• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1119-1130
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• 2019

With the wide spread of Social Network Services (SNS), fake news-which is a way of disguising false information as legitimate media-has become a big social issue. This paper proposes a deep learning architecture for detecting fake news that is written in Korean. Previous works proposed appropriate fake news detection models for English, but Korean has two issues that cannot apply existing models: Korean can be expressed in shorter sentences than English even with the same meaning; therefore, it is difficult to operate a deep neural network because of the feature scarcity for deep learning. Difficulty in semantic analysis due to morpheme ambiguity. We worked to resolve these issues by implementing a system using various convolutional neural network-based deep learning architectures and "Fasttext" which is a word-embedding model learned by syllable unit. After training and testing its implementation, we could achieve meaningful accuracy for classification of the body and context discrepancies, but the accuracy was low for classification of the headline and body discrepancies.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1141-1155
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• 2019

Today, most approaches used in the recommendation system provide correct data prediction similar to the data that users need. The method that researchers are paying attention and apply as a model in the recommendation system is the communities' detection in the big social network. The outputted result of this approach is effective in improving the exactness. Therefore, in this paper, the personalized movie recommendation system that combines data mining for the k-clique method is proposed as the best exactness data to the users. The proposed approach was compared with the existing approaches like k-clique, collaborative filtering, and collaborative filtering using k-nearest neighbor. The outputted result guarantees that the proposed method gives significant exactness data compared to the existing approach. In the experiment, the MovieLens data were used as practice and test data.

• East Asian mathematical journal
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• 제39권5호
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• pp.493-503
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• 2023

Tendency prediction of daily confirmed cases is an important issue for public health authorities. To protect the tendency, we estimate the transmission rate of stochastic SEIR model for COVID-19 in Korea using particle Markov chain Monte Carlo method. The results show that the increasing and decreasing tendency of estimated transmission rate appear one or two days in advance compared to daily incidence cases, and as time evolves the standard deviation of the estimates of transmission rate reduces. Since ten months have passed since the first incident case of COVID-19 in Korea, we expect to forecast the tendency of daily confirmed cases for the next one or two days more accurately using our method.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.127-130
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• 2020

금융시장 환경이 점차 변화하고 있다. 흔히 지점이라 불리는 오프라인 환경에서 애플리케이션을 이용하거나 웹페이지를 이용하는 온라인 비대면 환경으로 이동함에 따라 기존의 정형 정보를 중심으로 한 소비자 행동 예측 방법보다 더 나은 방법을 모색하기 이르렀다. 이에 따라 주관적 비정형 정보의 중요하게 된 것이다. 본 연구는 비대면 대출시장에서 주관적 비정형 정보의 하나인 SNS 프로필 사진과 대출상환에 영향을 미치는 변인을 파악하는 것을 목표로 한다. SNS 프로필 사진은 자신의 감정이나 상태를 표현하는 도구로 떠오르고 있으며, 이러한 차입자의 SNS 프로필사진을 분석함으로써 정보비대칭의 최소화로, 대출심사를 위한 신용평가에 유의적 요소들을 규명하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 대출자들이 차입자에 대한 평가의 중요 고려 요소들을 규명하고 탐색하는데 초점을 맞춰 SNS 대안 신용평가만을 심사기준으로 이용한 대출인 텐스페이스의 AI LOAN 대출자중에서 2020년 2월부터 2020년 2월까지 대출자료를 확보할 예정이다. 이러한 자료 중에서 2020년 12월 30일을 기준으로 상환기일이 도래한 대출상환 자료 중 SNS사진을 순서형 로짓회귀모형을 이용해 분석하고자 한다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제12권8호
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• pp.5-12
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• 2011

본 연구는 강우로 인한 산사태 발생 시 강우강도, 강우지속시간, 비탈면 경사, 지반조건등에 따른 파괴 원인을 분석하여 산사태를 사전에 예측하기 위해 산사태 붕괴특성을 알아보고자 인공강우장치를 이용한 실제사면 크기에 근접한 대대형모형토조와 소형모형토조로 실험을 실시하였다. 육안상의 붕괴 형태 및 간극수압, 토압, 함수비, 지중변위 등의 계측결과에 대한 비교연구를 통해 모형토조연구에 있어 크기에 따른 산사태 메커니즘 분석과 소형모형토조 실험에 대한 산사태 모형실험으로서의 검증 실험을 수행하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.101-116
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• 2015

많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.

• 융합보안논문지
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• 제22권5호
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• pp.69-80
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• 2022

기후변화 및 식량자원안보가 전 세계적으로 이슈화 되어 지고 있는 지금 스마트팜은 이를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 또한 1차 산업에 있어 생산 환경의 변화는 모든 1차 산업(농업, 축산업, 어업)에 종사하는 사람들의 주요 관심사 이며, 이로 인해 발생하는 식량부족 문제는 우리 모두가 해결해야 할 중요문제이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 1차 산업에서는 ICT 및 BT등 4차 산업 혁명과 기술인 IoT 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용하여 스마트팜을 도입함으로 해서 생산성 향상을 통해 식량부족 문제를 해결하려는 노력이 민관을 통해 이루어지고 있다. 본 논문은 스마트팜의 발전 및 활용, 지속 가능한 농업경영 시스템구축을 위한 스마트팜 데이터 수집 시스템이 갖추어야 할 최소요건 및 순차적인 시스템 구축 방안, 목적성을 갖는 효율적이고 활용 가능한 데이터 수집 시스템 등에 관해고찰 하고자 한다. 특히 한계에 부딪치고 있는 한국형 스마트팜 표준모델 구축을 위한 데이터수집시스템의 문제점을 농축산(양돈)분야의 심층적인 조사와 다양한 사례분석을 기반으로 분석하고 개선하여 효율적이고 활용 가능한 빅데이터 수집시스템 구축을 목표로 빅데이터 수집방안을 제안하고자 한다.

• Genomics & Informatics
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• 제14권4호
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• pp.138-148
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• 2016

The success of genome-wide association studies (GWASs) has enabled us to improve risk assessment and provide novel genetic variants for diagnosis, prevention, and treatment. However, most variants discovered by GWASs have been reported to have very small effect sizes on complex human diseases, which has been a big hurdle in building risk prediction models. Recently, many statistical approaches based on penalized regression have been developed to solve the "large p and small n" problem. In this report, we evaluated the performance of several statistical methods for predicting a binary trait: stepwise logistic regression (SLR), least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), and Elastic-Net (EN). We first built a prediction model by combining variable selection and prediction methods for type 2 diabetes using Affymetrix Genome-Wide Human SNP Array 5.0 from the Korean Association Resource project. We assessed the risk prediction performance using area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for the internal and external validation datasets. In the internal validation, SLR-LASSO and SLR-EN tended to yield more accurate predictions than other combinations. During the external validation, the SLR-SLR and SLR-EN combinations achieved the highest AUC of 0.726. We propose these combinations as a potentially powerful risk prediction model for type 2 diabetes.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2004년도 Asia Navigation Conference
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• pp.87-95
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• 2004

Economic development is remarkable in Asia and progress of industrialization of NIES, ASEAN, and China in East Asia has increased the international physical distribution in this area. However, an imbalance of trade becomes severe in these areas. The imbalance is especially big in the Asia-North America route and the Japan-China route. The imbalance in the Asia -North America liner route is 5.04 million TEUS in 2002.The transportation ratio of loaded containers between China and Japan route is approximately 3:1 in 2000. In other words, it means that the transportation of loaded containers from China to Japan is 3, the transportation of loaded containers from Japan to China is I. The imbalance at a port is generally obtained by subtracting export loaded container cargo volume from import container cargo volume. However, the imbalance and the empty containers at the port are not always same. Then, in order to evaluate rationalization and efficiency of maritime container transportation, we introduce the amount of empty containers at a port as an evaluation index. However, the past data of the amount of handling empty containers have a lot of lacking portions. Then, it is necessary to estimate the past amount of empty containers in order to grasp the amount of empty containers historically. So, we construct the model that estimates the amount of empty containers using the imbalance of main port statistics in Japan.

• 통합자연과학논문집
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• 제11권2호
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• pp.93-100
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• 2018

Caspases, a family of cysteinyl aspartate-specific proteases plays a central role in the regulation and the execution of apoptotic cell death. Caspase-3 has been proven to be an effective target for reducing the amount of cellular and tissue damage because the activation of caspases-3 stimulates a signalling pathway that ultimately leads to the death of the cell. In this study, Hologram based Quantitative Structure Activity Relationship (HQSAR) models was generated on a series of Caspase-3 inhibitors named 3, 4-dihydropyrimidoindolones derivatives. The best HQSAR model was obtained using atoms, bonds, and hydrogen atoms (A/B/H) as fragment distinction parameter using hologram length 61 and 3 components with fragment size of minimum 5 and maximum 8. Significant cross-validated correlation coefficient ($q^2=0.684$) and non cross-validated correlation coefficients ($r^2=0.754$) were obtained. The model was then used to evaluate the eight external test compounds and its $r^2_{pred}$ was found to be 0.559. Contribution map show that presence of pyrrolidine sulfonamide ring and its bulkier substituent's makes big contributions for improving the biological activities of the compounds.