• 생물정신의학
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• 제23권3호
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• pp.69-79
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• 2016

Frontotemporal dementia (FTD) is a degenerative disease characterized by the selective frontal and temporal lobe atrophy, and progressive deficits in behavior, executive function, or language. The prevalence and incidence of FTD are 15-22/100000 and 2.7-4.1/100000, respectively, in midlife. Hereditary is an important risk factor for FTD. Although there is some controversy regarding the further syndromatic subdivision of the different types of FTD, FTD is clinically classified into behavioral variant of frontotemporal dementia, semantic dementia and progressive nonfluent aphasia. FTD can be misdiagnosed as many psychiatric disorders because of similarity of the prominent behavioral features. Advances in clinical, imaging, and molecular characterization have increased the accuracy of FTD diagnosis, thus developing for the accurate differentiation of these syndromes from psychiatric disorders. We also discuss about therapeutic strategies for symptom management of FTD. Medications such as serotonin reuptake inhibitors, antipsychotics, and other novel treatments have been used in FTD with various rates of success. Further advanced research should be directed at understanding and developing new diagnostic and therapeutic modalities to improve the FTD patients' prognosis and quality of life.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4706-4724
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• 2020

With various structured data, such as the company size, loan balance, and savings accounts, the voice of customer (VOC), which is text data containing contact history and counseling details was analyzed in this study. To analyze unstructured data, the term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) analysis, semantic network analysis, sentiment analysis, and a convolutional neural network (CNN) were implemented. A performance comparison of the models revealed that the predictive model using the CNN provided the best performance with regard to predictive power, followed by the model using the TF-IDF, and then the model using semantic network analysis. In particular, a character-level CNN and a word-level CNN were developed separately, and the character-level CNN exhibited better performance, according to an analysis for the Korean language. Moreover, a systematic selection model for optimal text mining techniques was proposed, suggesting which analytical technique is appropriate for analyzing text data depending on the context. This study also provides evidence that the results of previous studies, indicating that individual customers leave when their loyalty and switching cost are low, are also applicable to corporate customers and suggests that VOC data indicating customers' needs are very effective for predicting their behavior.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1035-1049
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• 2014

본 논문은 행위 온톨로지(Behavior Ontology)의 개념을 기반으로 한 보안-중심 시스템 안의 공격 패턴을 감지하기 위한 방법을 제안한다. 일반적으로 보안-중심 시스템들은 매우 규모가 크고 복잡하며, 가능한 모든 방법으로 공격자에 의해 공격된다. 그러므로, 공격 감지를 위한 몇 가지의 구조적 방법을 통해 다양한 공격들을 감지하는 것은 매우 복잡하다. 본 논문은 행위 온톨로지를 통하여 이러한 문제를 극복한다. 시스템 안의 공격의 패턴들은 시스템의 클래스 온톨로지에서 정의된 행동(Action)들을 순서에 따라 나열함으로써 정의된다. 공격 패턴이 행동들의 순서로 정의됨으로써 격자와 같이 포함관계를 기반으로 한 계층적인 순서로 추상화될 수 있다. 공격 패턴을 위한 행위 온톨로지가 정의되면, 대상 시스템 안의 공격들은 온톨로지의 구조 안에서 의미적이고 계층적으로 감지될 수 있다. 다른 공격 분석 모델들과 비교해보면, 본 논문에서의 행위 온톨로지를 통한 분석은 시간과 공간적으로 매우 효율적이고 효과적인 방법이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권4호
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• pp.1101-1121
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• 2024

Thorough understanding of user demands and formulation of product development strategies are crucial in product design, and can effectively stimulate consumer behavior. Scientific categorization and classification of demands contribute to accurate design development, design efficiency, and success rates. In recent years, e-commerce has become important consumption platforms for smart wearable products. However, there are few studies on product design and development among those related to promoting platform product services and sales. Meanwhile, design strategies focusing on real consumer needs are scarce among smart wearable product design studies. Therefore, an empirical consumer demand analysis method is proposed and design development strategies are formulated based on a categorized interpretation of demands. Using representative smart bracelets from wearable smart products as a case, this paper classifies consumer demands with three methods: big data semantic analysis, KANO model analysis, and satisfaction analysis. The results reveal that analysis methods proposed herein can effectively classify consumer demands and confirm that differences in consumer demand categories have varying impacts on consumer behavior. On this basis, corresponding design strategies are proposed based on four categories of consumer demands, aiming to make product design the leading factor and promote consumer behavior on e-commerce platforms. This research further enriches demand research on smart wearable products on e-commerce platforms, and optimizes products from a design perspective, thereby promoting consumption. In future research, different data analysis methods will be tried to compare and analyze changes in consumer demands and influencing factors, thus improving research on impact factors of product design in e-commerce.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권11호
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• pp.3723-3737
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• 2022

Google Play is one of the largest Android phone app markets and it contains both free and paid apps. It provides a variety of categories for every target user who has different needs and purposes. The customer's rate every product based on their experience of apps and based on the average rating the position of an app in these arch varies. Fraudulent behaviors emerge in those apps which incorporate search rank maltreatment and malware proliferation. To distinguish the fraudulent behavior, a novel framework is structured that finds and uses follows left behind by fraudsters, to identify both malware and applications exposed to the search rank fraud method. This strategy correlates survey exercises and remarkably joins identified review relations with semantic and behavioral signals produced from Google Play application information, to distinguish dubious applications. The proposed model accomplishes 90% precision in grouping gathered informational indexes of malware, fakes, and authentic apps. It finds many fraudulent applications that right now avoid Google Bouncers recognition technology. It also helped the discovery of fake reviews using the reviewer relationship amount of reviews which are forced as positive reviews for each reviewed Google play the android app.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.1-9
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• 2003

본 연구는 공간 특성이 서로 다른 주거공간과 사무공간의 조명환경 평가구조에 어떠한 차이가 있는지를 파악하고, 분위기항목과 행위항목과의 관계를 정립하는데 목적을 두고 먼저 조명환경에 대한 평가항목으로써 20개의 분위기항목과 15개의 행위항목을 선정하였다. 그리고 SD법에 의한 주관평가실험을 실시하였다. 그 결과, 공간의 특성이 달라도 조명환경의 분위기평가는 <활동성>, <안정감>, <고급감>의 3인자로 설명이 가능한 것으로 나타났다. 행위 인자에 있어서는 주거공간의 경우 <작업행위>,<휴식행위>,<오락행위>의 3인자가 추출되었고, 사무공간의 경우 <작업행위>, <비작업행위>의 2인자가 추출되었다. 주거공간에서의 3가지 행위인자를 설명하는데 있어서 가장 커다란 영향을 미치는 분위기인자는 <활동성>인자로 나타났으며, 사무공간의 경우, <작업행위>는 <활동성>인자가, <비작업행위>는 <고급감>인자가 가장 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권3호
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• pp.179-192
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• 2007

온톨로지에 기반한 시맨틱 웹 서비스는 웹 서비스의 자동화된 탐색, 선택, 조합을 지원한다. 특히 시맨틱 웹 서비스 기술 표준인 OWL-S는 서비스의 의미적 기술을 제공하기 위해 만들어진 온톨로지 언어이다. 한편 OWL-S는 문법이 복잡하여 일반 사용자가 OWL-S 문서를 직접 생성하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 현재 소프트웨어 설계 및 개발을 위해서 널리 사용 중인 UML 다이어그램으로부터 OWL-S 문서를 편리하게 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 프로세스의 흐름을 기술한 순차 다이어그램 및 활동 다이어그램으로부터 OWL-S 온톨로지를 생성하기 위해서 UML 프로파일을 기반으로 하고 있다. UML 다이어그램은 XMI 파일로 추출되고 XSLT 스크립트를 통해 OWL-S 온톨로지로 변환된다. 제안한 방법은 복합 프로세스의 다양한 제어구조를 지원할 수 있는데, 이 논문에서는 다양한 종류의 UML 다이어그램을 대상으로 실험함으로써 이를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.2834-2851
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• 1997

본 논문에서는 VHDL '87 및 '93 LRM의 전체 사양을 지원하며 VHDL-to-C 사상의 전처리 과정을 수행하는 VHDL 컴파일러 전반부의 설계 및 구현에 대해서 논한다. VHDL 컴파일러 전반부는 I)VHDL의 계층적 구조체, 선언 영역 및 가시성, 다중 정의 및 동형 이의어, 병행적 다중 스택 구조를 표현하기 위해서 분석 터미널 데이터에 심볼 트리를 구성하였으며, 2) VHDL 고유의 객체, 타입 및 서브타입, 속성과 연산자 등을 나타내기 위한 구조체 및 지원 함수를 설계하였고, 3) VHDL의 병행문/순차문, 행위/구조 기술, 동기 메커니즘 등을 분석하여 VHDL-to-C 사상에 필요한 어의 정보를 구축하고, 4) VHDL 분석 과정에서 어의 데이터의 저장 및 검색이 효과적으로 이루어 지도록 어의 토큰 정의 및 어의 전파 기능 등을 설계하였다. Validation suite를 이용한 실험에서 VHDL 컴파일러 전반부는 LRM 전체 사양을 분석할 수 있음을 확인하였고, VHDL의 계층성/가시성/병행성/어의 검사 등을 효과적으로 처리하기 위해 설계 및 구현된 심볼 트리와 어의 토큰 등의 분석 데이터 모델에 대한 성능 분석 실험에서 VHDL컴파일러 전반부는20- 30%의 개선 효과를보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.375-384
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• 2021

본 연구는 조현병 관련 기사에 나타난 키워드와 주요 주제의 변화를 파악하는 의미연결망 분석, 계량적 내용분석 연구이다. 연구대상은 강남역 살인사건 전후 5년간 보도된 조현병 관련 신문기사이다. 수집된 자료는 NetMiner 프로그램 4.4.1을 이용하여 네트워크 통계분석을 시행하였다. 2013년부터 2018년까지 8개 중앙지에서 610개의 신문기사가 검색되었다. 출현빈도가 가장 높은 주요 키워드는 강남역 살인사건 이전에는 '치료', 사건 이후에는 '사건'으로 나타났다. 사건 이전에는 '편견으로 치료시기를 놓치면 만성화 됨', '조기 치료하면 치료가 가능함', '약물치료로 정상적인 생활이 가능함', '심신미약 상태에서 살인 혐의로 기소됨'이라는 네 가지 주제가 도출되었다. 반면, 사건 이후 '여성혐오주의자가 아니라 피해망상이 심해져 살인을 저지름', '약물치료 중단으로 충동적인 행동이 유발됨', '범행 후 심신미약으로 인한 감형을 주장함', '흉기 난동에 출동한 경찰을 살해함'이라는 네 가지 주제가 도출되었다. 이러한 결과는 신문기사가 조현병 및 기타 정신질환자에 대한 편견과 낙인을 줄이기 위해 조현병에 대한 정확한 정보를 제공해야 함을 시사한다.

• International Journal of Contents
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• 제10권4호
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• pp.48-52
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• 2014

The purpose of this study was to examine 30 logical connectors in the essay writing of Korean university students for comparison with the use in similar types of native English writing. The main questions addressed were as follows: Do Korean EFL students tend to over- or underuse logical connectors? What types of connectors differentiate Korean learners from native use? To answer these questions, EFL learner data were compared with data from native speakers using computerized corpora and linguistic software tools to speed up the initial stage of the linguistic analysis. The analysis revealed that Korean EFL learners tend to overuse logical connectors in the initial position of the sentence, and that they tend to overuse additive connectors such as 'moreover', 'besides', and 'furthermore', whereas they underuse contrastive connectors such as 'yet' and 'instead'. On the basis of the results of this study, some pedagogical implications are made concerning the need for teaching of the semantic, stylistic, and syntactic behavior of logical connectors.