• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.53-59
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• 2008

최근 하지가 불편한 노약자나 장애인이 집안의 다양한 가전기기를 손쉽게 제어하기 위한 비전 기반의 손동작 인식 기술이 발전해 왔다. 다수의 사용자가 하나의 손동작 인식 시스템을 사용할 경우 사용자마다 손동작 특성이 모두 다르기 때문에 특정 사용자의 인식률이 저하되는 문제가 발생한다. 또한 동일한 사용자라 하더라도 시간에 따라 손동작 특성이 변화할 수 있다. 사용자마다 다른 손동작 특성은 모델 학습 및 선택 기법을 사용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 시간에 따라 변하는 사용자의 특성은 퍼지 개념을 이용해 효과적으로 다루어질 수 있다. 본 논문에서는 다변량 퍼지 의사 결정트리를 이용해 사용자 별 인식모델을 만드는 방법을 제시한다. 또한 새로운 사용자가 시스템을 사용할 경우 가장 적합한 모델을 선택해 인식에 사용하고 인식률을 측정한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.179-186
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• 2021

We have been developed the smart tourism app and the Instagram and YouTube contents to provide personalized tourism information and travel product information to individual tourists. In this paper, we develop a rule-based smart tourism chatbot with the khaiii (Kakao Hangul Analyzer III) morphological analyzer and Neo4J graph database. In the proposed chatbot system, we use a morpheme analyzer, a proper noun dictionary including tourist destination names, and a general noun dictionary including containing frequently used words in tourist information search to understand the intention of the user's question. The tourism knowledge base built using the Neo4J graph database provides adequate answers to tourists' questions. In this paper, the nodes of Neo4J are Area based on tourist destination address, Contents with property of tourist information, and Service including service attribute data frequently used for search. A Neo4J query is created based on the result of analyzing the intention of a tourist's question with the property of nodes and relationships in Neo4J database. An answer to the question is made by searching in the tourism knowledge base. In this paper, we create the tourism knowledge base using more than 1300 Jeju tourism information used in the smart tourism app. We plan to develop a multilingual smart tour chatbot using the named entity recognition (NER), intention classification using conditional random field(CRF), and transfer learning using the pretrained language models.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.730-737
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• 2018

행복한 삶의 질을 목적으로 하는 의료소비자가 증가하면서 웹에 분산되어 있는 블로그의 의료 정보를 바탕으로 신뢰성 있는 의료 시설을 선택하고 고품질의 의료 서비스를 받음으로서, 시간과 비용을 절약할 수 있는 O2O 의료 마케팅 시장이 활성화 되고 있다. 인터넷, 모바일, SNS 등에서 증가하는 비정형 텍스트 데이터는 전문 의료 지식 이외에 작성자의 관심, 선호, 예상 등을 직간접적으로 반영하고 있기 때문에 의료정보의 신뢰성을 담보하기 어렵다. 본 연구에서는 빅데이터 및 MLP를 사용하여 의료정보 블로그를 분류 (의료블로그, 광고블로그)함으로서 사용자에게 보다 고품질의 의료정보 서비스를 제공하는 블로그 판단 시스템을 제안한다. 제안된 빅데이터 및 머신러닝 기술을 통해 인터넷상에 존재하는 국내의 다수 의료정보 블로그를 종합, 분석한 후 질환별 개인 맞춤형 건강정보 추천 시스템을 개발한다. 이를 통하여 사용자는 자신의 건강문제를 지속적으로 점검하고 가장 적절한 조치를 취함으로서 자신의 건강 상태를 유지하는 것이 가능할 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제36권3호
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• pp.131-148
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• 2019

본 연구는 시청자가 사운드 자료의 주제를 파악하는 과정과 사운드의 특성을 이해하기 위한 인지적 정보처리 모형을 구성하였다. 이후 사건관련유발전위(event related potentials, ERP)의 두뇌의 전후측에 걸쳐서 발현하는 N400, P600 구성요소들을 인지적 정보처리 모형의 언어적 표상에 접목시켜 사운드 요약을 생성하는 방안을 제안하기 위해서 연구 가설들을 수립하였다. 뇌파 실험을 통해서 연구 가설들을 검증한 결과, P600이 사운드 요약의 핵심 구성 요소로 나타났다. 본 연구 결과는 분류 알고리즘 설계에 적용되어 내용 기반 메타데이터 즉, 일반적인 또는 개인화된 미디어 요약(사운드 요약, 비디오 스킴)을 생성하는 데에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1224-1230
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• 2020

스마트폰의 보급 이후 웨어러블 디바이스에 대한 관심이 높아지고 다양화되면서 사용자들의 생활에 밀접하게 연관되고 있으며, 개인화된 서비스를 제공하기 위한 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 3축 가속도 센서와 3축 자이로 센서의 정보를 합성곱 신경망에 적용하여 사용자의 행동을 검출하는 방법을 제안한다. 인간의 행동은 동작의 크기와 범위에 따라서 동작을 구성하는 신호 데이터의 지속시간을 포함한 시작 시점과 끝나는 시점이 다르다. 이로 인해 합성곱 신경망에 그대로 적용하면 행동 인식 정확도에 대한 성능상의 문제가 있다. 따라서 센서 데이터를 시간의 구간에 따라 분할된 특징을 학습하는 시분할 특징 융합 합성곱 신경망(TDFFCNN: Time-Division Feature Fusion Convolutional Neural Network)을 제안하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권4호
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• pp.21-42
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• 2021

Purpose In order for companies to continue to grow, they should properly manage human resources, which are the core of corporate competitiveness. Employee turnover means the loss of talent in the workforce. When an employee voluntarily leaves his or her company, it will lose hiring and training cost and lead to the withdrawal of key personnel and new costs to train a new employee. From an employee's viewpoint, moving to another company is also risky because it can be time consuming and costly. Therefore, in order to reduce the social and economic costs caused by employee turnover, it is necessary to accurately predict employee turnover intention, identify the factors affecting employee turnover, and manage them appropriately in the company. Design/methodology/approach Prior studies have mainly used logistic regression and decision trees, which have explanatory power but poor predictive accuracy. In order to develop a more accurate prediction model, XGBoost is proposed as the classification technique. Then, to compensate for the lack of explainability, SHAP, one of the XAI techniques, is applied. As a result, the prediction accuracy of the proposed model is improved compared to the conventional methods such as LOGIT and Decision Trees. By applying SHAP to the proposed model, the factors affecting the overall employee turnover intention as well as a specific sample's turnover intention are identified. Findings Experimental results show that the prediction accuracy of XGBoost is superior to that of logistic regression and decision trees. Using SHAP, we find that jobseeking, annuity, eng_test, comm_temp, seti_dev, seti_money, equl_ablt, and sati_safe significantly affect overall employee turnover intention. In addition, it is confirmed that the factors affecting an individual's turnover intention are more diverse. Our research findings imply that companies should adopt a personalized approach for each employee in order to effectively prevent his or her turnover.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.230-240
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• 2022

Sharing of online videos via internet is an emerging and important concept in different types of applications like surveillance and video mobile search in different web related applications. So there is need to manage personalized web video retrieval system necessary to explore relevant videos and it helps to peoples who are searching for efficient video relates to specific big data content. To evaluate this process, attributes/features with reduction of dimensionality are computed from videos to explore discriminative aspects of scene in video based on shape, histogram, and texture, annotation of object, co-ordination, color and contour data. Dimensionality reduction is mainly depends on extraction of feature and selection of feature in multi labeled data retrieval from multimedia related data. Many of the researchers are implemented different techniques/approaches to reduce dimensionality based on visual features of video data. But all the techniques have disadvantages and advantages in reduction of dimensionality with advanced features in video retrieval. In this research, we present a Novel Intent based Dimension Reduction Semi-Supervised Learning Approach (NIDRSLA) that examine the reduction of dimensionality with explore exact and fast video retrieval based on different visual features. For dimensionality reduction, NIDRSLA learns the matrix of projection by increasing the dependence between enlarged data and projected space features. Proposed approach also addressed the aforementioned issue (i.e. Segmentation of video with frame selection using low level features and high level features) with efficient object annotation for video representation. Experiments performed on synthetic data set, it demonstrate the efficiency of proposed approach with traditional state-of-the-art video retrieval methodologies.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권3호
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• pp.69-74
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• 2022

빅데이터 관련 분석 기법에서 처방적 분석 방법론은 적극적인 학습이 양질의 학습 데이터를 확보함으로써 수동적인 학습모델의 성능을 개선하고, 해당 시스템을 최적화하여 성능의 극대화를 통해 처리 프로세싱 과정을 다루며 판단의 근거가 되는 이유를 제시하고 있다. 그리고 범주 정보가 없는 데이터의 경우 기계가 이를 분석하여 애매한 것과 경계지점에 놓인 것들을 찾아내 수동으로 판단하게 하여 값비싼 범주 데이터를 매우 효과적으로 구축하는 방식이다. 연구자 역량을 강화하기 위하여 연구자의 연구 분야, 연구 성향, 연구 활동정보 등을 수집하여 데이터가 가진 가치를 확장하기 위해 데이터 전처리 후 실행 시점의 상황 예측하고 실행 가능한 대안 도출을 통해 상황 변동에 따른 대안 유효성 검토 등 처방적 분석을 통하여 연구자 맞춤형 연구정보 서비스를 제공한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.11-19
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• 2023

본 논문에서는 사용자의 감정 분석에 따른 향을 추천하는 스마트 미러 시스템을 제안한다. 본 논문은 자연어 처리 중 임베딩 기법(CounterVectorizer와 TF-IDF 기법), 머신러닝 분류 기법 중 최적의 모델(DecisionTree, SVM, RandomForest, SGD Classifier)을 융합하여 시스템을 구축하고 그 결과를 비교한다. 실험 결과, 가장 높은 성능을 보이는 SVM과 워드 임베딩을 파이프라인 기법으로 감정 분류기 모델에 적용한다. 제안된 시스템은 Flask 웹 프레임워크를 이용하여 웹 서비스를 제공하는 개인감정 분석 기반 향 추천 미러를 구현한다. 본 논문은 Google Speech Cloud API를 이용하여 사용자의 음성을 인식하고 STT(Speech To Text)로 음성 변환된 텍스트 데이터를 사용한다. 제안된 시스템은 날씨, 습도, 위치, 명언, 시간, 일정 관리에 대한 정보를 사용자에게 제공한다.

• 대한예방한의학회지
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• 제27권2호
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• pp.35-48
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• 2023

Objective : We studied prognostic biomarkers discovery for lung cancer based on the pattern identification for the personalized Korean medicine. Methods : Using 30 tissue samples, we performed a whole exome sequencing to examine the genetic differences among three groups. Results : The exome sequencing identified among 23,490 SNPs germline variants, 12 variants showed significant frequency differences between Xu and Stasis groups (P<0.0005). As similar, 18 and 10 variants were identified in analysis for Xu vs. Gentleness group and Stasis vs. Gentleness group, respectively (P<0.001). Our exome sequencing also found 8,792 lung cancer specific variants and among the groups identified 6, 34, and 12 variants which showed significant allele frequency differences in the comparison groups; Xu vs. Stasis, Xu vs. Gentleness group, and Stasis vs. Gentleness group. As a result of PCA analysis, in germline data set, Xu group was divided from other groups. Analysis using somatic variants also showed similar result. And in gene ontology analysis using pattern identification variants, we found genes like as FUT3, MYCBPAP, and ST5 were related to tumorigenicity, and tumor metastasis in comparison between Xu and Stasis. Other significant SNPs for two were responsible for eye morphogenesis and olfactory receptor activity. Classification of somatic pattern identification variants showed close relationship in multicellular organism reproduction, anion-anion antiporter activity, and GTPase regulator activity. Conclusions : Taken together, our study identified 40 variants in 29 genes in association with germline difference of pattern identification groups and 52 variants in 47 genes in somatic cancer tissues.