• Knowledge Management Research
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• v.23 no.3
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• pp.23-44
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• 2022

With the development of blockchain technology, play-to-earn (P2E) games, one of the decentralized applications (dApps), are receiving great social attention. P2E games are positively evaluated as areas with high growth potential based on blockchain technology, and at the same time, they are negatively evaluated as speculative as people can cash P2E game items in the form of cryptocurrency. In this situation, the purpose of this study is to investigate factors affecting the intention to use P2E games. Along with the discussion of hedonic system adoption, we consider the factors with perceived enjoyment, economic incentive, and social influence. In order to verify our research model, data were collected from 350 adults with P2E game experience or recognition, and a structural equation model was carried out. The analysis results find that perceived enjoyment and subjective norm have a significant positive effect on the intention to use P2E games, and economic incentive does not have a significant effect. In addition, peer influence and external influence have a significant positive effect on subjective norm. Drawing on these findings, we present several academic and practical implications for future research.

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.63 no.2
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• pp.102-110
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• 2019

The purpose of this study was to explore the progression levels of science metamodeling knowledge through using questionnaires for 97 students of the gifted in G science academy. As a result of the Rasch model analysis, it was confirmed that the progression levels of the scientific metamodeling knowledge is suitable for the person reliability of 0.71 and the item reliability of 0.96. The progression levels of students' science metamodeling knowledge were classified into 4 stages. First and second levels were considered model to be objective and the third and fourth stages were perceived as subjective. The first level is to view the model as a visual representation of a phenomenon as it is, and the second level is to think that the model corresponds to objective knowledge or theory and is a tool for explanation. The Third level looks at the model as a scientist's exploration tool and fourth level is to think that the model is provisional one and multiple models can coexist in one phenomenon. The progression levels of science metamodeling knowledge of science high school students derived from this study is expected to be used as a reference when constructing a curriculum for science modeling and modeling for gifted students.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.11
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• pp.410-422
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• 2017

The purpose of this study was to investigate the correlation between knowledge related to disease(KRD), illness attitude, and quality of life(QOL) in relation to the Chronic Obstructive Pulmonary Disease(COPD). According to the study result, there were significant differences with regard to KRD in accordance with subjects' education, monthly income, mMRC(modified Medical Research Council) Dyspnea Scale, inhaled bronchodilator and antibiotic treatment. In addition, there were significant differences with respect to illness attitude according to monthly income and mMRC. In case of the QOL, there were significant differences in accordance with age, marital status, monthly income, inpatient status, history of hospital admission, oxygen use, comorbidity, mMRC, and inhaled steroid. It has shown that there was a significant correlation between KRD and QOL(r=-.438, p<.001), illness attitude and QOL(r=.279, p=.001). Thus, it is important to grasp monthly income and mMRC, which are correlated with the three elements in common. As per assessment about COPD patients in the clinical situation, it is necessary to develop a multi-disciplinary approach, health coaching program for improving KRD and having a positive attitude based on the low-income group with taking interest in the circumstances of mMRC as well as objective test results.

• Cement
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• s.40
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• pp.28-31
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• 1971

정보사회에서 경영문제는 경영계획과 의사결정이 큰 비중을 갖는다. 이것은 경영조직과 관리체제와 관련해서 경영자의 전문적 지식과 능력이 크게 작용한다. 경영자가 갖추어야 할 지식의 범위는 넓다. 우선 경영 전반은 물론 경제학수학 통계학 및 컴퓨터학에 대해서 상당한 조예를 요한다. 우리는 경영활동분석에서 오류(error)가 존재할 가능성은 항상 있다. 오류에는 인위적인 오류와 기계적인 오류로 나누어지고 이중에는 불가피한 오류도 있다. 오류의 범위를 가능한 한 줄이는 문제와 분석결과에 대한 해석과 평가가 문제이다. 평가기준은 언제나 상대적인 것이므로 경영자의 주관에 의하여 좌우될 가능성이 있다. 이러한 것은 조직과 관리의 양측면에서 체크해야 한다. 앞으로 전개될 정보사회에 대비해서 다음과 같은 제점에 유의해야 한다. 첫째, 경영조직과 관리체제의 재편성. 둘째, 경영자와 실무자들의 자질향상. 세째, 경영자료의 독자적인 정비. 네째, 컴퓨터 시스팀의 도입. 다섯째, MIS의 도입. 여섯째, 분야별 전문가의 확보와 교육훈련. 일곱째, 정보검색 시스팀에 관한 연구개발. 여섯째, 프로그래밍 개발 등을 조속한 시일내에 착수해야 한다.

• The Journal of Bigdata
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• v.6 no.1
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• pp.51-62
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• 2021

In the field of medical artificial intelligence, there have been a lot of researches on disease prediction and classification algorithms that can help doctors judge, but relatively less interested in artificial intelligence that can help medical consumers acquire and judge information. The fact that more than 150,000 questions have been asked about which hospital to go over the past year in NAVER portal will be a testament to the need to provide medical information suitable for medical consumers. Therefore, in this study, we wanted to establish a classification model that classifies 8 medical subjects for symptom text directly described by patients which was collected from NAVER portal to help consumers choose appropriate medical subjects for their symptoms. In order to ensure the validity of the data involving patients' subject matter, we conducted similarity measurements between objective symptom text (typical symptoms by medical subjects organized by the Seoul Emergency Medical Information Center) and subjective symptoms (NAVER data). Similarity measurements demonstrated that if the two texts were symptoms of the same medical subject, they had relatively higher similarity than symptomatic texts from different medical subjects. Following the above procedure, the classification model was constructed using a ridge regression model for subjective symptom text that obtained validity, resulting in an accuracy of 0.73.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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• pp.440-445
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• 2002

최근 생체인식제품 시장이 활성화됨에 따라 생체인식제품에 대한 객관적인 성능평가가 절실히 요구되고 있는 상황이다. 이미 국외에서는 이러한 추세에 따라 지문, 얼굴, 홍채, 음성 등 각 생체인식제품에 대한 성능평가 기술을 개발하고 있으며, 자국의 생체인식제품에 대한 성능을 개선하는데 도움을 주고 있다. 현재 국내의 경우는 생체인식제품에 대한 객관적인 성능평가 연구기반이 취약한 상태이며, 개발자 자신에 의한 주관적인 평가방법에 따라 자체 시험을 하는데 머물고 있는 실정이다. 이에 따라 본 고에서는 우선적으로 지문인식제품에 대한 국내 적용 가능한 성능평가 항목과 평가방법을 제시하기 위하여 광학식, 반도체식, 열감지식 입력센서별 온도, 습도, 압력, 기만성 측정방법과 인식알고리즘에 대한 성능측정방법을 분석하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.116-121
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• 1997

한국어 문장에서 술어의 역할이 매우 중요하기 때문에 술어의 하위범주화 정보는 한국어 분석 및 생성에서 필수적이다. 그러나 기존의 한국어 술어의 하위범주화 사전은 전문가의 사전지식이나 직관에 의존하여 만들어졌기 때문에 주관적이고 오류의 가능성이 높으며 많은 수작업이 필요했다. 또 영역에 독립적인 하위범주화 정보를 구축하는 작업은 매우 어렵기 때문에 응용영역에 맞는 하위범주화 정보를 쉽게 구축하는 방법이 요구되었다. 본 논문에서는 구문구조부착 말뭉치를 이용하여 전문가의 제한된 개입만으로 통계정보와 명사의 의미정보를 포함하는 술어의 하위범주화 정보 구축 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.25-30
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• 2009

패턴 인식에서 분류기 모형으로 많이 사용되는 퍼지 가중치 평균 분류기는 가중치를 적절히 설정함으로써 뛰어난 분류 성능을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 일반적으로 가중치는 인식 문제 분야의 특성이나 해당 전문가의 지식이나 주관적 경험을 기반으로 설정되므로 설정된 가중치의 일관성과 객관성을 보장하기가 어려운 문제점을 갖고 있다. 따라서 이 논문에서는 퍼지 가중치 평균 분류기의 가중치를 설정하기 위한 객관적 기준을 제시하기 위하여 특징값들 간의 통계적 정보를 이용한 가중치 설정 기법들을 제안하였다. 제안한 기법들을 이용하여 UCI machine learning repository 사이트에서 제공되는 표준 데이터들 중의 하나인 Iris 데이터 세트를 이용하여 실험하고 그 결과를 비교, 분석하였다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.1 no.1
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• pp.43-49
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• 1995

본 논문에서는 초음파 센서와 시각 센서에서 얻은 전방향 센서 데이타를 이용하여 실내 이동 로봇용 국부 유도 항법을 위한 새로운 환경 모델링 방법을 제안한다. 그리고 이 두 종류의 센서 데이타에 포함된 불확실성을 주관적 지식과 퍼지 연산법을 사용하여 정량적으로 다룰 수 있는 센서 융합법을 제안한다. 이 방법을 사용하여, 로봇의 현재 위치와 목표 위치간의 기하학적 관계를 더욱 정확하게 얻을 수 있다. 실험 결과를 통하여 제안된 모델링과 센서 융합법이 실내 이동 로봇 항법에 효과적임을 보였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.424-427
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• 2010

정보화 사회로의 진입이 본격화 되면서 사회의 전반적인 분야에 걸쳐 다양한 용도로 컴퓨터 시스템이 사용되고 있다. 그에 따라 데이터의 방대한 양적 팽창이 이루어졌고, 이러한 데이터를 유용한 정보와 지식으로 바꿔야 하는 필요성들이 생겨났다. 이에 데이터 마이닝이라는 개념이 등장했고 현재 점점 더 많은 분야에서 사용되고 있고 다양한 각도에서 활발한 연구가 진행되고 있다. 현재 어장의 예측 방법은 주관적인 경험에 대부분 의존하고 객관적인 신뢰성이 떨어진다. 이에 본 논문은 데이터 마이닝 기법을 적용하여 데이터베이스의 정보를 이용해 어종별로 가장 빈번하게 이용되어지는 어장을 선별해 주는 기법을 제안한다.