• 한국임상약학회지
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• 제23권4호
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• pp.327-333
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• 2013

Background: Antihistamine and anti-allergy medications are widely used during pregnancy. Reading label information is one of the easiest ways to get safety information. But there are content gaps among countries. Objective: To compare the risk level and the recommendation level of antihistamine/anti-allergy drug's label information in pregnant women among Korea, the USA, the UK, and Japan. Method: Study drugs of antihistamine/anti-allergy medications were selected according to Korea drug classification codes. Based on the label information of selected product, risk level was classified into 5 categories as follows: 'Definite', 'Probable', 'Possible', and 'Unlikely', 'Unclassified' according to the level of evidence. Recommendation level was classified into 4 categories as follows: 'Contraindicated', 'Cautious', 'Compatible', and 'Unclassified'. Frequency and proportion were presented according to the each category. To estimate agreement of each category among 4 countries, percent agreement and kappa (k) coefficient were calculated. Results: Total 13 drug ingredients were selected for antihistamine/anti-allergy medications. In risk level, Korea (46%) and Japan (69%) were mostly classified in the category of 'Unclassified', but 'Unlikely' category was more frequent in the UK (62%) and the USA (46%). In recommendation level, the proportion of 'Contraindicated' was highest in Korea (46%) compared to other countries. In contrast, the category of 'Cautious' was 77%-85% in the USA, the UK, and Japan. The percent agreement for risk level was highest in the USA-UK (54%). The recommendation level of Korea-USA showed lowest agreement for percent agreement (46%) and kappa coefficient (k=0.02). Conclusion: We confirmed the differences among safety information provided by four different countries. 'Contraindicated' was more likely in Korea compared with other countries.

• 한국의류학회지
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• 제44권1호
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• pp.33-52
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• 2020

Some consumers question the safety of imported fashion products. We examine the effects of the use of an ecolabel, product category, and country of origin on consumer responses such as perceived physical risk, attitude towards a product, subjective norm, and intention to purchase imported fashion products. A sample of 508 adults in their 30s to 40s participated in online survey experiments. The survey experiments used 2 (the use of the ecolabel vs no label) × 4 (country of origin: China, Dominican Republic, Norway, and the United States) between-subjects and 4 (product category: men/women's wear, children's wear, underwear, and accessories) within-sub-jects factorial design. A total of 32 product-catalog images (stimuli) and eight versions of the questionnaire were developed. The use of the ecolabel is identified as having a significantly lower perceived physical risk than the no-label. The consumers' perceived physical risk also differs depending on product category and country of origin. Consumers perceive a higher physical risk about children's wear and underwear than other product categories as well as fashion products sourced from developing countries than from developed countries. The reduction of physical risk is found to facilitate consumers' purchase decision-making process.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권5호
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• pp.378-385
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• 2010

이메일 사용의 증가로 수신 메일을 효율적이면서 정확하게 분류할 필요성이 점차 늘고 있다. 현재의 이메일 분류는 SVM, 베이지안 분류자, 규칙 기반 분류자 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 그러나 이러한 지도 학습 방법들은 적합한 이메일을 인식하기 위하여서 사용자가 규칙이나 색인어 목록을 작성해야 한다. 비지도 학습 방법으로 군집을 이용한 다원 분류 방법은 메일의 분류 주제를 설정해주어야 한다. 본 논문에서는 비음수 행렬 분해(NMF, Non-negative Matrix Factorization)를 기반으로 한 자동 분류 주제 생성 방법과, 동적 분류 체계(DCH, Dynamic Category Hierarchy) 방법을 이용한 분류 주제 내에 이메일을 재구성하는 방법을 결합한 새로운 이메일 다원 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 다원 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 사용자가 분류 결과를 만족하지 못하면 분류 주제 내의 이메일을 동적으로 재구성하여 분류의 정확률을 높인다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.57-62
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• 2010

본 논문에서는 취업정보를 원활하게 접할 수 있는 환경을 제공하기 위한 구직 구인 정보를 구축하기 위하여 2가지를 제시하였다. 첫째, 취업사이트를 구축하기 위해 실 사례를 대상으로 데이터베이스 코드 확장 기준, 카테고리화 기준, 그리고 ERD (Entity Relation Diagram)를 설계하였다. 둘째, 친숙성이 강한 레이블 규칙을 위한 소수 레이블링 기준을 정의하였다. 따라서, 데이터베이스를 설계 및 구축하는데 있어 일정한 규칙을 체계적으로 적용함으로써 데이터베이스 구축 운영시 일관성과 효율성을 높이고 응용프로그램 개발 및 운영의 편의를 제공할 수 있으며 제안한 코드 확장 규칙 정의는 국내외 구인 구직 정보제공 기관에 표준화가 가능하다.

• The International Journal of Costume Culture
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• 제2권1호
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• pp.31-42
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• 1999

The category killer that has been rapidly growing mainly in advanced countries since early 1990's, is a mew distribution model which aims for obtaining market controlling power by surpassing competing businesses in a specific area of products. The domestic situation of category killers is very different from that of advanced ones abroad since it has just been introduced into the Korean market. At the moment, there are only 10 or so companies operating in the market : Geopyung's , Taeheng's , Midopa's , of Sinsegye Department store, adn of Yerim International. The purpose of this study is to examine problems of domestic companies in the present market by analysing the operation status of category killers in domestic markets as well as foreign ones, and to suggest a counter-strategy of category killers for the distribution environment of the 21st century to improve the competitiveness of Korean distribution industry. The competitiveness of category killers lies above all in products lines. Category killers are equipped with the greatest number of products lines among those of competing businesses due to maximized product selections in an limited range. Another source of competitiveness may be found in balanced strategy positioning. That is to say, category killers are in a position where they can adjust policies towards any of the three purposes while aiming at them altogether : prices of discount stores, products range of specialty stores, and customer service level of department stores. It is also necessary for efficient store operation to use information technology such as electronic data interchange (EDI), electronic pose system(EPOS) and electronic funds transfer (EFTPOS). As for the cost structure, category killers can gain an advantage over other business since operating cost of various sections can be saved. There are, however, certain risks that category killers with strong competitiveness may influence on other businesses a great deal and even facilitate their decline. Yet it seems that the growth of category killers will be more viciously restrained by continuous challenges from other businesses. The distribution industry is supposed to develop through such competition and restraint.

• 정보관리학회지
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• 제35권2호
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• pp.37-62
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• 2018

문헌정보학 분야의 국내 학술지 논문으로 구성된 문헌집합을 대상으로 기계학습에 기초한 자동분류의 성능에 영향을 미치는 요소들을 검토하였다. 특히, "정보관리학회지"에 수록된 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 용어 가중치부여 기법, 학습집합 크기, 분류 알고리즘, 범주 할당 방법 등 주요 요소들의 특성을 다각적인 실험을 통해 살펴보았다. 결과적으로 분류 환경 및 문헌집합의 특성에 따라 각 요소를 적절하게 적용하는 것이 효과적이며, 보다 단순한 모델의 사용으로 상당히 좋은 수준의 성능을 도출할 수 있었다. 또한, 국내 학술지 논문의 분류는 특정 논문에 하나 이상의 범주를 할당하는 복수-범주 분류(multi-label classification)가 실제 환경에 부합한다고 할 수 있다. 따라서 이러한 환경을 고려하여 단순하고 빠른 분류 알고리즘과 소규모의 학습집합을 사용하는 최적의 분류 모델을 제안하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1053-1065
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• 2019

신기후체제에 대응하여 정확한 탄소흡수 및 배출량을 산정하기 위해 토지이용 범주별 통계량 산출은 활동자료로서 매우 중요한 자료이다. 본 연구는 효과적인 토지이용 범주별 판독을 위하여 산림항공사진(이하 FAP)에 딥러닝모델을 적용하여 토지이용 범주별 자동화 판독 분류를 한 후 샘플링기법을 통해 국가단위 통계량을 산출하였다. 딥러닝모델에 적용한 데이터세트(이하, DS)는 국가산림자원조사 고정표본점 위치 기반 FAP의 이미지를 추출하여 훈련데이터세트(이하, 훈련DS)와 시험데이터세트(이하, 시험 DS)로 구분하였다. 훈련 DS는 토지이용 범주별 정의에 따라 이미지별 레이블을 부여하였으며, 딥러닝모델을 학습하고 검증하였다. 검증 시 모델의 학습정확도는 학습 횟수 1500회에서 정확도가 약 89%로 가장 높았다. 학습된 딥러닝모델을 시험DS에 적용한 결과, 이미지 레이블의 판독 분류정확도는 약 90%로 높았다. 샘플링기법을 통해 범주별 분류 결과에 대해 면적을 추정하여 국가통계와 비교한 결과 정합성 또한 높아 향후 LULUCF(Land Use, Land Use Change, Forestry)분야 국가 온실가스 인벤토리 보고서의 활동자료로 활용하기에 충분하다고 판단된다.

• 정보관리학회지
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• 제23권2호
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• pp.39-59
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• 2006

본 연구에서는 효율적인 정보접근 도구로서의 대학 웹사이트 설계를 위한 정보구조 및 카테고리 레이블을 마련하기 위해 현재 미국 문헌정보학과 웹사이트 17개를 메인메뉴구조, 하부 카테고리, 레이블링을 기준으로 분석하였다. 분석결과 메인메뉴구조는 현재 17개 조사대상 웹사이트에서 모두 공통으로 제공하고 있는 9개 카테고리로 구성하는 것이 바람직한 것으로 나타났으며 둘째, 그 다음 수준의 서브 카테고리는 9개의 카테고리의 내용의 의미를 고려해서 35개 카테고리로 나누는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 마지막으로 카테고리 테이블로 사용되는 용어는 17개 웹사이트에서 가장 많이 사용하고 있는 용어를 사용하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

• 대한임상독성학회지
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• 제3권2호
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• pp.71-78
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• 2005

Purpose: The morbidity of pesticides are largely related with accidental ingestion in human. The four principal ideals of clarity, completeness, conformity and consistency of label are important to make a correct usage and prevent unnecessary health risk. The aim of this study is to evaluate the appropriateness of pesticides labelling practice in Korea. Methods: The photographic label images of pesticide products were gathered through visiting thirteen manufacturers that produce pesticide products in Korea. We scored labelling practice by guidelines of Food and Agriculture Organization of the United Nations in 1995. Results: From August 2005 to November 2005, we gathered 1,296 label images of pesticide and $58.3{\%}$ (755/1,296) of images were scored by check lists for reviewing label content. The average score of four check list categories was $71.9{\pm}2.2$. Each categorical score were $91.7{\pm}0.9$ for the information appearing on the label, $31.3{\pm}0.0$ for safety precaution, $77.7{\pm}2.0$ for instructions for use, $87.0{\pm}8.7$ for general configurations. In safety precaution, the sentence of keeping locked up the product and two mandatory safety pictograms were missed in all label images. In general configurations category, there was score difference in product package types between bottle and bag container ($85.1{\pm}9.0$ vs. $90.3{\pm}7.2$, p < 0.01). Conclusion: Although there was no comparable previous data, the score of safety precaution was lowest than other categories because the two mandatory safety pictograms and locked up warning sentence were missed. In general configurations, the colour contrast was more inappropriate in the labels on bottle than bag container.

• 전기학회논문지
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• 제67권9호
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• pp.1224-1231
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• 2018

Automatic age estimation has been used in many social network applications, practical commercial applications, and human-computer interaction visual-surveillance biometrics. However, it has rarely been explored. In this paper, we propose an automatic age estimation system, which includes face detection and convolutional deep learning based on an inception module. The latter is a 22-layer-deep network that serves as the particular category of the inception design. To evaluate the proposed approach, we use 4,000 images of eight different age groups from the Adience age dataset. k-fold cross-validation (k = 5) is applied. A comparison of the performance of the proposed work and recent related methods is presented. The results show that the proposed method significantly outperforms existing methods in terms of the exact accuracy and off-by-one accuracy. The off-by-one accuracy is when the result is off by one adjacent age label to the above or below. For the exact accuracy, the age label of "60+" is classified with the highest accuracy of 76%.