• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.48 no.2
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• pp.197-211
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• 2018

We conducted this research to examine how well regional housing prices are suited to use as an alternative to conventional census-based regional deprivation indices in health and medical geography studies. To examine the relative performance of mean regional housing prices compared to conventional census-based regional deprivation indices, we compared several multilevel logistic regression models, where the first level was individuals and the second was health districts in the Seoul Metropolitan Area (SMA) in Korea, for the sake of adjusting the regional clustering tendency of unknown factors. In these models, we predicted two dichotomous variables that represented individuals' after-lunch tooth brushing behavior and use of dental floss by individual characteristics and regional indices. Then, we compared the relative predictive performance of the models using the Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC). The results from the estimations showed that mean regional housing prices and census-based deprivation indices were correlated with the two types of dental health behavior in a statistical sense. The results also revealed that the model with mean regional housing prices showed smaller AIC and BIC compared with other models with conventional census-based deprivation indices. These results imply that it is possible for housing prices summarized using aerial units to be used as an alternative to conventional census-based deprivation indices when the census variables employed cannot properly reflect the characteristics of the aerial units.

• Korean Journal of Social Welfare Studies
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• v.43 no.1
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• pp.389-411
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• 2012

A new era of research has focused on examining the growth of change in drinking problems among the elderly. Thus, the purpose of the present study was two fold: (1) to investigate trajectories of drinking problems(CAGE) among the Korean elderly(age$${\geq_-}65$$); and (2) to identify the predicting factors for the intercept and the slope of alcohol problems using multi-level growth curve model. Data come from three waves(1st wave(2006)~3rd wave(2008) of the Korea Welfare Panel(KWP) study. The results indicated that the levels of drinking problems decreased over time and that age, gender, marital status, religion, poverty, self-rated health, and social relationship satisfaction were associated with the baseline CAGE. Further analysis showed that social relationship satisfaction affected the declining slope of drinking problems over time. Specifically, among those who satisfied social relationship, there was a sharp decline of CAGE over time. Overall findings highlight the importance of developing and implementing effective alcohol prevention programs for the elderly in the community settings to mitigate the harmful effects of various psycho-social stressors. Especially, programs to maintain and form healthy social support network are suggested as critical interventions for prevention as well as recovery of alcohol problems in late life.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.7C
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• pp.937-945
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• 2004

A binary decision model which is used to denoising has demerits to measure the precise ratio of signal to noise because of only a binary classification. To supplement these demerits, complex statistical model and undecimated wavelet transform are generally exploited. In this paper, we propose a noise reduction method using a multi-level decision model for measuring the ratio of noise in noisy image. The propose method achieves good denoising performance with orthogonal wavelet transform because the ratio of signal to noise can be calculated to multi-valued form. In simulation results, the proposed denoising method outperforms 0.1dB in the PSNR sense than the state of art denoising algorithms using orthogonal wavelet transform.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.3
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• pp.306-310
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• 2008

Since the preference for information recommendation service can change according to the context, we should know the user context before providing information recommendation. This paper proposes recommender system that considers multi-user preference in mobile environment and attempted to apply it to restaurant recommendation. To model the preference of individual users in mobile environment, we have used Bayesian network, and restaurant recommendation mostly should consider not an individual user but several users, so this paper has used AHP of multi-criteria decision making process to obtain the preference of several users based on one of individual users. For experiments, we conducted recommendation in 10 different situations, and finally, we confirmed that the proposed system was evaluated as a good one using a usability test of SUS.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1332-1335
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• 2013

본 논문에서는 키넥트 센서 데이터에 은닉 조건부 랜덤 필드 모델을 적용하여 인간의 일상 행위를 인식하는 시스템을 제안한다. 많은 고수준의 일상 행위들은 다수의 부속 행위들이 순차적 혹은 반복적으로 수행되어 나타나는 하나의 계층구조로 볼 수 있다. 따라서 제안하는 시스템에서는 이러한 고수준의 일상 행위들을 순차성과 계층성을 잘 표현할 수 있는 확률 그래프 모델의 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드 모델로 모델링함으로써, 행위 인식률을 높이려고 시도하였다. 또한 제안하는 시스템에서는 효과적인 행위 모델의 학습과 적용을 위해, 모션 특징, 구조 특징, 손 위치 특징과 같은 다양한 종류의 특징들을 키넥트 센서 데이터로부터 추출하여 이들을 이용하였다. 그리고 12 가지 일상 행위들에 관한 코넬 대학의 CAD-60 데이터 집합을 이용한 다양한 실험을 통해, 제안하는 시스템의 우수한 인식 성능을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1116-1119
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• 2021

2018 년 Google 사의 사전 학습된 언어 인공지능 BERT 를 기점으로, 자연어 처리 학계는 주요 구조를 유지한 채 경쟁적으로 모델을 대형화하는 방향으로 발전했다. 그 결과, 오늘날 자연어 인공지능은 거대 사기업과 그에 준하는 컴퓨팅 자원을 소유한 연구 단체만의 전유물이 되었다. 본 논문에서는 다층 퍼셉트론을 병렬적으로 배열해 자연어 인공지능을 제작하는 기법의 모델을 제안하고, 이를 적용한'조건부 게이트 다층 퍼셉트론 모델(SG-MLP)'을 구현하고 그 결과를 비교 관찰하였다. SG-MLP 는 BERT 의 20%에 해당하는 사전 학습량만으로 다수의 지표에서 그것과 준하는 성능을 보였고, 동일한 과제에 대해 더 적은 연산 비용을 소요한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.249-251
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• 2016

다중 화자 대화 시스템에서, 시스템의 입장에서 어느 시점에 참여해야하는지를 아는 것은 중요하다. 이러한 참여 모델을 구축함에 있어서 본 연구에서는 다수의 화자가 대화에 참여하는 영화 대본으로 구축된 MovieDic 말뭉치를 사용하였다. 구축에 필요한 자질로써 의문사, 호칭, 명사, 어휘 등을 사용하였고, 훈련 알고리즘으로는 Maximum Entropy Classifier를 사용하였다. 실험 결과 53.34%의 정확도를 기록하였으며, 맥락 자질의 추가로 정확도 개선을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.195-195
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• 2011

국가하천의 주변지역을 체계적이고 계획적으로 조성 이용하여 난개발을 방지하고 지속가능한 발전을 도모하며, 그에 따른 이익을 하천의 정비 및 관리 등에 활용함으로써 공공복리의 증진에 기여함을 목적으로 하는 친수구역활용에 관한 특별법이 곧 시행될 예정이다. 친수는 단순히 하천 보전과 상대되는 수변이용의 측면이 아니라 하천의 경관, 생태계, 물 등 전체적인 하천공간에서 이루어지는 인간의 활동과 심리적 만족감으로 해석할 수 있다. 이러한 친수활동 유형을 정립하기 위하여 전문가 및 실무자들의 도움으로 설문지를 작성하고, 조사하였다. 또한 평가 항목간의 중요도를 합리적으로 부여하고자 전문가 집단 활용을 통한 다기준의사결정 기법 중 계층분석과정 AHP(Analytic Hierarchy Process)와 이의 일반적인 형태인 ANP(Analytic Network Process) 기법을 이용하여 비교 분석하여 보았다. AHP는 의사결정의 목표 또는 평가기준이 다수이며 복합적인 경우, 다수의 속성들을 계층적으로 분류하여 각 속성의 중요도를 파악함으로써 최적 대안을 선정하는 기법으로 다수의 목표, 다수의 평가기준, 다수의 의사결정주체가 포함되어 있는 의사결정 문제를 계층화하여 해결한다. 그러나 의사결정 문제는 대부분 요소들 간의 수평적 상호작용과 수직종속성이 존재하기 때문에 단순히 계층적 구조만으로는 설명할 수 없는 경우가 있다. ANP는 AHP 분석을 확장한 개념으로 평가 요소가 계층구조를 가지고 있으면서 각 평가 요소간 네트워크 구조를 가지는 경우에 해당한다. 즉, 시스템 분석, 통합 및 조정을 위한 방법으로 요소들 간의 비선형 관계를 모델화하는 복잡한 의사결정에 적용이 가능하다. ANP는 AHP의 기본 공리인 독립성이 유지되지 않을 때도 적용할 수 있는 의사결정 방법이기 때문이다. AHP와 ANP 분석을 위해 평가기준은 하천특성, 생태환경특성, 인문환경특성, 경관, 유지관리 등으로 분류하였으며, 세부평가항목은 하천의 물리 생태학적 특성, 개발여건과 관련된 특성, 경관의 이용가치, 유지관리 용이성 등 20여 개로 나누었다. AHP와 ANP를 이용하여 친수공간 이용지수 가중치를 산정한 결과, 두 기법은 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나 ANP를 이용하여 가중치를 결정하는 방법은 최종 결정의 공정성이나 신뢰성을 확보하는데 기여를 하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.89-92
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• 2018

본 논문에서는 Edge computing 환경에서 다수의 노드들로 구성된 네트워크의 디바이스를 효율적으로 관리하기 위한 방법을 제안한다. 기존의 클라이언트-서버 모델은 모든 데이터와 그에 대한 요청을 중심 서버에서 처리하기 때문에, 다수의 노드로부터 생성된 많은 양의 데이터를 처리하는 데 빠른 응답속도를 보장하지 못한다. Edge computing은 분담을 통해 네트워크의 부담을 줄일 수 있는 IoT 네트워크에 적합한 방법으로, 데이터를 전송하고 받는 과정에서 네트워크의 대역폭을 사용하는 대신 서로 연결된 노드들이 협력해서 데이터를 처리하고, 또한 네트워크 말단에서의 데이터 처리가 허용되어 데이터 센터의 부담을 줄일 수 있다. 여러병렬 기계학습 모델 중 본 연구에서는 Stale Synchronous Parallel(SSP) 모델을 이용하여 Edge 노드에서 분산기계 학습에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.207-210
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• 2001

고수준의 정보 서비스를 제공하기 위해서는 소프트웨어의 고품질화를 추구하여야 한다. 기존에 개발된 품질측정방법들은 모듈 내에 포함되어 있는 요인항목들을 서로 다른 관점에서 개별적으로 측정하고 있어 통합적인 평가방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다수의 측정 방법들을 모두 수용할 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 비율척도들을 선택하고, 러프논리를 이용하여 그들의 중요도를 산출한다. 다음으로 모듈의 품질도를 측정하기 위해서 퍼지적분을 이용하여 척도들의 중요도와 측정값을 종합한다.