• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
• /
• pp.403-414
• /
• 2005

현재까지 개발된 스팸 메일 필터는 주로 베이지안 학습을 이용한 문서분류에 바탕을 두고 있지만, 정확률 향상의 한계라는 문제점과 더불어 일반 메일을 스팸 메일로 오분류하는 치명적인 오류를 극복하지 못하는 문제점을 안고 있다. 본 논문은 카이제곱 통계량을 바탕으로 베이지안 필터의 false positive 에러를 해결하고. 더불어 정확률과 재현율 향상을 동시에기할 수 있는 스팸 메일 필터링 방법을 기술한다. 또한 본 논문에서 사용된 방법은 사용자의 배경 지식을 기계학습 단계에서 파라미터로 반영하여 시스템의 유연성을 높이고 나아가 개인화된 시스템으로 확장시킬 수 있다는 장점도 있다.

• Journal of Gastric Cancer
• /
• 제19권3호
• /
• pp.235-253
• /
• 2019

Gastric cancer (GC) is one of the deadliest malignancies in the world. Currently, clinical treatment decisions are mostly made based on the extent of the tumor and its anatomy, such as tumor-node-metastasis staging. Recent advances in genome-wide molecular technology have enabled delineation of the molecular characteristics of GC. Based on this, efforts have been made to classify GC into molecular subtypes with distinct prognosis and therapeutic response. Simplified algorithms based on protein and RNA expressions have been proposed to reproduce the GC classification in the clinical field. Furthermore, a recent study established a single patient classifier (SPC) predicting the prognosis and chemotherapy response of resectable GC patients based on a 4-gene real-time polymerase chain reaction assay. GC patient stratification according to SPC will enable personalized therapeutic strategies in adjuvant settings. At the same time, patient-derived xenografts and patient-derived organoids are now emerging as novel preclinical models for the treatment of GC. These models recapitulate the complex features of the primary tumor, which is expected to facilitate both drug development and clinical therapeutic decision making. An integrated approach applying molecular patient stratification and patient-derived models in the clinical realm is considered a turning point in precision medicine in GC.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.13-23
• /
• 2022

본 논문에서는 패션 분야의 비정형 데이터 검색을 위한 패션 아이템별 세부 컨포넌트 이미지 분류 알고리즘을 제안한다. 코로나-19 환경으로 인하여 최근 AI 기반 쇼핑몰이 증가하는 추세이다. 하지만 기존의 키워드 검색과 사용자 서핑 행위 기반 개인 맞춤형 스타일 추천으로는 정확한 비정형 데이터 검색에는 한계가 있다. 본 연구는 다양한 온라인 쇼핑 사이트에서 크롤링한 이미지를 사용하여 Mask R-CNN을 활용한 전처리를 진행한 후, CNN을 통해 패션 아이템별 컴포넌트에 대한 분류를 진행하였다. 셔츠의 카라 및 패턴과 청바지의 핏, 워싱 및 컬러에 대한 분류를 진행하였으며, 다양한 전이학습 모델을 비교 분석한 후 가장 높은 정확도가 나온 Densenet121모델을 사용하여 셔츠의 카라는 93.28%, 셔츠의 패턴은 98.10%의 정확도를 도달하였으며, 청바지의 핏은 Notched, Spread, Straight 3가지의 클래스의 경우 91.73%, Regular 핏을 추가한 4가지의 클래스의 경우 81.59%, 청바지의 색상은 93.91%, 청바지의 Washing은 91.20%, 청바지의 Demgae는 92.96%의 정확도를 도출하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.364-373
• /
• 2014

정보시스템을 통해 제공되는 서비스와 사용자 만족간의 관계는 정보시스템의 신규 서비스 개발에 있어서 중요한 사항으로 고려되어 왔다. 본 연구에서는 IT기술변화에 따른 웹 환경변화를 고려하여 국가R&D보고서 서비스에 적용 가능한 12개 핵심 서비스를 도출하였다. 도출된 12개 신규 서비스는 국가R&D보고서 시맨틱검색 서비스, 연관보고서 서비스, RSS 서비스, mesh-up 서비스, topic-map service, open API 서비스, 개인화 서비스, 집단지성 서비스, SNS 서비스, 비정형데이터 서비스, 상세검색 서비스, 메일링 서비스 등이다. 국가R&D 보고서 서비스에서 도출한 12개 신규 서비스의 품질속성을 파악하기 위하여 KANO모형을 이용하여 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과와 서비스별 만족계수 및 서비스 분류결과를 바탕으로 단계별 서비스전략을 제시하였다. 1단계로 추진해야 할 서비스로는 비정형데이터 서비스, 개인화서비스, 연관보고서 서비스, topic-map 서비스, open API 서비스, 집단지성 서비스 등이고, 2단계로 추진해야 할 서비스로는 RSS 서비스, mesh-up 서비스, 국가R&D보고서 시맨틱검색 서비스, 메일링 서비스, 상세검색 서비스, SNS 서비스 등이다.

• 지능정보연구
• /
• 제16권4호
• /
• pp.213-225
• /
• 2010

본 연구에서는 기업의 마케팅 프로모션에 따른 반응고객의 구매액 예측을 위한 방법을 제시하고 SVR의 효과적인 학습방법을 제시하였다. 프로모션에 의한 고객의 구매액을 기반으로 고객을 5등급으로 등급화하고 각 등급 내에서 SVR을 적용하여 고객의 구매액을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 예측된 고객의 등급 내에서 고객 구매액을 예측하는 분리데이터 학습법이 프로모션에 반응한 모든 고객을 대상으로 구매액을 예측하는 전체데이터 학습법보다 높은 예측성과를 보여주었다. 일반적으로 세분화된 고객집단을 하나의 집단으로 보고 동일한 마케팅 전략을 제시하나 본 연구를 통해 구매액에 따라 등급화 된 고객의 등급 내에서 다시 고객의 거래 구매액을 예측하여 동일한 집단 내에서도 차별화된 마케팅 전략을 제시할 수 있는 기반을 제시하였다. 즉 동일한 등급에서도 고객 구매액에 따라 고객의 우선순위를 정할 수 있으며, 이는 마케팅 담당자가 프로모션을 제시할 고객을 선정할 때 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제13권8호
• /
• pp.261-265
• /
• 2015

선물을 고를 때 상대방이 무엇을 좋아할까? 행복한 고민에 빠진다. 점차적으로 개인화되어 가는 세상에서 나와 관련된 타인에 대한 적절한 선물을 선택하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 선물 선택의 갈등과 시간을 절약하고 상대방의 만족도를 향상시키는데 도움을 줄 수 있는 스마트폰 앱을 개발하였다. 선물 구입에 필요한 고민과 시간을 줄일 수 있으며, 향후 대인 관계 형성과 활성화를 위하여 활용할 수 있는 앱으로 발전할 수 있다. 선물을 받는 사람의 선호도에 따른 선물 추천을 위하여 각 영역별 구분에 따른 과정을 통하여 적합한 선물을 추천할 수 있다. 선물의 적합도는 사전 설문조사에 의하여 정하고 지속적인 추천 현황을 반영하여 업데이트함으로써 만족도를 향상시킨다. 선물을 추천할 때 여러 가지 가중치를 반영한 선물 추천 우선순위 계산식을 이용하여 추천한다. 또한 전자상거래 시스템과의 융합을 통하여 앱의 활용도를 높일 수 있다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제51권6호
• /
• pp.162-168
• /
• 2014

PHR(Personal Health Records : 개인평생건강기록) 은 진료정보를 제공하는 것을 기본서비스로 하며, 환자와 서비스 제공자에게 유용한 서비스를 제공해야 한다. 본 연구는 진료정보의 제공 외 사용자에게 적합한 서비스를 발굴하는데 목적이 있다. 서비스 대상은 암환자로 한정하였고 PHR 서비스 발굴을 위하여 기존 사례 분석, 의료진 인터뷰, 환자 설문을 진행하였다. 그 결과로 발굴된 서비스는 3가지이다. 첫째, 환자에게 치료계획(patient's clinical pathway)을 제공하고 두 번째 온라인 질의응답기능 제공, 세번째 환자 본인의 상태를 입력하는 기능 제공이다. 발굴된 명지 PHR 서비스는 웹과 앱(안드로이드)으로 약 3개월간 파일롯 테스트를 하였고 유용성을 확인하였다. 향후 상업화된 PHR 서비스가 되기 위해서는 치료계획의 등록을 위한 표준화 및 사용자 편의성을 고려한 모델이 되어야 할 것이다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제11권3호
• /
• pp.389-395
• /
• 2013

최근 SNS를 활용한 소셜커머스를 통해 식음료 쿠폰의 거래가 활발하게 이루어지고 있다. 소셜커머스 상에서 식음료 쿠폰을 구매하여 사용할 경우 원하는 상품을 할인된 가격으로 이용할 수 있으나, 쿠폰 구입 시 매장의 위치, 이용 가능 기간 및 시간, 할인율 등을 구매자가 직접 비교하여 선택해야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 위치 및 시간과 구매 이력 등의 상황정보를 고려하여 사용자에게 적합한 소셜커머스 상의 식음료 쿠폰을 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 사용자의 상황 인지 및 지속적인 사용자 성향 반영을 위해 베이지안 네트워크 기반의 쿠폰 추천 방법을 제안한다. 또한 사용자가 선호하는 쿠폰 선택 기준에 대한 개인화된 가중치를 반영하기 위해 AHP를 이용하여 선호도의 가중치를 측정하고 분류를 수행한다. 시스템의 효율성을 검증을 하기 위해 12명의 학생을 대상으로 1개월간 20회에 걸쳐 실험을 수행하였으며 그 결과 80%의 추천 만족도를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38C권7호
• /
• pp.587-594
• /
• 2013

웹 2.0의 발전과 스마트 디바이스의 보급은 제한적인 정보와 평면적인 서비스에 맞춤화된 기존의 웹서비스를 탈피하여 사용자가 원하는 다차원적인 정보와 다양한 서비스가 융합된 형태의 매쉬업 서비스를 탄생시키는 요인이 되었다. 매쉬업 서비스는 다양한 웹서비스가 융합된 서비스를 지칭하며 웹서비스의 인터페이스인 Open API를 통해 보다 손쉽게 지원되고 있다. 하지만 현재의 매쉬업 서비스는 개발자 중심의 서비스 제공 방식으로 인해 개인 맞춤화된 서비스를 제공 받고자 하는 다양한 사용자의 욕구를 충족시키지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점 해결을 위해 매쉬업을 손쉽게 하는 매쉬업 프레임워크에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있지만 아직 그 수준이 미비하다. 본 논문에서는 동적으로 웹서비스를 합성하여 매쉬업 서비스를 제공하는 매쉬업 프레임워크의 요소기술로써 Open API 자동 합성을 위한 Open API 선별 기법 및 합성 방안에 대해 소개 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.9-13
• /
• 2020

사상의학은 개인별 맞춤의학에 최적화된 한국 고유의 전통의학으로 유효한 임상 효능에도 불구하고 체질진단의 부정확도는 한계로 지적받아 왔다. 체질 진단의 정확도를 개선하기 위해 정량 데이터에 기반한 체질 분석 알고리즘이 개발되었으며, 본 연구에서는 개발된 알고리즘을 적용한 체질 분석 체험 시스템을 개발하고 반복성을 평가하였다. 체질분석 체험 시스템은 정면과 측면 안면 영상, 음성, 설문 정보를 수집하고 통합 체질 확률 값을 계산하여 체험자의 체질을 분석한다. 개발한 시스템의 체질 확률 값에 대한 반복도 평가를 위해 3명을 대상으로 각 5회 반복 측정하였으며, 변동계수가 4.778%로 나와 충분한 반복도를 보이는 것을 확인하였다. 개발한 시스템은 사상의학의 인식 제고를 위한 홍보에 기여할 수 있을 것이다.