• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.169-172
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• 2022

재난안전 분야의 기술개발 동향을 파악하고 지적 관계를 분석하기 위한 연구에서 신뢰성과 최신성을 겸비한 학술정보를 활용하는 것은 매우 유용하다. 기존의 논문 기반 계량정보분석 연구에서는 관련 분야의 학술지와 키워드를 중심으로 분석 대상 논문을 선별하여 연구재료로 사용하였다. 본 논문에서는 재난안전 분야의 보다 세부적인 연구 특성 파악을 위해 국내 대학기관의 방재 및 안전공학 학과에 소속된 저자들의 논문 정보를 대상으로 기관식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류. 표준산업분류를 매핑하고 주요 측면별로 분석 연구를 수행하였다. 분석 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황과 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 연구 결과는 향후 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 전문가 식별과 추천에 활용이 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.343-344
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• 2023

과학기술 문헌을 활용한 계량정보분석에서 학과정보의 활용은 매유 유용하다. 본 논문에서는 한국과학기술인용색인데이터베이스에 등재된 국내 학술지 논문에 출현하는 대학기관 소속 저자의 학과정보를 추출하고 데이터 정제 및 학과유형 분류 처리를 통해 학과정보 데이터셋을 구축하였다. 학과정보 데이터셋을 학습데이터와 검증데이터로 이용하여 딥러닝 기반의 자동분류 모델을 구현하였으며, 모델 성능 평가 결과는 한글 학과정보 기준 98.6%와 영문 학과정보 기준 97.6%의 정확률로 측정되었다. 향후 과학기술 분야별 지적관계 분석 및 논문 주제분류 등에 학과정보 자동분류 처리기의 활용이 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.144-151
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• 2021

딥러닝의 등장으로 자동 음성 인식 (Automatic Speech Recognition) 기술은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 가장 중요한 요소로 자리 잡았다. 그러나 아직까지 유사 발음 오류, 띄어쓰기 오류, 기호부착 오류 등과 같이 해결해야할 난제들이 많이 존재하며 오류 유형에 대한 명확한 기준 정립이 되고 있지 않은 실정이다. 이에 본 논문은 음성 인식 시스템의 오류 유형 분류 기준을 한국어에 특화되게 설계하였으며 이를 다양한 상용화 음성 인식 시스템을 바탕으로 질적 분석 및 오류 분류를 진행하였다. 실험의 경우 도메인과 어투에 따른 분석을 각각 진행하였으며 이를 통해 각 상용화 시스템별 강건한 부분과 약점인 부분을 파악할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1496-1499
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• 2008

DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭 및 시스템 자원 등을 고갈시킴으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발하기 때문에, 신속한 공격 탐지와 공격유형별 분류는 안정적인 서비스 제공 및 시스템 운영에 필수요건이다. 본 논문에서는 1) 데이터마이닝의 대표적인 분류 모델인 C4.5 알고리즘을 기반으로 SNMP MIB 정보를 사용하여 트래픽 폭주공격을 탐지하고 각 공격유형별 분류를 수행하는 시스템을 설계 및 구현하였다; 2) C4.5에서 추가적으로 제공하는 동작원리에 관한 규칙들을 상세히 분석함으로써 공격탐지 및 공격유형별 분류에 관한 시스템의 의미론적 해석을 시도하였다; 3) C4.5는 주어진 SNMP MIB의 속성들의 정보이익 값을 이용하여 예측모형을 구축하는 알고리즘으로, 특징선택 및 축소의 효과를 추가적으로 얻었다. 따라서 시스템의 운용 시, 제안된 모델은 전체 13개의 MIB 정보 중 5개의 MIB 정보만을 사용하여 보다 신속하고, 정확하며, 또한 가벼운 공격탐지 및 공격유형별 분류를 수행함으로써 네트워크 시스템의 자원관리와 효율적인 시스템 운영에 기여하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.4
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• pp.53-63
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• 2023

The utilization of department information in bibliometric analysis using scientific and technological literature is highly advantageous. In this paper, the department information dataset was built through the screening, data refinement, and classification processing of authors' department type belonging to university institutions appearing in academic journals in the field of science and technology published in Korea, and the automatic classification model based on deep learning was developed using the department information dataset as learning data and verification data. In addition, we analyzed the co-authorship structure and network in the field of computer science using the department information dataset and affiliation information of authors from domestic academic journals. The research resulted in a 98.6% accuracy rate for the automatic classification model using Korean department information. Moreover, the co-authorship patterns of Korean researchers in the computer science and engineering field, along with the characteristics and centralities of the co-author network based on institution type, region, institution, and department type, were identified in detail and visually presented on a map.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.10
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• pp.43-57
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• 2022

In this paper, we propose a method of analyzing research papers published by researchers belonging to university departments in the field of disaster & safety for the scientometric analysis of the research status in the field of disaster safety. In order to conduct analysis research, the dataset constructed in previous studies was newly improved and utilized. In detail, for research papers of authors belonging to the disaster prevention and safety engineering type department of domestic universities, institution identification, cited journal identification of references, department type classification, disaster safety type classification, researcher major information, KSIC(Korean Standard Industrial Classification) mapping information was reflected in the experimental data. The proposed method has a difference from previous studies in the field of disaster & safety and data set based on related keyword searches. As a result of the analysis, the type and regional distribution of organizations belonging to the department of disaster prevention and safety engineering, the composition of co-authored department types, the researchers' majors, the status of disaster safety types and standard industry classification, the status of citations in academic journals, and major keywords were identified in detail. In addition, various co-occurrence networks were created and visualized for each analysis unit to identify key connections. The research results will be used to identify and recommend major organizations and information by disaster type for the establishment of an intelligent crisis warning system. In order to provide comprehensive and constant analysis information in the future, it is necessary to expand the analysis scope and automate the identification and classification process for data set construction.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.5 no.3
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• pp.29-39
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• 2014

This study designed to know subjective structure about type of coping with stress of nursing students using Q-methodology. The statement positions on the sorting continuum were scored from +4(representing the highest level of agreement) through 0(at the neutral position on the continuum) through -4(representing the highest level of disagreement). Factor analysis of the data was undertaken using PC QUANL software to determine if any patterns were discernible. The four types extracted eigenvalues greater than 1.0 and explained approximately 52.14% of the variation in responses(31.73, 10.13, 5.73 and 4.65% respectively).: (1) Positive resolve type, (2) Ignore problem type, (3) Self resolution type and (4) Conversation type. The study results can be utilized in both an effective nursing education and clinical practice.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.529-532
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• 2023

본 논문은 소셜 네트워크 이용자의 텍스트 데이터를 대상으로, 트랜스포머 계열의 언어모델을 전이학습해 이용자의 MBTI 성격 유형을 분류한 국내 첫 연구이다. Kaggle MBTI Dataset을 대상으로 RoBERTa Distill, DeBERTa-V3 등의 사전 학습모델로 전이학습을 해, MBTI E/I, N/S, T/F, J/P 네 유형에 대한 분류의 평균 정확도는 87.9181, 평균 F-1 Score는 87.58를 도출했다. 해외 연구의 State-of-the-art보다 네 유형에 대한 F1-Score 표준편차를 50.1% 낮춰, 유형별 더 고른 분류 성과를 보였다. 또, Twitter, Reddit과 같은 글로벌 소셜 네트워크 서비스의 텍스트 데이터를 추가로 분류, 트랜스포머 기반의 MBTI 분류 방법론을 확장했다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.107-109
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• 2021

본 연구는 당뇨병 환자의 자기조절에 대한 주관적 유형과 특성을 분석하고자 시도되었으며, 당뇨병 환자의 주관성을 연구하는데 효과적인 Q방법론을 적용하였다. 대상자는 제2형 당뇨병을 진단받은 사람으로서 경구약이나 인슐린 주사로 치료받고 있으나 현재는 입원한 싱태가 아닌 사람 38명으로 구성하였으며, Q표본 40개의 진술문을 가장 부정(-4)에서 가장 긍정(+4) 범위의 9점 척도 상에 분류하도록 하였다. Q분류된 자료는 QUANL PC program을 이용하여 주요인분석(principal component factor analysis)과 배리맥스 회전(varimax rotation)을 통해 Q 요인분석이 행해졌다. 분석결과 당뇨병환자 자기조절에 대학여 제 1유형은 근거기반 순응형, 제2유형은 위기의식 자립거부형, 제3유형은 정보기반 관계지향형, 제4유형은 자기신뢰 실천형, 제5유형은 주관적 결핍 기반 반응 행동형으로 5가지 유형의 관점을 보여주었다. 따라서 당뇨병 환자 효율적 관리방법을 위해 당뇨병 환자의 질병 관리의 부정적 행위 성향을 이해하고, 당뇨지식 교육, 당뇨관리 정보 및 긍정적 심리를 통한 자기조절 프로그램을 개발 할 필요가 있다.

• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.14 no.2
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• pp.237-247
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• 2020

Purpose: The study aimed to explore the stress experience of nursing college students. Methods: A Q-methodology to analyze the subjectivity of each item was used. 57 statements were derived from a literature review and interviews. 40 nursing college students were classified into a shape of normal distribution using a 13-point scale. Collected data were analyzed by the PC QUANL program. Results: Four types have been identified for the stress experience of nursing college students. Type I was "curriculum burden", Type II was "goal-oriented", Type III was "outsider frustration" and Type IV was "growth stagnation" Conclusion: These results can be useful for developing education programs based on the type of stress in nursing college students.