• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.565-566
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• 2024

본 연구는 서울시의 우울증 진단 경험률 통계 데이터를 분석하여 지역별 우울증 발생 패턴과 인구 통계적 특성을 파악하고자 하였습니다. 결측치 처리와 이상치 조정을 통한 데이터 전처리 후, 연령대와 성별, 교육 수준 등 다양한 변수에 따른 우울증 진단률의 분포를 탐색적 데이터 분석을 통해 시각화하였습니다. 특히 여성과 고령 인구에서 높은 우울증 경험률을 관찰하였으며, 이를 통해 맞춤형 정신건강 개선 방안을 제시하고자 하였습니다. 본 연구는 정책 입안자와 보건 전문가들에게 유용한 인사이트를 제공하고, 효과적인 우울증 관리 및 예방 전략 개발에 조금이라도 기여할 것으로 기대됩니다.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.22 no.4
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• pp.458-471
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• 2019

DMSP-OLS nighttime satellite imagery could be used to derive the sum of lights (SOL) and built-up area, and the two indices have been widely employed to make the estimation of socio-economic variables and the dynamics of urban developments. Considering it, this research investigated the spatiotemporal patterns of economic growth and urbanized area in Jilin Province, China, using DMSP-OLS data for a time span between 1992 and 2012. This study found the SOLs of both the province and most cities to tend to grow during the period. While SOL-weighted centroids' means moved towards northwestern direction, urban-area centroids' means followed the trend of south-eastern migration. These directional patterns could be associated with the Northeast Revitalization Plan of Chinese governments. Nonetheless, a future study will need to consider SNPP VIIRS DNB imagery in order to overcome temporal limitation of DMSP-OLS data. In addition, it is also necessary to estimate socio-economic indices, e.g., growth regional domestic product, using a regression model developed with correlation relationship between economic statistics ad SOL.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.17D no.1
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• pp.1-8
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• 2010

Association rule mining techniques enable us to acquire knowledge concerning sales patterns among individual items from voluminous transactional data. Certainly, one of the major purposes of association rule mining is utilizing the acquired knowledge to provide marketing strategies such as catalogue design, cross-selling and shop allocation. However, this requires too much time and high cost to only extract the actionable and profitable knowledge from tremendous numbers of discovered patterns. In currently available literature, a number of interest measures have been devised to accelerate and systematize the process of pattern evaluation. Unfortunately, most of such measures, including support and confidence, are prone to yielding impractical results because they are calculated only from the sales frequencies of items. For instance, traditional measures cannot differentiate between the purchases in a small basket and those in a large shopping cart. Therefore, some adjustment should be made to the size of market baskets because there is a strong possibility that mutually irrelevant items could appear together in a large shopping cart. Contrary to the previous approaches, we attempted to consider market basket's size in calculating interest measures. Because the devised measure assigns different weights to individual purchases according to their basket sizes, we expect that the measure can minimize distortion of results caused by accidental patterns. Additionally, we performed intensive computer simulations under various environments, and we performed real case analyses to analyze the correctness and consistency of the devised measure.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.10a
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• pp.727-730
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• 2001

멀티미디어 환경의 급속한 발전에 의해 영상처리 기술은 인간의 인체와 관련하여 얼굴인식, 제스처 인식에 관한 응용과 더불어 스포츠 관련분야로 깊숙히 정착하고 있다. 그러나 입력영상으로부터 움직이고 있는 선수들의 동작을 추출 및 추적하는 일은 컴퓨터비전 연구의 난 문제 중의 하나로 알려져 있다. 이러한 축구경기의 TV 중계에 있어서 하이라이트 장면의 자동추출(자동색인)은 그 경기의 가장 집약적인 표현이며, 축구경기 전체를 한 눈에 파악할 수 있도록 해주는 요약(summary)이자 intensive actions이고 경기의 진수이다. 따라서 축구경기와 같이 비교적 기 시간(대체로 1시간 30분) 동안 다수의 선수(양 팀 합해서 22명)들이 서로 복잡하게 뒤얽히면서 진행하는 경기의 하이라이트 장면을 효과적으로 포착하여 표현해 줄 수 있다면 TV를 통해서 경기를 관람하는 시청자들에게는 경기의 진행상황을 한 눈에 효과적으로 파악할 수 있게 해주어 흥미진진한 경기관람을 할 수 있게 해주고, 경기의 진행자들(감독, 코치, 선수 등)에게는 고차원적이고 과학적인 정보를 효과적으로 제공함으로써 한층 진보된 경기기법을 개발하고 과학적인 경기전략을 세울 수 있게 해준다. 본 논문은 이상과 같이 팀 스포츠(Team Spots)의 일종인 축구경기 하이라이트 장면의 자동색인을 위해 뉴럴네트워크 기법을 이용하여 그룹 포메이션(Group Formation) 중의 공격패턴 자동분류 기법을 개발하고 이를 검증하였다. 본 연구에서는 축구경기장 내의 빈번하게 변화하는 장면들을 자동으로 분할하여 대표 프레임을 선정하고, 대표 프레임 상에서 선수들의 위치정보와 공의 위치정보 등을 기초로 하여 경기 중에 이루어지는 선수들의 그룹 포메이션을 추적하여 그룹행동(group behavior)을 분석하고, 뉴럴네트워크의 BP(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 축구경기 공격패턴을 자동으로 인식 및 분류함으로써 축구경기 하이라이트 장면의 자동추출을 위한 기반을 마련하였다. 본 연구의 실험에는 '98 프랑스 월드컵 축구경기의 다양한 공격패턴에 대한 비디오 영상에서 각각 좌측공격 60개, 우측공격 74개, 중앙공격 72개, 코너킥 39개, 프리킥 52개의 총 297개의 데이터를 추출하여 사용하였다. 실험과는 좌측공격 91.7%, 우측공격 100%, 중앙공격 87.5%, 코너킥 97.4%, 프리킥 75%로서 매우 양호한 인식율을 보였다.

• Knowledge Management Research
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• v.22 no.4
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• pp.119-133
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• 2021

As a large amount of data is produced in each industry, a number of time series pattern prediction studies are being conducted to make quick business decisions. However, there is a limit to predicting specific patterns in nonlinear time series data due to the uncertainty inherent in the data, and there are difficulties in making strategic decisions in corporate management. In addition, in recent decades, various studies have been conducted on data such as demand/supply and financial markets that are suitable for industrial purposes to predict time series data of irregular random walk models, but predict specific rules and achieve sustainable corporate objectives There are difficulties. In this study, the prediction results were compared and analyzed using the Chaos analysis method for roulette data and financial market data, and meaningful results were derived. And, this study confirmed that chaos analysis is useful for finding a new method in analyzing time series data. By comparing and analyzing the characteristics of roulette games with the time series of Korean stock index future, it was derived that predictive power can be improved if the trend is confirmed, and it is meaningful in determining whether nonlinear time series data with high uncertainty have a specific pattern.

• Journal of Gifted/Talented Education
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• v.27 no.1
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• pp.59-80
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• 2017

In this study, we investigate social preference of gifted students by analyzing their behaviors in social dilemma situations. We conducted an experimental study using ultimatum games and public goods games with 132 academically gifted middle school students who attended the Ewha-Seodaemun Center for gifted education from 2012 to 2016. We also experimented the same games with 87 regular students for comparative analysis. The result of ultimatum game experiment shows that there is no statistical difference in the proposed share of both groups. Their proposed share ranges from 37% to 38% as expected in other similar studies. However, the rejection rate of the respondents to the proposals with small share are significantly higher among gifted students than among their regular counterparts. This result implies that the gifted students show stronger negative reciprocity, meaning that they tend to punish selfish behaviors even when it takes some costs. In finitely repeated public goods game experiments, the results show that both groups' contribution rates decrease toward the end of the experiments. However, the gifted students show strategic cooperation by attempting to increase the other members' contribution rate within an experimental group. This implies that gifted students tend to care more about how to increase their own expected rewards by reciprocating other students' behaviors.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2005.09a
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• pp.231-244
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• 2005

이 연구는 고등학교 지구과학 탐구활동에서 소그룹활동을 학생들의 대화를 중심으로 분석하고, 반성적 탐구활동이 교육과정별로 어떤 차이를 보이고 소그룹내의 상호작용특성에 따라 반성적 탐구양식의 차이가 어떠한지 알아보는 것이다. 그럼으로써 학생들이 어떤 반성적 탐구양식을 보이며 어떻게 발달시키는지에 관한 이해를 제공하고, 수업속의 맥락은 이러한 반성적 탐구학습을 증진시키고 억압하기위해서 어떻게 상호작용 하는지를 알아보고자 하였다. 이에 대한 연구문제로 소그룹을 이용한 탐구활동 수업과 반성적 탐구활동수업 중 반성적 에피소드의 차이가 있는가, 소그룹내의 그룹상호작용의 특징에 따른 반성적 탐구유형의 차이는 있는가를 설정하였다. 이를 위해 고등학교 1학년 2개 학급을 선정 기존의 우리나라 교육과정에 의거한 탐구활동수업 4차시, 반성적 탐구교육과정 수업 4차시를 각각 실시하고 수업을 녹화 전사해서 언어행동 분석틀과 반성적 탐구의 3가지 맥락을 통해 분석하였다. 연구 결과 두 교육과정 모두 도입에서 두 교육과정 모두 A-AD맥락의 반성적 탐구가 전형적으로 자주 나타나며, 반성적 탐구 교육과정수업에서는 AD-SR가 주로 나오는 것으로 보아 과제활동초기에 역할 분담과 과제 활동의 전략을 세우며, 전략을 세울 때 영역개념을 이용하는 것을 안수 있었다. 우리나라 교육과정 수업에서는 반성적 탐구진술이 간단하고 계획과정이 짧으며, 주로 과제 맥락 내에서 반성적 탐구를 하는 것으로 나타났다. 전개부분에서는 두 교육과정모두 DI-DP, DI-A맥락의 반성적 탐구가 나타나 자료 항목과 자료 패턴 그리고 인공물과 관련시키는 반성적 탐구가 공통적으로 나타나며 반성적 교육과정수업에서는 대체로 자료 맥락의 영역개념과 과제 맥락을 연결시키는 반성적 탐구가 잘 나타나고 있다. 반면 우리나라 교육과정에서 주로 과제 맥락 내에서 반성적 탐구가 나타났다. 정리단계에서는 반성적 교육과정 수업에서는 DC-DP가 주로 나타났으며 우리나라 교육과정수업에서는 DC-DP DP-AD맥락의 반성적 탐구가 나타났다. 정리활동에서 우리나라 교육과정은 반성적 교육과정보다 자료 맥락의 영역개념을 더 자주 이용하고 다양한 맥락의 반성적 탐구가 나오고 있으며, 이는 우리나라 교육과정의 학습지의 활동이나 문제는 학생들에게 익숙하고, 자료 패턴을 가지고 행동결정으로 연결짓는 활동이 명확히 제시되었기 때문이라고 판단된다. 두 그룹의 상호작용 특징에 따른 반성적 탐구의 성향의 차이는 도입단계에서 그룹의 특징과 상관없이 A-AD, AD-SR맥락의 반성적 탐구가 나왔으며 전개와 정리단계에서는 N그룹에서는 DP와 관련된 의미 있는 반성적 탐구가 나오는 반면 M그룹에서는 이러한 맥락의 반성적 탐구는 아주 드물게 나타나며, GN과 관련된 행동결정이 자주 보이고 있었다. 정리활동시 주로 하는 기록 활동에서 N그룹에서는 다양한 맥락에서 반성적 탐구를 하고 있는 것에 비해 비교 그룹에서는 서로 견제하고 확인하는 상호작용의 특징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.5
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• pp.448-464
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• 2007

Location-Based Services (LBSs) provide results to queries according to the location of the client issuing the query. In LBS, techniques such as caching and prefetching are effective approaches to reducing the data transmission from a server and query response time. However, they can lead to cache inefficiency and network overload due to the client's mobility and query pattern. To solve these drawbacks, we propose a semantic prefetching (SP) scheme using prefetching segment concept and improved cache replacement policies. When a mobile client enters a new service area, called semantic prefetching area, proposed scheme fetches the necessary semantic information from the server in advance. The mobile client maintains the information in its own cache for query processing of location-dependent data (LDD) in mobile computing environment. The performance of the proposed scheme is investigated in relation to various environmental variables, such as the mobility and query pattern of user, the distributions of LDDs and applied cache replacement strategies. Simulation results show that the proposed scheme is more efficient than the well-known existing scheme for range query and nearest neighbor query. In addition, applying the two queries dynamically to query processing improves the performance of the proposed scheme.

• KSBB Journal
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• v.22 no.6
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• pp.371-377
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• 2007

Polyhydroxyalkanoates (PHAs) are a family of microbial polyesters that can be produced by fermentation from renewable resources. PHAs can be used as completely biodegradable plastics or elastomers. In this paper, novel applications of PHAs in biosensor are described. A general platform technology was developed by using the substrate binding domain (SBD) of PHA depolymerase as a fusion partner to immobilize proteins of interest on PHA surface. It could be shown that the proteins fused to the SBD of PHA depolymerase could be specifically immobilized onto PHA film, PHA microbead, and microcontact printed PHA surface. We review the results obtained for monitoring the specific interaction between the SBO and PHA by using enhanced green fluorescent protein, red fluorescent protein, single chain antibody against hepatitis B virus preS2 surface protein and severe acute respiratory syndrome coronavirus surface antigen as model proteins. Thus, this system can be efficiently used for studying protein-protein and possibly protein-biomolecule interactions for various biotechnological applications.

• Journal of the Korean Regional Science Association
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• v.38 no.4
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• pp.59-74
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• 2022

We aim to explore how the COVID-19 affects commercial sales of traditional market in Seoul. We obtain data for commercial sales and several spatial variables that are related to commercial sales from the Seoul Open Data Plaza. In order to estimate the effect of COVID-19 occurrence on commercial sales, we employ fixed-effect panel data analysis models. Unlike our expectation, the empirical results show that the effect of the COVID-19 on commercial sales of traditional market is not significant. However, we found that the effects are significant in some types of businesses when we did the same analyses with subsamples. For example, service sectors are mostly negatively affected by COVID-19, and retail sectors are also second mostly affected by COVID-19. However, there is no significant relationship between COVID-19 and restaurant sectors. In addition, these effects vary by size of traditional market. Our results suggest that government should have a plan to help small businesses in traditional market because they do not have sufficient abilities to adjust to the unexpected economic shock, like COVID-19. Findings also suggest that strategies for helping them should be differentiated by business type and market size.