• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.35-48
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• 2022

본 연구에서는 멀티에이전트 환경에서 지식을 표현하고 추론함에 있어서 증명 이론적 방법을 제안한다. 이 방법은 논리적 결과를 기계적 방법으로 결정하므로 초기 인공지능 연구부터 핵심분야로 발전해 왔다. 하지만 임의의 닫힌 문장들의 집합에서 항상 명제가 증명할 수 있지 않기에 논리적 결과가 결정할 수 있어지려면 절 형식의 문장으로 그 표현 범위를 제한한다. 그리고 절 형식의 문장들에서만 적용 가능한, 단순하면서도 강력한 추론 규칙인 비교흡수 원리(Resolution principle)를 적용한다. 또한 증명이론을 메타술어로 표현할 수 있으므로 증명이론의 메타논리로 확장 가능하다. 메타논리가 모델 이론의 인식 논리(epistemic logic)보다 향상된 표현력을 기반으로 실용적인 면과 효율면에서 우월할 수 있다. 이를 입증하기 위해 인식 논리의 의미론과 증명이론의 메타논리 방식으로 각각 Muddy Children 문제에 적용한다. 그 결과 협력적 멀티에이전트 환경에서 메타논리를 사용하여 지식과 공통지식을 표현하고 추론한 방법이 더 효율적임을 증명한다.

• 대한한방내과학회지
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• 제43권4호
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• pp.720-737
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• 2022

Objectives: To compare the effectiveness and safety of East Asian traditional medicine treatments (EATMT) versus conventional management in patients following heart valve replacement surgery. Methods: We searched several databases, including the Korean Studies Information Service System, PubMed, China National Knowledge Infrastructure, and Citation Information by NII. The search range included randomized controlled trials from each first issue until June 27, 2021. Two review authors independently extracted the data. We assessed the risk of systematic errors by evaluating risk domains using the "Risk of bias" tool. Results: We included 5 trials in the review. In the EATMT, the investigators reported significant improvements in reshaping of the heart structure: left ventricular end diastolic diameter (MD -4.43, 95% CI -6.06 to -2.79; 130 participants; 2 studies; high evidence). Comparisons with usual care revealed a significant decrease in gastrointestinal complications rate (OR 0.30, 95% CI 0.20 to 0.47; 503 participants; 2 studies; high evidence). We assessed 4 studies as having a low risk of bias and 1 study as having a high risk of bias. Conclusion: This systematic review suggests that East Asian traditional medicine interventions may be effective in preventing and alleviating complications, but we found evidence of important trade-offs between known benefits and known adverse effects in cardiac dysfunction and inflammation following heart valve replacement. Consequently, additional high-quality studies should be conducted.

• 한방재활의학과학회지
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• 제32권2호
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• pp.95-103
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• 2022

Objectives This study was conducted to assess the effect of chuna manual therapy after hip arthroplasty. Methods We searched across 9 electronic databases (PubMed, Cochrane Library, Wangfang data, China National Knowledge Infrastructure [CNKI], Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System [OASIS], National Digital Science Library [NDSL], Korean Medical Database [KMBASE], Koreanstudies Information Service System [KISS], Research Information Sharing Service [RISS]) to find randomized controlled clinical trials for chuna manual therapy after hip arthroplasty. Results On inclusion criteria, 11 appropriate studies were included and analyzed. The deep vein thrombosis incidence of the chuna manual therapy group was statistically lower than the conventional treatment group (p=0.0002). Chuna manual therapy significantly improved the Harris hip score compared with conventional treatment (p<0.00001). Also, chuna manual therapy combined with herbal fumigation therapy significantly elevated the hip joint function score of Harris hip score compared with the conventional therapy group (p<0.00001). Conclusions The systematic review showed that chuna manual therapy had significant effects on hip arthroplasty. Nonetheless, considering the high risk of bias and geographic bias, further research with well-designed studies is required to support the effectiveness of chuna manual therapy.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.27-40
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• 2022

최근 많은 발전을 이룬 의료 인공지능은 의사가 진단과 결정을 내리는 데 도움을 주는 등 중요한 역할을 수행하고 있다. 특히, 흉부 엑스레이 분야는 접근성 및 흉부질환 탐지에 유용함과 최근 COVID-19 상황이 도래함에 따라 많은 관심을 받고 있다. 그러나, 데이터의 수가 많음에도 레이블이 있는 데이터의 수가 부족하므로 효과적인 인공지능 모델을 만드는데 한계가 있다. 이러한 문제를 완화하는 방안으로 연합학습을 흉부 엑스레이 데이터에 적용한 연구가 등장했지만, 여전히 다음과 같은 문제를 내포하고 있다. 1) Non-IID 환경에서 발생할 수 있는 문제를 고려하지 않았다. 2) 연합학습 환경에서도 여전히 클라이언트의 레이블이 있는 데이터가 부족하다. 우리는 자기지도학습 모델을 연합학습의 Global 모델로 사용함으로써 위와 같은 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이를 위해 흉부 엑스레이 데이터를 사용한 연합학습에 알맞은 자기지도학습 방법론을 실험적으로 탐색하며, 자기지도학습 모델을 연합학습에 사용함으로써 얻을 수 있는 장점을 검증한다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제30권6호
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• pp.489-502
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• 2022

In this study, a Gaussian process regression (GPR) model as well as six GPR-based metaheuristic optimization models, including GPR-PSO, GPR-GWO, GPR-MVO, GPR-MFO, GPR-SCA, and GPR-SSO, were developed to predict fly-rock distance in the blasting operation of open pit mines. These models included GPR-SCA, GPR-SSO, GPR-MVO, and GPR. In the models that were obtained from the Soungun copper mine in Iran, a total of 300 datasets were used. These datasets included six input parameters and one output parameter (fly-rock). In order to conduct the assessment of the prediction outcomes, many statistical evaluation indices were used. In the end, it was determined that the performance prediction of the ML models to predict the fly-rock from high to low is GPR-PSO, GPR-GWO, GPR-MVO, GPR-MFO, GPR-SCA, GPR-SSO, and GPR with ranking scores of 66, 60, 54, 46, 43, 38, and 30 (for 5-fold method), respectively. These scores correspond in conclusion, the GPR-PSO model generated the most accurate findings, hence it was suggested that this model be used to forecast the fly-rock. In addition, the mutual information test, also known as MIT, was used in order to investigate the influence that each input parameter had on the fly-rock. In the end, it was determined that the stemming (T) parameter was the most effective of all the parameters on the fly-rock.

• 한국보건간호학회지
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• 제37권1호
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• pp.5-24
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• 2023

Purpose: The objective of this review was to identify the research trends in Information and Communication Technology (ICT)-based health-related intervention studies for children and adolescents published in South Korea over the past 10 years. Methods: A scoping review was performed in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta Analyses (PRISMA) and the system classification framework for digital health intervention 1.0 of the World Health Organization (WHO) was applied to analyze how technology was being used to support the needs of the health system. Results: A total of 18 studies were included in the final analysis. The participants were mainly children with a variety of diseases. No studies had used innovative technology platforms such as artificial intelligence (AI), the Internet of Things (IoT), and robotics. In addition, the scope of application of the WHO classification criteria was quite limited. Finally, no intervention study considered technical operational indicators, such as the number of website visits and streaming as outcome measurements. Conclusions: Researchers should introduce advanced technology-based strategies to provide customized and professional healthcare services to children and adolescents in South Korea and continue efforts to integrate innovative ICT for various research purposes, subjects, and environments.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1-10
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• 2009

웹 서비스 조합 분야는 단일 서비스를 재사용하여 가치 있는 서비스를 생성하기 위해 등장했으며, 최근에는 차세대 웹 서비스인 시멘틱 웹을 구현하기 위해 IOPE를 기반으로 단순 검색 및 조합 대신에 규칙이나 AI를 통한 검색 및 조합 방법이 제안되고 있다. 또한 보다 효율적인 모듈화를 위해 기존의 객체지향 프로그래밍 방식보다는 관점지향 프로그래밍 방식이 도입되고 있다. 본 논문에서는 시멘틱 웹을 위해 관점지향 프로그래밍(Aspect-Oriented Programming, AOP) 및 리플렉션(Reflection)을 적용한 동적 웹 서비스 조합 및 실행 기법을 설계한다. 제안하는 기법은 웹 서비스의 메타 데이터를 동적으로 획득하기 위해 리플렉션 기법을 사용하고 아울러 동적으로 웹 서비스를 조합하기 위해 AOP 기반 접근방식을 통해 바이트 코드를 생성한다. 또한 리플렉션을 이용한 동적 프록시 객체를 통해 조합된 웹 서비스를 실행하는 방식을 제안한다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 비즈니스 로직 계층과 사용자 뷰 계층 측면에서 조합된 웹 서비스를 검색하는 것에 대한 실험을 수행한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.9-15
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• 2009

개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 기존 개미 집단시스템은 전역갱신과정에서 탐색된 전역 최적 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하는데, 전역 최적 경로가 탐색되지 않으면 페로몬 증발만 일어나며 주어진 종료 조건을 만족할 때까지 아무리 많은 반복 수행에도 페로몬 강화가 일어나지 않는다. 본 논문에서 제안된 개선된 개미 집단시스템은 전역 최적 경로의 길이가 주어진 반복 사이클 횟수 동안 더 이상 향상되지 못하면 국부최적에 빠졌다고 평가하고 상태전이 규칙에서 파라미터 감소를 통해 다음 노드를 선택하게 하였다. 이로 인해, 상태전이 규칙에서 파라미터 감소에 의한 다양화 전략으로 탐색하는 결과가 최적 경로 탐색뿐만 아니라, 평균 최적 경로 탐색과 평균 반복횟수의 성능이 우수함을 보여 주었으며, 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1055-1065
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• 2023

최근 사물 인터넷을 활용한 산업 현장에서 수집되는 빅데이터를 활용해 복잡한 문제들을 해결하기 위하여 심층 강화학습 기술을 적용한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 심층 강화학습은 강화 학습의 시행 착오 알고리즘과 보상의 누적값을 이용해 자체 데이터를 생성하여 학습하고 신경망 구조와 파라미터 결정을 빠르게 탐색한다. 그러나 종래 방법은 학습 데이터의 크기가 커질수록 메모리 사용량과 탐색 시간이 기하급수적으로 높아지며 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 메타 학습을 적용한 연합학습 기반의 심층 강화학습 모델을 활용하여 55.9%만큼 보안성을 개선함으로써 프라이버시 침해 문제를 해결하고, 종래 최적화 기반 메타 학습 모델 대비 5.5% 향상된 97.8%의 분류 정확도를 달성하면서 평균 28.9%의 지연시간을 단축하였다.

• 경영정보학연구
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• 제20권1호
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• pp.115-135
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• 2018

프라이버시 연구에서 태도와 행동의 불일치성에 대해 논의하는 프라이버시 역설에 대한 관심이 높아지고 있으며, 프라이버시 역설에 대하여 다루는 연구도 점차 증가하고 있다. 국내 프라이버시 역설에 대한 연구의 질적 성장을 위해서는 프라이버시 역설에 대한 보다 심도있는 이론적 고찰이 반드시 필요한 시점이라고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 국내에서 그동안 진행되어온 프라이버시 역설에 대해 다루는 기존 연구들에 대한 통합연구를 실시하였다. 통합연구를 실시한 결과, 국내 프라이버시 역설 연구는 시간이 지남에 따라 연구의 양도 증가하고 있지만 질적 수준도 향상되고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 초기에는 프라이버시 역설 현상이 실제로 존재하는지 확인하는 수준의 연구였지만 점차 프라이버시 역설 현상이 발생하는 원인에 대해 다루는 연구가 증가하고 있다. 다양한 방법론이나 분석도구를 통해 프라이버시 역설의 원인을 밝혀내고자 시도되고 있지만 프라이버시 역설 연구는 여전히 초기단계라고 할 수 있으며, 질적 수준의 성장을 위해 더 많은 노력이 필요할 것으로 보인다. 프라이버시 역설 현상에 대한 명확한 이해를 위해서는 인간의 합리적인 사고를 가정하는 전통경제학에서 벗어나 제한된 합리성을 주장하는 행동경제학 측면에서 연구가 확장되어 나간다면 프라이버시 분야의 학문적 발전에 기여할 수 있을 것이라 기대된다.