• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.28 no.7
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• pp.1259-1266
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• 2022

Recently, due to the specialization of structural design standards and evaluation methods, the classification rules are being integrated. A good example is the common international rules (CSR). However, detailed regulations are presented only for the cargo hold area where the longitudinal load is greatly applied, and no specific evaluation guidelines exist for the bow and stern structures. Structural design of the mentioned area is carried out depending on the design experience of the shipbuilder, and because no clear standard exists even in the classification, determining the root cause is difficult even if a structural damage problem occurs. In this study, an engineering-based solution was presented to identify the root cause of representative cases of buckling damage that occurs mainly in the stern. Buckling may occur at the panel wall owing to hull girder bending moment acting on the stern structure, and the plate thickness must be increased or vertical stiffeners must be added to increase the buckling rigidity. For structural strength verification based on finite element analysis modeling, reasonable solutions for load conditions, boundary conditions, modeling methods, and evaluation criteria were presented. This result is expected to be helpful in examining the structural strength of the stern part of similar carriers in the future.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.1064-1068
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• 2009

인지모델(Cognitive Model)에 의한 사용성 평가는 실제 실험에 의한 방법에 비해 시간, 노력, 비용을 절감할 수 있다. 여러 인지모델 중 ACT-R(Adaptive Control of Thought Rational)은 인간의 모든 인지과정을 상세하게 묘사할 수 있어 다른 모델보다 정확히 인간의 과제 수행을 정량적으로 예측할 수 있다. 그러나 ACT-R 모델을 수립하기 위해서는 인간의 지각, 주의, 기억 인출 등의 처리 과정과 행동 선택 및 수행에 필요한 과제 수행 규칙을 매우 상세하게 분석 및 기술해야 하기 때문에, GUI(Graphic User Interface) 환경에서 운용되는 메뉴 인터페이스와 같이 다양한 시각적 정보의 처리가 요구되는 과제에 대한 모델을 수립하는데는 많은 시간과 노력이 요구된다. 이에 본 연구에서는 GUI 환경에서 전문가 수준의 과제 수행을 예측할 수 있는 간략화한 ACT-R 모델 수립 방안을 제안하고, 이를 이용하여 상용 통계 분석 소프트웨어의 과제 수행도를 예측하였다. 그 결과 실제 실험을 통한 측정 결과와 간략화한 ACT-R 모델의 예측 결과가 잘 일치하였으며 본 연구에서 제시한 간략화한 ACTR 모델이 메뉴 인터페이스의 사용성 평가에 효율적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.271-282
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• 2000

본 연구의 목적은 데이터마이닝 기법을 임상적으로 중요한 위치를 차지하고 있는 고혈압 환자의 특성과 치료에 따른 예후를 예측할 수 있는 지식을 발굴하고 이의 임상적용의 타당성을 검증하여 의사결정지원시스템을 개발하고 이의 유용성을 평가하는데 있다. 이에 연세대학교 의과대학 부속 세브란스 병원의 환자를 대상으로 로지스틱 회귀분석을 이용하여 혈압조절상의 위험요인의 규명하고, 의사결정나무분석을 통해 치료약제별 혈압조절군과 비조절군의 특성을 도출하고 각 대상군을 결정짓는 규칙을 생성하였으며, 이를 활용한 의사결정지원시스템의 개발 및c 평가를 시행하였다. 그 결과 기존 임상이론만을 활용한 시스템의 처방에 의한 혈압조절군보다 데이터마이닝 기법을 활용한 시스템의 처방에 의한 혈압조절군의 비율이 전체적으로 더 높게 나타남을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 우리나라 현실에 부합되는 고혈압 진료지침을 개발하고 적용, 평가하는데 기여할 수 있을 것으로 판단되며, 이와 같은 의사결정지원 시스템을 운영을 통해 실제 임상 진료에 적용해 봄으로써 그 효과와 실증적 가치를 창출할 수 있을 것이다.

• Computational Structural Engineering
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• v.10 no.3
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• pp.7-14
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• 1997

본 고에서는 설계자가 초기 설계시 적용할 수 있는 간이피로해석방법에 대하여 기술하였으며, 특히 선체의 각 구조상세에 대하여 산정된 응력집중계수를 이용하여 피로수명을 쉽게 평가할 수 있는 집중응력방법을 정립하였다. 이 집중응력방법을 사용하면 모든 구조상세에 대하여 한개의 S-N 선도를 적용하게 되므로 일관성 있는 피로상도해석을 수행할 수 있다. 또한 피로수명에 큰 영향을 미치는 파랑하중은 설계조건에 주어진 선급규칙에 따라 계산되어진다. 선체구조의 피로강도평가 기술은 계측, 실험, 해석 및 경험을 포함하는 광범위하고 포괄적이면서 정밀함을 요구하는 종합기술이지만 여기에는 많은 불확실성이 내포되어 있다. 따라서 이를 구명하고 모든 선체구조에 적용할 수 있는 신뢰성 있는 피로강도 평가기술을 개발하기 위하여는 실선계측을 통한 피로하중규명 선체구조에 적용할 수 있는 피로강도 Data base개발, 균열진전해석 등 많은 과제에 대한 집중적인 연구가 계속 수행되어야 한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2423-2426
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• 2003

음성합성은 합성방식에 따라 파형부호화법, 신호원부호화법, 혼성부호화법으로 분류할 수 있다. 특히 고음질 합성을 위해서는 파형부호화를 이용한 합성방식이 적합하다 하지만 파형부호화를 이용한 합성법은 여기 성분과 여파기 성분을 분리하지 않고 처리하기 때문에 음절단위나 음소단위의 합성기법으로는 바람직하지 못하다. 따라서 파형부호화법을 규칙에 의한 합성에 적용되도록 음원피치를 변경시키기 위한 피치 변경법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 스펙트럼 왜곡을 최소화하기 위해 서브 선형근사에 의하여 스펙트럼 평탄화 시킨 후 스펙트럼 스케일링을 이용하여 피치를 변경하는 방법에 대하여 제안하였다. 기존 방법인 LPC법, Cepstrum법과 비교하여 어느 정도의 우수성을 보이는지 평가하였고 평가방법은 각각의 평탄화 된 신호의 분산을 구하여 평탄화의 정도를 측정하였다. 이때 평탄화 된 신호는 최고점이 영이 되도록 정규화 시키고 평균이 영인 분산을 계산하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 스펙트럼 왜곡율을 측정하여 본 결과 평균 스펙트럼 왜곡율은 평균 2.12％ 이하로 유지되었으며 실험결과 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 보여주었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.986-987
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• 2017

사용자의 온라인 활동을 추적하는 트래커나 무분별한 광고 등 웹 브라우저의 사용성을 해치는 콘텐츠를 차단하는 웹 브라우저의 기능에 대한 요구는 크게 증가하고 있다. 일부 데스크탑 브라우저 및 모바일 브라우저에서 확장 기능으로 컨텐츠 차단 및 광고 차단 기능을 제공하고 있으며, 삼성 모바일 브라우저인 삼성 인터넷에서도 EasyList의 규칙을 따르는 확장 기능으로 콘텐츠 차단 기능을 구현 적용하였다. 이에 웹 브라우저의 중요 사용성 항목인 페이지 로딩 시간, 전류 소모량의 성능평가를 진행하였다. Alexa top 30 사이트를 기준으로 성능평가를 진행한 결과 페이지 로딩속도는 11.5%, 전류소모량은 16%가 개선되는 것을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.6
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• pp.455-463
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• 2010

In this paper, we present an approach to sentence boundary detection for web documents that builds on statistical-based methods and uses rule-based correction. The proposed system uses the classification model learned offline using a training set of human-labeled web documents. The web documents have many word-spacing errors and frequently no punctuation mark that indicates the end of sentence boundary. As sentence boundary candidates, the proposed method considers every Ending Eomis as well as punctuation marks. We optimize engine performance by selecting the best feature, the best training data, and the best classification algorithm. For evaluation, we made two test sets; Set1 consisting of articles and blog documents and Set2 of web community documents. We use F-measure to compare results on a large variety of tasks, Detecting only periods as sentence boundary, our basis engine showed 96.5% in Set1 and 56.7% in Set2. We improved our basis engine by adapting features and the boundary search algorithm. For the final evaluation, we compared our adaptation engine with our basis engine in Set2. As a result, the adaptation engine obtained improvements over the basis engine by 39.6%. We proved the effectiveness of the proposed method in sentence boundary detection.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.1
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• pp.97-106
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• 2014

The development of big data technology was to more accurately predict diversified contemporary society and to more efficiently operate it, and to enable impossible technique in the past. This technology can be utilized in various fields such as the social science, economics, politics, cultural sector, and science technology at the national level. It is a prerequisite to find valuable information by data mining techniques in order to analyze big data. Data mining techniques associated with big data involve text mining, opinion mining, cluster analysis, association rule mining, and so on. The most widely used data mining technique is to explore association rules. This technique has been used to find the relationship between each set of items based on the association thresholds such as support, confidence, lift, similarity measures, etc.This paper proposed cosine net confidence as association thresholds, and checked the conditions of interestingness measure proposed by Piatetsky-Shapiro, and examined various characteristics. The comparative studies with basic confidence and cosine similarity, and cosine net confidence were shown by numerical example. The results showed that cosine net confidence are better than basic confidence and cosine similarity because of the relevant direction.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.10
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• pp.1195-1206
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• 2015

For the management of a knowledge system, systems that automatically infer and manage scalable knowledge are required. Most of these systems use ontologies in order to exchange knowledge between machines and infer new knowledge. Therefore, approaches are needed that infer new knowledge for scalable ontology. In this paper, we propose an approach to perform rule based reasoning for scalable SHIF ontologies in a spark framework which works similarly to MapReduce in distributed memories on a cluster. For performing efficient reasoning in distributed memories, we focus on three areas. First, we define a data structure for splitting scalable ontology triples into small sets according to each reasoning rule and loading these triple sets in distributed memories. Second, a rule execution order and iteration conditions based on dependencies and correlations among the SHIF rules are defined. Finally, we explain the operations that are adapted to execute the rules, and these operations are based on reasoning algorithms. In order to evaluate the suggested methods in this paper, we perform an experiment with WebPie, which is a representative ontology reasoner based on a cluster using the LUBM set, which is formal data used to evaluate ontology inference and search speed. Consequently, the proposed approach shows that the throughput is improved by 28,400% (157k/sec) from WebPie(553/sec) with LUBM.

• Therapeutic Science for Rehabilitation
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• v.9 no.1
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• pp.91-99
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• 2020

Objective : The purpose of this study was to investigate the effects of the IOPI articulator strength training program on articulator(tongue and lip) muscle strength, numbers of /l, s, ʨ/ articulation accuracy, articulatory numbers, articulation regularity and accuracy in the alternate motion rates, and sequential motion rate changes in patients with spastic dysarthria. Methods : Three cases of patients with spastic dysarthria living in Jeju, Korea, were included in this study. A single subject design was selected to study changes in articulator(tongue and lip) muscle strength, numbers of /ㄹ, ㅅ, ㅈ/ articulation accuracy, articulatory numbers, articulation regularity and accuracy in the alternate motion rates and sequential motion rates. Results : After the articulator strength training program was conducted on patients with spastic dysarthria, there were positive changes in articulator(tongue and lip) muscle strength, numbers of /ㄹ, ㅅ, ㅈ/ articulation accuracy, articulatory numbers, articulation regularity and accuracy on the alternate motion rates and sequential motion rates. Conclusion : Our findings suggest that IOPI articulator strength training program could be very useful for the most representative childeren with cerebral palsy if conducted in various subtypes of dysarthric patients and linked with articulatory function training with IOPI at home.