• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1880-1889
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• 2022

온라인 포털 플랫폼은 뉴스 기사와 온라인 댓글을 제공하고 있으나, 온라인 댓글의 익명성은 반시민적 표현을 증가시켜 사회적 문제점으로 간주되고 있다. 댓글의 반시민성 검출 연구가 많이 이루어진 국외와 달리, 국내에서는 비시민성을 세분화한 한국어 데이터셋이 구현되지 않아 심도있는 연구가 이루어지지 못하였다. 본 연구에서는 댓글의 반시민성에 대한 라벨링을 총 13가지 항목으로 시행하였으며 반시민적 표현으로 요약하였다. 또한 어텐션 알고리즘을 이중으로 적용하여 임베딩 벡터를 추출하였고 이후 2-d CNN으로 반시민성 항목을 분류하였다. 그 결과, 제안한 알고리즘이 무례한 호칭 및 공격적 어조 등의 반시민성 검출에 유용하다는 것을 보여주었다. 본 연구는 민주적 담론을 저해하는 반시민적 댓글들을 탐지함으로써 건전한 온라인 댓글 문화 형성에 기여할 것으로 기대된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권7호
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• pp.847-856
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• 2017

본 논문은 사용자들에게 알맞은 공원을 추천해주는 시스템을 제안한다. 사회적, 심리적, 환경적, 신체적 등 사람들에게 긍정적인 요소를 제공하는 도시공원의 기능에 따라 서울시 도시공원을 6가지로 분류한다. 분류된 공원을 규칙기반 전문가 시스템을 기반으로 사용자들에게 추천한다. 공원 선택에 영향을 주는 요인들을 언어 객체로 설정하여 규칙 기반 추론 시스템을 논리 프로그램 언어인 PROLOG로 구현한다. 공원 추천의 규칙 기반 객체는 활동·다목적성과 접근성, 이용 시간을 기준으로 총 9가지 언어 객체를 설계하고 그에 따른 허용된 값을 부여한다. 이를 이용하여 생성된 규칙들이 사용자의 선호도에 따라 점화되고 추천 공원을 추론한다. 선호도에 대한 정보는 사용자들에게 직접 공원 선택에 있어서 기준이 되는 세 가지 요소에 대한 질문을 건네는 대화의 방식으로 얻는다. 결과적으로 공원 추천 시스템을 통해 공원 이용자들의 공원 이용 및 여가 생활에 대한 만족감을 높여주고자 한다.

• 대한중풍순환신경학회지
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• 제16권1호
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• pp.89-102
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• 2015

■ Objectives This study aimed to investigate the domestic research trend about Amyotrophic Lateral Sclerosis(ALS) treated with Traditional Korean Medicine(TKM). ■ Methods Searches of two major TKM databases were conducted for articles published up to July 2015. Searching keyword was "Lou Gehrig's disease" OR "amyotrophic lateral sclerosis". Studies dealt TKM for ALS were included. ■ Results 18 studies were met our inclusion criteria(two prospective studies, one retrospective study, one follow-up study, 14 case reports). Complex TKM intervention of herbal medication, acupuncture and pharmacopuncture was the most frequently used treatment. Individually, herbal medication was the most frequent followed by acupuncture. Short-term assessment showed improvement in ALS symptoms but long-term assessment showed progression of disease. Accessory symptoms including depression, anxiety and insomnia were improved in four studies. ■ Conclusion For more definite evidence, larger studies with long-term follow-up period are needed. Moreover, benefits that TKM can provide for ALS patients as a part of multi-disciplinary approach should be studied in depth.

• 국제초고층학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.129-136
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• 2023

Natural ventilation has proven to be an effective passive strategy in improving energy efficiency and providing healthy environments. However, such a strategy has not been commonly adopted to tall office buildings that traditionally rely on single-skin façades (SSFs), due to the high wind pressure that creates excessive air velocities and occupant discomfort at upper floors. Double-skin façades (DSFs) can provide an opportunity to facilitate natural ventilation in tall office buildings, as the fundamental components such as the additional skin and openings create a buffer to regulate the direct impact of wind pressure and the airflow around the buildings. This study investigates the impact of modified multi-story type DSFs on indoor airflow in a 60-story, 780-foot (238 m) naturally ventilated tall office building under isothermal conditions. Thus, the performance of wind effect related components was assessed based on the criteria (e.g., air velocity and airflow distribution), particularly with respect to opening size. Computational fluid dynamics (CFD) was utilized to simulate outdoor airflow around the tall office building, and indoor airflow at multiple heights in case of various DSF opening configurations. The simulation results indicate that the outer skin opening is the more influential parameter than the inner skin opening on the indoor airflow behavior. On the other hand, the variations of inner skin opening size help improve the indoor airflow with respect to the desired air velocity and airflow distribution. Despite some vortexes observed in the indoor spaces, cross ventilation can occur as positive pressure on the windward side and negative pressure on the other sides generate productive pressure differential. The results also demonstrate that DSFs with smaller openings suitably reduce not only the impact of wind pressure, but also the concentration of high air velocity near the windows on the windward side, compared to SSFs. Further insight on indoor airflow behaviors depending on DSF opening configurations leads to a better understanding of the DSF design strategies for effective natural ventilation in tall office buildings.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권1B호
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• pp.1-9
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• 2008

소양강댐 유역의 관측유입량과 융설 모의의 포함 유무에 따른 모의 결과를 비교함으로써 적설 및 융설 모형의 필요성을 분석하였다. 사용한 융설 모형은 Sugawara 등의 개념적 융설 모형이고, 강우-유출 모형은 NWS-PC를 사용하였다. 모형의 매개변수는 다단계 자동보정법에 의해 추정하였고, 각 단계별로 SCE-UA 알고리즘에 의해 최적화되었다. 매개변수 추정시와 검증 모의에서 RMSE, PBIAS, NSE, PME 통계량은 융설을 포함한 모의가 그렇지 않은 모의보다 좋은 결과를 나타내었다. 소양강댐의 관측유입량은 약 두 달 이상의 자기상관성을 나타내었고, 융설을 포함하지 않은 경우에 모의된 유량시계열은 20일 정도의 자기상관성을 나타내었다. 융설을 포함한 경우의 모의유량 시계열은 관측 유량시계열과 유사하게 약 두 달 이상의 자기상관성을 나타내었다. 이와 같은 결과로 소양강댐 유역의 강우-유출 모의시 적설 및 융설 모형을 포함하여야 모형의 정확성을 향상시킬 수 있다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제34권3호
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• pp.267-284
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• 2023

Landslides are one of the most dangerous phenomena and natural disasters. Landslides cause many human and financial losses in most parts of the world, especially in mountainous areas. Due to the climatic conditions and topography, people in the northern and western regions of Iran live with the risk of landslides. One of the measures that can effectively reduce the possible risks of landslides and their crisis management is to identify potential areas prone to landslides through multi-criteria modeling approach. This research aims to model landslide potential area in the Oshvand watershed using a support vector machine algorithm. For this purpose, evidence maps of seven effective factors in the occurrence of landslides namely slope, slope direction, height, distance from the fault, the density of waterways, rainfall, and geology, were prepared. The maps were generated and weighted using the continuous fuzzification method and logistic functions, resulting values in zero and one range as weights. The weighted maps were then combined using the support vector machine algorithm. For the training and testing of the machine, 81 slippery ground points and 81 non-sliding points were used. Modeling procedure was done using four linear, polynomial, Gaussian, and sigmoid kernels. The efficiency of each model was compared using the area under the receiver operating characteristic curve; the root means square error, and the correlation coefficient . Finally, the landslide potential model that was obtained using Gaussian's kernel was selected as the best one for susceptibility of landslides in the Oshvand watershed.

• Steel and Composite Structures
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• 제45권2호
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• pp.205-218
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• 2022

Proper calculation of splitting tensile strength (STS) of concrete has been a crucial task, due to the wide use of concrete in the construction sector. Following many recent studies that have proposed various predictive models for this aim, this study suggests and tests the functionality of three hybrid models in predicting the STS from the characteristics of the mixture components including cement compressive strength, cement tensile strength, curing age, the maximum size of the crushed stone, stone powder content, sand fine modulus, water to binder ratio, and the ratio of sand. A multi-layer perceptron (MLP) neural network incorporates invasive weed optimization (IWO), cuttlefish optimization algorithm (CFOA), and electrostatic discharge algorithm (ESDA) which are among the newest optimization techniques. A dataset from the earlier literature is used for exploring and extrapolating the STS behavior. The results acquired from several accuracy criteria demonstrated a nice learning capability for all three hybrid models viz. IWO-MLP, CFOA-MLP, and ESDA-MLP. Also in the prediction phase, the prediction products were in a promising agreement (above 88%) with experimental results. However, a comparative look revealed the ESDA-MLP as the most accurate predictor. Considering mean absolute percentage error (MAPE) index, the error of ESDA-MLP was 9.05%, while the corresponding value for IWO-MLP and CFOA-MLP was 9.17 and 13.97%, respectively. Since the combination of MLP and ESDA can be an effective tool for optimizing the concrete mixture toward a desirable STS, the last part of this study is dedicated to extracting a predictive formula from this model.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권1호
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• pp.42-57
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• 2020

Appropriate use and analysis of neuroimaging techniques is an inevitable aspect of clinical trials for patients with acute ischemic stroke. Neuroimaging examinations were recently used to define the core eligibility criteria and outcomes in acute ischemic stroke research. Recent clinical trials for endovascular treatment in acute ischemic stroke have also demonstrated the efficacy or safety of endovascular treatment using various imaging modalities as well as clinical indices. Furthermore, independent imaging reviews and imaging core laboratory assessments are essential to manage and analyze imaging data in order to enhance the reliability of the outcomes. Therefore, we systematically reviewed the use of neuroimaging in recent randomized clinical trials for endovascular treatment of acute ischemic stroke in order to provide a thorough summary, which would serve as a resource guiding the use of appropriate imaging protocols and analyses in future clinical trials for acute ischemic stroke. This review will help researchers select appropriate imaging biomarkers among the various imaging protocols available and apply the selected type of imaging examination for each study in accordance with the academic purpose.

• 한국기록관리학회지
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• 제24권2호
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• pp.113-137
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• 2024

본 연구에서는 국립대한민국임시정부기념관이 '라키비움'으로서, 다양한 형태의 자료들을 포괄하여 통합 분류할 수 있는 분류체계를 고안하고, 이를 온라인 서비스하는 방안을 제안하고자 하였다. 이를 위해 사례연구로는 임시정부 자료 소장기관인 국가기록원, 국회기록보존소, 국사편찬위원회 전자사료관의 분류체계 구조 및 내용에 대해 알아보았고, 온라인 서비스와 관련해서는 위 세 개 기관과 함께 임페리얼 전쟁 박물관과 스탠포드대학교 후버연구소 도서관과 아카이브를 살펴보았다. 국내외 기관 사례분석에서 도출된 시사점을 통해, 기관 소장 자료에 대해 출처별 계층분류로 기본적인 체계를 구성하였고, '형태별, 시대별, 주제별' 분류기준에 따른 다중분류체계를 제시하였다. 더불어 고안한 분류체계 개발안을 온라인 서비스에 어떻게 적용할 것인가에 대해서도 함께 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.47-54
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• 2024

첨단기술을 활용한 문화예술 교육은 기술에 대한 문해력 향상과 자기표현, 그리고 융합적 역량 개발의 측면에서 그 중요성이 증대되고 있다. 이에 혁신적인 멀티모달 AI의 생성과정과 결과평가는 확대된 시청각 경험을 제공하고 창의적 영감을 향상할 수 있다. 특히, AI와 함께 음악을 만드는 과정은 멜로디와 악상을 떠올리는 것부터 가사 개선, 편집과 변주, 악기 연주 등 모든 영역에 걸쳐 혁신적 경험을 제공한다. 이에 본 연구에서는 음악 생성 AI 플랫폼을 활용하여 과제를 수행하고 동료 학습자와 토론하는 과정을 실증적으로 분석하고자 하였다. 그 결과 자발적 참여를 통해 12개의 서비스와 10개의 평가기준 유형을 수집하여 사용패턴과 목적으로 구분할 수 있었다. 이를 토대로 학습자 관점의 AI 기반 교양교육을 위한 학술적, 기술적, 정책적 시사점을 제시하였다.