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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),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.
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.
Donghwan Lee(이동환),Wonseok Kang(강원석) 이화여자대학교 경영연구소 2021 신산업경영저널 Vol.39 No.2
군 조직은 모병제로의 전환이슈와 신세대 장병의 유입이라는 사회변화를 직면하고 있으며, 이에 대응한 변화가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 우수한 인적자원의 유인(Attraction) 및 유지(Retention)를 위한 방안으로 고객경험관리의 군사회복지제도의 적용을 제시하고자 하였다. 본 연구는 사례연구 기법을 적용하여 고객경험관리의 성공적인 수행을 통해 카드대란과 금융위기를 극복하고 고객으로부터 신뢰받는 기업으로 도약한 ‘삼성카드’의 고객경험관리 성공 사례를 살펴보고 이를 고객경험관리 3단계 프레임워크에 적용하여 분석하고, 체계화 하였으며, 이를 통해 최종적으로 고객경험관리를 적용한 군사회 복지의 패러다임 변화의 방향을 제시하였다. 이번 연구를 통해 학문적으로는 군사회복지에 경영학의 관점을 적용하여 두 학문을 상호보완적으로 연구했다는 점과 고객경험관리의 선행연구들에서 부족하게 연구되었던 실제 사례에 적용한 연구를 진행했다는 점, 그리고 실용적인 측면에서 병역제도의 전환이슈와 신세대 장병의 군 유입이라는 사회변화에 적응하기 위한 시의적절한 변화의 방향을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다. Military organizations are facing social changes such as the transition to recruitment and the influx of new generation soldiers, and it is time to change in response. For this change, this study intended to present the application of the military social welfare system of customer experience management as a way to attract and retain excellent human resources. This study examined the success cases of customer experience management of Samsung Card which overcome the card crisis and financial crisis and leap to become a trustworthy company from customers through successful performance of customer experience management by applying case study technique. In the case of Samsung Card, we analyzed and systematized the three-step framework of customer experience management, and finally presented the direction of paradigm change of military social welfare applying customer experience management. This study is meaningful in that it applied management perspective to military welfare to complement the two studies, conducted research on actual cases that were insufficiently studied in prior studies of customer experience management. Additionally, in practical terms, it is significant in that it presented a timely direction for changing the military service system to adapt to the social changes of the issue and the influx of new generation soldiers into the military.
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.