• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.801-806
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• 2001

최근 컴퓨터의 사용이 보편화되면서 악의적 사용자에 의해 발생하는 컴퓨터 바이러스와 해킹에 의한 피해가 급속히 증가하고 있다. 남의 컴퓨터에 침입하는 해킹이나 데이터를 파괴하는 컴퓨터 바이러스에 의한 피해를 막기 위해 최근에 생명체의 면역시스템의 특징을 이용해 인공면역계를 구성해 시스템 침입탐지와 바이러스 탐지 및 치료에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 생체 면역계는 외부에서 침입해 세포나 장기에 피해를 주는 물질인 항원을 스스로 자기세포와 구분해 인식, 제거하는 기능이 있다. 이러한 면역계의 특징인 항원을 인식하는 기능은 자기세포의 확실한 인식을 가지고 있는 상태에서 다른 물질을 구분하는 자기/비자기(self/non-self) 인식방법으로 볼 수 있다. 본 논문에서는 생체 면역계에서 세포독성 T세포의 생성과정의 하나인 Positive Selection을 모델링하여 침입에 의한 데이터 변경과 바이러스에 의한 데이터 감염 등을 탐지할 때 가장 중요한 요소인 자기-인식 알고리즘을 구현하였다. 제안한 알고리즘은 큰 파일에서의 Detection을 구성하기 용이한 점을 가지며 극소변경과 블록변경에 대한 자기인식률을 통해 알고리즘을 유효성을 검증한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.185-188
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• 2001

According as many people use a computer newly, damage of computer virus and hacking is rapidly increasing by the crucial users. To block hacking that is intrusion of a person's computer and the computer virus that destroys data, a study for intrusion-detection of system and virus detection using a biological immune system is in progress. In this paper, we make a model of positive selection and negative selection of self-recognition process that is ability of T-cytotoxic cell that plays an important part in biological immune system. So we embody a self-nonself distinction algorithm in computer. To prove the efficacy of self-recognition algorithm, we use simulations by a cell change and a string change of self file.

• 한국의류학회지
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• 제18권2호
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• pp.180-188
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• 1994

The purpose of this study was to evaluate the effect of basic needs and demographic variables of adult woman on the modesty and aethetics In the selection of clothes. The results of the study were as follows: 1. There are factors which have effect on variables of need. School careers have effect on physical need. Age, marriage status and household type have effect on safty need. Native community and household type have effect on self-esteem. School career, native community, household type and frequency of contact with mass media have effects on need of self-actualizing and native community has effect on the aesthetic need. 2. Physical bleed, self-esteem, self-actualization, safety need, fiequency of contact with mass media, age, native community and income have direct effect on the modesty of clothing. 3. Aethetic and self-actualization need, frequency of contact with mass media and income have direct effect on the aethetics of clothing.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1608-1614
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• 2009

이러닝 문제은행기반 출제시스템에서 많은 학습자들은 난이도에 따른 자동 출제 문제들을 기반으로 스스로를 진단함으로써 자기 주도적으로 학습을 진행한다. 이러한 방식에서 학습자들의 효율적인 자기 주도적 학습 진행을 위해서는 정당한 방법으로 출제되는 문제가 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 효율적인 자기 진단 평가를 위해, 평가의 종류에 따라 난이도뿐만 아니라 학습 범위와 문제의 키워드를 함께 고려하는 새로운 방법의 문제 출제 알고리즘을 제시한다. 이는 기존의 난이도만을 고려한 자동 출제 방식에 비해 자기 주도적 학습자에게 보다 효과적인 학습 진단 방법을 제공할 수 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권1호
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• pp.173-183
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• 2023

Recently, local governments that provide mobile-based public delivery app services have been increasing a lot. The purpose of this study is to analyze whether the restaurant self-employed's public delivery app selection attributes and public institutions' perception of support, which are under economic pressure due to the high delivery fee burden of private delivery apps, affect the intention to use public delivery app services. In this study, the degree of perception of each factor was measured using the Likert 5-point scale, and it was verified through statistical analysis using SPSS. The effect of the selection attribute of public delivery apps and the perception of self-employed people in the restaurant industry on the intention to use the service was empirically analyzed, and the hypothesis was verified using regression analysis. As a result of this study, it was confirmed that convenience, economy, and public interest had a significant effect among the factors of public app selection attributes, and educational support had a significant effect on public institution support.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권6호
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• pp.1979-1995
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• 2015

Network convergence is regarded as the development tendency of the future wireless networks, for which self-organization paradigms provide a promising solution to alleviate the upgrading capital expenditures (CAPEX) and operating expenditures (OPEX). Self-optimization, as a critical functionality of self-organization, employs a decentralized paradigm to dynamically adapt the varying environmental circumstances while without relying on centralized control or human intervention. In this paper, we present comprehensive surveys of heterogeneous networks (HetNets) and investigate the enhanced self-optimization models. Self-optimization approaches such as dynamic mobile access network selection, spectrum resource allocation and power control for HetNets, etc., are surveyed and compared, with possible methodologies to achieve self-optimization summarized. We hope this survey paper can provide the insight and the roadmap for future research efforts in the self-optimization of convergence networks.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권1호
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• pp.177-198
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• 2019

본 연구는 학교도서관을 통하여 자기 선택적 독서 프로그램을 설계 운영한 후, 학생들의 독서 동기 유형을 파악하는데 있다. 본 연구의 자기 선택적 독서 프로그램은 도서 선정의 자율성 보장을 위해 다수 영역, 다수 도서의 권장도서목록으로 제공하였고, 읽기와 쓰기를 통합해 개발하였다. 프로그램 종료 후 이수 학생들을 대상으로 6개 영역의 독서 동기를 측정한 결과 자율 동기 영역이 타율 동기보다 월등하게 높은 것으로 나타났다. 자기 선택적 독서 프로그램은 권장도서목록을 활용해 도서 선정의 자율성을 보장하고, 자율동기에 따른 안정적이고 지속적인 독서 습관을 기를 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권12호
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• pp.59-69
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• 2021

본 연구는 간호대학생을 대상으로 전공선택 동기가 진로결정 자기효능감과 전공만족도에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 경남 J시의 일개 대학의 간호대학생 3-4학년 300명을 대상으로 설문조사를 하였다. 최종 285부를 SPSS 25.0 프로그램으로 분석하였으며 결과는 다음과 같다. 대상자의 일반적 특성에 따른 진로결정 자기효능감은 본인 성격과 학교만족도가 유의한 차이가 있으며, 전공만족도는 학교만족도에 따라 유의한 차이가 있었다. 전공선택 동기, 진로결정 자기효능감, 전공만족도는 모두 유의한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한, 전공선택 동기의 내재적 동기와 외재적 동기가 진로결정 자기효능감과 전공만족도에 미치는 영향을 분석한 결과 모두 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 전공만족도의 하위요소를 구분하여 전공선택 동기의 영향을 검정한 결과, 교과만족과 인식만족은 내재적 동기와 외재적 동기 모두 유의하였으나 관계만족은 내재적 동기만 유의하였다. 따라서 간호대학생의 전공선택 동기를 높여 진로결정 자기효능감과 전공만족도를 높일 수 있는 전략이 필요할 것이다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제23권7호
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• pp.504-512
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• 1990

In experiment 1, dietary self-selection of the 3 macronutrients, protein, fat, and carbohydrate were examined in male rats given 3 food cups of 80% carbohydrate, 80% protein, and 70% fat diets simultaneously. All the rats showed normal growth pattern and organ weight, which means they have ability to select just right kinds and amounts of nurients in order to support their growth and development. Mean values of caloric intake, body weight gain, serum lipid values and empty carcass compositions were not significantly differ between the upper and lower quartile groups of fat proportion of empty carcass compared to the lower quartile group(LF). Same feeding design was employed in experiment 2 where the effect of mild electric stress on food selection was studied. The rats in both control and electric stress group revealed a normal growth curve and organ weights. The rats in both control and electric stress group revealed a normal growth curve and organ weights. The stress group showed higher caloric intake and body weight gain than control group, but no significant effects of stress on serum and empty carcass components was found. Even though normal rats seemed to select macronutrients according to their physiolosical needs, there were individual differences in food selection whether they were exposed to stress or not. Therefore life long individual food selection pattern may have a great influence on nutritional status and chronic degenerative diseases of eldery, and on aging process.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권2호
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• pp.305-320
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• 2017

The selection of subset size is of great importance to the accuracy of digital image correlation (DIC). In the traditional DIC, a constant subset size is used for computing the entire image, which overlooks the differences among local speckle patterns of the image. Besides, it is very laborious to find the optimal global subset size of a speckle image. In this paper, a self-adaptive and bidirectional dynamic subset selection (SBDSS) algorithm is proposed to make the subset sizes vary according to their local speckle patterns, which ensures that every subset size is suitable and optimal. The sum of subset intensity variation (${\eta}$) is defined as the assessment criterion to quantify the subset information. Both the threshold and initial guess of subset size in the SBDSS algorithm are self-adaptive to different images. To analyze the performance of the proposed algorithm, both numerical and laboratory experiments were performed. In the numerical experiments, images with different speckle distribution, different deformation and noise were calculated by both the traditional DIC and the proposed algorithm. The results demonstrate that the proposed algorithm achieves higher accuracy than the traditional DIC. Laboratory experiments performed on a substrate also demonstrate that the proposed algorithm is effective in selecting appropriate subset size for each point.