• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제23권2호
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• pp.71-84
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• 2020

Purpose: The purpose of this systematic review and meta-analysis was to investigate the effects of advance care planning on end-of-life decision-making. Methods: Databases including RISS, KISS, KMbase, KoreaMed, PubMed (MEDLINE), Embase, and CINAHL were searched for studies that examined the effects of advance care planning interventions. The inclusion criteria were original studies in English or Korean; adults ≥18 years of age (population); advance care planning (intervention); completion of advance directives (AD) or advance care planning (ACP) (outcomes); and randomized or non-randomized controlled trials (RCTs and non-RCTs, respectively) (design). Study quality was measured using the checklists of the Joanna Briggs Institute. Meta-analyses were conducted with the Comprehensive Meta-Analysis program. Results: Nine RCTs and nine non-RCTs were selected for the final analysis. The effect sizes (ES) of the outcome variables in nine RCTs were meta-analyzed, and found to range from 0.142 to 0.496 for the completion of AD and ACP (ES=0.496, 95% CI: 0.157~0.836), discussion of end-of-life care (ES=0.429, 95% CI: -0.027~0.885), quality of communication (ES=0.413, 95% CI: 0.008~0.818), decisional conflict (ES=0.349, 95% CI: -0.059~0.758), and congruence between preferences for care and delivered care (ES=0.142, 95% CI: -0.267~0.552). Conclusion: ACP interventions had a positive effect on the completion of AD and ACP. To apply AD or ACP in Korea, it is necessary to develop ACP interventions that reflect aspects of Korean culture.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.244-251
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• 2020

본 논문에서는 UML 다이어그램의 정보를 구문적으로 분석하여 클래스들의 정보를 구조적으로 구축하는 정보 저장소인 '메타 클래스 레포지토리 (MCR)'의 구현 방법을 제시한다. 구문적으로 분석된 클래스의 정보를 구조적으로 구축하기 위하여 수퍼 클래스인 '메타 클래스 (meta-class)'를 정의하고, 이들 메타 클래스들의 컬렉션으로 구성된 레포지토리를 구축하여 정보를 관리한다. 또한, MCR이 보유하고 있는 메타 클래스 정보에 기반하여 클래스에 상응하는 코드를 생성하기 위하여 '코드 생성 엔진 (CGE)'을 설계하여 제시한다. 코드 생성 엔진의 로직을 구성함에 있어서는 클래스에 대한 정보와 프로그래밍 언어의 구문 규칙이 합법적으로 조합되어 코드가 생성되어야 한다. 따라서, 이러한 클래스 다이어그램으로부터 코드를 생성하는 데에 MCR과 CGE가 통합적으로 협력하여 수행될 수 있도록 구현하는 방법을 제시한다. CGR의 동작 메커니즘에 대한 알고리즘을 유한 상태 머신 형태로 제시함으로써 CGE의 로직을 형식화하여 표현함과 동시에 구현 상의 용이함을 취할 수 있게 하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1773-1793
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• 2023

Automated machine learning, often referred to as "AutoML," is the process of automating the time-consuming and iterative procedures that are associated with the building of machine learning models. There have been significant contributions in this area across a number of different stages of accomplishing a data-mining task, including model selection, hyper-parameter optimization, and preprocessing method selection. Among them, preprocessing method selection is a relatively new and fast growing research area. The current work is focused on the recommendation of preprocessing methods, i.e., feature subset selection (FSS) algorithms. One limitation in the existing studies regarding FSS algorithm recommendation is the use of a single learner for meta-modeling, which restricts its capabilities in the metamodeling. Moreover, the meta-modeling in the existing studies is typically based on a single group of data characterization measures (DCMs). Nonetheless, there are a number of complementary DCM groups, and their combination will allow them to leverage their diversity, resulting in improved meta-modeling. This study aims to address these limitations by proposing an architecture for preprocess method selection that uses ensemble learning for meta-modeling, namely AutoFE-Sel. To evaluate the proposed method, we performed an extensive experimental evaluation involving 8 FSS algorithms, 3 groups of DCMs, and 125 datasets. Results show that the proposed method achieves better performance compared to three baseline methods. The proposed architecture can also be easily extended to other preprocessing method selections, e.g., noise-filter selection and imbalance handling method selection.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제11권4호
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• pp.1-23
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• 2004

This study identifies communication patterns of groups using synchronous text communication medium for their group decision-making, and examines how these patterns are associated with creative solutions to problems. Our research suggests that certain communication behavior of groups, when appropriately organized, can be of help in enhancing creative production of outcomes. A qualitative study was conducted on communication patterns based on an analysis of text-based electronic conversation protocols. Specifically this research tried to overcome existing studies on electronic groups by focusing on interactive process of communication among participants. The major study conclusion; are: (1) The production of creative outcome may depend on the process or sequence of discussion among group members with synchronous text communication medium. That is, proper interactive responses and appropriate control of the discussion process are essential to obtain a high level of performance. (2) It is importantto make discuss rules based on meta-cognitive and interactive protocols in the early stage. Explicit rules relating to internal group processes as well as communication medium use are even more important to groups with electronic communication medium than face-to-face groups.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제19권1호
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• pp.37-46
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• 2012

The scheduling problem of large products like ships, airplanes, space shuttles, assembled constructions, and automobiles is very complex in nature. To reduce inherent computational complexity, we often design scheduling systems that the original problem is decomposed into small sub-problems, which are scheduled independently and integrated into the original one. Moreover, the steep growth of communication technology and logistics makes it possible to produce a lot of multi-nation corporation by which products are produced across more than one plant. Therefore vertical and lateral coordination among decomposed scheduling systems is necessary. In this research, we suggest an agent-based coordinating mechanism for multi-level scheduling systems in supply chain. For design of a general coordination mechanism, at first, we propose a grammar to define individual scheduling agents which are responsible to their own plants, and a meta-level coordination agent which is engaged to supervise individual scheduling agents. Second, we suggest scheduling agent communication protocols for each scheduling agent topology which is classified according to the system architecture, existence of coordinator, and direction of coordination. We also suggest a scheduling agent communication language which consists of three layers : Agent Communication Layer, Scheduling Coordination Layer, Industry-specific Layer. Finally, in order to improve the efficiency of communication among scheduling agents we suggest a rough capacity coordination model which supports to monitor participating agents and analyze the status of them. With this coordination mechanism, we can easily model coordination processes of multiple scheduling systems. In the future, we will apply this mechanism to shipbuilding domain and develop a prototype system which consists of a dock-scheduling agent, four assembly-plant-scheduling agents, and a meta-level coordination agent. A series of experiment using the real-world data will be performed to examine this mechanism.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1637-1646
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• 2009

현재 데이터 통합을 위한 다양한 방법이 연구되고 있다. 연구된 통합 방법들 중 메타데이터저장소를 이용하는 방안과 데이터 간의 관계성을 파악한 토픽맵이 있다. 본 논문은 메타데이터와 토픽맵 기술을 적용하여 검색 키워드에 대한 토픽맵 생성을 위한 메타-토픽맵을 제안하고, 메타-토픽맵과 레거시 시스템의 메타데이터를 연계하기 위한 방안으로 XMDR을 제안한다. 메타-토픽맵은 레거시 시스템에서 키워드에 대한 의미적 연관성을 고려하여 토픽맵 형식을 제공하여 키워드에 대한 토픽맵을 생성한다. XMDR은 레거시 시스템의 메타데이터 간의 이질성을 해결하여 구조적 통합을 수행한다. 제안된 시스템은 레거시 시스템에 구축된 기존의 관계데이터베이스간의 상호운용과 검색 효율을 높이고, 시스템 확장에 효율적이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.689-696
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• 2015

본 연구에서는 학습장애학생들이 메타인지(Meta-cognition)를 효과적으로 활용하여 학습 중에 일어나는 문제를 스스로 해결하려는 습관을 만들어 줄 수 있도록 스마트 러닝을 기반으로 한 학습시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 스마트 시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 스마트기기 및 교육시스템을 활용하여 학생의 개별화 학습이 가능하다. 둘째, 학생의 지속적인 반복학습이 가능하다. 셋째, 애플리케이션을 활용한 학습을 통해 학생의 학업성취도 향상이 가능하다. 이처럼 메타인지를 활용한 스마트러닝 시스템을 학습장애학생들에게 적용한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들이 수학 학습에 대한 흥미를 가지게 되고, 자신감이 향상되었다. 둘째, 학생들의 수학 문제 해결 능력이 향상되었다. 셋째, 학생의 자기주도적인 개별화 학습이 이루어졌다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.191-193
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• 2015

최근 경제발전과 정보통신기술의 발달에 따라 전자상거래 시장이 지속적으로 성장하고 있다. 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 전자상거래 연구에서 인지된 위험과 종속변수 간의 관계에 관한 연구들을 문헌연구와 메타분석을 실시하였다. 본 연구는 2000년부터 2014년까지 우리나라 학술지에 게재된 연구 중 인지된 위험과 종속변수의 인과관계가 설정된 총 25편의 연구논문을 대상으로 하였다. 메타분석의 결과 인지된 위험과 종속변수 간 경로의 효과 크기는 -0.251로 나타났다. 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고 선행연구와 비교분석을 통해 차이점을 논의하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.848-854
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• 2014

메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 스마트폰 관련 연구에서 기술수용모델 선행요인에 관한 연구들을 문헌적 고찰 및 메타분석을 실시하였다. 본 연구는 2008년부터 2013년까지 우리나라 학술지에 게재된 연구 중 기술수용모델의 인과관계를 설정한 총 106편의 연구논문을 대상으로 하였다. 메타분석의 결과 선행 요인과 인지된 유용성의 경로에 가장 큰 효과 크기는 유희성으로 나타났다. 인지된 유용성과 유희성의 경로에 효과 크기는 0.536이었다. 그리고 선행 요인과 인지된 사용 용이성의 경로에 가장 큰 효과 크기는 자기 효능감으로 나타났다. 인지된 사용 용이성과 자기 효능감 경로에 효과 크기는 0.626이었다. 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고 선행연구와 비교분석을 통해 차이점을 논의하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.586-593
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• 2009

분산 환경에서 대부분 데이터 구성은 계층적 분류에 따른 트리 형태로 이루어져 연관성 검색에 제한이 있다. 이러한 데이터들 중 데이터베이스로 저장된 데이터는 통합의 문제와 효율적 검색이라는 문제가 있다. 이에 따라 본 시스템에서는 분산된 데이터 베이스 통합을 위해 XMDR을 이용하고 계층적으로 표현된 지식의 검색 효율성을 위해서 XMDR에 토픽맵을 연계하는 방안을 제안한다. XMDR은 메타시멘틱온톨로지, 인스턴스시멘틱온톨로지 그리고 메타로케이션으로 구성하고, 분산된 관계데이터베이스 사이의 데이터 이질적 문제와 메타데이터 이질적 문제를 해결하여 통합하고, 메타시멘틱온톨로지와 인스턴스시멘틱온톨로지를 토픽 맵과 연결하여, 토픽 맵의 자원위치를 표현하는 어커런스 역할을 XMDR의 메타로케이션이 수행하게 함으로써 효율적인 통합 검색을 위한 방안을 제안한다.