최근 사회망 기반의 검색 서비스들을 중심으로 다양한 방법들이 제시되고 있다. 기존의 추천시스템들은 특정 영역의 전문가를 검색할 수 있지만 검색하고자 하는 전문가에 대한 프로파일과 전문가를 평가하는 항목이 한 시스템에 있어야만 한다. 본 논문에서는 지식베이스와 XMDR을 이용하여 서로 다른 시스템에 존재하는 전문가 프로파일과 전문가를 평가하는 항목 수집을 자동화할 수 있다. 또한 다양한 리소스들을 이용하여 사회망을 동적으로 구축하여 여러 전문가를 추천할 수 있는 시스템을 구성하고자한다. 그러나 다양한 리소스들은 지역적으로 분산되어 있고 이종의 데이터 소스들로 구성되어있기 때문에 사용자 의사결정을 위한 정보를 얻는 것은 어렵다. 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해서 사용자에게 단일 인터페이스를 제공하고 이종시스템들 간에 구축된 리소스들에는 각각 독립성과 투명성을 제공할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 분산되어있는 전문가 프로파일 추출을 위해 XMDR과 지식베이스를 이용하고 이러한 지식베이스를 사회망과 연계한 전문가 추천 시스템을 설계한다.
Purpose: The purpose of this study was to evaluate the applicability of the evidence based guideline for prompted voiding by Lyons & Specht (2001) in National Guideline $Clearinghouse^{TM}$ for use in Korea based on the experts' opinions. Method: The target expert group consisted of 8 registered nurses, 6 physicians, and 5 nursing professors who are experts in urinary incontinence. This study used a questionnaire survey. The appropriateness, applicability, and the present application of each recommendation in the guideline were analyzed with descriptive statistics using the SPSS program, with content analysis based on the experts' opinions. Result: The scores on each recommendation's appropriateness showed the high degree of agreement among nurses, physicians, and nursing professors. However, the recommendation for 'use of oxybutinin' showed the lowest score as 5.89. It was notable that the most recommendations scored lower for applicability compared with appropriateness. The reasons for lower scores for applicability were the lack of clinicians' knowledge of assessment and management, and the lack of resources in clinical settings in Korea. Conclusion: This study will augment the understanding of the actual urinary incontinence management in Korean clinical settings and can be used as the baseline data for further study of tailoring international guidelines into local and national clinical settings.
Customization and personalization services are considered as a critical success factor to be a successful Internet store or web service provider. As a representative personalization technique, personalized recommendation techniques are studied and commercialized to suggest products or services to a customer of Internet storefronts based on demographics of the customer or based on an analysis of the past purchasing behavior of the customer. The underlining theories of recommendation techniques are statistics, data mining, artificial intelligence, and/or rule-based matching. In the rule-based approach for personalized recommendation, marketing rules for personalization are usually collected from marketing experts and are used to inference with customers data. however, it is difficult to extract marketing rules from marketing experts, and also difficult to validate and to maintain the constructed knowledge base. In this paper, we proposed a marketing rule extraction technique for personalized recommendation on Internet storefronts using market basket analysis technique, a well-known data mining technique. Using marketing basket analysis technique, marketing rules for cross sales are extracted, and are used to provide personalized advertisement selection when a customer visits in an Internet store. An experiment has been performed to evaluate the effectiveness of proposed approach comparing with preference scoring approach and random selection.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제25권4호
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pp.145-156
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2018
This study proposes a content-based recommendation algorithm (NRA) for pet food. The proposed algorithm tries to recommend appropriate or inappropriate feed by using collective intelligence based on user experience and prior knowledge of experts. Based on the physical and health status of the dogs, this study suggests what kind of nutrients are necessary for the dogs and the most recommended pet food containing these nutrients. Performance evaluation was performed in terms of recall, precision, F1 and AUC. As a result of the performance evaluation, the AUC and F1 value of the proposed NRA was 15% and 42% higher than that of the baseline model, respectively. In addition, the performance of NRA is shown higher for recommendation of normal dogs than disease dogs.
Moving Picture Experts Group (MPEG)과 Video Coding Experts Group (VCEG)은 기존의 MPEG-4와 H.263 표준안보다 우수한 비디오 압축 기술을 개발하였다. 이 새로운 표준안은 H.264/AVC (Advanced Video Coding) 이라 하며, MPEG-4 Part 10과 ITU-T Recommendation H.264로 공동 발표 되었다. H.264/AVC에는 9가지의 모드를 가진 $Intra4{\times}4$ 예측 부호화가 존재하는데, 이는 영상의 공간적인 상관성을 이용한 압축 부호화 방식이다. 본 논문에서는 압축 효율을 높이기 위하여 인접 화소들의 유사성을 이용한 ABS (Adaptive Bit Skip) 모드를 제안함으로써, 적응적으로 intra mode bit를 생략하여 부호화 효율을 높이는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 R-D 곡선 상에서 평균 약 0.2 dB의 PSNR (Peak signal-to-noise ratio) 향상이 있었고 평균 약 3.6%의 비트율을 절약하였다.
Objectives: This study was to examine the experts perception on the operation of the national health promotion fund and related policies, and to obtain the perspective on the improving governance of the fund. Methods: Experts opinion survey was recruited 120 experts who were public health officials, and members of board in academic societies related to health promotion and health policy, and 60 experts participated in the survey. Results: Most health care experts agreed that the current allocation of health promotion fund was not optimal with its lack of allocation on promoting healthy lifestyle and R&D for health promotion, while the majority of the fund was being spent on supporting national health insurance. Thus, establishing governance system and control tower for the fund was viewed as critical. Also the status of deliberation committee should be raised to higher position where it can hold practical authority to plan and evaluate fund spending. Conclusions: The priority of health promotion fund spending should be more on improving health such as modifying life-style and spreading healthy habits, rather than on disease management or subsidizing health insurance. It is recommended that change from to environment in health promotion policy regime is required to establish effective governance system for the fund operation.
본 연구는 태스크 온톨로지를 이용한 자동차부품 추천시스템 개발 방법을 제안하였다. 제안한 지능형 추천 시스템은 자동차 부품 조립과정을 학습하도록 하였으며, 자동차부품 추천을 위하여 부품들을 온톨로지 방법으로 구축하였다. is-a Relationship 기반 hierarchical Taxonomy를 이용하여 자동차 엔진을 구성하고 있는 각각의 부품들 사이의 관계를 설정하였다. 각각의 부품은 자동차 전문가의 지식에 의해 각기 다른 가중치 값을 가지고 있게 된다. 가중치는 자동차 추천시스템의 사용자들이 직접 사용하면서 선택한 횟수와 가중치의 곱 연산을 이용한 결과 값을 시스템 내에서 기록하여 순서를 작성하고 결과적으로 우선순위(priority)가 높은 순서부터 사용자에게 출력함으로써 어느 부품의 어느 요소가 중요한지 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 자동차부품 지능형 추천시스템은 사용자가 쉽게 접근하기 어려운 자동차 부품관련 부분을 생성된 데이터를 바탕으로 임의의 부품을 선택했을 때 해당 부품과 밀접한 관계를 가진 부품을 표현하여 특별히 전문적인 지식 없이도 손쉽게 자동차 부품의 조립 및 쓰임새와 중요성을 알 수 있게 해주는 시스템이다.
위치 인식 기술의 발전 및 스마트 디바이스 사용의 활성화로 인해 위치 기반 서비스과 소셜 네트워크를 결합하여 사용자에게 정보를 공유하는 위치 기반 소셜 네트워크(LBSN: Location Based Social Network)이 활성화되고 있다. 위치 기반 소셜 네트워크에서 사용자의 체크인 기능을 이용하여 사용자가 가 흥미있어 할 만한 장소를 추천하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 위치기반 소셜 네트워크에서 시간과 사용자 활동을 고려한 장소 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 논문에서 고려하지 못한 시간에 따른 사용자의 선호도 변화와 지역의 전문가, 희귀한 장소에 대한 사용자의 관심을 고려한다. 다시 말해, 사용자의 선호도 변화를 고려하기 위해 시간에 따른 체크인 이력을 사용하고 지역의 전문가를 판별하기 위해 사용자 활동 영역을 구분한다. 그리고 사용자가 선호하는 장소에 가중치를 주기 위하여 희귀한 장소를 고려한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
전문가의 지식을 기반으로 한 추천시스템에 대한 다양한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 지금까지의 전문가 기반 추천 시스템이 공통된 전문가 그룹의 지식을 바탕으로 모두에게 아이템을 추천하였다면, 본 논문에서는 개인의 필요와 전문가에 대한 관점을 반영한 개인화된 전문가 그룹의 지식을 기반으로 한 추천 시스템을 제안한다. 개인화된 전문가 그룹을 찾는 과정이 제안하는 추천 시스템에서 가장 중요한 부분이다. 이를 위해 개인화된 전문가를 효율적으로 찾아내는 지지 벡터 머신(SVM) 기반 기법을 제안한다. 추천 시스템에서 널리 사용되는 k 근접이웃 알고리즘과의 비교를 통하여서 개인화된 전문가를 기반으로 한 협업 필터링 추천 시스템의 효용성을 입증한다.
Purpose: This study was designed to examine the validity of the evidence-based guideline on pain developed by Registered Nurses Association of Ontario(RNAO) translated into Korean based on the experts' opinions. Methods: The panel consisted of experts of 60 registered nurses in surgical units, medical doctors and nursing managers who were experts in pain assessment and management. The validity of translated RNAO guideline was evaluated in terms of appropriateness, applicability, and utilization in current practice. Appropriateness and applicability of each recommendation were measured with 9 point scale, whereas utilization was measured by yes/no question. Data were analyzed by mean, standard deviation, and percent. The experts' opinions were analyzed by content analysis method. Results: In general, most of the recommendations in the guideline received above 7 point in appropriateness and applicability. However, above 20% of recommendations showed less than 50% of utilization rates in current practice. Conclusion: The reasons for low utilization of recommendations in current practice are in need for investigation. This study can be used for the development of guideline more acceptable in Korean health care settings and improve the quality of care for the abdominal surgery patients suffering from pain in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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