• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권4호
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• pp.167-176
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• 2020

Recommendation Systems is the top requirements for many people and researchers for the need required by them with the proper suggestion with their personal indeed, sorting and suggesting doctor to the patient. Most of the rating prediction in recommendation systems are based on patient's feedback with their information regarding their treatment. Patient's preferences will be based on the historical behaviour of similar patients. The similarity between the patients is generally measured by the patient's feedback with the information about the doctor with the treatment methods with their success rate. This paper presents a new method of predicting Top Ranked Doctor's in recommendation systems. The proposed Recommendation system starts by identifying the similar doctor based on the patients' health requirements and cluster them using K-Means Efficient Clustering. Our proposed K-Means Clustering with Content Based Doctor Recommendation for Cancer (KMC-CBD) helps users to find an optimal solution. The core component of KMC-CBD Recommended system suggests patients with top recommended doctors similar to the other patients who already treated with that doctor and supports the choice of the doctor and the hospital for the patient requirements and their health condition. The recommendation System first computes K-Means Clustering is an unsupervised learning among Doctors according to their profile and list the Doctors according to their Medical profile. Then the Content based doctor recommendation System generates a Top rated list of doctors for the given patient profile by exploiting health data shared by the crowd internet community. Patients can find the most similar patients, so that they can analyze how they are treated for the similar diseases, and they can send and receive suggestions to solve their health issues. In order to the improve Recommendation system efficiency, the patient can express their health information by a natural-language sentence. The Recommendation system analyze and identifies the most relevant medical area for that specific case and uses this information for the recommendation task. Provided by users as well as the recommended system to suggest the right doctors for a specific health problem. Our proposed system is implemented in Python with necessary functions and dataset.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.27-33
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• 2021

The whole world now is dealing with Coronavirus, and it has turned to be one of the most widespread and long-lived pandemics of our times. Reports reveal that the infectious disease has taken toll of the almost 80% of the world's population. Amidst a lot of research going on with regards to the prediction on growth and transmission through Symptomatic carriers of the virus, it can't be ignored that pre-symptomatic and asymptomatic carriers also play a crucial role in spreading the reach of the virus. Classification Algorithm has been widely used to classify different types of COVID-19 carriers ranging from simple feature-based classification to Convolutional Neural Networks (CNNs). This research paper aims to present a novel technique using a Random Forest Machine learning algorithm with hyper-parameter tuning to classify different types COVID-19-carriers such that these carriers can be accurately characterized and hence dealt timely to contain the spread of the virus. The main idea for selecting Random Forest is that it works on the powerful concept of "the wisdom of crowd" which produces ensemble prediction. The results are quite convincing and the model records an accuracy score of 99.72 %. The results have been compared with the same dataset being subjected to K-Nearest Neighbour, logistic regression, support vector machine (SVM), and Decision Tree algorithms where the accuracy score has been recorded as 78.58%, 70.11%, 70.385,99% respectively, thus establishing the concreteness and suitability of our approach.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1013-1018
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• 2021

최근 자율주행 자동차가 일으킨 사고 때문에 인공지능의 윤리적 측면에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 인공지능이 윤리적 요소와 필연적으로 결부되어 있음을 로봇-인공지능 윤리 관련 개념과 공학기술로부터 확인하고 윤리적 측면이 사후적으로 발생하는 것이 아니라 내장되어 있음을 논한다. 또한, 자율주행 자동차와 관련된 윤리적 문제의 실마리가 될 수 있는 트롤리 딜레마에 대한 해결방법을 고안한다. 우선적으로 베이지안 네트워크를 작성하고 전처리 과정을 거쳐 중요하고 영향력 있는 데이터만 남도록 하며, 네트워크의 정확한 수치를 계산하기 위해 크라우드 소싱과 외삽법을 이용한다. 이러한 과정을 통해 알고리즘 및 모델을 구현할 때에 인간의 주관이 필연적으로 포함될 수밖에 없음을 주장하고 인공지능 시스템에 관한 왜곡과 편향을 방지하기 위해 전공 교육과 구분되는 공학 교양 교육, 특히 윤리 교육의 필요성과 방향에 대해 논한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.83-93
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• 2022

운전자가 모바일기기를 사용하여 직접 교통 정보를 제공하는 크라우드 소싱을 활용하여 교통 문제를 해결하려는 연구들이 진행 중이다. 크라우드 소싱을 통해 수집된 데이터를 교통 이벤트 검출에 사용한다면 관련된 데이터를 수집하는 작업이 줄어들어 시간 비용이 낮아지고 정확도는 높아지는 장점이 있다. 본 논문에서는 크라우드 소싱을 활용하여 교통과 관련된 데이터를 수집하고, 이를 통해 교통에 영향을 미치는 이벤트를 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 대용량 데이터 처리를 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수집된 데이터의 이벤트 유형을 판별한다. 또한, 이벤트가 발생된 위치를 추출하기 위하여 수집된 데이터에서 위치를 나타내는 키워드를 추출하고 키워드의 행정구역을 반환한다. 이를 통해 기존 제공되는 위치 정보에서 광범위하게 정의된 위치나 잘못된 위치 정보를 해결할 수 있다. 제안하는 기법의 타당성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.1-11
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• 2022

딥러닝 기술의 발전에 따라 학습을 통해 선호도 랭킹 추정을 하기 위한 다양한 연구 개발이 진행되고 있으며, 웹 검색, 유전자 분류, 추천 시스템, 이미지 검색 등 여러 분야에 걸쳐 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 선호도 랭킹을 추정하기 위해 근사(approximation) 알고리즘을 이용하는데, 이 근사 알고리즘에서 적정한 정도의 정확도를 보장할 수 있도록 모든 비교 대상에 k번 이상의 비교셋을 구축하게 되며, 어떻게 비교셋을 구축하느냐가 학습에 영향을 끼치게 된다. 이 논문에서는 크라우드 소싱 기반의 딥러닝 선호도 측정을 위한 쌍체 비교 셋을 생성하는 새로운 알고리즘인 k-disjoint 비교셋 생성 알고리즘과 k-체이닝 비교셋 생성 알고리즘을 제안한다. 특히 k-체이닝 알고리즘은 기존의 원형 생성 알고리즘과 같이 데이터 간의 연결성을 보장하면서도 안정적인 선호도 평가를 지원할 수 있는 랜덤적 성격도 함께 가지고 있음을 실험에서 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.157-163
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• 2021

본 연구는 사이버범죄를 유발하는 개인의 심리적인 요인이 무엇인지 찾고자 하였다. 설문은 해킹 등 사이버 범죄유형 11가지에 대해 전·현직 수사관과 보안전문가를 대상으로 실시하였으며, 범죄를 유발하는 내부요인을 16가지로 선정하고 매슬로우 욕구 5단계에 따라 분류하였다. 총176개 항목에 대한 설문 조사결과 신뢰성을 나타내는 크롬바 알파 계수가 0.925로 신뢰성이 있었으며, 요인분석 결과 매슬로우 1단계 생리욕구는 상업성, 사익추구로, 2단계 안전욕구는 처벌인지부족과 군중심리로, 3단계 사회욕구는 충동성, 무관심, 사회성결여, 사회적마찰, 분노표시, 과대망상으로, 4단계 존경욕구는 익명성, 명예욕이며, 5단계 자아실현 욕구는 비인격성, 절제력부족, 도덕성결여, 매스컴영향으로 축소되었다. 결론적으로 사이버범죄를 유발하는 내부요인으로 「정보통신망 침해범죄」는 생리욕구, 존경욕구 순이며, 「정보통신망 이용범죄」는 생리욕구, 자아실현욕구순이며, 「불법콘텐츠범죄」는 자아실현욕구, 사회욕구 순이었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.205-211
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• 2022

Performing the rituals of Hajj and Umrah is an obligation of Allah Almighty to all Muslims from all over the world. Millions of Muslims visit the holy mosques in Makkah every year to perform Hajj and Umrah. One of the most important pillars in Performing Hajj/Umrah is Tawaf and Sa'ay. Tawaf finished by seven rounds around the holy house (Al-Kabaa) and Sa'ay is also seven runs between As-Safa and Al-Marwa. Counting/knowing the number of runs during Tawaf/Sa'ay is one of the difficulties that many pilgrims face. The pilgrim's confusing for counting (Tawaf/Sa'ay) rounds finished at a specific time leads pilgrims to stay more time in Mataff bowl or Masa'a run causing stampedes and more crowded as well as losing the desired time for prayers to get closer to Almighty Allah in this holy place. These issues can be solved using effective crowd management systems for Tawaf/Sa'ay pillars, which is the topic of this research paper. While smart devices and their applications are gaining popularity in helping pilgrims for performing Hajj/Umrah activities efficiently, little has been dedicated for solving these issues. We present an autonomous Mobile-based framework for guiding pilgrims during Tawaf/Sa'ay pillars with the aid of GPS for points tracking and rounds counting. This framework is specially designed to prevent and manage stampedes during Tawaf/Sa'ay pillars, by helping pilgrims automatically counting the rounds during Tawaf/Sa'ay with supported Supplications (in written/audio form with different languages) from the Quran and Sunna'a.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.55-62
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• 2023

본 논문에서는 기하학 기반의 사운드 생성 기법을 활용하여 1)다중 음원, 2)바람의 이류와 3)온도에 따른 상호작용을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제시한다. 최근에 절감된 광선추적법(Reduced raytracing) 기반으로 사운드(Sound) 위치를 업데이트하고 많은 레이(Ray)의 재귀적인 반사/굴절 없이 사운드 전파와 회절을 효율적으로 계산하는 방법이 제안되었지만, 이 접근법은 사운드의 전파 특징만을 고려했지 다중 음원, 바람의 이류와 온도에 따른 상호작용은 고려하지 못했다. 이러한 한계는 정적인 사운드만 생성하기 때문에, 다양한 가상환경에서 사운드를 통한 장면 제작을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 여러 개의 사운드가 배치된 상황에서 사운드 맵을 효율적으로 구성할 수 있는 방법과 이것을 통해 효율적으로 에이전트의 움직임을 제어할 수 있는 방법을 제시한다. 뿐만 아니라 바람의 이류와 온도를 고려하여 사운드 전파를 제어를 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사운드를 기반으로 콘테츠 몰입을 개선시킬 수 있는 게임뿐만 아니라 메타버스 환경 디자인, 군중 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용이 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.380-382
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• 2021

2020년에 경찰청에서 조사한 자료에 따르면 38,496건 중에 미해결 사건이 161건으로, 미해결 원인 중 가장 높은 성인실종자의 경우는 대부분 단순 가출로 평가된다. CCTV를 통해 영상을 통해 찾는 경우에도 수많은 사람이 지나가는 상황에 인물들의 얼굴을 일일이 확인하고 진술의 특징들로만 인물을 찾아내야 하기 때문에 긴 시간이 걸리고 정확도가 낮아 수사에 많은 시간이 소요되는 것이 확인되었다. 본 논문은 MTCNN을 활용하여 CCTV 속 인물 추출에 대한 연구를 진행하였다. MTCNN으로 학습된 얼굴들과 입고 있는 옷의 특징을 동시에 분석을 시작하여 겹쳐지는 경우의 인물들만 추출하여 관계자에게 확인이 가능하도록 한다. 향후 실종자의 특징들을 좁혀 정확도를 높이기 위해 더 다양한 특징 검출 학습을 목표로 한다.

• Journal of Trauma and Injury
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• 제36권4호
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• pp.421-424
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• 2023

This case report presents the case of a 49-year-old man who presented to our level I trauma center after sustaining injuries in an altercation with local law enforcement in which he was shot with a less lethal bean bag and tased. In a primary survey, a penetrating left supraclavicular wound was noted in addition to a taser dart lodged in his flank. No other traumatic findings were noted in a secondary survey. Given hemodynamic stability, completion imaging was obtained, revealing a foreign body in the left lung, a left open clavicle fracture, a C5 tubercle fracture, a possible grade I left vertebral injury, and a left first rib fracture. Soft tissue gas was seen around the left subclavian and axillary arteries, although no definitive arterial injury was identified. The bean bag projectile was embedded in the parenchyma of the left lung on cross-sectional imaging. The patient underwent thoracotomy for removal of the projectile and hemostasis. A thoracotomy was chosen as the operative approach due to concerns about significant bleeding upon foreign body removal. A chest tube was placed and subsequently removed on postoperative day 5. The patient was discharged on postoperative day 7. At a 2-week outpatient follow-up visit, the patient was doing well. This case report is the first to describe this outcome for a drag-stabilized bean bag. Although law enforcement officers utilize bean bag projectiles as a "less lethal" means of crowd control and protection, these ballistics pose significant risk and can result in serious injury.