• Journal of Nutrition and Health
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• v.54 no.2
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• pp.165-178
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• 2021

Purpose: This study examined the eating-out patterns of Korean infants and school-aged children and compared diet quality. Methods: Data were obtained from the 2016-2018 Korea National Health and Nutrition Examination Survey. The subjects were 306 children aged 3 to 11 years old that ate dinner at restaurants. Percentage energy intakes of 24 food groups were calculated, and cluster analysis was used to identify eating-out patterns. Diet quality was assessed by calculating percentage energy and nutrient intakes using one-third of the 2015 Dietary Reference Intakes for Korean (KDRIs), nutrient adequacy ratio (NAR), mean adequacy ratio (MAR), and index of nutritional quality (INQ). Results: Cluster analysis identified 2 eating-out patterns, that is, a 'rice-centered' (53%) and a 'mixed diet' (47%) pattern. For those with the mixed diet pattern, ratios of carbohydrates, protein, and fat to total calories were 48:20:31, whereas for the rice-centered pattern, ratios were 62:15:21 (p < 0.001). Intakes of energy and most nutrients in the mixed diet pattern were excessive, but the intakes of the most nutrients in the rice-centered pattern were much lower than their KDRIs. MARs were higher for the mixed diet pattern than the rice-centered pattern (0.74 vs. 0.66) (p < 0.001), and INQs for vitamin C (p = 0.007) and calcium (p = 0.018) were lower for the rice-centered pattern, whereas INQ for iron (p = 0.003) was lower for the mixed diet pattern. Conclusion: The quality of meals for infants and school-aged children depended on eating-out patterns, but the rice-centered and mixed diet patterns both failed to provide an appropriately balanced meal pattern. The results of this study suggest that healthy menus need to be developed for children in restaurants.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.233-236
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• 2011

일반적인 문서에 대한 정보 검색 연구는 활발히 진행되고 있으며, 일상 생활 속에서도 대중화되어 많이 사용되고 있다. 이에 따라 음성, 이미지 검색 등 특정 분야의 검색에 대한 연구도 활발히 진행되고 있지만, 수학식 검색에 대한 연구는 비교적으로 미비한 실정이다. 수학식 검색과 관련된 연구들은 대부분 MathML (Mathematical Markup Language), TeX 등으로 작성된 수학식을 대상으로 진행되었지만, 특정 언어나 별개의 수학 입력 툴들을 이용한 검색 방법은 일반 사용자들이 사용하기에는 쉽지 않다는 단점이 있다. 그래서, 본 논문에서는 일반 문서 검색과 마찬가지로, 수학식을 읽듯이 한글을 입력했을 때 색인어 추출 방법 및 검색 방법에 대해 제안한다. 실험을 위해서 수학 문제집에 나오는 1,432개의 수학식을 한글화 시켰고, 한글화된 결과에 대해 패턴 등을 추출하여 MRR (Mean Reciprocal Rank), $Rel_{EQ}$@N(Relevance evaluation at N)로 평가하였다. 100개의 한글 질의어에 대해 MRR@5로 계산된 수학식 검색 결과가 약 0.6 정도 되는 것을 확인할 수 있었고, 학습 데이터에 포함되지 않은 질의수학식 5개에 대해 $Rel_{EQ}$@5로 계산했을 때 평균 60% 의 정확률을 보였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.5
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• pp.465-472
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• 2007

With the recent proliferation of the use of semi-structured data such as XML, it becomes more important to efficiently store and manage the semi-structured data. The XML data can be logically modelled as a rooted tree e.g., the DOM tree. In order to process a query on the XML data, we traverse the tree structure. In this paper we present an algorithm that places the XML data to disk blocks. The proposed algorithm assigns a number to each node of the tree in a bottom-up fashion. Then, the nodes are allocated to disk blocks using the assigned number. The proposed algorithm does not need access pattern information, and provides good performance for any access pattern. The characteristics of the proposed method are presented with analysis. Through experiments, we evaluate the performance of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.303-307
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• 2002

효율적인 웹 마이닝을 위해서는 방대한 인터넷 공간에서 사용자가 원하는 정보를 찾아내고, 이들 중 보다 유용하다고 판단되어진 자료를 선별적으로 제시할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 웹 컨텐츠 분석과 HTML 문서들 사이의 링크 연결의 패턴 분석을 기반으로 하는 웹 구조 분석 방법들을 검토하고, 웹 검색 시스템을 구현하여 결과를 분석하였다. 이를 위해 웹 문서의 내용을 인덱싱한 뒤 질의와의 관련성의 확률을 구하는 랭귀지 검색 모델에 링크 구조 분석을 이용한 순위 알고리즘을 사용하여 좋은 결과를 얻고자 하였다. 또한 기존의 링크 관련 알고리즘에서 알려진 문제점을 해결하기 위한 몇가지 테크닉을 사용하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.12
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• pp.571-576
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• 2020

When a user visits a specific site through various devices, the hero image located in the main area that can be viewed without scrolling includes multiple slides and has various carousel navigation patterns. While there is a negative perception that the carousel design does not receive the user's choice due to the hidden slide, it can be seen that its usefulness can vary depending on the user's context. In addition, the navigation pattern of the carousel design is the factor that has the greatest influence on the user experience. The left and right arrow navigation pattern, the bottom pagination navigation pattern, the accordion type navigation pattern, the thumbnail type navigation pattern, the divided slide type navigation pattern, and the last. It could be divided into six types of left and right slide navigation patterns.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.20 no.4 s.50
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• pp.23-48
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• 2003

In this study an information filtering system was implemented and a series of relevance feedback experiments were conducted using the system. For the relevance feedback, the original queries were searched against the database and the results were reviewed by the researchers. Based on users' online relevance judgements a pair of 17 refined queries were generated using two methods called 'co-occurrence exclusion method' and 'lower frequencies exclusion method,' In order to generate them, the original queries, the descriptors and category codes appeared in either relevant or irrelevant document sets were applied as elements. Users' relevance judgments on the search results of the refined queries were compared and analyzed against those of the original queries.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.2
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• pp.181-186
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• 2012

Recently there has been many active researches on searching similar sequences from data generated with the passage of time. Those data are classified as time series data or sequence data and have different semantics from scalar data of traditional databases. In this paper similar sequence search retrieves sequences that have a similar trend of value changes. At first we have transformed the original sequences by applying DFT. The converted data are more suitable for trend analysis and they require less number of attributes for sequence comparisons. In addition we have developed a region-based query and we applied bitmap indexes which could show better performance in data warehouse. We have built bitmap indexes with varying number of attributes and we have found the least cost query plans for efficient similar sequence searches.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.261-264
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• 2002

자동차 전조등에서 나오는 데이터는 다양한 패턴을 가지는 영상자료와 부분적으로 보이는 문자자료이다. 내용기반 영상검색을 통해 자동차 전조등에서 검사자가 판독하는 텍스트와 부분적인 전조등의 영상정보로 차량의 정보를 추출하기 위한 검색 방법을 국립과학수사연구소의 자료를 기반으로 설계하였으며, 영상검색에 사용된 영상특징값의 구성과 영상 검색방법을 연구하였다. 본 논문에서는 영상데이터의 검색을 위해 효과적인 영상특징이 추출 되도록 향상된 방법론을 제시하였다. 특징함수에 대한 유효성 검증을 위해 샘플 영상에서 각 후보 특징함수들에 대한 결과값들을 비교하였으며, 이를 기반으로 유효한 특징함수를 찾아서 검색에 사용되어지도록 구성하였다. 사용되어진 영상의 특징값은 전조등 영상이 가지는 다수의 텍스쳐함수와 가로, 세로 성분값을 사용하였다. 영상 검색을 위해 추출된 영상 특징값을 데이터베이스화하고 용의차량의 전조등 영상을 질의 영상으로 하여 후보 차량에 대한 정보를 검색하도록 하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.257-262
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• 2016

본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.257-262
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• 2016

본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.