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한글 단어를 발음 기호로 변환 시키는 인공신경망에 관한 연구
양재우,김두현,Yang, Jae-U,Kim, Doo-Hyeon 한국전자통신연구원 1988 전자통신 Vol.10 No.3
본 논문에서는 한글 단어를 발음 기호로 변환시키는 인공신경망의 설계와 이를 시뮬레이션한 결과에 대하여 논한다. 이 인공신경망은 multi-layer perceptron 구조를 가지며 error back-propagation 학습 알고리즘을 사용하였다. 이 인공신경망에 한글 발음 사전의 일부를 반복적으로 제시하여 학습시킨 결과, 학습한 단어에 대하여 최고 97%의 정확도로 변환 작업을 수행하였고 학습하지 않은 단어에 대해서는 91%의 정확도를 보였다. 이는 설계된 인공신경망이 발음 사전 내에 포괄적으로 내재되어 있는 발음규칙을 스스로 학습하였음을 나타낸다. 아울러 신경망의 학습 성취도와 입력 코드와의 관계도 연구하였는데, 한글단어를 발음기호로 변환하는 데에 있어서 compact 코드 보다 local 코드일 때 학습 성취도가 높은 것이 실험을 통해 밝혀졌다.
양재우,신동훈,오지훈,임진웅 대한침구의학회 2022 대한침구의학회지 Vol.39 No.3
This review evaluated the efficacy of electroacupuncture (EA) for chronic fatigue syndrome. Randomized controlled trials (RCTs) using EA as an intervention for patients with chronic fatigue syndrome were identified in 6 databases (PUBMED, EMBASE, CNKI, J-STAGE, KMBASE, OASIS). Fatigue indicators were used as the primary outcome measures. The quality-of-life index, efficiency rate, and level of pain were used as secondary outcome measures. There were 408 patients from seven RCTs included in this study. Meta-analysis showed that EA was significantly associated with fatigue relief compared with the control group (n = 141 SMD = -1.55, 95% CI: -2.58 - -0.52, p = 0.003, I² = 92%). In addition, EA had a statistically significant improvement in quality of life compared with the control group (n = 176, SMD = -2.29, 95% CI: -3.68 - -0.90, p = 0.001, I² = 96%). One study reported ten cases of bleeding, however, no serious adverse events were reported in any of the included studies. This review determined that EA may have a greater clinical effect than the control group for fatigue relief and improved quality of life. However, there were several risks of bias identified. Not all of the RCTs accurately reported the research method, all studies were conducted in 1 country (China), and the number of studies included were small.