http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
머신러닝을 이용한 의사결정트리 기반의 식품교환표 구성 모델
김지윤 ( Jiyun Kim ),이상민 ( Sangmin Lee ),전형준 ( Hyeongjun Jeon ),김가은 ( Gaeun Kim ),김지현 ( Ji-hyun Kim ),박나은 ( Naeun Park ),진창균 ( Changgyun Jin ),권진영 ( Jin Young Kwon ),김종완 ( Jongwan Kim ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
최근 국내에서는 식품에 대한 관심도가 높아짐에 따라 먹거리에 건강 환경 미래지향적 가치가 부여되고 있으며 식품 산업에서도 신규 식품 개발이 증가하는 추세이다. 식단을 구성할 때 기준이 되는 식품교환표는 개정과정에서 많은 인력과 시간이 소요되기 때문에 식품 섭취 변화를 신속하게 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 식품교환표의 활용도를 높이기 위한 식품교환표 갱신 기법을 제안한다. 제안 기법은 의사결정트리 모델을 학습하여 새롭게 추가된 식품의 정보를 바탕으로 식품군을 분류하여 식품교환표를 갱신한다. 이는 영양 관리가 필요한 당뇨병 환자 등에게 실용적이며 기호성·다양성이 높은 식단을 구성하는 데 도움을 준다.
The impact of the COVID-19 pandemic on in-hospital mortality in the emergency department
Kim Changgyun,Lee Juncheol,Cho Yongil,Oh Jaehoon,Kang Hyunggoo,Lim Tae Ho,고벽성 대한응급의학회 2023 Clinical and Experimental Emergency Medicine Vol.10 No.1
Objective: The COVID-19 pandemic might have adversely affected outcomes of patients in emergency departments (EDs). The aim of this study is to evaluate the impact of the COVID-19 pandemic on in patients admitted through the emergency department. Methods: This study is a single-center, retrospective, observational cohort study. We compared the prognosis of patients admitted through the ED before the COVID-19 pandemic (November 2018 to June 2019) and after COVID-19 (November 2020 to June 2021). The primary outcome was in-hospital mortality. Multivariable logistic regression analysis was performed to determine whether the COVID-19 pandemic was independently associated with patient prognosis. Results: The number of patients admitted through the ED before and after COVID-19 was 5,333 and 4,625, respectively. The mean ED length of stay before and after COVID-19 was 401 and 442 minutes, respectively (P<0.001). The number of in-hospital deaths before and after COVID-19 were 269 (5.0%) and 322 (7.0%), respectively (P<0.001). Multivariable logistic regression analysis showed that the COVID-19 period was significantly associated with higher in-hospital mortality (adjusted odds ratio, 1.37; 95% confidence interval, 1.12–1.67; P=0.002). Conclusion: In the COVID-19 period, in-hospital mortality increased compared to that before COVID-19 among hospitalized ED patients.
Top-n 스카이라인 질의를 이용한 다차원 외판원 순회문제
진창균 ( Changgyun Jin ),양세빈 ( Sevin Yang ),강은진 ( Eunjin Kang ),김지윤 ( Jiyun Kim ),김종완 ( Jongwan Kim ),오덕신 ( Dukshin Oh ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
PDA나 휴대폰 단말로 여러 속성의 데이터를 이용하여 사용자에게 필요한 정보를 제공하는 위치기반 서비스는 물류/운송 정보 서비스, 버스/지하철 노선 안내 서비스 등에 사용된다. 여기에서 제공하는 데이터들을 최적 경로를 구하는 외판원 순회문제 (Traveling Salesman Problem)에 사용한다면 더 정확한 경로 서비스 제공이 가능하다. 하지만 데이터의 수가 많아질수록 비교 횟수가 기하급수적으로 늘어나는 외판원 순회 알고리즘의 특성상 일반 단말기에서 활용하기에는 배터리의 제약이 따른다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 해결하기 위해서 최적 경로의 후보군을 줄일 수 있는 스카이라인 질의를 이용하여 n차원 속성에 대한 최적 경로 알고리즘을 제안한다. 실험에서 정확도와 오차율을 통해 제안한 방식의 유용성을 보였으며 기존방식과 연산시간 차이를 비교하여 다차원방식의 효율성을 나타내었다.