Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.3-6
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2005
현재의 교육에 있어서 정보의 가치는 무한한 가능성을 내포하고 있다. 하지만 학습 과정에서 생성되는 많은 정보들이 재활용되지 못하고 있다. 학습 과정에서 학습자들이 생성한 결과물을 차기 학습에 참고자료로서 재활용될 경우 보다 체계적이고 질적으로 향상된 학습 과정 개발이 가능하며 또한 풍부한 실질적인 학습 참고 자료를 제공함으로써 학습 효과를 향상시킬 수 있다. 학습 과정에서 생성된 정보들을 체계적으로 관리, 검색 및 활용할 수 있는 교육용 저장소 관리 시스템이 요구된다. 이 논문에서는 이를 위한 E-Repository 시스템을 제안한다. E-Repository 시스템은 생성된 학습 결과물은 체계적으로 등록, 관리하고 학습들이 활용할 수 있는 기능을 제공함으로써 학습 효과를 배가시키고 보다 풍부한 정보의 제공 및 공유를 가능하게 한다. 이는 더 나아가 보다 체계적인 학습 과정 개발을 가능하게 할 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.6
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pp.771-780
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2012
In the current analysis, we examine news coverage data widely used in media studies. News coverage data is usually time series data to capture the volume or the tone of the news media's coverage of a topic. We first describe the distributional properties of autoregressive conditionally heteroscadestic(ARCH) effects and compare two major American newspaper's coverage of U.S.-North Korea relations. Subsequently, we propose a change point detection model and apply it to the detection of major change points in the tone of American newspaper coverage of U.S.-North Korea relations.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.3
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pp.523-529
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2004
In Korea, mathematics education has been changed according to the 7th national mathematics curriculum renovated by the Ministry of Education and Human Resources Development announcement in 1997. The education of probability and Statistics has been carried out as a part of this curriculum. We analyze and compare 3 kinds of mathematics textbooks for 10-12 grade students. Descriptions of random variable, sample variance and sample standard deviation, distribution of sample mean, and etc. which are on some textbooks, are misleaded in school education. We suggest the unbiased estimator of sample variance in textbooks and distributions of sample means with normal population assumption.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.428-431
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2017
기업의 성장성과 기업 주식가치를 매출, 매출원가, 영업이익율 등의 정형데이터와 경제, 경영관련 뉴스 등 비정형 데이터를 토대로 다양한 알고리즘을 활용해 분석하고, 그 결과의 유의성을 검증한다. 주성분회귀분석, 인공신경망, 나이브 베이지안 분류자, 긍/부정 사전분석 모델을 통해 분석된 결과를 검토하여 각 분석모델 별 성능을 확인하고, 기업 성장성 예측을 위해 활용 가능한 모델과 필요한 데이터를 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10b
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pp.1425-1428
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2000
본 논문에서는 빠르고 정확하게 기후를 예측, 분석하기 위해 웨이브렛 변환을 통해 Data의 특징을 추출하고 이를 신경망의 입력값으로 사용하는 기상예측시스템은 제안하였다. 또한 학습이 잘되지 않는 패턴에 대한 집중적인 학습을 수행할 수 있는 Epsilon Descending 학습방법을 사용하여 정확도를 상승시켰다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입한 제안 기상예측시스템이 기존의 신경망만을 통한 기상예측시스템에 비해 예측능력면에서 훨씬 더 우수함을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.409-412
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2002
본 논문에서는 실제 경영의 의사결정 등을 위한 활용가치가 있는 정보를 추출해 내는 방법론으로 SOM을 적용하였다. SOM은 자율(upsupervised)과 경쟁(competitive) 학습을 한다. 데이터를 입력하였을 때, SOM의 출력 노드중에서 다른 출력 노드과 비교해서 가장 강하게 반응하는 노드가 있을 것이며, 그러한 출력 노드를 더욱 더 강하게 반응하게끔 반복적으로 학습시키는 것이다. 입력에 대해 자연스럽게 반응하는 출력 노드를 선택하여 반복 학습을 시키면, 후에는 결과적으로 어떤 출력 노드가 반응되는지를 조사하면 거꾸로 입력을 알 수 있게 되는 것이다. 대량의 데이터, 잠재적으로 활용가치가 있는 데이터를 SOM을 통해 유용한 정보들을 추출할 수 있으며 이는 실제 경영의 의사결정을 위한 수단으로 충분히 활용될 수 있을 것이다.
This study aims to find out a suitable mathematical models for the estimation of population size and improve it for the estimation of social increase of population at urban areas. This study shows that Model (I) is obtained by the generalization of Kabak's Wild Life Management Model together with some other useful results as follows: a) By the transition matrix P, it is known that the interregional migrations have shown greater rise than those of five years ago. b) The invariant population vector $\alpha$ predicts that the Kyonggi area will have a share of 48%, the Choongcheong area of 10%, the Honam area of 12%, and the Youngnam area of 17% of the total population of Korea. c) The estimated population of the Special City of Seoul (Metropolitan) will be above ten millon in 1983. d) The estimated optmum population of Korea will be 53,850,000 in 2000 A.D.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.401-404
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2020
현재 전자상거래에서 사용되는 협업 필터링은 고객이 입력한 평점 정보를 이용하여 추천 시스템을 구축한다. 하지만 기존의 평점 정보는 고객이 직접 입력해야 하므로 데이터 희소생의 문제가 있고 허위정보를 가려내지 못한다는 문제점 또한 존재한다. 본 논문에서는 기존 평점 정보 기반의 협업 필터링 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위해, 온라인 고객 행동 정보를 활용한 협업 필터링 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 Collaborative Filtering based on Online Behavior Information (BICF) 알고리즘이 기존의 평점 기반 협업 필터링 방식보다 우수한 성능을 보임을 보여주었다.
Park, Jihyun;Yang, Raeeun;Yun, Sowon;Jang, Seungah;Lee, Junghoon
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.9-10
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2022
본 논문에서는 재난관련 스마트시티 플랫폼의 효율적 운영을 위한 기본단계로서 공개 데이터 사이트에서 다운로드받은 구급활동 일지 기록을 분석하여 환자들의 연령분포, 환자들의 상태, 월별발생추이, 출동 거리 등에 대한 기초자료를 추출한다. 공개에 동의한 환자들의 경우 사전에 자신의 의료 혹은 건강정보들을 기록해 놓음으로써 구급활동 절차를 많이 감소시킬 수 있으며 이 데이터 분석에 의해 추가될 구급 지구대의 위치와 구급차량의 수 등 다양한 의사결정을 수행할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.415-416
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2023
지구온난화와 농업 활동 감소로 인해 농작물 생산량이 줄어드는 추세이다. 4차 산업혁명 시대를 맞아 농업 분야에서도 인공지능 기술을 활용하여 효율적인 작물 재배가 가능해지고 있다. 작물의 수확량을 최고로 끌어올릴 수 있는 시간대별 최적 환경을 알아낼 수 있다면 식물 재배와 관련한 제반 사업에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 LSTM 알고리즘을 이용하여 상추의 일별 중량을 예측하는 인공지능 모델을 생성하였다. 제안하는 AI 예측 모델을 통해, 보다 효율적인 작물 재배가 가능해질 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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