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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제10권 제9호
발행연도
2019.1
수록면
11 - 16 (6page)

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사람들은 바쁜 현대사회 속에서 시간적 제재를 받고 있다. 이에 따라 사람들은 건강에 나쁜 영향을 미치는 간편한 인스턴트 식품을 섭취하고 간단한 운동조차하기 어려운 상황에 놓여있다. 또한 불필요한 정보과부화 현상으로 인해 개인의 특성에 적합하고 정확한 추론을 하는 것에 대한 중요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 다중상황의 군집분석과 연관규칙을 이용한 지식추론 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 상황정보에 따른 군집을 기반으로 연관규칙을 생성함으로써 사용자들에게 개인화된 헬스케어 방법을 제공한다. 이를 통해 각 질병에 대한 위험도를 추론함으로써 해당 질병에 대한 발병률을 낮출 수 있다. 또한 성능 평가를 통해 제안하는 모델이 비교 모델보다 수치상으로 F-measure 값이 0.027 더 높게 나타나며, 비교 모델 보다 우수하게 평가된다.
#Multi-Context #Cluster Analysis #Association Rules #Knowledge Reasoning

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K. Chung / 2019 / Cloud based U-healthcare Network with QoS Guarantee for Mobile Health Service / Cluster Computing 22(1):2001~2015 google schola R. Zhao / 2015 / Saliency Detection by Multi-Context Deep Learning / Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1265~1274 google schola Korea Centers for Disease Control and Prevention (KCDC) google schola 김가온 / 2014 / 영상에서 K-means 군집화를 이용한 윤곽선 검출 기법 / 디지털융복합연구 12(11):281~288 dbpia P. Langfelder / 2007 / Defining Clusters from a Hierarchical Cluster Tree: The Dynamic Tree Cut Package for R / Bioinformatics 24(5):719~720 google schola

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