마코프 체인과 객체 판독키를 적용한 범죄 예측 확률지도 생성 기법 연구

노찬숙(Chan-Sook Noe),김동현(Dong-Hyun Kim) 한국컴퓨터정보학회 2012 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.17 No.11

본 논문에서는 과거 발생했던 범죄 빈도수가 적용된 해당 지역의 도시 공간 정보를 구성하고 있는 객체를 바탕으로 육안으로 판별이 가능한 특징들을 판독키로 정하고, 위험도를 계량화하였으며, 미래 예측 기법인 마코프 체인 방식을 적용하여 래스터 형태의 위험도 확률지도를 생성하는 기법을 제안한다. 이때 객체 판독키는 일정 크기의 셀로 나누어 셀에 해당하는 계량화된 위험지수를 적용하고, 여러 계층의 범죄 예측 확률지도를 통합하여 통합된 위험도 확률지도를 생성한다. 이는 정적인 정보가 아닌 시간에 따라 위험도 확률지도가 변화될 수 있고, 객체 판독키의 추가 적용에 따라 달라질 수 있는 위험도 확률지도를 생성하여 범죄의 예방에 적용될 수 있는 모델 구성 방법을 제시한 것으로, 순찰 경로 및 감시 장비의 최적 배치에 활용될 수 있을 것이다. In this paper we propose a method that can generate the risk probability map in the form of raster shape by using Markov Chain methodology applied to the object interpretation keys and quantified risk indexes. These object interpretation keys, which are primarily characteristics that can be identified by the naked eye, are set based on the objects that comprise the spatial information of a certain urban area. Each key is divided into a cell, and then is weighted by its own risk index. These keys in turn are used to generate the unified risk probability map using various levels of crime prediction probability maps. The risk probability map may vary over time and means of applying different sets of object interpretation keys. Therefore, this method can be used to prevent crimes by providing the ways of setting up the best possible police patrol beat as well as the optimal arrangement of surveillance equipments.

Investigation of the Reliability of Knowledge Source in CLINAID using Fuzzy Relational Method

노찬숙(Chan-Sook Noe) 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.13 No.2

의료 시스템이 개발되면 시스템이 사용하는 knowledge source의 신뢰도가 시스템의 수행능력에 큰 영향을 미치게 되므로, knowledge source의 신뢰도를 검증해야한다. 본 논문은 의료 시스템 CLINAID의 knowledge source의 신뢰성 조사에 대한 연구의 방법과 결과를 발표하였다. 그 방법으로는 CLINAID에 사용된 Cardiovascular body system 데이터에 fuzzy relational method를 적용하여 구조적 분석을 통해 만들어진 인공의 syndrome을 knowledge base에 저장되어있는 의료 전문가의 syndrome과 비교하였다. 7 가지 fuzzy implication operator를 사용하여 거의 비슷한 결과들을 산출해 냈으며, 그 결과들이 전문가가 제공한 syndrome과 거의 일치하였다. Once the medical knowledge-based system has been developed, it is essential to investigate the knowledge sources of the system because knowledge sources can affect the performance of the system in great deal. This paper presents the method and the results of the reliability test done on the medical knowledge-based system CLINAID. A knowledge source tested is Cardiovascular body system data used in CLINAID. The reliability test will be done by investigating structural relationships revealed by fuzzy relational method between the components of the knowledge sources of individual body systems using syndromes as its main component. These partitions are going to be compared with the syndromes elicited from the medical experts. This paper also reports the outcome of the computations using 7 implication operators performed on Cardiovascular body system data.

유비쿼터스 기반의 모니터링 서비스 시스템의 개발

노찬숙(Noe, Chan-Sook),김기영(Kim, Ki-Young) 한국산학기술학회 2009 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-

본 논문에서는 최근 정보통신의 다양한 분야에서 응용되고 있는 USN과 LBS 기술을 이용하여 사회복지 인프라를 위한 서비스 체계화, 상대적 소외계층을 위한 안전체계 구축, 첨단 IT 기술 접목의 복지통신정책 실현, 공공 u-Wellbeing 서비스 시스템 구축을 목적으로 u-Care 서비스 시스템을 설계 구현하였다. 이 서비스는 독거 또는 치매노인, 장애인을 위한 사회복지 서비스로 거주지 실내 활동 현황 모니터링이 가능하며, 초소형 GPS 기반의 위치추적 단말기를 이용하여 실시간 위치정보 및 상태 정보에 이상이 생겼을 시에는 사회복지 관련 기관, 경찰, 119, 가족 등에게 SMS로 자동 발송하는 서비스 방식이다.

매체 변화에 따른 광고 크리에이티브 전략과 간접광고

노찬숙 ( Chansook Noe ) 커뮤니케이션디자인학회 2015 커뮤니케이션 디자인학연구 Vol.53 No.-

현대사회의 광고의 범람은 오히려 소비자의 무관심을 유발시키는 결과를 가져오기도 하며, 심지어 내용이나 구성의 지나친 어필로 인해 호감이 안 들도록한다. 이러한 문제의 일부를 해결하기 위한 일환으로본 연구에서는 간접광고에 대해서 알아보고자 한다.그리고 디지털 매체를 이용한 간접광고 사례들을 조사하여 간접광고의 문제점과 개선방안에 대해 논하고자한다.결론적으로 간접광고는 효율적인 집행을 통하여기업이나 제작사 그리고 사용자들이 다양한 면에서 윈윈 할 수 있는 광고 방식이 될 수 있을 것이다. 기업은 자연스러운 어필을 통해 자사의 브랜드를 홍보할수 있고 제작사 입장에서는 협찬금을 통해 보다 나은양질의 제작물을 만들어 사용자 입장에서도 수준 높은결과물을 즐길 수 있다. 이러한 환경을 만들기 위해서는 효율적인 간접광고 집행을 위한 연구가 필요하며, 기업이나 제작사 나름의 자정 노력이 수반되어야 할것이다. There seem to be too much advertisements everywhere we turn these days. These advertisements are resulted in not only consumers’ indifference to the very products, but also even consumers’dislike toward the products. In order to solve some of these problems we will discuss and evaluate the product placement advertising in this study. Consequently, product placement can be one of the most effective advertising methods so that all participants could achieve their respective objectives if administered with careful attention. Companies can promote their brand through a natural appeal and production companies can make a better quality of productions through the sponsorship that can result in high-quality satisfaction for users. In order to create such an environment, further study is needed for more effective product placement advertising as well as participating companies’ commitment for their own reforming efforts.

유비쿼터스 기반의 모니터링 서비스 시스템의 개발

노찬숙(Noe, Chan-Sook),김기영(Kim, Ki-Young) 한국산학기술학회 2009 한국산학기술학회논문지 Vol.10 No.11

본 논문에서는 최근 정보통신의 다양한 분야에서 응용되고 있는 USN과 LBS 기술을 이용하여 사회복지 인 프라를 위한 서비스 체계화, 상대적 소외계층을 위한 안전체계 구축, 첨단 IT 기술 접목의 복지통신정책 실현, 공공 u-Wellbeing 서비스 시스템 구축을 목적으로 u-Care 서비스 시스템을 설계 구현하였다. 이 서비스는 독거 또는 치매노 인, 장애인을 위한 사회복지 서비스로 거주지 실내 활동 현황 모니터링이 가능하며, 실외 활동의 모니터링을 위해서 는 초소형 GPS 기반의 위치추적 단말기를 이용하여 보호대상자의 위치정보 및 이동경로를 확인할 수 있다. 또한 보 호대상자의 실내 움직임이 감지되지 않거나 위치 및 상태 정보에 이상이 생겼을 시에 사회복지 관련 기관, 경찰, 119, 가족 등에게 SMS로 자동 발송하는 서비스 방식이다. In this paper, we developed u-Care service system using technologies of USN and LBS to help construct social welfare infrastructure and social safety net for lone seniors and handicapped people. This service not only monitors the in-house and outdoor activities of those disabled people but also sends the messages, whenever abnormal behaviors are detected, to the people related to them as well as the social welfare organizations and public safety institutions such as police and emergency services and etc in order to alert them.

온라인 게임에서 사회적 영향이 이용자의 수용행동에 미치는 영향

노찬숙(Noe, Chan-Sook),정철호(Jung, Chul-Ho) 한국전자상거래학회 2010 전자상거래학회지 Vol.11 No.4

본 연구의 주목적은 온라인 게임 환경에서 사회적 영향이 개인의 수용행동에 미치는 영향을 살펴보는 것이다. 연구목적의 효과적인 달성을 위하여, 본 연구에서는 기존의 기술수용모델(TAM)을 온라인 게임에 적합한 형태로 확장하였고, 외부요인으로 사회적 영향을 도입하여 연구모형을 구축하였다. 그리고 온라인 게임 환경에서 사회적 영향의 개념을 선행문헌 고찰결과를 토대로 주관적 규범, 가시성, 이미지 등 세 가지 차원으로 구조화하여 연구모형에 포함하였다. 270명의 표본을 대상으로 실시한 실증분석 결과를 요약해 보면 다음과 같다. 첫째, 온라인 게임 환경에서 사회적 영향은 지각된 유용성, 지각된 용이성, 지각된 놀이성 등 세 가지 모두에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 둘째, 지각된 용이성은 지각된 유용성에 긍정적인 영향을 미치는 반면 지각된 놀이성에는 별다른 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 마지막으로 온라인 게임 이용의도에 지각된 유용성과 지각된 놀이성이 긍정적인 영향을 미치는 반면 지각된 용이성은 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 밝혀졌다. 연구결과를 토대로 학문적 및 관리적 측면의 시사점을 제공하였고, 연구의 한계점 및 향후 연구방향에 관하여 논하였다. The major purpose of this study is to investigate the relationships between social influence and user's adoption behavior in on-line games. For this purpose, we decided to analyze the factors that influence potential users' adoption of on-line games using an extended TAM. Most previous game-related studies lack a comprehensive approach to both technological and psychological aspects of game adoption and do not reflect a variety of consumer preferences. We therefore extended TAM that incorporates social influence and perceived playfulness as belief related constructs to predict users' adoption of on-line games. Also, for analysis on the relationships between social influence and adoption of on-line games, we identified subjective norm, visibility, and image as sub-dimensions of social influence based on the relevant literature reviews. The results of the survey on 270 respondents can be summarized as follow. Firstly, social influence has positive influence upon perceived usefulness, perceived ease of use, and perceived playfulness. Secondly, perceived ease of use have positive influence upon perceived usefulness. Thirdly, perceived usefulness and perceived playfulness have positive influence upon use intention. But perceived ease of use has no effect on perceived playfulness and use intention. From the analyses, this research ends with implications, as well as limitations and future research directions.

마코프 체인 기반의 범죄 발생 위험도 확률지도 생성 모델

노찬숙(Chan-Sook Noe),김동현(Dong-Hyun Kim) 한국정보기술학회 2012 한국정보기술학회논문지 Vol.10 No.10

There have been a plenty of studies related to the crime prediction in order to solve the higher crime rate in modern society. One of these studies is to use GIS technology, which can be applied to crime prediction and the spatial analysis of crime forecasting. In this paper we propose a crime occurrence risk probability generation map model, which can be drawn in the form of raster shape, based on the Markov Chain methodology. This model can not only increase the probability of the prediction of crime occurrences but also calculate the relative risk index of crime occurrences using the various characteristics contained in the complex urban spatial information, in order to generate the risk probability map which may vary over time when it is applied to the certain target area of interest.

Design of the Medical Knowledge-Based System using Fuzzy Relational Method

Chan-Sook Noe(노찬숙) 한국정보기술학회 2011 한국정보기술학회논문지 Vol.9 No.11

Current medical knowledge-based systems contain many limitations that have to be dealt with before the systems can be used routinely in medical work. Particularly, they almost exclusively work in a single domain of body system to diagnose the patients diseases in order to overcome the combinatorial problem that arises from the complexity of having multiple domains. Also, their medical knowledge base is so unstructured or at best poorly structured that making a diagnosis for a patient may not be considered a trivial task. This paper proposes a system that uses the concepts of a hierarchy of diagnostic levels and syndromes in the process of diagnostic inference in order to overcome these intrinsic shortcomings of medical knowledge-based systems. Each level of hierarchy contains a complete structure and the hierarchy subdivides the whole activity of diagnostic process into several level-based activities. This paper also presents the results of a pilot study done on the prototype of a proposed system to verify the reliability of the system.

Comparative Study on the Selection Algorithm of CLINAID using Fuzzy Relational Products

Chan Sook Noe(노찬숙) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.6

The Diagnostic Unit of CLINAID can infer working diagnoses for general diseases from the information provided by a user. This user-provided information in the form of signs and symptoms, however, is usually not sufficient to make a final decision on a working diagnosis. In order for the Diagnostic Unit to reach a diagnostic conclusion, it needs to select suitable clinical investigations for the patients. Because different investigations can be selected for the same patient, we need a process that can optimize the selection procedure employed by the Diagnostic Unit. This process, called a selection algorithm, must work with the fuzzy relational method because CLINAID uses fuzzy relational structures extensively for its knowledge bases and inference mechanism. In this paper we present steps of the selection algorithm along with simulation results on this algorithm using fuzzy relational products, both harsh product and mean product. The computation results of applying several different fuzzy implication operators are compared and analyzed.

Back Propagation 알고리즘의 효율성 향상을 위한 새로운 알고리즘의 개발

노찬숙 우송대학교 부설 산업연구원 1999 산업연구 Vol.1 No.2

Back propagation 알고리즘은 매우 효과적이고 구현하기가 쉬워서, 최근 들어 인공 neural network에서 가장 효과적인 learning 과정으로 사용되고 있으며, 많은 분야에 적용되어 좋은 결과를 내고 있다. 그러나 이 알고리즘은 아직 개선되어야 할 여러 가지 문제점들을 가지고 있으며, 그 중에서도 특히 길고 불확실한 트레이닝 과정이 가장 시급하게 개선되어야 할 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위한 한 방법으로 알고리즘에서 사용되는 sigmoid 함수의 기울기를 증가시켜 알고리즘의 convergence 속도를 빠르게 할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하고, C 프로그래밍 언어를 사용해서 알고리즘을 구현한 시뮬레이터를 만들었다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행능력을 측정하기 위해서 3가지의 Benchmark 문제(XOR, Parity, Encoder problems)에 트레이닝을 시키고, 현재 사용되고 있는 3개의 알고리즘과 그 결과를 비교하였다. 결론적으로 본 논문에서 제안된 2개의 알고리즘이 다른 알고리즘보다 훨씬 좋은 결과를 내었음이 비교 시험 결과로 증명되었다. The back propagation algorithm has emerged as one of the most efficient learning procedures for multi-layer, feed-forward artificial neural networks in recent years. The learning of back propagation algorithm is the systematic adjustment of connection weights in the network. The back propagation algorithm is basically a gradient descent methode that will establish the network. Because it is very effective and easy to implement, the back propagation procedure is the most widely used and has had its success in many real world applications. Despite the back propagation algorithm is the most popular learning method of artificial neural networks, its slow convergence speed has been a major obstacle in practical applications. In this paper, I propose new modified back propagation algorithms by increasing the sharpness of the sigmoid function to accelerate the convergence speed of the back propagation algorithm. simulation results are presented and possible future researches from the experiment are expressed.