Kim, Su-Hyeon;Yoo, Sang-Wook;Jung, Yong-Hyeon;Kim, Min-Ho
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.1040-1042
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2021
최근 디지털 교과서를 중심으로 교육 인프라가 전환되었다. 본 연구는 디지털 교과서의 상용화와 맞춤형 교육을 제공하기 위해 가상현실 기반 맞춤형 언어학습 시스템을 제안하였다. VR 에서 말하기, 듣기, 쓰기의 상호작용이 가능한 시스템을 구현하였고 자기주도적 맞춤형 학습이 가능하도록 학습요소를 시각화 하였다. 본 연구에서 제안한 자기주도적 맞춤형 학습이 가능해짐에 따라 코로나-19 로 인해 양극화된 교육 격차의 해소가 가능할 것이다.
Customized information analysis system is a software system that can help to extract useful information from non-structured natural language data, process the information to customized form, and provide future forecast and reasoning information. To implement the information analysis system, we need natural language processing technology to analyze natural language, information extraction technology to detect necessary entity and its relationship from text, and data mining technology to discover new and unknown information from extracting data. This paper suggest virtual customized information analysis system processing national defense news data and introduce base technologies for information analysis.
With the entry into the aging society, we are increasingly interested in wellness, and personalized medical services through artificial intelligence are expanding. In order to provide personalized medical services, it is difficult to provide accurate medical analysis services only with the existing hospital system components PM / PA, OCS, EMR, PACS, and LIS. Therefore, it is necessary to present the hospital system model and the construction plan suitable for personalized medical service. Currently, some medical cloud services and artificial intelligence diagnosis services using Watson are being introduced in domestic. However, there are not many examples of systematic hospital system construction. Therefore, this paper proposes a hospital system model suitable for personalized medical service. To do this, we design a model that integrates medical big data construction and AI medical analysis system into the existing hospital system components, and suggest development plan of each module. The proposed model is meaningful as a basic research that provides guidelines for the construction of new hospital system in the future.
In the current epoch of educational technology (EdTech), the realization of a personalized learning system has become increasingly important. This is due to the growing diversity of today's learners in terms of backgrounds, learning styles, and abilities. Traditional educational methods that deliver the same content to all learners often fail to take this diversity into account. This paper identifies models that comprehensively analyze learners' characteristics, interests, and learning histories to meet the growing demand for learner-centered education. Based on these models, we have designed a personalized learning system. This system is structured to support autonomous learning tailored to the learner's current level and goals by identifying strengths and weaknesses based on the learner's learning history. In addition, the system is designed to extend necessary learning elements without changing its architecture. Through this research, we can identify the essential foundations for constructing a user-tailored learning system and effectively develop a system architecture to support personalized learning.
This study aims to develop a convergence optimized LOS(Length of Stay) management system that can provide efficient by predicting LOS on outpatient information for inducing the LOS to manage their own activities. web program has been implemented to comput in real-time predicting LOS by using the predicted LOS model of outpatient information. The predict model was derived management targets of long term predicted patient group and intensive care patient group. The optimized LOS(Length of Stay) management system was confirmed efficient for optimizing management of LOS that can provide by the long-term predicting alarm and over LOS alarm service for long term predicted patient group and intensive care patient group. Therefore the trial operating policy alternative on extension of predicted LOS is needed to utilized convergence optimizing system on LOS.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.775-778
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2006
학습자 개인에게 적합한 학습콘텐츠를 제공할 수 있는 맞춤형 학습 시스템의 구축이 점점 중요해지고 있다. 이를 위해 몇몇 학습자 정보 모델의 표준안들이 제안되었지만 정보의 중복 및 형식의 불일치로 정보공유가 비효율적인 면이 있다. 본 논문에서는 IEEE PAPI를 기반으로한 새로운 학습자 정보 모델을 제안하고, 이를 사용한 맞춤형 학습 시스템을 설계하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.712-712
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2012
하 폐수 처리방류수를 물리적, 화학적 그리고 생물학적 기술을 이용하여 처리한 후 재활용수로 이용하고자 하는 새로운 노력들이 진행되고 있지만 국내의 경우 방류수 재활용 기술과 처리수의 재이용에 대한 평가기술이 선진국에 비해 초기 단계에 있어 이 분야에 대한 적극적인 기술개발이 요구된다. 막 분리 기술을 이용한 처리 수는 소독 등의 추가적인 처리 없이 살수용수나 수경용수로 이용이 가능하며, 잔류염소를 유지시킬 경우 화장실 세정용수로의 이용도 가능하며, 또한 후처리 기술을 조합하면 고급 공업용수 등으로 사용가능하므로 선진기술로서 수요조건에 맞게 전 후 처리를 조합한 수요자 맞춤형 재이용수 공정기술을 개발할 필요가 있다. 이에 효율적인 하 폐수 재이용을 이용하여 농업용수(축산 음용수, 첨단 수출원예용수, 첨단 농업용수, 농산업 클러스터 복합 곡물 용수), 원예용수(원예단지), 공업용수 등의 다양한 용도에 활용 가능한 수요자 맞춤형 모듈 및 공정 개발을 수행하였다. 개발된 공정은 AOP 및 막 세정 시스템을 이용한 새로운 공정으로, AOP 시스템은 전기 이온 모듈을 통해 OH 라디칼을 생성 및 염분 제거 효율을 극대화 하여 오염 물질을 산화시키는 공정이며, FDA 시스템은 탁도가 높은 원수가 과다 유입 될 경우 후단 여과 막의 부하를 줄이는 역할을 하며, 부유 물질을 여과 시킨다. 막 세정 시스템은 미세 입자를 구성된 기포를 이용하여 눈에 보이지 않는 곳 까지 세척하며, 살균 작용을 하며, 분리 막의 성능을 증대 시킨다. 이어 UF 분리 막 시스템은 원수의 미세불순물, 박테리아, 스케일 물질 등을 제거하며, NF 시스템을 통하여 미립자, 박테리아 유기 화합물 및 2가 염 제거를 하여 재이용수를 생산하는 공정을 개발하였다. 개발된 수요자 맞춤형 공정은 하수 재이용 기술의 이용 목적 및 수요자별로 맞춤형으로 운영이 가능하며, 개발된 세척 기술은 분리 막 세정 유지관리비 및 에너지를 저감 할 수 있으며, 현장 적용의 실증화 과정을 거쳐 공정 기술을 신뢰도를 향상하고, 보유 기술을 수요자 맞춤형으로 업그레이드함으로써 기술의 경쟁력 및 고품질의 하수 재이용 기술의 새로운 방향을 제시 할 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.1032-1035
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2021
본 논문에서는 IoT 기술을 활용한 사용자 맞춤형 보행보조기구 시스템을 제안한다. 아두이노 기반으로 제작하는 맞춤형 보행보조기구는 리니어 액추에이터, 솔레노이드, 블루투스, 가속도 센서 외 다양한 센서들로 기능을 제공한다. 안전한 환경 제공을 위한 야간 조도 조절과 토양 상태 파악을 통한 미끄럼 방지 및 계단 보행보조를 통해 2차 부상 방지를 목적으로 한다. 올바른 사용을 위한 균형 제어와 길이 제어 및 위생 관리가 가능하다. 또한 어플리케이션을 통한 대여시스템을 제공하여 맞춤형 기능을 선택하고 병원에서 환자 정보를 연동하여 편리한 시스템을 개발한다.
본 논문에서는 양방향환경에서의 메타데이터 서비스를 제공하는 TV-Anytime 시스템에서의 개인 맞춤형 서비스를 위한 오퍼레이션들을 설계 밋 구현한다. TV-Anytime 포럼에서는 양방향 환경에서의 메타데이터 서비스를 위해 get_Data 와 submit_Data 오퍼레이션을 정의 하였으나, 이 두 오퍼레이션은 양방향 환경에서의 맞춤형 서비스를 제공할 수가 없다. 이에 본 논문에서는 사용자 프로파일 정보를 활용한 개인 맞춤형 서비스를 위해 새로운 오퍼레이션을 제안한다. 제안된 오퍼레이션을 통해 사용자는 양방향 환경에서의 SOAP 프로토콜을 통해 콘텐츠의 검색, 저장, 탐색 및 개인 맞춤형 서비스가 가능하다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2010.05a
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pp.569-572
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2010
맞춤형 이러닝은 학습효과의 증진을 위한 방안으로 개인 맞춤형, 개인화 혹은 적응화 등의 개념이 제안되고 확장되었다. 본 논문에서는 초기 선호도, 흥미도 혹은 검색습관을 고려하는 방식으로부터, 특정한 학습객체를 자율 선택하여 반복 학습할 수 있도록 개념단위를 적용한 방식, 학습자의 능력을 고려한 최적 난이도 학습객체를 제공하는 방식 등 다양하게 제안되고 있는 현대적 개인 맞춤형 이러닝 체계들을 비교 분석한다. 개별 시스템에 따라 '평가'에 국한되거나 '평가'와 '학습'을 연계하는 경우가 존재하며, 이에 따른 적용에 의하여 학습환경과 맞춤형 제공방식 및 학습효과를 상호 연계할 수 있음을 밝힌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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