• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.72-79
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• 2012

컴퓨터 관련 산업의 발전과 함께 컴퓨터를 이용한 교육의 향상도 같이 이루어지고 있으며, 그 중에서 가상 훈련(Virtual Training, VT)은 가장 주목 받고 있는 미래형 교육 매체 중 하나이다. 이러한 추세에 따라 많은 양의 가상 훈련용 3D 모델들이 개발되고 있으나, 이들을 통합적으로 관리하여 재사용을 편리하게 하는 시스템에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 3D 모델들을 통합적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안한다. 컨텐츠 저작도구들에서 편리하게 이용할 수 있는 모델 형식에 대해 조사하며, 중앙 서버에 저장하는 방법에 대해 연구한다. 3D 모델을 저장하기에 알맞은 DB 구조를 설계하고, 모델을 검색하고 인출하기 편한 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서 개발된 관리 시스템 소프트웨어를 통해 3D 모델의 재사용이 촉진될 것이 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.569-578
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• 2021

오늘날 웹의 발전으로 우리는 각종 언론 매체를 통해 온라인 기사를 쉽게 접하게 된다. 온라인 기사를 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 거짓 정보를 진실로 위장한 가짜뉴스 또한 빈번하게 찾아볼 수 있다. 가짜뉴스가 전 세계적으로 대두되면서 국내에서도 가짜뉴스를 탐지하기 위한 팩트 체크 서비스가 제공되고 있으나, 이는 전문가 기반의 수동 탐지 방법을 기반으로 하며 가짜뉴스 탐지를 자동화하는 기술에 대한 연구가 계속해서 활발하게 이루어지고 있다. 기존 연구는 기사 작성에 사용된 문맥의 특성이나, 기사 제목과 기사 본문의 내용 비교를 통한 탐지 방법이 가장 많이 사용되고 있으나, 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높아졌을 때 탐지가 어려워질 수 있다는 한계를 가진다. 따라서 본 논문에서는 기사 조작의 발달에 따른 영향을 받지 않기 위하여 기사의 진위 여부를 판단할 수 있는 검증기사를 함께 사용하는 방법을 제안한다. 또한 가짜뉴스 탐지 정확도를 개선시킬 수 있도록 실험에 사용되는 기사와 검증기사를 문서 요약 모델을 통해 요약하는 과정을 추가했다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 검증하기 위해 문서 요약 기법 검증, 검증기사 검색 기법 검증, 그리고 최종적인 제안 알고리즘의 가짜뉴스 탐지 정확도 검증을 진행하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 다양한 언론 매체에 적용하여 기사가 온라인으로 확산되기 이전에 진위 여부를 판단하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권7호
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• pp.277-282
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• 2015

건강정보의 교환, 통합, 공유, 검색의 표준을 개발하는 Health Level Seven(HL7)에서 발표된 표준들은 글로벌한 의료정보 서비스에 성공적으로 사용되고 있다. 그러나 V2.x Message와 V3 Clinical Document Architecture(CDA)는 습득하고 개발하는 데 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다. 개선된 Fast Healthcare Interoperability Resources(FHIR)를 사용함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있는 방법인지 모색한다. 개인건강기록이 사회적인 관심을 끌고 있고, 스마트폰 보급률이 급격히 증가하는 점을 반영하여 스마트폰으로 접속 가능한 개인건강기록 프로파일링 시스템을 개발한다. Furore에서 개발한 FHIR Profile editor tools을 통해 profile의 생성, 변경의 개선점을 찾아본다. 이와 같은 시스템을 구축하기 위해서 Electronic Medical Record(EMR) 시스템과 Personal Healthcare Record(PHR) 시스템 간의 정보교류를 FHIR Open API로 구성한다. PHR 프로파일링 시스템에서는 이들 트랜잭션을 RESTful 서비스로 제공한다. 본 연구에서는 FHIR를 통해 PHR 프로파일링 시스템 개발의 효율성을 검증한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권1호
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• pp.31-36
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• 2014

트위터와 페이스북 등의 SNS(Social Network Service)는 일반 대중의 관심사나 트렌드 등의 이슈를 탐지하기 좋은 지식원이다. 본 논문에서는 검색 질의어에 관련된 이슈나 화제를 질의어에 대한 연관 어휘로 보고, 이를 트위터에서 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 질의어와 연관성이 높은 단어는 질의어와 가까운 위치에서 자주 발생한다고 가정하고, 단어 간 거리에 반비례하고 공기 빈도에 비례하는 단어 간 인접도의 합으로 단어간 연관도를 구한다. 구해진 연관도 값이 임계치를 넘는 어휘를 연관 어휘로 보고 네트워크의 형태로 관련 이슈를 제시한다. 제안한 방법에서는 네트워크의 특성을 분석하여 복합어를 손쉽게 탐지할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.19-30
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• 2012

상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.7-18
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• 2012

데이터베이스 분야에서 다수의 속성을 갖는 데이터의 효율적인 의사 결정을 지원하는 스카이라인 질의에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스카이라인 질의란 대량의 데이터에서 필요한 관심 정보를 검색할 때 모든 속성의 데이터를 탐색하지 않고 속성 내에 의미 있는 데이터만 탐색하는 것이다. 이와 같은 스카이라인 질의는 센서 네트워크에서 다양한 환경 및 상황정보를 수집하여 사용자에게 제공하기 위해 유용하게 활용할 수 있다. 그러나 기존의 스카이라인 선출 방식은 다차원 데이터에서 스카이라인 선출시 센서의 수와 차원이 증가함에 따라 비교 계산 횟수가 급격히 증가하며 또한 지배력이 큰 값에 의해 단일 속성으로도 의미 있는 값이 제외될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 싱크 노드로 부터 관심(interest) 질의를 하위 노드로 전송할 때 전체 데이터 중 일부 데이터들의 선호도(preference)를 판별할 수 있는 카테고리 기반 소속 함수(CMF : Category Based Member Function)를 함께 전송하여 스카이라인 선출 시 차원의 증가로 발생할 수 있는 비교 계산의 복잡성을 감소시키고 선호도 높은 우선순위 데이터를 처리하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하였으며 그 결과 다차원의 센서 데이터 집합에서 데이터 검출 시 카테고리 기반 소속 함수를 기반으로 한 처리기법에서 시간 복잡도가 감소함을 보였으며 지배력이 큰 스카이라인으로부터 제외된 의미 있는 속성 값을 검출할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권8호
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• pp.535-542
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• 2013

사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해 지금까지 의료진단, 생산계획, 고객분류 등 다양한 분야의 의사결정 지원에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 설계요소들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중 사례 검색 단계에서 결합할 이웃 사례들을 보다 효과적으로 선정할 수 있는 새로운 모형을 제시한다. 기존 연구에서는 결합할 이웃 사례를 선정하는 방법으로 사전에 정해진 이웃사례의 수(k-NN의 k)를 적용하든가, 혹은 최대 유사도의 상대적 비율을 임계치로 사용하는 방식을 적용해 왔다. 하지만, 본 연구에서는 결합할 유사사례를 선택하는 새로운 기준으로 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 사용할 것을 제안한다. 이 경우, 임계치 값이 과도하게 작아지게 되면, 예측결과의 생성이 잘 이루어지지 않을 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 이에, 전체 학습사례들 중에서 예측결과가 생성된 사례의 비중을 커버리지(coverage)로 정의하고, 이를 유사 임계치 최적화 시 제약조건으로 설정함으로서, 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아 추론할 수 있도록 모형을 설계하였다. 제안 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실존하는 국내 한 온라인 쇼핑몰의 표적 마케팅 사례에 적용하였다. 그 결과, 제안 모형이 CBR의 예측 성과를 유의미하게 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.55-68
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• 2012

본 논문에서는 영상의 동질성 문턱 값(Homogeneity Threshold:$H_T$)을 이용한 영상분할방법에서 영상의 과분할 발생을 해결하기 위한 개선된 영상분할 방법을 제안한다. $H_T$을 기반으로 한 영역성장(Region Growth) 알고리듬은 선택된 윈도우의 중심화소만을 사용하기 때문에 과 분할이 발생하였으나, 제안한 방법에서는 선택된 윈도우에 대한 동질성 여부를 조사하여 동질성을 만족할 경우 선택된 윈도우 화소전체를 영역병합에 사용하고 선택 윈도우가 동질성 윈도우를 만족하지 않을 때에는 윈도우의 중심화소를 사용함으로써 영역의 과 분할을 현저하게 줄일 수 있었다. 제안한 방법의 타당성을 보이기 위하여 기존방법과 동일한 영상을 동일한 조건으로 실험하였으며, 그 결과 제안한 방법은 기존 방법에 비해 영역의 개수를 40% 이상 줄이면서도 시각적으로 영상의 품질에 차이가 없음을 볼 수 있었다. 특히 분할된 영역의 크기순으로 결합한 영상을 가지고 비교 했을 때, 기존방법에서는 분할된 영역의 큰 영역으로부터 1,000개 이상의 영역을 결합하여도 어떠한 영상인지 구분하기가 힘들었으나, 제안한 방법에서는 10개 내외의 영역만 결합하여도 어떠한 이미지인지 식별할 수 있음을 확인할 수 있었다. 따라서 제안한 방법은 특정 영상으로부터의 객체 추출이나 정보검색 혹은 해부학이나 생물학 분야의 연구 및 영상 시각화와 애니메이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.81-90
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• 2002

대다수의 인터넷 기반의 분산 어플리케이션이나 클라이언트/서버의 응용은 부하균등, 통신 지연, 네트워크 결함 등의 문제점을 처리하여 사용자에게 서비스해야 한다. 또한 화상 회의, VOD, 병행 소프트웨어 공학과 같은 정교한 응용프로그램들은 추상적인 그룹 통신을 필요로 한다. 이러한 페러다임들을 현재의 CORBA 버전들은 적절히 수용하지 못한다. CORBA는 주로 Point-to-Point통신을 하기 때문에 분산 시스템에서 예측 행위를 하는 신뢰성 있는 응용 기술에 대한 구현은 지원하지 않는다. 따라서, 본 논문에는 분산 컴퓨팅 환경 하에서 CORBA-ORB를 이용한 그룹 통신, JAVA-RMI를 이용한 그룹 통신, 소켓을 이용한 그룹 통신 등을 설계 및 구현을 하였으며, 이에 따른 성능 분석을 실시하였다. 성능 분석은 객체의 증가에 따른 지연시간으로 측정하였고 CORBA의 ORB를 이용한 그룹 통신의 경우 평균은 14.5172msec, JAVA의 RMI를 이용한 그룹 통신의 경우 평균은 21.4085msec, 소켓을 이용한 그룹 통신의 경우 평균은 18,0714msec가 나왔다. 멀티캐스트와 UDP를 이용한 그룹 통신은 각각 0.2735msec, 0.2157msec로 측정되었음을 알 수 있다. 논문의 결과로 객체의 증가에 따라 CORBA-ORB 그룹 통신의 성능향상을 보였다. 본 연구는 결함 허용 클라이언트/서버 시스템. 그룹웨어, 텍스트 검색엔진. 금융 정보 시스템 등에 적용 가능하다.