• 동의신경정신과학회지
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• 제34권3호
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• pp.163-179
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• 2023

Objectives: The purpose of this study was to provide evidence for the clinical effects of foot bath therapy for insomnia disorder through a systematic review and meta-analysis. Methods: Studies were selected from seven domestic and international literature databases. Data on diagnostic tools, pattern identification, sample size, intervention methods, outcome measurements, results, and adverse events were extracted. The quality of the selected literature was assessed using Cochrane's risk of bias (RoB) assessment tool. Results: A total of 11 studies were included in this study. The primary diagnostic tool for insomnia dis- order was the criteria for the diagnosis and therapeutic effect of diseases and syndromes in traditional Chinese medicine (CDTDSTCM), along with the Chinese classification of mental disorders-3 (CCMD-3). Treatment effects were mainly evaluated by the effective rate and the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). The meta-analysis results showed statistically higher effectiveness rates for treating insomnia disorder in the experimental groups receiving herbal medicine foot bath therapy with sleeping or herbal medication compared to the control group. The PSQI was lower in the treatment group receiving herbal medicine foot bath therapy with sleeping medication. The herbal materials used in herbal medicine foot bath therapy mainly included Radix Angelicae Sinensis, Polygonum Multiflorum, Ziziphi Spinosae Semen, Rhizoma Coptidis, Radix Salviae Miltiorrhizae, and Cortex Albizziae. The quality of the included studies was generally poor. Conclusions: This study found that foot bath therapy had clinical efficacy for treating insomnia disorder. The research findings could provide foundational evidence for establishing the clinical basis of foot bath therapy in the treatment of insomnia.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.27-40
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• 2023

스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권5호
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• pp.259-265
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• 2003

정보산업의 발달과 함께 일반 사용자들의 데이터베이스 사용이 증가됨에 따라 부정확한 질의를 처리할 수 있는 인공지능적인 질의시스템이 필요하게 되었다. 이러한 질의 시스템이 질의를 처리하기 위해서는 불확실한 데이터들에 대한 정보를 제공하는 메타데이터가 필수적이다. 따라서 이러한 메타데이터에 대한 정형화와 그 분류체계가 필요하다. 본 논문에서는 퍼지이론을 기초로 하여 메타데이터의 정형화를 유도하였다. 또한 그것을 이용한 퍼지질의어 처리의 수행과정을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.349-351
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• 2021

Youtube 동영상 업로드 시, 사용자가 직접 주제를 설정해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 사용자가 입력하는 제목과 설명정보를 이용하여 자동으로 주제를 분류하는 연구를 진행하였다. 이를 위해 한국어기반의 컨텐츠 중 고빈도의 8개 주제 카테고리를 선정하고, 이를 1.3만건의 학습데이터를 크롤링을 통해 구축하였다. 또한, 다양한 알고리즘들에 대한 최대성능을 확인하기 위해 대표적인 텍스트 분류 방법인 SVM과 LSTM기법 및 BERT 모델기반 미세적용(fine-tuning)을 시도하였다. 결과적으로 Bert-multiligual (base)를 fine-tuning한 실험에서 최대 94%의 정확도를 확인하였다. 하지만, Youtube 동영상 특성상 여러 주제를 가진 것들이 상당수 존재하기에, 실제 체감정확도는 더 높을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1-10
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• 2006

컴포넌트 재사용을 통한 소프트웨어의 개발은 소프트웨어 생산비용을 절감할 수 있는 유용한 방법이다. 그러나 컴포넌트 재사용에 있어 키워드나 카테고리 분류에 의한 검색 방법은 컴포넌트 개체의 복잡성으로 인하여 정확한 컴포넌트 검색이 어렵다. 따라서 기존의 다른 연구 방법을 조사/분석하여 XML 명세를 이용한 컴포넌트 분류 및 검색에 효과적인 방법 및 이를 기반으로 한 컴포넌트 통합관리 시스템 구조를 제시하고자 한다. 컴포넌트 검색에 있어 많은 일치하지 않은 컴포넌트 메타 표현인 DTD 항목이 존재한다. 이를 보완하기 위하여 정확도 및 간결도 측정을 사용한 검색 방법은 우선적으로 고려해야할 컴포넌트를 찾는데 효과적인 하나의 방법이다. 이 방법은 기존의 키워드 검색으로 어려운 유사하게 일치하는 항목의 컴포넌트를 찾음으로써 보다 나은 우선순위를 갖는 적합한 컴포넌트 검색이 가능하게 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권8호
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• pp.193-200
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• 2012

IT도 자산으로 인식되면서, 국내 기업이나 공공기관에서는 이를 관리 및 운영하는 IT 자산관리 시스템이 도입되고 있다. 일반적인 자산관리는 국내 기업에서 많이 도입되었으나 자산에 관한 단순한 정보들만을 주로 관리하였기 때문에 자산들의 운영상 어려움이 많았다. 또한, 은행, 검찰, 철도 등과 같은 특수한 업무에서 사용하는 IT 자산들을 효율적으로 관리하기 위해서는 EA를 기반으로 한 IT자산 분류체계가 무엇보다 먼저 필요하였다. 따라서 본 논문에서는 A기관의 IT 자산 업무의 특수성을 고려하여 EA 메타모델 적용 가이드 V1.4에 의거 IT 자산들을 체계적으로 분류하였고, 이 기관에 알맞은 웹 기반 IT 자산관리시스템을 구현하여 운용비용 및 효율성을 향상시키고자 하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권3호
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• pp.569-589
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• 2018

Cloud computing, also known as "country as you go", is used to turn any computer into a dematerialized architecture in which users can access different services. In addition to the daily evolution of stakeholders' number and beneficiaries, the imbalance between the virtual machines of data centers in a cloud environment impacts the performance as it decreases the hardware resources and the software's profitability. Our axis of research is the load balancing between a data center's virtual machines. It is used for reducing the degree of load imbalance between those machines in order to solve the problems caused by this technological evolution and ensure a greater quality of service. Our article focuses on two main phases: the pre-classification of tasks, according to the requested resources; and the classification of tasks into levels ('odd levels' or 'even levels') in ascending order based on the meta-heuristic "Bat-algorithm". The task allocation is based on levels provided by the bat-algorithm and through our mathematical functions, and we will divide our system into a number of virtual machines with nearly equal performance. Otherwise, we suggest different classes of virtual machines, but the condition is that each class should contain machines with similar characteristics compared to the existing binary search scheme.

• 스트레스연구
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• 제25권2호
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• pp.86-92
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• 2017

본 연구의 목적은 메타분석 방법을 이용하여 음악중재가 아동 및 청소년의 불안에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 이때 연구 대상 논문은 음악중재가 불안에 미치는 영향을 분석한 선행연구이며, 최종적으로 학술지 5편, 학위논문 28편이 분석에 사용되었다. 연구의 출판 편향은 Funnel plot과 Fail-safe N 계수를 활용하여 확인하였으며, 분석 결과 출판 편향이 연구에 영향을 줄 만큼 크지 않은 것으로 나타났다. 동질성 검증을 실시한 결과 효과크기는 이질 하였고 이에 랜덤효과 모형으로 분석을 실시한 결과 전체 효과크기는 -1.034이었다. 또한 범주형 변인에 따른 효과 차이 분석 결과는 대상 구분(Classification), 중재 장소(Intervention location)에 따라 유의하였으며, 연속형 변인에 따른 분석 결과도 규모(Size)에 따라 유의하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.73-82
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• 2022

Early detection continues to be the mainstay of breast cancer control as well as the improvement of its treatment. Even so, the absence of cancer symptoms at the onset has early detection quite challenging. Therefore, various researchers continue to focus on cancer as a topic of health to try and make improvements from the perspectives of diagnosis, prevention, and treatment. This research's chief goal is development of a system with deep learning for classification of the breast cancer as non-malignant and malignant using mammogram images. The following two distinct approaches: the first one with the utilization of patches of the Region of Interest (ROI), and the second one with the utilization of the overall images is used. The proposed system is composed of the following two distinct stages: the pre-processing stage and the Convolution Neural Network (CNN) building stage. Of late, the use of meta-heuristic optimization algorithms has accomplished a lot of progress in resolving these problems. Teaching-Learning Based Optimization algorithm (TIBO) meta-heuristic was originally employed for resolving problems of continuous optimization. This work has offered the proposals of novel methods for training the Residual Network (ResNet) as well as the CNN based on the TLBO and the Genetic Algorithm (GA). The classification of breast cancer can be enhanced with direct application of the hybrid TLBO- GA. For this hybrid algorithm, the TLBO, i.e., a core component, will combine the following three distinct operators of the GA: coding, crossover, and mutation. In the TLBO, there is a representation of the optimization solutions as students. On the other hand, the hybrid TLBO-GA will have further division of the students as follows: the top students, the ordinary students, and the poor students. The experiments demonstrated that the proposed hybrid TLBO-GA is more effective than TLBO and GA.

• Child Health Nursing Research
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• 제6권2호
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• pp.119-131
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• 2000

The purpose of this study was to identify the trends and contents of intervention towards children using meta analysis, to support the basis for using in the field and research method about nursing intervention. We used 27 materials which was reported from 1970 to August, 1999 : dissertation study and Korean Nurses' Academic society Journals, the Journal of Korean Academic society of Adult Nursing, The Korea Journal of Maternal and Child Health Nursing. The types of intervention we used came from 3 different researchers. Snyder showed cognitive, movement, social sensory intervention. McCloskey & Bulechek categorized as the following : self-care assistance, acute care management, life-style alteration, health promotion, life support intervention, Craft & Denehy classified psychosocial intervention and biophysiological intervention. Some findings are summarized as follow : Out of the 27 researches sensory intervention had the most in there thesis, recently cognitive intervention research has a tendency to increase. 18 researches has acute care management in there theses, and health promotion was found the least. Out of the 27 thesis 15 thesis was classified as biophysiological intervention and 12 had psychosocial. 27 thesis had 11 types of interventions which originally was categorized by Snyder, therefore sensory intervention thesis had the most. 11 types of intervention which originally was classified by McClosky & Bulechek, teaching and information had the most out of acute care management. Out of 27 thesis, 14 had dealt with newborns, especially newborns with sensory intervention. Therefore school age and above had cognitive intervention which was used for teaching and information. Infants, preschool, schoolage children received acute care management the most, health promotion intervention was used towards adolescences. Depending on the characteristics of dependent variables, it was analysed using meta however 17 thesis are possible except primary experimental research. Mean effect size comparison by Snyder classification, cognitive intervention was the largest mean(1.51), sensory intervention was larger(0.71) also, movement intervention was in the middle(0.56) as shown. Comparison done by McClosky & Bulechek, the intervention leading to life style alteration was the largest mean(1.97), teaching was used the most. Comparison by Craft & Denehy classification, psychosocial intervention was larger(1.15) than biophysiological intervention (0.67). The result of nursing intervention through age classification, the largest weighted mean effect size in the research was towards infants and neonates. The research which was focused on nursing intervention, has important meaning in nursing practice and knowledge development. When we know that children's nursing intervention is necessary and overcome our biased view, efficiency of children's nursing intervention are increased and professionalized. Therefore results will be important basic data to guide a development of child nursing intervention & classification.