• 한국학교ㆍ지역보건교육학회지
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• 제18권3호
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• pp.1-15
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• 2017

Objectives: About for twenty years, immigrant women in South Korea have steadily increased due to economic growth and industrialization. According to previous studies in terms of immigrants, subjective socio-economic status(SES) as well as objective SES such as income, occupation and level of education predict health outcomes. The purpose of this study was to examine association between subjective social status and perceived health among immigrant women. Methods: We analyzed 12,531 participants from the 2012 National Survey of Multicultural Families. Study variables included subjective SES in Korea, subjective SES in community and perceived health. Control variables were age, household income, employment, education, marital status, ethnicity, language proficiency. For this study, descriptive analysis, Chi-square test, and multivariate logistic regression analysis were performed. Results: Among immigrant women, after adjusting for control variables, level of education in community was not associated with perceived health. Otherwise, subjective social status in Korea(low subjective social status reference group vs high subjective status : OR 2.056) was associated with perceived health. Conclusions: Immigrant women in Korea would be culturally affected by inherent characteristic rather than social economic status. Through this study, in order to improve health inequality among immigrant women, we should consider developing social supports and networks.

• 국제교류와 융합교육
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• 제2권1호
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• pp.15-28
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• 2022

대학생들의 사회적 책임 인식은 국가의 발전과 직접적인 관련을 맺고 있다. 사회의 발전에 따라 대학생들의 사회적 책임이 중요해지고 있으니 중국에서 그에 대한 연구가 적극적으로 진행하고 있다. 본 연구는 중국 대학생을 대상으로 한 사회적책임 교육의 현 연구 상황을 파악할 수 있도록 2015년 1월투터 2021년 12월까지 관련 연구 중의 나타난 핵심단어 중의 상위 개의 언어 네트워크를 통하여 그의 연구 동향을 분석하였다. 결과로써, 대학생사회책임감(563), 사회책임교육(340회), 대학생(191)회, 사회책임감(197회), 책임감(133회) 등 핵심단어가 많이 나온 편이다. 연결 중심성의 경우에는 사회적책임교육, 대학생사회적책임, 대학생, 사회책임감 등의 연결 중심성은 높게 나타났다. 근접 중심성의 경우에는 대학생사회책임감, 사회책임교육, 대학생, 사회책임감의 근접 중심성은 높게 나타났으며 매개 중심성의 경우에는 대학생, 사회책임교육, 대학생 사회책임감 교육 방법 등의 매개 중심성은 높게 나타났다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권3호
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• pp.123-138
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• 2023

The Fourth Industrial Revolution and sensor technology have led to increased utilization of sensor data. In our modern society, data complexity is rising, and the extraction of valuable information has become crucial with the rapid changes in information technology (IT). Recurrent neural networks (RNN) and long short-term memory (LSTM) models have shown remarkable performance in natural language processing (NLP) and time series prediction. Consequently, there is a strong expectation that models excelling in NLP will also excel in time series prediction. However, current research on Transformer models for time series prediction remains limited. Traditional RNN and LSTM models have demonstrated superior performance compared to Transformers in big data analysis. Nevertheless, with continuous advancements in Transformer models, such as GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) and ProphetNet, they have gained attention in the field of time series prediction. This study aims to evaluate the classification performance and interval prediction of remaining useful life (RUL) using an advanced Transformer model. The performance of each model will be utilized to establish a health index (HI) for cutting blades, enabling real-time monitoring of machine health. The results are expected to provide valuable insights for machine monitoring, evaluation, and management, confirming the effectiveness of advanced Transformer models in time series analysis when applied in industrial settings.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권1호
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• pp.13-33
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• 2020

본 연구는 자모 단위의 임베딩과 회선 신경망을 활용한 한국어 감성 분석 알고리즘을 제안한다. 감성 분석은 텍스트에서 나타난 사람의 태도, 의견, 성향과 같은 주관적인 데이터 분석을 위한 자연어 처리 기술이다. 최근 한국어 감성 분석을 위한 연구는 꾸준히 증가하고 있지만, 범용 감성 사전을 사용하지 못하고 각 분야에서 자체적인 감성 사전을 구축하여 사용하고 있다. 이와 같은 현상의 문제는 한국어 특성에 맞지 않게 형태소 분석을 수행한다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 감성 분석 절차 중 형태소 분석을 배제하고 초성, 중성, 종성을 기반으로 음절 벡터를 생성하여 감성 분석을 하는 모델을 개발하였다. 그 결과 단어 학습 문제와 미등록 단어의 문제점을 최소화할 수 있었고 모델의 정확도는 88% 나타내었다. 해당 모델은 입력 데이터의 비 정형성에 대한 영향을 적게 받으며, 텍스트의 맥락에 따른 극성 분류가 가능하게 되었다. 한국어 특성을 고려하여 개발된 본 모델이 한국어 감성 분석을 수행하고자 하는 비전문가에게 보다 쉽게 이용될 수 있기를 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.947-960
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• 2021

본 연구는 대학생의 인공지능 윤리 인식을 파악하여 대학 교양 인공지능 윤리 교육의 방향성을 탐색하고자 한다. 대학생 83명이 총 5개의 인공지능 윤리 토론 주제에 대한 의견을 작성하고, 작성된 텍스트를 기반으로 텍스트 마이닝 중 언어 네트워크를 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 인공지능 사회의 미래에 대해서 62.5%의 학생이 긍정적으로 바라보고 있었다. 둘째, 자율주행 자동차 사고 발생 시 39.2%의 학생이 현재 자율주행 수준으로는 차량 소유자의 책임으로 생각하였다. 셋째, 인공지능 발전의 역기능으로는 사생활 침해와 기술 악용, 정보편식을 꼽았다. 역기능 최소화 방안으로 인공지능 사용자와 개발자 모두의 윤리 교육이 필요하며 제도적인 준비도 병행되어야 한다고 언급하였다. 넷째, 얼굴 인식 기술이 보편화된 사회에 대해 19.2%의 학생만이 긍정적인 의견을 나타내었다. 마지막으로 데이터 수집 시 개인정보 이용 동의를 얻은 부분만 활용해야 할 뿐 아니라 도덕적인 기준이 없는 인공지능 활용 방안에 대해 사용자와 개발자 모두의 윤리적 소양을 강조하였다. 본 연구는 대학 교양 수준의 인공지능 윤리 교육을 설계할 때 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.179-188
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• 2023

최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기 위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위 정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는 여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가 속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인 식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화 패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써 문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안 모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이 가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5B호
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• pp.490-501
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• 2011

소프트웨어 스트리밍 기술은 네트워크에서 스트리밍을 통하여 여러 응용 소프트웨어를 지원할 수 있는 서비스 방법이다. 본 논문에서는 플랫폼 독립적인 성능 개선 소프트웨어 스트리밍(PESS: Performance Enhanced Software Streaming) 기술을 제안한다. 이 기술은 자바 언어를 기반으로 설계하고 구현하였다. 구현 시스템에서의 주요 특정은 윈도우 시스템 이외의 다중 운영 체제에서 사용될 수 있는 플랫폼과 개선된 성능이다. 구현된 스트리밍 방법에서, 응용 소프트웨어는 서버에 위치하며 단지 필요한 팩들만 순간적으로 전송된다. 필요한 경우, 가장 파일 시스템과 클라이언트의 가상 레지스터리에 의하여, 사용자 요청이 매우 작은 팩 단위를 전송함으로써 처리된다. 그러므로 서버 부하가 감소될 수 있고 스트리밍 속도 또한 개선될 수 있다. 본 논문에서는 제안 시스템에 대한 구현 결과를 제시하고 여러 가지의 성능 특성을 분석한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.209-214
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• 2017

본 연구는 다층 퍼셉트론 인공신경망을 이용하여 우리나라 중학생의 또래애착에 영향을 미치는 요인을 탐색하였다. 2016년 지역아동센터의 아동패널조사에 참여한 중학교 3학년 재학생 419명(남 210명, 여 209명)을 분석하였다. 종속변수는 또래애착 여부로 정의하였고, 설명변수는 성, 학업 성적 만족도, 주관적 가구경제수준, 학교생활에 대한 부모-자녀대화 빈도, 주관적 건강상태, 우울증상, 자아존중감, 주관적 생활 만족도, 휴대전화의존도를 포함하였다. 또래애착의 예측 요인은 다층 퍼셉트론 인공신경망 알고리즘을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 우울증상, 성, 학교생활에 대한 부모-자녀 대화 수준, 주관적 가구 경제수준, 주관적 건강상태는 청소년의 또래애착과 관련이 높은 요인이었다. 청소년기의 성공적인 사회관계 형성을 위해서 또래 애착에 주요한 영향을 미치는 요인들을 고려한 상담 및 교육 프로그램의 개발이 요구된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3168-3186
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• 2020

Automatic topic essay generation (TEG) is a controllable text generation task that aims to generate informative, diverse, and topic-consistent essays based on multiple topics. To make the generated essays of high quality, a reasonable method should consider both diversity and topic-consistency. Another essential issue is the intrinsic link of the topics, which contributes to making the essays closely surround the semantics of provided topics. However, it remains challenging for TEG to fill the semantic gap between source topic words and target output, and a more powerful model is needed to capture the semantics of given topics. To this end, we propose a pretraining-based contextual self-attention (PC-SAN) model that is built upon the seq2seq framework. For the encoder of our model, we employ a dynamic weight sum of layers from BERT to fully utilize the semantics of topics, which is of great help to fill the gap and improve the quality of the generated essays. In the decoding phase, we also transform the target-side contextual history information into the query layers to alleviate the lack of context in typical self-attention networks (SANs). Experimental results on large-scale paragraph-level Chinese corpora verify that our model is capable of generating diverse, topic-consistent text and essentially makes improvements as compare to strong baselines. Furthermore, extensive analysis validates the effectiveness of contextual embeddings from BERT and contextual history information in SANs.

• 한국병원경영학회지
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• 제28권3호
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• pp.1-14
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• 2023

Purposes: It is very important to establish a clinical data warehouse based on a common data model to offset the different data characteristics of each medical institution and for drug surveillance. This study attempted to establish a clinical data warehouse for Dankook university hospital for drug surveillance, and to derive the main items necessary for development. Methodology/Approach: This study extracted the electronic medical record data of Dankook university hospital tracked for 9 years from 2013 (2013.01.01. to 2021.12.31) to build a clinical data warehouse. The extracted data was converted into the Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model (Version 5.4). Data term mapping was performed using the electronic medical record data of Dankook university hospital and the standard term mapping guide. To verify the clinical data warehouse, the use of angiotensin receptor blockers and the incidence of liver toxicity were analyzed, and the results were compared with the analysis of hospital raw data. Findings: This study used a total of 670,933 data from electronic medical records for the Dankook university clinical data warehouse. Excluding the number of overlapping cases among the total number of cases, the target data was mapped into standard terms. Diagnosis (100% of total cases), drug (92.1%), and measurement (94.5%) were standardized. For treatment and surgery, the insurance EDI (electronic data interchange) code was used as it is. Extraction, conversion and loading were completed. R language-based conversion and loading software for the process was developed, and clinical data warehouse construction was completed through data verification. Practical Implications: In this study, a clinical data warehouse for Dankook university hospitals based on a common data model supporting drug surveillance research was established and verified. The results of this study provide guidelines for institutions that want to build a clinical data warehouse in the future by deriving key points necessary for building a clinical data warehouse.