• 한방재활의학과학회지
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• 제31권2호
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• pp.49-55
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• 2021

Objectives The impact of social and economic losses on society due to the occurrence of osteoporosis patients is serious. The purpose of this study is to identify the types and effects of herbal medicine for osteoporosis and osteopenia. Methods We will investigate 8 online databases (MEDLINE/PubMed, Cochrane library, EMbase, China National Knowledge Infrastructure [CNKI], J-stage, National Digital Science Library [NDSL], Research Information Sharing Service [RISS], Koreanstudies Information Service System [KISS]) without language, publication date limitation for the clinical study of herbal medicine for osteoporosis and osteopenia published between the start of the database and 2021. The frequency, duration and pattern of the any type of herbal medicine utilization will be analyzed. Results Randomized controlled trials about herbal medicine or herbal medicine extracts for osteoporosis and osteopenia should be included in the study. Cochrane risk in bias tools will be used to evaluate the methodological quality of the study. A risk ratio or mean difference with a 95% confidence interval will show the effects of herbal medicine or herbal medicine extracts for osteoporosis and osteopenia. Conclusions The results of the systematic review will reflect the current status of herbal medicine treatment for osteoporosis and osteopenia, and it can be expected to verify the validity of the effectiveness, and provide it as a basic data for the use of herbal medicine in clinical utilization.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.67-74
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• 2021

본 논문에서는 스토리텔링에서 세계관 설정의 중요 요소였던 캐릭터의 역할 확장에 대해 분석하고자 한다. 미디어의 발달로 세계관을 설정하는 방식이 변화하기 시작했다. 이러한 변화의 중심에는 최근 조명을 받고 있는 '트랜스미디어'와 '메타버스'가 있다. 미디어의 교차와 융합이 활발하게 시도되는 트랜스미디어의 발달과 함께 캐릭터는 태생적 제약에서 벗어나 다양한 미디어를 넘나들며 새로운 스토리 안에서 다양한 활약을 펼치고 있다. 또한 현실세계의 확장된 개념인 메타버스에서 아바타는 사용자이자 창작자로서 메타버스 세계를 구성하고 확장하는 역할을 맡고 있다. 이러한 변화를 분석해 정통적인 세계관 설정에서 요소로서 활용되던 캐릭터가 세계관을 대체하는 현상에 대해 다뤄보고자 한다.

• 지식경영연구
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• 제20권2호
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• pp.25-42
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• 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.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권1호
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• pp.65-84
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• 2021

Purpose Based on the development of artificial intelligence and big data technologies, the RegTech has been emerged to reduce regulatory costs and to enable efficient supervision by regulatory bodies. The word RegTech is a combination of regulation and technology, which means using the technological methods to facilitate the implementation of regulations and to make efficient surveillance and supervision of regulations. The purpose of this study is to describe the recent adoption of RegTech and to provide basic examples of applying RegTech to capital market regulations. Design/methodology/approach English-based ontology and deep learning technologies are quite developed in practice, and it will not be difficult to expand it to European or Latin American languages that are grammatically similar to English. However, it is not easy to use it in most Asian languages such as Korean, which have different grammatical rules. In addition, in the early stages of adoption, companies, financial institutions and regulators will not be familiar with this machine-based reporting system. There is a need to establish an ecosystem which facilitates the adoption of RegTech by consulting and supporting the stakeholders. In this paper, we provide a simple example that shows a procedure of applying RegTech to recognize and interpret Korean language-based capital market regulations. Specifically, we present the process of converting sentences in regulations into a meta-language through the morpheme analyses. We next conduct deep learning analyses to determine whether a regulatory sentence exists in each regulatory paragraph. Findings This study illustrates the applicability of RegTech-based ontology and deep learning technologies in Korean-based capital market regulations.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권2호
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• pp.227-261
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• 2021

본 연구의 목적은 학교도서관 평가 실태를 분석하여 학교도서관 평가의 발전 방향에 대한 시사점을 얻으려는 데에 있다. 이를 위해 교육부, 교육청 및 문화체육관광부를 중심으로 수행되는 학교도서관 관련 조사, 컨설팅 및 평가를 메타평가를 활용하여 분석하고, 사서교사를 대상으로 심층 면담 조사를 실시하였다. 분석 결과, 각 기관의 평가 중복, 국가의 학교도서관 발전계획의 반영 미비, 공모형 평가로 인한 참여율 저조, 교육 평가지표 미비 등의 문제점이 발견되었다. 이러한 문제를 해결하기 위한 학교도서관 운영평가의 개선방안은 법률에 평가 주체의 역할 명시, 국가의 도서관 발전계획의 반영, 기관 간 평가 네트워크 구축, 사례 공유 시스템 운영, 교육청의 조사 및 컨설팅과 전국 도서관 운영 평가의 연계 방안 마련을 제안하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.70-78
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• 2021

2차원 단일 영상에서 3차원 깊이 정보를 복원하는 기술은 다양한 한계 및 산업계에서 활용도가 매우 높은 기술임이 분명하다. 하지만 2차원 영상은 임의의 3차원 정보의 투사의 결과라는 점에서 내재적 깊이 모호성(Depth ambiguity)을 가지고 있고 이를 해결하는 문제는 매우 도전적이다. 이러한 한계점은 최근 인공지능 기술의 발달에 힘입어 2차원 영상과 3차원 깊이 정보간의 대응 관계를 학습하는 알고리즘의 발달로 극복되어 지고 있다. 이러한 3차원 깊이 정보 획득을 위한 인공지능 기술을 학습하기 위해서는 대응 관계를 나타내는 대규모의 학습데이터의 필요성이 절대적인데, 이러한 데이터는 취득 및 가공 과정에서 상당한 노동력을 필요로 하기에 제한적으로 구축이 가능하다. 따라서 최근의 기술 발전 동향은 대규모의 2차원 영상과 메타 데이터를 활용하여 3차원 깊이 정보를 예측하려는 약교사(Weakly-supervised) 인공지능 기술의 발전이 주를 이루고 있다. 본 고에서는 이러한 기술 발전 동향을 장면(Scene) 3차원 복원 기술과 객체(Object) 3차원 복원 기술로 나누어 요약하고 현재의 기술들의 한계점과 향후 나아갈 방향에 대해서 토의한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1193-1201
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• 2020

이동통신에서 이동단말의 위치관리를 위해 셀 구조를 결정하는 셀 계획은 네트워크 성능을 결정하는 중요한 연구과제로 다루어지고 있다. 이동통신에서 셀 구조를 계획하는데 영향을 주는 요소 중 위치관리를 위한 신호비용이 가장 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이동통신에서 리포팅 셀 구조를 가진 네트워크에서 셀 구조를 계획하기 위해 사용되는 모든 셀의 위치관리비용을 최소화 하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 메타휴리스틱 알고리즘인 타부서치 알고리즘을 사용하며, 제안된 알고리즘은 새로운 이웃해 생성방식을 제안하여 최적해에 가까운 결과를 도출한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 위치관리비용과 알고리즘 수행시간 관점에서 시뮬레이션을 수행하였다. 평가 결과에서 기존의 유전 알고리즘 및 모의 담금질 기법과 비교 평가하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 볼 수 있었다.

• 동의신경정신과학회지
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• 제32권1호
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• pp.55-66
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• 2021

Objectives: The aim of this scoping review was to analyze research trends about mental health of nurses working in Korean medicine (KM) hospitals in Republic of Korea. Methods: Searches were conducted using four electronic databases including Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System, Korean Studies Information Service System, Research Information Sharing Service, Korea Citation Index to collect relevant studies. The search date was March 4, 2021. All studies published up to the search date were considered. Observational studies reporting mental health outcomes of nurses working at KM Hospital were included. Results: A total of 11 cross-sectional observation studies were included. Four of them compared mental health of nurses working on KM and Western medicine (WM). Commonly reported outcomes related to mental health were job satisfaction, role conflict, and work stress. As a result of meta-analysis based on a 5-point Likert scale, the following factors were related to mental health of KM nurses: job satisfaction (2.844±0.067 points), role conflict (3.678±0.058 points), work stress (3.142±0.021 points), turnover intention (3.483±0.028 points), and burnout (3.180±0.033). Compared to WM nurses, KM nurses had significantly less work stress (p=0.000), role conflict (p=0.039), and job satisfaction (p=0.000). Conclusions: Mental health problems of nurses are known to be very common. Although improving them is an important social task, studies on mental health of KM nurses remain insufficient. Based on findings of this study, more cooperation between nurses and KM doctors should be made to improve the mental health of KM nurses, especially their job satisfaction in the future. The Korean Society of Oriental Neuropsychiatry needs to pay more attention to this topic.

• 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.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.43-52
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• 2021

In weapon assignment studies to defend against threats such as ballistic missiles and long range artillery, threat assessment was partially lacking in analysis of various threat attributes, and considering the threat characteristics of warheads, which are difficult to judge in the early flight stages, it is very important to apply more reliable optimal solutions than approximate solution using LP model, Meta heuristics Genetic Algorithm, Tabu search and Particle swarm optimization etc. Our studies suggest Generic Rule based threat evaluation and weapon assignment algorithm in the basis of various attributes of threats. First job of studies analyzes information on Various attributes such as the type of target, Flight trajectory and flight time, range and intercept altitude of the intercept system, etc. Second job of studies propose Rule based threat evaluation and weapon assignment algorithm were applied to obtain a more reliable solution by reflection the importance of the interception system. It analyzes ballistic missiles and long-range artillery was assigned to multiple intercept system by real time threat assessment reflecting various threat information. The results of this study are provided reliable solution for Weapon Assignment problem as well as considered to be applicable to establishing a missile and long range artillery defense system.