• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.43-51
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• 2024

본 논문은 수중 활동을 주로 하는 다이버를 대상으로 특수 목적용 다이버 마스크를 이용해서 안구 데이터를 획득 및 분석하고, 이를 이용해서 사용자의 시선을 추적하는 방법에 대해 제안한다. 안구 데이터 분석을 위해 자체 제작한 안구 데이터 셋을 구축하였고, YOLOv8-nano 모델을 활용해서 학습 모델을 생성하였다. 학습 모델의 프레임 당 소요 시간은 평균 45.52ms를 달성하였고, 눈을 뜬 상태와 감는 상태를 구별하는 인식 성공률은 99%를 달성하였다. 안구 데이터 분석 결과를 바탕으로 현실 세계 좌표를 매칭할 수 있는 시선 추적 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘의 검증 결과 x축은 약 1%, y축은 약 6%의 평균 오차율을 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.201-222
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• 2023

온라인 플랫폼을 통한 전자상거래 활성화에 따라 수많은 중소 판매상들은 수익성 향상을 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 이를 위해서는 프로모션이나 이벤트의 범위와 할인 수준, 품목 등에 대한 전략적 의사결정이 매우 중요하다. 본 연구는 중소 전자상거래 판매상들이 효과적인 프로모션 전략을 수립하기 위한 의사결정을 지원하기 위한 도구를 개발하고자 한다. 프로모션의 시행 여부를 판단하기 위해서는 프로모션에 의한 매출 증대 수준을 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 다양한 기계학습기법 중 MLP(Multi Layer Perceptron), Gradient Boosting Regression, Random Forest, Linear Regression 모델을 통해 프로모션 시행 후의 매출변화를 예측하기 위한 모델을 개발하였다. 프로모션 데이터가 가진 복잡성과 품목의 특성이 뚜렷한 영향력을 가지는 것으로 확인되었으며, 여러 기법 중 Random Forest 모델과 MLP 모델이 가장 성능이 좋은 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 방법을 통해 중소 전자상거래 판매상이 시장 변화에 능동적으로 대응하고, 데이터 기반 의사결정을 지원할 수 있을 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제45권4호
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• pp.162-172
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• 2024

To analyse the overall research trends in digital therapeutics, this study conducted a quantitative bibliometric analysis of articles published in the last 10 years from 2014 to 2023. We extracted bibliographic information of studies related to digital therapeutics from the Web of Science (WOS) database and performed publication status, citation analysis and keyword analysis using R (version 4.3.1) and VOSviewer (version 1.6.18) software. A total of 1,114 articles were included in the study, and the annual publication growth rate for digital therapeutics was 66.1%, a very rapid increase. "health" is the most used keyword based on Keyword Plus, and "cognitive-behavioral therapy", "depression", "healthcare", "mental-health", "meta-analysis" and "randomized controlled-trial" are the research keywords that have driven the development and impact of digital therapeutic devices over the long term. A total of five clusters were observed in the co-occurrence network analysis, with new research keywords such as "artificial intelligence", "machine learning" and "regulation" being observed in recent years. In our analysis of research trends in digital therapeutics, keywords related to mental health, such as depression, anxiety, and disorder, were the top keywords by occurrences and total link strength. While many studies have shown the positive effects of digital therapeutics, low engagement and high dropout rates remain a concern, and much research is being done to evaluate and improve them. Future studies should expand the search terms to ensure the representativeness of the results.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.76-83
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• 2017

어류는 빛에 대해 민감한 반응을 보이므로 이를 이용한 어류 관리 기술 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 빛을 이용한 어류 차단 시설을 개발하였으며 국내 대표 외래어종인 배스와 블루길을 대상으로 조도 차이를 이용한 차단 효과를 분석하였다. 빛은 발광 다이오드를 이용해 발생시켰으며 바닥에서 수직 방향으로 향하게 설치하였다. 유속은 어류의 소상능력을 고려하여 총 3단계(0.2, 0.1, 0.05 m/s)로 구분하였으며 학습효과를 방지하기 위해 양육수조에서 1일 이상 휴식한 어류를 대상으로 실험하였다. 실험은 차단시설 적용 시 소상하는 어류 개체수와 차단시설 종료 후 소상하는 개체 수를 비교하는 방식으로 수행하였으며 차단 시설의 효과를 높이기 위해 일몰 후 수행하였다. 실험 결과 조도 차이에 따른 어류 차단효과는 높았으며 전반적으로 배스의 차단율이 블루길보다 낮았다. 전체 실험 개체수를 기준으로 배스의 차단율은 96.33%, 블루길의 차단율은 99.00%이며 소상 개체수를 기준으로 하면 배스는 91.73%, 블루길은 98.73%로 나타났다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제27권6호
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• pp.666-676
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• 2012

The purpose of this study was to propose effective marketing communication strategies for overseas Korean restaurants through a multilateral comparison analysis of American, Chinese, and Japanese consumers' attitudes towards communication media and Korean restaurants. The survey was written in English, Chinese, and Japanese, with guideline for surveyors, and conducted using both online and offline methods. Samples were collected from five major cities - Los Angeles, New York, Tokyo, Beijing and Shanghai, which are the foothold for the globalization of Korean food. When it comes to attitudes towards communication media, word-of-mouth showed a high mean value, indicating it as the most useful and reliable media recognized by consumers who visited Korean restaurants. Furthermore, the necessity of recognizing the importance of visual communication in the physical environment of Korean restaurants and specialized websites, featuring restaurants and gourmet food, was observed. Consumers in all three nations chose word-of-mouth as the most useful and reliable media for learning about Korean restaurants. In addition, American consumers highly depended on signage and restaurant exteriors. Chinese consumers highly recognized the usefulness and reliability of offline media, such as newspapers, magazines, and events, while Japanese consumers considered online media, such as gourmet websites, blogs and social networks, as useful and reliable sources. A significantly positive attitude and high value was observed in all who had visited Korean restaurants. American and Japanese consumers had a significantly higher rate of intention to visit Korean restaurants in the future and to tell others about their satisfaction with Korean restaurants. Meanwhile, the average rate of prior preference for Korean restaurants (when choosing restaurants) was the lowest in all three countries. This study is useful for both the Korean government and food enterprises abroad to plan and develop marketing communication strategies properly for overseas Korean restaurants.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1150-1158
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• 2010

In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권21호
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• pp.9367-9373
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• 2014

In diagnosis of lung cancer, rapid distinction between small cell lung cancer (SCLC) and non-small cell lung cancer (NSCLC) tumors is very important. Serum markers, including lactate dehydrogenase (LDH), C-reactive protein (CRP), carcino-embryonic antigen (CEA), neurone specific enolase (NSE) and Cyfra21-1, are reported to reflect lung cancer characteristics. In this study classification of lung tumors was made based on biomarkers (measured in 120 NSCLC and 60 SCLC patients) by setting up optimal biomarker joint models with a powerful computerized tool - gene expression programming (GEP). GEP is a learning algorithm that combines the advantages of genetic programming (GP) and genetic algorithms (GA). It specifically focuses on relationships between variables in sets of data and then builds models to explain these relationships, and has been successfully used in formula finding and function mining. As a basis for defining a GEP environment for SCLC and NSCLC prediction, three explicit predictive models were constructed. CEA and NSE are requentlyused lung cancer markers in clinical trials, CRP, LDH and Cyfra21-1 have significant meaning in lung cancer, basis on CEA and NSE we set up three GEP models-GEP 1(CEA, NSE, Cyfra21-1), GEP2 (CEA, NSE, LDH), GEP3 (CEA, NSE, CRP). The best classification result of GEP gained when CEA, NSE and Cyfra21-1 were combined: 128 of 135 subjects in the training set and 40 of 45 subjects in the test set were classified correctly, the accuracy rate is 94.8% in training set; on collection of samples for testing, the accuracy rate is 88.9%. With GEP2, the accuracy was significantly decreased by 1.5% and 6.6% in training set and test set, in GEP3 was 0.82% and 4.45% respectively. Serum Cyfra21-1 is a useful and sensitive serum biomarker in discriminating between NSCLC and SCLC. GEP modeling is a promising and excellent tool in diagnosis of lung cancer.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제22권1호
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• pp.1-16
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• 2005

The study was performed to examine the scaling behavior about dental health. The subjects of this study were 700 workers selected in Daegu. This survey was carried out during 2003. 7. 15 - 2003. 7. 31. The results of this study can be summarized as follows. 1. Distribution of respondent's class was male of $53.5\%, female of $46.2\%, and 30's age of $36.2\%, 20's age of $28.2\%. Concerning about dental health was appeared that female was higher rate than male. also, difference was related in their age, working department and residence. 2. In case of no experience to scaling for past 3 years was appeared that male of $67.6\% was higher rate than female of $56.8\%. The frequency of treat scaling was appeared that $46.2\% of the subjects was treated scaling per year. 3. The root cause of no treatment by regular was appeared that 'high expensive' was most high with $38.0\% and 2nd, 'didn't felt importance' was $24.2\%, 3rd 'lack of spare time' was $20.7\%, the last ranking 'only be frightened' was $14.3\%. 4. Method of learning knowledge about scaling was appeared that male and female were similar with their method of it. knowledge level of scaling was learned by internet were higher in worker of 20's age than any other age. also, other difference was related in school career and residence. Opinion about necessity of scaling answer which need or surely need were similar to male of $67.1\% and female of $72.6\%. 5. As for knowledge of scaling was appeared that male of $94.3\% and female of $87.1\% had corrective knowledge. The right answer was significantly different by ages, school career, working department and residence.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권4호
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• pp.429-436
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• 2020

본 연구는 2009 개정 교육과정이 적용된 2015~2018년 4년간의 학업성취도 평가 결과를 바탕으로 중학생의 과학 학업성취 특성을 분석하였다. 우선 인지적 영역에 학생들의 학업성취 특성을 살펴보고자 성취도 평균 점수와 성취수준별 비율의 추이를 분석하였다. 또한, 정의적 영역에 대한 학업성취 특성을 알아보기 위해 학생들의 설문 중 교과태도에 대한 자신감, 흥미, 가치, 학습의욕 등에 문항에 관한 결과와 추이를 분석하였다. 주요 연구 결과를 살펴보면, 우선 첫째, 전체적인 과학과 학업성취도가 하락하고 있다는 것이다. 둘째, 성취수준별 차이를 보면 우수학력 집단에서 하락의 폭이 큼을 알 수 있으며, 기초학력 미달 비율이 증가하고 있다는 것이다. 셋째 성별로 보면, 성취도 점수에서는 남녀 간 점수 차이가 증가하는 경향이 나타났으며, 우수학력에서 여학생에 대한 지원, 기초학력에서 남학생에 대한 지원이 필요함을 알 수 있다. 넷째, 지역규모에서 있어서는 우수학력에서 지역규모간의 격차가 발생하고 있다는 특성을 보이고 있다. 교과태도에 대한 분석 결과를 살펴보면 먼저 교과태도에 대한 자신감, 흥미, 가치, 학습의욕 등 4개 구인 모두 성취도 평균과 유의미한 상관관계를 보였으며, 교과태도에서 '높음'일수록 성취도 평균도 높았다. 공통 문항을 통해 최근의 교과태도에 대한 변화 추이를 살펴보면, 2018년을 제외하고 자신감, 흥미, 가치 구인이 점차 상승하는 경향을 보였다. 보통학력 이상 집단에서는 자신감, 흥미, 가치 등에서 지속해서 상승하는 경향을 보이나 기초학력 이하 집단에서는 2018년에 크게 감소하는 경향을 보였다. 이러한 결과를 교육과정이나 교수·학습 개선, 교육 정책 수립의 근거나 자료로 활용할 필요가 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.396-404
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• 2014

의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.