Kim, Young-dong;Kim, Jongki;Lee, Sanghak;Park, Eunkyung
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.357-359
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2021
Railway system as a mass transportation is under progress to smart railway system beyond high speed and automation era. Communication network technology including 5G-R(5th Generation - Railway) mobile communication technology and information convergence technology of Big Data, Deep Learnig, AI(Artificial Intelliegnce) and Block Chain have to be used for implementation and operation of this smart railway system. In this paper, a communication network structure is suggested for this smart railway system. This suggested smart railway commnuication network structure is composed with layered structure of plane unit for safety operation of high speed railway, railway system management and customer services, and also have some complexed function of each plane. Results of this study can be used for smart railway communication network implementation, operation and managements, development of railway communication standards.
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.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.647-654
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2023
Deep Learning is a useful method for classifying and recognizing complex data such as images and text, and the accuracy of the deep learning method is the basis for making artificial intelligence-based services on the Internet useful. However, the vast amount of user da vita used for training in deep learning has led to privacy violation problems, and it is worried that companies that have collected personal and sensitive data of users, such as photographs and voices, own the data indefinitely. Users cannot delete their data and cannot limit the purpose of use. For example, data owners such as medical institutions that want to apply deep learning technology to patients' medical records cannot share patient data because of privacy and confidentiality issues, making it difficult to benefit from deep learning technology. In this paper, we have designed a privacy preservation technique-applied deep learning technique that allows multiple workers to use a neural network model jointly, without sharing input datasets, in multi-party system. We proposed a method that can selectively share small subsets using an optimization algorithm based on modified stochastic gradient descent, confirming that it could facilitate training with increased learning accuracy while protecting private information.
Myeong-Hwa Park;Ji-Won Park;Seul-Ah Lee;Jong-Hwa Jang
Journal of Korean society of Dental Hygiene
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v.23
no.5
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pp.351-360
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2023
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.
In this paper, we propose a new type of process discovery framework, which is named as control-path-driven process group discovery framework, to be used for process mining and process reengineering in supporting life-cycle management of business process models. In addition, we develop a process mining system based on the proposed framework and perform experimental verification through it. The process execution event logs applied to the experimental effectiveness and verification are specially defined as Process BIG-Logs, and we use it as the input datasets for the proposed discovery framework. As an eventual goal of this paper, we design and implement a control path-driven process group discovery algorithm and framework that is improved from the ρ-algorithm, and we try to verify the functional correctness of the proposed algorithm and framework by using the implemented system with a BIG-Log dataset. Note that all the process mining algorithm, framework, and system developed in this paper are based on the structural information control net process modeling methodology.
Sungyeon Yoon;Arin Choi;Chaewon Kim;Sumin Oh;Seoyoung Sohn;Jiyeon Kim;Hyunhee Lee;Myeongeun Han;Minseo Park
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.2
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pp.453-458
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2024
Optical Character Recognition is the technology that recognizes text in images and converts them into digital format. Deep learning-based OCR is being used in many industries with large quantities of recorded data due to its high recognition performance. To improve medical services, deep learning-based OCR was actively introduced by the medical industry. In this paper, we discussed trends in OCR engines and medical OCR and provided a roadmap for development of medical OCR. By using natural language processing on detected text data, current medical OCR has improved its recognition performance. However, there are limits to the recognition performance, especially for non-standard handwriting and modified text. To develop advanced medical OCR, databaseization of medical data, image pre-processing, and natural language processing are necessary.
DaeJin Kim;Byunghee Choi;Taeyeung Kim;Sunghee Jung;Woosuk Kang
Journal of Society of Preventive Korean Medicine
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v.28
no.1
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pp.31-42
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2024
Objective : In order to understand the changes in domestic approval regulations applicable to traditional Korean medical device companies, this article will explain the major amendments 「Regulation on Medical Device Approval Report Review, etc.」 from 2005 to the present on a year-by-year basis, and provide a counter plan to the recent changes in approval regulations. Methods : We analysed the changes in approval regulatory amendments related to the traditional Korean medical devices from 2005 to the present. Results : The Ministry of Food and Drug Safety is continuously improving medical device approval regulations to ensure the global competitiveness of domestic medical devices and contribute to the improvement of public health. Recent major approval regulatory amendments include the establishment of a review system for software medical devices and digital therapeutics, the recognition of real world evidence materials, the introduction of a biological evaluation of medical devices within a risk management process and a medical device approval licence renewal system. Conclusions : It is expected that the range of medical devices available to Korean medicine doctors will continue to expand in the future through the provision of non-face-to-face medical services and the development of advanced and new medical devices, as well as wearable medical devices and digital therapeutics. In order to increase the market entry potential of traditional Korean medical devices that incorporate advanced technologies such as digital technology and AI-based diagnosis and prediction technology, it is urgent that the government provide significant support to traditional Korean medical device companies to improve approval regulatory compliance.
Purpose - As the scope of existing digital transformation expanded to various degrees, the Fourth Industrial Revolution came into being. In 2016, Klaus Schwab, Chairman of the World Economic Forum (WEF), said that the new technologies that lead the fourth industrial revolution are AI, Block chain, IoT, Big Data, Augmented Reality, and Virtual Reality. This technology is expected to be a full-fledged fusion of digital, biological and physical boundaries. Everything in the world is connected to the online network, and the trend of 'block chain' technology is getting attention because it is a core technology for realizing a super connective society. If the block chain is commercialized at the World Knowledge Forum (WKF), it will be a platform that can be applied to the entire industry. The block chain is rapidly evolving around the financial sector, and the impact of block chains on logistics, medical services, and public services has increased beyond the financial sector. Research design, data, and methodology - Figure analysis of data and social science analytical software of IBM SPSS AMOS 23.0 and IBM Statistics 23.0 were used for all the data researched. Data were collected from hotel employees in China from 25th March to 10th May. Results - The purpose of this study is to investigate the effect of the block chain characteristics of the existing hotel reservation system on the intention to use and to examine the influence of the block chain characteristics of the hotel reservation system on the intention to use, We rearranged the variables having the same or similar meaning and analyzed the effect of these factors on the intention to use the block chain characteristic of the hotel reservation system. 339 questionnaires were used for analysis. Conclusions - There are only sample hotel workers in this study, and their ages are in their 20s and 30s. In future studies, samples should be constructed in various layers and studied. In this study, the block chain characteristics are set as five variables as security, reliability, economical efficiency, availability, and diversity. Among them, Security and reliability made positive effects on the perceived usefulness. Also, security and economics did on the perceived ease. Availability and diversity did on both perceived usefulness and perceived ease. Perceived ease did on perceived usefulness. And perceived ease and perceived usefulness did on user intent. But security and economics did not on the perceived usefulness
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.10
no.3
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pp.32-41
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2009
In the execution of construction management, such pre-design steps as a planning stage, a basic design stage, and a work design stage are regarded as more important than an actual construction stage. However, the manpower input criterion from the aspect of construction management price standard in the Construction Engineering Management Law does not attach weight to the pre-design stage. In this regard, the aim of this study was to examine the propriety of manpower input in the pre-design stage of construction management and then present an improvement strategy of it. For this, the investigator examined the criterion of service price prescribed in the Construction Engineering Management Law and then comparatively analyzed four sites of construction management services. Study findings are as follows: 1) the actual state of manpower input based on the stepwise average price criterion of construction management service is presented with such steps as the newly established planning step (6.6%), the basic design stage (3.9%$\rightarrow$5.6%), the practical design stage(7.6%$\rightarrow$13.5%), the construction stage (88.5%$\rightarrow$64.0%), and the newly established maintenance stage (10.3%). The average price criterion is classified by total construction expenses and calculated by improved rates and stage; and 2) the three-step criterion of the Construction Engineering Management Law is classified into five stages including the planning stage and the maintenance stage by dividing it with the stepwise construction businesses. Study findings show that the calculation of price criterion in the actual site of construction management services must be operated in a practical and flexible manner and the systematic improvement of stepwise manpower input must be carried out actually.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.5
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pp.70-81
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2020
Point-by-point data, which is abundantly collected by vehicles with embedded GPS (Global Positioning System), generate useful information. These data facilitate decisions by transportation jurisdictions, and private vendors can monitor and investigate micro-scale driver behavior, traffic flow, and roadway movements. The information is applied to develop app-based route guidance and business models. Of these, speed data play a vital role in developing key parameters and applying agent-based information and services. Nevertheless, link speed values require different levels of physical storage and fidelity, depending on both collecting and reporting intervals. Given these circumstances, this study aimed to establish an appropriate collection interval to efficiently utilize Space Mean Speed information by vehicles with embedded GPS. We conducted a comparison of Probe-vehicle data and Image-based vehicle data to understand PE(Percentage Error). According to the study results, the PE of the Probe-vehicle data showed a 95% confidence level within an 8-second interval, which was chosen as the appropriate collection interval for Probe-vehicle data. It is our hope that the developed guidelines facilitate C-ITS, and autonomous driving service providers will use more reliable Space Mean Speed data to develop better related C-ITS and autonomous driving services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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