• 경영정보학연구
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• 제13권1호
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• pp.1-11
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• 2011

본 연구는 한국 금융산업에서의 기업 데이터 품질이 경제적인 성과에 주는 영향을 2008년과 2009년 자료를 이용하여 실증적으로 분석하였다 데이터 품질은 한국데이터베이스진흥원에서 측정한 데이터 품질관리 프로세스 지수와 데이터 품질기준을 이용하였으며, 기업의 재무 성과는 금융감독원의 금융 통계정보시스템을 이용하여 수집하였다. 분석 결과, 데이터 품질은 기업의 매출액, 영업이익, 부가가치에 통계적으로 유의한 영향을 주었다. 데이터 품질관리 프로세스 지수가 1만큼 증가하면, 부가가치는 약 2.3%가 증가한다. 또한 데이터 품질기준이 1만큼 증가하면, 부가가치는 약 72.6%가 증가한다. 기업의 경영자는 데이터 품질을 개선시키도록 노력해야 하고, 경제정책 입안자들은 기업들이 데이터 품질에 관심을 갖고 데이터 품질을 개선시키도록 하는 유인책과 정책 방향을 수립해야 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.532-533
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• 2008

본 논문에서는 하루에 수백만 명이 이용하는 지하철 역사내의 환경 관리를 유비쿼터스(Ubiquitous) 기술을 적용하여 실질적이고 효과적으로 실행하는 방안을 제안하고자 한다. 지하철 역사는 지하라는 특수한 환경이기 때문에 외부의 신선한 공기를 유입하여 역사내의 공기질을 쾌적하게 유지해야할 필요가 있다. 또한 실내 공기질을 오염시키는 환경가스나 미세먼지 등의 오염도에 대해서도 지속적으로 감시하여야 한다. 이를 위해 설치가 간편하고 소형의 측정 장치를 지하역사내의 주요 지점에 설치하여 오염물질을 측정하고 그 결과 데이터를 모으는 집중기(Collector)를 운영하여 최종적으로 측정 데이터를 중앙 서버까지 전송할 수 있다면 지하철 관리자에 의한 지하역사내의 오염물질을 효과적으로 관리 감독하는 종합적인 지하철 환경 관리시스템의 운영이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.61-63
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• 2002

멀티미디어 컨텐츠의 지능형 선택/검색 시스템(MISS: Multimedia Content Intelligent Selection/search) 는 콘텐츠를 공급하는 서버에 다량의 멀티미디어 컨텐츠들이 존재하며, 이 컨텐츠 중에서 원하는 것을 검색, 선택하는 시스템이다. 지능적 검색, 선택기능을 갖는 MISS 시스템은 인터넷 및 네트워크상에 연결된 시스템들간의 맞춤형 서비스 구현에 필요한 핵심이며, 모든 종류의 멀티미디어 콘텐츠에 적용 가능하다. 현재 WWW 서비스경우는 정보를 찾기 위하여 웹상에서 문서를 찾아주는 텍스트 기반 정보검색기술이 사용되고 있는데, 점점 우리가 접하는 정보의 형태는 텍스트와 함께 화상, 음성, 동영상 등의 멀티미디어화 및 디지털화하고 있다. 사용자들에게는 멀티미디어 데이터를 효과적으로 찾아야 하는 필요성이 증가하고 이에 따라 방대한 양의 분산된 멀티미디어 데이터를 처리할 수 있는 색인 및 검색 도구의 요구가 커지게 되었다. MISS 시스템은 WWW 서비스의 요구에도 적용될 수 있다. MISS 시스템은 다량의 동영상 콘텐츠 중에서 특정 배우, 감독등의 여러 가지 검색 조건으로 콘텐츠를 검색/선택할 수 있고, 하나의 동영상 콘텐츠 내에서 특정Video Segment를 검색할 수 있다. 본 MISS 시스템은 동영상에 대한 Search/Query를 위한DS 구조로써 MPEG-7의 User preference metadata를 이용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.85-89
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• 2011

수동 어노테이션을 통한 말뭉치 구축 작업은 많은 시간과 노력이 필요한 작업이지만, 자동화된 정보 추출 도구의 훈련 및 실험, 평가를 위해서는 꼭 필요한 작업이기도 하다. 본 논문에서는, 수동 시맨틱 어노테이션을 통한 말뭉치 구축 작업을 지원하는 수동 시맨틱 어노테이션 지원 도구 COAT를 소개한다. COAT는 각 어노테이터의 작업 효율을 높이기 위하여 GUI 기반 인터페이스를 제공하고, 작업의 대부분을 단축키만 이용하여 수행 가능하도록 설계되었다. 또한 최종 결과로 얻어지는 데이터의 신뢰성을 높이기 위하여, 최소 두 명 이상의 어노테이터가 같은 문서에 대하여 작업하면 고참 어노테이터가 각 결과물들을 통합하는 컨쥬게이션 도구를 구축하였으며, 각 어노테이터들의 작업 및 데이터들을 관리 감독하기 위한 관리자 도구를 개발하였다. 본 도구를 직접 사용하여 어노테이션 작업을 수행한 결과, 본 도구를 사용하지 않고 작업을 수행할 때와 비교하여 약 87%의 비용 절감 효과를 얻을 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.17-32
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• 2020

본 연구는 주인-대리인 모델을 적용하여 데이터 산업의 이해관계자인 정부, 개인, 기업의 규제 이슈를 분석해내는 데 목적이 있다. 데이터 산업은 거대한 딜레마적 상황에 직면해 있다. 데이터 경제의 중요성이 빠르게 부상하고 있으나, 데이터 사용에 대한 국가의 규제로 인해 산업 발전이 저해되는 한편, 데이터의 무분별한 활용으로 인한 개인의 프라이버시 역시 침해받고 있다. 본 연구에서는 기술적 사례연구의 방식을 이용하여 딜레마적 상황에서 각각의 행위자들의 이해관계에 기반한 규제 이슈를 분석하고, 그에 대응할 수 있는 전략을 제시하였다. 사례분석 결과 첫째, 국내 데이터 산업의 주요 정책행위자는 데이터 회사와 정부이다. 둘째, 데이터 기반 사회에서 가장 우려스러운 두 가지 문제점은 기업이 빈번하게 개인정보를 침해한다는 것과 국제적 기업의 데이터 독과점 현상이 나타난다는 점이다. 이러한 규제 이슈를 해결하기 위해 본 논문에서는 이에 대한 전략을 다음과 같이 제시하고 있다. 정부는 글로벌 기업의 감독을 위한 국내 대리인제도를 활성화하고 데이터 보호를 증대해야 한다. 기업은 차별적인 규제환경을 해결하고 합법적인 데이터 활용기준을 확장해야 한다. 마지막으로 개인은 능동적인 동의 행태를 구현해야 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권5호
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• pp.823-834
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• 2020

과거 카드3사 개인정보유출 사건을 계기로 전산 프로그램 개발 시에도 운영환경과 동일 수준의 엄격한 전자금융감독규정을 준수하고 있다. 하지만, 전산 프로그램 개발시 해당 응용 프로그램과 연관된 테스트 데이터 변환 대상범위 식별이 불명확하여 테스트 데이터의 무결성이 훼손된 상태로 응용 프로그램을 검증하고 있어, 이 단계에서 발견되지 못한 결함이 서비스 장애로 이어지는 IT운영리스크가 증가되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 특정 응용 프로그램과 연관된 테스트 데이터 변환대상 범위 선정을 위한 프로세스와 알고리즘을 제시하여 실증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.528-535
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• 2022

항공기 제작 및 운송 기술 발달로 국내 항공산업은 비약적인 발전을 이루었으나, 항공안전 사고는 지속해서 발생하고 있다. 관리 감독기관에서는 위험기반 항공안전데이터를 기반으로 위해 요인과 위험도를 분류하고, 운송사업자별 안전 경향성 파악과 취약분야를 도출하여 사전점검을 수행함으로써 사건·사고를 사전 예방중에 있다. 그러나 자연어 형식으로 기술된 항공안전데이터의 휴먼 분류는 지식과 경험, 성향에 따라 서로 다른 분류 결과를 초래하고, 이벤트 내용의 의미 파악 및 분류를 위한 작업에 상당한 시간을 소요케 한다. 이에, 본 논문에서는 KoBERT 모델을 fine-tunning하고 5천 건 이상의 항공안전데이터를 기계학습 시켜 신규 데이터의 분류 값을 예측한 결과 79.2%의 정확성을 보였다. 그리고 유사 이벤트에 대해 동일한 결과 예측과 fail 된 데이터 중 일부는 휴먼 에러에 의한 오류임을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.139-145
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• 2006

라이다 데이터는 데이터 취득시간과 처리시간이 짧으며 높은 점밀도와 정확도를 가지고 있다. 그러나 광학영상과는 달리 3차원 형태의 비정규 점군의 형태이기 때문에 지표면에 대한 정확한 분류가 어렵다. 본 연구에서는 라이다 데이터와 광학영상을 동시에 이용해서 감독분류 기법을 통해 토지피복분류를 수행하였다. 먼저 라이다 데이터로부터 격자 크기가 1m인 DSM 영상과 DEM 영상을 제작하고 이를 이용하여 nDSM 영상을 제작하였다. 또한 라이다 데이터의 인텐서티(intensity) 정보를 이용해서 인텐서티 영상을 제작하였다. 광학영상의 입력데이터는 CCD 영상의 적색, 청색, 녹색 파장영역과 IKONOS 영상의 근적외선 파장영역이다. 그리고 CCD 영상의 적생광 파장영역을 이용해서 제작한 식생지수 영상이다. 광학영상과 라이다 데이터를 동시에 이용해서 토지피복 분류를 수행한 결과 74%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 추가적으로 그림자 지역의 재분류, 수계지역의 처리 그리고 숲과 건물의 오분류 수정 과정을 수행하여 최종적으로 81.8%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.145-153
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• 2020

빠르게 변화하고 있는 4차 산업 시대에 빅데이터는 다양한 분야에 활용되고 있다. 최근 문화예술콘텐츠 전반에도 빅데이터의 활용은 급속도로 적용되고 있고, 그중에서도 영화는 자본이 많이 드는 예술장르로서 빅데이터의 활용은 매우 유용한 분석 수단이다. 본 연구는 2019년 제72회 칸 영화제의 황금종려상과 아카데미 시상식에서 4관왕(작품상, 감독상, 각본상, 외국어 영화상)을 차지하며 한국영화의 가치를 보여준 영화 <기생충>을 대상으로 빅데이터 분석기법을 적용하여 실시하였다. 이렇게 분석된 값은 데이터의 주기별 변화량과 감성의 값을 부여하는 오피니언 마이닝을 통해 영화 흥행을 예측하고, 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter) 등 SNS의 활용지수와 토픽 키워드를 추출하여 관객들의 관심을 반영하는 영화적 요인들이 무엇인지를 살펴보았다. 이처럼 빅데이터를 활용한 영화흥행 요인분석으로 모델 구축 및 모형 개발로 흥행예측이 가능해지면 영화제작 과정의 효율성을 극대화하면서 제작비용과 영화실패에 따른 리스크를 최소화 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.66-74
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• 2008

소프트웨어 개발 프로세스의 초기 단계에서 결함경향성이 많은 모듈들을 예측하는 위험도 예측 모델은 프로젝트 자원할당에 도움을 주어 전체 시스템의 품질을 개선시키는 역할을 한다. 설계 복잡도 메트릭에 기반을 둔 여러 예측 모델들이 제안 되었지만 대부분 훈련 데이터 집합을 필요로 하는 모델들이었고 훈련 데이터 집합을 보유하고 있지 않은 대부분의 개발 집단들은 이들을 사용할 수 없다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 잘 알려진 감독형 학습 모델인 오류 역전파 신경망 모델에 SDL 시스템 명세를 정량화하여 적용한 예측 모델을 개발하였으며, 기존 학습 모델들의 문제점을 해결하기 위해 이 모델을 여러 제약조건을 가지고 만든 가상 훈련데이터집합으로 학습시켰다. 제안 모델의 사용가능성을 알아보기 위해 몇가지 모의실험을 수행 하였으며, 그 결과 제안 모델이 훈련 데이터 집합이 없는 개발 집단에서는 실제 데이터로 훈련된 예측 모델의 대안으로 사용될 수 있음을 보였다.