• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.121-121
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• 2019

특정 지역에 집중적으로 비가 내리는 현상인 국지성호우가 빈번히 발생함에 따라 하천 주변 사회기반시설의 침수 위험성이 증가하고 있다. 침수 위험성 판단 여부는 주로 수위정보를 이용하며 수위 예측은 대부분 수치모형을 이용한다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks)기법 알고리즘을 활용하여 수위를 예측하였다. 연구대상지는 조위의 영향을 많이 받는 한강 전역을 대상으로 하였다. 2008년~2018년(10개년)의 실제 침수 피해 실적을 조사한 결과 잠수교, 한강대교, 청담대교 등에서 침수 피해 발생률이 높게 나타났고 SNS(Social Network Services)와 같은 비정형화 자료에서는 청담대교가 가장 많이 태그(Tag)되어 청담대교를 연구범위로 설정하였다. 본 연구에서는 Python에서 제공하는 Tensor flow Library를 이용하여 수위예측 알고리즘을 적용하였다. 데이터는 정형화 데이터와 비정형 데이터를 사용하였으며 정형화 데이터는 한강홍수 통제소나 기상청에서 제공하는 최근 10년간의 (2008~2018) 수위 및 강우량 자료를 수집하였다. 비정형화 데이터는 SNS를 이용하여 민간 정보를 수집하여 정형화된 자료와 함께 전체자료를 구축하였다. 민감도 분석을 통하여 모델의 은닉층(5), 학습률(0.02) 및 반복횟수(100)의 최적값을 설정하였고, 24시간 동안의 데이터를 이용하여 3시간 후의 수위를 예측하였다. 2008년~ 2017년 까지의 데이터는 학습 데이터로 사용하였으며 2018년의 수위를 예측 및 평가하였다. 2018년의 관측수위 자료와 비교한 결과 90% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 나타내었으며, 첨두수위도 비교적 정확하게 예측되는 것을 확인하였다. 향후 수위와 강우량뿐만 아니라 다양한 인자들도 고려한다면 보다 신속하고 정확한 예측 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제23권3호
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• pp.11-18
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• 2021

As the number of confirmed cases of Covid-19 is not decreasing, it is time for domestic companies to respond preemptively and in terms of business continuity. The purpose of this study is to present measures to strengthen BCP to prevent infectious diseases in the enterprise. In this work, three methods of data investigation are used. The first was to search for keywords in academic databases such as the National Assembly Library and the Korea Research and Information Service to investigate degree papers and academic papers. Second, we investigated literature such as research reports, manuals, and guidelines on infectious diseases. Finally, the researchers visited official websites such as KDCA, MOHW, and MOIS to collect and analyze recent data. BCP In view of the Board, a new risk analysis should be made and a disaster preparedness system tailored to the characteristics of the entity should be established. We need to analyze corporate weaknesses and focus on safety culture. It is also important to look at how customers choose their services and products. Based on this, differentiated service strategies should be presented. It is hoped that the results of this study can be used as basic data for companies that want to systematically manage and operate BCP to prevent infectious diseases.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.201-210
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• 2021

본 논문에서는 객체 추적 기술을 이용한 분석 프로그램과 분석한 데이터를 시각화하여 제공하는 웹서버로 구성된 풋살 영상분석 시스템을 소개한다. 기존의 분석 시스템의 경우 특수한 장치나, 고비용의 카메라를 이용하기 때문에 사용자들이 쉽게 이용하기에 부담스럽다. 따라서 본 논문에서는 평면 영상만을 이용해 선수의 경기를 분석하여 데이터를 시각화하는 시스템을 설계하고 개발한다. 객체를 추적하며 누적된 값을 계산하여 객체의 픽셀당 거리를 구하고 이를 기반으로 속도 관련 데이터와 거리 기반 데이터를 추출한다. 추출된 데이터를 시각화 라이브러리를 통해 그래프와 이미지로 변환하고, 웹페이지를 통해 편리하게 이용할 수 있도록 한다. 본 분석 시스템을 통해 기존의 분석 시스템의 문제점을 개선하고 데이터 기반의 과학적이고 효율적인 분석을 이용할 수 있도록 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권3호
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• pp.489-504
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• 2021

By distributing computing tasks among devices at the edge of networks, edge computing uses virtualization, distributed computing and parallel computing technologies to enable users dynamically obtain computing power, storage space and other services as needed. Applying edge computing architectures to Internet of Vehicles can effectively alleviate the contradiction among the large amount of computing, low delayed vehicle applications, and the limited and uneven resource distribution of vehicles. In this paper, a predictive offloading strategy based on the MEC load state is proposed, which not only considers reducing the delay of calculation results by the RSU multi-hop backhaul, but also reduces the queuing time of tasks at MEC servers. Firstly, the delay factor and the energy consumption factor are introduced according to the characteristics of tasks, and the cost of local execution and offloading to MEC servers for execution are defined. Then, from the perspective of vehicles, the delay preference factor and the energy consumption preference factor are introduced to define the cost of executing a computing task for another computing task. Furthermore, a mathematical optimization model for minimizing the power overhead is constructed with the constraints of time delay and power consumption. Additionally, the simulated annealing algorithm is utilized to solve the optimization model. The simulation results show that this strategy can effectively reduce the system power consumption by shortening the task execution delay. Finally, we can choose whether to offload computing tasks to MEC server for execution according to the size of two costs. This strategy not only meets the requirements of time delay and energy consumption, but also ensures the lowest cost.

• 정보관리학회지
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• 제38권2호
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• pp.113-127
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• 2021

본 연구는 대학 도서관 사용 증진을 위하여 개인별 맞춤 도서 추천시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 특히 사용자의 아이템에 대한 선호도가 존재하는 다수의 추천시스템과는 달리, 선호도가 존재하지 않을 때에 도서 추천이 가능하도록 하는 방안인 도서관 이용자의 도서 대출 목록과 성향을 활용하여 평가지표를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 이용자가 아직 읽지 않은 책에 대한 예상 선호도를 산출하는 방식으로 도서를 추천하는 행렬 분해 방법인 Singular Value Decomposition(SVD)과 Stochastic Gradient Descent(SGD) 알고리즘을 활용한 모델을 구축했다. 더불어 유사도가 높은 이용자 그룹 내의 도서 대출 목록을 참조하여 추천하는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘을 활용해 모델을 구현했다. 최종적으로 평가지표를 활용한 세 가지 모델에 대하여 사용자 평가를 진행했다. 각각의 모델이 제시한 개인별 맞춤 도서 다섯 권의 목록을 해당 대출자에게 제공하고, 추천 도서에 대한 만족/불만족 여부를 이진화 점수화하여 모델에 대한 평가를 진행했다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.11-18
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• 2023

최근 음성 감정 인식(Speech Emotion Recognition, SER)분야는 음성 특징과 모델링을 활용하여 인식률을 개선하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 음성 감정 인식의 정확도를 높이기 위한 모델링 연구 이외에도 음성 특징을 다양한 방법으로 활용하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 음성 감정이 시간 흐름과 연관이 있음을 착안하여 시계열 방식으로 음성파일을 시간 구간별로 분리한다. 파일 분리 이후, 음성 특징인 Mel, Chroma, zero-crossing rate (ZCR), root mean square (RMS), mel-frequency cepastral coefficients (MFCC)를 추출하여서 순차적 데이터 처리에 사용하는 순환형 신경망 모델에 적용하여 음성 데이터에서 감정을 분류하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 librosa를 사용하여 음성 특징들을 모든 파일에서 추출하여, 신경망 모델에 적용하였다. 시뮬레이션은 영어 데이터 셋인 Interactive Emotional Dyadic Motion Capture (IEMOCAP)을 이용하여 recurrent neural network (RNN), long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit(GRU)의 모델들의 성능을 비교 및 분석하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권11호
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• pp.515-524
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• 2017

본 논문에서는 ADHD 진단을 해주는 전문가시스템을 설계 및 구현한다. DSM-IV-TR을 이용하여 ADHD 진단기준을 연령대에 따라 단어를 바꾸어 구체화한다. 이 진단지를 가지고 오브젝트와 해당 값을 설정하고 규칙을 생성한다. 그리고 'ADHD 진단 시스템 엔진'과 '사용자 질의응답 프로그램'으로 구성된 진단시스템을 설계한다. 'ADHD 진단 시스템 엔진'은 규칙 기반 추론 엔진으로 Prolog 언어로 구현하여, INPUT을 '사용자 질의응답 프로그램'으로부터 받는다. INPUT에 의해 규칙은 ADHD 진단기준을 기반으로 점화되며 진단결과를 추론해서 OUTPUT을 다시 '사용자 질의응답 프로그램'으로 보낸다. '사용자 질의응답 프로그램'은 Python 언어로 구현하여 사용자와의 대화를 처리하는 인터페이스 역할을 한다. 'ADHD 진단 시스템 엔진'과 '사용자 질의응답 프로그램'의 중간다리 역할을 Pyswip 라이브러리를 통해서 수행한다. 결과적으로 ADHD 진단 전문가시스템을 통해 진단비용 절감과 간편한 이용으로 치료계획에 도움을 주고자한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권6호
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• pp.27-34
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• 2023

코로나19로 인해 넷플릭스 사용량이 증가하면서 사용자들의 넷플릭스 서비스 경험도 함께 증가하였다. 이에 본 연구는 코로나19 대유행 전후 넷플릭스 사용자 경험과 서비스 변화를 살펴보기 위하여, 넷플릭스 리뷰 데이터를 기반으로 토픽 모델링 분석을 수행하고자 한다. Google Play Scraper 라이브러리를 사용하여 구글 플레이 스토어 내의 넷플릭스 앱 리뷰 데이터를 수집하여, 코로나19 대유행 전후 앱 리뷰 기반의 토픽 모델링을 활용하여 키워드 차이를 살펴보았다. 분석 결과 넷플릭스 앱 기능, 넷플릭스 콘텐츠, 넷플릭스 서비스 이용, 넷플릭스 총평이라는 4가지 토픽으로 나타났다. 사용자 경험이 증가한 코로나19 대유행 이후 사용자들은 더 다양하고 세부적인 키워드를 사용하여 리뷰를 작성하는 경향을 보였다. 본 연구는 넷플릭스 리뷰 데이터를 활용하여 사용자들의 의견을 분석하여 코로나19 대유행 전·후 넷플릭스 서비스의 사용자 경험 변화를 보여주므로, 향후 치열한 OTT 서비스 시장에서의 경쟁력 강화를 위한 가이드 라인으로 활용할 수 있을 것이다.

• 농촌계획
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• 제29권4호
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• pp.81-92
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• 2023

The purpose of this study is to identify rural research topics, differences in research topics over time, and key mediators through the analysis of academic research trends using topic modeling. This study analyzed a total of 1,183 articles published in the Journal of Rural Planning and Rural Society over a 23-year period (2000-2022). We categorized rural research topics into 30, examined the proportion of research in each topic, and identified major changes in research topics over time. We also identified key words that mediate between research topics. The study found that, first, rural research trends can be categorized into five types (resources and utilization, area/space, people, ecosystem/environment, and tourism), with area/space being the most studied. Subtopics include rural amenities, rural disappearance/village miniaturization, and rural landscape management. Second, the research topics for each period were different. In the first period(2003-2007), the main research topics were rural amenities and Agricultural production- based climate vulnerability assessment. In the second period(2008-2012), the main research topics were Rural extinction and village depopulation, and rural landscape management, and in the third period(2013-2017), the main research topics were rural sixth industrialization and rural ecotourism. In the fourth period(2018-2022), rural development planning and rural life services(life SOC) were the main research topics. The significance of this study is that it extends the existing method of analyzing research trends and provides basic data to enhance comprehensive insights and understanding of rural research.

• 여성건강간호학회지
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• 제29권3호
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• pp.179-189
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• 2023

Purpose: This scoping review investigated the content and quality of YouTube videos on women's health. Methods: A literature search of the Cochrane Library, PubMed, Embase, CINAHL, ERIC, and RISS databases was performed using the keywords "('youtube'/exp OR youtube OR 'social media'/exp OR 'social media' OR (('social'/exp OR social) AND ('media'/exp OR media))) AND ('female health care' OR (('female'/exp OR female) AND ('health'/exp OR health) AND ('care'/exp OR care)))" from February 21 to 27, 2023. Peer-reviewed analytic studies in English or Korean that focused on women's health using YouTube were included. Results: The review identified 21 articles that covered various themes related to women's health, such as breast cancer, urinary disease, sexual health, pelvic organ prolapse, the human papillomavirus vaccine, Papanikolaou smears, contraception, women's health information during the coronavirus disease 2019 pandemic, obstetric epidural anesthesia, and placenta accreta. However, the overall quality of the content was low, inaccurate, unreliable, and misleading. Conclusion: This scoping review demonstrated that YouTube videos on women's health covered diverse topics, but the quality of the content needed improvement. More reliable and high-quality videos produced by academic institutes and healthcare professionals specializing in women's health are needed for social media to be usable as a reliable source of women's health information. The high number of views and shares received by the videos underscores the importance of providing accurate and reliable information on women's health.