Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.390-397
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2021
The selective public-benefit direct payment is a system that provides subsidies to farmers that improve the public benefit of agriculture. However, there are limits in improving the public benefit since the current system simply integrates the prior direct payment system. Therefore, it is necessary to improve the public benefit of agriculture by reorganizing the implementation framework. This study uses the analytic hierarchy process and analytic network process to set the priority of the system and propose an implementation framework. A survey was conducted targeting 51 experts for about two months from August 2020. Study results show that the most important goal of the system is its effectiveness. The public beneficial implementation framework of the selective public-benefit direct payment is bundle type. Meanwhile, the effects of the subcategories of the bundle type lack research. Therefore, it is necessary to conduct a pilot project for the bundled type system and systematically establish policies by analyzing the effects of the pilot project. This study provided indicators about policy directions through the evaluation of the selective public-benefit direct payment (plan). The results of this study are expected to provide an objective basis for government policies related to the reform of selective public-benefit direct payment systems in the future.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1141-1144
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2009
인공신경망(artificial neural network) 기법은 인간의 두뇌 신경세포의 활동을 모형화한 것으로 오랜 시간동안 발전해 왔으며 여러 분야에서 활용되고 있고 수문분야에서도 인공신경망을 이용한 연구가 활발히 진행되어 왔다. RDAPS와 같은 단기수치예보 자료는 강우의 유무 판단과 같은 정성적인 분석에서 비교적 정확도가 높지만 정확한 강우량의 추정과 같은 정량적인 부분에서는 정확도가 매우 낮으므로 인공신경망 기법과 같은 후처리 기법을 통해서 정확도를 높이게 된다. 인공신경망 기법을 수행할 때, 가장 중요한 것은 입력변수선택(input variable selection)으로 입력 변수의 적절한 선택이 결과값에 큰 영향을 주게 된다. 본 연구에서는 mutual information을 입력 변수 선택 기법으로 채택하여, 인공신경망의 입력변수 선정의 정확도를 알아보고자 한다. Mutual information은 주어진 자료의 엔트로피값을 이용하여 변수들 간의 독립과 종속의 관계를 나타내는 기법으로서, MI값은 '0'에서 '1'의 값을 가지며 '0'에 가까울수록 변수들 간의 관계가 독립적이고 '1'에 가까울수록 종속적인 관계를 나타낸다. 인공신경망의 입력변수선정에 대한 mutual information의 정확도를 알아보기 위해, 기존 입력변수선택 기법과 mutual information을 이용했을 경우의 인공신경망의 처리능력, 정확도를 비교 검토하였다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.5
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pp.119-125
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2021
As the electricity grid systems has been intelligent with the development of ICT technology, power consumption information of users connected to the grid is available to acquired and analyzed for the power utilities. In this paper, the energy theft problem is solved by feature selection methods, which is emerging as the main cause of economic loss in smart grid. The data preprocessing steps of the proposed system consists of five steps. In the feature selection step, features are selected using analysis of variance and mutual information (MI) based method, which are filtering-based feature selection methods. According to the simulation results, the performance of support vector machine classifier is higher than the case of using all the input features of the input data for the case of the MI based feature selection method.
This paper is to analyze the relative weight and the priority order of the selection factors for IPTV. To obtain the goal this paper, firstly, the selecting factors for IPTV were identified and conceptualized on reviewing previous literatures. And this paper proposed the hierarchy model using the factor analysis on IPTV users. and utilized AHP in analysis method. Secondly, AHP model constructed 4 higher factors, and 15 lower factors. The higher factors were 'Quality Acceptance', 'Social Effect', 'Using Motive' and 'Individual Psychology'. Results of this study show that relative weights among factors IPTV selection were founded as 'Quality Acceptance(33.0%)', 'Utilization Motive(31.8%)', 'Individual Psychology(21.3%)' and 'Social Influence(13.9%)'. Economic efficiency takes the top rank in sub-criteria included 15 factors and than convenience, amount of information, discrimination, self-efficacy, innovation, relative advantage in order listed. For the generalization of the research results, further researchs are needed to investigate intended use of IPTV on other method of analysis.
In this study, by selecting specific aptamers that selectively detection on P. gingivalis, the main cause of periodontal disease, and purifying and identifying protein molecules that bind to the selected aptamers, the mechanism of action of P. gingivalis was investigated. A DNA library having 39 random sequences was prepared, and aptamers with specificity for P. gingivalis were selected using the SELEX method, and the nucleotide sequence was analyzed by cloning using PCR2.1 cloning vector. 8 of aptamers with different nucleotide sequences were selected, and modified weston blot was performed using APG-3 among the selected aptamers to identify 11 proteins that act directly, and proteins were analyzed. As a result, a protein that selectively binds to P. gingivalis was isolated and identified. Therefore, aptamer selectively binds and attaches to proteins related to inhibition of sugar metabolism and cell activity of P. gingivalis, suggesting the possibility of a sensor for diagnosis of periodontal disease.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.36
no.3
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pp.389-397
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2016
This study aims to test the efficacy of English-based automated computer scoring models and machine translation to score Korean college students' written responses on natural selection concept items. To this end, I collected 128 pre-service biology teachers' written responses on four-item instrument (total 512 written responses). The machine translation software (i.e., Google Translate) translated both original responses and spell-corrected responses. The presence/absence of five scientific ideas and three $na{\ddot{i}}ve$ ideas in both translated responses were judged by the automated computer scoring models (i.e., EvoGrader). The computer-scored results (4096 predictions) were compared with expert-scored results. The results illustrated that no significant differences in both average scores and statistical results using average scores was found between the computer-scored result and experts-scored result. The Pearson correlation coefficients of composite scores for each student between computer scoring and experts scoring were 0.848 for scientific ideas and 0.776 for $na{\ddot{i}}ve$ ideas. The inter-rater reliability indices (Cohen kappa) between computer scoring and experts scoring for linguistically simple concepts (e.g., variation, competition, and limited resources) were over 0.8. These findings reveal that the English-based automated computer scoring models and machine translation can be a promising method in scoring Korean college students' written responses on natural selection concept items.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.461-462
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2023
많은 사람이 사회적 문제로 인하여 대두되고 있는 스트레스 및 정신질환 문제를 해소하기 위하여 다양한 문화생활을 선택하고 있다. 그중 휴식을 제외하면 취미, 오락, 스포츠가 가장 큰 비중을 가지고 있다. 본 논문에서는 모션 캡처를 활용하여 움직임의 변화를 인식하고 이에 따라 신디사이저 사운드를 발생시키는 시스템을 제작하였다. 해당 시스템은 악기를 대신하여 연주와 춤이 동시에 이루어져 취미와 스포츠가 결합 된 새로운 여가 활동의 가능성을 제기하며, 공연 및 아이들의 교육적 목적으로 활용되는 등 교육적, 신체적, 심리적 건강을 위하여 활용될 수 있다.
1990년대 후반까지 줄곧 광고 시장 점유율 1위를 차지하던 신문광고가 2001년을 기점으로 광고 시장 점유율의 지속적인 하락세를 보이고 있다. 이는 인터넷과 같은 경쟁적인 뉴미디어가 급격히 성장하는 데 그 원인이 있을 뿐만 아니라, 신문의 광고효과를 산출하는 과학적 방법론이 부족하다는 데에도 그 원인이 있다. 이러한 문제의식에서 출발하여, 본 연구에서는 안구운동 추적(eyetracking)을 활용하여 신문광고의 노출효과를 측정했다. 이를 위하여, 기존 신문 구독자의 인구통계학적 분포에 따라 추출된 50명의 표본을 대상으로, 신문의 면내 광고별 체류시간을 헤드 마운트형 안구운동 추적기(head-mounted eyetracker)를 활용하여 측정했다. 실험 결과, 데이터의 95%가 기존의 주의-기억 단계를 따르는 순차적인 정보처리모델과 스타치 구독률 조사(starch readership reports) 결과와 안구운동 추적 결과와 일치했다. 하지만, 5%의 데이터가 주의와 기억 단계의 차이에 기인한 이월 효과(carry-out)로 순차적인 정보처리모델과 일치하지 않는 것으로 나타났다. 즉 5%가량이 광고를 보지 않았음에도 봤다고 표시했다. 또한, 기존에 스타치 구독률 조사와 같은 재인 측정 방법을 통하여 간접적으로 측정하였던 기존의 신문 광고 노출율(보통 30%)에 비하여, 직접 측정한 결과 60%에 달하는 광고 노출율을 보였다. 이는 기존의 인식과 달리, 스타치 구독률 조사가 단순 노출 정도가 아니라, 응답자의 선택적인 기억 결과를 측정한 것임을 보여준다. 이로써, 안구운동 추적을 활용한 노출효과측정은 기존에 스타치 구독률 조사에서 놓치고 있는 부분을 보완할 수 있는 기법임을 보여준다. 또한 이 기법에 의하여 도출된 노출율은 60%에 달하여 기존의 약30%로 제시된 연구결과들이 실제로 측정기법의 한계로 인하여, 기억이 가지고 있는 왜곡을 그대로 반영한 노출율에 관한 자료를 쓰는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안된 노출효과 측정방법론은 기존의 왜곡된 데이터를 보완하고, 신문 광고 시장의 과학적인 측정기법을 발전시키는 데 의미 있는 기여를 할 것으로 기대한다.
This study examines the sampling bias that may have resulted from the large number of missing observations. Despite well-designed and reliable sampling procedures, the observed sample values in DSFH(Demographic Survey on Changes in Family and Household Structure, Japan) included many missing observations. The head administerd survey method of DSFH resulted in a large number of missing observations regarding characteristics of elderly non-head parents and their children. In addition, the response probability of a particular item in DSFH significantly differs by characteristics of elderly parents and their children. Furthermore, missing observations of many items occurred simultaneously. This complex pattern of missing observations critically limits the ability to produce an unbiased analysis. First, the large number of missing observations is likely to cause a misleading estimate of the standard error. Even worse, the possible dependency of missing observations on their latent values is likely to produce biased estimates of covariates. Two models are employed to solve the possible inference biases. First, EM algorithm is used to infer the missing values based on the knowledge of the association between the observed values and other covariates. Second, a selection model was employed given the suspicion that the probability of missing observations of proximity depends on its unobserved outcome.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.9
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pp.197-204
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2014
RIP, EIGRP, OSPF are the interior gateway protocol for sending and receiving routing information among routers in AS(Autonomous System). Various path selection methods using the metric in regard to them have been studied recently but there are few examples that the contents learners understand theoretically are verified by the practice. The Best Path is determined by calculating the Cost value based on the relevant topology of each routing protocol. After implementing the virtual network, it is certain that the results tracking and verifying the relevant path selection of each routing protocol are consistent with the Best Path. If methods suggested in this paper are applied properly, the relevant path selection process of routing protocol can be understood systematically. And it is expected that the outstanding results of learning will be able to be achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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