• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권1호
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• pp.1-9
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• 2005

본 논문에서는 패턴 분류를 위한 수정된 퍼지 최대최소 신경망 모델을 제안하고 그의 유용성을 고찰한다. 이를 위하여 하이퍼박스 내에서 각 특징들에 대하여 가중치 요소론 갖는 새로운 하이퍼큐브 소속함수를 정의한다. 이 가중치 요소는 분류과정에서 임의의 클래스에 대한 각 특징의 상대적인 기여도를 반영한다. 본 연구에서는 이를 위하여 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장 및 축소의 3단계로 이루어지는 학습 방법론을 소개한다. 또한 제안된 모델을 기반으로 하여 학습된 분류기로부터 하이퍼박스 소속함수와 연결가중치를 사용하여 주어진 클래스에 대한 특징의 연관도를 산출하는 형태의 이른바 특징 분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 세부적으로 각 특징에 대하여 연관도 척도와 퍼지 소속함수간의 유사도 척도를 정의한다. 또한 실제 패턴 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가한다.

• 국제지역연구
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• 제20권4호
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• pp.163-184
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• 2016

최근 기업들은 직원들 채용에 있어서 다양한 방법을 고려한다. 좋은 직원들을 선택한다는 것은 회사의 미래와도 관계가 있으므로 투자를 아끼지 않는다. 그리고 우수한 직원을 선발하기 위해서 다양한 테스트를 개발하며, 이에 따른 비용을 지불한다. 하지만 채용평가에서 우수한 직원들이 실무에서도 우수한 직무성과를 내고 있는지에 대해서 평가를 해보는 기업들은 많지 않다. 또한 채용 평가항목들 가운데 어떠한 항목들이 차후 업무 평가에서도 직원들이 비슷한 결과를 보이는지에 대해서도 연구가 드물다. 기업은 단순히 좋은 능력을 가진 직원들을 선발하고, 퇴직률만 낮으면, 성공하였다고 생각하는 경우도 있다. 이 논문에서는 국내 대기업인 A 기업의 인사 데이터를 분석하였다. 기업이 신입사원 채용에 이용한 채용 평가 내용들이 입사 3년 후, 동일인에 대한 회사의 직무성과가 관계성이 있는지를 분석하고 있다. 실제 기업에서 사용하는 데이터를 이용하였으므로, 채용 평가의 항목들이 실제로 직무성과 평가 항목들과 어떠한 관계가 있는지를 구체적으로 살펴볼 수 있는 자료이다. 이 논문이 단일 사례의 탐색적 연구이기는 하지만, 기업들이 직원 채용 시에 채용평가 항목 부분과 차후 직원들의 성과 관리에 있어서 영향을 미치는 변수들에 대하여 살펴볼 수 있다는 것은 사례연구로 큰 의의가 있다.

• 보건행정학회지
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• 제29권4호
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• pp.482-495
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• 2019

Background: An important function of the regional public hospital is to satisfy the basic medical needs of the community through the stable provision of high-quality medical services. The purpose of this study was to identify the relevance index (RI) of the regional public hospital and to identify the factors that affect the RI. Methods: Data were obtained from the 2017 regional public hospital operation evaluation report and 2017 medical monitoring report for vulnerable area. RI of the regional public hospital was a dependent variable, and multiple regression analysis was performed with observed variables of medical supply-demand condition, medical supply, and medical supply structure. Direct effects and indirect effects were confirmed by the analysis of structural equation models (SEM) to see if there were mediating effects. Results: The RI was 13.1%, and the average of all percentage refined diagnosis-related group (RDRG) was 29.4%. Factors affecting RI were medical supply-demand conditions, medical supply, and medical supply structure. As a result of multiple regression analysis, RI was higher when high percentage RDRG of the regional public hospital (t=4.117, p<0.05), the size of regional public hospital location (t=-2.554, p<0.05), and the population of regional public hospital location (t =-2.415, p<0.05) were smaller. The results of the SEM analysis show that the higher the medical supply-demand conditions, the more direct effect of decreasing the RI and the indirect effect of decreasing the effect of reduction through the medical supply (direct effect=-1.322, total effect=-0.573, p<0.01). The higher the medical supply structure, the more direct effect on the RI (direct effect=1.047, p<0.05) and the higher the medical supply, the more indirect effect of RI through the medical supply structure (total effect=direct effect=0.619, p<0.05). Conclusion: It has been confirmed that the provision of medical services can affect the RI the regional public hospital which should be considered in carrying out future policies.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제8권1호
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• pp.20-34
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• 2001

This paper presents the relevance between GMFM and the spatiotemporal parameters of gait in children with cerebral palsy. Twenty-one children ($73.11{\pm}30.06$ months) with cerebral palsy participated in this study. GMFM was performed and spatiotemporal parameters of gait were measured by foot print gait analysis. A correlation analysis was used to investigate the correlation between GMFM scores and spatiotemporal parameters of gait. A linear regression analysis was employed to find how much each gait spatiotemporal parameters could be predicted from GMFM scores. The total GMFM scores was significantly correlated with walking speed, cadence, and stride length. Dimensions D (standing) and E (walking, running, and jumping) were more significantly correlated with gait spatiotemporal parameters than dimensions A (lying and rolling), B (sitting), and C (crawling and kneeling). The GMFM scores were useful for predicting spatiotemporal parameters. However, it is difficult to predict the status of gait development using GMFM scores because GMFM scores and gait spatiotemporal parameters are only measured as quantities not qualities. In the field, it is easily found that many children with cerebral palsy are unable to walk in any way. Consequently, gait analysis cannot be performed in many cases. Therefore, it is more reasonable to investigate the influence of GMFM on spatiotemporal parameters, rather than vice versa.

• 보건의료산업학회지
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• 제10권3호
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• pp.135-146
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• 2016

Objectives : This study explored ways to improve the quality of life related to oral health and the oral health of senior citizens by identifying the relevance of oral health-related quality of life issues, and satisfaction with dentures in elderly 65 years of age or older. Methods : This study surveyed 220 senior citizens who are currently using dentures and 65 years of age or older living in Busan. As a result, 200 questionnaires were returned. All of these questionnaires were used in the final analysis. The method of analysis was descriptive statistics using SPSS VER. 19.0, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficients, and regression analysis. Results : First, when verifying the difference in the quality of the health-related life of the oral cavity in accordance with the general characteristics, only average monthly income showed a significant difference. Second, the results of the analysis for factors that affect the quality of the health -related life of the oral cavity, fixation satisfaction, and mastication satisfaction, in that order, affected the general satisfaction of the elderly. Conclusions : Dentures satisfaction and the quality of the health-related life of the oral cavity show a high correlation and causality.

• 정보관리학회지
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• 제32권3호
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• pp.377-396
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• 2015

본 연구는 뇌파측정기술(EEG)의 ERP와 판별분석을 이용하여 이용자 기반의 비디오 키프레임들을 자동으로 추출할 수 있는 방안을 제안하였다. 구체적으로, 20명의 피험자를 대상으로 한 실험을 통해서 이미지 처리 과정을 다섯 개의 정보처리단계들(자극주목, 자극지각, 기억인출, 자극/기억 대조, 적합 판정)로 구분하여 각 단계별로 적합한 뇌파측정기술의 ERP 유형을 제안하여 검증해 보았다. 검증 결과, 각 단계별로 서로 다른 ERP 유형(N100, P200, N400, P3b, P600)을 나타냈다. 또한 세 그룹(적합, 부분적합 및 비적합 프레임)간을 구별할 수 있는 중요한 변수들로는 P3b에서 P7의 양전위 최고값과 FP2의 음전위 최저값의 잠재기로 나타났고, 이러한 변수들을 이용해 판별분석을 수행한 후 적합 및 비적합 프레임들을 분류할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.6676-6684
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• 2014

본 연구는 선행연구에서 중요하게 도출되었던 기본적인 가로의 물리적 환경, 접근성, 밀도, 다양성 등의 보행증진요인을 기본 모형으로 가로차원의 변수를 종합적으로 포함하여 보행량 증진에 영향을 미치는지 도출해보았다. 또한 Jacobs(1961)가 가로의 보행량 활성화를 위해 중요하다고 언급했던 다양한 시설과의 연관성이 있으며, 리처드 맥코맥(1983)이 주장했던 업종별로 보행활성화에 대한 정도 차이가 존재할 수 있음을 실증 분석하였다는 데 의의가 있다. 본 연구에서는 변수들간의 영향요인의 차이를 설명하기 위해 유형별 업종의 엔터방식 회귀분석을 시행하였다. 이러한 실증연구는 Jacobs(1961)가 가로의 보행량 활성화를 위해 중요하다고 언급했던 다양한 시설과의 연관성이 있으며, 리처드 맥코맥(1983)이 주장했던 업종별로 보행활성화에 대한 정도 차이가 존재할 수 있음을 실증 분석하였다는 데 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.183-203
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• 2018

전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권12호
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• pp.1185-1194
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• 2020

This study aims to test Voluntary Disclosure, Quality of Financial Reporting and Information Asymmetry as Moderation Variables. The Voluntary Disclosure variable is calculated using the Index Disclosure. This research uses quantitative methods and uses partial least square with EViews data analysis. The research sample consisted of 225 manufacturing companies listed on the Indonesian stock exchange for the period 2016-2018. The results of the study state that voluntary disclosure has a positive and significant effect on the quality of financial reporting through asymmetric information. The relationship between voluntary disclosure and asymmetric information has a negative effect on the quality of financial reporting, states that the disclosure of voluntary reports to companies can prevent information asymmetry, as well as the relationship of voluntary disclosure to information asymmetry states that companies that make voluntary disclosure will increase the interest of investors and other stakeholders. The quality of financial reporting states that if there is information asymmetry, the quality of financial reporting will also decline. The low value of relevance will affect the level of large or small information gaps between management and investors. The quality of financial reporting with increased relevance means that asymmetric information will have a negative impact on financial reporting.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권5호
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• pp.1188-1193
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• 2013

In content based image retrieval (CBIR) system, the images are represented based upon its feature such as color, texture, shape, and spatial relationship etc. In this paper, we propose a MRI Image Retrieval using wavelet transform with mahalanobis distance measurement. Wavelet transformation can also be easily extended to 2-D (image) or 3-D (volume) data by successively applying 1-D transformation on different dimensions. The proposed algorithm has tested using wavelet transform and performance analysis have done with HH and $H^*$ elimination methods. The retrieval image is the relevance between a query image and any database image, the relevance similarity is ranked according to the closest similar measures computed by the mahalanobis distance measurement. An adaptive similarity synthesis approach based on a linear combination of individual feature level similarities are analyzed and presented in this paper. The feature weights are calculated by considering both the precision and recall rate of the top retrieved relevant images as predicted by our enhanced technique. Hence, to produce effective results the weights are dynamically updated for robust searching process. The experimental results show that the proposed algorithm is easily identifies target object and reduces the influence of background in the image and thus improves the performance of MRI image retrieval.