검색 집합에 대한 정확한 지식 없이는 대부분의 사용자가 효율적인 질의 형성에 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위한 방법 중의 하나가 초기 질의로부터 더 좋은 질의를 형성해 가는 질의 확장이다. 본 연구에서는 초기 질의의 결과로 검색된 클래스가 가지고 있는 개념을 이용하여 질의를 확장하는 개념 기반질의 확장 방법을 제안한다.
Purpose: The purpose of this study was to develop a prediction model for the characteristics of older adults with depression using the decision tree method. Methods: A large dataset from the 2008 Korean Elderly Survey was used and data of 14,970 elderly people were analyzed. Target variable was depression and 53 input variables were general characteristics, family & social relationship, economic status, health status, health behavior, functional status, leisure & social activity, quality of life, and living environment. Data were analyzed by decision tree analysis, a data mining technique using SPSS Window 19.0 and Clementine 12.0 programs. Results: The decision trees were classified into five different rules to define the characteristics of older adults with depression. Classification & Regression Tree (C&RT) showed the best prediction with an accuracy of 80.81% among data mining models. Factors in the rules were life satisfaction, nutritional status, daily activity difficulty due to pain, functional limitation for basic or instrumental daily activities, number of chronic diseases and daily activity difficulty due to disease. Conclusion: The different rules classified by the decision tree model in this study should contribute as baseline data for discovering informative knowledge and developing interventions tailored to these individual characteristics.
최근 블록체인 기반의 다양한 암호화폐(코인)들이 등장하고 있으며, 특히 개인정보보호를 중요시하는 익명성 기반의 암호화폐인 프라이버시 코인에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 프라이버시 코인을 이용한 악용 사례에 대해 살펴보고, 이러한 악용 사례에 주로 거래되고 있는 프라이버시 코인 8개(Monero, Dash, Zcash, BEAM, Grin, Horizen, Verge, Pirate Chain)에 대한 익명성 모장을 위한 적용 기술들에 대해 분석하고자 한다. 이러한 프라이버시 코인에서 발생할 수 있는 문제점을 제시하고, 프라이버시 코인에 적용된 기술과 각 요소를 확인하고, 이를 통해 주로 거래되는 코인들에 대한 익명성 보장 기술에 대한 기술 난이도 등을 분석하고, 이러한 기술들에 대한 문제을 통해 적절한 대응 방안과, 기술 난이도에 대한 프라이버시 코인들에 대한 분류를 제시하였다. 이를 통해 프라이버시 코인에 대한 적절한 기술 적용에 따른 코인에 대한 가치를 재평가 할 수 있는 기준이 제시될 수 있을 것이다.
최근 하지가 불편한 노약자나 장애인이 집안의 다양한 가전기기를 손쉽게 제어하기 위한 비전 기반의 손동작 인식 기술이 발전해 왔다. 다수의 사용자가 하나의 손동작 인식 시스템을 사용할 경우 사용자마다 손동작 특성이 모두 다르기 때문에 특정 사용자의 인식률이 저하되는 문제가 발생한다. 또한 동일한 사용자라 하더라도 시간에 따라 손동작 특성이 변화할 수 있다. 사용자마다 다른 손동작 특성은 모델 학습 및 선택 기법을 사용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 시간에 따라 변하는 사용자의 특성은 퍼지 개념을 이용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 본 논문에서는 다변량 퍼지 의사 결정트리를 이용해 사용자 별 인식모델을 만드는 방법을 제시한다. 또한 새로운 사용자가 시스템을 사용할 경우 가장 적합한 모델을 선택해 인식에 사용하고 인식률을 측정한다.
본 연구는 대중가요 관련학과에서 보컬을 전공하고 있거나 입시를 준비하는 전공하는 남성 27명을 대상으로 자신의 성종과 음역을 제대로 파악하고 있는지를 살펴보기 위해 주관적으로 평가한 성종과 음향학적으로 평가한 성종 간에 차이가 있는지를 비교하였고, 성종 간 기본주파수(fundamental frequqency, F0)와 평균발화기본주파수 간의 차이도 비교하였다. 또한, 이들이 모음에 따라 고음역에서 산출할 수 있는 정도가 다를 수 있으므로 극모음인 /a/, /i/, /u/ 모음 간 음역의 차이와 성종별로 구분하여 모음 간 음역의 차이가 있는지를 살펴보았으며, 모음별로 성종 간에 음역의 차이가 있는지도 비교하였다. 연구 결과, 대중가요 보컬을 전공하거나 입시를 준비하는 남성의 절반 이상이 본인의 성종을 정확하게 파악하지 못하고 있으며, 모음 간에 최대기본주파수와 주파수범위는 통계적으로 유의한 차이를 보여 모음의 종류에 따라 산출할 수 있는 음역의 차이가 있음을 알 수 있었다. 특히 모음 /a/>/u/>/i/ 순으로 음역이 감소하였다. 이는 모음 /a/가 다른 모음에 비해 고음역에서 조음하기에 용이하지만, 모음 /u/와 /i/는 고모음으로 혀의 위치가 상승함으로써 구강 면적이 좁아지고 후두의 상승이 동반되기 때문에 음역이 감소하고 고음에서 발성하기에 어려움이 초래된다는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 약 영상의 모양 분류와 컬러정보를 이용한 새로운 내용기반 약 영상 검색 시스템을 제안한다. 내용기반 약 영상검색 시스템의 구현에 있어 주요 문제점은 유사한 모양과 색상을 지닌 영상이 너무 많이 존재한다는 것이며, 단순히 약 영상의 한 가지 특성에 의해서는 특정한 약을 확인하기 어렵다는 것이다. 이러한 약 영상 구분의 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 약 영상의 모양과 색상에 근거한 복합적인 영상검색 방법을 제시하였다. 제안된 방법의 첫 단계에서는 약 영상을 모양에 의해 분류한 후 두 번째 단계에서 분류된 영상들 가운데 약 영상의 색상 정보를 이용하여 약 영상을 검색하였다. 모양 분류를 위하여 대상 약의 경계선으로부터 추출된 고유의 모양신호를 추출하여 사용하였다. 모양신호에 의해 분류된 영상으로부터 색조(hue)와 채도(saturation)정보를 이용하여 데이터베이스 영상으로부터 질의 영상과 유사도 가 높은 영상을 검색 추출하였다. 제안된 시스템은 약 영상의 시각적 특성에 의해 노인과 같은 특정한 사용자들이 영상을 쉽게 검색할 수 있도록 개발되었다. 실험을 통해 제안된 자동 시스템이 약 영상을 인식하고 검색하는데 신뢰성 있고 편리하다는 것을 입증 하였다.
Objectives : The aim of this study was to prepare the validity and relevance for National Health Insurance of Chuna manual therapy through measurement of resource-based relative value scale(RBRVS) scores. Methods : To prepare for National Health Insurance, we studied it about standardized classification of the practice and definition, and speciality by difficulty and safety of Chuna manual therapy. Results : Classification of the practice could be classified to 7 of Chuna manual therapy and 24 traditional manual therapy, it also categorized as one of 3 kinds(basic, simple, special). The RBRVS scores of Chuna manual therapy were measured to 283.28, 566.57 and 1133.14. Conclusions : This study could be used to basis data for National Health Insurance of Chuna manual therapy, but further studies must be needed more objective investigation and data to calculate RBRVS scores.
Background Elderly patients often have complications of blepharoptosis surgery that can result in the appearance or exacerbation of superficial punctate keratopathy (SPK). However, postoperative changes to SPK status have not been previously reported. We used subjective assessment of symptoms and measurement of SPK scale classification to investigate the safety and efficacy of blepharoptosis surgery in elderly patients. Methods Included in this prospective study were 22 patients (44 eyes) with bilateral blepharoptosis that underwent surgery. Patients comprised 8 males and 14 females with a mean (±standard deviation) age of 75.7 ± 8.2 years (range: 61-89). Blepharoptosis surgery consisted of transcutaneous levator advancement and blepharoplasty including resection of soft tissue (skin, subcutaneous tissue, and the orbicularis oculi muscle). Margin reflex distance-1 (MRD-1) measurement, a questionnaire survey of symptoms and SPK scale classification, was administered preoperatively and 3 months postoperatively for evaluation. Results The median MRD-1 was 1 mm preoperatively and 2.5 mm postoperatively, representing a significant postoperative improvement. SPK area and density scores were found to increase when the MRD-1 increase was more than 2.5 mm with surgery. All 10 items on the questionnaire tended have increased scores after surgery, and significant differences were observed in 7 items (poor visibility, ocular fatigue, heavy eyelid, foreign body sensation, difficulty in focusing, headaches, and stiff shoulders). Conclusion Blepharoptosis surgery was found to be a safe and effective way to maintain the increase in MRD-1 within 2.0 mm. Despite the benefits, surgeons must nonetheless be aware that blepharoptosis surgery is a delicate procedure in elderly people.
포장도로에서 발생하는 포트홀은 고속 주행 차량에 치명적인 영향을 미치며, 사망사고를 유발할 수 있는 도로상의 장애물이다. 이를 방지하기 위해 일반적으로는 작업자가 직접 포트홀을 탐지하는 방식을 사용해왔으나, 이는 작업자의 안전 문제와 예측하기 어려운 범주에서 발생하는 모든 포트홀을 인력으로 탐지하는 것이 비효율적이기 때문에 한계가 있다. 또한, 도로 환경과 관련된 지반 환경이 포트홀 생성에 영향을 미치기 때문에, 완벽한 포트홀 방지는 어렵다. 데이터셋 구축을 위해서는 전문가의 지도하에 라벨링 작업이 필요하지만, 이는 매우 시간과 비용이 많이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 Mean Teacher 기법을 사용하여 라벨링된 데이터의 샘플 수가 적더라도 지도학습보다 더욱 강인한 포트홀 이미지 분류 성능을 보여준다. 이러한 결과는 성능지표와 GradCAM을 통해 입증되었으며, 준지도학습을 사용할 때 15개의 사전 학습된 CNN 모델이 평균 90.41%의 정확도를 달성하며, 지도학습과 비교하여 2%에서 9%의 차이로 강인한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
In this paper, credit card delinquency means the possibility of occurring bad debt within the certain near future from the normal accounts that have no debt and the problem is to predict, on the monthly basis, the occurrence of delinquency 3 months in advance. This prediction is typical binary classification problem but suffers from the issue of data imbalance that means the instances of target class is very few. For the effective prediction of bad debt occurrence, Support Vector Machine (SVM) with kernel trick is adopted using credit card usage and payment patterns as its inputs. SVM is widely accepted in the data mining society because of its prediction accuracy and no fear of overfitting. However, it is known that SVM has the limitation in its ability to processing the large-scale data. To resolve the difficulties in applying SVM to bad debt occurrence prediction, two stage clustering is suggested as an effective data reduction method and ensembles of SVM models are also adopted to mitigate the difficulty due to data imbalance intrinsic to the target problem of this paper. In the experiments with the real world data from one of the major domestic credit card companies, the suggested approach reveals the superior prediction accuracy to the traditional data mining approaches that use neural networks, decision trees or logistics regressions. SVM ensemble model learned from T2 training set shows the best prediction results among the alternatives considered and it is noteworthy that the performance of neural networks with T2 is better than that of SVM with T1. These results prove that the suggested approach is very effective for both SVM training and the classification problem of data imbalance.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.