http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 홍석수(Seoksu Hong) (검색결과 2 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
복합포아송 모형 기반의 건물피해액 영향요인 탐색에 관한 연구
김택근(Kim, Taekgeun),홍석수(Hong, Seoksu),허태영(Heo, Tae-Young),장선명(Jang, Sun Myung),김학열(Kim, Hag-Yeol) 한국방재학회 2019 한국방재학회논문집 Vol.19 No.7
본 연구는 자연재해로 인한 건물피해에 대한 통계모형을 구축하고 그 피해 패턴을 분석하는 데 목적이 있다. 건물피해액을 설명하기 위하여 재해발생지역, 재해발생기간, 재해종류를 변수로 도입하여 복합포아송(Compound Poisson) 회귀모형과 영과잉복합포아송(Zero-inflated Compound Poisson)모형을 개발하였다. 1994년부터 2015년 동안 발생한 재해로부터의 건물피해자료와 재해지속기간, 재해지역, 재해종류 자료를 활용하여 모형을 추정한 결과, 영과잉 복합포아송 모형이 보다 적합한 것으로 나타났다. 지방 지역이 서울 지역보다 재해로 인한 피해가 더 크게 나타나고 건물피해 발생확률도 매우 높았으며, 강풍에 비해 태풍과 호우로 인한 피해액이 상대적으로 높았다. 따라서 재해의 발생지역과 재해의 종류에 따라 세부적인 대책을 세우는 것이 건물 피해를 줄이는 주요한 역할을 할 수 있음을 확인하였다. The purpose of this study is to construct statistical models for building damage from natural disasters and analyze the regional pattern of the damage. Both a compound Poisson model (CPM) and a zero-inflated compound Poisson model (ZICPM) have been developed to explain the amount for building damage from natural disasters, while adopting disaster region, disaster duration, and disaster type as explanatory variables. After estimating the above two regression models with the mentioned variables, the ZICPM is verified to be more appropriate than the CPM for building damage data from 1994 to 2015. Results show that amount and probability of building damage for provincial area are much greater than those for the Seoul Metropolitan Area. Additionally, damage from typhoon and heavy rain is statistically proved to be greater than that from strong winds. Accordingly, detailed measures and strategies based on disaster region and type should be prepared to mitigate building damage.
-
인공지능 기반 신생혈관성 나이관련황반변성 진단보조소프트웨어 사용자 인터페이스 개선 연구
구원미(Wonmi Gu),김소영(Soyoung Kim),김영은(Young Eun Kim),박성희(Sunghee Park),김문수(Moonsu Kim),임화경(Hwakyung Lim),허태영(Tae-Young Heo),김도윤(Doyun Kim),민정기(Jung Kee Min),홍석수(Seoksu Hong),윤재석(Jaesuk Yun) 대한약학회 2024 약학회지 Vol.68 No.2
With the recent development of Software as a Medical Device (SaMD), the significance of reducing use errors in medical devices is increasing. In this study, we conducted a formative evaluation of Artificial Intelligence (AI)-based software for ophthalmic image detection and diagnosis. The software automatically displays the presence or absence of neovascular age-related macular degeneration using fundus images to assist medical personnel in making diagnostic decisions. We aimed to find ways to reduce the number of use errors in formative evaluations. For this purpose, we conducted usability testing by performing tasks based on use scenarios for usability formative evaluations with intended users in their intended use environments, and then modified the user interface to reduce use errors. The initial formative evaluation revealed errors in utilizing the capture and dragand- drop functions for uploading fundus images, checking analysis results, and perform logout procedures. To reduce use errors, we improved the function by relocating the capture icon, displaying a hand-shaped cursor during dragging, inserting a fundus position guide, and eliminating the drag-and-drop function. We have also enhanced the design to present analytics results in a more intuitive manner and added a separate logout button to reduce the risk of use error. As a result, the number of use errors in the formative evaluation decreased from six to one in the summative evaluation. The development of ophthalmic image detection and diagnosis assistant software that reflects these improvements is expected to enhance user safety, usability, and reduce use errors.
연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
