• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권5호
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• pp.35-43
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• 2023

공동주택 하자 분쟁의 증가와 함께, 하자관리의 중요성 또한 커지고 있다. 그러나 기존의 연구는 '공용 부분'에 초점을 맞추어 진행되었다. 또한 하자관리의 주체인 '관리사무소'를 위한 시스템 연구도 부족한 실정이다. 이는 관리사무소의 하자관리 능력의 부족과 관리 품질의 저하를 초래한다. 따라서, 본 논문에서는 관리사무소를 위한 기계학습 기반의 하자 정보 관리 시스템을 제안한다. OCR과 NLP 모듈을 사용하여 관리상의 불편한 점을 해소하는 것을 목표로 한다. OCR을 통해 수기로 작성된 하자 정보를 디지털 문서로 변환한다. 이후 언어모델을 이용하여 사용자가 지정한 양식과 함께 하자 정보를 재생성한다. 최종적으로 생성된 텍스트를 데이터베이스에 저장하고 이를 기반으로 통계적 분석을 실행한다. 이러한 일련의 과정을 통해, 관리사무소의 하자관리 역량을 향상할 수 있도록 돕고, 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.112-114
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• 2022

본 논문에서는 아파트를 비롯한 집단 거주지에서 대량으로 발생되는 음식물 쓰레기를 가축 사육 농가 등 도심 인근 지역 수요자에게 온라인 거래를 통해 판매할 수 있도록 지원하는 전자상거래 서비스를 제안하고자 한다. 제안 서비스는 일반적인 전자상거래와는 달리 사물인터넷 기반의 센서와 통신 모듈이 탑재된 스마트 음식물 쓰레기통을 이용해 각 아파트의 위치 정보와 배출되는 음식물 쓰레기의 양을 자동으로 수집한 후 이를 특화된 전자상거래 플랫폼 상에서 시각화된 정보로 제공하여 수요자에게 판매하는 것을 핵심으로 한다. 스마트 음식물 쓰레기통은 무게 센서와 GPS 센서 그리고 LoRa 통신 모듈을 이용해 주기적으로 현재 용량을 클라우드 기반의 데이터베이스로 전달하며, 이렇게 수집된 여러 아파트의 위치 정보와 용량 정보는 웹사이트나 모바일 애플리케이션 형태의 전자상거래 서비스 운영에 활용이 된다. 제안하는 전자상거래 서비스는 각 아파트에서 구매자가 있는 인근 지역 농가까지 음식물 쓰레기를 배달하는 서비스와 연계함으로써 지역 경제 활성화와 더불어 음식물 쓰레기 처리 문제를 해결하는 데 큰 도움이 될 것이라 기대한다.

• 산업융합연구
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• 제21권5호
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• pp.133-142
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• 2023

최근 학력 위변조 문제는 단순히 교육기관에서 생성된 증명서 조작, 재학 중에 수료를 졸업으로 속여 기록하는 등 자동화된 관계 검증과 검증 자체를 신뢰하기 어려운 문제가 존재한다. 이는 대학 기관들의 학력 데이터베이스 공유 부재와 학력 추적이 어려운 독립된 시스템을 구축/운영하고 있기 때문이다. 본 연구는 대학 기관을 중심으로 학력 검증을 위한 E-AV 모델을 설계 및 구현한다. 기존 학력에 대한 연계 정보들을 요약하여 암호화된 데이터베이스로 저장하고, 기존 시스템의 호환성과 확장성을 고려하여 웹 표준 기술로 구현했다. 샘플 데이터 검증 결과 위변조에 안전성을 개선하고, 저장 공간과 실행성능의 준수한다는 것을 확인했다. 본 연구는 향후 국내 대학 교육기관 학력 관리 등 온라인 검증 서비스 개선에 이바지하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.201-209
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• 2009

기존 연구에서는 문제은행을 만들고 평가시스템을 구현하여 학습자의 성취도를 평가하고자 했다. 그러나 문항을 만들거나 이미 만들어진 문항을 가져오는 과정에서 문제은행을 구현하는 데, 시간과 노력이 많이 소요되었다. 또 종합평가 위주의 모의고시 형의 문항이 평가문항으로 제시 되다보니 소단원의 학습 주제에 대한 성취도 평가가 실시되기 어려웠다. 소단원이나 수학 원리등을 학습하는 데 있어서, 평가에 대한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문은 문항 형태(Item Form)를 이용한 문제은행을 SCORM2004의 실행환경 RTE에서 데이터 모델 인터액션으로 구현한다. 학습관리 시스템에 의하여 문항 형태의 정의에 따라 자동 생성된, 평가문항에 대한 성취도 검사에 있어서, 보다 객관적인 판단을 위하여 확신 인자 함수(Confidence Factor Function)를 사용한다. 실험을 위한 콘텐츠로 수학의 삼각 함수를 두 개의 실험 대비군에게 현장 적용을 하여 제안된 문항 생성 시스템을 이용한 교육이 유의성이 있음을 보였다.

• Safety and Health at Work
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• 제13권4호
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• pp.387-393
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• 2022

Background: Problem drinking is a perennial concern in the US fire service. A large literature has documented the importance of addressing alcohol norms in intervention research. The purpose of this study was to explore alcohol norms in a national cohort of firefighters (FFs) to inform intervention development in this occupational group. Methods: Data were from a national online survey of career and volunteer FFs (N = 674). Participants were recruited through national fire service listservs and a database of FFs who had agreed to be contacted for research. Results: When asked about "acceptable" levels of alcohol consumption, FFs on average suggested levels which exceeded public health guidelines. Further, approximately half of career and volunteer FFs believed that, at least under some circumstances, drinking until intoxicated was normative. When asked how long should elapse between a FFs last drink and reporting for duty, the average suggested lag was 11.2 hours (sd = 4.6). However, among male volunteer FFs who reported heavy drinking, the average was 6.68 hours (sd = 4.77). Conclusions: Given the high prevalence of heavy and binge drinking in the fire service, it is not surprising that the alcohol norms found in this study were consistent with a culture of drinking. Participants' reports of alcohol use among their peers were consistent with the actual prevalence of problem drinking. Thus, education and prevention efforts in this occupation should focus on changing norms about alcohol use, including linking heavy drinking to other health and safety issues they face.

• 한국식생활문화학회지
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• 제24권1호
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• pp.51-57
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• 2009

The purpose of the study was to assess the relative preference for hot & spicy sauces using conjoint analysis, with focus on English consumers. From the results of the study, we were able to derive a standard with the best sauce attributes. The respondent group was selected from the CCFRA's customer database. The qualification criteria for inclusion in the sample were: the primary grocery shopper in the household, a consumer of a range of home cooked oriental & far eastern cuisines, enjoyed hot & spicy chili-based foods, and willing to buy hot chili-based oriental sauces. A total of 676 respondents completed the survey in which 76% were women, and all respondents were between the ages of 18 and 65 years. An online survey method was used and a conjoint analysis was adopted. In conjoint analysis, a product is described as a combination of a set of attribute levels, where a utility value is estimated for each attribute level. In summing up the results of this study, the sensory property (flavor) attribute was most important, the second was brand, and the third was price. For the sensory property attribute, a mild chili sauce of blended garlic, sugar, and lime scored highest. In terms of brand, Blue Dragon was selected as the best. The lesser known Korean Kochujang brand of "Hot&Joy" scored lowest with respect to brand value. Encouraging, however, was the description based on the Hot&Joy product: a hot chili sauce blended with ginger and garlic, which held appeal across age groups and genders. In terms of price, 75p per bottle had the best score.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권8호
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• pp.835-845
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• 2022

Objective: To analyze the characteristics and trends of scientific publications on thyroid ultrasound (US) from 2001 to 2020, specifically examining the differences among disciplines. Materials and Methods: The MEDLINE database was searched for scientific articles on thyroid US published between 2001 and 2020 using the PubMed online service. The evaluated parameters included year of publication, type of document, topic, funding, first author's specialty, journal name, subject category, impact factor, and quartile ranking of the publishing journal, country, and language. Relationships between the first author's specialty (radiology, internal medicine, surgery, otorhinolaryngology, and miscellaneous) and other parameters were analyzed. Results: A total of 2917 thyroid US publications were published between 2001 and 2020, which followed an exponential growth pattern, with an annual growth rate of 11.6%. Radiology produced the most publications (n = 1290, 44.2%), followed by internal medicine (n = 716, 24.5%), surgery (n = 409, 14.0%), and otorhinolaryngology (n = 171, 5.9%). Otorhinolaryngology and internal medicine published significantly more case reports than radiology (p < 0.001, each). Radiology published a significantly higher proportion of publications on imaging diagnosis (p < 0.001 for all) and a significantly lower proportion of publications on biopsy (p < 0.001 for all) than the other disciplines. Publications produced by radiology authors were less frequently published in Q1 journals than those from other disciplines (p < 0.005 for internal medicine and miscellaneous disciplines and < 0.01 for surgery and otorhinolaryngology). China contributed the greatest number of publications (n = 622, 21.3%), followed by South Korea (n = 478, 16.4%) and the United States (n = 468, 16.0%). Conclusion: Radiology produced the most publications for thyroid US than any other discipline. Radiology authors published more notably on imaging diagnosis compared to other topics and in journals with lower impact factors compared to authors in other disciplines.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.540-550
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• 2017

본 연구는 치매환자의 행동심리증상에 미치는 다양한 비약물적 중재의 효과를 확인하고, 중재 별로 주요하게 작용된 증상이 무엇인지를 알아보고자 메타분석을 실시하였다. 자료 수집은 국 내외 검색엔진을 이용하였으며, 2000년 1월부터 2016년 6월까지 출판된 연구를 대상으로 하였다. 치매환자에게 적용한 비약물적 중재의 효과를 제시한 사전-사후실험연구 가운데 실험군과 대조군이 있는 무작위통제실험연구(Randomized Controlled Trial; RCT)를 대상으로 하였다. 최종 선정된 23편의 연구를 분석한 결과, 치매환자에게 적용한 다양한 비약물적 중재 연구 전체의 효과크기는 -0.33으로 "보통"의 효과크기가 나타났다. 세부적인 비약물적 중재 별 효과크기는 작업치료가 -0.26로 "보통"의 효과크기, 다감각자극이 -0.65로 "보통이상"의 효과크기로 임상적으로 유의한 차이가 있음이 증명되었다(p<.05). 중재 별로 주요하게 작용된 행동심리증상으로는 가정기반 프로그램에서는 주로 공격성, 기억력과 관련된 문제행동에 영향을 주었다. 또한, 회상치료와 작업치료는 대체적으로 무감정, 다감각자극과 음악치료는 불안이나 초조행동에 주요 변화가 있었음을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 다양한 비약물적 중재가 치매환자의 행동심리증상에 효과가 있음을 확인할 수 있었으며, 중재 별로 주요하게 작용된 증상을 확인 할 수 있었다. 따라서 추후 임상에서 치매환자를 위한 비약물적 중재 시, 각 환자의 행동심리증상에 적합한 중재를 선택하여 접근하는 노력이 필요 할 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.137-158
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• 2008

기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.