• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.61-69
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• 2019

본 연구에서는 문화유산 교육을 위한 다중 감각 (시각 청각 촉각) 지원 기반 증강현실 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 3D프린트 된 유사유물 모델을 AR 타깃으로 활용하고, 증강하는 가상객체에는 실제유물 기반으로 구현된 3D그래픽을 매핑한다. 사용자는 3D프린트 된 모델의 촉감을 느끼면서 AR유물학습을 진행할 수 있어 다중 감각을 통한 상호작용을 경험하게 된다. 기존 문화유산 교육 시스템과 비교했을 때 본 시스템은 시각 및 청각뿐만 아니라 촉각을 제공하는데 중점을 두고 설계되었다. 또한 이 시스템은 3D모델을 사용하여 직접적인 상호작용을 제공하여, 주로 휴대전화와 태블릿의 2D 디스플레이에 터치 또는 클릭 모션으로 상호작용하는 기존 시스템보다 훨씬 사실적인 경험을 주도록 구성되었다. 사용자 테스트 결과에 따르면 본 유물교육시스템은 사용자에게 우수한 현존감 및 학습 몰입감을 제공하였으며, 타깃의 사용성 평가에서는 본래 유물과 모양이 유사한 3D 프린트 된 타깃의 사용성이 가장 좋게 평가되었다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.51-75
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• 2021

세계적인 전자상거래 기업들은 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 위해 사용자 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 있다. 기존 관련 연구에서는 주로 평점, 구매 여부 등 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하였다. 하지만 이와 같은 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하면 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 호텔을 이용한 사용자가 호텔 서비스, 청결 상태 등에 대하여 만족하지 못한다고 리뷰를 작성하였으나 선호도 평점 5점을 부여했을 때 정량적 선호도(평점)와 정성적 선호도(리뷰)가 불일치한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 선호도 정보와 정성적 선호도 정보가 일치하는지를 확인하고 이를 바탕으로 선호도 정보가 일치하는 사용자를 바탕으로 새로운 프로파일을 구축하여 개인화 추천 서비스를 제공하고자 한다. 리뷰에서 정성적 선호도를 추출하기 위해 자연어 처리 관련 연구에서 널리 사용되고 있는 CNN, LSTM, CNN + LSTM 등 딥러닝 기법을 사용하여 감성분석 모델을 구축하였다. 이를 통해 사용자가 작성한 리뷰에서 정성적 선호도 정보를 정교하게 추출하여 정량적 선호도 정보와 비교하였다. 본 연구에서 제안한 추천 방법론의 성능을 평가하기 위해 세계 최대 여행 플랫폼 TripAdvisor에서 실제 호텔을 이용한 사용자 선호도 정보를 수집하여 사용하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 추천 방법론이 기존의 정량적 선호도만을 고려하는 추천 방법론보다 우수한 추천 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제13권3호
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• pp.29-57
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• 2006

본 연구에서는 ASP 방식의 ERP 시스템을 도입한 태성공업, 조일공업, 아이캔텍, 뱅뱅어패럴, 인지컨트롤스, 크레원, Y 기업을 인터뷰하여 시스템의 도입 및 이용수준 사례를 연구하였다. ASP 방식의 정보시스템 도입 및 이용수준에 영향을 미치는 요인을 도입기업, 공급기업, 환경 세가지 측면에서 살펴본 결과, 도입기업 측면에서 시스템 도입 동기의 명확성, 재정적 준비도, 그리고 CEO의 정보화 의지가 의미 있는 것으로 나타났고, 공급기업 측면에서는 시스템 공급업체의 기술적 전문성, 고객기업에 대한 지식, 시스템 구축 경험이 의미 있는 것으로 나타났으며, 환경적 측면에서는 가치사슬 상의 압력이 의미 있는 것으로 나타났다. ASP 방식의 정보시스템을 성공적으로 도입한 기업들은 비용 절감 등의 재무적 효과를 얻었고, 특히 도입한 패키지 시스템에 기업 업무 프로세스를 맞춘 경우 내부 비즈니스 프로세스 개선 효과를 경험하였으며, 조직 학습 및 성장 측면에서도 효과를 본 것으로 나타났다. 연구 내용을 종합해 볼 때, 중소기업이 ASP 방식의 정보시스템을 성공적으로 도입하고 이용 수준을 향상시키기 위해서는 도입기업과 공급 기업, 환경 측면에서 다음과 같은 요인들을 적극 고려해야 한다. 첫째, 도입기업 측면에서 볼 때, ASP의 도입 동기가 명확해야 하고, CEO는 정보화에 대한 인식과 의지가 높아야 한다. IT 인프라나 재정적 준비가 약한 중소기업도 ASP 방식의 정보시스템을 성공적으로 도입 활용할 수 있기 때문에 ASP 도입을 적극 검토할 필요가 있다. 둘째, 공급기업 측면에서 볼 때, ASP 서비스를 성공적으로 도입하려면 도입기업은 시스템 공급업체의 전문적 능력과 경험을 철저히 확인해야 한다. 셋째, 환경적 측면에서 볼 때, 시스템 도입기업은 성공 가능성을 높이기 위해서는 외부 환경의 IT 도입 압력에 의해 수동적으로 도입하기보다는 ASP 방식의 정보시스템을 기업의 효율성 향상과 경쟁력 강화를 위한 도구로 활용하기 위한 분명한 목적과 필요성에서 추진해야 한다. 또한, 가치사슬 상의 IT 도입 압력이 기업의 시스템 도입에 영향을 미치기 때문에 정부 관련기관이나 협회 등은 공급사와 구매사를 포함하는 가치사슬 전체의 정보화가 진전될 수 있도록 정책적, 제도적 노력을 기울여야 한다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.18-26
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• 2011

계산화학이란 컴퓨터를 이용한 계산을 통하여 이론 화학의 문제를 다루는 화학의 한 분야로 화학실험실을 컴퓨터로 옮겨 놓은 것이라고 말할 수 있다. 컴퓨터 처리 능력이 향상됨에 따라 거대 분자 구조의 복잡한 계산과 시뮬레이션을 수행하여야 하는 계산화학분야에서의 고성능 컴퓨터 활용은 매우 중요하다. 분자 구조 계산과 시뮬레이션 등의 작업을 위하여 고성능 컴퓨터를 이용하려면 Unix 명령어와 콘솔을 활용하여야 하는데 화학과목을 배우는 이공계 학생들 대부분은 컴퓨터 비전공자로서 Unix에 관하여 모르는 경우가 대부분이다. 그래서 Unix 명령어를 모르더라도 계산화학 실습이 가능한 웹 기반 계산화학 실습 교육 지원 시스템이 필요하다. 본 논문에서 개발한 웹 기반 계산화학 실습 교육 지원 시스템(e-Chem)은 다른 웹 포털 플랫폼보다 표준 지향적이고 콘텐츠 관리 및 협업 기능이 뛰어난 자바 오픈소스인 Liferay 포털 플랫폼을 활용하여 개발하였다. 본 시스템을 활용하면 컴퓨터 비전공자들도 쉽게 계산화학 실습 수업에 참여할 수 있고, Unix 명령어 등을 배우는 시간을 절약할 수 있으며, 친숙한 웹 인터페이스로 학습 효과도 높아질 것으로 기대된다.

• 인지과학
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• 제20권2호
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• pp.125-154
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• 2009

본 연구는 이러닝 체제에서 상호작용을 개선할 수 있도록 하기 위하여 사용자의 생리적 데이터 가운데서 뇌파를 통하여 학습자의 인지부하 발생을 파악할 수 있는 지를 연구하고자 하였다. 뇌파를 통하여 인지부하 발생을 알 수 있게 된다면 실시간 이러닝 체제에서 적절한 피드백 제공에 활용될 수 있기 때문이다. 이를 위하여 EEG를 이용하여 학습자의 뇌파를 측정하면서 인지활동을 수행하는 동안 발생되는 인지부하도를 측정하였고 인지과부하를 판별할 수 있는지를 알아보았다. 뇌파 측정을 위하여 언어 관련 작업기억 능력을 측정할 수 있는 듣기회상과제를 제시하였으며, 실험을 통한 과제 정답률 및 뇌파 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 듣기회상과제의 정답률은 회상반응과제에서 1단계는 84.4%, 2단계는 90.6%, 3단계는 62.5%, 4단계는 56.3%를 보였으며, 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 3, 4단계의 경우는 피험자들이 매우 어려움을 겪었던 단계로 인지과부하가 발생했을 것으로 보인다. 둘째, SEF-95% 지표는 1, 2단계에 비해 3, 4단계에서 더욱 높은 값을 보였으며, 이는 피험자들의 인지부하가 3, 4단계에서 높았음을 객관적으로 보여주는 근거이다. 셋째, 감마파의 상대파워는 3, 4단계에서 파워값이 급격히 올라가는 패턴을 보였으며, 통계적으로 유의한 5개의 채널(F3, F4, C4, F7, F8)을 확인하였다. 5개의 채널은 뇌의 브로카 영역(F7, F8) 주위에 위치하고 있으며, 특히 뇌맵핑 분석을 통해 확인한 결과, F8(우반구의 브로카 영역에 해당하는 위치)에서 단계별 난이도가 올라갈수록 활성화의 차이가 크게 나타났다. 넷째, 19채널에 대한 상호 상관 분석을 통해 1, 2단계에 비해 3, 4단계에서 비동기화가 증가하였다. 위의 결과를 통한 본 연구의 결론은 뇌파를 이용하여 인간이 인지활동을 수행하는 동안 인지부하도를 측정할 수 있으며, 인지과부하를 판별해 낼 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.792-798
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• 2007

본 논문에서는 학습기법을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하면서 규칙의 수를 줄일 수 있는 통계적 정보기반 계층적 퍼지-러프 분류방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 계층적 퍼지-러프 분류 시스템에서 각 계층의 입력부 퍼지집합의 분할 구간을 추출하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 통계적 정보로부터 추출된 분할 구간들과 연관된 퍼지 if-then 규칙의 수를 최소화하기 위해서 사용되었다. 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해 Fisher의 IRIS 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법의 분류 정확도와 규칙들의 수를 비교하였다. 그 결과, 제안된 방법은 기존 방법들의 분류 성능과 유사함을 확인할 수 있었다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권6호
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• pp.549-557
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• 2015

Mobile cellular networks are becoming increasingly complex to manage while classical deployment/optimization techniques and current solutions (i.e., cell densification, acquiring more spectrum, etc.) are cost-ineffective and thus seen as stopgaps. This calls for development of novel approaches that leverage recent advances in storage/memory, context-awareness, edge/cloud computing, and falls into framework of big data. However, the big data by itself is yet another complex phenomena to handle and comes with its notorious 4V: Velocity, voracity, volume, and variety. In this work, we address these issues in optimization of 5G wireless networks via the notion of proactive caching at the base stations. In particular, we investigate the gains of proactive caching in terms of backhaul offloadings and request satisfactions, while tackling the large-amount of available data for content popularity estimation. In order to estimate the content popularity, we first collect users' mobile traffic data from a Turkish telecom operator from several base stations in hours of time interval. Then, an analysis is carried out locally on a big data platformand the gains of proactive caching at the base stations are investigated via numerical simulations. It turns out that several gains are possible depending on the level of available information and storage size. For instance, with 10% of content ratings and 15.4Gbyte of storage size (87%of total catalog size), proactive caching achieves 100% of request satisfaction and offloads 98% of the backhaul when considering 16 base stations.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권4호
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• pp.167-176
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• 2020

Recommendation Systems is the top requirements for many people and researchers for the need required by them with the proper suggestion with their personal indeed, sorting and suggesting doctor to the patient. Most of the rating prediction in recommendation systems are based on patient's feedback with their information regarding their treatment. Patient's preferences will be based on the historical behaviour of similar patients. The similarity between the patients is generally measured by the patient's feedback with the information about the doctor with the treatment methods with their success rate. This paper presents a new method of predicting Top Ranked Doctor's in recommendation systems. The proposed Recommendation system starts by identifying the similar doctor based on the patients' health requirements and cluster them using K-Means Efficient Clustering. Our proposed K-Means Clustering with Content Based Doctor Recommendation for Cancer (KMC-CBD) helps users to find an optimal solution. The core component of KMC-CBD Recommended system suggests patients with top recommended doctors similar to the other patients who already treated with that doctor and supports the choice of the doctor and the hospital for the patient requirements and their health condition. The recommendation System first computes K-Means Clustering is an unsupervised learning among Doctors according to their profile and list the Doctors according to their Medical profile. Then the Content based doctor recommendation System generates a Top rated list of doctors for the given patient profile by exploiting health data shared by the crowd internet community. Patients can find the most similar patients, so that they can analyze how they are treated for the similar diseases, and they can send and receive suggestions to solve their health issues. In order to the improve Recommendation system efficiency, the patient can express their health information by a natural-language sentence. The Recommendation system analyze and identifies the most relevant medical area for that specific case and uses this information for the recommendation task. Provided by users as well as the recommended system to suggest the right doctors for a specific health problem. Our proposed system is implemented in Python with necessary functions and dataset.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.205-218
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• 2022

최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.

• 한국의료질향상학회지
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• 제22권2호
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• pp.43-73
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• 2016

Purpose: The aims of this study were to assess the presence of core patient safety practices in Korean hospitals and assess the differences in reporting and learning systems of patient safety, infrastructure, and safe practices by hospital characteristics. Methods: The authors developed a questionnaire including 39 items of patient safety staffing, health information system, reporting system, and event-specific prevention practices. The survey was conducted online or e-mail with 407 tertiary, general and specialty hospitals. Results: About 90% of hospitals answered the self-reporting system of patient safety related events is established. More than 90% of hospitals applied incidence monitoring or root cause analysis on healthcare-associated infection, in-facility pressure ulcers and falls, but only 60% did on surgery/procedure related events. More than 50% of the hospitals did not adopted present on admission (POA) indicators. One hundred (80.0%) hospitals had a department of patient safety and/or quality and only 52.8% of hospitals had a patient safety officer (PSO). While 82.4% of hospitals used electronic medical records (EMRs), only 53% of these hospitals adopted clinical decision support function. Infrastructure for patient safety except EMRs was well established in training, high-level and large hospitals. Most hospitals implemented prevention practices of adverse drug events, in-facility pressure ulcers and falls (94.4-100.0%). But prevention practices of surgery/procedure related events had relatively low adoption rate (59.2-92.8%). Majority of prevention practices for patient safety events were also implemented with a relatively modest increase in resources allocated. Conclusion: The hospital-based reporting and learning system, EMRs, and core evidence-based prevention practices were implemented well in high-level and large hospitals. But POA indicator and PSO were not adopted in more than half of surveyed hospitals and implementation of prevention practices for specific event had low. To support and monitor progress in hospital's patient safety effort, national-level safety practices set is needed.