• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.7
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• pp.859-868
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• 2004

We propose a method of selecting initial training examples for active learning so that it can reach high accuracy faster with fewer further queries. Our method is based on the assumption that an active learner can reach higher performance when given an initial training set consisting of diverse and typical examples rather than similar and special ones. To obtain a good initial training set, we first cluster examples by using k-means clustering algorithm to find groups of similar examples. Then, a representative example, which is the closest example to the cluster's centroid, is selected from each cluster. After these representative examples are labeled by querying to the user for their categories, they can be used as initial training examples. We also suggest a method of using the centroids as initial training examples by labeling them with categories of corresponding representative examples. Experiments with various text data sets have shown that the active learner starting from the initial training set selected by our method reaches higher accuracy faster than that starting from randomly generated initial training set.

• Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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• v.29 no.6
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• pp.1185-1189
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• 2000

본 연구는 입원한 위암환자를 대상으로 영양불량의 정도를 중심으로 영양위험의 정도를 추정하며, 이러한 환자들의 초기 영양상태와 치료결과와의 관련성을 규명하기 위해 시도되었다. 연구대상은 병원에 입원한 209명의 위암환자였다. 영양불량은 표준체중백분율, 혈청알부민, 총임파구(TLC)로 판정하였으며, 치료결과는 합병증유무, 퇴원시 상태, 사망 등 세가지 관점에서 측정하였다. 표준체중백분율, 혈청 알부민, 총임파구수를 기준으로 영양상태를 보았을 때 비위험군은 39.7%였고, 위험군 I은 41.6%, 영양불량이 심한 위험군 II는 18.7%로, 환자의 60.3%가 영양상태가 불량한 것으로 나타나 위암환자 입원초기의 영양불량 정도가 심한 것으로 나타났다. 치료 결괴 퇴원시 상태가 "좋은"이 95.7%, 나쁨이 "4.3%"였으며, 사망환자는 6.8%, 합병증은 20.1%발생하였다. 또한 초기영양상태와 합병증과의 관련성은 높은 변수군 분류의 적절성(p<0.03)을 보여주고 있으며, 초기영양상태와 퇴원시의 치료상태에서도 높은 변수군 분류의 적절성(p<0.001)이 있는 것으로 나타났다. 환자의 초기 영양상태와 사망과의 관련성 검토 결과 초기영양상태가 불량한 경우 사망확률이 높은 것으로 나타나높은 상관성이 있음을 보였다. 이상의 연구결과로 볼 때 위암 환자의 초기 영양상태는 환자의 치료결과와 높은 관련성이 있는 것으로 나타났다.높은 관련성이 있는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.5
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• pp.517-524
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• 2004

The fuzzy set theory has been wide used in clustering of machine learning with data mining since fuzzy theory has been introduced in 1960s. In particular, fuzzy C-means algorithm is a popular fuzzy clustering algorithm up to date. An element is assigned to any cluster with each membership value using fuzzy C-means algorithm. This algorithm is affected from the location of initial cluster center and the proper cluster size like a general clustering algorithm as K-means algorithm. This setting up for initial clustering is subjective. So, we get improper results according to circumstances. In this paper, we propose a cluster merging using enhanced density based fuzzy C-means clustering algorithm for solving this problem. Our algorithm determines initial cluster size and center using the properties of training data. Proposed algorithm uses grid for deciding initial cluster center and size. For experiments, objective machine learning data are used for performance comparison between our algorithm and others.

• Korean Journal of Culture and Social Issue
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• v.24 no.4
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• pp.615-636
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• 2018

The purpose of this study was to investigate mediating the effect of Happiness Enhancing Activities(HEA) on the relationship between Balanced Time Perspective(BTP) and Subjective Well-Being(SWB). For this study, total subjects were 372 which is composed of the early-aged adults 192 and late middle aged adults 180 from Busan and Gyeongsangnam-do in South Korea. They completed the survey which is included Zimbardo Time Perspective Inventory(ZTPI), Korean Version of the Happiness-Enhancing Activities Questionnaire(K-HAQ) and Satisfaction with Life Scale(SWLS), Positive and Negative Affect Scale(PANAS). As a result of bootstrapping, BTP has a positive effect on SWB with the mediating effect of HEA and it comes out in the both subjects, early-aged adults and late middle-aged adults. To be specific, mediating effect of goal-focused activities and activities with family and friends in the relationship on BTP and SWB was significant for the early-aged. However only mediating effect of activities with friends in the relationship on BTP and SWB was significant for the middle-aged. This study is meaningful, it has turned up the effect of BTP on HEA in both subjects, early-aged adults and late middle-aged adults as well as found out the differences between generations of HEA.

• Electric Engineers Magazine
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• v.267 no.11
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• pp.30-34
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• 2004

최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측보전 기술을 중심으로 하는 사고예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경녕적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다.

• Construction Engineering and Management
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• v.17 no.2
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• pp.34-37
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• 2016

• Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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• v.34 no.2
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• pp.57-66
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• 2007

• Proceedings of the KHMA Conference
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• 2013.05a
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• pp.350-350
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• 2013

• Journal of Welding and Joining
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• v.20 no.1
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• pp.10-17
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• 2002

• The Journal of Information Systems
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• v.11 no.1
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• pp.75-103
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• 2002

현대사회는 전통적인 경제체제에서 디지털 경제체제로의 급속한 이전과 더불어 정보기술이 국가발전의 주요 원동력으로 등장하게 되었다. 특히, e-정부의 출현은 기존의 정부서비스에 대한 시공간적 제약을 극복하는 새로운 패러다임으로 간주되고 있다. 본 연구는 e-정부 실현을 위한 대표적인 사례로 KICIT을 중심으로 정보기술의 활용사례와 더불어 EC-Bank를 중심으로 한 지방정부의 사이버 마케팅에 대한 사례연구를 통해 e-정부의 조기 실현을 위한 산업부문의 e-비즈니스화에 대한 하나의 대안으로 소개하였다. e-구미의 모형은 행정, 생활, 산업 차원에서의 네트워크화, 균형과 조화, 부문간의 연계로 시행정의 디지털화, 사이버 정보생활의 실현 및 산업의 e-비즈니스화의 실현을 중심으로 제시하였다. 본 연구에서 KICIT은 중소도시에 집중되어 있는 지역정보센터의 산학관 협력의 모델케이스로 효율적으로 운영되고 있음을 확인할 수 있었다. 이제는 구미지역 기업체와 연구교육기관에서 핵심적인 지원기관으로 지역관련기관과의 보다 유기적인 협력을 계속 유지. 발전해 나가야 할 것이다. 지자체의 사이버 마케팅 사례인 EC-Bank는 정보서비스를 단순히 제공하는 수준인 전자상거래의 초기단계로 사이트 및 콘텐츠 관리의 소홀로 인하여 초기의 목적을 거의 이루지 못한 실정이다. 앞으로 산학관의 친밀한 협력과 e-프로세스의 대혁신을 통해서 새로운 업무활용, 웹기반의 거래처리 및 e-비즈니스 모형의 창출을 위해 계속적으로 노력해야할 것이다.