• 경영정보학연구
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• 제20권2호
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• pp.163-188
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• 2018

검색엔진을 통해서 맛집(레스토랑)에 대한 정보를 찾는 경우 유저들은 맛집을 주제로 한 블로그에 있는 맛집 리뷰 포스트만이 아니라 맛집이 아닌 다른 것들을 주제로 한 블로그에 위치한 맛집 리뷰 포스트에도 방문할 수 있다. 이 연구의 목적은 검색 엔진을 통해 맛집 리뷰 포스트에 방문 했을 때 포스트와 블로그의 주제 사이의 관련성이 해당 맛집 리뷰에 대한 유저의 신뢰에 영향을 미치는지를 알아보는 것이다. 또한, 우리는 유저의 연령이 이 결과에 영향을 미치는 지도 알아보려고 한다. 이 연구를 위해서 우리는 동일한 맛집 리뷰 포스트가 있는 2개의 다른 주제를 가진 블로그들을 제작하였다. 하나는 포스트와 블로그 주제 간의 관련성 높은 맛집을 주제로 한 블로그이고, 다른 하나는 포스트와 블로그 주제 간의 관련성 낮은 맛집을 주제로 하지 않은 블로그다. 실험참가자들은 2개의 그룹으로 나누어져 각각 다른 블로그에 있는 동일한 맛집 리뷰를 방문한 후 설문 조사에 응답했다. 이 연구는 총 206명의 실험 참가자들을 대상으로 한 온라인 설문 조사를 통해 연구를 검증했다. 본 연구의 결과는 1) 리뷰 포스트와 블로그 주제의 관련성의 높고 낮음에 따라서는 두 그룹 간의 메시지 신뢰도(리뷰에 대한 유저의 신뢰)에 큰 차이가 없었으며 2) 30세 이상 유저 그룹에서는, 포스트와 블로그 주제 간의 관련성이 유저의 블로그에 대한 매체 의구심과 전문성(리뷰 포스트가 충분한 레스토랑 정보를 제공한다는 유저의 믿음) 사이의 관계에서 조절 효과를 보였으며 3)맛집 리뷰에 대한 유저의 지각된 가치는 전문성과 추가적인 정보를 검색하려는 의도 간의 관계에서 매개 효과가 있는 것으로 검증되었다.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.261-282
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• 2024

본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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• pp.29-34
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• 2005

DNA microarray becomes a major tool for the investigation of global gene expression in all aspects of cancer and biomedical research. DNA microarray experiment generates enormous amounts of data and they are meaningful only in the context of a detailed description of microarrays, biomaterials, and conditions under which they were generated. MicroArray Gene Expression Data (MGED) society has established microarray standard for structured management of these diverse and large amount data. MGED MAGE-OM (MicroArray Gene Expression Object Model) is an object oriented data model, which attempts to define standard objects for gene expression. To assess the relevance of DNA microarray analysis of cancer research it is required to combine clinical and genomics data. MAGE-OM, however, does not have an appropriate structure to describe clinical information of cancer. For systematic integration of gene expression and clinical data, we create a new model, Cancer Genomics Object Model.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제9권3호
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• pp.93-110
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• 1999

The previous studies regarding the stock returns have advocated that industry effects exist over entire industry. As the industry categories are more rigid, the demand for predicting the industry sectors is rapidly increasing. The advances in Artificial Intelligence and Neural Networks suggest the feasibility of a valuable computational model for stock returns prediction. We propose a sector-factor model for predicting the return on industry stock index using neural networks. As a substitute for the traditional models, neural network model may be more accurate and effective alternative when the dynamics between the underlying industry features are not well known or when the industry specific asset pricing equation cannot be solved analytically. To assess the potential value of neural network model, we simulate the resulting network and show that the proposed model can be used successfully for banks and general construction industry. For comparison, we estimate models using traditional statistical method of multiple regression. To illustrate the practical relevance of neural network model, we apply it to the predictions of two industry stock indexes from 1980 to 1995.

• 한국IT서비스학회지
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• 제7권1호
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• pp.255-274
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• 2008

The purpose of this research is to develop an information technology (IT) usage level assessment model for service industry. It is necessary to develop an assessment model for service industry's IT usage to improve service productivity. However, it is not easy to develop assessment models due to service industry's diversity. In this paper a generic IT usage assessment model for service industry has been developed and validated through a descriptive approach. Key factors affecting service productivity have been identified and analysed. A pilot test on IT usage level has been performed to investigate the relevance and importance of IT usage indicators (factors). As a result, a set of effective IT usage indicators for service industry have been found. A short-cut model and a full scale model have been proposed for efficient and effective usage. The results of this study can be used for enhancement of service industry productivity through the increase of IT usage level.

• 환경정책연구
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• 제3권2호
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• pp.89-112
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• 2004

This Study aims to demonstrate how much flood vulnerability in urban area changed for the past 32 years by using the panel model. At the same time, this study strives to determine the primary factors and to construct an effective counter-plan by means of empirical research. After selecting research hypotheses based on considerations of issues concerning causes for urban flooding, their relevance is put to the test by conducting empirical research in individual case locations. This research verifies the four research hypotheses by using one-way error component regression model. In conclusion, this research has shown that urban land use and local characteristics act as significant flood determinants, with forests acting to reduce flood dangers. Moreover, constructing embankments can no longer represent a reliable flood control policy. The changes in future flood control policies need to incorporate local characteristics and to minimize natural destruction, so that humans and nature can coexist through environmentally friendly flood management policies.

• Computers and Concrete
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• 제25권2호
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• pp.133-144
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• 2020

This paper aims to study vibration characteristics of chiral and zigzag double-walled carbon nanotubes entrenched on Donnell shell model. The Eringen's nonlocal elastic equations are being combined with Donnell shell theory to observe small scale response. Wave propagation is proposed technique to establish field equations of model subjected to four distinct end supports. A nonlocal model has been formulated to explore the frequency spectrum of both chiral and zigzag double-walled CNTs along with diversity of indices and nonlocal parameter. The significance of scale effect in relevance of length-to-diameter and thickness- to- radius ratios are discussed and displayed in detail. The numerical solution based on this nonlocal Donnell shell model can be further used to predict other frequency phenomena of double-walled and multi-walled CNTs.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.1-14
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• 2024

While text-to-image models have made remarkable progress in image synthesis, certain models, particularly generative diffusion models, have exhibited a noticeable bias to- wards generating images related to the culture of some developing countries. This paper introduces an empirical investigation aimed at mitigating the bias of image generative model. We achieve this by incorporating symbols representing Saudi culture into a stable diffusion model using the Dreambooth technique. CLIP score metric is used to assess the outcomes in this study. This paper also explores the impact of varying parameters for instance the quantity of training images and the learning rate. The findings reveal a substantial reduction in bias-related concerns and propose an innovative metric for evaluating cultural relevance.

• 한국도시환경학회지
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• 제18권4호
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• pp.511-521
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• 2018

우리나라 도로건설사업 대기질 예측에 적용되는 CALINE3는 모델의 한계상 도심지역에서 적용이 어려움에도 불구하고 모든 도로 사업에 적용하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 CALINE3 및 미국 EPA에서 장래 권장 모델로 사용하고자 하는 AERMOD와 유럽에서 개발된 라그랑지안 입자추적 모델인 GRAL을 실제 도심지역 도로에 적용하여 실측치와 비교하였다. 연구 결과 CALINE3의 경우 실측치와의 상관도가 낮게 나타나 도심지역에 적용시 낮은 신뢰도를 보일수 있는 것으로 분석되었으며, AERMOD의 경우 실측치에 비해 과다하게 예측되는 것으로 나타나 장래 저풍속(1m/s 이하)에 대한 고려방안 마련과 함께 NOx에 대한 변환 방법을 모델 옵션에서 적용할 필요가 있을 것으로 분석되었다. 라그랑지안 입자추적 모델인 GRAL의 경우 주변 지형, 건물 등을 복합적으로 고려하기 때문에 실측치와 모델치의 상관도가 높게 나타나 도심지역 도로변 대기질 예측에 활용할 수 있을 것으로 보인다. 끝으로 본 연구는 정릉로 측정소에 한해 대기 예측 모델의 검증을 실시한 결과로 향후 후속 연구를 통한 검증 지역의 확대와 이에 따른 모델의 타당성 검토가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제24권3호
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• pp.207-243
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• 2016

Autism spectrum disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder characterized by social and communication impairments, as well as repetitive and restrictive behaviors. The phenotypic heterogeneity of ASD has made it overwhelmingly difficult to determine the exact etiology and pathophysiology underlying the core symptoms, which are often accompanied by comorbidities such as hyperactivity, seizures, and sensorimotor abnormalities. To our benefit, the advent of animal models has allowed us to assess and test diverse risk factors of ASD, both genetic and environmental, and measure their contribution to the manifestation of autistic symptoms. At a broader scale, rodent models have helped consolidate molecular pathways and unify the neurophysiological mechanisms underlying each one of the various etiologies. This approach will potentially enable the stratification of ASD into clinical, molecular, and neurophenotypic subgroups, further proving their translational utility. It is henceforth paramount to establish a common ground of mechanistic theories from complementing results in preclinical research. In this review, we cluster the ASD animal models into lesion and genetic models and further classify them based on the corresponding environmental, epigenetic and genetic factors. Finally, we summarize the symptoms and neuropathological highlights for each model and make critical comparisons that elucidate their clinical and neurobiological relevance.