• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권5호
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• pp.688-701
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• 2023

The conventional methods of network intrusion detection system (NIDS) cannot measure the trend of intrusiondetection targets effectively, which lead to low detection accuracy. In this study, a NIDS method which based on a deep neural network in a big-data environment is proposed. Firstly, the entire framework of the NIDS model is constructed in two stages. Feature reduction and anomaly probability output are used at the core of the two stages. Subsequently, a convolutional neural network, which encompasses a down sampling layer and a characteristic extractor consist of a convolution layer, the correlation of inputs is realized by introducing bidirectional long short-term memory. Finally, after the convolution layer, a pooling layer is added to sample the required features according to different sampling rules, which promotes the overall performance of the NIDS model. The proposed NIDS method and three other methods are compared, and it is broken down under the conditions of the two databases through simulation experiments. The results demonstrate that the proposed model is superior to the other three methods of NIDS in two databases, in terms of precision, accuracy, F1- score, and recall, which are 91.64%, 93.35%, 92.25%, and 91.87%, respectively. The proposed algorithm is significant for improving the accuracy of NIDS.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권2_1호
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• pp.257-268
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• 2024

Soccer is type of sport that carries a high risk of injury. Injury is not only cause in the unlucky soccer carrier and also team performance as well as financial effects can be worse since soccer is a team-based game. The duration of recovery from a soccer injury typically relies on its type and severity. Therefore, we conduct this research in order to predict the probability of players injury type using machine learning technologies in this paper. Furthermore, we compare different machine learning models to find the best fit model. This paper utilizes various supervised classification machine learning models, including Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors (KNN), and Naive Bayes. Moreover, based on our finding the KNN and Decision models achieved the highest accuracy rates at 70%, surpassing other models. The Random Forest model followed closely with an accuracy score of 62%. Among the evaluated models, the Naive Bayes model demonstrated the lowest accuracy at 56%. We gathered information about 54 professional soccer players who are playing in the top five European leagues based on their career history. We gathered information about 54 professional soccer players who are playing in the top five European leagues based on their career history.

• 한국인공지능학회지
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• 제12권1호
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• pp.25-29
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• 2024

In this study, research was conducted to predict the probability of cervical cancer occurrence associated with the use of hormonal contraceptives. Cervical cancer is influenced by various environmental factors; however, the human papillomavirus (HPV) is detected in 99% of cases, making it the primary attributed cause. Additionally, although cervical cancer ranks 10th in overall female cancer incidence, it is nearly 100% preventable among known cancers. Early-stage cervical cancer typically presents no symptoms but can be detected early through regular screening. Therefore, routine tests, including cytology, should be conducted annually, as early detection significantly improves the chances of successful treatment. Thus, we employed artificial intelligence technology to forecast the likelihood of developing cervical cancer. We utilized the logistic regression algorithm, a predictive model, through Microsoft Azure. The classification model yielded an accuracy of 80.8%, a precision of 80.2%, a recall rate of 99.0%, and an F1 score of 88.6%. These results indicate that the use of hormonal contraceptives is associated with an increased risk of cervical cancer. Further development of the artificial intelligence program, as studied here, holds promise for reducing mortality rates attributable to cervical cancer.

• 기본간호학회지
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• 제9권1호
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• pp.86-100
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• 2002

Purpose: The purpose of the study was done to identify the nursing care needs of patients in the recovery room. Method: The subjects in this study were 127 patients in a recovery room between 6/9/2001 and 24/9/2001. The instrument used for this study was the descriptive questionnaire developed by Shin Hyun-Jin (1999). The data was analysed by frequency, percentage, mean, standard deviation, t-test, ANOVA, and factor analysis using the SPSS program. Result: 1) Kaiser - Meyer -O1kin sample appropriateness was 799 and Bartlett's test of sphericity significant probability was .000. 2) The mean score for nursing care need of patients in the recovery room was $4.17{\pm}.51$ of a total possible score of 5. The score of nursing need for different parameters was as follows : Educational need ($4.31{\pm}.49$), physical need ($4.27{\pm}.47$), emotional need ($4.11{\pm}.52$), environmental need ($3.99{\pm}.56$). 3) Differences in the needs for nursing care according to the demographics were significant for gender, marital status, operation experience, and departments consulted. General characteristic variables significantly related to nursing need were as follows: Physical need significantly related to the departments consulted (F=2.23, p=.036). Educational need significantly related to the marital status (F=2.55. p=.012), departments consulted (F=2.30, p= 031). Emotional need significantly related to the marital status (F=2.22, p=.028). Environmental need significantly related to the gender (t=-2.44, p= .016), marital status (F=2.01, p= .046). operation experience (t=-1.99. p= .048). Conclusion: Nursing care needs of patients in the recovery room are significantly related to educational need, physical need, emotional need and environmental need. Intervention plans and program need to be developed to improve strategies to meet nursing needs of patients in the recovery room.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권1호
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• pp.15-35
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• 2017

공공사업 타당성 평가나 대안 선정에서는 대부분 AHP 기법을 활용하여 대안별 가중합 방식으로 최종 점수를 산정하고 그 값이 가장 큰 대안을 선택하고 있다. 특히 타당성 분석과 같은 경우에는 최종 점수가 0.5보다 큰 대안을 선택하게 되는데, 그 값이 0.5보다 얼마나 커야 의사결정이 의미있고 설득력있는 판단이라고 할 수 있는지에 대한 합리적인 기준 없이 적용되고 있다. 한국개발연구원(KDI)에서 제시한 방법론에는 사업진행 대안의 종합 점수가 0.5 근처에 있는 경우를 회색 영역으로 구분하여 신중한 결정을 하도록 제시하고 있는데, 세부기준에 관한 이론적 검토는 빈약하다. 반면, 통계적 검정의 개념을 도입하여 시도된 분석사례에서는 가중합 평가 점수의 확률분포로서 정규분포 또는 베타분포를 가정하였으나, 이에 대한 분포적 타당성은 제시되지 않았다. 본 논문에서는 현재 다양한 분야에서 적용되고 있는 가중합 평가 방식의 사례를 검토하여 그 결과의 통계적 검정의 필요성을 제기하고, 통계적 검정을 위하여 특정 분포를 가정하지 않는 비모수적 검정 방법을 제시한다. 그리고 본 연구에서 제시한 방법을 국방 분야의 사례에 적용하고 그 함의와 함께 향후 연구의 발전방향을 제안한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.117-125
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• 2015

본 논문은 '좌', '우' 방향 제어를 위해 취득된 EEG(Electroencephalogram) 신호 기반 분류 알고리즘과 EEG 센서, Labview, DAQ, Matlab, 주행로봇으로 구성된 방향 제어 시스템을 제안한다. 제안된 알고리즘은 DWT(Discrete Wavelet Transform)로 추출된 주파수대역 정보를 특징으로 이용하며, Fishers score를 이용하여 변별력이 높은 주파수 대역의 특징을 선별한다. 또한, SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 분류 성능이 최고가 되는 특징벡터의 조합을 제안하고, 잘못된 판정에 의한 오동작을 방지하기 위한 MLD(Maximum Likelihood Decision) 기반의 판정보류 알고리즘도 제안한다. 제안된 알고리즘에 의해 선택된 4개의 특징벡터는 국제 표준 전극 배치법에 따른 P8 채널의 d2(16-32Hz), d5(2-4Hz) 주파수 대역의 전압의 절대 값 평균과 표준편차이다. SVM 분류기로 실험한 결과 98.75%의 정확도와 1.25%의 오류율 성능을 보였다. 또한, 오류 확률 70%를 판정 보류로 규정할 경우, 제안된 알고리즘은 인식률 95.63%의 정확도와 오류율 0%을 보였다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제5권1호
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• pp.54-69
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• 1994

본 연구에서는 아동용 Luria-Nebraska 신경심리 검사(LNNB-C)에 대한 한국 표준화 연구의 일부로, 한국판 LNNB-C를 제작하고 각 척도별 신뢰도 및 뇌손상 진단을 위한 규준을 산출하였다. 한국판 LNNB-C를 제작하고 신뢰도 및 뇌손상 진단을 위한 척도별 T점수를 산출하기 위해, 규준 집단으로 서울과 춘천에 거주하는 8세에서 12세 범위의 정상 아동 147명(남아 74명, 여아 73명)이 본 연구에 참여하였고, 신뢰도 검증을 위해 포함된 임상 집단에는 뇌손상 아동이 19명, ADHD 아동이 16명, 그리고 소아정신과 장애 아동이 16명이었다. 한국판 LNNB-C의 채점자간 채점의 일치도는 96.3%로 매우 높은 펴이었고, 본 연구에서 산출된 각 척도들에 대한 신뢰도 계수 ${\alpha}$의 범위는 .91에서 .51로, 미국의 연구 결과와 유사한 내적 일치도를 보여주었다. 뇌손상 진단을 위한 규준을 산출하기 위하여, 정상 규준 집단의 척도별 원점수 평균과 표준편차를 사용하여 각 척도점수를 평균이 50이고 표준편차가 10인 T-점수로 전환하였다. 주어진 연령에서 정상으로 간주될 수 있는 연령별 평균 LNNB-C 척도점수를 예측하기 위해, 규전 집단의 LNNB-C 11개 임상 척도에 대한 평균 T점수를 산출한 후, 이렇게 산출된 평균 T점수와 연령을 종속 변인과 독립 변인으로 하여, 주어진 연령에서 기대되는 정상 아동의 평균 T점수(임계 수준)를 예측하는 직선 회귀 방정식을 산출하였다. 이때 11개의 임상 척도와 1개의 병리 척도중에서 임계 수준을 넘어서는 척도의 수가 3개 이상일 때 뇌손상을 시시하는 것으로 해석된다. 마지막으로, 한국판 LNNB-C 문항 제작상의 어려움과 LNNB-C 척도 수행상에서 한국 규준 집단과 미국 규준 집단의 아동들이 보인 문화적인 차이에 대해 논의하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제18권4호
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• pp.643-650
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• 1998

본 연구의 3단계 선다형 평가 문항은 과학적 결과와 그 결과가 나온 과정 또 그러한 과정에 관계된 과학적 개념을 함께 물어 봄으로써 과학적 탐구 사고력을 의미있게 평가할 수 있고 객관식 문항형태이지만 객관식 평가의 단점인 추측의 요인을 주관식 응답에 준하여 거의 제거할 수 있다고 판단된다. 오랜 기간동안 1단계 4지선다형 또는 5지 선다형 시험에 익숙해 있던 학생들은 3단계 선다형 문항에 매우 적용하기 어렵겠고 교사들 또한 문항을 제작하는데 많은 시간과 노력이 필요하겠지만 평가가 학생들의 학습에 미치는 영향을 고려한다면 3단계 선다형 문항의 현장 도입은 절실히 필요하다. 이의 도입은 학생들의 탐구사고력의 신장에 큰 기여를 할 것으로 판단된다.

• 한국지역사회생활과학회지
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• 제16권1호
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• pp.89-103
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• 2005

Recently the rural Korea has been remarkedly changed of family and social value in accordance with the development of industry. The lower economic class made by social economic growth is widespread with increasing aged, specially odd pair family in rural. The purpose of this study was to investigate to help and keep improve health of rural lower economic class, family system by comparing and analyzing the dietary management, between pair and odd pair family, and to get the data helpful the right guidance for rural. The subjects 1870 collected in 9 provinces by sampling with probability proportional to size (PPS). Questionnaire about dietary habit, food cultivation, production and preservation survey was conducted by trained interviewers. The main results were as follows : 1) The characteristics of odd pair families, head of household was female(77%), over 65 years(84.9%), small family(1.76 persons) and lower education(male 7.5 years, female 3.1 years) status. 2) As the states of diets of odd pair family, having breakfast(87.1 %) but one or two kinds of side dishes(31.3 %) only possible to guess lower status of food intake balance. Nutritional supplements(21. 7 %) was lower than that of paired family. 3) The aspects of dietary habit of odd pair family, no instant foods(70.7%), no snack(38.4%) no dine out(69.2%) were common. 4) Dietary habit scores were 7.78 points of odd pair family compared 8.34 points of paired family. 5) Food purchase place of odd pair family was market(44.2%) but super-market(42.7%) of paired family. 6)In odd pair family, seldom traditional dish preparation(62.0%) but prepared winter kimchi(81.9%), comparing seldom traditional dish(38.6%) and winter kimchi(96.4%) in paired family. 7)The food cultivation state was surveyed, pepper( 42.2 %) and chinese cabbage( 43.9 %) were consumed after cultivation, but sesame(59.4%), bean sprout(90.2%), tofu(92.8%) and egg(93.3%) were consumed by purchase in odd pair family.8) Food cultivation score of odd pair family was 2.98/12points significantly lower than 4.50/12 points of paired family(p<0.01). 9) At the status of fermentation food production in odd pair family, Duenjang(72.1 %) and Gochujang(69.7%) Kanjang(68.3%) Kimchi(82.1 %) and Meju(68.3%) were high rate of production, but more frequently producted in pair family. 10) The score of fermentation food production of odd pair family was 8.57/12points but significantly lower than 10.24/12 points of pair family(p<0.0001). 11) Food preservation score 0.48/6 points in odd pair family was not significantly different than that of pair family(1.07/6points).

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.309-315
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• 2024

본 연구는 목뼈의 치아돌기와 중쇠뼈에 골절의 선예한 영상을 얻기 위해 목뼈 팬톰과 방사선장치를 이용하여 검사한 영상을 얻은 후 방사선사 5명과 정형외과 레지던트 의사 3명에게 의뢰하여 심리적 ROC(Receiver,Operation,Characteristic) 주관적 평가 받는 결과 X선관을 다리쪽를 향하여 15°기울여 검사 시 29점을 얻어 높은 점수를 받았으며 객관적 평가 신호대잡음비(SNR)가 6.032점을 얻어 높은 점수를 받았다. 그리고 X선관을 머리쪽을 향하여 10°기울여 검사 시 33점으로 높은 점수를 받았으며 객관적 평가에서 신호대잡음(SNR)비 7.840점을 얻어 높은 점수를 받았다. 그리고 검사한 영상을 주관적, 객관적 통계적으로 평가한 결과 Cronbach Alpha 값이 0.791로 산출되었다. Cronbach Alpha 값이 0.7 이상이므로 신뢰도가 '매우좋음'으로 평가할 수 있었고 유의확률(p)이 0.042점으로 통계적으로 유의하다는 것을 확인할 수 있었다.