http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
결합 다단계 일반화 선형모형을 이용한 다변량 경시적 자료 분석
이동환,유재근,Lee, Donghwan,Yoo, Jae Keun 한국통계학회 2015 응용통계연구 Vol.28 No.2
경시적 자료는 각 환자마다 시간에 따라 반복 측정되는 코호트 연구 등에서 많이 쓰인다. 본 연구는 반응변수 간 상관성을 고려할 수 있는 결합 다단계 일반화 선형모형을 이용하여, 다변량 경시적 자료 분석을 수행하였다. 한국 유전체 역학 연구에서 실시한 코호트 자료를 적합하고 결과를 해석한다. 조건부 아카이케 정보 기준을 이용하여 모형 선택을 하고, 변량효과들의 추정치들을 설명한다. Joint hierarchical generalized linear models proposed by Molas et al. (2013) extend the simple longitudinal model into multiple models fitted jointly. It can easily handle the correlation of multivariate longitudinal data. In this paper, we apply this method to analyze KoGES cohort dataset. Fixed unknown parameters, random effects and variance components are estimated based on a standard framework of h-likelihood theory. Furthermore, based on the conditional Akaike information criterion the correlated covariance structure of random-effect model is selected rather than an independent structure.
이동환(Donghwan Lee),석경하(Kyungha Seok) 한국데이터정보과학회 2018 한국데이터정보과학회지 Vol.29 No.5
최근 감귤농업에서 주요해층으로 분류되는 미소 객체 (tiny object)인 볼록총채벌레 (Scirtothrips dorsalis Hood)의 탐색은 관심이 많고 어려운 작업으로 알려져 있다. 본 논문에서는 심층신경망을 이용하여 볼록총채벌레를 탐색 (detection)하고자 한다. 분석자료는 황색끈끈이트랩 이미지자료 (250×150mm, 5472×3648픽셀)이며 합성곱 신경망 (convolutional neural network, CNN)인 ResNet을 기반으로 하는 Faster R-CNN (faster regions with CNN) 탐색모형을 사용하였다. 이미지넷(ImageNet)을 사전 학습한 가중치를 사용하고 초모수 (hyperparameter)를 격자탐색법(grid search)으로 선택한 모형을 제안한다. 제안된 모형의 AUC (area under curve)는 0.91로 아주 좋은 결과를 보이는데, 제안된 모형으로 볼록총채벌레의 생태를 파악하여 보다 더 정밀한 방제가 이뤄질 수 있을 것으로 기대한다. In this paper, we study on a detection of Scirtothrips dorsalis Hood, which is classified as a major insect in citrus farming. The detection is based on the deep neural networks, specifically the Faster R-CNN (faster regions with CNN) model based on CNN (convolutional neural network), with the yellow sticky trap image data (250×150mm, 5472×3648pixels). It was found that the model performance becomes unstable when the object is too small and rare. In order to solve this problem, we use pretrained weights to set the initial value of the model, as well as we select hyperparameters by grid search. Result shows that our proposed model has an high AUC (area under curve) value 0.91. We expect that it would be possible to know more precisely the lifespan of the Scirtothrips dorsalis Hood and to control them more precisely through our proposed model.
이동환(Donghwan Lee),정우남(Woo-Nam Juhng),이형종(Hyungjong Lee),최보영(Bo-Young Choi),최준석(Choi Junseok) 대한기계학회 2006 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2006 No.9
Waveguide bragg grating(WBG) was fabricated using Loyd mirror system and Ar ion laser. Silica waveguide was fabricated by F.H.D (Flame Hydrolysis Deposition) method and I.C.P(Jnduced Coupled Plasma) etching. Slanted grating was formed 45 degree tilled to beam propagation direction by holographic photo lithography method. We verified that 1300 ㎚ light source was reflected to waveguide side wall.
밀레니얼 세대와 기성세대 간 게임이용장애 질병코드등록에 대한 인식 비교 : 게임이용장애에 대한 편견 및 행동 의도를 중심으로
이동환(DongHwan Lee),최호진(Hojin Choi),전종우(Jong Woo Jun) 서울대학교 언론정보연구소 2021 언론정보연구 Vol.58 No.1
본 연구는 밀레니얼 세대와 기성세대의 문화 차이에 기반하여 게임이용장애 질병코드 등록에 대한 인식의 차이를 알아보았다. 분석 결과 밀레니얼 세대는 기성세대보다 게임이용장애의 질병코드등록에 대해 더 부정적인 것으로 나타났다. 또한, 게임이용장애에 대한 편견에 속하는 네 가지 요인인 ‘위험·회복 불능·식별 가능·무능력’에 대한 인식에서는 기성세대가 ‘위험’ 인식과 ‘무능력’이 더 높았고 ‘회복 불능’과 ‘식별 가능’에 있어서는 양 세대의 차이를 발견하지 못하였다. 게임이용장애에 관련한 행동 의도에 대한 분석을 보면 기성세대가 게임이용장애 치료에 있어서 본인의 진료기록이 노출될 수 있는 의료보험을 이용하고자 하는 의도가 밀레니얼 세대보다 더 높은 것으로 나타났다. 그러나, 전문심리 상담, 비급여진료, 질병 기록공개는 양 세대 간 인식 차이에 있어 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았다. 이러한 결과는 밀레니얼 세대와 기성세대 간의 문화 및 정서적인 차이로 인해 사회 문제에 대한 인식과 행동 의도가 달라질 수 있다는 것을 보여주며 학문적으로는 물론 게임과 관련한 정책적인 차원에서도 시사점을 제공하고 있다. This study explored differences of perception on disease registration of gaming disorder between millennial and old generation based on cultural and generation gaps. The results showed that millennial generation agreed less to disease registration than old generation. For prejudice of gaming disorder, old generation was higher in peril and incompetence than millennial generation but un-recoverbility and visibility were not statistically significant. For behavioral intention, old generation showed higher intention of medical insurance uses. However, professional counselling, non-insurance treatment, and disease record release were not statistically significant. These results illustrated the differences of perception and behavioral intention on social issues between millennial generation and old generation, and provided academic implications and game-related policy implications.
빅데이터 기반의 실시간 네트워크 트래픽 분석 플랫폼 설계
이동환(Donghwan Lee),박정찬(Jeong Chan Park),유찬곤(Changon Yu),윤호상(Hosang Yun) 한국정보보호학회 2013 정보보호학회논문지 Vol.23 No.4
빅데이터는 오늘날 가장 각광받고 있는 데이터 수집 및 분석기술의 경향으로, 대량의 비정형 데이터 분석을 요구하는 다양한 분야에 접목되어 효용성을 인정받고 있다. 네트워크 트래픽 분석 역시 대량의 비정형 데이터를 다루는 분야로, 빅데이터 접목시 그 효과가 극대화될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 고도의 보안이 요구되는 군 C4I망과 같은 내부망 환경의 침해사고 및 이상행위를 실시간으로 탐지하기 위한 빅데이터 기반의 네트워크 트래픽 분석 플랫폼(RENTAP)을 소개한다. 빅데이터 분석 지원을 위해 최근 각광받고 있는 오픈소스 솔루션들을 대상으로 비교·분석을 수행하였으며, 선정된 솔루션을 기반으로 고안된 최종 설계에 대해서 설명한다. Big data is one of the most spotlighted technological trends in these days, enabling new methods to handle huge volume of complicated data for a broad range of applications. Real-time network traffic analysis essentially deals with big data, which is comprised of different types of log data from various sensors. To tackle this problem, in this paper, we devise a big data based platform, RENTAP, to detect and analyse malicious network traffic. Focused on military network environment such as closed network for C4I systems, leading big data based solutions are evaluated to verify which combination of the solutions is the best design for network traffic analysis platform. Based on the selected solutions, we provide detailed functional design of the suggested platform.