• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.614-615
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• 2018

본 연구는 심층학습 기법을 활용하여 양극 데이터에 대해 학습된 모델로부터 예측된 결과를 바탕으로 언어 장애 여부를 판단하고, 이를 바탕으로 효율적인 언어 치료를 수행할 수 있는 방법론을 제시한다. 발화자의 개별 발화에 대해 데이터화를 하여 합성곱 신경망 모델(CNN)을 학습한다. 이를 이용하여 발화자의 연령 집단을 예측하고 결과를 분석하여 발화자의 언어 연령 및 장애 여부를 판단을 할 수 있다.

• Archives of design research
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• v.15 no.4
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• pp.243-252
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• 2002

The enlarge the range of internet users require user centered design method what understanding of cognitive faculties about users by different age groups. This study aims at analyzing cognitive faculties about visual information on web interface by different age groups, presenting visual perception cognitive process model as an evaluation model and proposing an effective web interface design guideline, On the basis of analyzing cognitive faculties verified what each detail property of visual perception cognitive process model as form, color, space, movement and physiological, physical cognitive faculties had have individual cognitive faculties. As the result visual perception cognitive process model suggested in this study can be used as an evaluation model of web interface and users' cognitive faculties analyzed in visual perception measurement by different age groups can be applied as a web interface design guideline. In addition, this study has a meaning in that it makes a chance to extend a web designer's roles and establish a direction of future research by usability of different age groups.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.51-54
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• 2015

추천 시스템의 대표적인 연구 중 하나인 콘텐츠 기반 추천 시스템 연구는 TV 프로그램이나 영화의 줄거리, 장르, 리뷰 등의 콘텐츠의 메타데이터를 이용한다. 그러나 이러한 연구들은 콘텐츠 관련 정보에만 의존할 뿐, 시청자의 프로파일과 콘텐츠의 정보를 함께 고려하지 않는다. 본 논문에서는 시청자의 프로파일 중 연령과 콘텐츠의 정보인 프로그램의 줄거리를 활용한 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. 본 추천 시스템은 시청자를 연령에 따라 분류한 후, LDA 알고리즘을 이용하여 시청자의 시청 TV 프로그램의 줄거리를 분류된 나이에 따라 각각의 줄거리 토픽 모델로 생성한다. 이를 기준으로 시청자가 원하는 시간대에 방송되는 프로그램들의 줄거리 토픽벡터와 시청자의 선호도 토픽벡터의 유사도를 비교해 가장 유사도가 높은 TV 프로그램을 시청자에게 추천하는 방식이다. 본 논문에서는 연구의 효용성을 검증하기 위해 줄거리만을 사용한 경우와 줄거리와 연령을 동시에 활용한 경우를 비교 실험하였다. 실험을 통해 프로그램의 줄거리만을 사용한 경우보다 연령을 동시에 활용한 경우의 추천 시스템 성능이 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.7
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• pp.1-6
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• 2021

The purpose of this study is to improve the performance of the artificial neural network system for facial image analysis through the image landmark selection technique. For landmark selection, a CNN-based multi-layer ResNet model for classification of facial image age is required. From the configured ResNet model, a heat map that detects the change of the output node according to the change of the input node is extracted. By combining a plurality of extracted heat maps, facial landmarks related to age classification prediction are created. The importance of each pixel location can be analyzed through facial landmarks. In addition, by removing the pixels with low weights, a significant amount of input data can be reduced.

• Journal of IKEEE
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• v.26 no.3
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• pp.494-499
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• 2022

It is reported that genome-wide RNA-seq profiles has potential as biomarkers of aging. A number of researches achieved promising prediction performance based on gene expression profiles. We develop an age prediction method based on the transcriptome of human dermal fibroblasts by selecting a proper age interval. The proposed method executes multiple rules in a sequential manner and a rule utilizes a classifier and a regression model to determine whether a given test sample belongs to the target age interval of the rule. If a given test sample satisfies the selection condition of a rule, age is predicted from the associated target age interval. Our method predicts age to a mean absolute error of 5.7 years. Our method outperforms prior best performance of mean absolute error of 7.7 years achieved by an ensemble based prediction method. We observe that it is possible to predict age based on genome-wide RNA-seq profiles but prediction performance is not stable but varying with age.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.23 no.2
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• pp.388-402
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• 2017

This paper presents an enhancement of the two-step floating catchment area (2SFCA) method for measuring spatial accessibility between three age groups, addressing the problem of uniform access within the catchment by applying multiple impedance function to account for distance decay and by applying weights to different age groups to account for medical service preference. The enhancement is provided to be another special care of the gravity model. When applying this modified three-step floating catchment area to measure the spatial access to emergency medical services in a study area, Chungnam province in South Korea, we find that it reveals the variation of spatial accessibility patterns between cities and rural areas and delineates more spatially explicit medical service shortage areas in southern Chungnam areas, especially remoted local rural areas. Finally, this method may be used to help the health and medical service divisions and the state departments improve designation of medical shortage areas. From the discussions, it is easy to implement in planning spatial policies of medical service and straightforward to be used as a basic, but core element for health and medical strategies in the province.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.4
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• pp.453-459
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• 2020

This research aims to evaluate how each generation experiences easy payment services. Recently, the easy payment service business has been on an upward trajectory and pin-tech companies have introduced various types of products. In this regard, it becomes crucial to understand differences among generations in terms of using those services due to their accessibility and serviceability. Based on the statistical analysis of surveys and in-depth interviews based on Peter Morville's Honeycomb model, this study suggests four ways to improve this payment service. The analysis indicates that those who are older tend to use easy payment services provided by their credit card companies or services which they frequently have already used. Findings of this analysis are expected to find the relationship between ages and payment applications.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.11
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• pp.5771-5777
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• 2013

The need of continuous management for diseases came to the fore as a chronic disease has increased, however, research related to personalized food intake analysis are insufficient. In diabetes risk analysis model of this study, food preferences are calculated by Pearson correlation coefficient that is proven method to assess the similarity, and diabetes risk is computed as a Logistic regression that was used in prevalence studies. For the Significance evaluation of this model, it was verified through t-test at 0.05 level of 52 comparison subjects and 52 control subjects. Both groups were significantly independent (p=0.046 <0.05). This model is a new way to personalized health management, through the application to healthcare system based on web and mobile.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.709-711
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• 2005

컴퓨터 그래픽스 분야의 발전으로 3D 모델의 수가 기하급수적으로 늘고 있다. 기존의 텍스트나 2D 이미지만을 검색하는 시스템으로는 정확한 3D 모델의 검색이 힘들다. 따라서 3D 모델 검색 시스템의 필요성이 대두되고 많은 분야에서 그 정확도와 속도향상을 위한 3D 모델 검색 연산자(Descriptor)와 검색 알고리즘을 개발하기 위한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 VRML 모델을 XML 데이터로 변환하여 3D 모델 검색에 사용하는 것이 주요 목표이다. 검색 방법은 크게 VRML의 노드 분류화를 통한 기본 도형에 대한 검색과 XML로 변환하면서 생성하는 무게중심(Mass-Center)을 이용한 검색 두 가지이다. 즉, 3D 모델 데이터베이스를 구축함으로써 VRML 노드를 통한 분류화와 라벨화된 3D 모델 데이터베이스 지원 등의 장점을 활용한다. 3D 모델을 Key값(Descriptor)을 생성하여 분류화된 XML 데이터로 저장하고, 처리하여 유사도 비교의 대상과 횟수가 많아질수록, 3D 모델을 바로 데이터베이스에서 검색에 사용할 수 있어 검색의 속도와 성능을 보다 증가시킬 수 있다. 보다 복잡한 3D 모델의 유사도 비교에 있어서는 Princeton Shape Benchmark(PSB)[1]에서 정확도가 가장 높게 평가된 방법인 LFD(Light Field Descriptor)[6] 검색 연산자를 사용한다. 이 방법은 3D 모델에서 2D 이미지를 얻어 검색하는 방법으로 많은 2D 이미지 관측점(View-Point)과 관측된 2D 이미지의 적합도를 비교하는 계산량이 많은 단점이 있다. 그래서 3D 모델 검색을 위한 2D 이미지 관측에 있어 x, y, z축 방향의 관측점을 얻는 방법을 제안함으로써 2D 이미지의 관측점을 줄여 계산량을 대폭 감소시키는 장점을 갖는다.것으로 조사되었으며 40대 이상의 연령층은 점심비용으로 더 많은 지출을 하고 있는 것으로 나타났다. 4) 끼니별 한식에 대한 선호도는 아침식사의 경우가 가장 높았으며, 이는 40대와 50대에서 높게 나타났다. 점심 식사로 가장 선호되는 음식은 중식, 일식이었으며 저녁 식사에서 가장 선호되는 메뉴는 전 연령층에서 일식, 분식류 이었으며, 한식에 대한 선택 정도는 전 연령층에서 매우 낮게 나타났다. 5) 각 연령층에서 선호하는 한식에 대한 조사에서는 된장찌개가 전 연령층에서 가장 높은 선호도를 나타내었고, 김치는 40대 이상의 선호도가 30대보다 높게 나타났으며, 흥미롭게도 30세 이하의 선호도는 30대보다 높게 나타났다. 그 외에도 떡과 죽에 대한 선호도는 전 연령층에서 낮게 조사되었다. 장아찌류의 선호도는 전 연령대에서 낮았으며 특히 30세 이하에서 매우 낮게 조사되었다. 한식의 맛에 대한 만족도 조사에서는 연령이 올라갈수록 한식의 맛에 대한 만족도는 낮아지고 있었으나, 한식의 맛에 대한 만족도가 높을수록 양과 가격에 대한 만족도는 높은 경향을 나타내었다. 전반적으로 한식에 대한 선호도는 식사 때와 식사 목적에 따라 연령대 별로 다르게 나타나고 있으나, 선호도는 성별이나 세대에 관계없이 폭 넓은 선호도를 반영하고 있으며, 이는 대학생들을 대상으로 하는 연구 등에서도 나타난바 같다. 주 5일 근무제의 확산과 초 중 고생들의 토요일 휴무와 더불어 여행과 엔터테인먼트산업은 더욱 더 발전을 거듭하고 있으며, 외식은 여행과 여가 활동의 필수적인 요소로써 그 역할을 일조하고 있다. 이와 같은 여가시간의 증가는 독신자들에게는 좀더 많은 여유시간을 가족을 이루고 있는 가족구성원들에게는 가족과의 유대를 강화하는 휴식과 오락의 소비 트렌드를 창출시켰다. 이와 더불어 외식은 식사를 해결하기 위한

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.15 no.4
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• pp.1-10
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• 2023

This study investigated the relative effectiveness of letter-based versus syllable-based measures of speech rate and articulation rate in predicting the articulation score, prosody fluency, and rating sum using "English speech data of Koreans for education" from AI Hub. We extracted and analyzed 900 utterances from the training data, including three balanced age groups (13, 19, and 26 years old). The study built three models that best predicted the pronunciation assessment scores using linear mixed-effects regression and compared the predicted scores with the actual scores from the validation data (n=180). The correlation coefficients between them were also calculated. The findings revealed that syllable-based measures of speech and articulation rates were more effective than letter-based measures in all three pronunciation assessment categories. The correlation coefficients between the predicted and actual scores ranged from .65 to .68, indicating the models' good predictive power. However, it remains inconclusive whether speech rate or articulation rate is more effective.