• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.366-367
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• 2023

지적 장애인은 제한된 활동 환경 범위의 제약으로 인해 자기 신체 구조에 맞는 운동법을 접할 기회가 적고, 각자의 건강 상태와 신체 구조에 따라 운동할 때 세심한 요구가 필요하다. 본 논문은 지적 장애인을 대상으로 비만 관리에 대한 필요성 인지 및 신체 활동량을 늘리기 위한 개인 맞춤형 운동 루틴 추천 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템을 구성하기 위해 먼저 대한장애인체육회에서 제공하는 건강 상태, 신체 정보, 장애 유형 및 등급 등의 데이터를 분석하였다. 또한, 웹 사이트에서 장애인의 입력 정보가 들어오면 TF-IDF 벡터를 산출하고, 다른 사용자와의 코사인 유사성을 분석해 운동 루틴을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 통해 지적 장애인을 대상으로 맞춤형 건강관리에 대한 인식 향상 및 건강권 보장, 운동 효율 증진 등을 기대할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권11호
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• pp.3050-3063
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• 2023

Recommendation systems provide personalized products or services to online users by mining their past preferences. Collaborative filtering is a popular recommendation technique because it is easy to implement. However, with the rapid growth of the number of users in recommendation systems, collaborative filtering suffers from serious scalability and sparsity problems. To address these problems, a novel collaborative filtering recommendation algorithm is proposed. The proposed algorithm partitions the users using affinity propagation clustering, and searches for k nearest neighbors in the partition where active user belongs, which can reduce the range of searching and improve real-time performance. When predicting the ratings of active user's unrated items, mean deviation method is used to impute values for neighbors' missing ratings, thus the sparsity can be decreased and the recommendation quality can be ensured. Experiments based on two different datasets show that the proposed algorithm is excellent both in terms of real-time performance and recommendation quality.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.233-254
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• 2024

This paper delves into the symbiotic integration of coding and mathematics education, aimed at cultivating computational thinking and enriching mathematical problem-solving proficiencies. We have identified a corpus of scholarly articles (n=38) disseminated within the preceding two decades, subsequently culling a portion thereof, ultimately engendering a contemplative analysis of the extant remnants. In a swiftly evolving society driven by the Fourth Industrial Revolution and the ascendancy of Artificial Intelligence (AI), understanding the synergy between these domains has become paramount. Mathematics education stands at the crossroads of this transformation, witnessing a profound influence of AI. This paper explores the evolving landscape of mathematical cognition propelled by AI, accentuating how AI empowers advanced analytical and problem-solving capabilities, particularly in the realm of big data-driven scenarios. Given this shifting paradigm, it becomes imperative to investigate and assess AI's impact on mathematics education, a pivotal endeavor in forging an education system aligned with the future. The symbiosis of AI and human cognition doesn't merely amplify AI-centric thinking but also fosters personalized cognitive processes by facilitating interaction with AI and encouraging critical contemplation of AI's algorithmic underpinnings. This necessitates a broader conception of educational tools, encompassing AI as a catalyst for mathematical cognition, transcending conventional linguistic and symbolic instruments.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.177-187
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• 2024

요약 배경: 기존 음악 추천 시스템은 가사의 의도된 감정과 사용자가 실제로 느끼는 감정 사이의 불일치를 충분히 고려하지 않았다. 모델: 본 연구에서는 LDA 모델을 활용하여 가사와 사용자 댓글의 주제 벡터를 생성하고, 시간 감쇠 효과와 재생 횟수를 반영한 사용자 행동 궤적과 통계 특성을 결합하여 사용자 선호도 모델을 구축했다. 결과: 실증 분석 결과, 제안 모델이 가사만 활용한 기존 모델보다 높은 정확도로 음악을 추천했다. 시사점: 본 연구는 감정 인식과 사용자 행동 분석을 통합하여 개인화된 음악 추천 시스템을 개선하는 새로운 방법론을 제시한다.

• Clinical Endoscopy
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• 제56권5호
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• pp.563-577
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• 2023

In inflammatory bowel disease (IBD), chronic inflammation leads to unfavorable clinical outcomes and increases the risk of developing colorectal neoplasm (CRN); thereby highlighting the importance of endoscopically evaluating disease activity as well as detecting and characterizing CRN in patients with IBD. With recent advances in image-enhanced endoscopic (IEE) technologies, especially virtual chromoendoscopy (VCE) platforms, this review discusses state-of-the-art IEE techniques and their applicability in assessing disease activity and surveillance colonoscopy in patients with IBD. Among various IEE, VCE demonstrated the capacity to identify quiescent disease activity. And endoscopic remission defined by the new scoring system using VCE platform better predicted clinical outcomes, which may benefit the tailoring of therapeutic strategies in patients with IBD. High-definition dye-chromoendoscopy (HD-DCE) is numerically superior to high-definition white light endoscopy (HD-WLE) in detecting CRN in IBD; however, discrepancy is observed in the statistical significance. VCE showed comparable performance in detecting dysplasia to HD-WLE or DCE and potential for optical diagnosis to differentiate neoplastic from nonneoplastic lesions during surveillance colonoscopy. Applying these novel advanced IEE technologies would provide opportunities for personalized medicine in IBD and optimal treatment of CRN in patients with IBD.

• 정보관리학회지
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• 제31권1호
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• pp.163-187
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• 2014

이 연구의 목적은 해양과학기술 분야 연구자의 정보이용행태를 규명하기 위한 것으로, 연구자의 연령, 학력, 연구분야 등 개인적 특성에 따른 차별화된 정보서비스 수립과 전문도서관 서비스 고도화를 위한 기초자료를 확보하는데 있다. 자료수집은 2014년 1월 중 2주간 국내의 대표적인 해양연구기관 소속 연구자 348명을 대상으로 웹설문지를 배포하고 최총 115명의 데이터를 회수하였다. 분석결과, 연구자가 가장 선호하는 정보유형은 학술논문이며, 국내자료 보다 해외자료, 인쇄자료보다 전자자료를 주로 이용하고 있다. 정보입수경로는 '인터넷정보원'과 '소속 도서관 이용'이 높았고, 자료 수집 시 겪는 문제점은 '소속도서관의 전자자원 다양성 부족'과 '유료정보에 대한 이용부담'에 대한 의견이 가장 많았다. 도서관 만족도의 주요 영향요인은 '전자도서관 시스템', '도서관 직원', '도서관 소장자료' 순으로 나타났고, 이는 정보이용 만족도와 밀접한 관계가 있음을 보여준다. 마지막으로 전문도서관 정보서비스의 수요를 분석한 결과, 향후 중점적으로 실시해야하는 서비스는 '맞춤형 정보검색서비스', '프로젝트지원서비스', '연구동향분석서비스'로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.467-477
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• 2004

추천 시스템은 예전에는 몇몇 혁신적인 전자상거래(E-commerce) 사이트에서만 사용되어 왔으나 현재는 전자상거래를 새롭게 재구성하는 필수적인 비즈니스 도구가 되어가고 있다. 그리고 협력적 필터링은 이론과 실무 분야 모두에서 가장 성공적으로 평가받은 추천 기법 중 하나이다. 그러나 개인화 추천 시스템을 구축하기 위해서는 두 가지 문제를 동시에 고려해야 한다. 즉 초기 평가 문제와 희박성 문제이다. 본 논문에서는 연관 관계 군집과 연관 규칙의 향상도를 이용하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 사용자의 평가 데이타를 사용하여 아이템간의 향상도를 산출하고, a-cut에 의한 임계값을 아이템들간의 연관성에 적용한다. 연관 관계 군집의 효율성을 높이기 위해서 기존의 Hypergraph Clique Clustering 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 Split Cluster Method를 이용하였다. 군집이 완성되면, 각 군집 내부에서 아이템간의 유사도를 산출하고 빠른 액세스를 위해 인덱스를 데이터베이스에 저장한다. 새로운 아이템들의 선호도 예측 시에 생성한 인덱스를 적용시킨다. 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.305-321
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• 2004

디지털 방송의 시작과 함께, 지상파, 위성, 케이블과 같은 다양한 매체를 통한 다채널 방송 시청 환경의 도래는 사용자에게 많은 방송 프로그램 시청 정보를 전달하게 되었다. 이와 더불어, 방송 단말에 전송된 다양한 방송 프로그램 정보를 탐색하고 선호 방송 프로그램을 선별하기 위해서는 사용자에게 많은 노력이 요구된다. 따라서, 사용자로 하여금 자신의 취향 및 자신이 원하는 방송 프로그램 정보에 자동적으로 근접할 수 있도록 하는 개인화된 방송 서비스가 요구되고 있다. 이러한 요구에 따라, 본 논문에서는 다채널 방송 시청 환경 하에서 사용자의 방송 프로그램 시청 히스토리를 분석하고, 특정 시간에 따른 사용자의 방송 프로그램 시청 패턴윽 추출하여 방송 프로그램 장르에 대한 사용자 선호도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안하고. MPEG-7 MDS 구조에 따른 사응자 선호토 서술과 이를 이용하여 사용자의 선호도에 따라 방송 프로그램을 자동적으로 추천하는 TV 프로그램 추천 어플리케이션을 소개한다. 본 논룬의 실헐을 위해 AC Nielsen Korea에서 제공된 실제 연령대별, 성별, 시간대별로 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험결과를 통해 본 논문에 제안된 베이시안 네트워크 기반 사용자 자동 학습 알고리즘이 효과적으로 사용자 선호도를 학습한 수 있음을 확인하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.89-103
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• 2023

Obstructive sleep apnea (OSA) is one of the most prevalent sleep disorders that can lead to serious consequences, including hypertension and/or cardiovascular diseases, if not treated promptly. Continuous positive airway pressure (CPAP) is widely recognized as the most effective treatment for OSA, which needs the proper titration of airway pressure to achieve the most effective treatment results. However, the process of CPAP titration can be time-consuming and cumbersome. There is a growing importance in predicting personalized CPAP pressure before CPAP treatment. The primary objective of this study was to optimize the CPAP titration process for obstructive sleep apnea patients through EEG feature engineering with machine learning techniques. We aimed to identify and utilize the most critical EEG features to forecast key OSA predictive indicators, ultimately facilitating more precise and personalized CPAP treatment strategies. Here, we analyzed 126 OSA patients' PSG datasets before and after the CPAP treatment. We extracted 29 EEG features to predict the features that have high importance on the OSA prediction index which are AHI and SpO2 by applying the Shapley Additive exPlanation (SHAP) method. Through extracted EEG features, we confirmed the six EEG features that had high importance in predicting AHI and SpO2 using XGBoost, Support Vector Machine regression, and Random Forest Regression. By utilizing the predictive capabilities of EEG-derived features for AHI and SpO2, we can better understand and evaluate the condition of patients undergoing CPAP treatment. The ability to predict these key indicators accurately provides more immediate insight into the patient's sleep quality and potential disturbances. This not only ensures the efficiency of the diagnostic process but also provides more tailored and effective treatment approach. Consequently, the integration of EEG analysis into the sleep study protocol has the potential to revolutionize sleep diagnostics, offering a time-saving, and ultimately more effective evaluation for patients with sleep-related disorders.

• 말소리와 음성과학
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• 제16권1호
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• pp.67-76
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• 2024

최근 음성합성(text-to-speech, TTS) 기술의 발전은 합성음의 음질을 크게 향상하였으며, 사람의 음성에 가까운 합성음을 생성할 수 있는 수준에 이르렀다. 특히, 다양한 음성 특성과 개인화된 음성을 제공하는 TTS 모델은 AI(artificial intelligence) 튜터, 광고, 비디오 더빙과 같은 분야에서 널리 활용되고 있다. 따라서 본 논문은 훈련 중 보지 않은 화자의 발화를 사용하여 음성을 합성함으로써 음향적 다양성을 보장하고 개인화된 음성을 제공하는 원샷 다화자 음성합성 시스템을 제안했다. 이 제안 모델은 FastSpeech2 음향 모델과 HiFi-GAN 보코더로 구성된 TTS 모델에 RawNet3 기반 화자 인코더를 결합한 구조이다. 화자 인코더는 목표 음성에서 화자의 음색이 담긴 임베딩을 추출하는 역할을 한다. 본 논문에서는 영어 원샷 다화자 음성합성 모델뿐만 아니라 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델도 구현하였다. 제안한 모델로 합성한 음성의 자연성과 화자 유사도를 평가하기 위해 객관적인 평가 지표와 주관적인 평가 지표를 사용하였다. 주관적 평가에서, 제안한 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델의 NMOS(naturalness mean opinion score)는 3.36점이고 SMOS(similarity MOS)는 3.16점이었다. 객관적 평가에서, 제안한 영어 원샷 다화자 음성합성 모델과 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델의 P-MOS(prediction MOS)는 각각 2.54점과 3.74점이었다. 이러한 결과는 제안 모델이 화자 유사도와 자연성 두 측면 모두에서 비교 모델들보다 성능이 향상되었음을 의미한다.