• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.257-260
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• 2011

본 논문에서는 수화인식을 위한 신경망에서 특징추출과 분류단계의 방법론과, 특징 선별 기법을 통하여 분류기의 규모를 최적화 하는 방법을 고찰한다. 색상 및 움직임정보로부터 특징영역의 시간에 따른 변화를 3 차원 볼륨형태의 데이터로 표현하며, 이로부터 특징지도를 생성하는 과정에서 특징영역의 위치에 대한 변이를 보완하는 방법을 고려한다. 특징추출과정과 패턴 분류과정에서 점진적 학습이 가능한 모델과 특징 수를 효과적으로 줄일 수 있는 방법론을 제시하였으며, 학습된 신경망으로부터 특징과 패턴 클래스간의 상대적 연관성 척도를 정의하여 특징을 선별하도록 하였다. 제안된 내용에 대하여 여섯 가지 수화패턴에 대상으로 한 실험을 통하여 그 유용성을 평가하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.9
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• pp.2055-2062
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• 2013

Digital evidence which is the new form of evidence to crime makes little difference in value and function with existing evidences. As time goes on, digital evidence will be the important part of the collection and the admissibility of evidence. Usually a digital forensic investigator has to spend a lot of time in order to find clues related to the investigation among the huge amount of data extracted from one or more potential containers of evidence such as computer systems, storage media and devices. Therefore, these evidences need to be ranked and prioritized based on the importance of potential relevant evidence to decrease the investigate time. In this paper we propose a methodology which prioritizes order in which evidences are to be examined in order to help in selecting the right evidence for investigation. The proposed scheme is based on Fuzzy Multi-Criteria Decision Making, in which uncertain parameters such as evidence investigation duration, value of evidence and relation between evidence, and relation between the case and time are used in the decision process using the aggregation function in fuzzy set theory.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.5
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• pp.469-476
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• 2001

As the service of information through web system increases in modern society, many questions and consultations are going on through Home page and E-mail in the hospital. But there are some burdens for the management and postponements for answering the questions. In this paper, we investigate the document classification methods as a primary research of the auto-answering system. On the basis of 1200 documents which are questions of patients, 66% are used for the learning documents and 34% for test documents. All of are also used for the document classification using NBC (Naive Bayes Classifier), common words and coefficient of correlation. As the result of the experiments, the two methods proposed in this paper, that is, common words and coefficient of correlation are higher as much as 3% and 5% respectively than the basic NBC methods. This result shows that the correlation between indexes and categories is more effective than the word frequency in the document classification.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• v.16 no.1
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• pp.124-131
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• 2005

Childhood and adolescent onset-bipolar disorders have higher rate of comorbidity with anxiety disorders as well as attention deficit hyperactivity disorder and conduct disorder. Obsessive compulsive disorder, social phobia, panic disorder, and separational anxiety disorder are common comorbid anxiety disorders with bipolar disorders in child and adolescent. Prospective and reliable data on temporal and causal relationship between the onset of bipolar disorders and the onset of comorbid anxiety disorders are still in debate. The authors report 2 adolescent cases with antidepressant induced-manic episodes with preceding anxiety symptoms. The authors suggest careful prescription of antidepressants for anxiety disorders, even for those who do not have definite past history or family history of bipolar disorders. Further comprehensive and prospective studies are requested for the temporal relationship and pharmacological guideline for comorbid bipolar disorders and anxiety disorder in child and adolescent.

• Journal of Digital Policy
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• v.3 no.3
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• pp.1-7
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• 2024

The purpose of this study is to analyze the correlation between walking time and lifespan across individuals of various ages and weights to validate the health benefits of walking exercise. The research utilized Python and related libraries to collect and preprocess data, and then analyzed the relationship between walking time and lifespan using Pearson's correlation coefficient. The study was conducted over a period of six months. The analysis results showed a trend towards increased lifespan with longer walking times, which was similarly observed in data using vitamin B2 and folate intake as surrogate variables. These findings suggest that walking exercise may have a positive impact on health and lifespan, and can be used as foundational data for the development of personalized health management services and related policy formulation.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.249-258
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• 2004

오늘날 활발하게 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 관련 기술 연구는 사용자가 시간과 장소에 구애받지 않고 네트워크에 접근해 다양한 컴퓨터 관련 서비스를 제공 받을 수 있는 방법에 초점을 맞추고 있다. 이 처럼 시간과 공간의 한계를 뛰어 넘은 네트워크로의 자유로운 접근은 일상 생활의 패러다임을 바꾸어 놓게 될 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 통해 가장 큰 변화가 일어나는 분야는 일반 가정환경에서 일어나는 인텔리전트 홈 네트워크 (Intelligent Home Network) 라고 할 수 있다. 집에 들어오면, 자동으로 문을 열어주고, 불을 켜주며, 놓쳤던 TV 프로그램을 자동으로 녹화해 놓았다가 원하는 시간에 보여주고, 적당한 시간에 목욕물을 미리 받아준다. 또한 집밖으로 나가기 전, 일기예보에 따라 우산을 챙겨주고, 일정을 확인시켜주며 입고 나갈 옷을 골라줄 수도 있다. 이 모든 일들이 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 가져올 인텔리전트 홈 네트워크의 모습이다. 그러나, 모든 사용자에게 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는 홈 네트워크 상의 자원 관리에서 일어날 수 있는 에이전트들간의 자원 접근 권한 충돌을 효율적으로 방지할 수 있는 기술이 필요하다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 자원관리 특성은 점유의 연속성, 자원 사이의 연관성, 그리고 자원과 사용자 사 사이의 연계성의 3 가지 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 일어날 수 있는 자원 충돌 상황을 효율적으로 처리하기 위한 자원 협상 방법을 제안한다. 본 방법은 자원 관리 특성을 바탕으로 시간논리에 기반을 둔 자원 선점과 분배 규칙으로 구성된다.트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.타났다. 또한, 스네이크의 초기 제어점을 얼굴은 44개, 눈은 16개, 입은 24개로 지정하여 MER추출에 성공한 영상에 대해 스네이크 알고리즘을 수행한 결과, 추출된 영역의 오차율은 각각 2.2%, 2.6%, 2.5%로 나타났다.해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data b

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.9
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• pp.17-27
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• 2012

Open Market is one of the key factors to accelerate the profit. Usually retailers sell items in several Open Market. One of the challenges for retailers is to assign categories of items with different classification systems. In this research, we propose an item category recommendation method to support appropriate products category registration. Our recommendations are based on semantic relation between existing and any other Open Market categorization. In order to analyze correlations of categories, we use Morpheme analysis, Korean Wiki Dictionary, WordNet and Google Translation API. Our proposed method recommends a category, which is most similar to a guide word by measuring semantic similarity. The experimental results show that, our system improves the system accuracy in term of search category, and retailers can easily select the appropriate categories from our proposed method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.445-445
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• 2015

비점오염의 특성에 대해 지속적으로 연구 중이지만 수문특성과 연관성이 크다 보니 그 일관성에 대해 확실한 기법이 개발되지 않았다. 기법 개발과 효과적인 오염원 관리를 위해 SWMM 등의 모형을 활용하고 있지만 투입된 노력과 시간에 비해 그 효율성이 매우 적은 편이다. 이런 부분을 보완하고자 본 논문에서는 기존의 비점오염량 산정방법이 아니라 낙동강유역의 도시화 특성 및 수문/기상자료와 처리장 운영자료를 활용한 차별화된 원단위법을 통해 비점 배출 부하량 산정방법을 제시하려고 한다. 배수구역 내 관거 시스템을 합류식으로 가정하였고 배수구역별 비점 발생형태는 하수처리장의 강우 유입량, 하수처리장의 우회유량(Bypass 유량), 하수처리구역의 CSO 유량 3가지로 구분 지었다. 유입 방류자료와 강우자료를 활용하여 임계강우량을 3mm로 설정하여 3mm이상일 경우에 우회유량이 발생한다고 가정하였고 우회유량 발생시 오염부하량 산정은 건기평균유량에 유량변동부하율을 곱하여 시간최대유량으로 전환한 후 강우 지속기간 동안만 우회유량이 발생하는 것으로 가정하였다. CSO 유량은 처리구역/배수구역 면적비에 따라 3개의 그룹으로 구분한 뒤 검증된 SWMM-온천천 모형의 각 소유역별 불투수면적비와 비교하여 유사한 소유역을 각 그룹의 대표유역으로 선정하였다. 선정된 소유역의 CSO 유량과 수문현상의 비선형적인 관계를 고려할 수 있는 신경망 기법을 적용하여 강우특성에 따른 CSO 오염부하량 산정을 실시하였다. 산정결과를 바탕으로 각 하수처리장별 비점저감 기여율을 산정한 결과 대구북부 처리장에서 21.56%로 가장 높은 효율을 보여줬으며 거창가조 지점에서 0.11%로 가장 낮은 효율을 보여주는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 낙동강유역 내 위치한 하수처리장의 효율성에 대해 알 수 있으며 개선되어야 할 처리장들을 알 수 있었다. 또한 획일화된 방법이 아닌 차별화된 원단위법을 통한 오염부하량 산정은 앞으로의 연구방향에 있어서 좋은 사례가 될 것으로 사료된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.5
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• pp.797-808
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• 2014

It is increasingly interested in investigating the relationships and the dynamic characteristics of variations among high class corporate values. This study formulates a statistical model of simultaneous equation system to examine the relationships among variations of stock returns for each class of corporate governance structure and to analyze the dynamic patterns of their long-run adjustment processes. Changes in stock returns for each class of corporate governance by an exogenous shock are found to have common structural features of slow adjustments to the long-run equilibriums.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.3
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• pp.343-352
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• 1999

본 논문에서는 대용량 데이터베이스에서 효율적인 연관 규칙 탐사에 대한 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 복합 해쉬 트리를 사용하여 해쉬 트리 탐색 비용과 데이터베이스 스캔 비용을 동시에 줄임으로서 성능을 향상시켰다. 복합 해쉬 트리는 같은 크기의 항목집합들 대신에 크기가 다른 여러 항목집합을 하나의 해쉬 트리로 구성한다. 복합 해쉬 트리의 유용성을 보이기 위하여 제안한 알고리즘은 잘 알려져 있는 Apriori, DHP 방밥과 수행 시간 측면에서 성능 비교를 하였다. 그 결과 대부분의 최소 지지도에서제안한 알고리즘이 Apriori, DHP 방법보다 우수하게 나타났으며, 최소 지지도가 0.5% 이하인 경우 DHP 방법에 비하여 약 30%의 이득 향상이 있었다.