• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.368-370
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• 2022

WHO 산하의 국제암연구소는 2013 년부터 미세먼지를 1 급 발암 물질로 분류하고 있으며 미세먼지 노출에 대한 질병 발생의 심각성은 점점 수면 위로 드러나고 있는 추세다. 본 연구에서는 국민건강보험공단의 진료 내역 정보 데이터와 2015 년부터 2021 년까지의 미세먼지 및 초미세먼지 월 평균 농도 데이터를 이용하여 미세먼지 및 초미세먼지 농도와 순환기계와 호흡기계 질병 간의 상관 관계를 보이고, 연관성있는 질병을 찾아내었다. 이를 위해 시계열분석, 상관분석, 빈도분석을 시행하였으며 실험 결과 호흡기질환에서는 급성 부비동염, 코의 농양 등의 질병과 순환기질환에서는 상세불명의 원발성 고혈압, 폐색전증이 상관관계가 높은 질병으로 판명되었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.115-119
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• 2008

본 연구는 휴대용 게임기에서 가상현실(Virtual Reality)을 구현한 비행기 시뮬레이션 게임을 대상으로 상황인식(Situation Awareness), 수행도(Performance), 현실감(Presence)을 측정하여 세 측정 지표의 상관관계를 분석하였다. 상황인식 측정은 SAGAT (Situation Awareness Global Assessment Technique)을 이용하였고, 수행도는 분당 격추 시킨 적기 수를 기준으로 측정하였다. 현실감은 Presence Questionnaire (Version 3.0) 기법을 통해 측정하였다. 실험 결과 상황인식 2 단계와 3 단계의 능력이 좋을수록 현실감이 증가하는 경향을 보여 상황인식 능력과 현실감에 밀접한 연관이 있다는 기존 연구와 동일한 결과가 휴대용 게임기에서도 일어남을 밝혀냈다. 또한 상황인식 2 단계와 3 단계의 능력이 증가할수록 수행도도 같이 증가하는 경향이 있어 좋은 상황인식 능력이 높은 수행도를 가질 확률을 증가시킨다는 기존의 연구 결과를 뒷받침할 수 있었다. 현실감과 수행도의 관계는 본 실험 결과에서 서로 연관이 있는지 결정하기 어려웠다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.203-207
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• 2009

본 연구는 사이버 공간에서 자아에 대한 인지를 두 가지 측면에서 조사하고 이러한 인지와 구매의도 간 어떠한 연관성을 가지는지 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 먼저 사이버 자아를 외향적 자아와 내향적 자아로 분류하였고 두 가지 자아에 대한 인지를 파악하기 위하여 사회적 네트워킹 서비스(Social Networking Service)를 제공하는 5사의 서비스 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 아울러 이러한 두 가지 자아에 대한 인지와 구매의도와의 연관성 여부를 밝히기 위하여 설문내용에 구매의도와 관련된 문항을 함께 제시하여 응답을 얻었다. 설문 분석결과, 사이버 자아에 대한 인지와 구매의도 간 상관관계를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.316-318
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• 2005

소프트웨어 획득부서에서는 정보체계획득 및 개발표준화를 위해 아키텍처 프레임워크와 CBD 방법론을 개발하여 정보체계의 상호운용성과 재사용성 확대를 통해 효율적인 통합 및 표준화 관리가 이루어지도록 하고 있다. 그러나 AF와 CBD 방법론간의 산출물 상호관계에 관한 명확한 가이드라인과 활용방안이 없는 실정이다. 이로 인해 산출물 중복작성 등으로 불필요한 개발기간 연장과 비용 중복 등 비효율적인 업무수행이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 두 절차에서 요구산출물들의 연관관계 및 중복성을 분석하여 CBD 프로세스에 따라 AF 산출물의 재활용 방안을 제시해 봄으로써 산출물의 작성 부담을 경감시키고 내용에 충실하게 작성하도록 하여 산출물의 품질 및 재사용성을 높여 효율적인 정보체계를 구축하는데 도움이 되고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.445-447
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• 2014

최근에 전자문화지도에 대한 관심이 늘어나면서 다양한 주제를 기반으로 한 전자문화지도들이 연구 및 개발되고 있는 추세이다. 그러나 기존의 전자문화지도들은 대부분 단일 주제로 제작되므로 주제들 간의 연관성 분석이 어렵고, 전자문화지도들이 서로 연계되어 있지 않아 다양한 관점을 기반으로 한 활용이 미흡한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 하나의 전자문화지도에 레이어 기능을 활용하여 다양한 주제들을 표현하는 방안을 제시한다. 또한, 이를 기반으로 전자문화지도에서의 주제별 중첩 기능을 활용하여 주제들 간의 연계 관계를 효율적으로 파악하고 다양한 주제들의 연관 관계를 통해 새로운 지식을 도출해 낼 수 있는 활용 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.142-145
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• 2010

정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 방대한 정보 속에서 사용자의 검색 의도에 맞는 정보를 효과적으로 제공하기란 매우 어려워졌다. 따라서 웹 사용자들의 요구사항을 충족시키기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 많은 방법론들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 회귀분석이라는 통계학적 기법을 통해 검색 토픽에 대한 사용자의 인적속성들이 미치는 영향력을 산출하였다. 이는 인간이 가진 내재적 특성이 토픽별 검색 성향과 어떠한 연관관계가 있는지를 규명한 것이다. 또한 특정 토픽에 대해 영향력이 높은 인적속성의 일치 여부가 해당 토픽에 대한 사용자 검색성향의 유사정도와 매우 큰 상관관계가 있는 것을 증명하였다. 이와 같은 사실을 기반으로 사용자가 특정 토픽에 대해 검색 시 해당 토픽에 대해 영향력이 높은 인적속성을 확인하고, 이 속성이 일치하는 사람들의 검색 정보를 제공한다면, 사용자는 보다 만족된 검색결과를 얻을 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.177-179
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• 2010

키워드의 모호성으로 인한 검색 결과가 부정확하게 되는 문제를 해결하기 위한 질의기법을 제안한다. 제안하는 질의 기법은 TMDR을 이용한다. TMDR은 로컬 데이터베이스를 통합하기 위한 스키마 정보의 통합 관리하기위한 MDR과 데이터 접근을 위해 온톨로지 지식 저장소로 토픽맵으로 구성된다. 토픽맵은 연관관계 분석을 통한 데이터 모호성 해결을 지원한다. 이를 이용하여 기존 시스템의 이질적 문제를 해결한다. 토픽맵은 지식을 제공하고, 지식 간의 관계성을 제공하므로 키워드의 모호성을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 TMDR을 이용하여 키워드의 모호성과 기존 시스템의 이질적 환경을 적응하기 위한 질의기법을 제안한다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.2
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• pp.179-185
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• 2017

Document summarization aims to generate a summary that is consistent and contains the highly related sentences in a document. In this study, we implemented for document summarization that extracts highly related sentences from a whole document by considering both similarities and entailment relations between sentences. Accordingly, we proposed a new algorithm, TextRank-NLI, which combines a Recurrent Neural Network based Natural Language Inference model and a Graph-based ranking algorithm used in single document extraction-based summarization task. In order to evaluate the performance of the new algorithm, we conducted experiments using the same datasets as used in TextRank algorithm. The results indicated that TextRank-NLI showed 2.3% improvement in performance, as compared to TextRank.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.3
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• pp.163-169
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• 2022

According to the Credit Information Act, in order to protect customer information by relationship of credit information subjects, it is destroyed and stored separately in two stages according to the period after the financial transaction effect is over. However, there is a limitation in that the destruction of personal credit information of customers whose financial transaction effect has expired cannot be collectively destroyed when the transaction has been terminated, depending on the nature of the financial product and transaction. To this end, the IT person in charge is developing a computerized program according to the target and order of destruction by investigating the business relationship by transaction type in advance. In this process, if the identification of the upper relation between tables is unclear, a compliance issue arises in which personal credit information cannot be destroyed or even information that should not be destroyed because it depends on the subjective judgment of the IT person in charge. Therefore, in this paper, we propose a model and algorithm for identifying the referenced table based on SQL executed in the computer program, analyzing the upper relation between tables with the primary key information of the table, and visualizing and objectively selecting the range to be destroyed. presented and implemented.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.18D no.6
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• pp.423-432
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• 2011

In this paper, we introduce XOnto-Apriori algorithm which is an extension of the Onto-Apriori algorithm. The extended algorithm is designed to improve the conventional algorithm's problem of comparing only identifiers of transaction items by reasoning transaction properties of the items which belong in the same category. We show how the mining algorithm works with a smartphone application recommender system based on our extended algorithm to clearly describe the procedures providing personalized recommendations. Further, our simulation results validate our analysis on the algorithm overhead, precision, and recall.