• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
• /
• pp.1-2
• /
• 2008

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.117-137
• /
• 2020

The development of information technology leads to changes in various industries. In particular, the health care industry is more influenced so that it is focused on. With the widening of the health care market, the market of smart device based personal health care also draws attention. Since a variety of fitness applications for smartphone based exercise were introduced, more interest has been in the health care industry. But although an amount of use of mobile fitness applications increase, it fails to lead to a sustained use. It is necessary to find and understand what matters for mobile fitness application users. Therefore, this study analyze the reviews of mobile fitness application users, to draw key factors, and thereby to propose detailed strategies for promoting mobile fitness applications. We utilize text mining techniques - LDA topic modeling, term frequency analysis, and keyword extraction - to draw and analyze the issues related to mobile fitness applications. In particular, the key factors drawn by text mining techniques are explained through the concept of user experience. This study is academically meaningful in the point that the key factors of mobile fitness applications are drawn by the user experience based text mining techniques, and practically this study proposes detailed strategies for promoting mobile fitness applications in the health care area.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권1호
• /
• pp.111-122
• /
• 2021

Building footprint extraction is an active topic in the domain of remote sensing, since buildings are a fundamental unit of urban areas. Deep convolutional neural networks successfully perform footprint extraction from optical satellite images. However, semantic segmentation produces coarse results in the output, such as blurred and rounded boundaries, which are caused by the use of convolutional layers with large receptive fields and pooling layers. The objective of this study is to generate visually enhanced building objects by directly extracting the vertices of individual buildings by combining instance segmentation and keypoint detection. The target keypoints in building extraction are defined as points of interest based on the local image gradient direction, that is, the vertices of a building polygon. The proposed framework follows a two-stage, top-down approach that is divided into object detection and keypoint estimation. Keypoints between instances are distinguished by merging the rough segmentation masks and the local features of regions of interest. A building polygon is created by grouping the predicted keypoints through a simple geometric method. Our model achieved an F1-score of 0.650 with an mIoU of 62.6 for building footprint extraction using the OpenCitesAI dataset. The results demonstrated that the proposed framework using keypoint estimation exhibited better segmentation performance when compared with Mask R-CNN in terms of both qualitative and quantitative results.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.207-214
• /
• 2020

요즘 스마트폰, 각종 전자기기 등의 사용이 늘고, 인터넷과 SNS가 활성화되며 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 정보의 양이 기하급수적으로 증가하며 많은 정보를 다 살펴보는 것이 어려워졌고, 문서에서 핵심 키워드만 보기를 원하는 사람이 늘어나며 정보의 핵심이 되는 토픽을 추출하는 연구의 중요성이 증가하고 있다. 또한, 토픽을 추출하여 과거와 비교 분석하여 현재의 트렌드를 유추해내는 것도 최근 중요한 이슈이다. 토픽 모델링 기법을 이용하여 대량의 문서에서 토픽을 추출해낼 수 있으며, 이렇게 추출된 토픽은 트렌드 예측, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 쓰일 수 있다. 본 논문에서는 빠르게 변하는 트렌드를 분석하여 시대의 흐름에 맞춰가기 위해 확률적 토픽 모델 기법의 하나인 LDA 알고리즘을 활용하였으며, 문서에서 컴퓨팅 분야의 2016, 2017, 2018년도 3개년 논문의 주제를 알아보고, 연구의 동향과 흐름을 분석한다.

• Perspectives in Nursing Science
• /
• 제16권1호
• /
• pp.12-24
• /
• 2019

Purpose: This study examined the suitability of using text network analysis (TNA) methodology for topic analysis of academic papers related to nursing. Methods: TNA background theories, software programs, and research processes have been described in this paper. Additionally, the research methodology that applied TNA to the topic analysis of the academic nursing papers was analyzed. Results: As background theories for the study, we explained information theory, word co-occurrence analysis, graph theory, network theory, and social network analysis. The TNA procedure was described as follows: 1) collection of academic articles, 2) text extraction, 3) preprocessing, 4) generation of word co-occurrence matrices, 5) social network analysis, and 6) interpretation and discussion. Conclusion: TNA using author-keywords has several advantages. It can utilize recognized terms such as MeSH headings or terms chosen by professionals, and it saves time and effort. Additionally, the study emphasizes the necessity of developing a sophisticated research design that explores nursing research trends in a multidimensional method by applying TNA methodology.

• Journal of Power Electronics
• /
• 제17권1호
• /
• pp.253-261
• /
• 2017

For a single-phase active power filter (APF), designing a more efficient algorithm to guarantee accurate and fast harmonics extraction with a lower computing cost is still a meaningful topic. The common idea still employs a IRPT-based Park transform, which was originally designed for 3-phase applications. Therefore, an additional virtual signal generation (VSG) link is necessary when it is used in the single-phase condition. This method, with virtual signal generation and transform, is obviously not the most efficient one. Regarding this problem, this paper proposes a novel harmonics extraction algorithm to further improve efficiency. The new algorithm is based on the principle of trigonometric orthogonal functions (TOF), and its mathematical principle and physical meaning are introduced in detail. Its implementation and superiority in terms of computation efficiency are analyzed by comparing it with conventional methods. Finally, its effectiveness is well validated through detailed simulations and laboratory experiments.

• Journal of Industrial and Engineering Chemistry
• /
• 제67권
• /
• pp.380-387
• /
• 2018

Finding poly(amidoxime) (PAO) based adsorbent with better performance in U(VI) extraction from seawater is a hot research topic. By employing plasma treatment, the bi-functionalized adsorbents containing amidoxime and phosphate (labelled as $PO_4/PAO$) were successfully synthesized. The obtained $PO_4/PAO$ was characterized and applied for the potential extraction of U(VI) from aqueous solution. The results show that $-PO_4$ enhanced the hydrophilicity of PAO. $PO_4/PAO$ possesses good selective sorption ability for U(VI) and excellent reusability. The findings is helpful to understand optimizing performance of PAO based adsorbents for uranium extraction from seawater.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제12B권6호
• /
• pp.697-702
• /
• 2005

주제 중심 웹 문서 수집기는 검색엔진에서 최신의 웹 문서 색인을 유지하는 대안방안으로 부상하고 있다. 그러나 주제 중심 웹 문서 수집기는 비 관심문서에서 연결된 관심문서들을 수집할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점은 문서의 구조적 특징을 고려하지 않아서 발생한다. 특히 문서분석 방법인 문서의 발생 횟수 및 역문헌 발생빈도는 이러한 문제를 야기하는 주요 원인이 된다 주제 중심 웹 문서 수집기의 성능을 향상하기 위해서 본 논문에서는 국소 정보기반의 문서 분할법을 제안한다. 본 논문에서는 문서를 하이퍼링크 주변의 문맥을 고려한 특징 정보들을 사용하여 여러 소각의 문서로 나눈다. 본 논문에서 제안하는 주제 중심 웹 문서 수집기는 나누어진 문서들을 이용하여 하이퍼링크가 관심문서를 가리키는 것인지를 판단하여 문서를 수집할 것인지를 판단한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권12호
• /
• pp.1045-1055
• /
• 2007

잠재토픽모델(latent topic model)은 데이타에 내재된 특징적 패턴이나 데이타 정의 자질들 간의 상호 관련성을 확률적으로 모델링하고 자동 추출하는 모델로서 최근 텍스트 문서로부터의 의미 자질 자동 추출, 이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타 분석, 생물정보학 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 이러한 잠재토픽모델의 대규모 데이타에 대한 적용 시 그 효과 증대를 위한 중요한 이슈 중의 하나는 모델의 효율적 학습에 관한 것이다. 본 논문에서는 대표적 잠재토픽모델 중의 하나인 PLSA (probabilistic latent semantic analysis) 기법을 대상으로 점진적 EM 알고리즘을 활용한, 기본 EM 알고리즘 기반의 기존 학습에 대한 학습속도 증진 기법을 제안한다. 점진적 EM 알고리즘은 토픽 추론 시 전체 데이타에 대한 일괄적 E-step 대신에 일부 데이타에 대한 일련의 부분적 E-step을 수행하는 특징이 있으며 이전 데이터 일부에 대한 학습 결과를 바로 다음 데이타 학습에 반영함으로써 모델 학습의 가속화를 기대할 수 있다. 또한 이론적인 측면에서 지역해로의 수렴성이 보장되고 기존 알고리즘의 큰 수정 없이 구현이 용이하다는 장점이 있다. 논문에서는 해당 알고리즘의 기본적인 응용과 더불어 실제 적용과정 상에서의 가능한 데이터 분할법들을 제시하고 모델 학습 속도 개선 면에서의 성능을 실험적으로 비교 분석한다. 실세계 뉴스 문서 데이타에 대한 실험을 통해, 제안하는 기법이 기존 PLSA 학습 기법에 비해 유의미한 수준에서 학습 속도 증진을 달성할 수 있음을 보이며 추가적으로 모델의 병렬 학습 기법과의 조합을 통한 실험 결과를 간략히 제시한다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제47권1호
• /
• pp.53-79
• /
• 2017

본 연구의 주된 목적은 토픽 모델링(topic modeling)을 이용하여 트위터 상에서 스모그 리스크(smog risks)에 관한 대중 인식(public perceptions)을 측정하고 분류하는 것이다. 선행연구에 있어서 연구 갭(research gap)을 확인하기 위하여 본 연구는 스모그 리스크와 토픽 모델링에 대한 선행연구를 검토하였다. 그 결과 본 저자는 기존의 연구에서 상당한 연구 갭이 존재하고 있음을 확인하였으며, 이러한 연구 갭을 메우기 위해 다섯 개의 연구 질문을 설정하였다. 연구 질문들에 답을 구하기 위하여 본 연구는 10,000개의 트위터 자료를 추출하였고, 이에 대하여 워드 클라우드 분석(word cloud analysis), 상관분석, LDA를 이용한 토픽 모델링, 스트림그래프(stream graph), 위계적 집락분석(hierarchical cluster analysis)을 실시하였다. 분석 결과 자주 언급되는 단어들(the most frequent terms), 단어네트워크(terms network)의 형태, 상관관계의 유형, 스모그 관련 주제의 변동패턴에 있어서 뉴욕과 런던 사이에 큰 차이가 있음을 확인하였다. 그리하여 본 저자는 다섯 개의 연구 질문 중 네 개에 대하여 긍정적인 답을 구할 수 있었고, 이를 토대로 몇 가지 정책적 시사점을 제시하고, 향후 연구를 위한 제안들을 하였다.