2022 Journal of International Academy of Physical Ther Vol.13 No.3

Background: Clinical practice guidelines for patients with chronic low back pain (CLBP) recommend therapeutic exercise, and recently, interventions for pain neuroscience education (PNE) are also recommended. Objectives: To investigate the effects of aquatic exercise combined with PNE on pain, disability, and fear-avoidance beliefs in patients with CLBP. Design: Randomized control trial. Methods: The 27 participants recruited in this study were randomly allocated as pain neuroscience education combined with aquatic exercise group (PAEG, n=14) and aquatic exercise group (AEG, n=13). Both groups performed aquatic exercise for 50 minutes, 3 times a week for 6 weeks, and only PAEG received additional PNE. Numeric pain rating scale (NPRS), modified oswestry disability questionnaire (MODQ), and fear-avoidance beliefs questionnaire (FABQ) were used as evaluation methods before and after intervention. Results: Statistically significant decrease in NPRS, MODQ and FABQ (physical activity and work score) before and after intervention in PAEG. However, there were statistically significant changes in NPRS, MODQ and FABQ (physical activity score) before and after intervention in AEG. PAEG and AEG before and after intervention indicated statistically significant differences in MODQ and FABQ (work score). Conclusion: Aquatic exercise combined with PNE improved disability (MODQ) and fear-avoidance beliefs (FABQ) has been shown to have additional benefits. Therefore, combining PNE as a clinical intervention for CLBP patients will enhance the therapeutic effect.

빈곤 노인과 비빈곤 노인의 정신건강에 미치는 영향요인 탐색

김민아,양지훈 한국노인복지학회 2015 한국노인복지학회 학술발표논문집 Vol.5 No.1

월경통의 침구치료에 대한 문헌고찰

김민아,백승희,강효신 대구한의대학교 제한동의학술원 1998 東西醫學 Vol.23 No.2

N/A

인지부하 감지를 위한 HRV와 PRV의 파라미터 중요도 분석

김민아,홍상기,이강복,김정균 대한전자공학회 2023 전자공학회논문지 Vol.60 No.5

Analyzing and understanding cognitive load is an important skill for improving HCI (Human-Computer Interaction) skills and preventing accidents. Recently, heart rate variability analysis has been widely used for cognitive load analysis, and as the use of wearable devices becomes more common, the pulse rate variability of photoplethysmogram has been used as a substitute for heart rate variability. However, pulse rate variability and heart rate variability are not compatible in all cases, and analyzing them with the same algorithm increases the accuracy error. Therefore, the goal of this study is to reduce the error between the two waveforms and increase the overall accuracy by deriving the important parameters of each waveform. A total of 37 features were extracted from three domains, frequency domain, time domain, and nonlinear domain, and XAI (explainable artificial interllingence) was used. As a result, an accuracy of up to 73.8% was obtained, and the error was reduced to less than 1% at maximum. In addition, as a result of analyzing important features for each waveform by conducting a t-test, it was found that SD1/SD2 are important parameters for heart rate variability analysis, and NN20, pNN20 are important parameters for pulse rate variability analysis. 인지부하를 분석하고 이해하는 것은 HCI(Human-Computer Interaction) 기술을 향상시키며 사고를 예방하는 중요 기술이다. 최근 인지부하의 분석에는 심박변이도 분석이 많이 이용되고 있으며, 웨어러블 기기의 사용이 보편화됨에 따라 Photoplethysmogram의 맥박변이도를 심박변이도 대신 사용하는 추세이다. 그러나, 맥박변이도와 심박변이도는 모든 경우에 대해 호환이 불가능하며 이들을 같은 알고리즘으로 분석하는 것은 정확도의 오차를 증가시킨다. 이에 본 연구는 각 파형의 중요 파라미터를 도출하여 두 파형 사이의 오차를 줄이고, 전체적인 정확도를 높이는 것이 목표이다. 주파수 영역, 시간 영역, 비선형 영역의 3가지 영역에서 총 37가지의 파라미터를 추출하여 XAI(explainable artificial interllingence)를 사용한 결과, 최대 73.8%의 정확도를 얻었으며 오차도 최대 1%미만으로 줄일 수 있었다. 또한, 추가적으로 t-test를 시행하여 파형 별 중요 파라미터를 분석한 결과, 심박변이도 분석에는 SD1/SD2가 중요한 파라미터이며, 맥박변이도 분석에는 NN20, pNN20이 중요한 파라미터임을 알 수 있었다.

전지구 해수면 변화 분석 및 장주기 선형 전망

김민아,박상현,이민혁,이승훈,황지우,장유순 한국과학영재교육학회 2017 과학영재교육 Vol.9 No.3

This research was conducted as a part of mentorship program with middle school students belong to a university science education institute for the gifted. In this study, linear regression results were calculated from the 12 tide gauge data for recent 50 years from 1966 to 2015. Based on linear regression results, timings of unprecedented climate were also predicted. We can infer that unprecedented climate period could have begun after an average of 205 years (110 to 430 years) from now. By presenting additional flood-time period for each region, it is estimated that this result will be able to help students to recognize the severity of climate change and sea level rise associated with global warming. 본 연구는 대학 과학영재교육원에 소속된 중학교 학생들을 대상으로 수행한 사사과정의 일환으로 수행되었다. 본 연구에서는 전 세계 12 지역의 1966년부터 2015년 까지 최근 50년 동안의 검조소 자료에 대하여 선형 회귀 결과를 계산하고, 이를 근거로 전례 없는 기후 시기의 출현 시점을 예측하였다. 분석 결과 현재로부터 평균 205년 (최소 110년에서 430년 사이) 후에는 전례 없는 기후 시기가 도래할 것으로 예상되었다. 또한 각 지역의 침수 가능 시기를 추가로 제시함으로써, 학생들이 지구 온난화와 관련된 해수면 상승 및 기후 변화의 심각성을 인지하는 데 도움을 줄 수 있을 것이라고 평가된다.

로지스틱 임의선형 혼합모형의 최대우도 추정법

김민아,경민정 한국통계학회 2017 응용통계연구 Vol.30 No.6

A generalized linear mixed model is an extension of a generalized linear model that allows random effect as well as provides flexibility in developing a suitable model when observations are correlated or when there are other underlying phenomena that contribute to resulting variability. We describe maximum likelihood estimation methods for logistic regression models that include random effects - the Laplace approximation, Gauss-Hermite quadrature, adaptive Gauss-Hermite quadrature, and pseudo-likelihood. Applications are provided with social science problems by analyzing the effect of mental health and life satisfaction on volunteer activities from Korean welfare panel data; in addition, we observe that the inclusion of random effects in the model leads to improved analyses with more reasonable inferences. 관측되지 않는 효과 또는 고정효과로 설명할 수 없는 분산 구조가 포함되어 정확한 모수 추정이 어려운 경우 체계적인 분석을 위해 일반화 선형 모형은 임의효과가 포함된 일반화 선형 혼합 모형으로 확장되었다. 본 연구에서는 일반화 선형 모형 중에서도 이분적인 반응변수를 다루는 로지스틱 회귀모형에 임의효과를 포함한 최대 우도 추정 방법을 설명한다. 그중에서도 라플라스 근사법, 가우스-에르미트 구적법, 적응 가우스-에르미트 구적법 그리고 유사가능도 우도에 대한 최대우도 추정법을 자세히 알아본다. 또한 제안한 방법을 사용하여 한국 복지 패널 데이터에서 정신건강과 생활만족도가 자원봉사활동에 미치는 영향에 대해 분석한다.

Consumer sensory test for food quality management: the reminder-preference test reflecting marketing effects on sensory experience

김민아 한국산업식품공학회 2022 학술대회 및 심포지엄 Vol.2022 No.11

광, 공업용 건물의 전기 사용량에 대한 시계열 분석

김민아,김재희,Kim, Minah,Kim, Jaehee 한국통계학회 2018 응용통계연구 Vol.31 No.2

본 연구는 2014년 1월부터 2017년 4월까지 광, 공업용 제조업을 하는 건물(GGM)의 전기 사용량에 대한 예측을 살펴보고자 한다. SARIMA, SARIMA + GARCH, Holt-Winters 방법, Fourier 변환으로 분해를 한 ARIMA 모형을 중심으로 네 가지 모형에 대한 적합을 하였다. 또한 2017년 5월 사용량에 대한 예측하고, 실제값을 고려하여 각 모형에 대해 예측 제곱근 평균 제곱 오차와 예측 오차율을 비교하였다. GGM 건물의 전기 사용량에 대한 변동이 심하기 때문에 여러 가지 모형 중에서도 변동성과 주기를 함께 고려한 SARIMA + GARCH 모형의 적합과 예측이 가장 뛰어난 것을 확인하였다. This study is on forecasting the electricity consumption of an industrial manufacturing building called GGM from January 2014 to April 2017. We fitted models using SARIMA, SARIMA + GARCH, Holt-Winters method and ARIMA with Fourier transformation. We also forecasted electricity consumption for one month ahead and compared the predicted root mean square error as well as the predicted error rate of each model. The electricity consumption of GGM fluctuates weekly and annually; therefore, SARIMA + GARCH model considering both volatility and seasonality, shows the best fit and prediction.