• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.183-192
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• 2006

간세포암은 우리나라에서 전체 암사망자 중 17.2%로 3번째의 흔한 사망원인이며, 간암에 의한 사망률은 인구 10만 명당 약 21명에 이른다. 본 논문에서는 간 내부에서 발생하는 간세포암을 CT 영상에서 자동으로 추출하는 방법을 제안하여 간세포암의 보조진단으로서의 유용성에 대해 알아보고자 한다. 간 내부의 종양을 추출하기 위해 흉부의 윗부분에서 시작하여 2.5mm의 간격으로 약 45-50장 정도를 촬영한 CT 영상들을 대상으로 먼저 간 영역을 추출한다. 간 영역 추출은 먼저 관심이 없는 외부 영역을 갈비뼈를 중심으로 제거한 후 영상의 밝기 정보를 이용하여 각 기관의 영역을 분할 한다. 분할된 영역들은 위 아래로 인접한 영상에서의 분할 영역들과 밝기 값을 비교하여 적절하게 병합하는 3차원적 접근방법을 사용한다. 간 영역은 여러개의 영역들 중에서 간 영역의 구조 및 위치 등의 정보를 활용하여 추출한다. 추출된 간 영역에서 종양 판별과 추출을 위해 종양이 가지는 특징을 분석하여 종양을 추출한다. 전형적인 간세포암은 과혈관성 종양이므로 조영증강 CT 영상에서 주위보다 밝은 색으로 나타나며, 팽창 형성장을 보일 경우에는 구형으로 나타나는 특징이 있다. 이에, 주위 보다 밝은 색을 가지고 둥근형태를 가지는 영역을 종양의 후보영역으로 선정한 후, 그 영상의 위와 아래로 연결되는 영상에서도 같은 위치에서 같은 특징을 보이는 영역이 있으면 간 내부의 종양으로 판별하여 추출한다. 제안된 간 영역 및 간 종양 추출 방법의 정확성을 판별하기 위하여 CT 영상을 대상으로 실험하여 영상의학 전문의가 판단한 결과와 비교하였다. 간 영역 추출은 정확히 모두 추출되었으며, 간 종양 추출 및 판별은 전문의의 보조 진단도구로 활용할 수 있는 가능성이 매우 높다는 것을 확인할 수 있었다.emantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다. 도움을 받을 수 있게 되었다.을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따른 폐환기능의 차이를 보면, 실험군의 술 후 노력성 폐활량이 48시간에 남자($1.78{\pm}0.61L$)가 여자(

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.178-193
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• 2006

기업들이 고객에 대해 관심을 가지는 이유는 고객관계관리(CRM: customer relationship management)의 중요성이 그 어느 때 보다도 강조되고 있기 때문이며, 또한 강력한 고객관계가 기업의 경쟁우위를 위한 주요 수단이 되고 있음을 지각하고 있기 때문이다. 특히 인터넷 쇼핑몰에 대한 고객의 충성행위는 인터넷 쇼핑몰이 제공하는 다양한 상품 및 서비스와 더불어 성공적인 고객관계를 위해서는 매우 중요하다. 또한 인터넷 쇼핑몰의 입장에서는 여러 가지 다양한 서비스를 인터넷 쇼핑몰 이용 고객에게 제공함으로써 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 고객들에 대한 신뢰와 몰입을 증가시킴으로써 인터넷 쇼핑몰 이용 고객들로 하여금 인터넷 쇼핑몰에 대해 높은 충성도를 가지게 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 인터넷 쇼핑몰 이용 고객에 대한 고객충성행위를 신뢰형성요인, 몰입형성요인, 신뢰, 몰입이라는 측면에서 설명하고자 하였다. 즉, 인터넷 쇼핑몰의 신뢰형성요인(능력, 호의성, 무결성)이 신뢰에 영향을 미치고, 몰입형성요인(촉진정보, 상호작용성, 쇼핑몰디자인)이 몰입에 영향을 미친다. 그리고 신뢰는 몰입과 고객충성행위에, 몰입은 고객충성행위에 영향을 미칠 수 있음을 제안하고 이를 인터넷 쇼핑몰 이용 경험이 있는 고객들을 대상으로 실증적으로 분석하였다. 실증분석 결과에 따르면 제안모델은 수용가능한 모델적합도를 보여 주었으며, 또한 본 연구에서 제시한 9개의 가설 모두가 통계적으로 유의한 결과를 보여주었다. 특히 신뢰는 신뢰형성요인(능력, 호의성, 무결성)과 고객충성행위사이에 매개변수의 역할을 수행하고있으며, 몰입은 몰입형성요인(촉진정보, 상호작용성, 쇼핑몰디자인)과 고객충성행위사이 그리고 신뢰와 고객충성행위사이에 매개변수의 역할을 수행하는 것으로 나타났다.동지역의 고기후를 해석함으로써 고기후적 및 고생태학적 의미를 연구해 보고자 하였다.에서는 시스템 등급에 영향을 준다. 향후에는 더욱 더 다양한 상호의존 모델들이 정량화될 필요성이 있다고 본다. 진행하였다. 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다. 도움을 받을 수 있게 되었다.을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따른 폐환기능의 차이를 보면, 실험군의 술 후 노력성 폐활량이 48시간에 남자($1.78{\pm}0.61L$

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.11
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• pp.517-523
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• 2021

The outcome of the consultation is important to both the counselor and the researcher. Analyzing the trends of research on the results of counseling that have been carried out so far will help to comprehensively structure the results of consultations. The purpose of this research is to analyze research trends in Korea, focusing on research related to the outcomes of counseling published in 「Korean Journal of Counseling」 from 2011 to 2021, which is one of the well-known academic journals in the field of counseling in Korea. This is to explore the direction of future research by navigating the knowledge structure of research. There were 197 studies used for analysis, and the final 339 keyword were extracted during the node extraction process and used for analysis. As a result of extracting potential topics using the LDA algorithm, "Measurement and evaluation of counseling outcomes", "emotions and mediate factors affecting interpersonal relationships", and "career stress and coping strategies" are the main topics. Identifying major topics through trend analysis of counseling performance research contributed to structuring counseling performance. In-depth research on these topics needs to continue thereafter.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.25 no.1
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• pp.179-196
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• 2019

Recently, the "Smart Consumer" has been emerging. He or she is increasingly inclined to search for and purchase products by taking into account personal judgment or expert reviews rather than by relying on information delivered through manufacturers' advertising. This is especially true when purchasing cosmetics. Because cosmetics act directly on the skin, consumers respond seriously to dangerous chemical elements they contain or to skin problems they may cause. Above all, cosmetics should fit well with the purchaser's skin type. In addition, changes in global cosmetics consumer trends make it necessary to study this field. The desire to find one's own individualized cosmetics is being revealed to consumers around the world and is known as "Finding the Holy Grail." Many consumers show a deep interest in customized cosmetics with the cultural boom known as "K-Beauty" (an aspect of "Han-Ryu"), the growth of personal grooming, and the emergence of "self-culture" that includes "self-beauty" and "self-interior." These trends have led to the explosive popularity of cosmetics made in Korea in the Chinese and Southeast Asian markets. In order to meet the customized cosmetics needs of consumers, cosmetics manufacturers and related companies are responding by concentrating on delivering premium services through the convergence of ICT(Information, Communication and Technology). Despite the evolution of companies' responses regarding market trends toward customized cosmetics, there is no "Intelligent Data Platform" that deals holistically with consumers' skin condition experience and thus attaches emotions to products and services. To find the Holy Grail of customized cosmetics, it is important to acquire and analyze consumer data on what they want in order to address their experiences and emotions. The emotions consumers are addressing when purchasing cosmetics varies by their age, sex, skin type, and specific skin issues and influences what price is considered reasonable. Therefore, it is necessary to classify emotions regarding cosmetics by individual consumer. Because of its importance, consumer emotion analysis has been used for both services and products. Given the trends identified above, we judge that consumer emotion analysis can be used in our study. Therefore, we collected and indexed data on consumers' emotions regarding their cosmetics experiences focusing on consumers' language. We crawled the cosmetics emotion data from SNS (blog and Twitter) according to sales ranking ($1^{st}$ to $99^{th}$), focusing on the ample/serum category. A total of 357 emotional adjectives were collected, and we combined and abstracted similar or duplicate emotional adjectives. We conducted a "Consumer Sentiment Journey" workshop to build a "Consumer Sentiment Dictionary," and this resulted in a total of 76 emotional adjectives regarding cosmetics consumer experience. Using these 76 emotional adjectives, we performed clustering with the Self-Organizing Map (SOM) method. As a result of the analysis, we derived eight final clusters of cosmetics consumer sentiments. Using the vector values of each node for each cluster, the characteristics of each cluster were derived based on the top ten most frequently appearing consumer sentiments. Different characteristics were found in consumer sentiments in each cluster. We also developed a cosmetics experience pattern map. The study results confirmed that recommendation and classification systems that consider consumer emotions and sentiments are needed because each consumer differs in what he or she pursues and prefers. Furthermore, this study reaffirms that the application of emotion and sentiment analysis can be extended to various fields other than cosmetics, and it implies that consumer insights can be derived using these methods. They can be used not only to build a specialized sentiment dictionary using scientific processes and "Design Thinking Methodology," but we also expect that these methods can help us to understand consumers' psychological reactions and cognitive behaviors. If this study is further developed, we believe that it will be able to provide solutions based on consumer experience, and therefore that it can be developed as an aspect of marketing intelligence.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.25 no.3
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• pp.161-177
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• 2019

In this paper, we study the performance improvement of the answer extraction in Question-Answering system by using sentence dependency parsing result. The Question-Answering (QA) system consists of query analysis, which is a method of analyzing the user's query, and answer extraction, which is a method to extract appropriate answers in the document. And various studies have been conducted on two methods. In order to improve the performance of answer extraction, it is necessary to accurately reflect the grammatical information of sentences. In Korean, because word order structure is free and omission of sentence components is frequent, dependency parsing is a good way to analyze Korean syntax. Therefore, in this study, we improved the performance of the answer extraction by adding the features generated by dependency parsing analysis to the inputs of the answer extraction model (Bidirectional LSTM-CRF). The process of generating the dependency graph embedding consists of the steps of generating the dependency graph from the dependency parsing result and learning the embedding of the graph. In this study, we compared the performance of the answer extraction model when inputting basic word features generated without the dependency parsing and the performance of the model when inputting the addition of the Eojeol tag feature and dependency graph embedding feature. Since dependency parsing is performed on a basic unit of an Eojeol, which is a component of sentences separated by a space, the tag information of the Eojeol can be obtained as a result of the dependency parsing. The Eojeol tag feature means the tag information of the Eojeol. The process of generating the dependency graph embedding consists of the steps of generating the dependency graph from the dependency parsing result and learning the embedding of the graph. From the dependency parsing result, a graph is generated from the Eojeol to the node, the dependency between the Eojeol to the edge, and the Eojeol tag to the node label. In this process, an undirected graph is generated or a directed graph is generated according to whether or not the dependency relation direction is considered. To obtain the embedding of the graph, we used Graph2Vec, which is a method of finding the embedding of the graph by the subgraphs constituting a graph. We can specify the maximum path length between nodes in the process of finding subgraphs of a graph. If the maximum path length between nodes is 1, graph embedding is generated only by direct dependency between Eojeol, and graph embedding is generated including indirect dependencies as the maximum path length between nodes becomes larger. In the experiment, the maximum path length between nodes is adjusted differently from 1 to 3 depending on whether direction of dependency is considered or not, and the performance of answer extraction is measured. Experimental results show that both Eojeol tag feature and dependency graph embedding feature improve the performance of answer extraction. In particular, considering the direction of the dependency relation and extracting the dependency graph generated with the maximum path length of 1 in the subgraph extraction process in Graph2Vec as the input of the model, the highest answer extraction performance was shown. As a result of these experiments, we concluded that it is better to take into account the direction of dependence and to consider only the direct connection rather than the indirect dependence between the words. The significance of this study is as follows. First, we improved the performance of answer extraction by adding features using dependency parsing results, taking into account the characteristics of Korean, which is free of word order structure and omission of sentence components. Second, we generated feature of dependency parsing result by learning - based graph embedding method without defining the pattern of dependency between Eojeol. Future research directions are as follows. In this study, the features generated as a result of the dependency parsing are applied only to the answer extraction model in order to grasp the meaning. However, in the future, if the performance is confirmed by applying the features to various natural language processing models such as sentiment analysis or name entity recognition, the validity of the features can be verified more accurately.