무선 LAN에서 Ad-Hoc과 Infrastructure 모드의 자동전환 기술 설계 및 구현

신택수,조성민,민상원,Shin Taek-Su,Jo Sung-Min,Min Sang-Won 한국통신학회 2006 韓國通信學會論文誌 Vol.31 No.9A

In this paper, we propose an automatic switching technology between the ad-hoc and the infrastructure modes without user intervention in the IEEE 802.11b wireless LAN. Also, we design our proposed technology and implemented on the Linux machine. For this operation, the area within an Access Point (AP) coverage is defined as a switching area, and a node without any transmission in this area is assumed to be able to relay frames between the AP and nodes in the shaded area that is outside the coverage and cannot reach the AP. By using the proposed technology, it is possible to provide the seamless Internet access service to nodes at the ad-hoc mode in the shaded area. In this paper, we explains the operation of the detection method of the switching area, presents the flowchart and implementation environment. To prove the operation of our technology, we obtain the results of captured packets transmitted between nodes and throughput results through ftp transmission experiment. Hence, we can see that our proposed scheme can be improve the wireless access service in wireless and mobile networks. 본 논문은 IEEE 802.11b-무선 LAM 환경에서 ad-hoc 방식과 infrastructure 방식 사이의 자동 모드 전환 기술을 제안하였다. 또한 관련된 기술을 Linux 환경에 맞추어 설계 및 구현을 하였다. 제안된 메커니즘은 AP (Access Point) 서비스 영역 외곽에 switching area를 정의하고 해당 영역에 머무르는 노드는 AP와 음영지역에 있는 ad-hoc 노드를 연결 가능하게 해준다. 본 기술을 활용하여 기존 IEEE 802.11b 환경에서는 서비스가 불가능한 음영지역에 있는 노드에게도 인터넷 서비스를 제공할 수 있게 한다. 성능 검증은 switching area 감지, 패킷 전달 상황 캡춰, FTP 전송을 통한 처리량 측정으로 이루어졌고 그 결과 제안된 메커니즘기 무선 LAN 서비스를 향상 시킨다는 것을 확인할 수 있었다.

스펙트럼 분석과 계절성 선형 모델을 이용한 Intra-Day 콜센터 통화량예측

신택수,김명석,Shin, Taek-Soo,Kim, Myung-Suk 한국통계학회 2011 응용통계연구 Vol.24 No.2

In this paper, a seasonal variable selection method using the spectral analysis accompanied with seasonal linear model is suggested. The suggested method is applied to the prediction of intra-day call arrivals at a large North American commercial bank call center and a signi cant intra-month seasonal variable I detected. This newly detected seasonal factor is included in the seasonal linear model and is compared with the seasonal linear models without this variable to see whether the new variable helps to improve the forecasting performance. The seasonal linear model with the new variable outperformed the models without it in one-day-ahead forecasting. 본 논문에서는 스펙트럼 분석과 계절성 선형 모델을 이용하여 intra,-day 콜센터 통화량 예측에 필요한 계절성 변수를 찾아내는 방법을 제시한다. 제시한 방법을 북미 지역의 어느 은행의 5분 단위 콜센터 통화량에 실증 적용하여 기존의 통계적 방법으로는 입증할 수 없었던 월 단위 계절성 변수가 유의함을 보인다. 새로이 찾아진 연수가 intra-day 콜센터 통화량 예측능력을 향상시키는지 확인하기 위해서 새로운 변수를 포함하는 계절성 선형 모델과 이 변수를 포함하지 않은 계절성 선형 모델의 익일 통화량 예측능력을 비교 평가한다. 평가결과 새로운 변수를 포함한 모델이 우수하다는 결과를 얻었다.

건강믿음모형(Health Belief Model)을 이용한 남성 흡연자의 금연에 대한 관심도를 규정하는 건강행동요인 분석

신택수(Taek-Soo Shin),조영채(Young-Chae Cho) 한국산학기술학회 2017 한국산학기술학회논문지 Vol.18 No.5

본 연구는 남성 흡연자들의 금연에 대한 관심도와 금연에 대한 관심도를 규정하는 요인 간의 관련성을 규명하고자 시도하였다. 조사대상은 D광역시청 및 그 산하 지청에 근무하고 있는 남성 공무원 중 조사시점에서 현재 흡연자인 593명으로 하였다. 조사방법은 2015년 10월에 구조화된 무기명 자기기입식 설문지를 이용한 설문조사에 의하였다. 연구결과, 조사대상자의 「금연에 대한 관심도」는 「금연에 대한 행동의 계기」, 「폐암에 대한 이환 가능성 인지」, 「폐암에 대한 심각성인지」 및 「금연에 대한 행동실천의 인지된 이익」과 유의한 양의 상관관계를 보였다. 공분산 구조분석 결과, 금연의 관심도를 규정하는 요인들의 「금연에 대한 관심도」를 높이는 요인으로는 「금연에 대한 행동실천의 인지된 이익 및 장애」가 가장 큰 요인이었으며, 다음으로 「폐암 이환 가능성 인지 및 심각성 인지」, 「금연에 대한 행동의 계기」 및 「사회적지지 네트워크」의 순이었다. 위와 같은 연구결과는 금연에 의한 암 예방효과와 흡연에 의한 건강장애의 심각성의 인식은 금연에 대한 관심을 높이는 요인이 되고 있음을 시사한다. 따라서 향후 남성 흡연자들의 금연지도에 있어서는 대상자의 금연의 관심도를 높이는 요인들을 정확하게 파악하여 끈기 있게 지도해 나가는 것이 중요하다고 생각된다. This study examined the relationship between the interest in smoking cessation and factors that define the interest in smoking cessation. The study subjects were 593 male civil servants who worked at D metropolitan city, and were smokers at the time of the survey. The research method was a survey using a self-administered questionnaire in October 2015. As a result, the interest in smoking cessation showed a positive correlation with the cues to action for smoking cessation, recognition of susceptibility for lung cancer, recognition of the seriousness for lung cancer, and benefits to the practice of action on smoking cessation. With the analysis of the covariance structure, the benefits and barriers to the practice of action on smoking cessation were the largest factors increasing the interest of smoking cessation, followed by the order of recognition of susceptibility and seriousness for lung cancer, cues to action for smoking cessation, and social support network. These results suggest that the cancer prevention effect due to smoking and the awareness of the seriousness of the health problems caused by smoking were the factors increasing interest in smoking cessation. Therefore, it is very important that education on quitting smoking for male smokers be continued to better understand the factors leading to an increase in smoking.

결측자료 분석방법에 대한 고찰과 활용

신택수(Tacksoo Shin) 한국교육평가학회 2014 교육평가연구 Vol.27 No.3

본 연구에서는 결측메커니즘의 개념과 다양한 결측분석방법을 고찰하고 이들 기법의 수행력을 확인하였다. 종단학업성취 자료를 이용하여 완벽하게 무선적으로 발생한 결측(missing at completely random), 무선으로 발생한 결측(missing at random), 무선적으로 발생하지 않는 결측(missing not at random) 등의 세 가지 메커니즘을 따르는 결측자료를 생성하 였고, 잠재성장모형 구조 하에서 전통적인 결측분석방법 부터 ML과 베이지안 기반 MI, 혼합모형과 선택모형 그리고 잠재계층기법을 활용한 결측분석방법 등을 세 가지 결측자료에 적용해 보았다. 분석 결과 ML과 베이지안 기반 MI가 적합도검증과 모수추정에 있어 가장 뛰어났으며, 잠재계층을 이용한 모형의 경우 결측지표와 성장궤적에 대해 개별적으로 계층을 추정하는 Muthén-Roy 패턴혼합모형이 가장 우수한 적합도 지수를 갖는 것으로 나타났다. 마지막으로 결측자료 분석 과정에서 고려해야할 사항과 연구가 가지는 함의에 대해 논의하였다. This study explained missing mechanisms and various missing data methods. Based on definition by Little(1982) and Rubin(1987), three types of longitudinal missing data sets (i.e., MCAR, MAR, and MNAR) were generated, and the effects of missing techniques were examined within latent growth modeling structure. The results indicated that ML and Bayesian type MI methods showed the best performance. They yielded the least bias parameter estimates and provided relatively stable model fit statistics across missing mechanisms. In the cases of latent class modelings for MNAR, Muthén-Roy pattern mixture model yielded the best fit statistics. While considering the limitations of the study, advantages and weaknesses of missing methods were discussed. Also, it dealt with other practical issues pertaining to these missing data models.

제조기업 실행공동체의 사회적 자본이 조직의 지식공유특성 및 개인혁신활동에 미치는 영향

신택수 ( Shin Taek-soo ),이준용 ( Lee Jun-yong ) 한국정보시스템학회 2017 情報시스템硏究 Vol.26 No.3

Purpose The purpose of this research is to investigate the effect of social capitals on organizational knowledge sharing characteristics and individual innovation activities in community of practice (CoP) of manufacturing company. Design/methodology/approach For this purpose, we divide social capitals as three dimensions, i.e. structural, relational, and cognitive dimension. Structural dimension also consists of closure and Brokerage. Relational social capital is defined as trust about colleagues, superior authorities, and organization. Then, cognitive social capital is defined as a shared understanding among individuals, such as a shared language and codes within CoP. Knowledge Sharing is defined as quantity and quality of shared knowledge. We also defines the cause and effect relationships among social capitals, organizational knowledge sharing characteristics, and individual innovation activities in CoP of manufacturing company as follows. The social capitals will have positive effects on quality of shared knowledge. Then the quality of shared knowledge will have positive effects on the individual innovation activities. This paper tested the validity of these hypothesized casual effects and the sub-hypothesized causal relationships. For the purpose, we used the Partial Least Squares (PLS) for analyzing the causal relationships. Findings Our empirical results show that social capitals of CoP mostly have effects on organizational knowledge sharing characteristics (quantity and quality of shared knowledge) and knowledge sharing activities also have effects on individual innovative activities in the workplace. In this study, these result have a significant implication that a private company will be able to gain organizational innovative performance much better by strengthening CoP supporting activities.

新生家豚에서 非經口的 高營養療法後 十二指腸滲透調節에 關한 硏究

申澤秀(Taik Soo Shin),데니스쇼마터(Dennis W. Shermeta) 대한외과학회 1984 Annals of Surgical Treatment and Research Vol.26 No.4

종단프로파일분석과 군집분석을 이용한 잠재집단연구

신택수(Tacksoo Shin) 한국교육평가학회 2010 교육평가연구 Vol.23 No.3

잠재집단분석(Latent Class Analysis; LCA)은 특정 모집단에 존재하는 비관측 이질적 잠재집단을 추적하고 이들 집단과 관계있는 특성변인을 분석하는 등 다양한 연구문제를 효과적으로 논의할 수 있어 많은 행동/사회과학연구에 활발하게 사용되고 있다. 더불어, LCA와 관련된 기술적 발전도 끊임없이 이루어지고 있다. 하지만, 혼합모형기법(Mixture Modeling Technique)을 이용한 LCA는 군집분포의 형태에 따라 잠재집단의 수를 과대 또는 과소 추정할 수 있으며 수립된 모형이 복잡하거나 잠재집단의 수가 증가할 경우 결과의 불안정성이 높아질 수 있다. 이에 본 연구에서는 수리 알고리듬이 간명하고 분포도의 모양, 표본의 수, 다중공선성 등에 큰 영향을 받지 않는 종단프로파일분석과 군집분석을 이 용하여 대안적인 잠재집단성장분석을 시도해 본다. 연구는 총 1,916명의 미국 북서부 종단학업성취도 읽기검사를 바탕으로 성장혼합모형(Growth Mixture Modeling; GMM)과 대안적 분석방법을 이용한 잠재집단 분석 결과를 비교하였다. 두 접근 방법에 의해 각각 3개와 2개의 성장형태가 다른 잠재집단이 추출되었고 특수교육프로그램과 영어교육프로그램 을 수강한 학생의 경우 성장이 빠른 집단에 속할 경향이 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 두 접근방법의 장점과 단점에 대한 심도 있는 논의를 진행하였으며, 연구의 환경,자료의 형태 및 조건 등을 고려하여 적절한 분석 방법을 선택하여 사용할 것을 제안하였다. Latent class analysis(LCA) aims to uncover unobserved heterogeneity in a population and to find substantively meaningful groups of people that are similar in their responses to measured variables or growth trajectories(i.e., Growth Mixture Modeling; GMM). The use of this mixture modeling technique (MMT) has allowed for deeper investigation of a variety of substantive behavior/social science researches. Despite technical development and usefulness of LCA/GMM in practice, it contains several problems. Depending on shapes of aggregated distribution, this technique may over or underestimate the number of classes. Also, a complicated structure including small sample size and relatively large number of classes might adversely affect convergence rate and validity of statistical inferences. At this point, this study introduces an alternative latent class approach using longitudinal profile analysis and cluster analysis. Relatively simple mathematical algorithm under an alternative method could easily detect latent classes. Also, these statistical techniques are not dramatically influenced by distributional shape and sample size, as well as multicollinearity. With longitudinal academic achievement scores (n = 1,916) from a large urban school district in the upper Midwestern U.S., the study compared the results of two latent class techniques. The GMM and the alternative latent analysis approach found respectively three and two latent classes that show significantly different growth trajectories. Students who received the special education and English language program tended to report faster growth rate. The Strengths and weaknesses as well as other pertaining issues for these two approaches are discussed. Lastly, this study is to alert applied researchers to selected analytical issues that are required for consideration in decisions to apply one of these two approaches based on research circumstances.

新生家豚에서 單一成分 食餌療法 後 腸滲透調節에 關한 實驗的 硏究

申澤秀(Taik-Soo Shin) 대한외과학회 1985 Annals of Surgical Treatment and Research Vol.28 No.5

의무기록사의 직업전문성 인식도와 직무만족도 수준 및 관련요인

신택수(Shin, Taek-Soo),조영채(Cho, Young-Chae) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회논문지 Vol.15 No.7

본 연구는 병원에 근무하고 있는 의무기록사들의 직업전문성 인식도와 직무만족도에 영향을 미치는 요인을 알아보 고자 서울시, 경기도, 대전시, 충청남도 및 충청북도에 소재하고 있는 53개 병원급 이상에서 근무하고 있는 의무기록사 314 명을 대상으로 2013년 3월 4일부터 4월 23일까지의 기간 동안에 표준화된 자기기입식 설문지(self-administered questionnaire)를 이용한 설문조사를 실시하였다. 연구결과, 조사대상자들의 직업전문성인식도에는 성별, 연령, 결혼상태, 월 수입, BMI, 직위, 업무에 대한 적성, 직업전환의사 및 장래 의무기록사에 대한 사회적 지위 전망에 대한 인식이 유의한 관련 성이 있는 것으로 나타났으며, 특히 인구사회학적 특성과 직업관련 특성이 직업전문성인식도와 높은 관련성이 있었다. 조사 대상자들의 직무만족에는 연령, 월수입, BMI, 직위, 업무에 대한 만족도, 직업전환의사, 응답자 자신의 사회적 지위 전망에 대한 인식 및 직업전문성인식도가 유의한 관련성이 있는 것으로 나타났으며, 특히 직업관련 특성 변수와 직업전문성인식도 가 직무만족도와 높은 관련성이 있는 것으로 나타났다. 위와 같은 연구결과는 의무기록사들의 직업전문성인식도에는 인구 사회학적 특성 및 직업관련 특성 변수들이 높은 관련성을 보였으며, 직무만족도에는 직업관련 특성 및 직업전문성인식도 변수들이 높은 관련성이 있음을 시사하고 있다. This study was conducted to determine the factors affecting the professional job perception and job satisfaction of medical recorders working at general hospitals. The study subjects were 314 medical recorders and health information technicians working at 42 general hospitals. The investigation was conducted using a standardized self-administered questionnaire during March 4-April 23, 2013. As a result, there was a significant correlation among gender, age, marital status, monthly salary, BMI, position, aptitude for one’s duties, wish for a career transition, and perception of the prospects of the social status of medical recorders and health information technicians in the future and professional job perception. In particular, the demographic characteristics and work-related characteristics suggested a high correlation with the professional job perception. There was a significant correlation between age, monthly salary, BMI, position, work satisfaction, wish for a career transition, perception of the prospects of the respondent’s social status, and professional job perception and work satisfaction. In particular, the work-related characteristic variables and professional job perception indicate a high correlation with the work satisfaction. The results indicated a high correlation between the demographic characteristics and job-related characteristics variables in terms of the professional job perception of medical recorders and health information technicians and between the work-related characteristics and professional job perception variables in terms of work satisfaction.

군집분포의 형태와 표본의 크기가 성장혼합모형 분석 결과에 미치는 영향 분석

신택수(Tacksoo Shin) 한국교육평가학회 2011 교육평가연구 Vol.24 No.1

성장혼합모형(Growth Mixture Modeling, GMM)은 모집단 내 성장 형태가 다른 하위집단을 규명하는 기법으로 다양한 연구 문제를 효과적으로 분석할 수 있어 많은 사회과학연구에 적용되고 있다. 이러한 혼합모형(Mixture Modeling)의 효율성에도 불구하고 기술적 측면에서 명확히 검증되어야 할 부분이 있는 것도 사실이다. 특히, 군집분포의 형태가 성장 혼합모형 분석 결과에 지대한 영향을 미칠 수 있음에도 불구하고 이와 관련된 연구는 거의 없다. 이에 본 연구는 혼합모형이론에 근거하여 두 연구조건(군집분포의 형태와 표본의 크기)이 GMM 결과(잠재집단의 수, 성장모수와 소속집단 확률 추정치)에 미치는 영향을 몬테-카를로 시뮬레이션 기법을 이용하여 분석하였다. 연구 결과, 군집분포가 다변량 정규분포를 이루는 경우 잠재집단의 수는 과소추정 되었으며 다변량 비정규분포 조건 하에서는 BIC(Bayesian Information Criterion)와 BLRT (Bootstrap Likelihood Ratio Test)가 정확하게 하위집단의 수를 추정하였다. 하지만, 성장 모수와 집단 소속 확률 추정치는 다변량 비정규분포가 존재할 경우 편향될 가능성이 높은 것으로 나타났다. 표본의 크기가 클수록 안정적인 통계 결과를 얻었으나 그 영향은 상대적으로 작았다. Growth mixture modeling(GMM) is used to find the existence of subgroups, which have distinct growth trajectories. Despite usefulness of mixture modeling, there are some unresolved issues in application of this latent class analysis(LCA). Especially, there has been little study to examine the effects of aggregated distribution shapes on GMM analysis. At this point, this Monte-Carlo simulation study investigated how statistical inferences of GMM including the number of class, latent growth parameter estimates, as well as class probability parameter estimates were influenced by distribution shapes and sample sizes. The results showed that the number of class tended to be underestimated when aggregated distribution was followed by multivariate normality. With the conditions of multivariate nonnormality, BIC(Bayesian Information Criterion) and BLRT(Bootstrap Likelihood Ratio Test) precisely detected the number of subgroups. However, biases of growth and class probability parameter estimates increased under nonnormal aggregated distribution. The larger sample sizes were favorable, while the effects were relatively small.