• 정보학연구
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• 제1권1호
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• pp.65-84
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• 1998

메모리 기반 추론 기법은 분류시 입력 패턴과 저장된 패턴들 사이의 거리를 이용하는 교사 학습 기법으로써, 거리 기반 학습 알고리즘이라고도 한다. 메모리 기반 추론은 k_NN 분류기에 기반한 것으로, 학습은 추가 처리 없이 단순히 학습 패턴들을 메모리에 저장함으로써 수행된다. 본 논문에서는 기존의 k-NN 분류기보다 효율적인 분류가 가능하고, 점진적 학습 기능을 갖는 새로운 알고리즘을 제안한다. 또한 제안된 기법은 노이즈에 민감하지 않으며, 효율적인 메모리 사용을 보장한다.

• 소성∙가공
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• 제33권2호
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• pp.123-131
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• 2024

Plastic, the main material of FFF-type 3D printing, exhibits lower strength compared to metal. research aimed at increasing strength is needed for use in various industrial fields. This study analyzed three X-shape infill patterns(grid, lines, zigzag) with similar internal lattice structure. Moreover, tensile test considering weight and printing time was conducted based on the infill line multiplier and infill overlap percentage. The three X-shape infill patterns(grid, lines, zigzag) showed differences in nozzle paths, material usage and printing time. When infill line multiplier increased, there was a proportional increase in tensile strength/weight and tensile strength/printing time. In terms of infill overlap percentage, the grid pattern at 50% and the zigzag and lines patterns at 75% demonstrated the most efficient performance.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.6856-6862
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• 2014

웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 웹 사용자의 패턴을 추출한다. 웹 사용자 패턴은 사용자들의 검색 키워드에 대해 가질 수 있는 다양한 검색 의도에 따른 방문 웹 페이지 연결망을 생성한다. 또한, 웹 사용자 패턴은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

• 한국의사학회지
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• 제29권2호
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• pp.49-59
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• 2016

Ginseng, a Korean native herb, has been a symbol of mystic cure-all which provides longevity benefits throughout Korean history. According to Chinese historical records, a major source of wild ginseng has been described as Korean peninsula, which is the most suitable ginseng production area, and the Manchu region near Mt. Baekdu and the Maritime Province. Since Tang dynasty period (618-917 CE), Chinese has also called ginseng as "Goryeo Ginseng", which is named after "Goguryeo" (37 BCE-668 CE), an ancient kingdom of Korea, from which they mainly imported the herb as the region was famous for its high quality of ginseng. To date, it refers to Korean ginseng. This study compares the medicinal properties of ginseng as stated in the ancient Korean medical books with the major Korean historical records regarding the usage of ginseng and its symbolism of longevity in everyday life. By contrasting these findings, we tried to figure out how the actual medicinal properties of ginseng and the anticipation of longevity are related. It was confirmed that the expectations about longevity were widely applied to everyday life. In addition, the study investigates the various usage of ginseng as a motive for decorative patterns and as an ingredient for daily products including snacks, health drinks, various types of food, clothing patterns, and so on. Finally, the usage of ginseng ingredients in the cosmetic products fulfilled the desire of Korean people to purchase, showing the aesthetic recognition and medicinal understandings about the herb. These findings suggest that ginseng is an important medicinal agent that not only symbolizes longevity and good health but also has a great influence on the lives of Koreans.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권3호
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• pp.429-453
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• 2016

이 연구는 대학도서관의 단행본 대출패턴을 대출건수 및 Bonn 이용계수 측면에서 주제별, 신분별, 계열별로 분석하였다. 이 연구에서는 대출건수의 과반 이상을 차지하는 도서를 '집중장서'라 정의하였으며, 전체 대출건수의 50%를 대출도서의 20%인 집중장서가 차지한다는 '대출도서 20/50 법칙'을 제안하였다. 각 주제별 대출건수 중 집중장서가 차지하는 비중을 이용계수를 이용하여 분석하였고, 월별 대출패턴과 대출기간도 분석하였다. 또한 대출횟수와 대출기간을 함께 고려한 '장서활용량'을 정의하고, 집중장서의 대출패턴을 대출횟수와 장서활용량 측면에서 비교분석하였다. 집중장서의 경우 총 대출건수와 총 장서활용량의 약 50%를 차지함을 알 수 있었고 모두 멱함수 분포도를 나타냄을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.95-105
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• 2009

웹의 방대한 데이터에서 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위하여 다양한 연구가 시도되고 있다. 그 중에서 웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 다중 성향 키워드 모델(Multi Concept Keyword Model : MCK-Model)을 생성한다. MCK-Model은 사용자들이 특정 키워드를 이용하여 검색 후 방문한 웹 페이지 리스트를 통합하여 생성한 것으로, 사용자들이 검색 키워드에 대해 가지고 있는 다양한 검색 의도에 따라 방문하는 웹 페이지의 정보를 포함하고 있다. 생성된 MCK-Model은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제24권2호
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• pp.15-28
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• 2007

Objectives: In this paper, the survey on internet usage patterns of health consumers was conducted and analyzed in order to determine internet health information assessment criteria for providing correct consumer health information on web-sites. Methods: By using a survey questionnaire with 16 questions on general information and 20 questions on internet health information, data were collected from September 16 to 25, 2005 from 476 participants through an internet web site, http://www.hp.go.kr. Frequency analysis, t-test, and multiple regression were used in order to analyze the difference in assessment criteria, factors influencing assessment criteria, factors influencing user satisfaction, etc. Results: General characteristics of the study population were: the persons over age 40 were the smallest age group; women were accounted for 74.2%; and the persons with average income were the largest income group; and the persons with average health status were the largest health group. Most widely used health information were: exercise, disease, and diet, in order. There was significant difference(p=.001) in importance of assessment criteria between the persons in medical institutions and the persons not in medical institutions. There was no significant difference in other assessment criteria. We also found that contents of websites and easy to use were more important factors than elucidation of information providers and information sources including speciality of information in quality assessment criteria of internet health information. Discussion and Conclusion: Results of this paper were compared with the previous studies from the literatures. Contrary to the previous studies in the literature, there was significant difference in importance of assessment criteria between the persons in medical institutions and the persons not in medical institutions. In order to apply the study results to develop health contents for consumer, there is a need for further upgrade the proposed assessment criteria based on expert opinion.

• 디지털융복합연구
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• 제15권9호
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• pp.79-85
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• 2017

본 연구에서는 최근 증가하는 보행 중 스마트폰의 이용실태를 파악하고 스마트폰 이용행태가 보행안전도의 인적요인에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 보행자의 스마트폰 사용동기 및 실태를 파악하기 위해 스마트폰을 사용하는 20~30대를 대상으로 온라인 설문조사를 진행하였으며 그 결과 보행 중 스마트폰 사용경험은 98.6%로 대부분의 응답자가 보행 중 스마트폰 사용경험이 있는 것으로 나타났다. 선행연구에서 17개의 이용 동기 요소를 추출하여 설문을 실시한 후 요인분석을 통해 2개의 요인으로 추출하였다. 다중회귀분석 결과 F-value는 12.967, P-value는 0.000으로 유의미한 것으로 분석되어 스마트폰 이용행태는 보행안전도의 인적요인에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 스마트폰 이용 동기가 유행성에 있는 응답자들은 보행안전도 인적요인 중 스마트폰사용으로 인한 사고위험에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.931-938
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• 2018

디지털케이블TV VOD 서비스는 시청자들이 원하는 쇼, 드라마, 영화 등 다양한 콘텐츠를 고화질로 시간과 장소에 구애받지 않고 제공한다. 실시간으로 제공하는 지상파방송 시청시간은 감소하는 반면, VOD에 대한 수요가 높게 나타나고 디지털 가입자가 확대됨에 따라 VOD 시장은 급성장하고 있다. 따라서 본 연구에서는 디지털케이블TV 가입자를 대상으로 연령과 성별 분석을 통해 인지도를 확인하고, VOD 서비스 이용자를 대상으로 이용행태와 시청사례를 분석하였다. 분석결과 다수의 이용자들이 리모컨 조작과 무료쿠폰을 통해 VOD 서비스를 처음 사용하기 시작한 것으로 나타났다. VOD 서비스 비이용자는 요금부담으로 사용하지 않으며 필요성을 느끼지 못한다는 응답이 있었지만, 일부 비이용자는 무료 VOD 서비스에 대한 것을 인지하지 못한 것으로 나타났다.

• 아태비즈니스연구
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• 제13권3호
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• pp.293-309
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• 2022

Purpose - The purpose of this study is to explore the possibility of predicting the degree of smartphone overdependence based on mobile phone usage patterns. Design/methodology/approach - In this study, a survey conducted by Korea Internet and Security Agency(KISA) called "problematic smartphone use survey" was analyzed. The survey consists of 180 questions, and data were collected from 29,712 participants. Based on the data on the smartphone usage pattern obtained through the questionnaire, the smartphone addiction level was predicted using machine learning techniques. k-NN, gradient boosting, XGBoost, CatBoost, AdaBoost and random forest algorithms were employed. Findings - First, while various factors together influence the smartphone overdependence level, the results show that all machine learning techniques perform well to predict the smartphone overdependence level. Especially, we focus on the features which can be obtained from the smartphone log data (without psychological factors). It means that our results can be a basis for diagnostic programs to detect problematic smartphone use. Second, the results show that information on users' age, marriage and smartphone usage patterns can be used as predictors to determine whether users are addicted to smartphones. Other demographic characteristics such as sex or region did not appear to significantly affect smartphone overdependence levels. Research implications or Originality - While there are some studies that predict smartphone overdependence level using machine learning techniques, but the studies only present algorithm performance based on survey data. In this study, based on the information gain measure, questions that have more influence on the smartphone overdependence level are presented, and the performance of algorithms according to the questions is compared. Through the results of this study, it is shown that smartphone overdependence level can be predicted with less information if questions about smartphone use are given appropriately.