• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (D)
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• pp.286-288
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• 2006

기존 유선환경에서의 개인화방법은 정보 전송량에 따른 사용요금을 고려할 때 무선환경에서 적용하기에는 부적합한 방법이다. 무선환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있으며, 또한 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징이 있는 장점을 활용할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화 방법으로 협업 필터링 방법과 규칙 필터링 방법을 혼합한 방법을 제안한다. 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 초기 사용자 모델링을 수행하고, 규칙 필터링을 통해 연속 사용자 모델링을 수행하는 모바일 환경을 위한 혼합 필터링 방법이다. 본 논문에서 제안한 서비스 기법은 모바일 환경에서의 효율성과 확장성을 개선 해주며, 또한 개인화된 서비스는 무선환경의 제한된 네트워크 대역폭 사용 한계를 효과적으로 개선해 줄 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.117-122
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• 2008

맥진은 한의 진단에 있어 중요한 요소이나 맥진 교육에 있어서 수련자와 교육자 간에 언어적 표현 외에는 적절한 교육 정보 소통의 도구가 없어 정량적이며 과학적 교육이 어려운 실정이다. 이에 본 논문에서는 맥진 시 한의사가 세 손가락을 통해 맥진 부위에 가하는 가압력 프로파일을 정량적으로 측정할 수 있는 하드웨어와 이를 기반으로 맥진 동작을 트레이닝할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 가압력 프로파일 측정 하드웨어는 인조 팔 속 맥진 위치에 놓인 3개의 로드셀과 맥진 가압력 신호를 증폭하는 증폭부 및 상용 A/D 변환 모듈인 NI-USB 6009로 구성하였으며, 3채널 가압력 신호는 200Hz로 샘플링하였다. 하드웨어 출력 신호를 질량 값으로 교정할 수 있도록 $50{\sim}500g$ 범위의 8개 추를 인조 팔에 올려놓았을 때의 질량 대비 출력전압 테이블을 작성하였다 또한, 이 시스템을 통해 한방 전문의 3명의 맥진 가압 프로파일을 각 3회씩 측정해 보았으며, 이를 통해 한의사의 맥진은 크게 3개의 구간으로 나눌 수 있고 최대 가압력이 약 $500g{\cdot}f$인 것 등을 알 수 있게 되었다. 맥진 가압트레이닝 프로그램은 LabView를 통해 구현하였으며, 수련자가 미리 저장된 목표 맥진 가압 프로파일과 유사하도록 인조 팔을 맥진할 때의 가압 프로파일이 목표 가압 프로파일과 유사한 정도를 평가하여 일정 범위를 벗어나면 경고하고, 실습이 끝나면 목표 프로파일과 유사도 점수를 화면에 표시하도록 하였다. 더 나아가 유사도 점수의 추이를 통해 숙련 추이를 관찰 할 수 있도록 하였다. 이 시스템을 맥진 교육에 활용한다면 보다 정량적이며 과학적인 교육이 가능해질 뿐만 아니라 교육의 효율도 크게 향상될 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.434-441
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• 2016

본 연구에서는 빅데이터 분석기법을 이용하여 트위터 이용자들을 대상으로 언어에 따른 자기노출과 경계불투과성에 대한 양상을 파악하였다. 6개월 동안 5천4백만 명의 트위터 이용자가 작성한 4억여 개의 트윗을 수집하였으며, 이들 중 트윗 수 상위 10개 언어권 이용자의 프로파일 및 관련 데이터를 조사하였다. 이를 통해 트위터 이용자의 언어가 이용자 프로파일, 프로파일 이미지, 지리정보, URL, 사용자 설명 등 자기정보 공개 항목의 공개비율과 경계불투과성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 경계 불투과성과 자기노출 비율(프로파일, 프로파일 이미지, URL, 이용자 설명, 지리정보)은 언어권에 따라 각각 통계적으로 유의한(p<0.001) 차이가 있는 것으로 나타났다. 자기노출 비율과 평균 점수는 포르투갈어, 인도네시아어 및 스페인어 이용자가 아랍어, 일본어, 터키어, 한국어 이용자에 비해 높은 것으로 파악되었다. 또한 리트윗을 포함한 트윗 수가 많은 이용자일수록 경계 불투과성이 높아지는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권1호
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• pp.301-307
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• 2012

모바일 디바이스의 발전과 무선 네트워크의 확산은 정보와 자원의 교환 및 공유를 보다 손쉽게 하였으며, 클라우드 컴퓨팅 기술과의 결합으로 "모바일 클라우드" 서비스에 대한 관심의 증대로 이에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있다. 특히 사용자 개개인의 성향과 상황에 갖춘 '개인화 서비스'의 중요성이 더욱 커지고 있다. 적절한 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 현재 상황에 대한 인식과 함께 사용자의 성향, 선호도 등과 같은 사용자 프로파일을 분석하여 사용자의 요청에 부응하는 서비스를 도출할 수 있어야 한다. 그러나 개인화 서비스를 지원하는 기존의 프레임워크들은 대부분이 웹을 기반으로 제안되었기 때문에 모바일 디바이스에는 적합지 않으며, 사용자의 상황정보 중 위치정보를 제외한 다른 상황정보들을 거의 고려되지 못한다. 따라서 기존의 프레임워크에서 고려하지 않은 사용자의 상황정보들과 프로파일을 이용하여 보다 적합한 서비스를 제공하기 위한 상황인식 프레임워크를 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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• pp.88-90
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• 2006

최근 정보 통신기술의 발전으로 인하여 전자상거래가 확산되고 있는 실정이며, 이용하는 고객 또한 상당히 증가하고 있다. 고객의 활발한 구매 거래 활동으로 하루에도 아주 많은 양의 데이터가 생성되고 있는 실정이다. 이에 전자상거래의 웹 사이트 관리자나 경영자는 고객의 구매형태나 패턴의 특징을 파악하여 보다 효율적인 서비스를 고객에게 제공하기 위하여 현재까지 유사그룹의 고객 세분화를 적용하는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 고객들의 정보를 분석하여 개인화하기 위한 방법으로 사용되는 고객 프로파일을 이용하여 고객세분화 하는데 적용을 하고자 한다. 기존 고객세분화의 통계적인 분석이 아닌 XML 기반의 고객 정보를 XPath를 이용하여 고객세분화에 필요한 규칙을 생성하고, 그 규칙을 바탕으로 고객 프로파일을 생성하는 방법과 프로파일을 이용한 군집에 따른 분석 결과 및 추천서비스를 소개하고자 한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제23권4호
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• pp.342-348
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• 2003

Zr(1.32mm) 판재 위 $Be-Zr(100{\mu}m)$ 합금층의 평가를 목적으로 후방산란 초음파 의 입사각 의존성인 프로파일이 여러 입사위치에서 측정되었다. 누설 램(Lamb)파로부터 후방복사된 초음파 프로파일에는 4개의 주요 세부 프로파일이 발견되었다. 세부프로파일들의 정점각과 정점세기는 Be 확산층의 강화효과로 인해 감소하였다. 세부 프로파일들의 존재와 변화가 시편재질의 음향학적 특성, 램파모드들의 군속도 집단적 변화 그리고 표면파의 누설율 차이 등으로 설명되었다 판재 위 얇은 확산층의 평가를 위한 유용한 평가 기법으로 판재로부터의 후방복사 세부 프로파일이 제안되었다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.3049-3067
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• 2018

최근 조직몰입(organizational commitment) 3요인(정서적 몰입, 규범적 몰입, 지속적 몰입) 모델(Allen, Meyer, 1990, 1991) 관련 연구에서 사람중심 접근법(person-centered approach)이 많은 관심을 받고 있지만 아직 국내 연구자들에게는 크게 확산되지 못하고 있다. 이에 본 논문은 사람중심 접근법의 개념과 관련 자료분석 방법을 군집분석(cluster analysis)과 잠재프로파일분석(latent profile analysis)을 중심으로 소개하고자 한다. 또한 이러한 방법들의 실제 적용 사례를 제시하기 위해 국내 직장인들 349명으로부터 수집한 자료를 바탕으로 군집분석과 잠재프로파일분석을 각각 실행하여 각 분석으로부터 6개의 조직몰입 프로파일 유형들을 도출하였으며 그 결과를 비교하였다. 뿐만 아니라, 조직몰입 프로파일 유형 간 이직의도(turnover intention)의 차이를 살펴봄으로써 도출된 프로파일의 타당성을 확인하였다. 본 논문은 조직몰입에 대한 기존의 변수중심 접근법(variable-centered approach)에 대한 보완적 방법으로 사람중심 접근법이 갖는 의미를 이해하고, 나아가 국내 직장인들의 조직몰입 프로파일 유형을 살펴볼 수 있다는 점에서 국내 연구자들 뿐만 아니라 실무담당자들에게 시사하는 바가 크다고 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.113-122
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• 2008

국내에는 약 100만명이 넘는 색각이상자가 있으나, 방송 및 웹에서 공급되는 디지털 콘텐츠에는 색각이상자를 위한 보조기술이 적용된 예가 드물다. 본 연구에서는 다양한 색각 특성과 장애 정도를 갖는 색각이상자들이 컴퓨터를 사용하여 자신의 색각 특성에 적합하게 그래픽 콘텐츠를 보정할 수 있는 ICC 프로파일을 생성하는 방법을 개발하였다. 적색과 녹색 계통의 색 범위에 대하여 2개의 보정규칙을 규정하여 ICC프로파일을 생성하였다. 이시하라 플레이트 10개를 대상으로 적색각, 적록색각, 녹색각 이상자 각각 1명. 1명, 2명에 대하여 시험한 결과 시험 통과율이 97.5%였다. 보정 프로파일 생성에 걸리는 시간은 시험방법에 대한 설명을 포함하여 평균 13분이 소요되어, 전문 병원에서 색각 특성을 진단하여 보정을 행하는 방법에 비하여 비교적 적은 노력과 고가의 장비의 동원이 없이, 신뢰성 있는 보정 결과를 얻을 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.574-577
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• 2011

H.264/AVC는 휘도 신호 $4{\times}4$ 블록을 위하여 9개의 화면 내 예측모드를 사용한다. 예측 모드는 8개의 방향성을 가진 모드와 하나의 비방향성 DC 모드가 있다. 휘도 신호 $16{\times}16$ 블록에서는 4가지의 예측 모드가 있으며 색차 신호 $8{\times}8$ 에서도 4개의 예측모드를 사용한다. 이러한 예측 모드들 중 최적의 예측 모드를 선택하기 위하여, 부호화기는 선택 가능한 모든 예측 모드의 율-왜곡 비용을 계산한 후, 최적의 율-왜곡 비용을 가진 예측 모드를 사용하여 부호화를 수행한다. 따라서 H.264/AVC의 화면 내 예측 과정은 많은 계산 복잡도를 가진다. 특히 하이 프로파일에서는 휘도 신호 $8{\times}8$ 블록이 화면 내 예측을 위해서 고려되므로 더욱 많은 계산 복잡도를 요구한다. 이에 본 논문은 H.264/AVC 하이 프로파일의 화면 내 예측의 부호화 계산 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 현재 매크로 블록의 분산을 계산한 후, 이를 이용하여 율-왜곡 최적화에 후보로 사용되어지는 블록 모드를 결정하고, 각 블록 모드에서 제공하는 예측 모드들을 효율적으로 선택하는 방법을 연구 개발하였다. 제안된 방법은 기존 H.264/AVC 참조 소프트웨어인 JM13.1 부호화 시간 대비 약 83%의 연산시간이 감소하는 결과를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권4호
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• pp.545-558
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• 2003

이동단말의 사용이 보편화 됨에 따라 통신 서비스의 개인화 및 맞춤화 요구가 증가하고 있다. 개인화 서비스의 궁극적인 목표는 사용자가 임의의 망으로 로밍해 가더라도 당초 가입한 서비스와 유사한 형태로(same look and feel) 서비스를 제공하는 가상 홈 환경의 실현에 있다. 가상 홈 환경에서는 개인의 서비스를 정의하는 서비스 프로파일의 관리가 필수 절차가 된다. 이러한 가상 흠 환경을 구현하기 위한 두 가지 방법은 가입자가 로밍하는 곳에 프로과일을 중복하여 방문망 내에서 서비스론 제공하는 무조건추종중복[Follow-Me Replication Unconditional(FMRU)] 기법과, 홈 망의 서비스시스템으로부터 서비스를 실행하는 중앙집중(Central) 기법으로, 전자는 call-to-mobiligy ratio(CMR)이 높은 가입자에게, 후자는 CMR이 낮은 가입자에게 적합하다. 그러나 해당 가입자가 어떤 경우에나 고정된 CMR을 갖는 것은 아니므로 평균적인 CMR로 위 두 기법을 선택하여 적용하는 것은 성능 저하의 문제가 있다. 본 논문에서는 가상 홈 환경에서 서비스 프로파일 관리를 위한 두 가지 기법을 구체화하고, FMRU를 개선한 요구기반 무조건추종중복[Follow-Me Replication Unconditional on-Demand(FMRUD)]기법을 제시하였다. 또한 가입자의 변화하는 CMR에 따라 자동적으로 두 기법을 선택하도록 하는 적응적 추종 중복[Adaptive Follow-Me Replication(AFMR)]기법을 제안하였으며 이들을 비교하였다. 반응 수식을 통한 성능분석 결과 프로파일 크기 관점에서 효율성을 판단하며 CMR 변화를 고려하는 AFMR이 더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.