• 대한지역사회작업치료학회지
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• 제3권1호
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• pp.11-20
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• 2013

목적 : 본 연구의 목적은 지역사회에 거주하는 일반노인들의 사회적지지, 사회적관계망이 삶의 질에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 연구방법 : 연구 대상은 부산광역시, 경상북도 경주시에 소재한 장애인복지관, 보건소, 노인복지관 13곳의 건강한 남 여 노인 75명을 대상으로 하였다. 일반적 특성, 인지능력, 사회적지지, 사회적관계망, 삶의 질이 포함된 설문지를 통해 조사하였고, 대상자 선정 기준에서 제외된 12명을 제외한 63명을 대상으로 분석하였다. 결과 : 삶의 질에 영향을 미치는 변인들의 상관관계를 분석 한 결과 접촉빈도(p<.05)와 친밀도(p<.001) 그리고 사회적지지(p<.001)에서 정적인 상관관계가 나타났다. 최종적으로 지역사회거주 일반노인의 삶의 질에 영향을 미치는 변인으로는 친밀도(p<.001)로 분석되었다. 결론 : 지역사회 거주하는 일반노인들의 친밀도가 삶의 질에 영향을 미치는 주요 변인으로 파악되었다. 수동적인 삶을 살아가는 노인이게 있어 사회관계망의 질적 특성인 친밀도의중요성을 확인할 수 있었다.

• 재무관리연구
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• 제2권1호
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• pp.55-75
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• 1986

This article is to analyse the economic efficiency of capital market, which plays a role of resource allocation in terms of financial claims such as stock and bond. It provides various contributions to the welfare theoretical aspects of modern capital market theory. The key feature that distinguishes the theory described here from traditional welfare theory is the presence of uncertainty. Securities has time dimensions and the state and outcome of the future are really uncertain. This problem resulting from this uncertainty can be solved by complete market, but it has a weak power to explain real stock market. Capital Market is faced with the uncertainity because it is a kind of incomplete market. Individuals and firms in capital market made their consumption-investment decision by their own criteria, i. e. the maximization of expected utility form intertemporal consumption and the maximization of the market value of firm. We noted that allocative decisions that had to be made in the economy could be naturally subdivided into two groups. One set of decisions concerned the allocation of first-period resources among consumption $C_i$, investment in risky firms $I_j$, and riskless investment M. The other decisions concern the distribution among individuals of income available in the second period $Y_i(\theta)$. Corresponing to this grouping, the theoretical analysis of efficiency has also been dichotomized. The optimality of the distribution of output in the second period is distributive efficiency" and the optimality of the allocation of first-period resources is 'the efficiency of investment'. We have found in the distributive efficiency that the conditions for attainability is the same as the conditions for market optimality. The necessary and sufficient conditions for attainability or market optimality is that (1) all utility functions are such that -$\frac{{U_i}^'(Y_i)}{{U_i}^"(Y_i)}={\mu}_i+{\lambda}Y_i$-linear risk tolerance function where the coefficients ${\mu}_i$ and $\lambda$ are independent of $Y_i$, and (2) there are homogeneous expectations, i. e. ${\Large f}_i(\theta)={\Large f}(\theta)$ for every i. On the other hand, the efficiency of investment has disagreement about optimal investment level. The investment level for market rule will not generally lead to Pareto-optimal allocation of investment. This suboptimality is caused by (1)the difference of Diamond's decomposable production function and mean-variance valuation model and (2) the selection of exelusive investment or competitive investment. In conclusion, this article has made an analysis of conditions and processes of Pareto-optimal allocation of resources in capital marker and tried to connect with significant issues in modern finance.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.811-822
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• 2005

자동문서분류는 문서의 내용에 기반하여 미리 정의된 항목에 자동으로 할당하는 작업으로서 효율적인 정보관리 및 검색등에 필수적인 작업이다. 기존의 문서분류성능 향상을 위한 연구들은 대부분 분류모델 자체를 개선시키는 데 주력해왔으며 통계적인 방법으로 그 범위가 제한되어왔다. 본 연구에서는 자동문서분류의 성능향상을 위해 데이터마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처 리 방법에 의한 RTPost 시스템을 제안한다. RTPost 시스템은 학습문서 선택작업 이전에 분류항목 설정의 문제를 다루며, 분류함수의 성능보다는 지정방식의 문제점을 감안하여 학습과 분류 후처리 프로세스를 개선하려는 것이다. 이를 통해 분류결과에 중요한 영향을 미쳐왔던 학습문서의 수와 선택방법, 분류모델의 성능등에 의존하지 않는 안정적인 분류가 가능하였고, 이를 분류오류율이 높은 경계선 인접영역에 위치한 문서들에 적용한 결과 높은 정확율을 얻을 수 있었다. 뿐만 아니라, RTPost 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권3호
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• pp.167-178
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• 2011

유비쿼터스 서비스의 성장과 함께 여러 종류의 애드 혹 네트워크가 등장하게 되었다. 특히 애드 혹 네트워크에는 무선 센서 네트워크와 모바일 애드 혹 네트워크가 많이 알려져 있는데, 앞서 서술한 두 가지 네트워크의 특성을 혼합한 무선 애드 혹 네트워크도 존재한다. 본 논문은 LEACH 라우팅 프로토콜을 혼합 네트워크 환경에 적합하도록 개선한 변형된 LEACH 프로토콜 제안한다. 즉 제안한 라우팅 프로토콜은 대규모 이동 센서 노드로 구성된 네트워크에서 노드 검출과 경로 탐색 및 경로 유지를 제공하며, 동시에 노드의 이동성, 연결성, 에너지 효율성을 유지할 수 있다. 제안한 라우팅 프로토콜은 멀티-홉(multi-hop) 및 멀티-패스(multi-path) 알고리즘을 적용하고, 토플로지 재구성 기법으로는 이동중인 대규모 노드에 대한 노드 이동 평가, 진동 센서, 효율적인 경로 선택과 데이터 전송 기법을 이용하여 구현하였다. 실험에서는 제안한 프로토콜과 기존의 전통적인 LEACH 프로토콜을 비교하여 성능을 나타내었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.84-89
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• 2019

본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.139-145
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• 2021

우리는 본 연구를 통해 VR 환경에서 문서 뷰어가 본격적인 연구·개발과 상용화의 필요성이 있는지를 검증하기 위하여 사용자의 사용만족도를 연구하고자 한다. VR 콘텐츠는 사실적인 3D 그래픽과 360도 비디오로 구성되어 있으며, 공감각적인 경험과 몰입을 제공한다. 이러한 개념을 PDF나 PPT, Word, CAD 등의 문서를 보는 시스템으로도 활용할 수 있는 VR 문서뷰어 프로토 타입을 개발 및 테스트하였다. 사용자의 신체 인터랙션에 따라, 시야의 방향에 따라 인터랙티브한 뷰 환경을 제공하는 뷰어로써 작용할 수 있으며, 뷰어를 이용할 시 사용자의 높은 몰입도와 집중도를 이끌어낼 수 있는 것이 VR 문서뷰어의 특징이라고 할 수 있다. 개발된 프로토 타입을 100명의 VR 경험자 및 디바이스 소유자들로 이루어진 테스트 군에 하루에 약 1시간, 3일 동안 테스트를 진행한 후 고정선택 질문의 형태 설문조사를 진행하였다. VR에 최적화된 시스템으로 개발한다면 문서뷰어를 통해 볼 수 있는 다양한 데이터에 모두 적용될 수 있으며 2D와 3D를 아우르는 뷰어 환경을 제공하여 기존의 문서뷰어를 뛰어넘는 새로운 시스템으로 사용자를 만족할 수 있을 것이라는 결론을 도출했다. 문서 뷰어에서 중요한 것은 사용자 만족과 지속 사용의도와 관련된 집중도이다. 본 연구는 가상현실 환경에 맞는 문서 뷰어의 프로토 타입 연구로써, 문서를 읽을 시 몰입감을 이끌어내고 시각적인 피로도와 문서의 시각적 인지에 효과적인 새로운 문서 뷰어의 방향을 제시해 줄 수 있을 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.15-28
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• 2022

최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.81-90
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• 2021

실세계에는 다양한 최적화 문제가 존재하고 이를 해결하기 위한 연구가 지속되고 있다. 최적화 문제는 목적 함수의 결과 값을 최대 혹은 최소로 만드는 파라미터의 조합을 찾는 문제이다. 하모니 탐색은 이러한 최적화 문제 해결을 위한 인구 기반 메타휴리스틱 알고리즘으로 재즈 음악의 즉흥 연주를 모방하여 고안되었다. 하모니 탐색은 현재 토목, 컴퓨터, 에너지, 의료, 수질 공학 등 다양한 분야의 최적화 문제에 활발히 적용되고 있다. 하모니 탐색은 동작 원리가 간단하고 제약조건이 있는 최적화 문제에서 빠르게 동작한다는 장점이 있다. 특히 경험적 도함수를 통해 해를 개선하여 낮은 반복 횟수로 높은 정확도를 보인 사례들이 존재한다. 본 논문에서는 하모니 탐색의 동작 원리를 설명하고 최근 3년간 수행된 주요 연구들을 분류, 각 분류에 따라 요약 및 소개, 향후 연구 방향을 제시한다. 분류는 분야별 리뷰, 알고리즘 분석 및 이론, 실세계 문제에 대한 적용으로 나누고 실세계 문제에 대한 적용은 다른 메타휴리스틱 알고리즘과의 결합 여부, 최적화 목적에 따라 분류하여 설명한다.

• 산업융합연구
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• 제21권9호
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• pp.41-48
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• 2023

최근 들어 개인, 기업, 국가 등 사회 전반에 랜섬웨어에 의한 피해가 급증하고 있으며 그 규모도 점차 커지고 있다. 랜섬웨어는 사용자 컴퓨터 시스템에 침입하여 사용자의 중요 파일들을 암호화하여 사용자가 해당 파일들을 사용하지 못하게 하고 그 댓가로 금품을 요구하는 악의적인 소프트웨어이다. 랜섬웨어는 기타 다른 악의적인 코드들에 비해 공격기법이 다양하고 정교하여 탐지가 어렵고 피해 규모가 크기 때문에 정확한 탐지와 해결 방법이 필요하다. 정확한 랜섬웨어를 탐지하기 위해서는 랜섬웨어의 특성들로 학습한 탐지 시스템의 추론엔진이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어의 정확한 탐지를 위해 랜섬웨어가 가지는 특성을 추출하여 분류하는 모델을 제안하고 추출된 특성들의 유사성을 계산하여 특성의 차원을 축소한 다음 축소된 특성들을 그룹화하여 랜섬웨어의 특성으로 공격 도구, 유입경로, 설치파일, command and control, 실행파일, 획득권한, 우회기법, 수집정보, 유출기법, 목표 시스템의 상태 변경으로 분류하였다. 분류된 특성을 기존 랜섬웨어에 적용하여 분류의 타당성을 증명하였고, 차후에 이 분류기법을 이용해 학습한 추론엔진을 탐지시스템에 장착하면 새롭게 등장하는 신종과 변종 랜섬웨어도 대부분 탐지할 수 있다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권9호
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• pp.1514-1524
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• 2021

Objective: To develop a radiomics risk score based on dynamic contrast-enhanced (DCE) MRI for prognosis prediction in patients with glioblastoma. Materials and Methods: One hundred and fifty patients (92 male [61.3%]; mean age ± standard deviation, 60.5 ± 13.5 years) with glioblastoma who underwent preoperative MRI were enrolled in the study. Six hundred and forty-two radiomic features were extracted from volume transfer constant (K^trans), fractional volume of vascular plasma space (V_p), and fractional volume of extravascular extracellular space (V_e) maps of DCE MRI, wherein the regions of interest were based on both T1-weighted contrast-enhancing areas and non-enhancing T2 hyperintense areas. Using feature selection algorithms, salient radiomic features were selected from the 642 features. Next, a radiomics risk score was developed using a weighted combination of the selected features in the discovery set (n = 105); the risk score was validated in the validation set (n = 45) by investigating the difference in prognosis between the "radiomics risk score" groups. Finally, multivariable Cox regression analysis for progression-free survival was performed using the radiomics risk score and clinical variables as covariates. Results: 16 radiomic features obtained from non-enhancing T2 hyperintense areas were selected among the 642 features identified. The radiomics risk score was used to stratify high- and low-risk groups in both the discovery and validation sets (both p < 0.001 by the log-rank test). The radiomics risk score and presence of isocitrate dehydrogenase (IDH) mutation showed independent associations with progression-free survival in opposite directions (hazard ratio, 3.56; p = 0.004 and hazard ratio, 0.34; p = 0.022, respectively). Conclusion: We developed and validated the "radiomics risk score" from the features of DCE MRI based on non-enhancing T2 hyperintense areas for risk stratification of patients with glioblastoma. It was associated with progression-free survival independently of IDH mutation status.