• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.4
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• pp.119-133
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• 2022

One of the most important current features of food related industry is the growth of food delivery service. Another notable food related culture is, with the advent of Youtube, the popularity of Mukbang, which refers to content that records eating. Based on these background, this study intended to focus on two things. First, we tried to see the impact of Youtube Mukbang and the sentiments of Mukbang comments on the number of related food deliveries. Next, we tried to set up the predictive modeling of chicken delivery order with machine learning method. We used Youtube Mukbang comments data as well as weather related data as main independent variables. The dependent variable used in this study is the number of delivery order of fried chicken. The period of data used in this study is from June 3, 2015 to September 30, 2019, and a total of 1,580 data were used. For the predictive modeling, we used machine learning methods such as linear regression, ridge, lasso, random forest, and gradient boost. We found that the sentiment of Youtube Mukbang and comments have impacts on the number of delivery orders. The prediction model with Mukban data we set up in this study had better performances than the existing models without Mukbang data. We also tried to suggest managerial implications to the food delivery service industry.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.20 no.3
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• pp.22-29
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• 2016

Organization characteristics and safety culture contains a wide variety of factors. It should be accessed in a variety of ways in order to improve such a safety culture. Thru by analyzing the safety culture factor of combined-cycle-power plants, it was found to be a positive role in the improvement and enhancement for the improving of safety training, communication and training participation level by structural equation modeling analysis as the management's interest is increased. As the safety training is emphasized, it would be help to improve work participation.

• The Journal of Bigdata
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• v.2 no.1
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• pp.41-48
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• 2017

Recently, the popularity of the recommendation system and the evaluation of the performance of the algorithm of the recommendation system have become important. In this study, we used modeling and RMSE to verify the effectiveness of various algorithms in movie data. The data of this study is based on user-based collaborative filtering using Pearson correlation coefficient, item-based collaborative filtering using cosine correlation coefficient, and item-based collaborative filtering model using singular value decomposition. As a result of evaluating the scores with three recommendation models, we found that item-based collaborative filtering accuracy is much higher than user-based collaborative filtering, and it is found that matrix recommendation is better when using matrix decomposition.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 2004.10a
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• pp.95-99
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• 2004

The developing Smart UAV in KARI supposes high speed flight as like a conventional plane, as well as vertical takeoff and landing as like a helicopter. Therefore, the air intake system should be designed to provide the sufficient air flow to the engine and the maximum possible total pressure recovery at the engine intake screen over a wide range of flight conditions. For this purpose, we designed the intake system using a pilot type intake model and plenum chamber In this paper, we designed the intake model and analyzed the performance of designed intake system using the general-purpose commercial CFD code, CFD-ACE+ For 3-D calculation, we generated mesh using the unstructured gird and used $\kappa-\epsilon$ turbulence model. The analysis results of the total pressure variation and the velocity distribution was illustrated in this paper. The pressure recovery and distortion coefficient at a plane coincident with the compressor inlet were calculated and streamline variation through the intake system was investigated at the worst condition as well as the standard flight condition.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.129-131
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• 2021

본 논문에서는 심층 특징 앙상블을 사용하여 목조 문화재의 변위 현상 중 하나인 배부름 현상을 감지할 수 있는 모델을 제안한다. 우선 총 4개의 서로 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 4개의 서로 다른 심층 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한다. 그 이후 합쳐진 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위가 존재하는지 아닌지에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 심층 특징 앙상블 기법을 사용한 모델이 앙상블 기법을 사용하지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로 부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 배부름 현상에 대한 변위 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.

• 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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• 2021.07a
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• pp.137-139
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• 2021

본 논문에서는 목조 문화재 영상에서의 변위를 효율적으로 감지하기 위한 객체 중심 증강 기법을 사용한 모델을 제안한다. 우선 객체 중심 증강 기법을 적용하여 변위 객체들이 이미지 공간상의 어느 곳이든 위치할 수 있게끔 데이터를 구성한 이후 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 이미지에 대한 심층 특징 벡터를 추출한다. 그 이후 심층 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위가 존재하는지 아닌지에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 객체 중심 증강 기법을 사용한 모델이 객체 중심 증강 기법을 사용하지 않은 모델보다 목조 문화재에서 변위 영역을 더 잘 감지함을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 변위 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.562-564
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• 2022

조호환경이란 환자의 지속적인 추적 및 관찰이 필요한 환경으로써, 병원 입원실, 요양원 등을 의미한다. 조호환경 내 환자의 이상 증세가 발생하는 시간 및 이상 증세의 종류는 예측할 수 없기에 인력을 통한 상시 관리는 필수적이다. 또한, 환자의 이상 증세 발견 시간은 발병 시점부터의 소요 시간이 생사와 즉결되기에 빠른 발견이 매우 중요하다. 하지만, 인력을 통한 상시 관리는 많은 경제적 비용을 수반하기에 독거 노인, 빈민층 등 요양 비용을 충당하지 못하는 환자들이 수혜받는 것은 어려우며, 인력을 통해 이루어지기 때문에 이상 증세 발병 즉시 발견에 한계를 가진다. 즉, 기존까지 조호환경 내 환자 관리 방식은 경제적 비용과 이상 증세 발병 즉시 발견에 한계를 가진다는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문은 YOLO 모델의 조호환경 내 환자 탐지 성능 비교 및 바운딩 박스 앙상블 기법을 제안한다. 이를 통해, 딥러닝 모델을 통한 환자 상시 관리가 이루어지기에 높은 경제적 비용문제를 해소할 수 있다. 또한, YOLO 모델 바운딩 박스 앙상블 기법 WBF를 통해 폐색이 짙은 조호환경 영상 데이터 내에 객체 탐지 영역 정확도 향상 방법을 연구하였다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1993.07a
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• pp.235-247
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• 1993

이십일세기상해항공운수발전전략연구, 시이 $\ll$진흥상해, 개발포동, 복무전국, 면향세계$\gg$ 적방침작위지도, 병통과이상해포동개방개\ulcorner\ulcorner\ulcorner장강삼각주지구내지정개장강류역경제발전, 축보사상해발전성위\ulcorner\ulcorner지 구경제, 김융, 무역중심지일작위목표개전전략연구. 상해재아국두\ulcorner\ulcorner의현대화건설진정중점유겁기중요적지위, 저장성위태평양서안최인적 제무역중심지일, 목전, 상해항공운수적현상여기재국민경제중적전략지 위급여세계경제발달국가급지구례여뉴약, 륜돈, 파려, 지가가, 동경, 향항, 신가파등국제대성시상비차거태대, 안통계수거상해1990년항공운수탄토량약시미국뉴약1986년적1.5%, 시향항적10%좌우, 가견상해민\ulcorner\ulcorner수적 발전속도이경한제료상해경제적등비, 한제료포동개방개발급여국내 외정치경제화문화적교류, 위료사상해항공운수여상해적국민경제급사사회 발전상괄응, 대력발전항공운수기박재미첩. 수착상해경제발전, 능원, 원재료적증가, 외향형경제발전급금후궤십년상해인민수입증가화경제결 구조정.고정첨기출적발전급국제교왕적증가. 예측이십일세기상해여객 운수량급화운량장성배증가, 소이탐색일개여상해경제발전전략목표상괄 응적현대화항공교통운수체계, 발혼항공운수특유적우핵시십분필요적. 본연구보고종이하오개방면대상해이십일세기항공운수발전전략진행천술. 일, 개술발전상해항공운수적필요성급긴박성. 이, 상해민용항공운수현상대상해지구주요승운인동방항공공사항선 망, 운력, 기대, 기장현상작료분석,설명상해민항유우운력불족, 기출 장비체후, 자김결, 불능만족상해경제등비발전적수요. 공중교통관제, 통신도항, 기무유수, 항유공응등방면야도불동정도지한 제료항공운수적발전, 필수인기겁대적중시. 삼, 상해항공운수적예측화전망, 통과자료연구급수거분석, 리용수 학모형대이십일세기상해항공운량진행예측, 제출발전상해항공운수적전 략목표급발전중점. 예측2020년 상해항공항총객운탄토량4300만인/년, 화운량달120만돈; 2050년객운량장달18150만인차/년, 화운량518만돈. 사, 발전상해민항기출경제정책, 제출위료$\ll$진흥상해, 개발포동, 복무전국, 면향세계$\gg$ 화도이십일세기중기국민경제달도중등발달국가수 평굉관전략목표적실현, 제료필수재지도사상상파교통운수진정방도전략 산업지위, 환응재관리체제상채취과단유효적개혁조시, 재기출경제정책 상급여대력부지. 오, 전략목표, 위파상해건설성위태평양서안최대적경제, 김융, 무역적중심, 요구상해항공항성위화동지구통향세계각지항선망출발참, 구성대외개방선면축심, 실현국제항선적함접화국내항반적전항, 형성다축심복사식항선망; 가강기장건설, 개피포동제이국제기장건설, 괄응포동개발경제발전적수요.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.25 no.6
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• pp.1361-1376
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• 2015

Recently, the size of the mobile game market and the number of mobile game users are growing. Also, as the mobile game's life cycle is increasing at the same time, auto program issue reappears which has been appeared in PC online games. Gamers usually tend to ignore warning messages from antivirus programs and even worse they delete antivirus program to execute auto programs. Therefore, mobile game users are easily compromised if the auto program performs malicious behaviors not only for the original features. In this paper, we analyze whether seven auto programs of "clash of clans" which has a lot more users for a long time perform malicious behaviors or not. We forecast the possible security threats in near future and proposed countermeasures based on this analysis. By analyzing auto programs of highly popular mobile game of today, we can acquire the knowledge on auto program's recent trend such as their development platform, operating mode, etc. This analysis will help security analysts predict auto program's evolving trends and block potential threats in advance.