• 한국임상약학회지
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• 제21권1호
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• pp.30-35
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• 2011

The objective of this study was to find out drug use pattern of narcotic analgesics in university hospitals in Korea. A university hospital located in Kyungbuk province was chosen for this study. The drug use pattern was analyzed in terms of ingredient, administration route, patient type, and attending department. Amount of drug usage was counted by unit dose defined by the number of ampule or vial for injectable, tablet or capsule for oral, and each for patch preparations. Result showed that 11 narcotic analgesic ingredients were used during 2007-2009, and the drug usage was increased by about 20% annually during the period. Proportion of oral preparations used for pain management was about two third of all narcotic analgesics usage and kept increasing during the period. Proportion of the drug usage for outpatients was also steadily increased. Notably, the usage of oral preparations of oxycodone, morphine, and hydromorphone was rapidly increased for the management of cancer pain while the usage of codeine and codeine-containing composite preparations for cancer pain were minimal (<10%). About 90% of all narcotic analgesics were used by physicians in Internal Department, especially in Oncology Division of the Department. These findings suggest that pain management is becoming more aggressive and in agreement with WHO's guidelines regarding selection of administration route. However, in terms of 3-step ladder for cancer pain management, the drug use pattern was not congruent to WHO's guidelines. Therefore, in conclusion, it appears that physicians need to try to be congruent to the guidelines when using narcotic analgesics for cancer pain.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권3호
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• pp.204-209
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• 2002

The interest of data mining in artificial intelligence with fuzzy logic has been increased. Data mining is a process of extracting desirable knowledge and interesting pattern ken large data set. Because of expansion of WWW, web data is more and more huge. Besides mining web contents and web structures, another important task for web mining is web usage mining which mines web log data to discover user access pattern. The goal of web usage mining in this paper is to find interesting user pattern in the web with user feedback. It is very important to find user's characteristic fer e-business environment. In Customer Relationship Management, recommending product and sending e-mail to user by extracted users characteristics are needed. Using our method, we extract user profile from the result of web usage mining. In this research, we concentrate on finding association rules and verify validity of them. The proposed procedure can integrate fuzzy set concept and association rule. Fuzzy association rule uses given server log file and performs several preprocessing tasks. Extracted transaction files are used to find rules by fuzzy web usage mining. To verify the validity of user's feedback, the web log data from our laboratory web server.

• 전기학회논문지
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• 제67권11호
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• pp.1536-1541
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• 2018

For effective electricity consumption in urban railway station such as peak load shaving, it is important to know each electrical load pattern by various usage. The total electricity consumption in the urban railway substation is already measured in Korea, but the electricity consumption for each usage is not measured. The author proposed the deep learning method to estimate the electrical load pattern for each usage in the urban railway substation with public data such as weather data. GRU (gated recurrent unit), a variation on the LSTM (long short-term memory), was used, which aims to solve the vanishing gradient problem of standard a RNN (recursive neural networks). The optimal model was found and the estimation results with that were assessed.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.417-423
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• 2016

최근 미디어의 발달과 휴대폰의 보급률의 증가로 인해 전 연령대에 걸쳐 스마트폰 보급이 빠르게 확산되었다. 한국 고등학생의 경우 스마트폰의 보유율이 90.2%로 나타난다. 본 연구에서는 수도권 고등학생을 대상으로 스마트폰 이용 행태에 관한 사전조사를 실시하였으며, 실질적인 사용 행태를 알아보기 위해 3개월간 로그 데이터 분석을 진행하였다. 피험자들의 사전조사 결과와 로그 데이터 결과를 통해 스마트폰 이용시간과 주중과 주말의 일일 평균 어플리케이션 이용 횟수를 비교하였다. 또한 시험기간과 시험시간 전후의 어플리케이션 이용 횟수 변화를 비교하였다. 그 결과 수도권 고등학생들의 스마트폰 사용행태는 주중과 주말에 영향을 받지 않고, 시험기간에 영향 받음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2272-2279
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• 2014

모바일 어플리케이션 시장은 지난 수년간 급속하게 확장되어 왔다. 이 논문에서는 모바일 디바이스의 이벤트 로그를 추적하여 스마트폰 어플리케이션의 사용량을 조사하는 기법을 제안하고 구현하였다. 이 시스템은 클라이언트 시스템과 사용성 분석 서버 시스템을 통하여 스마트폰 사용량에 대한 분석을 시도하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 안드로이드 운영체제가 탑재된 디바이스에서 사용성 분석 플랫폼을 구현하였다. 또한, 분석 서버 시스템을 이용하여 47,000여명의 사용자 정보와 사용자의 앱 사용 정보를 실시간으로 수집하였다. 본 논문에서 우리는 대규모의 사용자 정보를 기반으로 하여 스마트폰의 사용 패턴과 사용 정보를 연구하였으며, 사용자를 위한 편리한 사용패턴 가시화 기능을 구현하였다.

• 경영정보학연구
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• 제7권1호
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• pp.173-193
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• 2005

아웃소싱의 새로운 형태로 등장한 ASP 서비스는 저렴한 비용, 낮은 위험부담 등의 장점 때문에 소기업이나 신생기업에 유용한 정보화 방안이 될 수 있다. 그러나 ASP는 그 중요성에도 불구하고 이에 대한 학문적 연구는 그렇게 많지 않은 실정이며, 지금까지 아웃소싱에 대한 연구 또한 대기업을 주 대상으로 하고 있다. 본 연구의 목적은 ASP 서비스의 주 사용자 입장에서 국내 소기업과 관련한 주요 환경변수가 ASP 서비스의 활용유형에 미치는 영향을 살펴보고 그 활용유형별로 서비스 만족도와 기업성과간의 관계를 살펴보는데 있다. 실증분석결과, 본 연구에서 주요 환경변수로 고려된 기업규모는 소기업의 정보화 필요성 인식도에 영향을 미치고 정보화 필요성 인식도는 교육시간 및 사용기간에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 또한, 기업규모, 정보화 필요성 인식도, 교육시간은 소기업의 ASP 서비스 활용유형에 영향을 미치는 반면에 사용기간은 소기업의 ASP 서비스 활용유형에 영향을 미치지 않는 것으로 밝혀졌다. 마지막으로 본 연구에서는 소기업의 ASP 서비스 활용유형은 기업성과 및 사용자 만족도에 영향을 미치고 ASP 서비스에 대한 사용자 만족도는 기업성과에 영향을 미친다는 점을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.638-644
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• 2010

본 연구에서는 일반 가정에서 Smart Grid를 통하여 누릴 수 있는 서비스를 발굴하고, 이러한 서비스를 구현할 수 있는 기기별 전력 모니터링 시스템을 구현하였으며, 모니터링한 데이터를 분석하였다. 기기별 전력 사용현황을 수집하고 이를 분석함으로써, 모니터링 시스템에 표시되고 있는 전력사용현황이 어떤 기기의 전력사용현황인지 사전에 정의된 프로토콜 없이 알 수 있다. 나아가서 전력 절감 방법 제시, 지능적인 대기전력 차단 및 복구, 기기의 이상여부 감시와 같은 서비스를 구현할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 이러한 시나리오의 실현 가능성을 점검하기 위해 기기별 전력 모니터링 시스템을 개발하여 가정 내 전력소비의 대부분을 차지하는 냉장고, 전기밥솥, TV, 세탁기 샘플에 대하여 전력소비패턴을 수집하여 database화 하였다. 또한 이 database를 분석하여 제시한 서비스들을 구현하는데 필요한 기본 기능인 기기식별이 전력사용 패턴분석을 통하여 가능함을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.57-66
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• 2023

현재, 에너지 효율 향상으로 소비감축을 시행하는 새로운 에너지 시스템이 대두되고 있다. 이에 스마트그리드가 확산되면서 계시별 요금제가 확대되고 있다. 계시별 요금제는 계절별 / 시간별로 요금을 다르게 적용해 사용량에 따라 요금을 내는 요금제이다. 본 연구에서는 에너지 전력 사용량 데이터를 예측하기 위해, 온도/요일/시간/계절 등 외부 요인을 고려하고 시계열 예측 모델인 LSTM을 활용한다. 이러한 에너지 사용량 예측 모델을 기반으로 기기별 사용패턴을 분석하여 전력 에너지를 최대부하시간대에서 경부하시간대로 수요이전 함으로써 에너지 사용요금을 절감한다. 기기별 사용패턴을 분석하기 위해서는 시간대별로 기기의 사용량 패턴을 학습 및 분류하는 clustering 기법을 사용한다. 정리하자면, 본 연구에서는 사용자의 전력 데이터 사용량을 기반으로 사용량과 사용 요금을 예측 및 기기별 사용패턴을 분석하고 분석 기반의 맞춤형 수요이전 서비스를 제공함으로써 사용자에게 요금 절감 효과를 가져다 준다.

• 경영과학
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• 제23권3호
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• pp.63-75
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• 2006

There are many kinds of research on web graph, most of them are focus on the hyperlinked structure of the web graph. Well known results on the web graph are rich-get-richer phenomenon, small-world phenomenon, scale-free network, etc. In this paper, we define 3 new directed web graph, so called the Web Usage Pattern Graph (WUPG), that nodes represent web sites arid arcs between nodes represent a movement between two sites by users' browsing behavior. The data to constructing the WUPG, approximately 56,000 records, are gathered from some users' PCs. The results analysing the data summarized as follows : (i) extremely rich-get-richer phenomenon (ii) average path length between sites is significantly less than the previous one (iii) less external hyperlinks, more internal hyperlinks.

• 디지털융복합연구
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• 제5권1호
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• pp.117-130
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• 2007

This paper examines whether there exists discrimination of the information usage pattern between tenants of permanent and temporary public rental housing in Korea. Moreover, we focus to examine on that matters between two groups, $7{\sim}12$ pyeongs and $11{\sim}24$ pyeongs that indicate permanent and temporary public rental housing respectively. The results derived in this paper can be summarized as follows: there exists statistical significance in using computer, internet, communication and broadcasting, on the other hand, insignificance in using satellite communication and telephone between them. The implication of this results shows that as widen income gap, also widen gaps in using computer and internet between them. Thus government public rental housing policy should focus to make narrow income gap to diminish information gap between those groups.