• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권9호
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• pp.676-683
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• 2002

XML(extensible Markup Language)문서가 웹 문서의 표준으로 자리 매김 할 수 있는 가장 큰 성공요인은 사용자가 문서 타입을 기술할 수 있는 유연성(flexibility)이다. 그러나 XML의 유연성으로 야기되는 문제점은 동일한 의미를 표현하기 위해 XML문서 작성자마다 서로 다른 태그명과 구조를 사용한다는 점이다. 즉 서로 다른 태그 집합, 요소(element), 속성(attribute)에 대한 서로 다른 이름 또는 다른 문서 구조로 인해 다른 태그로 표현된 문서는 서로 다른 부류의 문서로 간주되기 쉽다. 따라서 본 논문은 XML태그에 내재된 의미 정보(semantic information)와 구조 정보(structured information)를 추출하여 의미적으로 최대한 유사한 동의어로 확장하고, XML문서의 확장된 태그간의 의미적 유사도를 비교 분석할 수 있는 개념 기반의 태그 패턴 매처(Tag Pattern Matcher)를 설계 구현하였다. 두 XML문서의 태그간의 의미적 유사도에 가중치를 부여하여 기존의 비구조적인(semi-structured) 문서를 위한 벡터 스페이스 모델(vector space model)을 확장함으로써 두 XML문서가 유사한지를 파악할 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권3호
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• pp.457-488
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• 2015

본 연구는 1990년부터 2014년까지 25년 간 국외 유수 문헌정보학 학술지들에 게재된 논문들을 대상으로 연구 주제와 연구 방법을 구분하여 현 선도 학술지의 연구 누적 현황을 분석하였다. 연구 주제와 연구 방법을 구분하고 그들 간의 관계를 살펴보기 위해 가중 주제-방법 네트워크를 개발하였다. 이는 주제와 방법으로 구성된 네트워크이며, 해당 토픽 소속 단어의 동시 출현 빈도를 기초로 주제와 방법에 가중치를 준다. 본 연구 결과에 따르면, 지난 25년간 경영정보시스템, 정보요구분석, 계량서지연구, 정보정책 등이 상위 연구 주제들이었다. 또한, 모델링, 개념/문헌연구, 연구협업분석, 웹데이터 분석 등이 상위 연구 방법들이었으며, 최근 텍스트 마이닝의 비상이 괄목할 만하다. 빈번히 짝을 이루는 연구 주제들과 연구 방법들의 지난 25년간의 군집들과 최근 5년간의 군집들을 살펴보면, 계량서지연구가 네트워크분석 방법들을 다수 적용하면서 그 저변을 넓히며 자리를 확고하게 하고 있으며, 텍스트 마이닝이 의료정보시스템, 이용자인터페이스에 특화되고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 문헌정보학의 선도 연구자들의 관심 연구 영역과 관점을 확인시켜주고, 향후 문헌정보학 발전을 위한 연구 설계의 기초자료로 활용될 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권4호
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• pp.542-548
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• 2022

해양사고의 감소를 위하여 국제해사기구(IMO) 체약국 정부에서 IMO 협약 및 규정에 대한 이행은 필수적이다. IMO 협약이행코드(III Code)에서는 각 주관청에게 협약이행을 주기적으로 점검 및 평가하여 개선하는 체계를 갖추도록 요구하고 있으며 성과지표를 평가방법에 포함하도록 요구하고 있음에 따라 회원국은 자국의 협약이행 평가를 위한 성과지표를 개발할 필요가 있다. 이에, 본 논문의 목적은 주관청의 협약이행 수준을 계량화하여 평가할 수 있도록 대표적인 평가측정 기법인 균형성과표(BSC) 및 핵심성과지표(KPI)를 활용한 평가모델을 개발하여 제시하는 것이다. 논문의 결과로서, III Code 요건에 BSC 개념을 적용한 III-BSC 관점에서 수립된 비전의 달성을 위해 반드시 확보해야 하는 핵심성공요인(CSF)을 도출하고, 도출된 CSF를 측정할 수 있도록 평가영역별 후보 KPI를 개발하여 4계층의 초기 연구모형을 설계하였으며, SMART 기법을 활용한 조사설계를 통해 KPI의 타당성을 검증하여 연구모형을 완성하였다. 또한, 개발한 연구모형을 기반으로 AHP 분석을 통해 각 계층별 요소의 가중치를 도출하여 BSC 기반 IMO 협약이행에 대한 평가모델을 개발하여 제시하였다. 개발된 평가모델이 정량적으로 IMO 협약이행 수준을 파악하는 도구로 활용될 수 있으며, 이를 통해 IMO 회원국들의 협약이행 수준 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보관리학회지
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• 제40권1호
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• pp.121-148
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• 2023

본 연구는 '우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템'을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 '불평등', '격차' 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국노년학
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• 제29권2호
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• pp.579-591
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• 2009

본 연구는 사회복지시설 특별히 노인요양시설의 선택이라는 의사결정에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 검증하였다. 노인장기요양보험제도의 실시에 따라서 시설이용자는 서비스선택이라는 의사결정에 직면하게 된다. 하지만 이용자의 의사결정이란 우리나라의 사회복지 현실에서는 비교적 새로운 개념이다. 검증을 위해서 전북지역의 20개 노인요양시설로부터 212명의 응답자에게 자료를 수집했고, 구조방정식(SEM)을 이용해서 분석했다. 연구모형으로 서비스품질은 서비스만족을 매개로 의사결정에 영향을 미친다는 모형을 제안했다. 구조방정식을 통한 분석결과 서비스품질에서 서비스만족 경로의 표준경로계수는 0.556(t=4.608, p<0.01)으로 나타났고, 서비스 만족에서 의사결정 경로의 표준경로계수는 0.785(t=5.249, p<0.01)로 나타났다. 모형의 절대적합지수는 χ² = 580.151(d.f.=317, p-value=0.000)이고, RMSEA=0.063이며, 상대적합지수 CFI=0.915로 모형은 절대적으로 뿐만 아니라 상대적으로 적합했다. 또한 서비스품질의 결정요인인 응답성, 신뢰성, 확신성, 공감성, 유형성이 검증되었고, 이들의 서비스품질 결정 가중치는 제시된 순서임이 확인되었다. 연구결과는 서비스품질이 노인요양시설 이용자의 의사결정으로 이어지는 모델과 요인간의 역학관계를 제시하고 있으며, 시설관리자가 시설운영을 위해서 고려해야 할 서비스품질, 서비스만족, 그리고 의사결정과 관련된 요소를 시사하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.165-184
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• 2023

최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 환경영향평가
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• 제27권4호
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• pp.367-377
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• 2018

인간이 생태계로부터 취하는 비물질적인 혜택인 문화서비스에 대한 수요가 최근 국민총소득과 함께 증가하고 있다. 이에 대한 정량적 가치평가를 위해 국내외에서 다수의 연구가 이루어져 왔으나 개인의 사회, 문화적 이질성 등의 주관적 성향과 규모의 차이로 인해 국내 전 지역에 적용하기에는 어려움이 있다. 문화서비스가 발생하기 위해서는 자연생태계와 인간의 접촉이 이루어져야 하며 이러한 관점을 바탕으로 본 연구에서는 접근성이라는 개념을 활용하여 기존 문화서비스 가치평가방법이 가지는 사회, 문화적 주관성을 보완하고자 한다. 국내 전 지역 규모에 적용 가능하며 다양한 이해관계자의 공감대를 형성시킬 수 있는 포괄적인 문화서비스 평가 방법을 제시하는 것이 본 연구의 목적이다. 본 연구에서는 접근성을 근거로 개발된 유럽의 여가 서비스 평가방법 고찰을 통해 국내에 구축된 도로 네트워크와 인구분포현황과 함께 국립생태원에서 수행한 '생태자산 간이평가' 결과를 활용하여 '문화서비스 접근성 평가 (CSOS)'를 남양주시에 시범 적용하였다. 그 결과 남양주시에 산재한 특정 생태자산 및 주거지를 중심으로 우수한 문화서비스 접근성이 존재하는 특정 공간을 도출할 수 있었다. 또한 이를 바탕으로 오늘날 보편적으로 이용되고 있는 SNS 데이터를 활용한 InVEST의 Recreation 평가 모형과 조망점을 활용한 Scenic quality평가 모형간의 차별성과 시범연구로서 가지는 가중치 설정에 대한 한계점을 고찰하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.1-17
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• 2017

딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제43권5호
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• pp.74-86
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• 2015

본 연구의 목적은 국가중요농어업유산의 등재 준비 단계부터 사후 관리까지 적용이 가능한 경관 평가 지표를 도출하는 것이다. 이를 위하여 전문가들을 대상으로 델파이 조사를 실시하였으며, 2014년 8월부터 11월까지 1차 개방형, 2차 개방형, 3차 폐쇄형으로 진행하였고, 1차 28명, 2차 25명, 3차 29명의 전문가 의견을 연구에 활용하였다. 그 결과, 농어업유산의 경관 평가 지표는 평가영역 5개, 평가항목 10개, 평가지표 40개로 구성되었다. 평가영역은 향토성, 진정성, 심미성, 관광잠재력, 지역성이었고, 향토성은 농어촌성과 향수성, 진정성은 객관적 진정성과 실존적 진정성, 심미성은 매력성과 조화성, 관광잠재력은 자원가치성과 활용가치성, 지역성은 물리적 고유성과 문화적 정체성으로 분류되었다. 본 연구를 통하여 도출된 시사점은 첫째, 농어업유산의 경관의 질을 평가할 때에는 유산으로서의 가치를 고려해야 한다는 점에서 일반 농어업 경관 평가 준거를 그대로 준용할 수 없음이 규명되었다. 둘째 기존의 농어업 경관에서 주목하고 있는 물리적 요인뿐 아니라, 정서적 요인을 중시하고 있었고, 주민이 농어업활동이나 축제 체험 등 행사에 참여하는 일상적이거나 일시적인 액티비티를 경관 평가 항목으로 포함하고 있다는 점에서 기존의 경관 평가 지표에서보다 확장된 경관 개념을 포함하였다. 셋째, 농어업유산은 그 순간 경작지에서 보이는 공시적 관점뿐 아니라, 눈에 보이지 않는 시간까지 포함한 통시적 관점을 포함한다는 관점에서 주민들의 삶에 주목하게 되고, 따라서 경작지와 자연환경은 물론이고, 마을경관 특히 주거지와의 관계성에 의미를 두고 있음을 알 수 있었다. 끝으로 농어업유산의 핵심 요소인 유산적 가치 측면과 관광적 활용 측면이 모두 반영되었고, 생산경관과 관련된 특산물 판매장의 사고파는 활동을 포함한 일시적이고 동태적인 경관들이 지표로서 도출되었다는 점에서 차별화되었다. 그러나 본 연구는 각 항목 간의 가중치가 도출되지 않아, 상대적 중요도를 알 수 없고, 경관의 총점을 비교할 수 없다는 한계점이 있으므로 이에 대한 연구가 후행되어야 할 것이다.