Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.137-143
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1999
전문가시스템은 지식베이스를 이용하여 지식을 추론하는 추론엔진과 해당분야의 전문지식이 쌓여있는 지식베이스로 구성되어진다. 전문가시스템연구에 있어서 지식베이스에 저장되는 지식획득과정의 규명이 가장 핵심적인 연구분야라고 할 수 있다. 전문지식은 일반적으로 지식공학자들이 전문가로부터 전문지식을 획득하여 구현하는 것이 가장 일반적인 방법으로서 많은 전문가시스템 개발방법 이론들은 지식획득과정에서 지식공학자들의 역할을 필수적인 것으로 이해하고 있다. 그러나 지식획득에 관한 광범위한 해결책은 여전히 제시되고 있지 못하며, 이러한 문제점은 전문가시스템의 상용화에 가장 큰 어려움으로 지적되고 있다. 최근에는 이러한 지식획득병목현상을 해결하기 위하여 상황인식론과 같은 지식에 대한 새로운 해석을 기반으로한 지식획득 방법 이론들이 소개되고 있다. Multiple Classification Ripple Down Rules이론은 1995년 소개된 이론으로서 지식의 획득과정을 지식의 유지보수라는 소프트웨어 공학적 개념에서 접근하고 있다. 지식의 획득과정에서 완전무결한 지식의 모델 찾기를 지양하고 지식이란 단계적 확장개념에서 진화한다고 이해한다. 즉 지식베이스의 구축 단계를 개발과 완료가 불가능하다는 관점에서 지식베이스는 끊임없이 유지보수가 필요한 대상으로 이해하고 이러한 유지보수를 가능하게 하는 방법론을 제시한다 MCRDR에서 가장 핵심적인 부분은 지식공학자의 역할을 최소화하고 시스템 내부에서 지식의 관리와 획득을 수행하여 전문가로 하여금 직접적인 지식 입력이 가능하도록 하는 부분이다. MCRDR이론의 경우 여러가지 연구실험을 통하여 실용성이 입증되었고 의료분야에서 상용화 시스템 개발 툴로서 사용되어져 왔다. 그러나 MCRDR이론이 적용된 전문가시스템 들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.
Park, So Hyun;Ihm, Sun Young;Park, Eun Young;Son, Jong Seo;Park, Young Ho
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.9
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pp.403-408
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2015
Kinect sensors have the ability to recognize the behavior and voice of the user. Due to its low-cost and high accessibility, Kinect sensors have been used in various fields, including healthcare, education and so on. In this paper, we propose to use Kinect in piano education. Specifically, the proposed method first recognizes the coordinate values of user's posture, compares them with coordinate values of teacher's posture and provide real-time feedbacks to the user. This enables user to keep the correct posture even when he is learning piano without a teacher. However, since the piano education is a long process, it is difficult to achieve the correct posture as a teacher immediately. Thus, we propose a user-oriented method to measure the error tolerance rate. The proposed method is the first feedback based piano education system that uses Kinect sensors.
There is a growing perception that HR management that streamlines corporate resources is necessary to retain competitive advantage. In this study, data-based HR management is focused on the perception of HR job experts and data-based HR management execution and utilization prospects at corporate sites. The subjects of the study were three HR planning/management job experts of three firms specializing in IT services in Pangyo, and focused on identifying data-based HR management execution, measurement, analysis tools, and utilization level. As a research method, open coding, axis coding, selective coding procedure based on evidence theory was presented. As a result of in-depth interviews, corporate HR management measurement indicators were divided into three areas: employee, productivity, and culture. Through this study, it was possible to find the significance of perception of the company site as to what measurement tools and mechanisms the company implemented and measured the effectiveness and efficiency of HR management.
우리 춤은 우리 고유의 정서를 담고 있는 종합예술이므로 우리 춤을 분석하고 이해하는 것은 큰 의미가 있다. 본 논문에서는 기존의 춤 동작의 정량적인 분석을 통한 감정인식 기술을 이용하여 우리 춤에 내포된 감정 패턴의 변화를 살펴본다. 먼저 한국 전통춤으로부터 무용전문가들의 정성적 분석에 기반하여 추출된 우리 춤사위를 정해진 각 감정별로 재구성하여 창작하고 창작된 우리 춤을 무용전문가가 시연한다. 이를 카메라를 이용하여 획득하고, 영상처리를 통해서 시연자의 실루엣을 뽑아낸 후, 정량적 특징량들을 추출한다. 이어 신경회로망을 이용하여 각 감정별 춤사위를 학습 시킨 후, 임의의 춤사위에 내포된 감정을 인식 한다. 본 논문에서는 정면, 좌, 우 세 시점에서 획득된 다시점 영상을 이용하여 학습시킴으로써 보다 안정적으로 동작하는 인식 시스템을 제안한다. 그리고, 시스템에 의해 인식된 감정 패턴과 변화의 정성적 의미를 이해하기 위해 무용전문가들에 의해 정립된 정성적 분석 결과와 비교, 분석한다. 이는 정성적인 분석에만 국한되던 우리 춤의 특성에 대한 이해를 객관적이고 정량화된 분석을 통한 이해의 차원으로 확장시키는 것으로, 우리 춤의 특성을 새롭게 정의하는 계기를 마련할 수 있다. 다양한 장르의 한국 전통춤 가운데 우리 춤을 대표할 수 있는 춤사위를 선정하고, 정성적/정량적으로 분석함으로써 우리 춤의 특성을 이해하기 위한 체계적인 틀을 제공하고자 한다.
Healthcare is on the verge of a paradigm shift towards an emphasis on wellbeing, integrative health, and prevention of disease, while the traditional medical model focuses solely on end-point treatment. The development of digital technologies has played a major role in this change as digital technology and health have converged. Therefore, many developed countries promote the digital healthcare industry as a new economic growth engine, and Korea is no exception. To promote the digital healthcare industry, the Korean government provides institutional support by improving the legal and regulatory system for medical devices and health data. However, Korea still has an underdeveloped legal and regulatory framework for digital healthcare compared with other countries. In this study, we review the relevant regulatory systems in the United States, United Kingdom, Germany, and Japan. We then explore newspaper articles and conduct expert interviews to analyze the regulatory situation in Korea and the problems the digital healthcare industry faces. In conclusion, we discuss a regulatory reform plan for development of the digital healthcare industry in Korea.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.19
no.4
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pp.567-579
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2013
The purpose of this paper is illuminating positively the perception and compliance rate of local food principles in Korea. The results are as follows. First, in terms of the perception rate, social trust and local production/consumption are the most important components rather than eco-friendliness. This means the importance of both spatial and social aspects of local food concept. Second, in terms of the compliance rate, social trust and shortened food chain are well complied, rather than eco-friendliness and shortened food miles. Third, in terms of the difference between perception and compliance rate, the social aspects such as eco-friendliness, social trust, and shortened food chain has shown relatively smaller difference than the spatial aspects such as shortened food miles and local production/consumption.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.137-143
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1999
전문가시스템은 지식베이스를 이용하여 지식을 추론하는 추론엔진과 해당분야의 전문지식이 쌓여있는 지식베이스로 구성되어진다. 전문가시스템연구에 있어서 지식베이스에 저장되는 지식획득과 정의 규명이 가장 핵심적인 연구분야하고 할 수 있다. 전문지식은 일반적으로 지식공학자들이 전문가로부터 전문지식을 획득하여 구현하는 것이 가장 일반적인 방법으로서 많은 전문가시스템 개발방법 이론들은 지식획득과정에서 지식공학자들의 역할을 필수적인 것으로 이해하고 있다. 그러나 지식획득에 관한 광범위한 해결책은 여전히 제시되고 있지 못하며, 이러한 문제점은 전문가 시스템의 상용화에 가장 큰 어려움으로 지적되고 있다. 최근에는 이러한 지식획득병목현상을 해결하기 위하여 상황인식론과 같은 지식에 대한 새로운 해석을 기반으로한 지식획득 방법 이론들이 소개되고 있다. Multiple Classification Ripple Down Rules 이론은 1995년 소개된 이론으로서 지식의 획득과정을 지식의 유지보수라는 소프트웨어 공학적 개념에서 접근하고 있다. 지식의 획득과정에서 완전무결한 지식의 모델 찾기를 지양하고 지식이란 단계적 확장개념에서 진화한다고 이해한다. 즉 지식베이스의 구축 단계를 개발과 완료가 불가능하다는 관점에서 지식베이스 끊임없이 유지보수가 필요한 대상으로 이해하고 이러한 유지보수를 가능하게 하는 방법론을 제시한다. MCRDR에서 가장 핵심적인 부분은 지식공학자의 역할을 최소화하고 시스템 내부에서 지식의 관리와 획득을 수행하여 연구실험을 통하여 실용성이 입증되었고 의료분야에서 상용화 시스템 개발 툴로서 사용되어져 왔다. 그러나 MCRDR 이론이 적용된 전문가시스템들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR 이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.10a
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pp.99-107
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1999
인공지능(Artificial Intelligence : AI)이란 인간이 가지고 있는 지각, 인식, 이해, 기억, 판단, 학습, 사고, 발견, 창조 등과 같은 지적인 능력을 기계에 실현하고자 하는 분야이다. 즉 기계에 인간이 가진 지능을 복제하여 우리 인간이 소유하고 있는 추론과 학습 메커니즘 등을 이용하여 신속한 계산을 수행할 수 있도록 컴퓨터의 실제 능력을 향상시키는 것이다. 인공지능 분야는 다양한 분야에 응용되어 왔으며 수많은 기술들이 개발되었다. 석유 분야도 예외는 아니며 석유 지질, 탐사, 매장량 평가, 시추, 생산, 수송, 정제 등 다양한 분야에 걸쳐서 인공지능 분야가 활용되어 많은 문제 해결에 적용되고 있다. 이와 같은 취지에서 본 논문에서는 우선 석유 분야별로 활용되고 있는 인공 지능 분야들을 정리하고 그 후 인공지능 분야별로 실제 해결하고 있는 석유 분야의 문제들을 다시 한번 정리하였다. 그 후 특히 석유 분야가 있어서 실제 개발되어 사용중인 전문가 시스템들을 정리하였다. 마지막으로 향후 석유 분야의 전문가 시스템 발전 방향을 간략히 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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