• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.353-354
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• 2021

본 연구에서는 빠르게 발전하는 남성 화장품 시장 트렌드에 맞춰서 남성 고객과 남성 화장품을 타겟으로 하는 기업에 유용한 정보를 제공할 수 있는 데이터베이스 시스템을 구축하고자 한다. 아직까지는 여성에 비해 남성 고객과 남성 화장품에 대한 데이터 분석 및 연구가 현저히 적은 편이다. 본 연구는 남성 고객의 데이터와 빅데이터 자료를 바탕으로 구매율이 높은 상위 10개 제품명과 브랜드명, 소비자가 원하는 가격대의 유명하고 인기있는 제품, 특정 피부고민을 가진 고객이 구매한 제품 중 알레르기 유발 물질이 포함된 제품의 정보와 같은 유용한 정보들을 데이터베이스 시스템을 활용하여 산출해냈다. 이를 통해, 남성 화장품 시장이 앞으로 나아갈 방향에 대해 파악하고 국내 남성 화장품 시장의 발전에도 이바지할 수 있을 것으로 예측된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.243-244
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• 2022

본 연구는 코로나-19로 인해 아프리카 국가들 중 1인당 사망자수와 케이스 수 그리고 환경적 요인과 의료 환경 요인을 데이터베이스화하여 다각적인 방면에서 측정하고 분석하였다. 코로나로 인해 사망자수가 증가하였으나 무엇이 가장 영향을 끼친 요인인지에 대해서 아직 정확히 밝혀진 바가 없다. 또한, 코로나 특성상 하나의 요인이 아닌 여러 요인이 혼합적으로 작용하여 일어나기 때문에, 여러 상황을 가정하여 외부 환경과 의료 환경을 모두 분석하였다. 이를 통해 요인을 확인하고 요인이 없다면 향후 다른 요인을 밝혀내기 위해 필요한 자료로 사용될 것이며 앞으로 각 국가별로 정책을 실행할 때 이를 이용해 '위드 코로나', '폐쇄 정책' 등을 실시할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.315-316
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 KBO (Korea Baseball Organization)의 다음 시즌 플레이오프 진출 확률을 예측하는 Deep Neural Network (DNN) 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 제안한다. 연구 방법으로 KBO 각 시즌별 데이터를 1999년도 데이터부터 수집하여 분석한 결과, 각 시즌 데이터 중 경기당 평균 득점, 타자 OPS, 투수 WHIP 등이 시즌 결과에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 모델 설계는 linear, softmax 함수를 사용하는 것보다 relu, tanh, sigmoid 함수를 사용했을 때 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 실제 2022 시즌 결과를 예측한 결과 88%의 정확도를 도출했다. 폭투의 수, 피홈런 등 가중치가 높은 변수의 값이 우수할 경우 시즌 결과가 좋게 나온다는 것이 증명되었다. 본 논문에서 설계한 이 시스템은 KBO 구단만이 아닌 모든 야구단에서 선수단을 구성하는데 활용 가능하다고 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.435-436
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• 2024

본 연구는 불특정 다수를 대상으로 한 범죄가 증가하면서 높아지고 있는 사회 불안을 해소하기 위해 서울시 10개 구를 선정하여 해당 구의 치안 강화를 위한 유용한 정보를 추출했다. 그리고 이를 데이터베이스화하여 다각적인 방면에서 분석하고 추가 대응 방안을 제시하였다. 서울지방경찰청의 2022년 치안 통계와 통계청의 2020년 사회조사 결과에 따르면 전체적으로 사회가 범죄에 대한 불안에 떨고 있음을 확인할 수 있었다. 안전서비스 설치와 범죄 발생 사이의 상관관계를 파악하고 범죄 발생에 미치는 요인들을 발견하여 추가적인 대응 방안을 설계한다면 우리 사회의 범죄 발생에 대한 불안을 해소할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.377-379
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• 2021

According to a 2006 paper by a music therapist and a music therapist in elementary schools, the demand for special education increased, and a 2018 music education study showed that music rooms and equipment increased, but it was difficult to move or lacked various instruments. In this work, we develop a module that combines hardware and software for social improvement education in autistic children using tools. Various instrument sounds can be set using piezo sensors and Arduino, so you can experience various instruments through simple operation and there are instruments designed for music therapy through modularity. Hopefully, the study will help disabled children heal their music.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.433-434
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• 2019

이 논문은 공공 빅 데이터를 활용하여 '서울자전거 따릉이'를 기반으로 자전거 교통 데이터베이스 시스템을 제작하고, 제작한 데이터베이스 시스템을 활용하는 예시를 보여주고 있습니다. 데이터베이스 시스템의 제작 과정을 통하여 데이터베이스 설계, 데이터 수집, 제작 및 가공 과정, 데이터베이스 시스템의 유용한 활용 예시를 확인할 수 있습니다. 버스, 택시와 같이 따릉이와 연계할 수 있는 다양한 대중교통 데이터를 추가로 활용한다면 더욱 정확하게 따릉이의 발전방향과 혼잡한 교통 환경 개선을 제시할 수 있는 유용한 정보를 도출할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.3
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• pp.249-256
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• 2018

This study aims to explore efficient foreign language learning paradigm with a focus on reading fluency and accuracy. From a perspective of language acquisition in the foreign language context, the priority in the L2 learning between accuracy and fluency has been a very important issue. Fluency becomes an important issue due to many researchers' interests in the L1 and L2 classroom. Although both accuracy and fluency are crucial, the paradigm shift from fluency to accuracy is necessary in the foreign language teaching. In this context, as an alternative methodology for L2 learners' fluency, the extensive reading approach is provided. A number of studies have suggested that extensive reading program could lead to improvement of L2 learners' reading rate and is an effective approach to improving general language proficiency.

• Informatization Policy
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• v.31 no.1
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• pp.32-52
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• 2024

This study investigates the effectiveness of virtual reality agents as foreign language instructors with focus on the impact of different native language backgrounds and instructional roles. The agents were first distinguished as native or non-native speakers treated as a between-subject factor, and then assigned roles as either teachers or salespersons considered within-subject factors. An immersive virtual environment was developed for this experiment, and a 2×2 mixed factorial design was carried out. In an experimental group of 72 university students, statistically significant interactions were found in learning satisfaction, memory, and recall between the native/non-native status of the agents and their roles. With regard to learning confidence and presence, however, no statistically significant differences were observed in both interaction effects and main effects. Contextual learning in a virtual environment was found to enhance learning effectiveness and satisfaction, with the nativeness and the role of agents influencing learners' memory; thus highlighting the effectiveness of using virtual reality agents in foreign language learning. This suggests that varied approaches can have positive cognitive and emotional impacts on learners, thereby providing valuable theoretical and empirical implications.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.293-299
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• 2021

본 논문은 외국어 학습을 위한 딥러닝 기반 영어 교육 플랫폼인 PEEP-Talk (Personalized English Education Platform)을 제안한다. PEEP-Talk는 딥러닝 기반 페르소나 대화 시스템과 영어 문법 교정 피드백 기능이 내장된 교육용 플랫폼이다. 또한 기존 페르소나 대화시스템과 다르게 대화의 흐름이 벗어날 시 이를 자동으로 판단하여 대화 주제를 실시간으로 변경할 수 있는 CD (Context Detector) 모듈을 제안하며 이를 적용하여 실제 사람과 대화하는 듯한 느낌을 사용자에게 줄 수 있다. 본 논문은 PEEP-Talk의 각 모듈에 대한 정량적인 분석과 더불어 CD 모듈을 객관적으로 판단할 수 있는 새로운 성능 평가지표인 CDM (Context Detector Metric)을 기반으로 PEEP-Talk의 강건함을 검증하였다. 이와 더불어 PEEP-Talk를 카카오톡 채널을 이용하여 배포하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.455-456
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• 2024

현재 폐교된 학교의 데이터들과 후에 폐교될 위험이 있는 학교들의 데이터를 활용하여, 민간, 국가기관 모두에 유용한 데이터를 제공할 수 있는 시스템을 구축하였다. 사용한 데이터로는 22년도 출산율, 14년도 출산율, 지역별 폐교 이용 현황, 전체 폐교 데이터, 현재 학교 인원 현황에 관한 자료를 활용했다. 이같은 데이터를 통해 현재 운영되고 있는 학교 중 폐교 위험의 범주 안에 들어가 있는 학교를 가중치 전략으로 추출할 수 있게 만들었다. 시스템 예측 결과, 현재까지 폐교된 학교들보다 더 많은 학교들이 폐교위기에 처해있고, 더 많은 학교들이 폐교될 것으로 예상된다. 급감하는 출산률을 보아 폐교되는 추세를 줄일 수 없다. 따라서 정부 차원에서 폐교 대부와 경매, 폐교활용 조건을 완화시키고, 학교 건물들을 대책없이 방치시키는 일을 미리 대비해야 한다고 사료된다.