• The Journal of Korean Academy of Sensory Integration
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• v.21 no.2
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• pp.1-11
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• 2023

Objective : The purpose of this study was to investigate the effects of computerized cognitive rehabilitation on the attention of children with autism spectrum disorder (ASD). Methods : A multiple-baseline design was used in combination with a single-subject experimental research design. A total of 15 sessions were conducted three times a week, each lasting for 30 minutes. The maintenance and selective attention tests in the attention area of the computerized cognitive rehabilitation program were evaluated in random order after each session was completed. To evaluate the participants' selective attention, star cancellation tests was performed as pre- and post-tests. Results : After the computerized cognitive rehabilitation intervention, the accuracy of the participants' attention improved in terms of the maintenance and selective attention tests. In the analysis involving the two standard deviation bands, participants 1 and 2 showed a significant improvement, whereas participant 3 did not show a significant improvement, although the average value improved. Conclusion : The results of this study confirmed that cognitive rehabilitation involving a computerized cognitive rehabilitation program had a positive effect on the attention of three children with ASD.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.5
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• pp.167-173
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• 2023

The purpose of this study was to analyze the accuracy of artificial respiration and chest compressions using CPR mannequins for university students. First, in the number of chest compressions, subjects A, F, H, I, and J showed similar numbers from 60 to 63, respectively, which were much lower than the standard. Subjects B, D, E, and G showed 90 to 91 times, maintaining the normal range. However, C was rather high with 119 times. Second, the depth of chest compression was 58.60mm, and most of them were deeply compressed. Subject C was close to normal at 51mm, and subjects A to J were significantly higher at 55mm to 62mm. The reason seems to be the result of an unstable psychological state with no experience of chest compressions and a lack of self-confidence. Third, in terms of accuracy, subject E showed the lowest accuracy at 12%, and A~J showed 33%~80%. Experiment subject B showed 95% accuracy, which seems to be the result of D accurately recognizing the chest compression point through theoretical training during military service.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.13 no.4
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• pp.721-732
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• 2010

As increasing of electrical device usage, social concerns about the possible effects of 60Hz electromagnetic fields (EMF) on human health have increased. The number of people with self-attributed electromagnetic hypersensitivity (EHS) who complain of subjective symptoms such as headache, insomnia etc. also increased. However, we don't know whether the EHS results from psychological factor or real perception to the electromagnetic field. In this study, we simultaneously investigated physiological changes(heart rate, respiration rate, heart rate variability, alpha and beta waves in EEG), subjective symptoms and perception accuracy to assess origins of subjective symptoms according to the EMF exposure. Experiment consists of real and sham sessions and 60Hz 12.5uT magnetic field was on(real) or off(sham) to 15 EHS and 16 nonEHS. As the results, EMF exposure did not have any effects on physiological parameters or subjective symptoms for both groups. There was also no evidence that EHS group perceived the EMFs correctly than the control group. Therefore, the origins of subjective symptoms is not the 60Hz magnetic field but psychological factors.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.125-127
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• 2016

본 논문에서는 IoT(Internet of Things) Device와 스마트폰을 이용하여 사용자의 상황을 인지하고 상황에 적합한 상품을 추천하는 추천시스템을 제안한다. 기존 추천시스템과 다르게 제안하는 IoT 환경에서의 추천시스템은 IoT Device와 스마트폰에서 얻을 수 있는 날씨, 위치, 사용자 정보 등을 파악하여 추천하는 것으로 다양하고 많은 데이터를 제공하므로 정확도를 높일 수 있다. 베이지안 네트워크(BN, Bayesian Network)는 불확실성을 효율적으로 관리하고 정확도와 실시간성을 높일 수 있는 방법으로, 상품의 특징에 따라 종류를 분류하여 추론하고 선호도가 높은 상품의 종류를 추천하는 시스템을 제안한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.1
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• pp.35-46
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• 1998

In the Information Retrieval System. the relevance of retrieved items is determined by the judgement of the user and thus the evaluation of the system efficiency counts on the cognizance of users to some extent. The relevance feedback mechanism provides a device allowing iterative searches during which the query can be modified and refined based on user input from the relevant documents. The feedback system are generally reported to outperform non-feedback systems. The procedures and algorithms to implement the feedback mechanism are surveyed in this paper.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.317-320
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• 2017

개체명 인식은 자연어 문장에서 장소, 제작물, 사람 등 분류를 통한 의미 부여가 가능한 단어를 파악하는 기술로서 의미 분석을 위한 핵심 기술이다. 현재 많은 개체명 분석 관련 연구들은 형태소 분석 결과에 의존적인 형태를 갖고 있어서, 형태소 분석 결과의 정확성이 개체명 분석 결과의 성능에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 형태소 분석 과정을 거치지 않는 음절 기반의 개체명 분석 기술을 제안하여 형태소 분석의 정확도가 낮은 통신어, 신조어 분석 성능을 향상하였다. 또한, 자동화된 방법으로 음절 단위 개체명 말뭉치 및 개체명 사전을 구축하는 프로세스를 정의하여 개체명 분석의 정확도 향상 및 인지 범주의 확대를 도모하였다. 본 연구에서 제안한 개체명 인식 기술은 한국어 개체명 표준에 기반한 129가지의 개체명 분류가 가능하며, 이는 자연어 처리 기술이 필요한 산업계에서 상용화하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.853-854
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• 2014

서비스 산업에 있어 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 기존의 설문조사를 이용한 방법은 자발적이고 즉각적인 고객의 의견을 수집하는데 한계가 있어 최근에는 서비스의 즉각적이고 사실적인 피드백을 얻기 위해서 조사에 대한 인지 없이 능동적이고 자발적으로 작성한 소셜미디어 상의 게시글을 수집하고 분석하는 방법을 이용하여 고객의 피드백을 파악하고 있다. 본 연구에서는 이러한 소셜 미디어상의 빅데이터 정보를 분석하는 기술의 적합성을 평가하는 방법을 제안한다. 수집 적합성 평가는 사전 설정된 수집규칙에 의해 수집된 수집데이터에 대한 검증방안을 수립하고 샘플링 조사를 수행하여 목표 수준의 정확도가 이루어지지 않을 경우 수집엔진에 대한 기능 보완 및 수집 주기 재설정 등 수집 규칙을 재설정하고 샘플조사 범위를 확대하여 평가하는 일련의 과정 반복을 통해 수집 정확도를 향상시킨다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.356-358
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• 2022

추천 시스템에서 사용되는 피드백은 단일 클래스와 다중 클래스 피드백으로 구분할 수 있다. 추천 시스템을 위한 지식 증류 기법들은 단일 클래스 환경에서 주로 연구되어 왔다. 우리는 다중 클래스 환경에서 또한 추천 시스템을 위한 최신 지식 증류 기법들이 효과적인지에 대해 알아보고자 하며, 해당 방법들 간의 추천 정확도를 비교해보고자 한다. 추천 시스템에서 보편적으로 사용되는 데이터 셋들을 기반으로 한 실험들을 통해 추천 시스템을 위한 지식 증류 기법들은 같은 조건의 기본적인 추천 시스템에 비해 정확도가 최대 193%까지 개선되는 것을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.836-838
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• 2024

본 논문은 현대 사회에서 급증하는 VPN의 악용 가능성을 인지하고 VPN과 Non-VPN 트래픽 구별의 중요도를 강조한다. 전통적인 포트 기반 분류와 패킷 분석 접근법의 한계를 넘어서기 위해 트래픽 플로우 특징과 인공지능(AI) 기술을 결합하여 VPN과 Non-VPN 프로토콜을 구별하는 새로운 방법을 제안한다. 직접 수집한 패킷 데이터셋을 사용하여 트래픽 플로우 특징을 추출하고, 패킷의 페이로드와 결합해 이미지를 생성한다. 이를 CNN 모델에 적용함으로써 높은 정확도로 프로토콜을 구별한다. 실험 결과, 제안된 방법은 99.71%의 높은 정확도를 달성하여 트래픽 분류 및 네트워크 보안 강화에 기여할 수 있는 방법론임을 입증한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.5 no.9
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• pp.237-246
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• 2016

DIBR (Depth Image Based Rendering) is a multimedia technology that generates the virtual multi-view images using a color image and a depth image, and it is used for creating glasses-less 3-dimensional display contents. This research describes the effect of depth accuracy about the objective quality of DIBR-based multi-view images. It first evaluated the minimum depth quantization bit that enables the minimum distortion so that people cannot recognize the quality degradation. It then presented the comparative analysis of non-uniform domain-division quantization versus regular linear quantization to find out how effectively express the accuracy of the depth information in same quantization levels according to scene properties.