• Korean Journal of Ichthyology
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• v.9 no.2
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• pp.163-168
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• 1997

Four specimens of Chlorophthalmus albatrossis Jordan and Starks and one specimen of Chlorophthalmus acutifrons Hiyama belonging to the family Chlorophthalmidae were collected for the first time from Korea. We propose "Pa-rang-nun-mae-tung-yi" for Chlorophthalmus albatrossis and "Ch$\breve{u}$m-mun-pa-rang-nun-mae-tung-yi" for Chlorophthalmus acutifrons as a new Korean name.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.610-612
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• 2002

현재 인터넷은 IPv4주소 고갈로 인해 종래의 클래스(class)별 주소의 분배와 사용을 지양하고 클래스 없는 CIDR(Classless InterDomain Routing)〔1〕방식을 채택하고 있다. 본 논문에서는 라우터의 개발 및 성능에 영향을 미치는 라우팅 엔트리의 분포와 특성을 다음의 세가지 관점에서 분석하였다. 그리고 분석에 사용된 데이터는 백본용 라우터의 라우팅 테이블이다. 첫째, 현재 인터넷에서 CIDR 방식에 따른 서브넷팅(Subnetting)과 슈퍼넷팅(Supernetting)〔2〕〔3〕정도를 분석하였으며 둘째, 현재 포워딩 테이블(Forwarding Table)내의 불필요한 포워딩 엔트리(Forwarding Entry)들이 차지하는 구성비를 조사하였다. 마지막으로는 멀티홈밍(Multi-homing)이 포워딩 테이블의 크기에 미치는 영향을 분석하였다. 조사에 의하면 MAE-East와 MAE-West〔4〕와 같은 백본(Backbon) 라우터의 경우에 A클래스는 8에서 26비트까지, B클래스는 14비트에서 27비트까지 그리고 C클래스는 17비트에서32비트까지 서브넷팅과 슈퍼넷팅이 되어있다. 또한 불필요한 포워딩 엔트리는 전체 엔트리의약 1%를 차지하고 있으며, 멀티홈밍 엔트리는 약 5%를 차지하는 것으로 확인되었다.

• Research in Mathematical Education
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• v.13 no.3
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• pp.197-216
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• 2009

The purpose of this study was to investigate middle and high school mathematics teachers' levels and multiple approaches in United States practicing their abstraction levels and, different strategies and method of solutions towards given number theory problems. The mathematics teachers taking part in this study are consisted of 25 members of online graduate and undergraduate course (MAE 5641 and MAE 4813) delivered through Online Learning System called as the Blackboard (http://www.blackboard.com). Data collection methods include journal entries, written solutions to problems, the teachers' reflections on said problems, and post interviews. Data analysis was done based on [Hazzan, O. & Zazkis, R. (2005). Reducing abstraction: The case of school mathematics. Educ. Stud. Math. 58(1), 101-119]. Analysis of students' written solutions revealed that transitions among the solution methods have major effect on abstraction levels. Elevation and reducing abstraction is a dynamic process.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.1
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• pp.145-155
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• 2016

In this paper, we compare forecasting models for disease occurrences in elderly patients due to the weather. For the analysis, the medical data of aged patients released from Health Insurance Review and the weather data of the Korea Meteorological Administration are weekly and regionally merged. The ARMAX model, the VARMAX model and the TSCS regression model are considered to analyze the number of weekly occurrences of some diseases attributable to climate conditions. These models are compared with MSE, MAPE, and MAE criteria.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.17 no.3
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• pp.775-784
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• 2006

This study is to investigate the effect of the number of co-rated users to the MAE. User based collaborative algorithm generally uses similarity weight to compute the relation of active user and other users. The original estimation algorithm of the GroupLens used the Pearson's correlation coefficient, soon after other researchers used various weighting. The Pearson’s correlation coefficient and Vector similarity, which is used in the field of information retrieval, are commonly used to the estimation algorithm. In prediction, we analyze the effect of the number of co-rated users on the user based recommender system.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.05a
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• pp.516-520
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• 2008

협력적 필터링을 이용한 추천시스템은 인터넷 기반 전자상거래에서 좋은 추천 도구로 사용되고 있다. 협력적 필터링 방식은 고객의 선호도를 조사하여 이를 바탕으로 이웃 고객을 선정하고 이들에 대한 선호도를 수집하여 고객이 좋아할 만한 상품을 추천하는 기법이다. 이웃 고객에 대한 정보를 이용하여 추천에 사용하므로 이웃고객이 적은 경우 추천시스템의 예측에 어려움이 생긴다. 본 논문은 추천시스템의 예측 정확도를 높이기 위한 방법으로 희소성이 있는 상품을 우선 선정하고 그들 상품에 대한 선호도를 조사하였다. 그리고 이들에 대한 선호를 나타낸 고객들을 선별하여 추천시스템의 예측 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.151-153
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• 2017

In recommendation system, collaborative filtering is the most important algorithm. Collaborative filtering is a method of making automatic predictions about the interests of a user by collecting preferences or taste information from many users. In this paper five algorithms were used. Metrics such as Recall-Precision, FPR-TPR,RMSE, MSE, MAE were calculated. From the result of the experiment, the user-based collaborative filtering was the best approach to recommend movies to users.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• v.41 no.3
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• pp.657-685
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• 2023

This paper aims to apply the concept of Pythagorean fuzzy soft sets (PFSSs) to UP-algebras. Then we introduce five types of PFSSs over UP-algebras, study their generalization, and provide illustrative examples. In addition, we study the results of four operations of two PFSSs over UP-algebras, namely, the union, the restricted union, the intersection, and the extended intersection. Finally, we will also discuss t-level subsets of PFSSs over UP-algebras to study the relationships between PFSSs and special subsets of UP-algebras.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.535-536
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• 2023

본 논문에서는 대학교 교내 식당의 실제 데이터를 사용해 식사 인원 예측 모델을 개발하여 교내식당에서 발생하는 적자, 음식 품절, 대량 잔반 발생을 경감 시키고자 한다. 모델 개발에 사용되는 데이터는 2018년도, 2019년도 학기 중 식당 데이터와 기상청 날씨 데이터를 사용하였다. 2018년도, 2019년도 데이터를 이용해 EDA 분석 및 전처리를 통해 필요한 변수를 추출하였다. 전체 데이터의 70%를 기반으로 GridSearch와 XGBoostRegressor를 사용해 평일과 주말에 대한 식사 인원 예측 모델을 생성하였다. 그리고 나머지 데이터의 30%를 사용해 생성한 두 모델의 성능을 평가한다. 평일 식사 인원 예측 모델에 대한 MAE값이 조식 16명, 중식 23명, 석식 25명으로 준수한 결과를 보였고 주말 식사 인원 예측 모델에 대한 MAE값은 조식 16명, 중식 23명, 석식 25명으로 좋은 성능을 보였다.

• The Korean Nurse
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• v.32 no.4
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• pp.6-15
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• 1993