• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.77-84
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• 2020

본 연구에서는 인공지능 모델에 따른 한국 프로야구의 승패 예측 분석에 관한 연구를 했다. 승리할 팀과 해당 팀의 최종 리그 순위를 예측했고, 사용자의 편의를 위해 웹사이트도 구축했다. 각 1·3·5이닝 별로 가장 정확도가 높으면서도 오차가 적은 모델을 최적 모델로 선정해 승·패 결과를 예측했고, 이를 토대로 순위표를 작성했다. 결과표는 2020년 개막인 5월 5일부터 8월 30일까지의 예측 결과를 바탕으로 작성했다. 기아타이거즈가 아닌 다른 구단끼리의 경기는 실제 결과를 사용했다. 머신러닝 모델은 KNN과 AdaBoost가 최적 모델로 선정되었으며, 실제 순위와 비교해 본 결과, 경기가 진행될수록, 예측 결과의 순위 오차가 점점 작아지는 것을 확인했다. 딥러닝 모델은 89%의 정확도를 기록했고, 머신러닝 모델과 마찬가지로 경기를 진행할수록 예측 결과 순위 오차가 작아지는 것을 확인했다. 실험 결과는 한국 프로야구 승·패 결과 예측뿐 아니라 다양한 분야에서 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 방송국에서 야구 경기를 중계하는 중 이닝별로 인공지능 알고리즘이 예상한 승·패 여부를 중계화면에 띄울 수 있다. 시청자들에게 새로운 흥미를 일으킬 수 있을 것이고, 나아가 구단의 감독들이 이닝마다 데이터를 분석해 경기 중 유동적으로 승리하기 위한 전략을 세울 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.179-192
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• 2014

최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12호
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• pp.269-279
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• 2021

In the current conditions of world socio-economic development, the strategic support of the process of managing the development of universities has become a particularly important area. Strategic management requires reliable information and analytical support in the form of sound descriptions of strategic directions of development, assumptions, and forecasts. The purpose of the study is to substantiate and elaborate the crucial causes in the strategic management of university's development and to suggest the coherent prospects for advancements. The data analysis was performed using descriptive methods to identify the most significant causes that affect the university's strategic development; the expert assessment was used to rank the factors, ultimately to assess each factor that affects to some extent the university's strategic development; the abstract-logical method was used to ground the positive impact of computer technologies and e-learning on the strategic development of a university and to formulate proposals for its further progress. The main results provided in the given paper showed that significant and most important strategic cause of university's development lies in the field of improving the quality of education, expanding access to educational services based on computer technology and its functionality. In turn, its widespread use at all stages of the educational process allows providing a number of advancements for universities in strategic prospects.

• 대한한방소아과학회지
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• 제34권4호
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• pp.1-10
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• 2020

Objectives The purpose of this study is to evaluate the satisfaction and utility of a clinical training in Pediatrics of Korean Medicine after conducting participatory practices in clinical training. Methods A survey was conducted with 46 students who completed a clinical training in 2019. After completing Problem Based Learning (PBL), Objective Structured Clinical Examination (OSCE) and Clinical Performance Examination (CPX), they filled out the questionnaire composed of 15 questions. In addition, it was required to rank the preferences for clinical training items and describe what was good about, things that need to be improved or corrected, and other areas to be implemented as a part of the clinical training. Results 1. Mean of the total satisfaction score was 4.26. Mean satisfaction score of the educational method was 4.25, and mean score of the utility of educational effectiveness was 4.27. 2. Among the questions that evaluate satisfaction of the education program, 'I agree with OSCE as a part of the clinical training for juniors.' showed the highest score. Among the questions that evaluate utility of educational effectiveness, 'It will be helpful to treat patients as a Korean Medicine doctor in the future' showed the highest score. On the other hand, 'I actively participated in the clinical training' showed the lowest score. Conclusions A clinical training in Pediatrics of Korean Medicine can be highly valued from the viewpoint of the satisfaction and its utility.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.93-98
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• 2023

Instagram is one of the fastest-growing online photo social web services where users share their life images and videos with other users. Image tagging is an essential step for developing Automatic Image Annotation (AIA) methods that are based on the learning by example paradigm. Hashtags can be used on just about any social media platform, but they're most popular on Twitter and Instagram. Using hashtags is essentially a way to group together conversations or content around a certain topic, making it easy for people to find content that interests them. Practically on average, 20% of the Instagram hashtags are related to the actual visual content of the image they accompany, i.e., they are descriptive hashtags, while there are many irrelevant hashtags, i.e., stophashtags, that are used across totally different images just for gathering clicks and for search ability enhancement. Hence in this work, Sorting instagram hashtags all the way through mass tagging using HITS (Hyperlink-Induced Topic Search) algorithm is presented. The hashtags can sorted to several groups according to Jensen-Shannon divergence between any two hashtags. This approach provides an effective and consistent way for finding pairs of Instagram images and hashtags, which lead to representative and noise-free training sets for content-based image retrieval. The HITS algorithm is first used to rank the annotators in terms of their effectiveness in the crowd tagging task and then to identify the right hashtags per image.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권9호
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• pp.659-668
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• 2010

협력적 여과 시스템은 새로운 사용자의 행위를 파악하고 사용자가 흥미로워할 아이템을 추천해주기 위해서 사용자들에 대한 새로운 정보를 필요로 한다. 이러한 정보를 획득하기 위하여 협력적 여과 시스템은 기존 데이터를 기반으로 학습을 하고, 그 결과에 따라 사용자에 대한 새로운 정보를 찾아낼 수 있다. 본 논문에서는 사용자에 대한 새로운 정보를 획득하기 위한 방법으로 귀납적 추리 방법을 제안하고, 추리된 사용자의 정보를 이용하여 아이템의 순위를 결정한다. 제안된 방법에서는 귀납적 기계 학습 방법인 NMF를 이용하여 사용자를 학습시켜서 모든 사용자들을 그룹으로 군집시키고, 각 그룹으로부터 카이제곱을 이용하여 그룹의 특징을 추출한다. 다음으로, 귀납 추리 방법의 하나인 베이지언 확률모델을 이용하여 새로운 사용자가 입력한 평가값과 각 그룹의 특징을 기반으로 사용자를 적합한 그룹으로 분류한다. 마지막으로, 사용자가 결측한 아이템을 대상으로 로치오(Rocchio) 알고리즘을 적용하여 아이템의 순위를 결정한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3873-3887
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• 2018

In this paper, we propose a novel method to recover images corrupted by impulse noise. The proposed method uses two stages: noise detection and filtering. In the first stage, we use pixel values, rank-ordered logarithmic difference values, and median values to train a neural-network-based impulse noise detector. After training, we apply the network to detect noisy pixels in images. In the next stage, we use group-based weighted couple sparse representation to filter the noisy pixels. During this second stage, conventional methods generally use only clean pixels to recover corrupted pixels, which can yield unsuccessful dictionary learning if the noise density is high and the number of useful clean pixels is inadequate. Therefore, we use reconstructed pixels to balance the deficiency. Experimental results show that the proposed noise detector has better performance than the conventional noise detectors. Also, with the information of noisy pixel location, the proposed impulse-noise removal method performs better than the conventional methods, through the recovered images resulting in better quality.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.125-131
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• 2023

전 세계적으로 약물 부작용은 주요 사망원인의 상위를 차지하고 있다. 약물 부작용에 대해 효과적으로 대응하기 위해, 능동적인 실시간 분석 기반 약물감시 체계로의 전환과 함께 데이터의 표준화와 품질 향상이 필요하다. 이를 위해, 개별 기관의 데이터를 통합하고 대규모 데이터를 활용하여 약물 부작용 예측의 정확도를 높이는 것이 중요하다. 하지만, 각 기관 간의 데이터 공유는 프라이버시 문제를 야기시키고 각기 다른 데이터 표준 구성도 다르다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 개인정보보호 법규에 따라 데이터를 직접 공유하지 않고 모델의 학습 결과를 공유하는 연합학습 방식을 채택한다. 각 기관마다 다른 데이터포맷을 Common Data Model(CDM)을 활용하여 데이터 표준화를 수행하고 데이터의 정확성과 일관성을 확립한다. 또한, 클라우드 기반의 연합학습 환경을 구성하여 보안 및 확장 관리에 효율성을 높이는 약물감시 시스템을 제안한다. 이를 통해 기관 간 데이터의 프라이버시를 보호하면서도, 효과적인 의약품 부작용 모니터링과 예측이 가능하다. 약물 부작용으로 인한 사망률 감소와 의료비용 절감을 목표로 하며, 이를 실현하기 위한 다양한 기술적 접근과 방법론을 탐구한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1059-1068
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• 2022

Recently, research using image-based deep learning is being conducted to determine similar fonts or recommend fonts. In order to increase the accuracy in judging the similarity of Hangul fonts, a previous study was conducted to calculate the similarity according to the combination of stroke elements. In this study, we tried to solve this problem by designing an integrated model that reflects the weights for each stroke element. By comparing the results of the user's font similarity calculation conducted in the previous study and the weighted model, it was confirmed that there was no difference in the ranking of the influence of the stroke elements. However, as a result of comparison by letter sizes, it was confirmed that there was a difference in the ranking of the influence of stroke elements. Accordingly, we proposed a weighted model set separately for each font size.

• 대한간호학회지
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• 제48권4호
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• pp.407-418
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• 2018

Purpose: The purpose of this study was to develop an eye-health program based on social learning theory (EPST) of preschoolers and evaluate its effectiveness. Methods: A nonequivalent control group pre-post test design was utilized and 141 six-year-old preschoolers and their parents participated (experimental group=69, control group=72) in the study. The EPST in this study included eye-health education and eye exercises. Attention, memory, replay, motivation, reinforcement, and self-efficacy were used as interventional strategies. To examine the effectiveness of EPST, proficiency in eye-health activities, refractive power, and visual acuity were measured before and after the intervention. Data were analyzed with SPSS WIN 21.0 using the Shapiro-Wilk test, ${\chi}^2$-test, Mann-Whitney U test and Wilcoxon signed rank test. Results: Following the intervention, eye-health activities, refractive power, and visual acuity significantly improved in the experimental group compared to the control group. Conclusion: The results of this study suggest that EPST is effective in improving eye-health activities, refractive power, and visual acuity in preschoolers, and its wider implementation in educational institutions will promise improved eye-health among preschoolers.