The e-commerce fashion market has experienced a remarkable growth, leading to an overwhelming availability of shared information and numerous choices for users. In light of this, chatbots have emerged as a promising technological solution to enhance personalized services in this context. This study aimed to develop user-product attributes for a chatbot-based personalized fashion recommendation service using big data text mining techniques. To accomplish this, over one million consumer reviews from Coupang, an e-commerce platform, were collected and analyzed using frequency analyses to identify the upper-level attributes of users and products. Attribute terms were then assigned to each user-product attribute, including user body shape (body proportion, BMI), user needs (functional, expressive, aesthetic), user TPO (time, place, occasion), product design elements (fit, color, material, detail), product size (label, measurement), and product care (laundry, maintenance). The classification of user-product attributes was found to be applicable to the knowledge graph of the Conversational Path Reasoning model. A testing environment was established to evaluate the usefulness of attributes based on real e-commerce users and purchased product information. This study is significant in proposing a new research methodology in the field of Fashion Informatics for constructing the knowledge base of a chatbot based on text mining analysis. The proposed research methodology is expected to enhance fashion technology and improve personalized fashion recommendation service and user experience with a chatbot in the e-commerce market.
최근 지능화된 보안 패러다임의 변화에 따라, 다양한 정보보안 시스템에서 발생하는 각종 정보를 인공지능 기반 이상탐지에 적용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 따라서 본 연구는 로그와 같은 시계열 데이터를 수치형 특성인 벡터로 변환하기 위하여 딥러닝 기반 Word2Vec 모델의 CBOW와 Skip-gram 추론 방식과 동시발생 빈도 기반 통계 방식을 사용하여 공개된 ADFA 시스템콜 데이터에 대하여, 벡터의 차원, 시퀀스 길이 및 윈도우 사이즈를 고려한 다양한 임베딩 벡터로의 변환에 대한 실험을 진행하였다. 또한 임베딩 모델로 생성된 벡터를 입력으로 하는 GRU 기반 이상 탐지 모델을 통해 탐지 성능뿐만 아니라 사용된 임베딩 방법들의 성능을 비교 평가하였다. 통계 모델에 비해 추론 기반 모델인 Skip-gram이 특정 윈도우 사이즈나 시퀀스 길이에 치우침 없이 좀 더 안정되게(stable) 성능을 유지하여, 시퀀스 데이터의 각 이벤트들을 임베딩 벡터로 만드는데 더 효과적임을 확인하였다.
Objectives: This study is based on a visiting oral health care intervention program in the community care. This qualitative study was conducted through in-depth interviews to identify awareness and attitudes regarding intervention program among older adults. Methods: The research team visited the homes of the target older adults and conducted in-depth interviews for approximately an hour using a semi-structured questionnaire. The collected voice recordings were transcribed using Clova Note, and AI program by Naver. Using the 'Word Cloud Generator 3.7' program, words of high importance and interest from interview answers were extracted, visualized, and analyzed. Results: Participating older adults acknowledged that their quality of life related to oral health could be improved by increasing the level of oral health awareness and oral health knowledge through the intervention program. In addition, the older adults indicated that their oral hygiene management ability improved compared to before the intervention through expert oral hygiene management and oral health education. Further, as the level of oral health knowledge increased, so too did satisfaction with the intervention program increase. Conclusions: The intervention program for visiting oral health care showed a positive effect on the awareness and attitude of older adults. Thus, it is suggested that education for continuous competency enhancement of dental hygienists and multidisciplinary education for the improvement of general health and quality of life of older adults should be promoted.
많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.
Tracking and exploiting instantaneous spectrum opportunities are fundamental challenges in opportunistic spectrum access (OSA) in presence of the bursty traffic of primary users and the limited spectrum sensing capability of secondary users. In order to take advantage of the history of spectrum sensing and access decisions, a sequential decision framework is widely used to design optimal policies. However, many existing schemes, based on a partially observed Markov decision process (POMDP) framework, reveal that optimal policies are non-stationary in nature which renders them difficult to calculate and implement. Therefore, this work pursues stationary OSA policies, which are thereby efficient yet low-complexity, while still incorporating many practical factors, such as spectrum sensing errors and a priori unknown statistical spectrum knowledge. First, with an approximation on channel evolution, OSA is formulated in a multi-armed bandit (MAB) framework. As a result, the optimal policy is specified by the wellknown Gittins index rule, where the channel with the largest Gittins index is always selected. Then, closed-form formulas are derived for the Gittins indices with tunable approximation, and the design of a reinforcement learning algorithm is presented for calculating the Gittins indices, depending on whether the Markovian channel parameters are available a priori or not. Finally, the superiority of the scheme is presented via extensive experiments compared to other existing schemes in terms of the quality of policies and optimality.
Purpose: Hope has been identified as a protective factor that contributes to achieving a better quality to life, especially in patients with chronic disease. The purpose of this review was to synthesize current knowledge about the relationship between hope and quality of life among adolescents living with chronic illnesses. Methods: We searched major English-language databases (PsycINFO, PubMed, and CINAHL) for studies from January 1, 2002 to July 12, 2019. Studies were included if they provided data on hope and its relationship with quality of life among adolescents with chronic diseases. Results: In total, five articles were selected from the 336 studies that were retrieved. All five studies reported a positive correlation between hope and quality of life, such that people with a higher level of hope had a better quality of life. Hope was found to have direct and indirect effects on quality of life in adolescents with chronic diseases. Conclusion: Healthcare professionals should make more efforts to enhance hope in adolescents with chronic diseases in order to improve their quality of life. Future studies exploring how hope develops in adolescents with chronic diseases and the long-term impact of hope on quality of life are necessary.
Female germ cell meiotic divisions are typically asymmetric, giving rise to two daughter cells with different sizes. Spindle movements including spindle migration from the oocyte center to the cortex and spindle rotation from parallel to perpendicular (typically in the mouse) at the cortex are crucial for these asymmetric divisions and therefore are crucial for gamete production. Different regulatory mechanisms for spindle movements have been determined in different species and a wide variety of different molecular components and processes that are involved in spindle movements have also been identified in different species. Here, we review the current state of knowledge as well as our understanding of mechanisms for spindle movements in different systems with focus on three main aspects: microtubules (MT), microfilaments (MF) and molecules associated with cytoskeletal organization as well as molecules that are not directly related to the cytoskeleton. How they might interact or function independently during female meiotic divisions in different species is discussed in detail.
This study was designed to obtain basic data for development of evaluation tool which would be needed to measure the outcome of general quality nursing care of individual patient. The purpose of this study was to analyze and classify the outcome indicators of quality nursing care. The 29 articles of quality nursing care and outcome measures were selected coveniently, and analyzed to classify the outcome indicators of quality nursing care using open coding method. The results of this study were as follows: 1. Quality nursing care was defined as level of excellence of nursing care to achieve good patient outcome. 2. The 6 domains of which were health status, satisfaction, self care, patient progress and prognosis, and compliance were identified in outcome indicators of quality nursing care 3. Seven indicators of health status domain which were perceived health status, quality of life, well-being, daily activities, physical-physiological status, psychoemotional status, and social role functioning were identified. 4. Two indicators of satifaction domain which were patient satisfaction and family satisfaction were identified. 5. Three indicators of self care domain which were skill, knowledge, and home management were identified. 6. Seven indicators of patient progress and prognosis domain which were change of clinical status, resolution of nursing diagnosis and problem, days of stay, dicahrge state, recovery state, survival were identified. 7. compliance with therapeutic direction compliance was identified as an indicator of compliance domain. 8. It was sugested that studies for development of evaluation tools for outcomes of quality nursing the results of this study could be executed
The objective of this research was to determine the current consumer interest toward Korean Kimchi and identify the preferred sensory characteristics of Kimchi using qualitative consumer studies on Chinese consumers. Five different sessions of focus group interview (FGI) were conducted (n=39). The FGI session was designed to determine 1) current knowledge and interest as well as usage level of Korean-style Kimchi, 2) interests toward different Korean Kimchi based on appearance and tasting evaluation. Based on the results, radish was the most accepted ingredient for Kimchi among Chinese consumers, as it resembles the sensory characteristics of Chinese-style Kimchi. The sensory characteristics driving consumer preferences towards radish-based Kimchi included crunchy texture, and just-about-right sweet and spicy flavor. Thinly sliced radish was the most accepted shape of radish-based Kimchi. The current study provides practical information for product development of Kimchi targeted for Chinese.
사람들이 무엇을 왜 두려워하는지를 알고자 대학생, 과학기술 분야의 전문가, 그리고 환경단체에 근무하는 직원들을 대상으로 30 개 항목들에 대한 위험을 평가하도록 하였다. Slovic과 그 동료들(1978, 1984, 1987)이 밝혔던 두려움과 지식의 두 위험지각 차원을 검토하면서 생태학적 태도가 다른 세 사회 집단 간의 위험 지각의 차이를 살펴보고자 하였다. 본 연구는 Slovic 등이 발견하였던 것과 동일한 두 심리적 차원을 찾아내었다. 지각된 위험 강도와 사회적 이익을 비롯한 여러 심리적 특성들에서 그 생태학적 태도가 차이 있을 것으로 생각되는 세 사회 집단이 뚜렷한 차이를 보였다. 본 연구의 결과를 Slovic 등의 결과와 비교하였고, 원자력 등과 관련해서 집단들 간의 차이와 그 결과를 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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