• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.317-320
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• 2016

기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다. 2차원으로 맵핑된 결과 값을 코사인 유사도를 사용하여 질병과 바이오 마커간의 유사도를 구한다. 이 유사도 결과 값 상위 20쌍의 결과를 가지고 실제 연구가 되고 있는지 구글 스콜라를 통해 관련 논문을 검색하여 확인하고, 검색 결과를 점수화 한다. 실험 결과 상위 20쌍 중에서 85%의 쌍이 실제적으로 질병과 바이오 마커 간의 관계를 파악하는 방향으로 진행 되고 있으나, 나머지 15%의 쌍에 대해서는 실질적인 연구가 잘 되고 있지 않은 것으로 파악되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.317-320
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• 2016

기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다. 2차원으로 맵핑된 결과 값을 코사인 유사도를 사용하여 질병과 바이오 마커간의 유사도를 구한다. 이 유사도 결과 값 상위 20쌍의 결과를 가지고 실제 연구가 되고 있는지 구글 스콜라를 통해 관련 논문을 검색하여 확인하고, 검색 결과를 점수화 한다. 실험 결과 상위 20쌍 중에서 85%의 쌍이 실제적으로 질병과 바이오 마커 간의 관계를 파악하는 방향으로 진행 되고 있으나, 나머지 15%의 쌍에 대해서는 실질적인 연구가 잘 되고 있지 않은 것으로 파악되었다.

• Journal of radiological science and technology
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• v.41 no.1
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• pp.25-31
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• 2018

This study aimed to evaluate the range of maximum TE that could measure T2 relaxation time accurately by setting diverse maximum TE with using contrast medium phantoms. Contrast medium phantoms ranging from low to high concentrations were made by using Gadoteridol. The relaxation time and relaxation rate were compared and evaluated by conducting T2 mapping by using reference data based on various TEs and data obtained from different maximum TEs. It was found that accurate T2 relaxation time could be expressed only when the maximum TE over a certain range was used in the section with long T2 relaxation time, such as the low concentration section of saline or gadolinium contrast medium. Therefore, the maximum TE shall be longer than the T2 relation time for accurately maturing the T2 relaxation of a certain tissue or a substance.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.239-242
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• 2015

CoAP은 IoT(Internet of Things, 사물인터넷)를 위해 설계된 HTTP 메카니즘을 기반의 응용 계층 프로토콜로 M2M 통신을 위해 만들어 졌다. 이로 인해 WSN과 같은 제한적인 환경에서의 전송과 프로세싱을 효율적으로 처리 할 수 있고, CoAP과 HTTP사이의 맵핑 또한 가능하다. 본 논문에서는 HTTP 클라이언트가 CoAP 서버 혹은 CoAP 클라이언트가 HTTP 서버에게 직접적인 연결을 제공하는 방안을 제시한다. 또한, 전력 수급에 제한이 있어 데이터 전송률을 최소화 할 필요가 있기 때문에 캐싱을 사용한다. 제안하는 방안의 성능을 수학적 모델링을 통해 평가, 분석한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.165-168
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• 2015

기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.12 no.5
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• pp.557-563
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• 2018

Coincidence summing correction effects are known to be greater as the efficiency of the detector increases and as the distance between the source and the detector increases. A point source($^{60}Co$) was used to vary the distance in the direction of the detector's center axis and in the radial direction to obtain the P/T ratio for Coincidence summing correction calibration. In this study, values for coincidence summing corrected calibration of the values in the central and radial directions were applied to the mixed volume source(450 ml CRM source) to compare the overall peak efficiency change according to P/T with Geant4. In addition, the efficiency obtained from the mapping method is applied to the seaweed, a marine sample, and the compatibility of the P/T ratio with the detector and sample very dose together. The efficiency corrected to 1,836 keV was applied to the energy zone affected by the efficiency of 500 keV and the relative error of the measured and corrected values was well matcched by the 3.2 % peak efficiency correction. As with 450 mL CRM source, the larger the volume, the lower the P/T ratio was by ${\pm}5%$. This is due to the increased scattering of gamma-rays emitted as the source becomes farther away from the detector, and this change in P/T has been confirmed to affect the Coincidence summing corrected peak efficiency.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.02a
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• pp.36-36
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• 2011

반도체 공정 신호는 주기 신호와 비주기 신호로 구분된다. 특정 패턴을 가지는 주기 신호는 해당 파라미터(parameter)에 대해서 패턴 매칭을 수행하여 관리하는 연구가 진행되고 있다. 반면 비주기 신호 데이터의 경우에는 패턴 매칭 방법을 수행할 수 없다. 또한 반도체 공정에서 얻을 수 있는 두 개 타입의 데이터는 그 파라미터가 방대하기 때문에 현재 실제 공정에 적용되고 있는 방식인 각각 하나의 파라미터에 대해 관리도(control chart)를 구성해 관리하는 것은 많은 비용과 시간의 낭비를 초래한다. 따라서 두 타입 데이터의 여러 개의 파라미터를 동시에 관측할 수 있고 파라미터간의 내재된 상관관계를 고려할 수 있는 장점을 가진 분석 기법에 대한 연구가 필요하다. 주기 신호의 이상탐지를 위한 기존 연구는 신호를 구간으로 나누어 구간별로 SPC 차트적용 시키는 방법, 각 시점 마다 측정되는 값을 하나의 변수로 고려하여 Hotelling's T square, PCA, PLS 등과 같은 다변량 통계 분석을 적용 시키는 방법들이 제시되어 왔다. 이러한 방법들은 다양한 특성을 가지는 주기신호를 분석하고 이상을 탐지 하는데 많은 한계점을 가진다. 이에 본 논문은 다양한 형태를 가지는 신호의 특성을 반영하여 자기구상지도를 기반으로 신호의 분류와 공정의 이상을 탐지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자기구상지도를 이용하여 복잡한(고차원, 시계열) 신호를 2차원 상의 노드로 맵핑시킴으로써 신호의 특질(feature)을 추출하고 새로 표현된 신호의 특질을 기반으로 Logistic regression을 적용시켜 이상을 탐지 한다. 다양한 이상 상황을 가진 반도체 공정 신호를 사용하여 제안한 이상탐지 성능을 평가하였다.

• Journal of the Korean Society of School Health
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• v.29 no.3
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• pp.286-298
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• 2016

Purpose: The aim of this study was to identify the effects of community mapping based on volunteered Geographic Information System on smoking prevention among female middle school students. Methods: This study used a triangulation method which integrated quantitative data from a "pre-post" study on a nonequivalent control group and qualitative data from focus group interviews. Data was collected from 4 August 2015 to 10 January 2016. The experimental group (n=24) participated in community mapping along with education on smoking prevention and the control group (n=28) participated only in routine education. Both groups were measured on their knowledge and attitude related to smoking prevention through self-report questionnaires. The quantitative data was analyzed by descriptive statistics, $x^2$ analysis, and t-test using SPSS 23.0. The qualitative data was collected through focus group interviews to investigate the social-environmental effect of smoking prevention. Results: Knowledge related to smoking prevention was significantly higher (t=2.591, p=.013) in the experimental group than the control group. But attitude related to smoking prevention did not show significant differences between the two groups. When asked about their experiences of the community mapping program, it turned out to be a process where they could learn practical knowledge related to smoking prevention and experience their individual practices manifested as collective intelligence while working together with community members. The study found that community mapping had an effect on smoking prevention from a social and environmental aspect. Conclusion: To be more effective, school education on smoking prevention should be provided in connection with the community. It is also desirable to provide an opportunity where adolescents can experience discovering and solving practical problems along with their own community.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.9
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• pp.281-291
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• 2017

Emotional interaction in virtual reality is necessary of social communication. However, social emotion has been tried to be less recognized quantitatively. This study was to determined social gaze of emotion in business domain. 417 emotion words were collected and 16 emotion words were selected to Goodness of Fit. Emotion word were mapped into 2 dimensional space through multidimensional scaling analysis. Then, X axis defined dimensions of cooperation, competition, and Y axis of low focus and high focus through the FGD. 52 subjects were presented to stimuli for emotion and gaze movement data were collected. Independent t-test results showed that the gaze factor increased in the face, eye, and nose areas at cooperation, and the gaze factor increased in the right face and nose areas at the low focus. It is expected that this will be used as a basic research to evaluate emotions needed in business environment in virtual space.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.5 no.9
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• pp.211-216
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• 2016

Worldwide casualties caused by earthquakes, floods, fire or other disaster has been increasing. So many researchers are being actively done technical studies to ensure golden-time. In this paper if a disaster occurs, use the IoT technologies in order to secure golden-time and transmits the message after to find the user of the accident area first. When the previous job is finished, gradually finds a user of the surrounding area and transmits the message. For national emergency information, OPEN API of Korea Meteorological Administration was used. To collect detailed information on a relevant area in real time, this study established the system that connects and integrates Crowd Sensing technology with BLE (Bluetooth Low Energy) Beacon technology. Up to now, the CBS based on base station has been applied. However, this study designed and mapped DB in the integration of Beacon based user positioning and national administrative address system in order to estimate local users. In this experiment, the accuracy and speed of information dif6fusion algorithm were measured with a rise in the number of users. The experiments were conducted in a manner that increases the number of users by one thousand and was measured the accuracy and speed of the message spread transfer algorithm. Finally, became operational in less than one second in 20,000 users, it was confirmed that the notification message is sent.