본 논문은 맞춤형 카페 추천 서비스를 제안한다. 대중적인 포털 사이트의 카페 정보와 사용자 리뷰를 크롤링 하여 지역별, 키워드별 카페 데이터를 수집한다. 사용자가 원하는 지역과 임의의 키워드를 기준으로 데이터셋 내의 키워드와 비교하여 가장 유사한 키워드를 추출한다. spaCy 라이브러리의사전 학습된 모델 중 similarity method를 사용하여 추출된 키워드를 바탕으로 해당하는 카페를 추천한다. 이를 통해 사용자는 불필요한 정보를 걸러내고 쉽게 원하는 정보를 얻을 수 있다.
실내공기 질 저하 요인중의 하나인 카페트에서 방출되는 휘발성 유기화합물(이하VOCs)이 실험적으로 측정되어, 카페트의 VOCs 방출과정이 모델링 되었다. 실험으로 측정된 데이터는 실험 범위 내에서만 유효한 값을 가지며, 세부적이며 국소적인 값은 파악되기가 어렵다. 따라서 이러한 실험의 한계가 극복되는 동시에 실험결과가 수학적으로 응용되기 위해서는 물리적 현상에 기반을 둔 모델링이 요구된다. (중략)
본 연구는 고층으로 이루어진 카페 고객의 전기 남용 문제를 해결하는 것을 목적으로 한다. 현재 각 카페는 콘센트를 고객에게 제공함으로써 고객의 편의를 돕고 있다. 하지만 고객이 이를 악용하여 장시간 전기를 이용하여 카페 회전율을 낮추고, 이에 따른 전기요금 과다 현상이 나타나고 있다. 따라서 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 카페의 각 콘센트에 멀티 랩을 고정하고 소켓을 PC 응용 프로그램을 통하여 제어하고자 한다. 본 연구를 수행함으로써 장시간 전기를 이용하는 고객과 무단으로 침입하여 전기를 사용하는 고객을 배제 할 수 있다. 또한 전기 사용 기본 제공시간을 정하여 직원의 번거로움을 줄일 수 있다.
최근 일부 도심 지역에서 중산층이 특정지역으로 몰리며 원래의 거주자를 밀어내는 젠트리피케이션 현상과 주거비용 상승으로 인하여 도심에서 농촌으로 이동하는 유턴현상이 일어나고 있다. 이러한 이유로, 서울의 인구는 2016년 기준 28년 만에 천만 명이 붕괴되었다. 서울의 감소된 인구는 자연스럽게 수도권 외곽이나, 지방으로 분산되었고, 지자체의 인구가 초고령화로 나아가는 현재의 상황에서 지역사회에 도시민과 자본의 유입은 균형 있는 지방자치에 한 걸음 다가갈 수 있는 방법으로 활용 가능하다. 이와 같은 배경으로 풍부한 관광 자원과 지리적 이점 등을 이용하여 자본의 유입이 많을 것으로 예상되는 강화도 지역에 대해 강릉 카페거리 사례를 바탕으로 젠트리피케이션 모델을 검토 하고자 한다.
본 연구는 0.03%의 카페인 함유 식이를 폐경모델인 난소절제쥐에서 6주간 섭취시켜 골밀도와 골무기질함량에 미치는 영향을 아래와 같이 요약하였다. 1) 체중증가량은 난소절제군이 Sham군에 비해 유의적으로 높았으며 각 군내에서 카페인 섭취에 따른 차이는 없었다. 2) 혈 중 칼슘 농도는 난소절제군내에서 카페인군이 대조군보다 유의적으로 낮게 나타났다. 3) 혈 중 ALP는 Sham군과 난소절제군 모두에서 카페인 군이 대조군보다 높은 경향을 나타내었다. 혈중 Osteocalcin은 Sham 군과 난소절제군, 그리고 각 군내에서 카페인 섭취여부에 따라 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 4) 요 중 칼슘 및 인의 농도, 요 중 Deoxypyridinoline(DPD)와 crosslinks value는 Sham 군과 난소절제군, 그리고 각 군내에서 카페인 섭취여부에 따라 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 5) 척추골밀도는 Sham군에 비해 난소절제군이 유의적으로 낮았고, 난소절제군내에서 카페인 첨가군과 대조군간에 차이가 없었다. 6) 대퇴골밀도와 대퇴 골무기질 함량은 Sham군과 난소 절제군 간의 차이는 없었고, 각 군내에서 식이에 따른 차이도 없었다. 따라서 카페인 0.03% caffeine 섭취는 난소절제쥐에서 6주간 섭취 시킨 경우 척추와 대퇴골밀도에 부정적 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 코로나19 확산으로 가족생활에서 급격한 변화가 일어난 1차 확산기에 블로그와 온라인 카페에 게시된 소셜 빅데이터를 분석하여 키워드를 파악하고, 게시글에 잠재된 주요 토픽을 발견하는 것이다. 강화된 사회적 거리두기가 처음 시행되었던 2020년 2월 23일부터 4월 19일까지 네이버와 다음의 블로그 및 카페에 게시된 글 중 '코로나'와 '가족' 또는 '코로나'와 '가정'이 함께 언급된 문서 총 351,734건을 분석하였다. 수집된 데이터는 전처리를 거쳐 텍스트 마이닝 기법으로 분석하였다. TF-IDF 가중치 값을 바탕으로 상위 100개 단어를 살펴보았으며, 잠재디리클레할당 방식의 토픽모델 분석을 통해 총 22개 토픽을 도출하고 토픽명을 부여하였다. 연구결과, 코로나19가 가족의 일상생활에 미친 전방위적 영향이 나타났으며, 특히 식생활, 주거생활, 여가생활, 종교생활, 자녀돌봄, 자녀교육, 가족관계, 가족의례 등에서 변화가 두드러졌다. 더불어, 가족 관련 국내 문헌에서는 잘 논의되지 않던 건강공동체로서의 가족을 시사하는 토픽도 등장하였다.
본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.
복잡한 시스템을 구현하는데 컴포넌트의 사용이 유용하다는 것은 이미 누구나 인지하고 있는 사실이다. 엔터프라이즈 자바 빈즈(Enterprise JavaBeans, EJB)는 컴포넌트 트랜잭션 모니터를 위한 표준 서버측 컴포넌트 모델이다. 엔터프라이즈 자바 빈즈 아키텍쳐를 이용해 만들어진 어플리케이션은 확장성이 있고, 트랜잭션을 보장할 수 있으며, 다수 사용자 환경에서도 안전하다. 기존의 객체지향 방법론으로 어플리케이션을 개발하더라도 진정한 소프트웨어 재 사용성을 보장할 수 없었다. 그러나 EJB 아키텍쳐를 사용하면 소프트웨어 재 사용성을 보장하고 보다 용이하게 새로운 어플리케이션을 개발할 수 있다. 본 논문은 정확한 분석과 설계를 위하여, Rational rose의 UML을 이용하여 시스템을 모델링하고, 템플릿 제너레이트인 인라인(inline)과 비주얼 카페를 연동하여 온라인 주문 시스템을 구현하였다.
CAFFE 모델을 이용하여 클래스의 특정 종의 수량 측정하는 방법과 스테레오 비전을 이용하여 물체의 길이와 너비를 측정하는 방법을 제안한다. 물체의 너비를 구하는 방법은 좌측 센서와 우측 센서의 대상의 좌표 값을 비교하여 센서부터 물체까지의 거리를 계산한다. 그 후 거리와 영상 속의 대상의 길이를 구해 물체의 실제 길이의 근사 값을 계산한다.
본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS) 데이터로부터 약물 부작용 게시글을 추출하기 위한 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기반 분류 모델을 제안한다. 먼저, 처방 빈도가 높으며 게시글을 많이 확보할 수 있는 케토프로펜 약물에 대하여 국내 최대 소셜 네트워크 플랫폼인 네이버 블로그와 카페의 게시글(2005 년~2020 년)을 확보하고 최종 3,828 건을 분석하였다. 결과적으로 케토프로펜에 대한 3 종(약물, 부작용, 불용어)의 렉시콘을 정의하였으며 이를 기반으로 Bi-LSTM 분류모델 기준 87%의 정확도를 얻었다. 본 연구에서 제안하는 모델은 SNS 데이터가 약물 부작용 정보 획득을 위한 기존 (전자의무기록, 자발적 약물 부작용 보고 시스템 등) 자료원에 대한 보완적 정보원이 되며, 개발된 Bi-LSTM 분류모델을 통해 약물 부작용 게시글 추출의 편리성을 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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