• 지식경영연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.25-42
• /
• 2019

AI speakers which are wireless speakers with smart features have released from many manufacturers and adopted by many customers. Though smart features including voice recognition, controlling connected devices and providing information are embedded in many mobile phones, AI speakers are sitting in home and has a role of the central en-tertainment and information provider. Many surveys have investigated the important factors to adopt AI speakers and influ-encing factors on satisfaction. Though most surveys on AI speakers are cross sectional, we can track customer attitude toward AI speakers longitudinally by analyzing customer reviews on AI speakers. However, there is not much research on the change of customer attitude toward AI speaker. Therefore, in this study, we try to grasp how the attitude of AI speaker changes with time by applying text mining-based analysis. We collected the customer reviews on Amazon Echo which has the highest share of AI speakers in the global market from Amazon.com. Since Amazon Echo already have two generations, we can analyze the characteristics of reviews and compare the attitude ac-cording to the adoption time. We identified all sub topics of customer reviews and specified the topics for smart features. And we analyzed how the share of topics varied with time and analyzed diverse meta data for comparisons. The proportions of the topics for general satisfaction and satisfaction on music were increasing while the proportions of the topics for music quality, speakers and wireless speakers were decreasing over time. Though the proportions of topics for smart fea-tures were similar according to time, the share of the topics in positive reviews and importance metrics were reduced in the 2nd generation of Amazon Echo. Even though smart features were mentioned similarly in the reviews, the influential effect on satisfac-tion were reduced over time and especially in the 2nd generation of Amazon Echo.

• 터널과지하공간
• /
• 제31권4호
• /
• pp.211-220
• /
• 2021

한국의 대심도 (>40m 깊이) 터널 공사 시에 터널 붕괴 사고가 종종 일어나고 있으며, 도심지 지하공간의 얕은 심도에 인공적으로 조성된 지반에는 자연 공동뿐만 아니라 상수도관, 하수도관, 전력구 및 지하철 건설로 인한 인위적인 공동들이 복잡하게 분포되어 있다. 대심도 터널 굴착을 위해서는 이러한 다공질의 특성을 보이는 다양한 지반의 특성 및 지질구조가 지반의 안전에 미치는 영향을 이해하여야 한다. 본 연구는 국내외 사례를 바탕으로 한국의 대심도 굴착에서 암반의 위험 산정을 위한 위험 인자를 분석하였다. 연구결과, 대심도 터널 굴착시 지반의 안정성에 영향을 주는 총 7개의 카테고리들과 총 38개의 인자들이 도출되었다. 가중치가 상대적으로 높은 인자들은 단층 및 단층점토, 차응력, 암종, 지하수 및 머드 유입, 암석의 일축압축강도, 터널 단면의 크기, 터널 상부 암반의 두께, 카르스트 및 계곡지형, 습곡, 석회암의 협재, 지하수위 변동, 터널 심도, 암맥, RQD, 절리 특성, 이방성, 암반파열(rockburst) 등으로 나타났다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제10권4호
• /
• pp.45-54
• /
• 2021

피부는 외부 오염으로부터 일차적으로 몸을 보호하는 역할을 한다. 피부병이 발생하게 되면 피부의 보호 기능이 저하되므로 신속한 진단과 처치가 필요하다. 최근 인공지능의 발달로 인해 여러 분야에 기술적용을 위한 연구가 이루어지고 있으며, 피부과에서도 인공지능을 활용해 오진율을 줄여 신속한 치료를 받을 수 있는 환경을 만들기 위한 연구가 진행되고 있다. 종래 연구들의 주된 흐름은 발생 빈도가 낮은 피부질환의 진단이었지만, 본 논문에서는 사람들에게 흔히 발생할 수 있고, 개인이 명확히 판별하기 힘든 티눈과 사마귀를 합성곱 신경망을 통해 분류하는 방법을 제안한다. 사용한 데이터셋은 3개의 클래스로 이루어져 있으며, 총 2,515장의 이미지를 가지고 있다, 학습 데이터 부족과 클래스 불균형 문제가 존재한다. 모델의 학습에는 deep metric 손실 함수와 교차 손실 함수를 이용해 각각 성능을 분석하였으며, 정밀도, 재현율, F1 점수, 정확도의 측면에서 비교한 결과 deep metric 손실 함수에서 더 우수한 성능을 보였다.

• Journal of Nutrition and Health
• /
• 제55권6호
• /
• pp.601-616
• /
• 2022

In the era of the fourth industrial revolution technology, the inclusion of personalized nutrition for healthcare (PNH), when establishing a healthcare platform to prevent chronic diseases such as obesity, diabetes, cerebrovascular and cardiovascular disease, pulmonary disease, and inflammatory diseases, enhances the national competitiveness of global healthcare markets. Furthermore, since the government experienced COVID-19 and the population dead cross in 2020, as well as numerous health problems due to an increasing super-aged Korean society, there is an urgent need to secure, develop, and utilize PNH-related technologies. Three conditions are essential for the development of PNH technologies. These include the establishment of causality between obesity genome (genotype) and prevalence (phenotype) in Koreans, validation of clinical intervention research, and securing PNH-utilization technology (i.e., algorithm development, artificial intelligence-based platform, direct-to-customer [DTC]-based PNH, etc.). Therefore, a national control tower is required to establish appropriate PNH infrastructure (basic and clinical research, cultivation of PNH-related experts, etc.). The post-corona era will be aggressive in sharing data knowledge and developing related technologies, and Korea needs to actively participate in the large-scale global healthcare markets. This review provides the importance of scientific evidence based on a huge dataset, which is the primary prerequisite for the DTC obesity gene-based PNH technologies to be competitive in the healthcare market. Furthermore, based on comparing domestic and internationally approved DTC obese genes and the current status of Korean obesity genome-based PNH research, we intend to provide a direction to PNH planners (individuals and industries) for establishing scientific PNH guidelines for the prevention of obesity.

• 한국자원식물학회지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.77-85
• /
• 2018

우리나라에서 유채는 식용유 생산과 경관을 목적으로 매년 재배면적이 증가하고 있다. 하지만 유채 꽃의 색상은 노란색으로 매우 단순하기 때문에 경관효과를 높이기 위해서는 유채 꽃색의 다양화가 필요하다. 유채 꽃색을 다양화하기 위해 유채와 십자화과 식물을 대상으로 종 속간교배를 실시한 결과, 유채와 양배추 종간 인공교배에서 꼬투리 형성율이 65.8%로 비교적 높았으며, 유채와 무, 유채와 소래풀 등 속간 교배조합에서의 꼬투리 형성율은 각각 39.5%와 42.3%로 낮았다. 인공수분 후 꼬투리가 발달하는 시기에 이종간 교잡 불화합성 때문에 종자 결실율이 매우 낮으며 꼬투리 당 생산된 평균 종자수는 유채와 양배추 교배조합에서 0.12개였으며, 유채와 무는 0.40개, 유채와 소래풀은 0.12개였다. 종속간 교배에 의해 생산된 $F_1$ 잡종식물체의 외부 표현형질은 잎의 형태와 꽃의 색은 모계인 유채와 유사하였으나, 잎의 길이와 폭 등이 전반적으로 커진 것으로 나타났다. 유채와 양배추의 종간교배에서 꽃의 색이 양친의 중간인 미색으로 피는 개체가 나타났고, 유채와 소래풀의 속간 교배에서는 꽃의 크기가 커진 개체가 생겨 이 개체들을 육종재료로 이용하면 경관효과를 높일 수 있을 것으로 생각된다. 대부분의 $F_1$ 잡종종자의 올레인산, 리놀레산 및 리놀렌산 등의 지방산 조성은 양친의 중간 정도였으나, 유채와 무의 $F_1$ 잡종종자의 지방산 중 에루진산은 화분친인 무에 비교하여 급격하게 감소하였다.

• 지질공학
• /
• 제19권2호
• /
• pp.131-138
• /
• 2009

해안지역에서 과잉 양수정 보호를 위한 최적 해수쐐기 제어 전산모델을 개발하였다. 최적화 목적함수는 세 가지 종류의 관정에 대하여 유도되었다: 담수 양수, 담수 주입 그리고 해수 양수. 지하수 개발과 쐐기 제어로 인하여 지하수 체에 미치는 영향을 고려하기 위하여 환경인자를 도입하였다. 가상 연직단면에 대한 적용 예에서 담수 인공 주입을 통하여 해수침투로부터 과잉 양수정을 보호할 수 있음을 보였다. 연직 단면 수치실험에서는 주입량 조건이 만족되면 여러 주입 위치에서 동일하게 과잉 양수정을 보호할 수 있는 것으로 나타났다. 그러나 지하수 환경인자를 고려하면 최적 주입위치가 고유하게 결정된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
• /
• pp.411-416
• /
• 2008

게임의 발달은 시각적으로 현실에 가까운 게임캐릭터의 탄생을 가져왔고 현재는 아바타나 이모티 콘 등으로 게임 캐릭터에 감정을 불어넣는 움직임이 활발히 진행되고는 있으나 이는 유동적으로 변화하는 게임 속 환경에 능동적으로 대처하는 감정표현이 아닌 1차적인 입력에 의해 결과 값만을 표현하는 것으로서, 아직 깊이 있는 게임캐릭터의 감정표현은 이루어지고 있지 않다. 이에 본 논문은 유동적으로 변화하는 게임 속 환경에 능동적으로 행동과 감정을 표현하는 게임캐릭터를 제작하기 위해 게임 캐릭터에게 적용할 수 있는 감정 요소를 대표적인 인지심리모델인 OCC모델을 바탕으로 분류하고 이를 상용화 된 RPG게임의 게임 상황 분석을 온톨로지를 통하여 체계화시켜 게임캐릭터를 위한 인공감정모델 'CROSS(Character Reaction on Specific Situation) Model AE Engine'을 제안하고자 한다.

• Computers and Concrete
• /
• 제21권4호
• /
• pp.407-417
• /
• 2018

Concrete which is a composite material is one of the most important construction materials. Compressive strength is a commonly used parameter for the assessment of concrete quality. Accurate prediction of concrete compressive strength is an important issue. In this study, we utilized an experimental procedure for the assessment of concrete quality. Firstly, the concrete mix was prepared according to C 20 type concrete, and slump of fresh concrete was about 20 cm. After the placement of fresh concrete to formworks, compaction was achieved using a vibrating screed. After 28 day period, a total of 100 core samples having 75 mm diameter were extracted. On the core samples pulse velocity determination tests and compressive strength tests were performed. Besides, Windsor probe penetration tests and Schmidt hammer tests were also performed. After setting up the data set, twelve artificial intelligence (AI) models compared for predicting the concrete compressive strength. These models can be divided into three categories (i) Functions (i.e., Linear Regression, Simple Linear Regression, Multilayer Perceptron, Support Vector Regression), (ii) Lazy-Learning Algorithms (i.e., IBk Linear NN Search, KStar, Locally Weighted Learning) (iii) Tree-Based Learning Algorithms (i.e., Decision Stump, Model Trees Regression, Random Forest, Random Tree, Reduced Error Pruning Tree). Four evaluation processes, four validation implements (i.e., 10-fold cross validation, 5-fold cross validation, 10% split sample validation & 20% split sample validation) are used to examine the performance of predictive models. This study shows that machine learning regression techniques are promising tools for predicting compressive strength of concrete.

• Genomics & Informatics
• /
• 제13권4호
• /
• pp.137-145
• /
• 2015

Selective sweep can cause genetic differentiation across populations, which allows for the identification of possible causative regions/genes underlying important traits. The pig has experienced a long history of allele frequency changes through artificial selection in the domestication process. We obtained an average of 329,482,871 sequence reads for 24 pigs from three pig breeds: Yorkshire (n = 5), Landrace (n = 13), and Duroc (n = 6). An average read depth of 11.7 was obtained using whole-genome resequencing on an Illumina HiSeq2000 platform. In this study, cross-population extended haplotype homozygosity and cross-population composite likelihood ratio tests were implemented to detect genes experiencing positive selection for the genome-wide resequencing data generated from three commercial pig breeds. In our results, 26, 7, and 14 genes from Yorkshire, Landrace, and Duroc, respectively were detected by two kinds of statistical tests. Significant evidence for positive selection was identified on genes ST6GALNAC2 and EPHX1 in Yorkshire, PARK2 in Landrace, and BMP6, SLA-DQA1, and PRKG1 in Duroc. These genes are reportedly relevant to lactation, reproduction, meat quality, and growth traits. To understand how these single nucleotide polymorphisms (SNPs) related positive selection affect protein function, we analyzed the effect of non-synonymous SNPs. Three SNPs (rs324509622, rs80931851, and rs80937718) in the SLA-DQA1 gene were significant in the enrichment tests, indicating strong evidence for positive selection in Duroc. Our analyses identified genes under positive selection for lactation, reproduction, and meat-quality and growth traits in Yorkshire, Landrace, and Duroc, respectively.

• Journal of Forest and Environmental Science
• /
• 제32권3호
• /
• pp.270-279
• /
• 2016

This study explained vertical distributions and growth environments for woody vegetation. It had been degenerated by long-term volcanic activity of Sakurajima; vegetation and thicknesses of tephra layers and forest soils were investigated at 5 sites (250-700 m in altitude) with different altitudes localized at the northwestern-northern flanks of Sakurajima in Kagoshima Prefecture. The results in 2015 were compared with the vertical distribution of woody vegetation in 1963, when the volcanic activity of Sakurajima was relatively moderate. Thus, we investigated temporal changes in the vertical distribution of woody vegetation owing to volcanic activity over about 50 years (1963-2015). We indicated altitude decreased, the number of woody vegetation, number of species, sum of cross-sectional area of tree diameter at breast height, Fisher-Williams's diversity index ${\alpha}$, and forest soil thickness increased. However, these values were found to be degenerated when compared to climax forest values, and succession was incomplete. It seems that because the woody vegetation of the flank was affected by volcanic activity for a long time, exposing them to severe growth environments, areas with lower altitudes became distant from the craters of Sakurajima, thereby weakening the effect of volcanic activity in these areas at lower altitudes. a at the same altitudes over about 50 years (1963-2015) decreased by about 31-72%, and the sum of the cross-sectional area in tree diameter at breast heights decreased by about 14-62%. Thus, comparative growth environments for woody vegetation in 2015 were more severe than that of 1963, with respect to tephra layer thickness. In addition, for vegetation succession in the flank of Sakurajima, vegetation restoration should be promoted through the introduction of artificial woody plants covered by symbiotic microorganisms or organic materials.