• 제목/요약/키워드: advanced models

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GRU 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템 (A Fuzzy-AHP-based Movie Recommendation System using the GRU Language Model)

  • 오재택;이상용
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권8호
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    • pp.319-325
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    • 2021
  • 무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.

Prediction Model of Real Estate ROI with the LSTM Model based on AI and Bigdata

  • Lee, Jeong-hyun;Kim, Hoo-bin;Shim, Gyo-eon
    • International journal of advanced smart convergence
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    • 제11권1호
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    • pp.19-27
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    • 2022
  • Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.

Comparison of retentive force and wear pattern of Locator® and ADD-TOC attachments combined with CAD-CAM milled bar

  • Chae, Sung-Ki;Cho, Won-Tak;Choi, Jae-Won;Bae, Eun-Bin;Bae, Ji-Hyeon;Bae, Gang-Ho;Huh, Jung-Bo
    • The Journal of Advanced Prosthodontics
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    • 제14권1호
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    • pp.12-21
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    • 2022
  • PURPOSE. The purpose of this study was to investigate changes in retention and wear pattern of Locator® and ADD-TOC attachments on a digital milled bar by performing chewing simulation and repeated insertion/removal of prostheses in fully edentulous models. MATERIALS AND METHODS. Locator (Locator®; Zest Anchors Inc., Escondido, CA, USA) was selected as the control group and ADD-TOC (ADD-TOC; PNUAdd Co., Ltd., Busan, Republic of Korea) as the experimental group. A CAD-CAM milled bar was mounted on a master model and 3 threaded holes for connecting a bar attachment was formed using a tap. Locator and ADD-TOC attachments were then attached to the milled bar. Simulated mastication and repeated insertion/removal were performed over 400,000 cyclic loadings and 1,080 insertions/removals, respectively. Wear patterns on deformed attachment were investigated by field emission scanning electron microscopy. RESULTS. For the ADD-TOC attachments, chewing simulation and repeated insertion/removal resulted in a mean initial retentive force of 24.43 ± 4.89 N, which were significantly lower than that of the Locator attachment, 34.33 ± 8.25 N (P < .05). Amounts of retention loss relative to baseline for the Locator and ADD-TOC attachments were 21.74 ± 7.07 and 8.98 ± 5.76 N (P < .05). CONCLUSION. CAD-CAM milled bar with the ADD-TOC attachment had a lower initial retentive force than the Locator attachment. However, the ADD-TOC attachment might be suitable for long-term use as it showed less deformation and had a higher retentive force after simulated mastication and insertion/removal repetitions.

기계학습법을 이용한 IoMT 핀테크 모델을 기반으로 한 구조화 스토리지에서의 빅데이터 관리 연구 (Big Data Management in Structured Storage Based on Fintech Models for IoMT using Machine Learning Techniques)

  • 김경실
    • 산업과 과학
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    • 1권1호
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    • pp.7-15
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    • 2022
  • 사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.

집속초음파 치료의 한의 임상 활용에 대한 고찰 (Clinical Application of Focused Ultrasound in Korean Medicine)

  • 최유민;이마음;허나연;이은희;최혁용;서형식;황의형;장인수
    • Korean Journal of Acupuncture
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    • 제40권3호
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    • pp.79-89
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    • 2023
  • Objectives : The purpose of this study is to investigate various application methods of focused ultrasound and apply them to clinical use in Korean medicine. Methods : Search was performed using the search engines of electronic databases, including PubMed, ScienceDirect, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), ScienceON, Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System (OASIS), China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang Data, Japan Science Technology Information Aggregator, Electronic (J-STAGE) and Citation Information by NII (CiNii), from inception to July 2023 without language limitation. Inclusion criteria were clinical studies including randomized controlled trials (RCTs), and animal experimental studies related with focused ultrasound treatments for acupoints or meridian sinews. Results : Total 17 papers, 7 for RCT, 6 for in vivo animal studies, and other experimental studies, were finally selected. Indications used in studies were shoulder pain, back pain, chronic back pain, and degenerative knee arthritis. In experimental studies, studies on animal models of hypoxic ischemic brain damage and hyperlipidemia were also conducted. As for the acupoints, LR3, LI4, and ST36 were used in clinical studies and, in animal experimental studies, GV20, KI1, and ST36 were used. As for the dose, 4 studies below 3 W/cm2 and 3 studies in the range of 0.625 to 5 W/cm2 in clinical studies, and all studies did not exceed 5 W/cm2. In animal experimental studies, 0.5 W/cm2, 2 W/cm2, 7.5 WW/cm2, 15 W/cm2, 10~20 W/cm2 were used. In all three studies describing the penetration depth during irradiation, it was less than 1 cm. Conclusions : We suggest that focused ultrasound is an appropriate treatment tool for stimulating the acupoints to transfer heat energy. Future studies with rigorous and well-designed RCTs for various diseases will be required to ascertain the focused ultrasound stimulate acupoints or meridian sinews.

균열 암반 매질에서의 핵종의 붕괴사슬 이동을 위한 연속시간 마코프 프로세스 모델 (Continuous Time Markov Process Model for Nuclide Decay Chain Transport in the Fractured Rock Medium)

  • 이연명;강철형;한필수;박헌휘;이건재
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제25권4호
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    • pp.539-547
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    • 1993
  • 이전에 제시한 모델 1-3을 다시 확장하여 균열 암반에서의 일차원적 핵종이동에 관한 추계적인 모델을 제시하였다. 이 모델은 처분장 근처의 암반내의 균열을 통한 무한 길이를 갖는 핵종의 붕괴 사슬에 의한 이동을 연속시간 마코프 프로세스를 이용하여 모사한다. 이전의 결정론적 해석해에 의한 모델들이 균일한 다공성매질과 같은 단순성을 요구하고 핵종의 붕괴사슬의 수를 제한하며 균열암반매질내에서의 이동의 경우에는 균열에서 암반으로의 확산등이 고려되지 않거나 그 해의 형태가 복잡하다. 또다른 결정론적인 해를 제시하는 수치모델의 경우에도 해를 얻기 위한 과정이 상당히 복잡하고 정확한 해를 제공하지는 못한다. 이에 반해 이 모델은 매질에서의 핵종의 농도에 관한 기대값과 그 분산으로서 비교적 용이하게 해를 제시한다. 모델을 검증하고 그 효율성가 정착성을 예시하기 위하여 암반으로의 확산이 무시된 단순화된 매질에 대하여 3개의 붕괴 사슬을 갖는 가상의 핵종에 대하여 이동거리와 시간에 대한 농도에 대하여 정확한 해석해와의 비교가 행하여 졌다. 매질을 나눈 구획의 수에 종속 하는 수치분산을 보정하여 계산된 결과에서 이 모델이 해석해와 잘 일치하는 것을 알 수 있었다.

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보드게임 개발 모형의 상대적 중요도 분석 (Analysis of Relative Importance of Board Game Development Models)

  • 김지혜;유석호
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권1호
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    • pp.257-263
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    • 2022
  • 코로나 시대를 맞고 있는 현 시대에 '언택트화'가 가속화 되어 가면서 보드게임의 긍정적 가능성이 새롭게 부각되고 있다. 이러한 상황은 앞으로 보드게임을 이전보다 재미있고 질 높은 그리고 교육적으로 어떻게 개발을 하느냐에 따라 보드게임 산업 발전에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 기회라고 볼 수 있을 것이다. 이를 위해 본 연구는 보드게임 개발자 및 전문가들의 더욱 발전적인 보드게임 개발을 위해 선행적 연구 및 방법론 중 보드게임 개발 시 중요한 요인들에 대한 상대적 중요도를 도출하는 방법론을 제시해 보고자 한다. 이는 보드게임 개발자, 전문가를 대상으로 보드게임 개발 시의 중요한 요인들을 델파이법을 통해 도출하고, 도출된 요인들의 상대적 중요도에 대한 순위를 위해 순위형식의 델파이법을 사용하였다. 본 연구에서는 보드게임 중 놀이카드 개발 모형에 초점을 맞추었다. 우선순위 분석결과, 개발 및 기획 구성, 선행연구 분석, 초안제작, 제작, 타당화, 적용 및 평가 순으로 그 중요도가 도출이 되었다. 본 연구의 결과는 기업에서 보드게임을 개발하고자 할 때 중요도에 따라 개발의 우선순위를 정하고 활용할 수 있는 실무적인 지침을 제공할 것으로 본다.

국방정보화 수준평가 모델 개발 사례 (A Case of Developing Performance Evaluation Model for Korean Defense Informatization)

  • 임규건;이대철;권혁진;조성림
    • 경영정보학연구
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    • 제19권3호
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    • pp.23-45
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    • 2017
  • 우리 군은 미래 전장개념인 네트워크 중심전(NCW) 환경 구축을 위해 장기적으로는 국방개혁 기본계획의 완성시점을 축으로 삼아 많은 노력과 투자를 기울이고 있다. 군 조직차원에서는 선진 프로세스를 도입하여 군의 지휘통제 시간을 단축시키고 이와 더불어 업무 프로세스를 향상시켜 의사결정 시간을 단축시키고자 한다. 또한, 정보체계 차원에서는 전장관리정보체계를 이용한 자동화된 지휘통제 체계 구축 및 자원관리정보체계를 통해 효율적인 자원관리를 하려고 노력하고 있다. 디지털기술의 발전과 혁신적인 IT환경에 맞추어 군에서도 객관적인 정보화 수준에 대한 지표를 통해 군이 지향하는 미래 목표대비 현재 어느 수준에 도달해 있는지에 대한 수준평가가 이루어져야 한다. 정보화를 추진함에 있어 정확한 개선 분야의 식별이 가능하고, 환류를 통해 보완될 사항들이 점검되며 향후 정책방향 도출이 체계적으로 이루어져야 한다. 이에 본 연구는 국내외 주요 수준평가 모델 분석과 정보화 수준평가 이론에 대한 선행연구를 통해 워크숍 및 전문가 토의를 거쳐 군 조직의 특성을 체계적으로 반영하는 수준평가 프레임워크 및 지표 개발 사례를 소개한다. 본 연구를 통해 개발된 정보화 수준평가 프레임 워크는 작전사급 이상의 부대를 대상으로 한 파일럿 테스트로 측정 가능성 및 실효성을 검증하였다. 본 연구의 수준평가 프레임워크를 통해 우리 군의 정보화 수준을 객관적으로 진단함으로써 한정된 예산과 자원을 적시 적소에 투입하고 정보화 분야별 취약점을 보다 신속하게 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

두 점박이 응애(Tetranychus urticae) 에 대한 N'-phenyl-N-methylformamidine 유도체의 살충활성에 미치는 치환기들의 영향 (The Influence of the Substituents for the Insecticidal Activity of N' -phenyl-N-methylformamidine Analogues against Two Spotted Spider Mite (Tetranychus urticae))

  • 이재황;최원석;이동국;정근회;고영관;김태준;성낙도
    • 농약과학회지
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    • 제14권4호
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    • pp.319-325
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    • 2010
  • 두 점박이 응애(Tetranychus urticae)에 대한 N'-phenyl-N-methylformamidine 유도체(1-22)의 살충활성에 관한 치환기 ($R_1{\sim}R_4$)들의 영향을 이해하기 위하여 3차원적인 정량적 구조-활성관계(3D-QSAR) 모델인 비교분자장분석(CoMFA) 모델 및 비교분자 유사성지수분석(CoMSIA) 모델을 유도하고 정량적으로 검토하였다. 그 결과로부터 CoMFA 1 모델의 예측성 및 상관성($r^2{_{cv.}}=0.575$$r^2{_{ncv.}}=0.945$)이 가장 양호하였다. 또한, 순자혼합화 분석으로부터 CoMFA 1 및 CoMSIA 1 모델($d_q{^{2'}}/dr^2{_{yy}}=1.071{\sim}1.146$$q^2=0.545{\sim}0.626$)은 우연상관성에 저촉되지 않는 최적화 모델이었다. 최적화된 CoMFA 1 모델로 부터 두 점박이 응애에 대한 N'-phenyl-N-methylformamidine 유도제들의 저해활성에 관한 기여비율은 입체장 62.5%, 정전기장 28.9% 및 소수성장 8.6% 이었다. 그러므로 CoMFA 1 모델에 의한 살충활성은 입체장에 의존적이었다. 또한, 최적화 모델들의 등고도로부터 살충활성에 기여하는 구조적인 특징들은 새로운 살충제들을 설계하는데 적용할 수 있을 것으로 예상된다.

미시적 주행행태를 반영한 후미추돌위험 평가모형 개발 (Development of the Risk Evaluation Model for Rear End Collision on the Basis of Microscopic Driving Behaviors)

  • 정성봉;송기한;박창호;전경수;고승영
    • 대한교통학회지
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    • 제22권6호
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    • pp.133-144
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    • 2004
  • 안전측면에서 교통류를 효율적으로 운영${\cdot}$관리하기 위해서는 교통류의 위험정도를 명확하게 판단할 수 있는 기준 및 모형개발이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 불완전한 추종으로 인해 발생할 수 있는 교통류 위험을 후미추돌위험의 관점에서 파악하였다. 과거 사고 예측 및 도로위험도 평가모형의 경우 운전자 반응을 고려하지 않았기 때문에, 모형의 신뢰성에 다소 문제가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위해 사고발생 가능성이라는 개념을 도입함으로써 위험과 사고 사이에 존재하는 운전자 반응을 모형에 반영하였다. 즉, 추종이론 및 안정성 이론을 바탕으로 후미추돌과 관련된 미시적 변수 즉, 운전자의 반응시간과 감속도를 반영하여 운전자를 고려한 모형을 개발하였다. 위험도를 대표할 수 있는 지표 개발을 위해 소음영향평가에서 사용되는 척도를 활용하였으며, 상대적인 위험도 우위를 평가하기 위해 위험강도 및 지속시간을 고려한 ‘등가위험도’를 개발하였다. 서울시 도시고속도로를 대상으로 직접 실험${\cdot}$조사를 수행하였으며, 미시적 교통류 자료수집을 위해 직접 실험차량을 제작하였다. 수집된 자료를 바탕으로 구간별, 차로별, 교통상황별 위험도를 도출하였다. 모형에 의해 도출된 위험도를 해당구간에서 수집된 차로별 사고자료와 비교하여 본 결과, 교통상황 및 사고자료 패턴과 일치하는 결과를 보여주었다. 본 연구에서 개발된 모형은 안전진단 및 도로설계에서부터 첨단안전차량 제어알고리즘의 안전성평가에 이르기가지 다양한 분야에서 활용될 수 있다.