• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1316-1319
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• 2002

In this paper, an online SNR estimator is derived for turbo coded multicode DS/SS systems in Nakagami fading channels. The multicode DS/SS approach is one of promising solutions to obtain higher-rate data transmission in DS/SS technologies. Turbo coding has paid much attention because of the significant improvements on error rate performances in various communication systems including multicode DS/SS systems. However, in the turbo decoding, channel state information, especially signal-to-noise ratio (SNR) at the correlator outputs, is desired in order to obtain such improvements. We evaluate the accuracy of the derived SNR estimation. It is shown that the bit error rate performance using our SNR estimation is close to the performance with perfect knowledge of channel state information.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권1호
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• pp.41-51
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• 2022

We forecast the US oil consumption level taking advantage of google trends. The google trends are the search volumes of the specific search terms that people search on google. We focus on whether proper selection of google trend terms leads to an improvement in forecast performance for oil consumption. As the forecast models, we consider the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and the structured regularization method for large vector autoregressive (VAR-L) model of Nicholson et al. (2017), which select automatically the google trend terms and the lags of the predictors. An out-of-sample forecast comparison reveals that reducing the high dimensional google trend data set to a low-dimensional data set by the LASSO and the VAR-L models produces better forecast performance for oil consumption compared to the frequently-used forecast models such as the autoregressive model, the autoregressive distributed lag model and the vector error correction model.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.1014-1023
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• 2013

정보통신기술의 비약적 발전은 온라인을 통한 교육 콘텐츠의 제공을 가능하게 하였으며, 이로 인해 사이버대학 등 새로운 형태의 대학이 활발히 운영되고 있다. 사이버대학의 교육 콘텐츠는 오프라인 대학의 수업과 다소 상이한 모습을 지니며, 이에 따라 학습효과 제고를 위해서 여러 변인들이 새롭게 고려될 필요가 있다. 본 연구에서는 사이버대학 이러닝 콘텐츠 기반 학습환경에서 학업성취도에 미치는 영향 요인들의 구조관계를 고찰하고자 하였다. 연구 결과 첫째, 자기조절학습과 학습동기는 학습자-교수자 상호작용, 학업성취도에 직접적인 영항을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 자기조절학습과 학습동기의 경우 학습자-교수자 상호작용을 매개하여 학업성취도에 영향을 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 학습자-교수자 상호작용의 경우 학업성취도에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 이러닝 콘텐츠 기반 학습환경에서 학업성취도에 미치는 영향 요인의 구조를 종합적으로 이해할 수 있었으며, 이를 토대로 향후 사이버대학 이러닝 콘텐츠 기반 학습과 관련된 시사점을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권12호
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• pp.885-893
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• 2006

최근 현실 세계의 불확실한 환경을 극복하기 위한 방법 중 하나로 베이지안 네트워크(Bayesian network, BN)가 부각되고 있다. BN의 파라메터 학습은 주어진 평가 척도에 따라 데이타의 훈련집합에 가장 잘 부합되는 네트워크 파라메터를 구하는 것으로, BN 설계에 드는 시간과 노력을 줄이기 위해 연구되어 왔다. 기존의 오프라인 학습은 학습에 필요한 충분한 양의 데이타를 모으기에는 많은 노력과 시간이 필요하다. 또한 현실세계는 불완전성을 포함하고 있어 완전한 데이타를 얻기 힘들다. 본 논문에서는 불완전한 데이타로부터 온라인으로 BN 파라메터를 학습하는 방법을 제안한다. 이 방법은 불완전한 데이타로부터 학습이 가능하도록 하여 학습의 유연성을 높이고, 실시간 학습을 통해 변화하는 환경에 대한 적응성을 높인다. Cohen 등이 제안한 온라인 파라메터 학습방법인 Voting EM 알고리즘과 비교 실험한 결과, 완전한 데이타를 가지고 학습한 경우에는 동일한 학습 결과를, 그리고 불완전한 데이타의 경우에는 보다 나은 학습 결과를 얻었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1353-1360
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• 2014

본 연구는 웹 기반 간호교육 컨텐츠가 간호학과 학생의 간호수기술에 대한 자기효능감, 지식, 수행능력에 미치는 효과를 검증하기 위한 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 모스비 너싱 스킬 간호수기술 프로그램을 적용하여 기관절개관 흡인술에 대한 효과를 검정하였다. 연구설계는 비동등성 대조군 전후 시차설계를 이용한 유사실험 연구설계로 이루어졌다. 연구결과 임상실습 중 웹 기반 간호교육 콘텐츠를 활용한 실험군은 대조군에 비해 지식과 수행능력이 유의하게 높았으나 자기효능감에는 차이가 없었다. 웹 기반 간호교육 콘텐츠는 기존 임상실습 교육의 간호술기 교육을 강화하는데 유용한 교육매체로 확인되었으며, 향후 임상실습 교육에 효과적인 학습 지원도구로 활용될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.630-646
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• 2022

본 연구에서는 온라인 미술품 플랫폼을 새로운 정보기술의 유형으로 보고 사용자의 지각된 가치와 신기술 수용이 수용 의도에 어떤 영향을 미치는지 검증하고자 하였다. 이를 위해 온라인 미술품 플랫폼 사용자 489명을 대상으로 설문 조사를 시행하였다. 지각된 가치는 정서적 가치, 기능적 가치, 사회적 가치, 금전적 가치로 선정하였고, 통합기술수용이론에서 활용된 예상성과, 예상노력, 촉진조건을 신기술 수용변수로 선정하였다. 지각된 가치의 정서적 가치와 사회적 가치는 신기술 수용에 전체적으로 유의한 영향을 미쳤고, 기능적 가치는 촉진조건에, 금전적 가치는 수용 의도에만 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 신기술 수용요인에서 예상성과와 촉진조건은 수용 의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 온라인 미술품 플랫폼 사용자의 지각된 가치와 신기술 수용 측면에서 실증하였다. 이에 플랫폼 공급자가 사용자의 요구사항을 이해하고 반영하는 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.39-48
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• 2023

본 연구는 의류의 디자인 간 치수의 불일치와 비표준화로 인해 온라인 구매 시 발생하는 치수 선택의 오류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 본 논문은 구매자에게 개인화된 치수를 제시할 수 있는 기계 학습 기반 추천 시스템의 구현 방안을 다루고 있다. 온라인 상거래로부터 발생된 구매 데이터를 사용하여 비음수 행렬 분해(NMF), 특이값 행렬 분해(SVD), k-최근접 이웃(KNN), 공동 클러스터링(Co-Clustering) 등 여러 검증된 협업 필터링 알고리즘을 훈련하였고, 이들 간에 성능을 비교하였다. 연구 결과, 비음수 행렬 분해 (NMF) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 동일한 계정을 사용하는 여러 구매자가 포함되는 구매 데이터의 특성에도 불구하고, 제안 모형은 충분한 정확도를 보였다. 본 연구의 결과는 치수 선택의 오류로 인한 반품률을 감소하고 전자상거래 플랫폼에서의 고객 경험을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.259-266
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• 2023

본 논문에서는 속성기반 오피니언 마이닝(ABOM)을 적용한 협업 필터링의 정확도 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험을 위해 국내 스마트폰 사용자의 스마트폰 앱에 대한 총 1,227건의 온라인 소비자 리뷰 데이터가 분석에 사용되었다. KKMA(꼬꼬마)분석기를 이용하여 형태소 분석 및 KOSAC를 사용하여 감성어 분석 후 LDA 토픽 모델링을 사용하여 속성 추출한 가중치 값을 부여한 리뷰별로 토픽 모델링 결과를 이용하여 협업필터링의 평점과 감성스코어의 평점을 합산한 평균값 정확도 오차를 계산한 통계모형 성능 평가인 MAE, MAPE, RMSE를 사용하였다. 실험을 통해 추천 알고리즘 중 전통적인 협업필터링과 LDA 속성 추출과 감성분석을 결합한 속성기반 오피니언 마이닝(Aspect-Based Opinion Mining, ABOM) 기법을 결합하여 온라인 고객의 앱 평점(APP_Score) 대한 정확도를 예측하였다. 분석 결과 전통적인 협업필터링을 구현한 평점의 정확도 보다 속성기반 오피니언 마이닝 CF를 적용한 평점의 예측 정확도가 더 우수한 것으로 나타났다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제16권1호
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• pp.36-44
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• 2014

Exploiting the energy-delay tradeoff for energy saving is critical for developing green wireless communication systems. In this paper, we investigate the delay-constrained energy-efficient packet transmission. We aim to minimize the energy consumption of multiple randomly arrived packets in an additive white Gaussian noise channel subject to individual packet delay constraints, by taking into account the practical on-off circuit power consumption at the transmitter. First, we consider the offline case, by assuming that the full packet arrival information is known a priori at the transmitter, and formulate the energy minimization problem as a non-convex optimization problem. By exploiting the specific problem structure, we propose an efficient scheduling algorithm to obtain the globally optimal solution. It is shown that the optimal solution consists of two types of scheduling intervals, namely "selected-off" and "always-on" intervals, which correspond to bits-per-joule energy efficiency maximization and "lazy scheduling" rate allocation, respectively. Next, we consider the practical online case where only causal packet arrival information is available. Inspired by the optimal offline solution, we propose a new online scheme. It is shown by simulations that the proposed online scheme has a comparable performance with the optimal offline one and outperforms the design without considering on-off circuit power as well as the other heuristically designed online schemes.

• 한국IT서비스학회지
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• 제14권2호
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• pp.159-176
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• 2015

As a public medium and one of the big data sources that is accumulated informally and real time, online news comments or replies are considered a significant resource to understand mentalities of article readers. The comments are also being regarded as an important medium of WOM (Word of Mouse) about products, services or the enterprises. If the diffusing effect of the comments is referred to as the degrees of agreement and disagreement from an angle of WOM, figuring out which characteristics of the comments would influence the agreements or the disagreements to the comments in very early stage would be very worthwhile to establish a comment-based eWOM (electronic WOM) strategy. However, investigating the effects of the characteristics of the comments on eWOM effect has been rarely studied. According to this angle, this study aims to conduct an empirical analysis which understands the characteristics of comments that affect the numbers of agreement and disagreement, as eWOM performance, to particular news articles which address a specific product, service or enterprise per se. While extant literature has focused on the quantitative attributes of the comments which are collected by manually, this paper used text mining techniques to acquire the qualitative attributes of the comments in an automatic and cost effective manner.