본 연구는 산업현장에서 작업자의 숙련도에 맞추어 학습이 가능한 3D 가시화기술과 이를 바탕으로 하여 자동차 엔진을 구성하고 있는 각각의 부품들 사이의 관계를 설정하고 태스크 온톨로지를 이용하여 자동차 부품을 추천하는 방법을 제안한다. 복합지식을 네트워크 형태의 의미화된 링크와 노드로 구조화하고 3차원 형태로 보여줄 수 있도록 SOM을 이용한 가시화방법을 제안하였다. 또한, is-a Relationship 기반 hierarchical Taxonomy를 이용하여 자동차 엔진을 구성하고 있는 각각의 부품들 사이의 관계를 설정하고, 가중치를 이용한 추천이 이루어 질 수 있도록 하였다. 3D 공간상에 복합지식을 배치하고 사용자에게 제공함으로써 보다 실감적이고 직관적인 네비게이션의 기회를 제공하고, 임의의 자동차 부품을 선택했을 때 해당 부품과 밀접한 관계를 가진 부품을 추천하여 특별한 전문 지식 없이도 손쉽게 자동차 부품의 조립 및 쓰임새와 중요성을 알 수 있게 해준다.
음악의 생산과 수요 증가와 함께 사용자의 장치에 저장되어 있는 음악을 관리하기 위한 관심 또한 증가하고 있다. 일반적으로 사용자는 음악을 효과적으로 관리하기 위해 재생 목록을 작성하고 이를 선택하는 방법을 사용하고 있다. 하지만 현재 사용되는 재생 목록의 작성 방법은 음악을 사용자가 직접 선택해야 하는 한계를 안고 있다. 따라서 재생 목록을 자동으로 작성하여 사용자에게 제공해주는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 음악사용의 상황과 취향을 고려하여 자동으로 재생 목록을 생성해주는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 음악적 무드 (Musical mood) 분류 시스템과 음악 추천 시스템, 두 가지 별개의 시스템으로 구성되어 있다. 사용자는 음악을 추천 받기 위해 단지 하나의 음악을 선택한다. 그러면 시스템은 자동으로 재생 목록을 생성하기 위해 선택된 음악과 유사한 무드의 음악을 재생 목록에 추가한다. 사용자는 재생 목록에 추가된 음악 중 자신의 취향에 맞지 않는 음악을 제거하여 취향에 적합한 음악을 반복적으로 추천 받을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 실험과 평가를 위해 실제 음악을 수집하였으며 시스템을 통해 생성된 재생 목록을 분석하여 사용자의 취향이 보다 정확히 반영된 것을 확인하였다.
Breast cancer is the most common cancer among females, worldwide, accounting for 22.9% of all cancers (excluding non-melanoma skin cancer) in females. Mammography is a sensitive (77-95%) and specific (94-97%) screening method for breast cancer. Previously, females between the 40-50 years old were recommended to have mammograms every one to two years. However, based on current evidence, in 2009, USPSTF recommended that the decision to start regular, biennial screening mammography for females younger than 50 years should be an individual decision and take patient context into account, including the patient's values regarding specific benefits and harms. This decision was based on findings regarding radiation exposure, false-positive and false-negative rates, over-diagnosis, and pain and psychological responses. The goal of this paper is to focus on evidence for updating the U.S. Preventive Services Task Force (USPSTF) recommendation against routine mammography for females between 40-49 years of age.
Park, Hayne Cho;Lee, Young-Ki;Lee, Sang-Ho;Yoo, Kyung Don;Jeon, Hee Jung;Ryu, Dong-Ryeol;Kim, Seong Nam;Sohn, Seung Hwan;Chun, Rho Won;Choi, Kyu Bok;The Korean Society of Nephrology MERS-CoV Task Force Team
Kidney Research and Clinical Practice
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제36권2호
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pp.111-116
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2017
The Korean Society of Nephrology participated in the task force team consisting of government authorities and civilian experts to prevent and control the spread of Middle East respiratory syndrome (MERS) in 2015. The Korean Society of Nephrology MERS Task Force Team took an immediate action and drafted 'the clinical recommendation for hemodialysis facilities' to follow when the first and the only confirmed case was reported in the hemodialysis unit. Owing to the dedicated support from medical doctors, dialysis nurses, and related medical companies, we could prevent further transmission of MERS infection successfully in hemodialysis units. This special report describes the experience of infection control during MERS outbreak in 2015 and summarizes the contents of 'the clinical practice guideline for hemodialysis facilities dealing with MERS patients' built upon our previous experience.
Objectives: This study was performed to examined the effectiveness evaluation of peer education program on smoking prevention and cessation for elementary school students. Methods: Data were collected from 60 students in a rural area through self-administrated questionnaires. Child-leaders participated the peer education program to assist their friend, parent, and adult in community to quit the smoking for 4 weeks. Results and Conclusions: Major conclusions were as follows : 1. The peer education program on smoking prevention and cessation for elementary school students was reinforce to increasing the tobacco knowledge and the cessation skill, learning the communication skill, and improving the empowerment. 2. Image of tobacco, intention of smoking in future, recommendation for smoking cessation, pro of smoking. con of smoking, and level of assert in post-test were higher than those in pre-test. 3. There were significant differences in image of tobacco, con of smoking, and level of assert by grade between the pre-test and the post-test of peer education program. But intention of smoking in future, recommendation for smoking cessation, and pro of smoking were not related to effectiveness of peer education program. 4. Child-leaders for smoking prevention and cessation performed the their task to 1.4 persons per student. 5. Participating students were satisfied with the contents of program, the usefulness of educational materials, and preference of parents, but they were not satisfied with the usefulness of task note, learning time, and lecture room.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 도래함에 따라 사용자의 명시적 요구에 따라 제공되는 서비스 보다는 상황정보를 활용하여 능동적인 서비스를 지원할 수 있는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 컨텐츠 추천 서비스 에이전트와 상황인식 기반 태스크를 포함하는 CAMUS(Context-Aware Middleware for URC Systems) 시스템을 이용한 상황인식 기반 능동형 서버스를 제안한다. CAMUS 는 사용자의 요청이 없더라도 로봇 또는 컴퓨터가 현재의 상황을 인식하여 그 상황에 맞는 정보와 서비스를 제공할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 프레임워크이다. 제안된 서비스를 평가하기 위하여 TV 응용 도메인에 적용한다. 이를 위해, TV 프로그램 추천 및 TV 제어 서비스 에이전트 그리고 TV 도우미 태스크를 구현한다. TV 도우미 태스크는 사용자 위치, 음성 등의 상황 정보에 따라 TV 프로그램 추천 및 제어 서비스를 실행할 수 있도록 한다.
Zheng, Xiaoyao;Luo, Yonglong;Xu, Zhiyun;Yu, Qingying;Lu, Lin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.3192-3212
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2016
With the advent and popularity of e-commerce, an increasing number of consumers prefer to order tourism products online. A recommender system can help these users contend with information overload; however, such a system is affected by the cold start problem. Online tourism destination searching is a more difficult task than others on account of its more restrictive factors. In this paper, we therefore propose a tourism destination recommender system that employs opinion-mining technology to refine user preferences and item opinion reputations. These elements are then fused into a hybrid collaborative filtering method by combining user- and item-based collaborative filtering approaches. Meanwhile, we embed an artificial interactive module in our recommender system to alleviate the cold start problem. Compared with several well-known cold start recommendation approaches, our method provides improved recommendation accuracy and quality. A series of experimental evaluations using a publicly available dataset demonstrate that the proposed recommender system outperforms existing recommender systems in addressing the cold start problem.
Multi-day trip itinerary planning is complex and time consuming task, from selecting a list of worth visiting POIs to arranging them into an itinerary with various constraints and requirements. In this paper, we present CYTRIP, a multi-day trip itinerary planning system that engages human computation (i.e. crowd recommendation) to collaboratively recommend POIs by providing a shared workspace. CYTRIP takes input the collective intelligence of crowd (i.e. recommended POIs) to build a multi-day trip itinerary taking into account user's preferences, various time constraints and locations. Furthermore, we explain how we engage crowd in our system. The planning problem and domain are formulated as AI planning using PDDL3. The preliminary empirical experiments show that our domain formulation is applicable to both single-day and multi-day trip planning.
Min Kyoung Lee;Dong Gyu Na;Leehi Joo;Ji Ye Lee;Eun Ju Ha;Ji-Hoon Kim;So Lyung Jung;Jung Hwan Baek
Korean Journal of Radiology
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제24권1호
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pp.22-30
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2023
Ultrasonography (US) is a primary imaging modality for diagnosing nodular thyroid disease and has an essential role in identifying the most appropriate management strategy for patients with nodular thyroid disease. Standardized imaging techniques and reporting formats for thyroid US are necessary. For this purpose, the Korean Society of Thyroid Radiology (KSThR) organized a task force in June 2021 and developed recommendations for standardized imaging technique and reporting format, based on the 2021 KSThR consensus statement and recommendations for US-based diagnosis and management of thyroid nodules. The goal was to achieve an expert consensus applicable to clinical practice.
최근 여행에 대한 관심이 높아지면서, 번거로운 여행 일정을 대신 수립해주는 여행 일정 추천 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 여행 일정 추천에 있어 가장 중요하면서도 공통적으로 제시되는 목표는 여행 목적지 근처의 인기 관광지를 포함한 최단 거리 여행 경로를 제공하는 것이다. 다수의 기존 연구에서는 개인 맞춤형 스케줄 제공에 초점을 맞추었으며, 사용자의 여행 이동 경로 이력이나 SNS 리뷰가 존재하지 않을 경우 설문 조사가 필요한 문제점이 있었다. 또한 최단 거리를 계산할 때 발생할 수 있는 현실적인 문제점도 명확히 지적되지 않았다. 이와 관련하여, 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 활용하여 인기 관광지를 알아내기 위한 정량화된 방법을 소개하고, 최단 거리 알고리즘 적용시 발생할 수 있는 문제점과 이를 해결하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 함께 제시한다. 제안 방법을 검증하기 위해, 경상남도를 대상으로 63,000여 개의 플레이스 정보를 수집하고 빅데이터 분석을 수행했으며, 실험을 통해 제안한 휴리스틱 스케줄링 알고리즘이 실제 데이터 상에서 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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