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- 저자 : 정경숙(KyungSook Jung) (검색결과 3 건)
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반려견 인지기능장애증후군에 대한 한의 진단 및 한약치료 적용 가능성 고찰: 치매환자 국내한의치료기술과 비교 분석
정경숙,조혜연,최유진,장정희,Jung, Kyungsook,Zhao, HuiYan,Choi, Yujin,Jang, Jung-Hee 대한수의학회 2022 大韓獸醫學會誌 Vol.62 No.3
Canine cognitive dysfunction syndrome (CDS) is a neurodegenerative disease that causes cognitive and behavioral disorders and reduces the quality of life in dogs and their guardians. This study reviewed the complementary and alternative medicine (CAM) for CDS and compared the diagnosis and therapy of CAM between CDS in canines and dementia in humans. The evaluation tools for the diagnosis of CDS and dementia were similar in the neurological and neuropsychiatric examinations, daily life activity, cognitive tests, and neuroimaging, but the evaluation for dementia was further subdivided. In CAM, pattern identification is a diagnostic method for accurate, personalized treatment, such as herbal medicine. For herbal medicine treatment of cognitive impairment in canines and humans, a similar pattern identification classified as deficiency (Qi, blood, and Yin) and Excess (phlegm, Qi stagnation, and blood stasis) is being used. However, the veterinary clinical basis for verifying the efficacy and safety of CAM therapies for CDS is limited. Therefore, based on CAM evidence in dementia, it is necessary to establish CDS-targeted CAM diagnostic methods and therapeutic techniques considering the anatomical, physiological, and pathological characteristics of dogs.
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혼합형 기계 학습 모델을 이용한 프로야구 승패 예측 시스템
홍석미(SeokMi Hong),정경숙(KyungSook Jung),정태충(TaeChoong Chung) 한국정보과학회 2003 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.9 No.6
야구는 매 경기마다 다양한 기록을 생성하며, 이러한 기록을 기반으로 다음 경기에 대한 승패 예측이 이루어진다. 프로야구 승패 예측에 대한 연구는 많은 사람들에 의해 행해져 왔으나 아직 이렇다할 결과를 얻지 못하고 있는 상태이다. 이처럼 승패 예측이 어려운 이유는 많은 경기 기록들 중 승패 예측에 영향을 주는 요소의 선별이 어렵고, 예측에 사용된 자료들 간의 중복 요인으로 인해 학습 모델의 복잡도만 증가시킬 뿐 좋은 성능을 보이지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 전문가들의 의견을 바탕으로 학습 요소들을 선택하고, 선택된 자료들을 이용하여 휴리스틱 함수를 구성하였다. 요소들 간의 조합을 통해 예측에 영향을 줄 수 있는 새로운 값을 산출함과 동시에 학습 알고리즘에 사용될 입력 값의 차원을 줄일 수 있는 혼합형 모델을 제안하였다. 그 결과, 학습 알고리즘으로 사용된 역전파 알고리즘의 복잡도를 감소시키고, 프로야구 경기 승패 예측에 있어서도 정확성이 향상되었다. Every baseball game generates various records and on the basis of those records, win/lose prediction about the next game is carried out. Researches on win/lose predictions of professional baseball games have been carried out, but there are not so good results yet. Win/lose prediction is very difficult because the choice of features on win/lose predictions among many records is difficult and because the complexity of a learning model is increased due to overlapping factors among the data used in prediction. In this paper, learning features were chosen by opinions of baseball experts and a heuristic function was formed using the chosen features. We propose a hybrid model by creating a new value which can affect predictions by combining multiple features, and thus reducing a dimension of input value which will be used for backpropagation learning algorithm. As the experimental results show, the complexity of backpropagation was reduced and the accuracy of win/lose predictions on professional baseball games was improved.
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