• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.144-146
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• 2021

Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is one of the most dreadful lung diseases which effects the performance of the lung unpredictably. There is no any authentic natural history discovered yet pertaining to this disease and it has been very difficult for the physicians to diagnosis this disease. With the advent of Artificial intelligent and its related technologies this task has become a little bit easier. The aim of this paper is to develop and to explore the machine learning models for the prediction and diagnosis of this mysterious disease. For our study, we got IPF dataset from Haeundae Paik hospital consisting of 2425 patients. This dataset consists of 502 features. We applied different data preprocessing techniques for data cleaning while making the data fit for the machine learning implementation. After the preprocessing of the data, 18 features were selected for the experiment. In our experiment, we used different machine learning classifiers i.e., Multilayer perceptron (MLP), Support vector machine (SVM), and Random forest (RF). we compared the performance of each classifier. The experimental results showed that MLP outperformed all other compared models with 91.24% accuracy.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8800-8811
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• 2015

콜센터 정보시스템에서 상담원은 고객과의 상호작용에서 매우 중요한 역할을 담당한다. 이러한 정보시스템을 효과적으로 유용하게 사용할 때 상담원의 업무 스트레스가 줄고, 이는 상담원의 감정노동을 감소시켜 개인과 조직의 성과를 향상시키는 결과로 이어진다. 최근 감정노동에 대한 논의가 활발하지만, 대표적인 감정노동 직군인 콜센터 상담원을 대상으로 한 상담원과 고객응대에 필수적인 정보시스템 간의 상호작용 효과에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 항공사 콜센터 정보시스템품질이 기대일치에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 기대일치와 자기효능감이 감정노동성과에 어떠한 영향을 끼치는지 규명하고자 하였다. 콜센터 상담원 436명을 대상으로 분석한 결과, 이들에게 양질의 정보시스템을 제공할 때 직무에 대한 만족도와 자부심이 높아지고, 이는 감정노동의 강도를 낮추어 궁극적으로 서비스성과를 향상하는 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 항공사 콜센터 정보시스템 운영과 관련한 조직의 의사결정자에게 성공적인 콜센터 정보시스템 도입 및 확장을 위한 실무지침을 제공했다. 둘째, 본 연구에서 제안한 측정모형을 항공사 정보시스템에 적용 및 분석해 봄으로써 시스템 사용에 대한 점검 및 진단을 수행 할 수 있는 방안을 제시하였다. 마지막으로 이론적으로 구축된 항공사 콜센터 정보시스템과 측정모형에 대하여 측정항목 간 인과관계를 실증적으로 분석함으로써 콜센터 정보시스템의 성과측정을 위한 확고한 전략적 안목을 제시하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.1-7
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• 1999

소프트웨어 프로젝트 관리과정의 활동에서 프로젝트 관리자의 중요한 임무는 소프트웨어의 크기와 인적 노력 등을 예측하는 것이다. 최근 소프트웨어 개발에 주로 사용되는 제 4세대 언어(4GL)와 데이터베이스 환경에서 개발되는 프로젝트에 대한 크기를 예측하는 모델은 불행하게도 연구가 미비한 실정이다. 본 논문에서는 4GL로 개발되는 프로젝트 개발 초기 단계에서 수집한 메트릭스를 이용하여 소프트웨어 크기를 예측하는 추정 모델을 제안 한다. 제안된 방법은 상대오차(MRE)를 최소화시키는 방법으로 개발 초기과정에서 얻어지는 측도들의 이상치에 덜 민감한 특성을 가지고 있다. 본 논문에서 제안된 모델에 대하여 적합도와 예측력의 성능을 테스트하기 위하여 데이터 ？을 I,II 2개로 나누어 실험하였다. 실험결과, 추정된 모델의 적합도와 예측력은 제안된 MRE 추정방법이 데이터 셀 I,II 모두에서 전통적인 방법 LS, RLS보다 우수하게 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제27권2호
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• pp.226-236
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• 2000

인터넷상의 워크플로우를 위한 최적의 워크플로우 시스템은 해당 워크플로우 시스템에 입력되는 워크플로우 종류에 의존적이다. 워크플로우 시스템이 처리해야 하는 워크플로우 종류가 다양하고 이들에 가장 적합한 워크플로우 시스템의 구조가 각각 서로 다르다고 볼 때, 하나의 워크플로우 시스템이 다양한 종류의 워크플로우 시스템 구조를 포용하고 입력되는 워크플로우 종류에 따라서 적절히 그것의 구조를 변경하는 것이 이상적이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 워크플로우 시스템 구조를 포용하는 워크플로우 시스템 구조를 제안한다. 제안된 시스템에서는 태스크들을 위한 수행 객체를 객체 인스턴스 형태로 생성하고 이들을 시스템이 원하는 임의의 위치에 배치함으로써 그것의 구조를 변경할 수 있다. 초기의 시스템에 대해서 그 구조를 변경하면서 성능 평가를 수행하였으며 그 결과가 제시되었다. 제시된 결과에 의하면 인터넷상에 분산된 복수의 워크플로우 서버는 분산된 태스크에 대한 안정적인 운영 외에도 전체 시스템의 성능을 향상시키는 데에도 도움이 되는 것으로 확인되었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제19권3호
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• pp.441-447
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• 1999

본 연구는 초등학생들의 정신용량과 인지양식에 따라 과학탐구능력에 차이가 있는지 알아보는데 목적이 있다. 대구시내에 소재하고 있는 초등학교의 5학년 264명을 대상으로 조사하였다. 과학탐구능력을 측정하기 위한 과학탐구능력 검사(TSPS), 정신용량을 측정하기 위한 FIT(Figural Intersection Test), 인지양식을 측정하기 위한 잠입도형검사(GEFT) 등 3가지 지필 검사를 실시하여 자료를 수집하였다. 본 연구의 결과 학생들의 정신용량이 클수록 과학탐구능력의 성취도가 높았다. 장독립적인 학생이 장의존적인 학생보다 통계적으로 유의미 (p<.05)하게 과학탐구능력의 성취도가 높았다. 그러나 과학탐구능력에 미치는 정신용량과 인지양식의 상호작용 효과는 통계적으로 유의미하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 본 연구의 결과는 정신용량과 인지양식이 과학탐구능력의 발달에 중요한 역할을 하고 있음을 시사한다. 아울러, 본 연구는 과학교육 연구에서 신피아제적 접근에 대한 가능성을 제공한다. 본 연구 결과로 볼 때, 과학 탐구과제의 수행에 인지 발달이 매우 중요한 변인임을 시사한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1999년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.97-105
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• 1999

소프트웨어 프로젝트 관리과정의 활동에서 프로젝트 관리자의 중요한 임무는 소프트웨어의 크기와 인적 노력 등을 추정하는 것이다. 최근 소프트웨어 개발에 주로 사용되는 제 4세대 언어(4GL)와 데이터베이스 환경에서 개발되는 응용시스템에 대한 크기를 예측하는 모델은 불행하게도 연구가 미비한 실정이다. 본 논문에서는 4GL로 개발되는 프로젝트 개발 초기 단계에서 수집한 메트릭스를 이용하여 소프트웨어 크기를 예측하는 추정 모델을 제안 한다. 제안된 방법은 상대오차(MRE)를 최소화시키는 방법으로 개발 초기과정에서 얻어지는 측도들의 이상치에 덜 민감한 특성을 가지고 있다. 본 논문에서 제안된 모델에 대하여 적합도와 예측력의 성능을 테스트하기 위하여 데이터 셀을 I과 II 2개로 나누어 실험하였다. 실험결과, 추정된 모델의 적합도와 예측력은 데이터 셀 I과 II 모두에서 제안된 MRE 추정방법이 전통적인 방법 LS, RLS보다 우수하게 나타났다.

• 대한산업공학회지
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• 제41권4호
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• pp.389-395
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• 2015

According to much research on cognitive science, the impact of the scene-context on human visual search in real-world images could be as important as the saliency. Therefore, this study proposed a method of Adaptive Control of Thought-Rational (ACT-R) modeling of visual search in real-world images, based on saliency and scene-context. The modeling method was developed by using the utility system of ACT-R to describe influences of saliency and scene-context in real-world images. Then, the validation of the model was performed, by comparing the data of the model and eye-tracking data from experiments in simple task in which subjects search some targets in indoor bedroom images. Results show that model data was quite well fit with eye-tracking data. In conclusion, the method of modeling human visual search proposed in this study should be used, in order to provide an accurate model of human performance in visual search tasks in real-world images.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제16권6호
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• pp.894-902
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• 2003

Prebiotics (peptides, N-acetyglucoamine, fructo-oligosaccharides, isomalto-oligosaccharides and galactooligosaccharides) were added to skim milk in order to improve the growth rate of contained Lactobacillus acidophilus, Lactobacillus casei, Bifidobacterium longum and Bifidobacterium bifidum. The purpose of this research was to study the potential synergy between probiotics and prebiotics when present in milk, and to apply modern optimization techniques to obtain optimal design and performance for the growth rate of the probiotics using a response surface-modeling technique. To carry out response surface modeling, the regression method was performed on experimental results to build mathematical models. The models were then formulated as an objective function in an optimization problem that was consequently optimized using a genetic algorithm and sequential quadratic programming approach to obtain the maximum growth rate of the probiotics. The results showed that the quadratic models appeared to have the most accurate response surface fit. Both SQP and GA were able to identify the optimal combination of prebiotics to stimulate the growth of probiotics in milk. Comparing both methods, SQP appeared to be more efficient than GA at such a task.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.2914-2935
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• 2016

With the increasing popularization of cloud computing, how to reduce physical energy consumption and increase resource utilization while maintaining system performance has become a research hotspot of virtual machine deployment in cloud platform. Although some related researches have been reported to solve this problem, most of them used the traditional heuristic algorithm based on greedy algorithm and only considered effect of single-dimensional resource (CPU or Memory) on energy consumption. With considerations to multi-dimensional resource utilization, this paper analyzed impact of multi-dimensional resources on energy consumption of cloud computation. A multi-dimensional resource constraint that could maintain normal system operation was proposed. Later, a novel virtual machine deployment method (NVMDM) based on improved particle swarm optimization (IPSO) and Euclidean distance was put forward. It deals with problems like how to generate the initial particle swarm through the improved first-fit algorithm based on resource constraint (IFFABRC), how to define measure standard of credibility of individual and global optimal solutions of particles by combining with Bayesian transform, and how to define fitness function of particle swarm according to the multi-dimensional resource constraint relationship. The proposed NVMDM was proved superior to existing heuristic algorithm in developing performances of physical machines. It could improve utilization of CPU, memory, disk and bandwidth effectively and control task execution time of users within the range of resource constraint.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1769-1776
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• 2022

긴 문장으로 이루어진 글을 자동으로 요약하는 것은 중요한 기술이다. BART 모델은 이러한 요약 문제에서 좋은 성능을 보여주고 널리 사용되고 있는 모델 중 하나이다. 일반적으로 특정 도메인의 요약 모델을 생성하기 위해서는 큰 데이터세트를 학습한 언어 모델을 그 도메인에 맞게 다시 학습하는 미세조정 작업을 수행한다. 이러한 미세조정은 일반적으로 마지막 전 연결 계층의 노드 수를 변경하는 방식으로 진행된다. 하지만 본 논문에서는 최근 다양한 모델에 적용되어 좋은 성능을 보여주고 있는 어텐션 계층을 추가하는 방법으로 미세조정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 미세조정 과정에서 층을 더 깊게 쌓기, 스킵 연결 없는 미세조정 등 다양한 실험을 진행하였다. BART 언어 모델에 스킵 연결을 가진 2개의 어텐션 계층을 추가하였을 때 가장 좋은 성능을 보였다.