• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.289-290
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• 2021

본 연구는 코로나-19 이후로 미지의 질병과 맞닥뜨렸을 때의 소비 경향에 중요한 영향을 끼치는 요소를 데이터베이스화하여 다각적인 방면에서 분석하고 성향 측정방법을 제시하였다. 포스트 코로나 시대는 디지털 혁명이 일어난 후 경제활동에 참여하고 있는 사람들 중 그 누구도 피해갈 수 없는 흐름이다. 또한, 소비의 흐름에 있어서 모바일을 통한 배달이 주류가 될 것이라는 것은 누구든 손쉽게 알 수 있을 것이다. 후에 제2의 포스트 코로나 이후 방대하고 구체적인 데이터를 사용하여 똑같은 방법으로 재분석 한다면 기업의 입장에서 발 빠른 대응으로 경제 침체 속의 호황을 맞이할 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.475-476
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• 2023

본 논문에서는 2021년 국내여행조사 원자료를 활용하여 국내여행의 현황을 통계학적으로 접근하여 소비의 측면을 중점으로 여행자의 특성을 분석하여 마케팅 전략에 활용하고자 한다. 또한 향후 여행사와 지방자치단체에 관광업 중흥을 위한 유용한 데이터 가공 방향을 제공하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.413-414
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• 2023

본 논문은 청소년에게 영향을 미치는 서울시의 주거 환경에 관한 요소들을 다각화하여서 분석하고 주거환경의 양적 측정방법을 제시하였다. 청소년의 성장과정에서 주거환경은 중요하다는 사실은 누구도 부정할 수 없는 사실이다. 이러한 사실에 기반하여 주거환경을 다각화로 분석하여 제시하였으므로, 이를 필요로 하는 서울시 정책 담담자 혹은 서울시 교육청에게 도움이 될 것이라 생각된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.331-332
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• 2023

유치원은 학령이 안 된 어린이의 심신 발달을 위한 교육 시설이다. 그러므로 본 연구는 학부모들이 첫 교육을 중요하게 생각하는 만큼 수많은 유치원의 다각적인 정보를 원아 학부모들이 한 눈에 파악 및 비교할 수 있게끔 하기 위해 수행되었다. 본 연구의 목적은 유치원을 선정하려고 하는 학부모들의 불편을 최소화하고 정보를 투명하게 공개하여 선택의 폭을 넓혀 확실한 선택을 할 수 있도록 하는 것이다. 이를 달성하기 위해 본 팀은 데이터베이스 시스템을 활용하여 보다 편리한 서비스 및 유용한 정보를 제공하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.437-438
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• 2024

인구가 감소하고 있는 농어촌의 지역경제를 살림과 동시에 지역 소멸을 예방하고, 정착 지역 탐색에 많은 시간을 할애하는 귀농희망자들을 위해 도움을 줄 수 있는 데이터베이스를 설계하고 구축하였다. 사용자는 이 데이터베이스를 활용하여 사용자가 원하는 조건에 맞는 상위 5개 지역을 추천받을 수 있다. 정부와 기업이 귀농 지역 추천 데이터베이스를 활용하여 귀농을 희망하는 사람들의 행태를 알아보면 농촌 지역과 지방 소도시 지역 개발 및 활성화를 긍정적으로 예상할 수 있고, 이러한 관심이 결과적으로는 우리나라의 국토 균형발전에 큰 도움이 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.473-474
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• 2024

대표적인 분만 취약지 중 경상북도와 경상남도, 전라남도의 의료, 교육, 교통, 출산 지원 데이터를 분석하여 '육아가능인구'에게 유용한 정보를 제공하고 저출산과 지역별 육아 인프라 격차에 대한 긍정적인 해결책을 제안하는 것을 목표로 한다.

• 복식문화연구
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• 제2권1호
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• pp.93-104
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• 1994

Nowadays computer technology is being applied in various areas of apparel design. In particular, since the task of pattern making is to be performed by a set of predefined drawing rules, the effect of computer application in pattern making will be significant, There have been a large number of studies on pattern making program. For instance, the previous studies have developed computer programs for pattern making of women's wear, men's wear, children's wear, Han-Bok, etc. Most of them have focused on the development of computer program for a particular kind of apparel only and, however, have disregarded the feasibility of developing a multi-purposed computer program so that is just can be modified to adopt for various styles. For example, by widening the hem-wide of the basic H-Line skirt and then connecting its waist line and widened hem-wide, we can draw the A-Line skirt. Therefore, we have developed a program which can make a pattern for the basic skirt and can mae, with a slight change of he program, other patterns for various style as well. The objective of this paper is to identify and organize modules which will be used for developing a general pattern making computer system. This general pattern making system is a computer program by which we can draw a variety of apparel styles. This system is restricted to skirt pattern making only. there presentation scheme used in organizing these modules is an AND-OR tree, the one being often used in representing a complex problem in artificial intelligence domain.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권4호
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• pp.79-84
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• 2023

Social studies show that the number of separated families have lately increased due to different reasons. Despite the causes for family rift, many problems are resulted which affected the children physically and psychologically. This effect may cause them fail in their life especially at school. This paper focuses on the negative reaction of the parents' separation with other factors from the computer science prospective. Since the artificial intelligent field is the most common widespread in computer science, a predictive model is built to predict if a specific child whose parents separated, may complete the school successfully or fail to continue his education. This will be done using Decision Tree that have proved their effectiveness on the predication applications. As an experiment, a sample of individuals is randomly chosen and applied on our prediction model. As a result, this model shows that the separation may cause the child success at school if other factors are satisfied; the intelligent of the guardian, the relation between the parents after the separation, his age at the separation time, etc.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1689-1701
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• 2019

In recent years, personal videos have been shared online due to the popular uses of portable devices, such as smartphones and action cameras. A recent report predicted that 80% of the Internet traffic will be video content by the year 2021. Several studies have been conducted on the detection of main video events to manage a large scale of videos. These studies show fairly good performance in certain genres. However, the methods used in previous studies have difficulty in detecting events of personal video. This is because the characteristics and genres of personal videos vary widely. In a research, we found that adding a dataset with the right perspective in the study improved performance. It has also been shown that performance improves depending on how you extract keyframes from the video. we selected frame segments that can represent video considering the characteristics of this personal video. In each frame segment, object, location, food and audio features were extracted, and representative vectors were generated through a CNN-based recurrent model and a fusion module. The proposed method showed mAP 78.4% performance through experiments using LSVC data.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.201-210
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• 2024

In empirical software engineering research, there is an increased use of questionnaires and surveys to collect information from practitioners. Typically, such data is then analyzed based on overall, descriptive statistics. Overall, they consider the whole survey population as a single group with some sampling techniques to extract varieties. In some cases, the population is also partitioned into sub-groups based on some background information. However, this does not reveal opinion diversity properly as similar opinions can exist in different segments of the population, whereas people within the same group might have different opinions. Even though existing approach can capture the general trends there is a risk that the opinions of different sub-groups are lost. The problem becomes more complex in case of longitudinal studies where minority opinions might fade or resolute over time. Survey based longitudinal data may have some potential patterns which can be extracted through a clustering process. It may reveal new information and attract attention to alternative perspectives. We suggest using a data mining approach to finding the diversity among the different groups in longitudinal studies (agile skeptics). In our study, we show that diversity can be revealed and tracked over time with the use of clustering approach, and the minorities have an opportunity to be heard.