대부분의 실세계의 시스템들, 즉 경제, 주식시장, 의료분야 등의 많은 시스템들은 동적이며 복잡한 현상을 갖는다. 이러한 특징들의 시스템을 이해하는 전형적인 방법은 시스템행위에 대한 모델을 세우고 분석하는 것이다. 본 연구에서는 실세계의 동적 시스템에서 발생되는 시계열데이터들에 대하여 최적의 클러스터를 형성하기 위한 방법을 연구한다. 먼저 클러스터 수를 결정하는 기준으로 베이지안정보기준(BIC : Bayesian Information Criterion)근사법의 활용도를 검증하고 데이터 크기와 베이지안정보기준값의 상관관계를 파악함으로 탐색 효율을 높이는 방안을 제안하며 클러스터링 과정으로 모델기반과 유사기반의 방법론을 비교 확인하여 본다. 실제의 시계열데이터(주가)에 대해 실험을 시행하였고 베이지안정보기준 근사 측도는 데이터의 크기에 따라 파티션의 사이즈를 정확히 추정하는 것을 확인하였으며 또한 유사기반의 방식보다 모델기반의 방법론이 클러스터링에서 더 나은 결과를 갖는 것을 확인하였다.
Objective : The purpose of this study is 1) to understand the information-searching behavior of health care consumers ; 2) to examine the relationship between the information-searching behavior of health-care consumers and regulatory variables such as socioeconomic factors, characteristics of medical utilization, and perceived risks ; and 3) to determine the factors that affect consumer satisfaction, especially with respect to information-searching behavior. Method : The data for this study were collected from 838 respondents in five university hospital located in three areas?Seoul, Gyeonggi province, and Chungchong province. As the first step of the study, we conducted a preliminary survey from September 23?26, 2008. At the second step, we conducted a survey on the effect of information-searching behavior on those individuals who had visited. Furthermore, personal interviews were conducted through a face-to-face survey between September 30 and October 17, 2008. Results : The major research findings that were obtained from the study were as follows : First, the age, educational level, and residential district were associated with information source utilization. Second, the level of information searching effort and quality of service had a significant effect on consumer satisfaction. Conclusion : These results show that it is essential for marketers to have in-depth knowledge about the young and educated people who actively search for information and about those who are in the prime of their life and rely on word-of-mouth communication from personal and experi in-al informers. Therefore, marketers should develop different marketing strategies to meet the needs of such consumers.
질의응답 시스템은 사용자의 질문에 대한 답을 찾아주는 시스템으로, 기존의 검색엔진이 사용자의 질의에 대해 관련된 문서의 링크만을 찾아주는 반면 질문에 대한 최종적인 답을 찾아준다는 차이점이 있다. 특정 분야에 국한되지 않고 다양한 질문을 처리해주는 오픈 도메인 질의응답 시스템에 필요한 연구들이 최근 자연어 처리, 인공지능, 데이터 마이닝 등 학계의 다양한 분야들에서 뜨거운 관심을 받고 있다. 하지만 관련 연구에서는 학습 데이터에는 없었던 단어들이 질문에 대한 정확한 답과 유사한 오답을 구별해내는데 결정적인 역할을 할 수 있음에도, 이러한 처음 보는 단어들을 모두 단일 토큰으로 치환해버리는 문제가 있다. 본 논문에서는 문맥 정보를 통해 이러한 모르는 단어에 대한 벡터를 계산하는 방법을 제안한다. 그리고 역문헌빈도 가중치를 활용하여 문맥정보를 더 효율적으로 처리하는 모델을 제안한다. 또한 풍부한 실험을 통해 질의응답 시스템의 모델 학습 속도 및 정확성이 기존 연구에 비해 향상됨을 확인하였다.
현재 IPTV에서 서비스되는 미디어콘텐츠의 검색 질의어 분석을 통해, 고객의 미디어콘텐츠를 선택하는 기준을 살펴보았다. 그 결과 명시적인 메타정보뿐만 아니라 콘텐츠의 내용(소재, 줄거리 등)과 감성 정보가 중요한 요소가 된다는 점을 발견하였다. 그리하여 본 연구에서는 IPTV에서 제공하는 다양한 미디어콘텐츠를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해, 미디어콘텐츠의 감성 정보를 활용하기 위한 감성분류체계를 설계하였다. 그리고 제안한 감성분류체계를 기반으로 사용자 감성 프로파일을 구축하고, 단계적 처리 모듈을 탑재하여 미디어콘텐츠를 편성하는 맞춤형 큐레이션 시스템을 제안하였다. 마지막으로 제안한 맞춤형 미디어콘텐츠 큐레이션 시스템의 효과를 입증하기 위하여, 사용자 만족도 설문 조사를 실시하여 72.0점을 받았다. 또한 인기도 기준으로 편성한 결과와 제안한 시스템의 편성 결과를 비교한 결과 실 사용자의 시청 행위로 이어지는 비율이 최대 10배 높게 나타났다.
복잡한 배경을 지닌 이미지에서 얼굴을 검출하기란 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 신경망 모델을 기반으로 한 제한생성모델(CGM: Constrained Generative Model)을 제안한다. 학습 과정의 목표라 할 수 있는 생성은 신경망 모델이 입력 데이터를 발생시킬 확률을 계산하도록 하는 것이고, 계산하는데 걸리는 시간을 줄이기 위해서 고속 탐지 알고리즘을 제안한다. 얼굴 측면 검출과 오 인식의 수를 줄이기 위해서 조건을 혼합한 신경망을 사용하였고 반증으로 인한 제한을 둠으로써 모델의 측정 품질을 증가시켰다. 본 논문에서 제안한 검출 알고리즘이 0$_{\circ}$${\sim}$60$_{\circ}$ 사이에서는 90%정도의 검출율을 나타냄을 알 수 있었다.
P2P는 현재 활발히 진행되고 있는 비즈니스의 중요한 변화를 표현하는 함축적 용어라는 의미를 가진다. P2P 서비스는 인터넷상의 정보를 검색엔진을 거쳐 찾아야 하는 기존 방식과 달리 인터넷에 연결된 모든 개인 컴퓨터로부터 직접 정보를 제공받고 검색은 물론 내려 받기까지 할 수 있는 서비스이다. 이는 웹 사이트에 한정돼 있던 정보추출 경로를 개인이나 회사가 운영하는 데이터베이스로까지 확대할 수 있다. 즉 자신의 정보를 전국적 혹은 세계적으로 관리 운용하며, 회원 상호간의 다양한 정보 공유뿐만 아니라 동일한 정보를 공유하고자 하는 회원간의 커뮤니티 형성이 가능하며, 그룹웨어로서 역할을 통해 원격회의, 원격교육 등이 가능하다는 것이다.
XML이 인터넷 상에서 데이타 교환의 표준으로 자리매김하면서 스트리밍 환경의 XML 데이타에 대한 효과적인 조인 질의 처리도 증가하고 있다. 튜플 단위로 처리하는 기존의 데이타베이스 기법을 스트리밍 XML 데이타에 적용했을 때 제한된 메모리 사용에 따른 메모리 한계를 초과하는 문제가 발생한다. 또한 구조적인 특징을 가지는 XML 데이타에 대한 질의 경로 탐색 및 특정 부분 데이타에 대한 접근에 소모되는 처리 비용이 급격히 증가하는 문제가 발생하게 된다. 근본적으로 전체 데이타가 아닌 부분 데이타를 저장하고 질의 처리해야 하는 스트리밍 환경에 적용하기에는 부적절하다. 따라서 스트리밍 XML 데이타에 맞는 저장 기법으로 적은 메모리의 사용을 통해 빠르게 조인 프레디킷을 만족하는 부분 스트리밍 데이타를 검색할 수 있는 새로운 기법이 요구된다. 본 논문에서는 적은 메모리 사용을 위한 저장 기법을 위해 PCDATA와 CDATA에 해당되는 부분만을 추출하여 저장한다. 그리고 빠른 조인 프레디킷(Predicate) 비교를 위해 DTD의 구조정보 중 지시자(Cardinality) "*" 와 "+"를 기초하여 영역 윈도우(Range Window)를 설정하여 질의에 만족하는 윈도우만을 선택적으로 조인하는 기법을 제안하여 문제를 해결한다.
Objectives: This study aims to search the clinical cases that treated leiomyoma through the traditional Chinese medicine, to understand the study trend on leiomyoma in China, and to clairfy the cause of leiomyoma and its treatment by the oriental medicine herbs. Methods: We searched the key word "leiomyoma" in the China National Knowledge Infrastructure (CNKI)[http://www.cnki.net], and narrowed its searching area to the papers published in the year 2010. Of 720 study papers, we chose 21 clinical papers on the leiomyoma, and studied the patient case, treating method, result of treatment, and checked the category, cause, treatment method of leiomyoma. Results: The results are shown in the Table 1-3. Conclusions: Leiomyoma is categorized in the traditional Chinese medicine as both lump occuring inside the body and stony abdominal lump. The main cause of leiomyoma is qi-stagnation and blood stasis, essence deficiency and pathogen affluence. The treatment method is used by activating blood and resolving stasis but harmonizing the spleen and stomach to prevent damaging healthy qi. The development herbal medicine of treating leiomyoma is Gyehongbyeolgaphwan, Gyejibongnyeonggyonang, Gungryusogyonang, Angonpyoen etc. In treating leiomyoma, the herbs were much used to regulate qi as Baekbokryung, Danggwi, Baekchul, Doin, Moryeo, Achul, Mokdanpi etc. Traditional Chinese Medicine(TCM) treatment of leiomyoma has efficiency of improve symptom but low ratio of complete recovery.
Objectives : Atopic Dermatitis is a recurrent, chronic, allergic eczema with severe itching sensation. This study designed to research Sihocheonggan-tang & Sihocheonggan-san to find out treatability for atopic dermatitis. Methods : We got 14 search results with searching word '시호청간탕', '시호청간산' in 'OASIS', 'NDSL', 'RISS'. We classified these studies according to the type of study, diseases, treatment methods and treatment outcomes. Results : In the analysis of the diseases, Sihocheonggan-tang & Sihocheonggan-san was given for Eczema nummulare, Ermatitis seborrheica, Erythema multiforme, Eczema and Atopic dermatitis. In the analysis of the treatment methodes, the dosage form of Sihocheonggan-tang & Sihocheonggan-san was herbal medication, pill, granules and herbal medication & pill. In the analysis of the treatment outcomes, the symptoms of all patients were improved. In the experimental researches, it was proved that Sihocheonggan-tang & Sihocheonggan-san has effects that affect anti-inflammatory, skin protection and recovery of keratinocyte. Conclusions : For this study, we can consider Sihocheonggan-tang & Sihocheonggan-san is effective for atopic deramatitis. So, it is necessary to carry out clinical trial for Sihocheonggan-tang & Sihocheonggan-san in atopic dermatitis to evaluate safety and efficacy.
본 논문은 IBM ViaVoice와 마이크로소프트 필기-인식 시스템(handwriting-recognition system)과 같은 인식 엔진(recognition engines)을 UMPC와 같은 펜-입력 디스플레이에서 작동하는 일반적인 윈도우 어플리케이션과 연동하기 위한 단일화된 멀티모달 입력 프레임워크(unified multi-modal input framework)를 제안한다. 사용자가 펜-입력 디스플레이에 부탁되어있는 버튼을 한 손으로 누르면, 인터넷 검색 윈도우나 워드 프로세서와 같이 현재 포커스를 갖는 윈도우는 전체 데스크탑을 덮을 수 있는 투명한 윈도우로 덮여진다. 이 위에 사용자는 다른 한 손으로, 현재 working context를 놓치지 않으면서, 필기 입력을 자유롭게 수행할 수 있다. 이런 투명 입력 윈도우를 이용하여 필기 및 음성 입력뿐만 아닐라 다이어그램까지 그릴 수 있게 해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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