Purpose: The aim of this study was to develop and validate Detailed Clinical Models (DCMs) for pain assessment in nursing. Methods: First, we identified the entities of pain assessment from ICNP. We identified the attributes and values of the attributes to describe the entities in more detail by reviewing the literature. Data types and optionalities of the attributes were defined. Second, we modeled the DCMs by linking an entity and its corresponding attributes with values and by specifying the data types and optionalities of the attributes. Finally, the DCMs were validated by a group of domain experts using a content validity index. Results: In total, 19 DCMs with 11 attributes for pain assessment were developed. The experts' evaluations showed that the DCMs were valid enough to represent pain related information of nursing assessment. Conclusion: The DCMs developed in this study can be used in electronic nursing records. The DCMs for pain can ensure the semantic interoperability of pain related information in electronic nursing records.
In this study, color names focusing on the purple series, appearing in the clothing of the Joseon Dynasty, were classified systematically, and the conceptual meaning of each name were investigated through various methods. The results are as follows; First, the color names of purple-series were classified systematically. According to the integration scheme of morphemes, color names could be divided into two categories; single names and composite names. Color names could also be classified into universal and limited names according to the areal distribution of literatures. Secondly, the conceptual meaning of the color names of purple-series were considered. The conceptual meaning could be divided into two categories; one 'etymological and dyeing methodological meaning', the other 'color systematic meaning' By studying the dictionary definition of color names, comparing and analyzing the material composition of colors, the etymological and dyeing methodological meaning could be grasped. Furthermore, the color systematic meaning of each name could be grasped through the cluster analysis of L*, a*, b* values measured from the relics of clothing. Thirdly, the conceptual semantic structure were established on the basis of conceptual meanings of purple-series color names. The conceptual semantic structure of purple-series color names is forming discrete structure with the dyeing method and material of dyes as their semantic components.
The paper aims to study how to describe the rigorous position on which semantic elements are laid, within the visual space. This purpose is, first of all, for the construction of visual syntactical semantics of the visual space. For this aim, the preliminary research begins with some definitions on : 1) visual space, visual design, visual syntactical semantic meaning, 2) position, sequence of position, 2-dim. sequence of position, and 3) 2-dim. numerical series of position, harmonious dynamic values. Here, The main issue is to define the position in general. To solve this problem, the researcher surveyed the positions on which the sets of pixemes are set up. The results are as follows ; 1. As far as the positions in visual space are concerned, they are the possible locations permitted in the visual patches. They are not the factual but the possible positions. 2.The position value that the sequential point has is not arithmetical but harmonious-dynamic, for it is not permitted for its own sake, but for the person, that is to say, for the viewer's visual perception. 3. The harmonious-dynamic value of positional sequence can be composed of the 2-dimensional successive numerical series which is, in turn, composed of the primordial 3 values x0, $\mu0$, y0. Here, the $\mu0$ is the harmonious mean value of x0 and y0. The x0 and y0 are, therefore, of the mutual dynamic relationship. 4. From this, the 2-dim general $\Delta-TABLE$ of the numerical series of position in visual design could be acquired through development of the primordial 3 values into the $X_i,\;Y_i$, orbit values.
Objectives: The purpose of this study is to comprehensively compare the trends of health administration and health policy in the field of health care using the semantic network analysis in the inaugural address of the Ministry of Health and Welfare of each regime in Korea. Methods: This study used a language network analysis method that uses Korean Key Words In Context (KrKwic) program and NetMiner program in sequence. The analysis was conducted by Minister Hwa-joong Kim during the Moo-hyun Roh government, Minister Jae-hee Jeon during the Myung-bak Lee government, Minister Young Jin of Geun-hye Park government and Government Jae-in Moon's inaugural address of Neung-Hoo Park Minister, respectively. Results: The key words differentiated by each regime are that the Moo-hyun Roh Government's Minister Hwa-joong Kim had high connection centrality values in the words 'balanced development', 'comprehensive' and 'reform'. Minister Jae-Hee Jeon of Myung-bak Lee Government had high connection centrality values in the words 'poverty' and 'return'. In the case of Minister Young Jin of Geun-hye Park Government had high connection centrality values in the words 'demand', 'Customized' and 'Life cycle'. In the case of Minister Neung-Hoo Park of Jae In Moon Government had high connection centrality values in the words 'Welfare state', 'Embracing' and 'Soundness'. Conclusions: If the role of health administration in the health care field and the health care policies are constantly changed according to the policies of each regime, it is inconsistent and it is difficult to approach from the long term perspective for public health promotion. In the future, health policy should be developed and implemented with a long-term perspective and consistency based on the consensus and participation of the people with less influence on the change and direction of each government's policies.
This study concludes that communication based on interaction between broadcasting hosts and consumers is differently characterized by fashion live commerce types. Subcategories of the types of fashion live commerce were created and used in the analyses of domestic consumer awareness. Three subcategories were created: The department store type, Designer brand type, and Influencer host type. Comments representing consumers' awareness that appear immediately during real-time broadcasting were collected and used for the analyses. The frequency and TF-IDF-based top keywords were selected to analyze the semantic network and CONCOR, and the top keywords were analyzed by deriving the values of degree of centrality. The analysis identified that a group of product attributes and a group of live commerce offered value were common between the three types. As for the group characteristics classified by type, for the department store types, brand attributes, benefits, and values from pursuing the products were identified. For designer brand types, a group of viewers' responses and inquiries were identified. It is interpreted that the satisfaction value gained from hosts with product expertise has been clustered. Influencer host types have affirmed a group of external product values. A close relationship is formed and it is thought to have led a group of values to trust the external image of the product. This study carries significance in analyzing real-time comment data from consumers using fashion live commerce to empirically reveal the characteristics of each type.
Purpose: This study identified words closely associated with the keyword "dietary supplement" (DS) using big data in Korean social media and investigated consumer perceptions and trends related to DSs before (2019) and after the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic (2021). Methods: A total of 37,313 keywords were found for the 2019 period, and 35,336 keywords were found for the 2021 period using blogs and cafes on Daum and Naver. Results were derived by text mining, semantic networking, network visualization analysis, and sentiment analysis. Results: The DS-related keywords that frequently appeared before and after COVID-19 were "recommend", "vitamin", "health", "children", "multiple", and "lactobacillus". "Calcium", "lutein", "skin", and "immunity" also had high frequency-inverse document frequency (TF-IDF) values. These keywords imply a keen interest in DSs among Korean consumers. Big data results also reflected social phenomena related to DSs; for example, "baby" and "pregnant woman" had lower TD-IDF values after the pandemic, suggesting lower marriage and birth rates but higher values for "joint", indicating reduced physical activity. A network centered on vitamins and health care was produced by semantic network analysis in 2019. In 2021, values were highest for deficiency and need, indicating that individuals were searching for DSs after the COVID-19 pandemic due to a lack an awareness of the need for adequate nutrient intake. Before the pandemic, DSs and vitamins were associated with healthcare and life cycle-related topics, such as pregnancy, but after the COVID-19 pandemic, consumer interests changed to disease prevention and treatment. Conclusion: This study provides meaningful clues regarding consumer perceptions and trends related to DSs before and after the COVID-19 pandemic and fundamental data on the effect of the pandemic on consumer interest in dietary supplements.
본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 추출을 위해서 기존에 연구되어 높은 성능을 나타낸 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존 구문 트리 커널의 문제점은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대한 단순 외형적 비교로 인해, 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 값이 상대적으로 낮아지는 현상이며 결국 상호작용 자동 추출의 전체 성능에 악영향을 줄 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 어휘 의미적 유사도 계산을 위해서 문맥 및 워드넷 기반의 어휘 중의성 해소 시스템과 이 시스템의 출력으로 도출되는 어휘 개념(WordNet synset)의 추상화를 통한 기존 커널의 확장을 시도하였다. 실험에서는 단백질 간 상호작용 추출(PPII, PPIC) 성능의 심층적 최적화를 위해서 기존의 SVM에서 지원되던 정규화 매개변수 외에 구문 트리 커널의 소멸인자와 시맨틱 구문 트리 커널의 어휘 추상화 인자를 새롭게 도입하였다. 이를 통해 구문 트리 커널을 적용함에 있어서 소멸인자 역할의 중요성을 확인할 수 있었고, 시맨틱 구문 트리 커널이 기존 시스템의 성능향상에 도움을 줄 수 있음을 실험적으로 보여주었다. 특히 단백질 간 상호작용식별 문제보다도 비교적 난이도가 높은 상호작용 분류에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문은 주성분 분석과 퍼지 연관을 이용한 새로운 문서군집 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주성분 분석의 의미특징을 이용하여 군집 레이블과 군집의 대표 용어들을 선택하기 때문에 문서군집의 내부구조를 더 잘 표현할 수 있다. 또한 퍼지연관 값을 이용한 군집은 문서군집에 유사하지 않은 문서를 더 잘 구분함으로써 문서군집의 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.240-243
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2000
An apparel products retrieval system was proposed in which users can refer to products using Kansei evaluation values. The system adopts relevance feedback using history of the retrieval to learn the tendency of user evaluation. The system is based on a vector space retrieval model using products images expression as semantic scales. The system makes a query from user inputting information and retrieves closest products from the database. Revising algorithms of the difference method. linear multiple regression performed to investigate the effectiveness and criteria of the search. As a result of evaluation of the accuracy, it was found that the linear multiple regression and the neural network models are effective for the retrieval considering the individual Kansei.
한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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pp.29-33
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1998
In this paper, we propose a hierarchical segmentation method for tracking a semantic video object using a watershed algorithm based on morphological filtering. In the proposed method, each hierarchy consists of three steps: First, markers are extracted on the simplified current frame. Second, region growing by a modified watershed algorithm is performed for segmentation. Finally, the segmented regions are classified into 3 categories, i.e., inside, outside, and uncertain regions according to region probability values, which are acquired by the probability map calculated from a estimated motion field. Then, for the remaining uncertain regions, the above three steps are repeated at lower hierarchies with less simplified frames until every region is decided to a certain region. The proposed algorithm provides prospective results in video sequences such as Miss America, Clair, and Akiyo.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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