• 한방안이비인후피부과학회지
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• 제31권2호
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• pp.86-103
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• 2018

Objectives : The purpose of this study is to analyze various Korean medical treatments on acne scar and to propose better methods on clinical studies and effective treatments. Methods : Key word 'Acne Scar', published year '2010-2018' were searched on three domestic database systems (RISS, KISS, NDSL). Results : Among 9 studies, 8 studies were case reports and 1 study was comparative study. The treatment used in 9 studies were acupuncture(Subcision, Microneedle Therapy System, laser), pharmacopuncture, external application, dermabrasion, high frequency therapy. 7 out of 9 studies used more than 2 different treatments. The most popular treatment method was 'subcision', followed by 'MTS'. The most popular methods of assessment was QGASC. All studies using assessment methods measuring the severity of acne scar reported improvement, though only 1 study was proved to be statistically different. 1 study reported the side effect, and other 4 studies reported flushing, itching, pain. Conclusions : This study shows the effectiveness of Korean medical treatment on acne scar. It will be expected to use this various treatments and study methods for treating acne scar with Korean medicine, and conducting further clinical studies with higher credibility and reproducibility.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.121-130
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• 2018

대부분의 빈발 패턴은 패턴이 트랜잭션 데이터베이스에 나타나는 support를 패턴 interestingness의 핵심 척도로 다루어 왔으나 패턴의 횟수는 패턴의 completeness가 가지는 정보를 최대치로 가정하고 있다. 그러나 실제적으로는 임의의 패턴 X의 completeness는 트랜잭션에서 서로 다르게 나타나기 마련이다. 따라서 패턴이 가지는 정보의 손실을 줄이기 위해서는 가중치에 의한 support와 completeness에 의한 유용한 패턴 마이닝을 고려하여야 한다. 즉, 높은 completeness율을 갖는 패턴은 더 높은 recall로 이어질 수 있고 높은 빈도수를 갖는 패턴은 보다 높은 정밀도로 이어진다. 본 논문에서는 동적인 항목들의 가중치에 따른 적응된 support와 completeness를 고려하는 WSCFPM 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 모노톤 또는 반 모노톤 속성이 가중치에 의한 support와 completeness에 영향을 미치지 않기 때문에 탐색과정을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 효과적이며 확장성이 좋은 것임을 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.360-365
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• 2008

본 논문에서는 Call-and-Come 서비스를 제공하는 가정용 로봇의 호출음 등록 및 인식 시스템 구축하고, 음성 기반의 효율적인 로봇 호출음 등록 및 인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 음성을 이용하여 로봇 호출음을 효율적으로 등록하기 위해 monophone 음향모델을 이용하여 탐색 범위를 줄이고, 줄어든 탐색 범위 내에서 triphone 음향모델을 이용하여 호출음을 등록을 한다. 또한, 잘못된 호출이 인식되는 것을 줄이기 위한 발화 검증에 필요한 피라미터를 구한다. 원거리 음성인식률을 향상시키기 위해서 근거리 음성에 최적화된 음향모델을 원거리 음성 데이터베이스로 적응시켰으며, 마이크로폰 배열을 이용하여 사용자의 위치를 추정한다. 제안한 시스템의 성능 측정을 위해 수행된 로봇 호출음에 대한 등록 및 인식 실험에서 98.3%의 음성 인식률을 얻었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.272-277
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• 2001

In this paper, we describe a new method for selecting information sources in a distributed environment. Recently, there has been much research on distributed information retrieval, that is information retrieval (IR) based on a multi-database model in which the existence of multiple sources is modeled explicitly. In distributed IR, a method is needed that would enable selecting appropriate sources for users\` queries. Most existing methods use statistical data such as document frequency. These methods may select inappropriate ate sources if a query contains polysemous words. In this paper, we describe an information-source selection method using two types of thesaurus. One is a thesaurus automatically constructed from documents in a source. The other is a hand-crafted general-purpose thesaurus(e.g. WordNet). Terms used in documents in a source differ from one another and the meanings of a term differ depending on th situation in which the term is used. The difference is a characteristic of the source. In our method, the meanings of a term are distinguished between by the relationship between the term and other terms, and the relationship appear in the co-occurrence-based thesaurus. In this paper, we describe an algorithm for evaluating a usefulness of a source for a query based on a thesaurus. For a practical application of our method, we have developed Papits, a multi-agent-based in formation sharing system. An experiment of selection shows that our method is effective for selecting appropriate sources.

• 한국임상약학회지
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• 제27권4호
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• pp.221-227
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• 2017

Background: As personalized healthcare industry has attracted much attention, big data analysis of healthcare data is essential. Lots of healthcare data such as product labeling, biomedical literature and social media data are unstructured, extracting meaningful information from the unstructured text data are becoming important. In particular, text mining for adverse drug reactions (ADRs) reports is able to provide signal information to predict and detect adverse drug reactions. There has been no study on text analysis of expert opinion on Korea Adverse Event Reporting System (KAERS) databases in Korea. Methods: Expert opinion text of KAERS database provided by Korea Institute of Drug Safety & Risk Management (KIDS-KD) are analyzed. To understand the whole text, word frequency analysis are performed, and to look for important keywords from the text TF-IDF weight analysis are performed. Also, related keywords with the important keywords are presented by calculating correlation coefficient. Results: Among total 90,522 reports, 120 insulin ADR report and 858 tramadol ADR report were analyzed. The ADRs such as dizziness, headache, vomiting, dyspepsia, and shock were ranked in order in the insulin data, while the ADR symptoms such as vomiting, 어지러움, dizziness, dyspepsia and constipation were ranked in order in the tramadol data as the most frequently used keywords. Conclusion: Using text mining of the expert opinion in KIDS-KD, frequently mentioned ADRs and medications are easily recovered. Text mining in ADRs research is able to play an important role in detecting signal information and prediction of ADRs.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.612-622
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• 2003

XML문서가 표준 인터넷 문서로 정착되어 감에 따라 XML문서의 효율적인 저장과 검색의 필요성이 증대하고 있다. 이에 본 논문에서는 XML문서의 효과적인 저장 모듈과 검색 모듈, 그리고 이를 웹 상에서 연동해서 사용할 수 있는 연동 API로 구성된 XML문서의 저장 및 검색 프레임워크에 대한 연구를 하였다. 저장모듈에서는 가변 K진 완전트리를 기반으로 한 DTD 독립적인 분할-통합형 저장모델을 구현하였고, 검색 모듈에서는 RDF 메타정보를 통해 구축된 색인에 대해 XPath 질의를 수행하는 XPath처리기를 구현함으로써 좀더 의미 있는 구조 검색 기능을 구현하였으며, XML-RPC, HTTP의 GET, POST, PUT 방식 API와 SOAP 방식의 API로 구성된 웹 연동 모듈을 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1243-1250
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• 2015

본 논문에서는 VPI 환자 음성을 정상인 음성으로 복원하기 위한 기술의 단계로서 효과적인 VPI 음성 인식 기술을 소개한다. 소량의 VPI 환자 음성을 모델 적응에 효과적으로 사용하기 위해 정상인의 모의 음성을 이용하여 화자 적응을 위한 사전 모델로 이용하는 기법을 제안한다. MLLR 기법을 이용한 화자 적응을 통해 평균 83.60%의 인식률을 보이고, 모의 음성 모델을 화자 적응의 사전 모델로 이용함으로써 평균 6.38%의 인식률 향상을 가져온다. 음소 인식 평가 결과는 제안한 화자 적응 방식이 대폭적인 음성 인식 성능 향상을 가져오는 것을 증명한다. 이러한 결과는 본 논문에서 제안하는 모의 음성 모델을 이용한 화자 적응 기법이 대량의 VPI 환자 음성을 취득하기 어려운 조건에서 보다 향상된 성능의 VPI 환자 음성 인식기를 구축하는데 효과적임을 입증한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권3호
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• pp.226-235
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• 2009

내비게이션 시스템에서 목적지를 찾기 위하여 목적지의 이름, 분류, 주소, 전화번호 등의 정보를 이용하게 되는데 대부분의 사용자들은 이들 중에서 목적지의 이름을 사용한다. 그런데 사용자들은 공급사에서 제공하는 POI DB에 등재된 이름을 정확히 알지 못할 뿐만 아니라 편의상 축약된 명칭이나 일반적으로 불리어지는 명칭 등으로 POI 검색을 시도하므로 검색이 실패하는 경우가 빈번하다. 본 논문에서는 내비게이션 시스템에서 이름으로 검색 할 때 검색 성공률을 제고할 수 있는 이형태 DB 구축 시스템을 제안한다. 이 시스템은 원 DB의 POI 명과 연결되는 이형태를 생성하여 DB화한다. 우리는 이형태의 생성을 위하여 약 650,000 개의 개체를 가지고 있는 원 DB의 POI 명으로부터 모은 패턴을 분석하여 이형태의 유형을 7 가지로 분류하였다 분류한 유형을 토대로 일정한 패턴이 존재하여 자동화가 가능한 유형들에 대하여 577개의 규칙을 만들어 자동으로 이형태를 구축하였다. 규칙으로 만들기가 어렵거나 빈도수가 적은 개체들에 대해서는 수동으로 이형태를 구축하였다. 생성된 비율은 전체 POI DB의 35.8%에 해당하며 구축한 이형태 DB를 사용한 검색 성공률은 89%이었다.

• 혜화의학회지
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• 제24권1호
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• pp.25-36
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• 2015

Objective : This study aims to evaluate a risk of bias by Risk of Bias tool and RoBANS(Risk of Bias Assessment tool for Non-randomized Study) tool for clinical trial papers proving treatment effect of herbs to alopecia and provides the newest reason of effectiveness of herbs to alopecia. Methos : Data were collected through electronic database including NDSL, KISS, KMBASE, Koreantk, OASIS, KoreaMed, KISTI, Pubmd, Cochrane CENTRAL and CINAHL. Two experts in Oriental Medince assessed risk of bias of randomized controlled trials by Cochrane group's Risk of Bias tool and non-randomized controlled trials by RoBANS tool after searching, reviewing and selecting papers. Results : Total number of selected trials is 20 including 4 randomized controlled trials, 13 non-randomized controlled trials and 3 case reports. This study evaluates the risk of bias of 17 papers including 4 randomized controlled trials and 13 non-randomized controlled trials except 3 case reports by risk of bias tool and RoBANS tool. All papers of randomized controlled trials are evaluated unclear for random sequence generation and allocation concealment as there are no word on them. And all papers of non-randomized controlled trials are evaluated unclear for blinding of outcome assessments and relatively low for others. Conclusion : We must try to specify concretely methods of allocation concealment after planning and practicing it for reducing a selection bias in randomized controlled trials. Also report a reason of missing value and blinding outcome assessments. And we have to agonize and mention methods of blinding of researchers for reducing a detection bias in non-randomized controlled trials.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.279-284
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• 2020

기술의 발전은 많은 변화를 가져오고 있다. 한국의 경제성장과 더불어 국내 기업들이 과거와는 다르게 해외로의 진출이 활발해지고 있다. 최근에는 한류에 힘입어 동남아 시장을 중심으로 대기업 외에도 많은 중소 및 중견기업들이 진출하고 있다. 본 연구에서는 기업의 해외 진출 전략 동향을 파악하고자, 외국의 학술 데이터베이스인 scopus 활용하였다. 해외진출 전략이라는 단어를 제목으로 검색을 하고 이를 통해 총 153개의 논문의 초록을 확보하였다. 확보된 초록 논문을 전처리를 통해 분석에 가능한 데이터로 만들고 KoNLP를 활용하여 분석을 수행하였다. 분석결과 중요한 키워드가 10개 도출이 되었다. 본 연구의 결과는 기업들이 해외 진출에 대한 연구 동향을 파악하는데 목적이 있으며, 이를 통해 연구자들에게 해외 진출 전략의 동향을 제공하는데 그 목적이 있다. 이 연구는 향후 해외진출 전략에 대한 연구를 위한 가이드라인을 제공할 것으로 기대된다.