• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.221-224
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• 2017

본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.708-711
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• 2017

최근 의류업계에서는 데이터마이닝을 이용하여 의상을 추천하는 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존 연구들은, 의상구매가 온 오프라인 모두에서 활발함에도 불구하고 온라인 쇼핑몰에서 얻을 수 있는 데이터에 국한되어 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 온라인 데이터 위주의 기존 의상 추천 시스템을 스마트 홈 미러의 가상 착의시스템을 사용하여 온 오프라인 데이터를 모두 반영한 추천시스템을 구현했다. 또한 사용자에게 적합한 추천시스템을 제공하기 위해 지역별 인구분포와 사용자 기본DB를 단계별로 그룹화 했다. 정확도와 사용자 만족도를 향상 시키고자 단계별로 가중치를 부여해 협업 필터링과 날씨, 종류, 색상을 속성으로 한 내용기반 필터링을 결합하는 시스템을 제시했다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.37 no.1
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• pp.43-54
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• 2000

Character-based trademarks constitute 90% of registered trademarks at the Korean Patent Office. This paper proposes a method to improve the precision rate when for similar trademarks in such systems. The proposed method first calculates the similarity measure by an image processing. The method has been implemented and merged with the existing device-mark retrieval system to improve precision rate by 16.2% compared to other approximate matching methods.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.4
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• pp.411-419
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• 1999

In this paper, we propose an evaluation model of systems level using modified eigenvector method and fuzzy subordination relations. This model is desibmed to evaluate the level of system in enterprise. In here. modified eigenvector method is proposed to compute the weights of each criteria in two evaluation group. Also, fuzzy subordination relations is used to evaluate the relationship between the criteria by painvise comparison. In this paper. we can get the evaluated score for the present level of system. This method will help to manage and improve the systems. We show the efficiency of the this method by means of a case study for evaluation problem of environmental management systems.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.138-145
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• 2001

자동 문서 범주화란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 분류하는 작업이다. 문서 분류를 위해서는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 정하고, 이러한 자질들을 통해 분류할 문서를 표현해야 한다. 기존의 연구들은 문장간의 구분 없이, 문서 전체에 나타난 각 자질의 빈도수를 이용하여 문서를 표현 한다. 그러나 하나의 문서 내에서도 중요한 문장과 그렇지 못한 문장의 구분이 있으며, 이러한 문장 중요도의 차이는 각각의 문장에 나타나는 자질의 중요도에도 영향을 미친다. 본 논문에서는 문서에서 사용되는 중요 문장 추출 기법을 문서 분류에 적용하여, 문서 내에 나타나는 각 문장들의 문장 중요도를 계산하고 문서의 내용을 잘 나타내는 문장들과 그렇지 못한 문장들을 구분하여 각 문장에서 출현하는 자질들의 가중치를 다르게 부여하여 문서를 표현한다. 이렇게 문장들의 중요도를 고려하여 문서를 표현한 기법의 성능을 평가하기 위해서 뉴스 그룹 데이터를 구축하고 실험하였으며 좋은 성능을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.475-477
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• 2001

본 논문은 사용자의 구매 패턴을 찾아서 사용자가 원하는 상품을 추천하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고 있는 item dependency map은 구매된 상품간의 관계를 수식화 하여 행렬의 형태로 표현한 것이다. Item dependency map의 값은 사용자가 A라는 상품을 구매한 후 B 상품을 살 확률이다. 이런 정보를 가지고 있는 item dependency map은 홉필드 네트웍(Hopfield network)에서 연상을 위한 패턴 값으로 적용된다. 홉필드 네트웍은 각 노드사이의 연결가중치에 기억하고자 하는 것들을 연상시킨 뒤 어떤 입력을 통해서 전체 네트워크가 어떤 평형상태에 도달하는 방식으로 작동되는 신경망 중의 하나이다. 홉필드 네트웍의 특징 중의 하나는 부분 정보로부터 전체 정보를 추출할 수 있는 것이다. 이러한 특징을 가지고 사용자들의 일반적인 구매패턴을 일부 정보만 가지고 예측할 수 있다. Item dependency map은 홉필드 네트웍에서 사용자들의 그룹별 패턴을 학습하는데 사용된다. 따라서 item dependency map이 얼마나 사용자 구매패턴에 대한 정보를 가지고 있는지에 따라 그 결과가 결정되는 것이다. 본 논문은 정확한 item dependency map을 계산해 내는 알고리즘을 주로 논의하겠다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.12
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• pp.1141-1154
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• 2000

본 논문에서는 Java 프로그램의 복잡도를 측정하기 위해 필요한 인자들을 제안하였다. 이러한 인자들을 추출하기 위해 Java 프로그램을 분석하여 객체지향 설계 척도 값들을 계산하고 통계적 분석을 수행하였다. 그 결과 기존의 연구에서 발견되었던 클래스의 크기 인자 외에도 메소드 호출 빈도, 응집도, 자식 클래스의 수, 내부 클래스 및 상속 계층의 깊이가 주요 인자임이 파악되었다. 클래스의 크기 척도로 분류되었던 자식 클래스의 수는 다른 크기 척도들과 다른 성질을 가진다는 것을 발견하였다. 또한 프로그램의 크기가 커지고 결합도가 높아질수록 응집도가 떨어진다는 것을 입증하였다. 그리고 인자 분석을 바탕으로 인간의 인지 능력과 인자의 상관관계를 고려한 가중치를 적용하기 위해 인자별로 회귀분석을 수행하였다. 보다 적은 척도를 가지고 인자를 설명할 수 있는 회귀식을 도출하였다. 두 그룹에 대한 교차 검증 결과 회귀식이 높은 신뢰도를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 본 논문에서 제안한 인자들을 이용하는 경우 Java 프로그램의 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도로 사용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.247-249
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• 2002

본 논문은 퍼지 추론을 이용하여 소수문서로부터의 대표 용어들을 추출하고 가중치를 부여한 기존 방법의 유용성을 평가하고자 GIS (Generalized Instance Set) 알고리즘에 이를 적용시켜 보았다. GIS 는 학습 문서 집합에 대한 플러스터링 과정을 통해 문서 그룹들을 생성하고 이들에 대한 선형 분류기들을 유도한 뒤 k-NN 알고리즘을 적용하는 방법이다. GIS의 일반화(generalization) 과정에 Rocchio, Widrow-Hoff 및 퍼지 추론을 이용한 방법을 적용시켜 문서 분류 성능을 비교하였다. 긍정적 문서 집합에 대한 실험에서 비교적 우수한 성능 향상을 보여줌으로써 퍼지 추론을 이용한 방법의 유용성을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.352-355
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• 2009

본 논문에서는 Mobbing(집단 따돌림) 현상에 관련된 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 60개의 속성(Attribute)들을 선정한다. 다음으로 선정한 속성들에 대해 나와 사용자들 사이에 관계가 있으면 '1', 관계가 없으면 '0'으로 표현하고, 나와 사용자들간의 유사도 산정을 위해 각 요소안에 포함된 속성들의 합에 유사도 함수를 적용한다. 다음으로 클레멘타인의 인공신경망 알고리즘을 통해 속성들을 포함한 요소들이 취할 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing 지수를 산정한다. 마지막으로 Social Network 사용자들의 Mobbing 지수를 본 논문에서 설계한 G2 Mobbing 성향 분류 모델(4개의 그룹; Ideal Group of the Social Network, Bullies, Aggressive victimes, Victimes)에 매핑하여 사용자들의 Mobbing 성향을 알아본다.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.19 no.5
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• pp.69-77
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• 2021

This study identified vitamin E associated with metabolic syndrome and metabolic syndrome components among Korean adults aged over 19 years. Secondary data from the 2016-2018 Korean National Health and Nutrition Examination Survey were used for this study. Data from 6,425 were analyzed by logistic regression analysis using a complex sample procedure. As a result of logistic regression analysis, the odds ratio was increased in the group with high vitamin E levels compared to the group with normal vitamin E levels. There are metabolic syndrome (Adjusted Odds Ratio [AOR]: 1.889, 95% Confidence Interval [CI]: 1.550-2.303, p<.001), abdominal obesity (AOR: 1.444, CI: 1.205-1.730, p<.001), hyperglyceridemia(AOR: 3.182, CI: 2.641-3.835, p<.001), systolic blood pressure (AOR: 1.711, CI: 1.446-2.026, p<.001), diastolic blood pressure (AOR: 1.806, CI: 1.521-2.144, p<.001), low high density lipoprotein cholesterol (AOR: 1.558, CI: 1.060-2.290, p=.024). Therefore vitamin E was associated with metaboic syndrome and metabolic syndrome components. So when providing nursing intervention for people with metabolic syndrome, education on vitamin E should be actively included.