• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.10 no.2
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• pp.26-33
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• 2009

The required level of detail in scheduling depends on the stages in the construction life-cycle. The objective of this study is to provide a Standardized Schedule Model (SSM) with an aim to facilitate the estimating of construction duration in the planning stage. The SSM modularizes work items; establishes relations between preceding and succeeding activities; and calculates approximate construction duration. The estimated duration of the SSM was compared with the detailed duration from the commercial scheduling tool using actual work activities. The difference showed to be ranged between -3.1% and +15%, which demonstrates that the SSM can be feasibly applied to the approximate estimation of construction duration.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.220-224
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• 2000

데이터 마이닝란 대량의 실제 데이터에서 묵시적이고 잠재적으로 유용한 정보를 추출하는 작업이다. 본 논문에서 서로 관계가 정의되지 않은 데이터베이스의 각 테이블간에서 필요한 정보를 추출 또는 가공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 사용한다. 마이닝 기법인 연관 규칙은 어떤 사건이 일어나면 다른 사건이 일어나는 관련성을 의미하는 것이고, 제시된 규칙 기반의 데이터 마이닝 기법은 연관 규칙의 한 분야로서 데이터를 규칙 맞게 분류하는 기법이다. 이런 마이닝 기법을 구현하기 위해 인공지능 분야의 규칙 기반의 전문가 시스템을 사용하였고, 실 시스템인 GDS(Grating automatic Drawing System)에 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.891-894
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• 2004

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 발생되는 웹 서비스들의 컨텍스트와 웹 서비스간의 연관 관계를 워크플로우(workflow) 형태로 기술하기 위한 XML 기반 언어인 uWDL (Ubiquitous Workflow Definition Language)을 소개한다. uWDL은 유비쿼터스 환경에서 이종(heterogeneous)형태로 존재하는 서비스 요소(element)들을 워크프로우 방식으로 표현할 수 있다. 또한, uWDL은 유비쿼터스 환경의 웹 서비스를 수행하는 워크플로우 시나리오가 uWDL 문법에 맞게 작성될 수 있도록 uWDL용 DTD를 설계하였고, uWDL 문서의 유효성(validation) 검사를 위한 uWDL 파서를 설계하였다. 유비쿼터스 환경에서 발생하는 웹 서비스 개발을 위해, 개발자는 uWDL을 이용하여 유비쿼터스 환경의 사용자 특성을 고려해 그에 맞는 서비스들의 관계를 워크플로우 형태로 쉽게 기술할 수 있고, 응용 프로그램이 요구하는 웹 서비스들 간의 연관 관계를 컨텍스트 기반으로 정확히 기술함으로써 작업을 통합하고 자동화를 이룰 수 있다.

• Therapeutic Science for Rehabilitation
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• v.12 no.3
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• pp.61-77
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• 2023

Objective : This study analyzed the correlation between cognitive function and oral health-related quality of life (OHQoL). Methods : Demographic and clinical characteristics were extracted and utilized for subjects aged 45 years or older who participated in the 8th Korean Longitudinal Study on Aging in 2020. The dependent variable was the Geriatric Oral Health Assessment Index, and the independent variable was the level of cognitive function classified by the Mini-Mental State Examination scores. The analysis method used inverse probability of treatment weighting (IPTW). Then, the association between cognitive function and OHQoL was analyzed by multiple regression analysis. Results : Among the participants, 4,367 (71.40%) had normal cognition, 1,155 (18.89%) had moderate cognitive impairment, and 594 (9.71%) had severe cognitive impairment. As a result of analysis by applying IPTW, there was a negative correlation between the cognitive function group and OHQoL (normal vs. moderate: β = -2.534, p < .0001; normal vs. severe: β = -2.452, p < .0001). Conclusion : After propensity score matching, mild cognitive impairment showed a more negative association than severe cognitive impairment. Therefore, patients with cognitive impairment require oral health management education to improve OHQoL regardless of the level of cognitive impairment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.276-279
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• 2011

문서 내에 존재하는 개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현하는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 트리 커널 기법에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험 결과 구절 구조 정보를 이용하는 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관계 인스턴스에 대한 구절 구조 정보뿐만 아니라 개체 간의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴 또한 관계 추출 작업에 매우 유용한 정보임을 입증하고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.211-212
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• 2022

본 연구에서는 경기도 일대 2곳의 대형 아파트 현장의 외국인 작업자 165부의 유효 설문지를 바탕으로 외국인 작업자들의 습관적 행위, 공격성, 상황회피, 심리불안 요인이 위험행동과 안전사고 위험지수에 미치는 영향 관계를 가설검증을 통해 습관적 행위, 공격성, 상황회피 및 심리불안 요인은 위험행동에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 습관적 행위 요인은 안전사고 위험지수에도 영향을 주는 것으로 나타났다. 하지만 공격성, 상황회피, 심리불안 요인은 안전사고 위험지수에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러나 위험작업 행동은 안전사고 위험지수에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 개인적인 성향과 연관이 있는 습관적 행위, 공격성, 상황회피 및 심리불안의 상태가 위험작업으로 발전할 수 있고, 이러한 위험작업행동은 안전사고로 이어질 수 있는 결과를 알 수 있었다. 따라서 외국인 건설현장 작업자의 증가로 인한 안전사고의 증가 문제는 외국인 작업자 때문이기 보다는 외국인 작업자 개인의 성향에 초점을 둘 필요성이 있다고 판단되며, 각 사업장에 직접 투입된 외국인근로자의 성향분석과 그에 따른 개선방안을 도출하면 사고를 줄일 수 있을 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.262-264
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• 2000

텍스트 문서 분류는 텍스트 형태로 주어진 문서를 종류별로 구분하는 작업으로 웹페이지 검색, 뉴스 그룹 검색, 메일 필터링 등이 분야에 응용될 수 있는 기반 작업이다. 지금까지 문서를 분류하는데는 k-NN, 신경망 등 여러 가지 기계학습 기법이 이용되어 왔다. 이 논문에서는 베이지안망을 이용해서 텍스트 문서 분류를 행한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 DAG 형태인 망 구조와 각 노드에 연관된 지역확률분포로 구성된다. 그래프 모델을 사용할 경우 학습에 이용되는 각 속성들간의 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 실험 데이터로는 Reuters-21578 문서분류데이터를 이용했으며 베이안망의 성능은 나이브 베이즈 분류기와 비슷했다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.1
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• pp.172-182
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• 2008

Application Contents of based on a workflow process unit in grid system is a practical work to solve the problem. To construct cooperation environment is very important because the contents are deployed and executed. And the most of cooperation is executed by workflow. Globus toolkit is the middleware for cooperation process in grid environment. However the middleware only provides basic services for constructing grid, not workflow that can provides cooperation, job scheduling, application contents management. Also Globus toolkit is suitable for huge gird community but small size pc based grid community. Therefore, this paper proposes the efficient application contents deployment system for small sizes cooperation. This system supports efficient cooperation environment with Application contents deployment and resource management provided in grid community. Also it presents information and association relation among application contents with association dictionary among application contents based on workflow process unit, and utilizes this as information for application contents deployment.

• 월간산업보건
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• s.379
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• pp.9-16
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• 2019

2-부톡시에탄올(2-butoxyethanol)에 대한 생물학적 노출지수 설정에 필요한 자료는 상당수 존재한다. 다양한 실험실 및 직업적 현장연구는 2-butoxyethanol에 노출된 후 소변에서 butoxyacetic acid의 배설을 조사하여 생물학적 노출지수를 구축할 데이터베이스를 제공하였다. 실험실 연구는 작업시간 동안보다는 짧은 시간을 노출시킨다. 휴식 중에 실시한 실험 자료들을 20ppm에 8시간 노출로 외삽하면 작업시작 종료 시점의 소변 중 butoxyacetic acid의 농도가 각각 192, 272, 190 mg/g creatinine이었다. 작업부하 30 watts와 50 watts의 연구 결과를 외삽하면 각각 304 butoxyacetic acid/g creatinine과 313 butoxyacetic acid/g creatinine이었다. 작업현장 연구는 소변을 가수분해시킨 후 총 butoxyacetic acid의 검출 범위가 광범위할 것으로 예상된다. 이러한 외삽의 결과는 일반적으로 1ppm 미만의 노출에서 나온 것이라는 점에 유의해야 한다. 피부 흡수의 가능성과 2-butoxyethanol의 상대적으로 낮은 휘발성을 감안할 때 현장 연구에서는 피부 경로가 흡입 연구보다 더 중요할 수 있다. 따라서 현장 조사는 휴식을 취한 자원봉사자를 대상으로 실시한 흡입 연구와 비교하면 소변 중 butoxyacetic acid 농도를 과대평가하는 경향이 있다. 활용 가능한 시뮬레이션 연구에서 휴식 시 2-butoxyethanol의 TLV-TWA 20ppm에 8시간 전신(흡입과 피부) 노출되는 경우 가수분해된 총 butoxyacetic acid가 210 mg/g creatinine이 예상되고 작업부하 50 watts에서는 373 mg/g creatinine이 예측된다. 50 watts의 작업량으로 20ppm에서 8시간 노출되는 경우 생물학적 노출지수(BEI)는 약 400 mg/g creatinine일 것이다. 그러나 생물학적 노출지수는 외삽에 대한 불확실성, 심각한 피부 노출 및 작업장 노출평가 자료의 부족을 반영하여 200 mg butoxyacetic acid/g creatinine으로 설정하였다. 인용한 자료들의 한계에도 불구하고 자원 봉사자 연구와 시뮬레이션 연구의 자료들이 일치성이 있었다. 연구에 따르면 butoxyacetic acid는 측정 가능한 양으로 존재하며 작업 교대 중에 검출될 수 있는 충분한 시간의 반감기를 가지고 있다. Sakai 등의 연구 자료와 일부 모델링 자료에서 노출농도가 높은 경우 주중에 약간의 축적 가능성을 보고하였지만 작업장에서 일반적으로 노출되는 농도 범위에서는 누적이 예상되지 않으며 작업 종료 후에 소변시료를 채취하는 것이 바람직하다. 대다수의 연구에서 소변 중 butoxyacetic acid 농도 수준의 개인 간 다양성을 보고하였다. 또한 대부분의 작업현장 연구에서는 2-butoxyethanol의 주변 환경 농도수준과 소변 중 butoxyacetic acid 수준에 유의한 상관관계를 발견하지 못하였다. 상호 연관성이 결여된 원인은 대부분 피부 노출의 영향으로 추정하였다. 개인 보호 장갑을 착용한 근로자들에게서는 유의한 상관관계가 발견되었다.

• 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.