• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.1-17
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• 2012

온라인 상에서 판매되는 상품은 매우 다양하지만, 소비자에게 판매 가격을 제시하거나 소개글을 통해서 상품에 대한 구체적인 설명을 제공한다는 점은 모든 상품에 있어서 가장 기본이 되는 공통적인 특징이다. 만약, 상품의 실제 품질이나 가격과는 독립적으로 상품 소개글이 판매에 미치는 영향력을 파악할 수 있다면 어떠한 소개글이 상품의 판매를 촉진하는 측면에서 더 좋은 글인지 분별할 수 있게 된다. 이런 관점에서 본 연구는 상품 소개글과 판매 성과의 관계를 파악하기 위한 목적으로 수행되었으며, 구체적으로는 온라인 시장에서 한글로 작성된 상품 소개글에 쓰인 각각의 표현 별로 소비자가 구매를 결정하는 데에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다. 한글 형태소 분석기를 사용하여 국내 앱 시장에서 수집된 앱 소개글 및 판매이력 데이터로부터 상품을 설명하는 주요 속성과 그 속성에 대한 평가를 추출하였으며, 추출된 키워드를 입력 변수로 구성한 계량경제학 모형을 구축하였고, 구체적으로 특정 표현들이 판매 성과에 미치는 영향을 구축된 모형을 사용하여 계량적으로 측정하였다. 앱의 카테고리 별로 표현의 종류가 상이하게 나타남이 관찰됨에 따라, 분석은 각 카테고리 별로 수행되었다. 유료 앱과 무료 앱에 대해서 데이터 분석을 수행한 결과, 판매 성과에 영향을 미치는 '속성과 평가' 키워드를 그 영향력의 크기 별로 파악할 수 있었으며, 특히 무료 앱의 경우는 무료로 이용할 수 있음에도 불구하고 품질이 좋다는 것을 강조했을 때 판매량을 더 높일 수 있다는 것이 확인되었다. 본 연구는 모바일 앱에 대해 수행되었으나, 온라인에서 거래되는 다양한 상품에 대해서도 소개글이 판매 성과에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모형으로 활용될 수 있다. 마지막 장에서는 기업의 마케팅 매니저가 본 연구에서 제시하는 연구 방법론과 분석 결과를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.77-92
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• 2014

텍스트에 대한 사용자의 접근성을 향상시키기 위해, 이들 문서는 정해진 기준에 따라 카테고리로 분류되어 제공되고 있다. 과거에는 카테고리 분류 작업이 수작업으로 수행되었지만, 문서 작성자에게 분류를 맡기는 경우 분류 정확성을 보장할 수 없고 관리자가 모든 분류를 담당하는 경우 많은 시간과 비용이 소요된다는 어려움이 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 카테고리를 자동으로 식별할 수 있는 문서 분류 기법에 대한 연구가 활발하게 수행되었다. 하지만 대부분의 문서 분류 기법은 각 문서가 하나의 카테고리에만 속하는 경우를 가정하고 있기 때문에, 하나의 문서가 다양한 주제를 갖는 실제 상황과 부합하지 않는다는 한계를 갖는다. 이를 보완하기 위해 최근 문서의 다중 카테고리 식별을 위한 연구가 일부 수행되었으나, 이들 연구는 대부분 이미 다중 카테고리가 부여되어 있는 문서에 대한 학습을 통해 분류 규칙을 생성하므로 단일 카테고리만 부여되어 있는 기존 문서의 다중 카테고리 식별에는 적용할 수 없다는 제약을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 이러한 제약을 극복하기 위해, 카테고리, 토픽, 문서간 관계 분석을 통해 단일 카테고리를 갖는 문서로부터 추가 주제를 발굴하여 이를 다중 카테고리로 자동 확장시킬 수 있는 방법론을 제안하였다. 실험 결과 원 카테고리가 식별된 총 24,000건의 문서 중 23,089건에 대해 카테고리를 확장시킬 수 있었다. 또한 정확도 분석에서 카테고리의 특성에 따라 카테고리 분류 정확도가 상이하게 나타나는 현상을 발견하였다. 본 연구는 단일 카테고리로 분류된 문서에 대해 다중 카테고리를 추가로 식별하여 부여함으로써, 규칙 학습 과정에서 다중 카테고리가 부여된 문서를 필요로 하는 기존 다중 카테고리 문서 분류 알고리즘의 활용성을 매우 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권6호
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• pp.1235-1244
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• 2004

학업성취도 국제 비교 연구 결과에서 우리나라 남 여학생의 과학 성취도 차이가 큰 것으로 보고되고 있다. 이 연구에서는 TIMSS-R 과학 성취도에서의 성 차이를 문항 수준에서 살펴보기 위하여 각 문항의 GDI(Gender Difference Index) 값을 산출하였다. 그리고 문항 유형, 성취수준, 내용 영역에 따른 GDI 값을 비교하였다. 문항 유형에 상관없이 우리나라와 국제 결과 모두 남학생이 여학생보다 성취도가 높은 것으로 나타났으며, 우리나라의 성차가 국제 펑균보다 크게 나타났다. 특히 우리 나라 여학생들은 선다형 문항에서 상대적으로 낮은 성취도를 나타내었다. 성취수준에 따른 우리나라와 국제의 GDI 값을 비교해 보면, 상위 10%에 해당되는 문항들에 대해서는 우리나라의 GDI 값이 국제의 경우보다 낮게 나타났으나 그 이외의 성취수준에 해당되는 문항들에 대해서는 우리나라의 GDI 값이 더 높게 나타났고 특히 상위 50%에 해당되는 문항들의 경우 우리나라와 국제의 차이가 크게 나타났다. 내용 영역별로 남 여학생의 성취도를 비교했을 때는 과학 탐구와 과학의 본성 영역을 제외하고는 모든 내용 영역에서 우리나라 남학생들의 성취도가 여학생들보다 높았다. GDI가 10 이상인 문항 중 남학생들의 성취도가 높은 문항들은 생물과 지구과학 영역에 속하는 경우가 상대적으로 많았으며, 학교 교육과정에서 전혀 배우지 않은 문항들의 비율 또한 비교적 높았다. 그리고 남학생들이 높은 성취도를 보이는 문항은 전 수행 영역에 걸쳐서 비교적 골고루 분포되어 있었다. 이상에서와 같이 문항 유형, 성취수준, 내용 영역에 따라 과학에서의 남 여학생의 성취도 차이가 다르게 나타났다. 이러한 결과는 여학생들의 과학 성취도를 향상시키기 위한 방안을 모색하는 과정에서 보다 구체적인 방향을 제시할 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.366-373
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• 2017

본 논문은 그로스버그(Grossberg)에 의해 개발된 퍼지 ART 신경 회로망의 성능을 향상시키기 위하여 가변가중 평균(VWA) 학습 방법을 제안한다. 기존의 방법인 고속수용저속부호화(FCSR)는 입력패턴이 임의의 카테고리 내에 포함될 때 카테고리를 대표하는 대표패턴의 갱신이 입력패턴과의 거리(유사성)와 관계없이 고정 학습률로 갱신되고, 또한 이를 개선한 가변학습(VL)은 대표패턴과 입력패턴 사이의 거리를 대표패턴의 갱신에 반영하여 카테고리 증식 문제와 패턴 인식률을 개선한다. 그러나 두 방법 모두 학습 시 퍼지 AND에 의한 과도한 학습이 필수적으로 발생하여 카테고리 증식 문제와 패턴 인식 향상에 한계를 갖는다. 제안된 방법은 카테고리를 대표하는 대표패턴의 갱신 시 대표패턴과 입력패턴 사이의 거리를 반영한 가중평균 학습을 적용하여 대표패턴의 과도한 학습을 억제한다. 시뮬레이션 결과 기존의 학습 방법인 고속수용저속부호화(FCSR)와 가변학습(VL) 보다 제안된 가변가중평균(VWA) 학습 방법이 잡음 환경에서 대표패턴의 과도한 학습을 억제하여 퍼지 ART 신경 회로망의 카테고리 증식문제를 완화하고 패턴 인식률을 향상시키는 것을 보여준다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제11권2호
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• pp.134-141
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• 2012

It is difficult to find an appropriate ordering policy for a many types of items. One of the reasons for this difficulty is that each item has a different demand trend. We will classify items by shipment trend and then decide the ordering policy for each item category. In this study, we indicate that categorizing items from their statistical characteristics leads to an ordering policy suitable for that category. We analyze the ordering policy and shipment trend and propose a new method for selecting the ordering policy which is based on finding the strongest relation between the classification of the items and the ordering policy. In our numerical experiment, from actual shipment data of about 5,000 items over the past year, we calculated many statistics that represent the trend of each item. Next, we applied the canonical correlation analysis between the evaluations of ordering policies and the various statistics. Furthermore, we applied the cluster analysis on the statistics concerning the performance of ordering policies. Finally, we separate items into several categories and show that the appropriate ordering policies are different for each category.

• 전자통신동향분석
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• 제34권4호
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• pp.23-31
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• 2019

Deep learning is a hot topic in both academic and industrial fields. Deep learning applications can be categorized into two areas. The first category involves applications such as Google Alpha Go using interfaces with human operators to run complicated inference engines in high-performance servers. The second category includes embedded applications for mobile Internet-of-Things devices, automotive vehicles, etc. Owing to the characteristics of the deployment environment, applications in the second category should be bounded by certain H/W and S/W restrictions depending on their running environment. For example, image recognition in an autonomous vehicle requires low latency, while that on a mobile device requires low power consumption. In this paper, we describe issues faced by embedded applications and review popular inference engines. We also introduce a project that is being development to satisfy the H/W and S/W requirements.

• 한국항공운항학회지
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• 제27권3호
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• pp.70-81
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• 2019

The effects of weather on aircraft operations are predominant. In particular, severe weather, such as fog, strong winds, rainfall and snow, can cause delays, diversion or cancellation of operations. Of these, fog is considered the main reason for restricting aircraft operations. Meanwhile, Precision instrument approach using instrument landing system(ILS) has allowed aircraft to land safely even in situations where visibility is limited. However, the precision instrument approach require not only the performance of the aircraft but also the enhancement of the runway. In November 2018, Gimpo international Airport raised the category of the runway 14R from CAT-IIIa to CAT-IIIb to improve aviation safety and operational efficiency. Based on this, the research presented a methodology for estimating benefits according to the category upgrade of the precision approach runway, and estimated the benefits to Gimpo International Airport based on the methodology presented.

• 한국의류학회지
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• 제29권11호
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• pp.1369-1380
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• 2005

This study suggests a strategy of providing apparel product information from the wearers' perspective on Internet shopping malls, as a way of compensating for the lack of opportunities to try on the actual product. On an actual Internet shopping mall that sells apparel product, the 'trial-experience information' (the experiential information provided by the fit models who tried on the products) was provided for 83 different items from four women's wear brands. The traffic and sales performances (number of visitors, page view, gross sales of goods, conversion rate, and the numbers of customer transactions) of the apparel product websites that contain trial-experience information were compared to the performances of the brand's websites before this information was implemented. The changes in percent contribution of these brands in women's wear category were also noted. The specific results are as follows: First, all the four performance measures as well as the percent contribution of the experiment products in women's wear category increased noticeably throughout the experiment period (11 to $103\%$). Second, when the percent contribution of these brands in women's wear category in terms of traffic and sales performances were compared to the previous year, these measures increased between $497\%\;and\;2851\%$. Third, the amount of customer transactions also increased after the trial-information was provided, yet to a relatively smaller extent $(29.04\%\;to\;55.25\%)$. The findings showed that trial-experience information provided on the Internet shopping malls may reduce customers' risk perception and lead to increased sales of apparel product and improve the site use ratio.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권9호
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• pp.1045-1054
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• 2020

Objective: This study aimed to evaluate the diagnostic value of combining the quantitative parameters of shear wave elastography (SWE) and superb microvascular imaging (SMI) to breast ultrasound (US) to differentiate between benign and malignant breast masses. Materials and Methods: A total of 200 pathologically confirmed breast lesions in 192 patients were retrospectively reviewed using breast US with B-mode imaging, SWE, and SMI. Breast masses were assessed based on the breast imaging reporting and data system (BI-RADS) and quantitative parameters using the maximum elasticity (Emax) and ratio (Eratio) in SWE and the vascular index in SMI (SMI_VI). The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) value, sensitivity, specificity, accuracy, negative predictive value, and positive predictive value of B-mode alone versus the combination of B-mode US with SWE or SMI of both parameters in differentiating between benign and malignant breast masses was compared, respectively. Hypothetical performances of selective downgrading of BI-RADS category 4a (set 1) and both upgrading of category 3 and downgrading of category 4a (set 2) were calculated. Results: Emax with a cutoff value of 86.45 kPa had the highest AUC value compared to Eratio of 3.57 or SMI_VI of 3.35%. In set 1, the combination of B-mode with Emax or SMI_VI had a significantly higher AUC value (0.829 and 0.778, respectively) than B-mode alone (0.719) (p < 0.001 and p = 0.047, respectively). B-mode US with the addition of Emax, Eratio, and SMI_VI had the best diagnostic performance of AUC value (0.849). The accuracy and specificity increased significantly from 68.0% to 84.0% (p < 0.001) and from 46.1% to 79.1% (p < 0.001), respectively, and the sensitivity decreased from 97.6% to 90.6% without statistical loss (p = 0.199). Conclusion: Combining all quantitative values of SWE and SMI with B-mode US improved the diagnostic performance in differentiating between benign and malignant breast lesions.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권8호
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• pp.1279-1288
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• 2021

Objective: To assess the diagnostic performance of the Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) version 2018 treatment response algorithm (TRA) for the evaluation of hepatocellular carcinoma (HCC) treated with transarterial radioembolization. Materials and Methods: This retrospective study included patients who underwent transarterial radioembolization for HCC followed by hepatic surgery between January 2011 and December 2019. The resected lesions were determined to have either complete (100%) or incomplete (< 100%) necrosis based on histopathology. Three radiologists independently reviewed the CT or MR images of pre- and post-treatment lesions and assigned categories based on the LI-RADS version 2018 and the TRA, respectively. Diagnostic performances of LI-RADS treatment response (LR-TR) viable and nonviable categories were assessed for each reader, using histopathology from hepatic surgeries as a reference standard. Inter-reader agreements were evaluated using Fleiss κ. Results: A total of 27 patients (mean age ± standard deviation, 55.9 ± 9.1 years; 24 male) with 34 lesions (15 with complete necrosis and 19 with incomplete necrosis on histopathology) were included. To predict complete necrosis, the LR-TR nonviable category had a sensitivity of 73.3-80.0% and a specificity of 78.9-89.5%. For predicting incomplete necrosis, the LR-TR viable category had a sensitivity of 73.7-79.0% and a specificity of 93.3-100%. Five (14.7%) of 34 treated lesions were categorized as LR-TR equivocal by consensus, with two of the five lesions demonstrating incomplete necrosis. Interreader agreement for the LR-TR category was 0.81 (95% confidence interval: 0.66-0.96). Conclusion: The LI-RADS version 2018 TRA can be used to predict the histopathologic viability of HCCs treated with transarterial radioembolization.