• 한방재활의학과학회지
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• 제34권1호
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• pp.65-81
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• 2024

Objectives This study aimed to understand the general research trends, applicated disease, and methodology of transcutaneous/percutaneous vagus nerve stimulation, contemplating its clinical use in traditional Korean medicine and future research directions. Methods A scoping review was conducted following Arksey and O'Malley Framework Stage and adhering to the PRISMA extension for scoping reviews: checklist and explanation. Papers published until October 30, 2023, were investigated across 10 databases (PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, China National Knowledge Infrastructure, Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System, Korean Studies Information Service System, KMbase, Science ON, Research Information Sharing Service. The search terms used were 'Transcutaneous/Percutaneous vagus nerve stimulation'. Results Since 2021, the application of transcutaneous/percutaneous vagus nerve stimulation for musculoskeletal symptoms has been actively researched, predominantly in Asia (37%), Europe (37%), and North America (21%). All 19 papers were part of clinical studies. Chronic pain was noted that most applied disease, it also was found to potentially aid in acute post-surgical pain relief. Major assessment tools include not only simple pain metrics but also pain perception, vagal nerve tension, quality of life, and inflammatory markers. Most procedures were carried out through the ear, which offers a favorable site for therapeutic stimulation without notable side effects. And parameter analysis, frequencies typically ranged around 25 Hz to 30 Hz, while pulse widths were commonly set at 250 ㎲ or 300 ㎲. Conclusions Transcutaneous/percutaneous vagus nerve stimulation is easily accessible through acupuncture in Korean medicine. Therefore, if future studies establish parameters and clinical significance, it could be utilized as a therapeutic modality.

• 한국도서관정보학회지
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• 제55권1호
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• pp.193-214
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• 2024

본 연구에서는 국립중앙도서관에서의 매체 플랫폼 기반 자료의 수집 및 이를 적용하기 위한 방안을 제안하였다. 이를 위해 첫째, 국립중앙도서관을 포함한 국내 매체 플랫폼 기반 자료수집 현황 및 한계를 분석하였다. 둘째, 문헌조사를 통해 매체 플랫폼 기반의 디지털 콘텐츠 현황 및 유형을 조사하였다. 셋째, 해외 주요 도서관 사례에서 현재 국립중앙도서관 온라인 자료수집 지침에 포함되어 있지 않은 매체 플랫폼 기반의 자료 유형을 도출하고 해당 자료에 대한 정책을 검토하였다. 넷째, 연구결과를 기반으로 매체별 수집대상 및 범위 정의, 수집 방법 등 수집 개요(안)을 제시하였다. 다섯째, 수집 개요(안)을 적용하기 위한 다음의 방안을 제안하였다: 1) 매체 플랫폼 기반 자료수집의 명확한 법적 근거 마련이 요구된다, 2) 매체 플랫폼 기반 자료별 수집 지침 개발 및 제시가 필요하다, 3) 매체 플랫폼 기반 자료의 수집 도구 개발 및 인프라 구축이 필요하다, 4) 매체 플랫폼 기반 자료수집을 위한 유관기관과의 연계를 위해 소셜 미디어 수집대상 기관의 수집 허락과, 실감콘텐츠 제작 및 서비스 기관과의 연계 협력이 필요하다, 5) 매체 플랫폼 기반 자료의 서비스 활성화를 위해 이용 활성화를 위한 접근성 제고, 실감콘텐츠 등 e-deposit 시스템의 콘텐츠 확장성 및 사용의 용이성 제고, 그리고 실감콘텐츠 재현 공간 첨단화가 요구된다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제22권1호
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• pp.25-37
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• 2011

Objectives：This study was conducted to develop a Korean algorithm of pharmacological and non-pharmacological treatment strategies in attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) and its specific comorbid disorders (e.g. tic disorder, depressive disorder, anxiety disorder, bipolar disorder, and oppositional defiant disorder/conduct disorder). Methods：Based on a literature review and expert consensus, both paper- and web-based survey tools were developed with respect to a comprehensive range of questions. Most options were scored using a 9-point scale for rating the appropriateness of medical decisions. For the other options, the surveyed experts were asked to provide answers (e.g., duration of treatment, aver-age dosage) or check boxes to indicate their preferred answers. The survey was performed on-line in a self-administered manner. Ultimately, 49 Korean child & adolescent psychiatrists, who had been considered experts in the treatment of ADHD, vol untarily completed the questionnaire. In analyzing the responses to items rated using the 9-point scale, consensus on each option was defined as a non-random distribution of scores as determined by a chi-square test. We assigned a categorical rank (first line/preferred choice, second line/alternate choice, third line/usually inappropriate) to each option based on the 95% confidence interval around the mean rating score. Results：Specific medication strategies for key clinical situations in ADHD and its comorbid disorders were indicated and described. We organized the suggested algorithms of ADHD treatment mainly on the basis of the opinions of the Korean experts. The suggested algorithm was constructed according to the templates of the Texas Child & Adolescent medication algorithm Project (CMAP). Conclusion：We have proposed a Korean treatment algorithm for ADHD, both with and without comorbid disorders through expert consensus and a broad literature review. As the tools available for ADHD treatment evolve, this algorithm could be reorganized and modified as required to suit updated scientific and clinical research findings.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권3호
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• pp.91-121
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• 2008

Electronic commerce, commonly known as e-commerce or eCommerce, has become a major business trend in these days. The amount of trade conducted electronically has grown extraordinarily by developing the Internet technology. Most electronic commerce has being conducted between businesses to customers; therefore, the researches with respect to e-commerce are to find customer's needs, behaviors through statistical methods. However, the statistical researches, mostly based on a questionnaire, are the static researches, They can tell us the dynamic relationships between initial purchasing and repurchasing. Therefore, this study proposes dynamic research model for analyzing the cause of initial purchasing and repurchasing. This paper is based on the System-Dynamic theory, using the powerful simulation model with some restriction, The restrictions are based on the theory TAM(Technology Acceptance Model), PAM, and TPB(Theory of Planned Behavior). This article investigates not only the customer's purchasing and repurchasing behavior by passing of time but also the interactive effects to one another. This research model has six scenarios and three steps for analyzing customer behaviors. The first step is the research of purchasing situations. The second step is the research of repurchasing situations. Finally, the third step is to study the relationship between initial purchasing and repurchasing. The purpose of six scenarios is to find the customer's purchasing patterns according to the environmental changes. We set six variables in these scenarios by (1) changing the number of products; (2) changing the number of contents in on-line shopping malls; (3) having multimedia files or not in the shopping mall web sites; (4) grading on-line communities; (5) changing the qualities of products; (6) changing the customer's degree of confidence on products. First three variables are applied to study customer's purchasing behavior, and the other variables are applied to repurchasing behavior study. Through the simulation study, this paper presents some inter-relational result about customer purchasing behaviors, For example, Active community actions are not the increasing factor of purchasing but the increasing factor of word of mouth effect, Additionally. The higher products' quality, the more word of mouth effects increase. The number of products and contents on the web sites have same influence on people's buying behaviors. All simulation methods in this paper is not only display the result of each scenario but also find how to affect each other. Hence, electronic commerce firm can make more realistic marketing strategy about consumer behavior through this dynamic simulation research. Moreover, dynamic analysis method can predict the results which help the decision of marketing strategy by using the time-line graph. Consequently, this dynamic simulation analysis could be a useful research model to make firm's competitive advantage. However, this simulation model needs more further study. With respect to reality, this simulation model has some limitations. There are some missing factors which affect customer's buying behaviors in this model. The first missing factor is the customer's degree of recognition of brands. The second factor is the degree of customer satisfaction. The third factor is the power of word of mouth in the specific region. Generally, word of mouth affects significantly on a region's culture, even people's buying behaviors. The last missing factor is the user interface environment in the internet or other on-line shopping tools. In order to get more realistic result, these factors might be essential matters to make better research in the future studies.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 대한공업교육학회지
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• 제32권1호
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• pp.134-152
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• 2007

본 연구는 인터넷을 이용한 수업에서 학생들이 수업과 관련되지 않은 웹 사이트에 접속하는 것을 교사용 컴퓨터에서 발견하여 차단함으로써 수업의 효율성을 높이고, 교사가 의도하는 방향으로 수업을 진행할 수 있는 프로그램의 개발에 목적이 있다. 본 연구의 결과를 이용하면 수업과 관련되지 않은 웹 사이트에 접속하는 것을 방지하기 위하여 랜(LAN) 전원을 차단하고 수업하는 기존의 방법 대신 교수 매체로서 인터넷을 효과적이고 안전하게 사용할 수 있다. 관련 연구는 한 개의 호스트(host)만 감시하고 접속을 차단하는 반면에 본 연구에서 개발한 프로그램은 접속해 있는 모든 호스트들을 감시하고 차단할 수 있다. 본 연구에서 제안한 프로그램은 소규모 네트워크 환경에 설치된 리눅스(linux) 운영체제에서 개발되었다. 개발된 프로그램은 5가지 기능을 포함하고 있다. 도메인 네임(domain name)에서 IP(internet protocol) 주소로 변환하여 파일로 저장하는 변환 기능, 인터넷을 사용할 준비가 되어 있는 학생 컴퓨터를 탐색하여 파일로 저장하는 탐색기능, 패킷(packet)을 캡쳐(capture)하여 패킷의 정보를 표현해주는 패킷 캡쳐 기능, 캡쳐된 패킷 정보와 차단 목록 데이터를 비교하는 비교기능, 그리고 차단 목록과 캡쳐된 패킷 정보가 일치할 경우 네트워크 접속을 차단하는 기능으로 구성되어 있다. 개발된 프로그램을 사용하면 네트워크를 통과하는 모든 패킷(packet)을 실시간에 정확하게 캡쳐 할 수 있고, 불량 사이트에 학생이 접근하는 경우 교사의 컴퓨터 화면에 관련 내용이 표시된다. 따라서 교사는 관련 내용을 실시간으로 확인하고, 불량 사이트에 대한 접속을 차단할 수 있다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 초 중등학교와 같은 소규모 네트워크에 적용가능하며, 교사와 학생, 학교차원의 수업 관리와 컴퓨터 실습실 관리의 효율성을 향상시킬 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.9-22
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• 2008

본 연구는 Kolb의 학습양식 기반의 팀 조직 시스템의 프로토타입을 개발하는 데 목적이 있으며, 이러한 목적을 달성하기 위하여, 첫째, 시스템의 가치를 구현하기 위한 핵심아이디어와 핵심 활동, 활동을 지원하는 도구, 그리고 가이드라인 등에 대한 개발 전략을 도출하고, 둘째, 교수설계 구조모형을 바탕으로 하여 시스템을 설계한 후 인터페이스를 개발하는 것이다. 본 시스템에서 핵심적인 요소는 학습양식 검사를 통하여 효과적인 팀을 조직하는 것이다. 우선, 학습양식 검사를 통해 학습자가 자신이 선호하는 학습 환경이나 특징을 파악한 후, 다양한 학습양식을 가진 사람들이 팀을 구성하도록 한다. 팀 조직하기는 각 팀 구성원의 학습양식을 공개한 후, 이를 기준으로 하여 팀 구성원의 특성에 맞는 역할을 분담한다. 개발된 시스템의 가치와 효율성을 검증하기 위해 전문가들로 구성된 포커스그룹 인터뷰를 실시하여 시스템의 개선점을 도출한 후, 이를 반영한 최종 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 학습자들이 언제, 어디서나 학습양식 검사를 수행하여 즉시 결과를 제공받을 수 있고, 또한 학습양식 검사 결과를 바탕으로 다양한 성향을 가진 이질적인 구성원으로 팀이 자동 구성된다. 따라서 본 시스템은 불특정 구성원을 대상으로 한 웹기반 프로젝트학습에서 뿐만 아니라, 오프라인 공간에서도 활용할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.113-125
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• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.187-206
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• 2007

The development of computer and information technology has been combined with the information superhighway internet infrastructure, so information widely spreads not only in special fields but also in the daily lives of people. Information ubiquity influences the traditional way of transaction, and leads a new E-commerce which distinguishes from the existing E-commerce. Not only goods as physical but also service as non-physical come into E-commerce. As the scale of E-Commerce is being enlarged as well. It keeps people from finding information they want. Recommender systems are now becoming the main tools for E-Commerce to mitigate the information overload. Recommender systems can be defined as systems for suggesting some Items(goods or service) considering customers' interests or tastes. They are being used by E-commerce web sites to suggest products to their customers who want to find something for them and to provide them with information to help them decide which to purchase. There are several approaches of recommending goods to customer in recommender system but in this study, the main subject is focused on collaborative filtering technique. This study presents a possibility of pre-evaluation for the prediction performance of customer's preference in collaborative filtering before the process of customer's preference prediction. Pre-evaluation for the prediction performance of each customer having low performance is classified by using the statistical features of ratings rated by each customer is conducted before the prediction process. In this study, MovieLens 100K dataset is used to analyze the accuracy of classification. The classification criteria are set by using the training sets divided 80% from the 100K dataset. In the process of classification, the customers are divided into two groups, classified group and non classified group. To compare the prediction performance of classified group and non classified group, the prediction process runs the 20% test set through the Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm and Correspondence Mean Algorithm. The prediction errors from those prediction algorithm are allocated to each customer and compared with each user's error. Research hypothesis : Two research hypotheses are formulated in this study to test the accuracy of the classification criterion as follows. Hypothesis 1: The estimation accuracy of groups classified according to the standard deviation of each user's ratings has significant difference. To test the Hypothesis 1, the standard deviation is calculated for each user in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. Four groups are classified according to the quartile of the each user's standard deviations. It is compared to test the estimation errors of each group which results from test set are significantly different. Hypothesis 2: The estimation accuracy of groups that are classified according to the distribution of each user's ratings have significant differences. To test the Hypothesis 2, the distributions of each user's ratings are compared with the distribution of ratings of all customers in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. It assumes that the customers whose ratings' distribution are different from that of all customers would have low performance, so six types of different distributions are set to be compared. The test groups are classified into fit group or non-fit group according to the each type of different distribution assumed. The degrees in accordance with each type of distribution and each customer's distributions are tested by the test of ${\chi}^2$ goodness-of-fit and classified two groups for testing the difference of the mean of errors. Also, the degree of goodness-of-fit with the distribution of each user's ratings and the average distribution of the ratings in the training set are closely related to the prediction errors from those prediction algorithms. Through this study, the customers who have lower performance of prediction than the rest in the system are classified by those two criteria, which are set by statistical features of customers ratings in the training set, before the prediction process.

• 대한공업교육학회지
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• 제37권1호
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• pp.183-204
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• 2012

이 연구는 전원학교 교수학습지원시스템의 현황을 알아보기 위하여 전원학교 교수학습지원시스템에 대한 교사와 학생들의 인식을 조사하는 데 있었다. 이 연구의 모집단은 전원학교 110개교의 교사와 학생들로 학교별로 5명의 교사와 20명의 학생들을 대상으로 웹 서베이를 실시하였다. 자료 수집은 2011년 12월 2일부터 2011년 12월 8일까지 실시하였으며, 초, 중학생 1280명과 교사 188명이 참여하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같았다. 첫째, 전원학교 교수학습지원시스템에 대한 학생들의 만족도는 높았다. 전원학교의 프로그램 중에서 '전자칠판과 태블릿 PC를 사용하는 이러닝' 을 가장 선호하였다. 그러나 학교에서 태블릿 PC와 FASTEL 시스템의 활용이 '매일'이나 '주3-4회'가 40%이하로 활용도가 매우 낮았다. 그럼에도 불구하고 선생님들이 자주 FASTEL을 활용하는 것을 90%이상의 학생들이 원하고 있었다. 따라서 학생들은 FASTEL시스템을 선생님들이 적극적으로 활용하는 것을 바라고 있으며 무선으로 사용하는 전원학교 이러닝 교실 수업에 흥미 있고 효과적이며 편리하다고 보고 있었다. 둘째, 전원학교 이러닝 교실과 FASTEL 시스템에 대한 교사들의 만족도는 학생들에 비하면 상대적으로 낮았다. 전원학교 프로그램 선호도에서 교사들은 '다양한 방과후 학교' 를 '태블릿 PC를 사용하는 첨단 이러닝' 보다 더 선호하고 있었다. 그러나 FASTEL 시스템이 학생들의 학습에 효과적인가에 대해서는 73.8%의 교사들이 효과적인 것을 인식하고 있었다. 셋째, FASTEL 시스템의 활용도에 있어서 학생들은 '매일'이나 '주3-4회'가 35%내외인 반면에서 교사들은 60%내외로 인식하고 있었다. 따라서 교사들의 적극적인 활용을 높여 학생들의 인식과의 격차를 줄여야 할 것이다. 태블릿 PC를 잘 사용하지 않는 이유로 무선 인터넷 속도가 느리고 태블릿 PC 사용이 불편함을 선택하였다. 그럼에도 이러닝교실의 인프라에 대한 만족도는 높았다. 넷째, 교사들은 FASTEL 시스템이 타 이러닝시스템보다 학생과 상호작용을 할 수 있다는 특징에 대하여 인식(41.7%)하고 있으나 무선인터넷 기반(23%)과 편리한 수업도구(16%)도 긍정적으로 보고 있다. FASTEL 시스템 사용에 가장 불편한 것으로 이러닝 교실의 무선 인터넷 끊김 현상과 콘텐츠 부족 순으로 들었다. 따라서 시급히 개선해야 할 사항으로 무선인터넷 속도의 개선과 다양한 콘텐츠 추가 지원, 편리한 수업도구 추가지원 순으로 선택하였다.