{"title":"Developing an AI-based Image Analysis System for Children’s Externalization Disorder","authors":"Shi-Hyun Ahn, Yun-Ha Park, Byungin Moon","doi":"10.14801/jkiit.2023.21.8.51","DOIUrl":"https://doi.org/10.14801/jkiit.2023.21.8.51","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":498669,"journal":{"name":"Journal of Korean Institute of Information Technology","volume":"48 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135990430","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"A Study on Military Leadership Suitable for the Characteristics of MZ Generation Soldiers: Focused on Text Mining with Big Data","authors":"Dong-Hun Kim, Beob-Heon Kim","doi":"10.14801/jkiit.2023.21.8.1","DOIUrl":"https://doi.org/10.14801/jkiit.2023.21.8.1","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":498669,"journal":{"name":"Journal of Korean Institute of Information Technology","volume":"55 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"136035296","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"Development of User-Centered Experiential Museum Exhibition Contents using Augmented Reality Technology","authors":"Seo-Hyun La, Yungcheol Byun, Dongcheol Lee","doi":"10.14801/jkiit.2023.21.8.211","DOIUrl":"https://doi.org/10.14801/jkiit.2023.21.8.211","url":null,"abstract":"최근 박물관은 최근 단순히 진열된 소장품을 일방적으로 관람하는 것에서 나아가 ICT 기술을 이용하여 전시물을 간접적으로 체험할 수 있도록 하는 감성중심 형태로 개념이 변화하였다. 이에 따라 박물관에서는 관람객에게 일부 증강현실이나 가상현실, 메타버스 기술 등을 적용한 다양한 박물관 교육 콘텐츠를 제공하고 있다. 그러나 질적으로 부족한 콘텐츠로 새로운 가치를 제공하지 못하여 관람객 참여율이 저조할 뿐만 아니라 전시물과의 상호작용을 통한 공감대 형성도 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 관람객과의 상호작용을 통해 감각적이고 차별화된 창의적인 교육활동이 지속적으로 이루어질 수 있는 콘텐츠를 기획, 구현하여 제시하였다.","PeriodicalId":498669,"journal":{"name":"Journal of Korean Institute of Information Technology","volume":"15 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135987786","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"Leveraging Image Classification and Semantic Segmentation for Robust Cardiomegaly Diagnosis in Pet","authors":"Jun-Young Oh, In-Gyu Lee, Young-Min Go, Euijong Lee, Ji-Hoon Jeong","doi":"10.14801/jkiit.2023.21.8.143","DOIUrl":"https://doi.org/10.14801/jkiit.2023.21.8.143","url":null,"abstract":"애완동물 건강에 대한 세계적인 관심이 높아지면서 이 분야에서 AI의 중요성이 커졌다. 하지만 수의학 인공지능은 인간 의학 AI만큼 광범위하게 연구되지 않았다. 따라서, 우리는 AI를 애완동물 건강 관리에 적용했고, 특히 컴퓨터 비전을 이용한 진단 흐름을 제시하였다. 진단 흐름은 데이터 수집, 데이터 전처리, 객체 감지 및 분류, 영상 분할로 구성된다. 분류를 위해 X선 영상에서 심장을 감지하고 정상 또는 비정상으로 분류하기 위해 YOLOv5를 사용하였다. 이후 비정상으로 분류된 경우 영상 분할은 좌심방 확대 정도를 시각적으로 보여준다. 분류 정확도는 정상 클래스의 경우 0.8800, 비정상 클래스의 경우 0.8933을 달성하여 전체 분류 정확도는 0.8866이다. 추가 분류 메트릭에는 f1 점수 0.8864 및 AUC 점수 0.8866이 포함된다. 영상 분할 성능은 주사위점수를 사용하여 평가되었으며 평균 0.9026의 성능을 달성하였다.","PeriodicalId":498669,"journal":{"name":"Journal of Korean Institute of Information Technology","volume":"31 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135989809","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"Risk Assessment of Actuators Uncertainty using STPA and SMC","authors":"Sohee Park, Ryeonggu Kwon, Gihwon Kwon","doi":"10.14801/jkiit.2023.21.8.39","DOIUrl":"https://doi.org/10.14801/jkiit.2023.21.8.39","url":null,"abstract":"시스템 이론 기반으로 안전성을 분석하는 STPA(System-Theoretic Process Analysis)에서 액츄에이터는 컨트롤러가 하위 프로세스로 전달하는 제어 명령을 관리한다. 액츄에이터는 환경 조건, 외부 간섭 등에 의해 하위 프로세스에 잘못된 명령을 전달해 사고를 유발할 수 있다. 이러한 가능성을 고려하지 않으면 실제와 다른 위험 평가결과를 도출할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 PTA(Priced Timed Automata)와 SMC(Statistical Model Checking)를 이용하여 액츄에이터의 불확실성에 따른 STPA 위험 평가 방법을 제안한다. SMC는 기존 모델 검증과 달리 통계 기법을 이용해 추정치를 계산해 검증한다. 이러한 특징으로 상태 폭발 문제가 발생하는 PTA에도 적용할 수 있다. 제안한 방법을 철도 건널목 시스템에 적용하여 액츄에이터의 영향을 확인한 결과, 모든 시나리오에서 높은 위험도를 보였다. 이를 통해, 액츄에이터에 대한 손실 시나리오의 위험도 평가가 필요함을 확인하였다.","PeriodicalId":498669,"journal":{"name":"Journal of Korean Institute of Information Technology","volume":"8 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"136036312","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"Transfer Learning Model for Contextual Feature Extraction and Emotion Analysis in Dialogues","authors":"Seon-Haeng Kim, So-Young Jun, Jong-Woo Kim","doi":"10.14801/jkiit.2023.21.8.107","DOIUrl":"https://doi.org/10.14801/jkiit.2023.21.8.107","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":498669,"journal":{"name":"Journal of Korean Institute of Information Technology","volume":"8 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135990431","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"Performance Evaluation of Machine-Learning Algorithms for Bestseller Book Prediction","authors":"Ji-Eun Yu, Sol-Bee Cho, Seok-Jong Yu","doi":"10.14801/jkiit.2023.21.7.1","DOIUrl":"https://doi.org/10.14801/jkiit.2023.21.7.1","url":null,"abstract":"베스트셀러 도서는 독자들이 책을 선택하는 가장 보편적인 방법이며, 이러한 이유로 베스트셀러의 예측과 선정은 출판 시장에서 중요한 마케팅 전략 지표이다. 본 연구에서는 도서의 메타 데이터를 활용하여 베스트셀러 순위 200위 내 유지 여부와 판매 지수 구간을 예측하는 모델을 제안하고, 다양한 머신러닝 알고리즘의 성능을 비교평가하고자 한다. 이를 위하여 Yes24 사이트의 월간 베스트셀러 데이터를 크롤링하여 수집하고, 각 데이터 속성에 대해 적절한 전처리를 수행하였다. 순위 유지 여부 예측을 위해 다양한 분류 알고리즘을 활용하였고, 최종적으로 각 알고리즘의 예측 성능을 평가한 결과, 다중 퍼셉트론, CatBoost, 랜덤 포레스트의 순서로 정확도가 높게 나타났다. 본 연구는 베스트셀러 순위 유지 여부 예측 문제에 대해 주요 분류 알고리즘의 수행 성능을 종합적으로 비교했다는데 의미가 있다. 그러나 한계점으로 리뷰 수, 평점 등에 의존하는 예측 방법에서는 데이터가 부족한 신간 도서에서 cold start 문제를 극복하기 어려웠으며, 이에 대한 후속 보완 연구의 필요성을 제안한다.","PeriodicalId":498669,"journal":{"name":"Journal of Korean Institute of Information Technology","volume":"56 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-07-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135265170","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}