• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.352-356
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• 2004

검색 집합에 대한 정확한 지식 없이는 대부분의 사용자가 효율적인 질의 형성에 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위한 방법 중의 하나가 초기 질의로부터 더 좋은 질의를 형성해 가는 질의 확장이다. 본 연구에서는 초기 질의의 결과로 검색된 클래스가 가지고 있는 개념을 이용하여 질의를 확장하는 개념 기반질의 확장 방법을 제안한다.

• 대한간호학회지
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• 제43권1호
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• pp.1-10
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• 2013

Purpose: The purpose of this study was to develop a prediction model for the characteristics of older adults with depression using the decision tree method. Methods: A large dataset from the 2008 Korean Elderly Survey was used and data of 14,970 elderly people were analyzed. Target variable was depression and 53 input variables were general characteristics, family & social relationship, economic status, health status, health behavior, functional status, leisure & social activity, quality of life, and living environment. Data were analyzed by decision tree analysis, a data mining technique using SPSS Window 19.0 and Clementine 12.0 programs. Results: The decision trees were classified into five different rules to define the characteristics of older adults with depression. Classification & Regression Tree (C&RT) showed the best prediction with an accuracy of 80.81% among data mining models. Factors in the rules were life satisfaction, nutritional status, daily activity difficulty due to pain, functional limitation for basic or instrumental daily activities, number of chronic diseases and daily activity difficulty due to disease. Conclusion: The different rules classified by the decision tree model in this study should contribute as baseline data for discovering informative knowledge and developing interventions tailored to these individual characteristics.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.77-86
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• 2022

최근 블록체인 기반의 다양한 암호화폐(코인)들이 등장하고 있으며, 특히 개인정보보호를 중요시하는 익명성 기반의 암호화폐인 프라이버시 코인에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 프라이버시 코인을 이용한 악용 사례에 대해 살펴보고, 이러한 악용 사례에 주로 거래되고 있는 프라이버시 코인 8개(Monero, Dash, Zcash, BEAM, Grin, Horizen, Verge, Pirate Chain)에 대한 익명성 모장을 위한 적용 기술들에 대해 분석하고자 한다. 이러한 프라이버시 코인에서 발생할 수 있는 문제점을 제시하고, 프라이버시 코인에 적용된 기술과 각 요소를 확인하고, 이를 통해 주로 거래되는 코인들에 대한 익명성 보장 기술에 대한 기술 난이도 등을 분석하고, 이러한 기술들에 대한 문제을 통해 적절한 대응 방안과, 기술 난이도에 대한 프라이버시 코인들에 대한 분류를 제시하였다. 이를 통해 프라이버시 코인에 대한 적절한 기술 적용에 따른 코인에 대한 가치를 재평가 할 수 있는 기준이 제시될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.53-59
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• 2008

최근 하지가 불편한 노약자나 장애인이 집안의 다양한 가전기기를 손쉽게 제어하기 위한 비전 기반의 손동작 인식 기술이 발전해 왔다. 다수의 사용자가 하나의 손동작 인식 시스템을 사용할 경우 사용자마다 손동작 특성이 모두 다르기 때문에 특정 사용자의 인식률이 저하되는 문제가 발생한다. 또한 동일한 사용자라 하더라도 시간에 따라 손동작 특성이 변화할 수 있다. 사용자마다 다른 손동작 특성은 모델 학습 및 선택 기법을 사용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 시간에 따라 변하는 사용자의 특성은 퍼지 개념을 이용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 본 논문에서는 다변량 퍼지 의사 결정트리를 이용해 사용자 별 인식모델을 만드는 방법을 제시한다. 또한 새로운 사용자가 시스템을 사용할 경우 가장 적합한 모델을 선택해 인식에 사용하고 인식률을 측정한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.117-128
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• 2011

본 논문에서는 약 영상의 모양 분류와 컬러정보를 이용한 새로운 내용기반 약 영상 검색 시스템을 제안한다. 내용기반 약 영상검색 시스템의 구현에 있어 주요 문제점은 유사한 모양과 색상을 지닌 영상이 너무 많이 존재한다는 것이며, 단순히 약 영상의 한 가지 특성에 의해서는 특정한 약을 확인하기 어렵다는 것이다. 이러한 약 영상 구분의 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 약 영상의 모양과 색상에 근거한 복합적인 영상검색 방법을 제시하였다. 제안된 방법의 첫 단계에서는 약 영상을 모양에 의해 분류한 후 두 번째 단계에서 분류된 영상들 가운데 약 영상의 색상 정보를 이용하여 약 영상을 검색하였다. 모양 분류를 위하여 대상 약의 경계선으로부터 추출된 고유의 모양신호를 추출하여 사용하였다. 모양신호에 의해 분류된 영상으로부터 색조(hue)와 채도(saturation)정보를 이용하여 데이터베이스 영상으로부터 질의 영상과 유사도 가 높은 영상을 검색 추출하였다. 제안된 시스템은 약 영상의 시각적 특성에 의해 노인과 같은 특정한 사용자들이 영상을 쉽게 검색할 수 있도록 개발되었다. 실험을 통해 제안된 자동 시스템이 약 영상을 인식하고 검색하는데 신뢰성 있고 편리하다는 것을 입증 하였다.

• 척추신경추나의학회지
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• 제7권2호
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• pp.1-14
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• 2012

Objectives : The aim of this study was to prepare the validity and relevance for National Health Insurance of Chuna manual therapy through measurement of resource-based relative value scale(RBRVS) scores. Methods : To prepare for National Health Insurance, we studied it about standardized classification of the practice and definition, and speciality by difficulty and safety of Chuna manual therapy. Results : Classification of the practice could be classified to 7 of Chuna manual therapy and 24 traditional manual therapy, it also categorized as one of 3 kinds(basic, simple, special). The RBRVS scores of Chuna manual therapy were measured to 283.28, 566.57 and 1133.14. Conclusions : This study could be used to basis data for National Health Insurance of Chuna manual therapy, but further studies must be needed more objective investigation and data to calculate RBRVS scores.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제50권5호
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• pp.446-451
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• 2023

Background Elderly patients often have complications of blepharoptosis surgery that can result in the appearance or exacerbation of superficial punctate keratopathy (SPK). However, postoperative changes to SPK status have not been previously reported. We used subjective assessment of symptoms and measurement of SPK scale classification to investigate the safety and efficacy of blepharoptosis surgery in elderly patients. Methods Included in this prospective study were 22 patients (44 eyes) with bilateral blepharoptosis that underwent surgery. Patients comprised 8 males and 14 females with a mean (±standard deviation) age of 75.7 ± 8.2 years (range: 61-89). Blepharoptosis surgery consisted of transcutaneous levator advancement and blepharoplasty including resection of soft tissue (skin, subcutaneous tissue, and the orbicularis oculi muscle). Margin reflex distance-1 (MRD-1) measurement, a questionnaire survey of symptoms and SPK scale classification, was administered preoperatively and 3 months postoperatively for evaluation. Results The median MRD-1 was 1 mm preoperatively and 2.5 mm postoperatively, representing a significant postoperative improvement. SPK area and density scores were found to increase when the MRD-1 increase was more than 2.5 mm with surgery. All 10 items on the questionnaire tended have increased scores after surgery, and significant differences were observed in 7 items (poor visibility, ocular fatigue, heavy eyelid, foreign body sensation, difficulty in focusing, headaches, and stiff shoulders). Conclusion Blepharoptosis surgery was found to be a safe and effective way to maintain the increase in MRD-1 within 2.0 mm. Despite the benefits, surgeons must nonetheless be aware that blepharoptosis surgery is a delicate procedure in elderly people.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.17-28
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• 2023

포장도로에서 발생하는 포트홀은 고속 주행 차량에 치명적인 영향을 미치며, 사망사고를 유발할 수 있는 도로상의 장애물이다. 이를 방지하기 위해 일반적으로는 작업자가 직접 포트홀을 탐지하는 방식을 사용해왔으나, 이는 작업자의 안전 문제와 예측하기 어려운 범주에서 발생하는 모든 포트홀을 인력으로 탐지하는 것이 비효율적이기 때문에 한계가 있다. 또한, 도로 환경과 관련된 지반 환경이 포트홀 생성에 영향을 미치기 때문에, 완벽한 포트홀 방지는 어렵다. 데이터셋 구축을 위해서는 전문가의 지도하에 라벨링 작업이 필요하지만, 이는 매우 시간과 비용이 많이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 Mean Teacher 기법을 사용하여 라벨링된 데이터의 샘플 수가 적더라도 지도학습보다 더욱 강인한 포트홀 이미지 분류 성능을 보여준다. 이러한 결과는 성능지표와 GradCAM을 통해 입증되었으며, 준지도학습을 사용할 때 15개의 사전 학습된 CNN 모델이 평균 90.41%의 정확도를 달성하며, 지도학습과 비교하여 2%에서 9%의 차이로 강인한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제11권4호
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• pp.233-250
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• 2012

In this paper, credit card delinquency means the possibility of occurring bad debt within the certain near future from the normal accounts that have no debt and the problem is to predict, on the monthly basis, the occurrence of delinquency 3 months in advance. This prediction is typical binary classification problem but suffers from the issue of data imbalance that means the instances of target class is very few. For the effective prediction of bad debt occurrence, Support Vector Machine (SVM) with kernel trick is adopted using credit card usage and payment patterns as its inputs. SVM is widely accepted in the data mining society because of its prediction accuracy and no fear of overfitting. However, it is known that SVM has the limitation in its ability to processing the large-scale data. To resolve the difficulties in applying SVM to bad debt occurrence prediction, two stage clustering is suggested as an effective data reduction method and ensembles of SVM models are also adopted to mitigate the difficulty due to data imbalance intrinsic to the target problem of this paper. In the experiments with the real world data from one of the major domestic credit card companies, the suggested approach reveals the superior prediction accuracy to the traditional data mining approaches that use neural networks, decision trees or logistics regressions. SVM ensemble model learned from T2 training set shows the best prediction results among the alternatives considered and it is noteworthy that the performance of neural networks with T2 is better than that of SVM with T1. These results prove that the suggested approach is very effective for both SVM training and the classification problem of data imbalance.

• 한국전자파학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.579-589
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• 2004

일반적인 시간 영역에서의 레이더 신호들은 표적의 관측각에 민감하게 변화한다. 이로 인하여 각도가 넓어짐에 따라서 표적 구분의 정확도가 상당히 감소하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 다중각도 정보를 이용하여 표적 구분 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 먼저, 대표적인 시간영역 레이더신호인 1차원 range profile로부터 central moments와 PCA를 결합하여 특성백터를 추출한다. 추출된 특성백터에 다중 각도 정보를 사용하는 구분기를 적용시켜 넓은 관측각에서 표적 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 다중 각도정보를 이용하는 기법에는 독립방식과 종속방식이 있으며, 본 논문에서는 두 기법의 성능을 비교한다. 성능 비교 실험에는 포항공대 단축거리 무반향실에서 측정된 여섯 개의 항공기 모델에 대한 레이더가 단면적 데이터가 이용된다.