• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.1-10
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• 2021

이 연구에서는 필터버블 현상의 주요 요인인 추천 알고리즘의 정치적 편향성(추천 알고리즘이 이용자가 선호하는 정치 성향의 영상을 제한적으로 제공하는 것)과, 이용자들의 선택적 노출(이용자가 자신이 선호하는 정치 성향의 영상을 자발적으로 선택하는 것)을 실증적으로 검증하고자 하였다. 이를 위해 새로운 유튜브 계정 2개를 개설하여 각각의 계정을 보수/진보 계정으로 일주일 동안 훈련시켰고, 각 계정에서 추천받은 영상들은 이틀 간격으로 수집하였다. 텍스트 마이닝(Text Mining) 방법을 통해 보수 계정에서는 보수 성향의 영상이 더욱 추천되는지, 진보 계정에서는 진보 성향의 영상이 더욱 추천되는지를 알아보았다. 또한 각각의 계정에서 정치적으로 편향된 주제들이 다뤄지고 있는지를 관찰하였다. 설문조사를 통해 유튜브로 정치 및 뉴스 영상을 소비하는 이용자들에게 보수/진보 계정에서 6일째에 추천된 영상 리스트를 제공하여 이용자들이 선택적 노출을 보이는지를 알아보았다. 연구결과, 시간이 지날수록 보수 계정에서는 보수 성향의 영상과 채널이 더욱 추천되고, 진보 계정에서는 진보 성향의 영상과 채널이 더욱 추천되었으며, 보수 계정과 진보 계정에서 추천된 영상들은 대부분 정치적으로 편향된 주제를 다루고 있는 것으로 나타났다. 응답자들의 약 77%는 자신이 선호하는 정치 성향의 영상에 선택적으로 노출되어 보이는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.103-109
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• 2009

우리는 사용자의 행동을 관찰하고 학습하여 사용자 대신에 문서를 수집 분석함으로써 사용자에게 필요한 정보만을 추출하여 제공하는 웹 문서 추천 에이전트 시스템을 개발한다. 또한 우리는 이 시스템에 한국어 시소러스를 이용한 질의어 확장 방법의 적용을 제안한다. 한국어 시소러스를 이용한 질의어 확장을 위해, 새로운 웹 문서를 검색하기 위해 생성된 질의어를 한국어 시소러스를 통하여 그 하의어들을 찾아 후보 집합을 생성해 주고, TF-IDF와 상호 정보량을 이용하여 후보 집합 안에 있는 단어 들 중에서 질의어와 가장 많은 관련 정보를 가지고 있는 단어를 추출함으로써 질의어를 확장해 주었다. 확장되지 않은 질의어만으로 웹 문서를 추천하게 되면 추천된 웹 문서의 수는 극히 제한적이지만, 질의어를 확장함으로써 보다 더 많은 유용한 웹 문서를 사용자에게 추천 및 제공 할 수 있다.

• 영재교육연구
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• 제23권5호
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• pp.835-855
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• 2013

우리나라의 영재교육 대상자 선발방식은 기존의 지필검사 방식에서 현장 교사에 의한 관찰 추천제로 전환되고 있다. 교사들이 영재 판별에 있어 가질 수 있는 편견을 최소화하고, 타당한 판별을 하도록 돕기 위한 도구로서 영재 행동 평정 척도가 널리 사용된다. 본 연구는 이러한 평정 도구들을 실제 영재 판별과정에 투입하였을 때 그 결과가 영재 학생의 영재 프로그램에서의 수행 수준을 얼마나 잘 예측하여 주고 있는지를 확인하는 것을 주요한 목적으로 수행되었다. 본 연구의 결과를 통한 결론은 다음과 같다. 첫째, 본 연구가 선정한 세 가지 영재 행동 특성 평정 척도는 모두 영재학생들의 영재성 수준을 유의미하게 예측해내었다. 이들 중 B 척도의 예측력이 전반적으로 가장 우수하였다. 둘째, 담임교사들의 주관적인 영재성 평정은 영재학생들의 영재성 수준에 대해 거의 예측해 내지 못하였다. 따라서, 담임교사들에게 영재교육 대상자를 추천하도록 할 때에는 담임교사들의 주관적 판단에 맡기기보다는 영재 행동 특성 평정 척도와 같은 객관적 도구를 활용하도록 할 필요가 있다. 셋째, 영재교육 관련 교육 연수 경험이 있는 교사들은 영재 행동 특성 평정 척도를 통해 영재학생의 영재성 수준을 매우 훌륭하게 예측해 낸 반면, 해당 경험이 없는 교사들은 같은 척도를 활용하더라도 영재학생의 영재성 수준을 거의 예측해 내지 못하였다. 따라서, 아무리 훌륭하게 고안된 척도가 제공되더라도 해당 교사가 영재교육에 관해 적절히 훈련되어 있지 못하면 전혀 타당한 정보를 제공해 줄 수 없음을 알 수 있다. 이는 관찰 추천에 의한 영재 판별을 수행하기 위해서 일반 교사들의 영재교육에 대한 훈련이 반드시 이루어져야 한다는 것을 말해준다고 하겠다.

• 플랜트 저널
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• 제9권4호
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• pp.31-36
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• 2013

국내 A 복합발전소에서 운전 중인 150 MW급 가스터빈 저압 1단 회전익의 교체주기 연장가능성을 다각적으로 모색하였다. 제작사가 추천한 24,000 등가운전시간 이상을 사용한 저압 1단 회전익의 외관검사, 열차폐코팅 제거 후 모재의 표면검사 및 균열검사를 각각 실시하였다. 또한 제작사별 150 MW급 가스터빈의 교체주기를 비교 분석하였다. 제작사가 추천한 24,000 등가운전시간 이상이 경과하여 27,000 등가운전시간을 운전한 저압의 외관을 검사한 결과 냉각홀 부위에 다수의 균열이 관찰되었다. 그러나 열차폐코팅을 제거한 상태에서 실시한 모재의 표면검사에서는 균열이 거의 관찰되지 않았으며, 모재까지 진행된 일부 미세 균열에 대해서는 절단면 검사를 통하여 균열깊이가 기능에 영향을 미치지 않는 수준임을 확인하였다. 따라서 본 연구대상 가스터빈 저압 1단 회전익의 교체정비주기는 현행 24,000 등가운전시간에서 3,000 등가운전시간의 연장이 가능할 것으로 보인다. 또한 연구대상 저압 1단 회전익에 대하여 제작사가 추천한 교체주기는 타제작사 1단 회전익 교체주기의 2/3 수준으로 짧게 설정되어 있어 교체주기 연장이 가능할 것으로 판단된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1499-1506
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• 2017

스마트폰의 사용 및 다양한 앱 들의 출시 등이 기하급수적으로 증가되면서 악성 앱 또한 동시에 증가됐다. 기존의 앱 추천 시스템들은 온라인상에서 보이는 다른 사용자들의 평점, 댓글 및 인기 카테고리 등의 정적인 정보 분석을 기반으로만 동작한다는 한계가 있었다. 본 논문에서는 처음으로 스마트폰에서 실제로 사용되는 앱의 동적인 정보들을 현실적으로 사용하여 정적인 정보와 동적인 정보를 동시에 고려하는 견고한 앱 추천 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 앱의 사용되는 시간, 앱의 사용 빈도수 및 앱과 앱 간의 상호 작용과 안드로이드 커널과의 접촉 횟수 등을 측정 가능한 수준에서 부분적으로 반영하여 견고한 안드로이드 앱 추천 시스템을 제안한다. 성능평가 결과 제안하는 기법이 견고하고 효율적인 앱 추천 시스템임을 증명했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.401-404
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• 2010

최근 영재 및 영재교육에 관련된 연구가 다방면에서 진행되고 있으며, 초기에 수학 및 과학 분야 위주로 이루어졌던 영재교육은 정보, 발명, 인문, 예술 등의 기타 분야로 점차 확대되어 가고 있다. 사회적으로는 고도화된 정보화 사회로의 진행과 더불어 정보과학에서도 영재교육에 대한 관심과 중요성이 커지고 있다. 그러나 정보과학의 학문적 역사가 짧고 그 범위의 설정이 어려운 만큼 정보과학 분야의 영재교육에 있어서도 대상자의 선발과 교육이 어려운 것이 사실이다. 또한 2010 과학영재교육원 신입생 선발부터 지필검사의 방식을 없애고 장기간 관찰을 통한 교사 추천방식이 도입됨에 따라 이를 위한 관찰기록과 추천서, 포트폴리오 등을 사용하는 질적 선발방식에 대한 요구가 늘어나고 있다. 특히 영재교육 대상자의 선정에 대한 학문적 연구가 부족하여 교육 방식의 보완과 창의적인 대상자 선발에 있어 개선에 대한 목소리가 높다. 이에 본 연구에서는 3년여 간의 대학부설 과학영재교육원 신입생 선발 전형 절차와 본고에서 제시하는 모형이 적용된 2010 교육대상자 선발과정에서 실시한 관찰기록, 교사추천, 포트폴리오등 선발과정의 평가도구의 신뢰도를 분석하였다. 결론적으로 지필평가를 대체할 수 있는 여러 전형 요소의 결합에 따라 충분히 인지적, 정의적, 창의적 영역에서 학생들을 평가하고 선발 할 수 있었다.

• 정보기술응용연구
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• 제3권1호
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• pp.77-89
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• 2001

인터넷의 급속한 확산과 보급으로 인하여 인터넷에서 접할 수 있는 정보의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 따라서 오늘날 인터넷에서의 정보검색은 쉬운 일이 아니며, 사용자를 대신해 여러 사이트로부터 정보를 수집하고 걸러주는 에이전트의 역할이 증대되고 있다. 본 논문에서는 에이전트를 이용한 적응형 정보 추천 시스템(ARS ; Adaptive Information Recommendation System)을 제안한다. ARS는 에이전트를 이용하여 여러 사이트로부터 정보를 수집하고 통합하며, 사용자가 관심을 가지는 정보만을 제공함으로써 정보검색을 위한 사용자의 시간과 노력을 최소화하고자 한다. 이를 위하여 수집 에이전트를 이용하여 여러 사이트로부터 주기적으로 정보를 수집하여 데이터베이스에 저장하며, 수집된 정보는 사용자 프로파일을 이용하여 사용자가 관심을 가지는 정보만을 제공한다. 사용자 프로파일은 제공된 정보에 대한 사용자의 행위를 관찰하여 수정되며, 이러한 작업을 반복함으로써 점차 사용자의 취향에 적응하게 되어, 보다 적절한 정보만을 사용자에게 제공할 수 있게 된다.

• 대한기관식도과학회:학술대회논문집
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• 대한기관식도과학회 1987년도 제21차 학술대회 연제순서 및 초록
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• pp.13.2-14
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• 1987

후두 악성종양의 치료로서 후두전적출술을 시행하는 경우 환자는 의사 전달수단인 언어의 장애를 동반하게 된다. 후두전적출술후 언어장애를 해결하기 위해 여러종류의 음성재활법이 제시되어 만족할 만한 결과를 얻고 있으나 그중 식도발성은 대부분의 학자들이 인정하는 가장 추천할 만한 방법이지만 시간이 걸리고 배우기가 어려워 환자들이 쉽게 단념할 수 있다는 단점이 있다. 저자들은 후두전적출술을 받은 10명의 환자에서 인두식도분절을 fluoroscopy로 관찰하여 다음과 같은 결과를 얻었기에 보고하는 바이다. 1) 식도발성을 잘하는 예에서는 pseudoglottis의 전후길이가 좌우길이보다 길었고 식도발성을 못하는 9례에서는 좌우길이가 전후길이보다 크거나 길었다. 2) 식도발성을 못하는 9례중 7례에서 인두식도 분절을 관찰할 수 있었다. 3) 인두식도분절에서 pseudoglottis의 모양이 식도발성을 잘하는 예에서는 정상성대와 유사하게 나타났다. 4) 식도발성을 잘하는 예에서는 pseudoglottis의 위치가 윤상인두괄약근 상방 2cm부위에서 관찰되었으며 식도발성을 못하는 9례중 6례에서는 pseudoglottis의 위치가 윤상인두괄약근 위치였으며 2례에서는 pseudoglottis가 각각 윤상인두괄약근상방 1cm, 1.5cm에 있었다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제20권4호통권51호
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• pp.359-363
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• 2005

ESS (Embryo and sac-try stage) 독성 시험에서 시험어종으로서의 국내토착종인 왜몰개 (Aphyocypris chinensis)의 적용성을 평가하기 위하여 아연(Zn)을 사용하여 국제적인 추천시험 어종인 송사리(Oryzais latipes)와 감수성을 비교하였다. 시험기간은 대조군에서 아사가 관찰되는 시기 즉, 왜몰개는 수정 후 8일, 송사리는 수정 후 16일로 하였으며, 시험기간 동안 수정란의 부화율, 수정란 및 난황단계의 치어(sar-fry)의 사망률, 형태적인 발달, 치어의 성장 등을 관찰 및 측정하였다. 두 종 모두 수정란의 생존율에 아연의 영향을 받았으며, LOEC는 모두 14.5 mg/L이었다 난황단계 치어의 사망률을 관찰한 결과, 왜몰개는 1.4mg/L부터 급격히 증가된 반면에 송사리는 14.5mg/L에서 $100\%$사망률이 관찰되었다. 시험물질에 노출된 왜몰개와 송사리 모두 척추변형이 관찰되었으며, 체장을 측정한 결과는 왜몰개가 송사리에 비해 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 위와 같은 결과들은 종합해 볼 때, ESS독성시험에서 왜몰개가 대체 시험어종으로서 사용될 수 있는 가능성을 보여주었다

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.189-199
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• 2009

최근 인터넷 상에 정보가 방대해지면서 사용자의 요구에 맞는 정보 필터링과 개인화 서비스가 매우 중요해지고 있다. 특히 전자상거래 분야에서 상거래를 활성화시키고 정보 제공자에 대한 만족도와 충성도를 높이기 위해, 사용자의 취향을 기반으로 한 정보 추천은 필수적인 요소가 되었다. 기존 추천 시스템은 사용자의 관심 정보를 기술한 사용자 프로파일을 대부분 정보 제공자 측에서 각각 개별적으로 수집하고 이를 기초로 추천 서비스를 제공한다. 따라서 사용자의 정보는 각 정보 제공자 측에 분산되어 존재하며, 사용자 정보가 부족한 서버에서는 초기에 추천 전략을 세우기 어렵다는 문제가 있다. 또한 사용자정보를 가지고 있는 서버의 경우에도 사용자가 해당 서버를 주기적으로 방문하지 않았다면, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행동을 통합적이고, 지속적으로 관찰할 수 있는 사용자 기기에서, 사용자가 이용한 웹 문서 분석을 통해 사용자의 관심 분야를 추론하고, 이를 다른 정보 제공자가 이용하는 새로운 구조의 추천 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템은 보다 효율적인 프로파일 생성을 위해, 웹 페이지에서 식별된 정보 블록에서 관심 단어를 추출하고, 앵커 태그를 분석하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 특징을 포함하고 있다. 이러한 제안 시스템의 특징을 통해, 사용자 정보가 부족한 상점에서도 초기에 개인화 서비스 제공이 가능해지며, 사용자가 평소에 이용하는 웹 문서로부터 프로파일을 생성함으로써, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영할 수 있다. 또한 정보 블록에서 취향 정보를 추출하는 알고리즘을 통해 보다 빠르고 정확한 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 최근 구매 활동이 있었던 사용자들의 웹 검색 히스토리와 구매 데이터를 이용하여 제안 시스템의 추천 정확도와 프로파일 분석에 소요되는 시간 측면의 이득을 실험하였으며, 그 결과를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.