다양한 온라인 고객 평가 및 소셜 미디어 정보는 고객의 의사결정에 영향을 미치기 때문에 기업에게 매우 중요한 정보 출처라고 할 수 있다. 설문 조사를 통해 고객의 다양한 요구와 불만 사항을 파악하는 데는 많은 비용과 시간적인 제약이 발생하고 있다. 온라인 쇼핑몰의 고객 후기 데이터는 제품에 대한 고객들의 감성을 분석할 수 있는 이상적인 자료를 제공하고 있다. 본 연구에서는 삼성과 애플 스마폰에 대한 감성분석을 위해 아마존 쇼핑몰로부터 고객 리뷰 데이터를 수집하였다. 선행 연구에서 대표적인 감성분석 기법으로 사용된 5가지 분류 알고리즘을 적용하였다. 5가지 분류알고리즘은 support vector machines, bagging, random forest, classification or regression tree, maximum entropy 등이다. 본 연구에서는 분류 알고리즘의 수행도를 종합적으로 평가할 수 있는 entropy score를 제안하였다. Entropy score를 이용하여 5가지 알고리즘을 평가한 결과에 따르면 support vector machines 알고리즘의 entropy score가 가장 높은 것으로 분석되었다.
Journal of information and communication convergence engineering
/
제5권2호
/
pp.140-143
/
2007
Fingerprint Recognition System is made up of Off-line treatment and On-line treatment; the one is registering all the information of there trieving features which are retrieved in the digitalized fingerprint getting out of the analog fingerprint through the fingerprint acquisition device and the other is the treatment making the decision whether the users are approved to be accessed to the system or not with matching them with the fingerprint features which are retrieved and database from the input fingerprint when the users are approaching the system to use. In matching between On-line and Off-line treatment, the most important thing is which features we are going to use as the standard. Therefore, we have been using "Delta" and "Core" as this standard until now, but there might have been some deficits not to exist in every person when we set them up as the standards. In order to handle the users who do not have those features, we are still using the matching method which enables us to make up of the spanning tree or the triangulation with the relations of the spanned feature. However, there are some overheads of the time on these methods and it is not sure whether they make the correct matching or not. In this paper, introduces a new data structure, called Union and Division, representing binary fingerprint image. Minutiae detecting procedure using Union and Division takes, on the average, 32% of the consuming time taken by a minutiae detecting procedure without using Union and Division.
본 연구는 우리나라 지역주민의 심폐소생술 수행능력 자신감의 특성을 파악하기 위하여 지역사회건강조사 자료를 이차분석한 서술적 조사연구 이다. 연구 대상은 2014년, 2016년에 지역사회건강조사 전체 조사대상자 중 심폐소생술 인지군 357,176명이며 수집된 자료는 SPSS WIN 25.0 프로그램을 이용하여 복합표본 빈도분석과 의사결정나무 분석을 수행하였다. 본 연구의 결과 우리나라 지역주민의 심폐소생술 수행능력 자신감은 심폐소생술 교육 경험이 있을 경우, 최근 2년 동안 마네킹 실습 경험이 있을 경우, 심폐소생술 교육경험이 2년 이내일 경우, 남성, 41.5세 이하일 경우에 높은 것으로 나타났다.
With the advent of text analytics, VOC (Voice of Customer) data become an important resource which provides the managers and marketing practitioners with consumer's veiled opinion and requirements. In other words, making relevant use of VOC data potentially improves the customer responsiveness and satisfaction, each of which eventually improves business performance. However, unstructured data set such as customers' complaints in VOC data have seldom used in marketing practices such as predicting service time as an index of service quality. Because the VOC data which contains unstructured data is too complicated form. Also that needs convert unstructured data from structure data which difficult process. Hence, this study aims to propose a prediction model to improve the estimation accuracy of the level of customer satisfaction by combining unstructured from textmining with structured data features in VOC. Also the relationship between the unstructured, structured data and service processing time through the regression analysis. Text mining techniques, sentiment analysis, keyword extraction, classification algorithms, decision tree and multiple regression are considered and compared. For the experiment, we used actual VOC data in a company.
최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험(Simulation) 모형의 기반이 된다. 본 연구에서는 이러한 의미 기반 지식모델을 통합에 있어 텍스트 마이닝을 통해 도출된 토픽(Topic) 모델 간 통합 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 통합된 의미 기반 지식모델은 토픽 간의 구조적 규칙과 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 등 관계적 의미분석이 가능하며 대규모 비정형 문서의 의미 분석과 활용에 실질적인 기반 연구가 될 수 있다.
Journal of Information Science Theory and Practice
/
제2권3호
/
pp.29-39
/
2014
In recent years, several studies have proposed making use of the Twitter micro-blogging service to track various trends in online media and discussion. In this study, we specifically examine the use of Twitter to track discussions of food safety in the Korean language. Given the irregularity of keyword use in most tweets, we focus on optimistic machine-learning and feature set selection to classify collected tweets. We build the classifier model using Naive Bayes & Naive Bayes Multinomial, Support Vector Machine, and Decision Tree Algorithms, all of which show good performance. To select an optimum feature set, we construct a basic feature set as a standard for performance comparison, so that further test feature sets can be evaluated. Experiments show that precision and F-measure performance are best when using a Naive Bayes Multinomial classifier model with a test feature set defined by extracting Substantive, Predicate, Modifier, and Interjection parts of speech.
Water quality prediction is essential for the proper management of water supply systems. Increased suspended sediment concentration (SSC) has various effects on water supply systems such as increased treatment cost and consequently, there have been various efforts to develop a model for predicting SSC. However, SSC is affected by both the natural and anthropogenic environment, making it challenging to predict SSC. Recently, advanced machine learning models have increasingly been used for water quality prediction. This study developed an ensemble machine learning model to predict SSC using the XGBoost (XGB) algorithm. The observed discharge (Q) and SSC in two fields monitoring stations were used to develop the model. The input variables were clustered in two groups with low and high ranges of Q using the k-means clustering algorithm. Then each group of data was separately used to optimize XGB (Model 1). The model performance was compared with that of the XGB model using the entire data (Model 2). The models were evaluated by mean squared error-ob servation standard deviation ratio (RSR) and root mean squared error. The RSR were 0.51 and 0.57 in the two monitoring stations for Model 2, respectively, while the model performance improved to RSR 0.46 and 0.55, respectively, for Model 1.
In this paper, the impact of a vernacular pozzolanic kaolinite mine on concrete alkali-silica reaction and strength has been evaluated. For making the samples, kaolinite powder with various levels has been used in the quality specification test of aggregates based on the ASTM C1260 standard in order to investigate the effect of kaolinite particles on reducing the reaction of the mortar bars. The compressive strength, X-Ray Diffraction (XRD) and Scanning Electron Microscope (SEM) experiments have been performed on concrete specimens. The obtained results show that addition of kaolinite powder to concrete will cause a pozzolanic reaction and decrease the permeability of concrete samples comparing to the reference concrete specimen. Further, various machine learning methods have been used to predict ASR-induced expansion per different amounts of kaolinite. In the process of modeling methods, optimal method is considered to have the lowest mean square error (MSE) simultaneous to having the highest correlation coefficient (R). Therefore, to evaluate the efficiency of the proposed model, the results of the support vector machine (SVM) method were compared with the decision tree method, regression analysis and neural network algorithm. The results of comparison of forecasting tools showed that support vector machines have outperformed the results of other methods. Therefore, the support vector machine method can be mentioned as an effective approach to predict ASR-induced expansion.
Chloride is one of the most common threats to reinforced concrete (RC) durability. Alkaline environment of concrete makes a passive layer on the surface of reinforcement bars that prevents the bar from corrosion. However, when the chloride concentration amount at the reinforcement bar reaches a certain level, deterioration of the passive protection layer occurs, causing corrosion and ultimately reducing the structure's safety and durability. Therefore, understanding the chloride diffusion and its prediction are important to evaluate the safety and durability of RC structure. In this study, the chloride diffusion coefficient is predicted by machine learning techniques. Various machine learning techniques such as multiple linear regression, decision tree, random forest, support vector machine, artificial neural networks, extreme gradient boosting annd k-nearest neighbor were used and accuracy of there models were compared. In order to evaluate the accuracy, root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE) and coefficient of determination (R2) were used as prediction performance indices. The k-fold cross-validation procedure was used to estimate the performance of machine learning models when making predictions on data not used during training. Grid search was applied to hyperparameter optimization. It has been shown from numerical simulation that ensemble learning methods such as random forest and extreme gradient boosting successfully predicted the chloride diffusion coefficient and artificial neural networks also provided accurate result.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제17권4호
/
pp.1080-1099
/
2023
Digital healthcare combined with telemedicine services in the form of convergence with digital technology and AI is developing rapidly. Digital healthcare research is being conducted on many conditions including shock. However, the causes of shock are diverse, and the treatment is very complicated, requiring a high level of medical knowledge. In this paper, we propose a shock detection method based on the correlation between shock and data extracted from hemodynamic monitoring equipment. From the various parameters expressed by this equipment, four parameters closely related to patient shock were used as the input data for a machine learning model in order to detect the shock. Using the four parameters as input data, that is, feature values, a random forest-based ensemble machine learning model was constructed. The value of the mean arterial pressure was used as the correct answer value, the so called label value, to detect the patient's shock state. The performance was then compared with the decision tree and logistic regression model using a confusion matrix. The average accuracy of the random forest model was 92.80%, which shows superior performance compared to other models. We look forward to our work playing a role in helping medical staff by making recommendations for the diagnosis and treatment of complex and difficult cases of shock.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.