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VANAS: 신경망 구조 탐색을 위한 시각적 분석 시스템
최지원(Jiwon Choi),홍권(Gwon Hong),조재민(Jaemin Jo) 한국HCI학회 2022 한국HCI학회 학술대회 Vol.2022 No.2
본 논문에서는 신경망 구조 탐색(Neural Architecture Search, NAS) 알고리즘의 탐색 결과를 분석하고 시각화하는 시스템인 VANAS를 제안한다. 방대한 탐색 결과를 효율적으로 전달하기 위해 간선의 중요도 및 기여도를 정량화하는 알고리즘을 고안하고 이를 기반으로 사용자에게 구조를 추천하는 알고리즘을 구현하였다. 이를 기반으로 탐색 공간에 대한 전반적인 특징을 확인할 수 있는 오버뷰와 심층 신경망 구조를 설계하고 분석할 수 있는 사용자 인터페이스를 디자인하였다. VANAS 를 통하여 NAS 분야의 표준 벤치마크 데이터 중 하나인 NAS-Bench-101을 분석한 결과, 신경망을 구성하는 정점 및 간선의 중요도를 확인하고, 시스템이 제안하는 간선을 추가하여 정확도를 점진적으로 개선할 수 있음을 확인하였다.
비판막성심방세동 환자에서 직접작용 경구용 항응고제 임상적 효과와 부작용 연구
홍지원,정민지,이숙향,Hong, Jiwon,Jung, Minji,Lee, Sukhyang 한국임상약학회 2022 한국임상약학회지 Vol.32 No.1
Background: Non-valvular atrial fibrillation (NVAF) is associated with ischemic stroke risk in the aging population. Observational studies have indicated beneficial effects of direct-acting oral anticoagulant (DOAC) against ischemic stroke compared to warfarin. This study aimed to investigate ischemic stroke incidence and bleeding risk in patients on DOAC therapy. Methods: Using the database of Korean Health Insurance Review and Assessment-Aged Patient Sample 2015, we conducted a retrospective cohort study. Study subjects with NVAF diagnosis and prescribed anticoagulants were enrolled. Propensity score (PS) matching by age, sex, comorbidities, and medications were used. The clinical outcomes were major adverse cerebro-cardiovascular events (MACCEs, ischemic stroke/systemic embolism, myocardial infarction, cardiac death) and bleeding events. A cox proportional hazard model analysis was performed to compare the outcomes with hazard ratio (HR) and 95% confidence interval (CI). Results: Total 4,773 elderly patients with NVAF were initially included. Four PS-matched groups including rivaroxaban vs. warfarin-only (n=1,079), dabigatran vs. warfarin-only (n=721), rivaroxaban vs. dabigatran (n=721), and switchers of warfarin to rivaroxaban vs. warfarin-only (n=287) were analyzed. Every group showed statistically similar results of MACCEs and bleeding events, except for the group of rivaroxaban vs. dabigatran. Rivaroxaban users showed higher risks of bleeding events than dabigatran users (HR 2.25, 95% CI 1.01-4.99). Conclusion: In the elderly patients with NVAF, efficacy and safety outcomes among oral anticoagulants including DOACs and warfarin were similar, while rivaroxaban are more likely to have higher bleeding risks than dabigatran. Further research using large size sample is needed.
홍지원,김선애,Jiwon Chang,Jung Yi,Jieun Jeong,김성환,Sung Hong Kim,윤호성 한국조류학회I 2012 ALGAE Vol.27 No.3
A eukaryotic microalga, Asterarcys quadricellulare KNUA020, was isolated from garden soil at Kyungpook National University in Daegu, South Korea and its biotechnological potential was assessed. Optimal growth was obtained when the culture was incubated at 25°C and around pH 7.0. The total lipid content of the isolate was 15.5% of dry weight and its most abundant fatty acid was nutritionally important C18:3 ω3 (α-linolenic acid, ALA). In addition, a high-value fatty alcohol, hexadecenol (C20H40O), was also identified in this photosynthetic microorganism. Hence, A. quadricellulare KNUA020 appears to be promising for use in the production of microalgae-based biochemicals.
이력서의 Classification을 위한 Feature Selection 방안
이만유 ( Manyu Lee ),조형석 ( Hyungsuk Cho ),이유진 ( Yu-jin Lee ),홍지원 ( Jiwon Hong ),김상욱 ( Sang-wook Kim ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
사람이 수많은 지원자의 이력서들을 모두 꼼꼼히 읽는 데에는 엄청난 시간과 노동이 필요하다. 만약 컴퓨터가 이력서를 알맞은 직군으로 분류해 줄 수 있다면 이러한 어려움을 해소할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 알맞은 직군으로 분류하기 위한 이력서를 학습할 때에 feature를 어떤 방법으로 선택할 수 있는지 그리고 feature의 개수는 몇 개가 적절한지에 대해 알아본다.
송상철 ( Sang-chul Song ),홍지원 ( Jiwon Hong ),김상욱 ( Sang-wook Kim ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1
트위터 이용자 수 증가로 인해, 유저의 타임라인에 하루 새롭게 기재되는 트윗 수가 급증하는 정보 과다 현상이 중요한 이슈로 자리 잡은 지 오래다. 이에 본 논문은 이고-네트워크 정보를 바탕으로 학습 된 분류 시스템을 이용해 각각의 이고 유저마다 트윗 추천에 유리한 추천 방식을 예측하고, 이를 기반으로 선호할만한 트윗을 우선적으로 선별해주는 그래프 기반 트윗 추천 시스템을 제안한다. 실험을 통하여 단일한 추천 방식보다, 최고 11.5% 추천 정확도 성능이 향상함을 확인하였다.
김태리(Taeri Kim),홍지원(Jiwon Hong),박노성(Noseong Park),김상욱(Sang-Wook Kim) 한국정보과학회 2020 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.26 No.3
피싱을 통한 사이버 범죄가 늘어나고 있다. 피싱이 초래하는 피해를 방지하기 위해 콘텐츠 기반, URL 문자열 기반 등 많은 피싱 URL 관련 연구들이 진행되어 왔다. 콘텐츠 기반 방법은 웹 페이지 콘텐츠를 다운로드하고 분석하는 방법으로, 보안상 위험이 따르는 단점이 존재한다. URL 문자열 기반 방법은 URL 문자열 패턴을 분석하고 이를 피싱 URL 탐지에 사용한다. 본 논문에서는 기존 연구로부터 확인된 피싱 URL의 경향에서 착안하여, URL 문자열을 그래프로 구축하고 Random Walk with Restart, Belief Propagation과 같은 그래프 추론 알고리즘과 DeepWalk, Node2vec과 같은 그래프 임베딩 기법을 통해 URL의 피싱 여부를 예측한다. 우리의 그래프 기반 피싱 URL 탐지 방법과 분류 알고리즘을 활용한 기존 피싱 URL 탐지 방법을 비교한 결과, 그래프 기반 방법이 모든 정확도 척도에서 더 높은 성능을 보였다. Cyber crime through phishing is on the rise. To prevent the damage caused by phishing attacks, many studies to detect phishing URLs such as content-based and string-based have been conducted. A content-based method is a method of downloading and analyzing web page content, which poses a security risk. The string-based method analyzes URL string patterns and uses them for phishing URL detection. In this paper, we construct a graph with URL strings based on the phishing URL trends identified from previous studies. And, we detect phishing URLs through the graph-based inference algorithms such as Random Walk with Restart, Belief Propagation, and graph embedding methods such as DeepWalk, Node2vec. As a result of comparing our graph-based phishing URL detection method with the conventional phishing URL detection methods, our method shows better prediction performance in all accuracy measures.