• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.153-169
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• 2011

오늘날 기업의 마케팅에 있어 인터넷 환경의 이용은 필수적이며, 좀 더 효율적인 마케팅을 위해 다양한 방법들이 시도되고 있다. 기업들은 온라인마케팅을 통해 다양한 경품이나 포인트 등의 마케팅 비용을 사용하는 것으로 제품이나 서비스를 알려왔다. 특히 웹 2.0의 등장과 함께 기업은 좀 더 적극적으로 고객과 소통하기 위한 노력을 아끼지 않고 있다. 고객들은 회사의 웹사이트에 개인정보를 제공하는 형태로 회원가입을 하여 회사가 제공하는 혜택을 받으면서 제품 광고나 프로모션에 참여하게 된다. 그러나 온라인 마케팅의 운영측면에서 볼 때 현재의 회원관리 시스템은 회원의 모집과 운영에 있어서 효과적이지 못한 문제점이 나타나고 있다. 온라인 환경에서의 고객들은 오프라인 환경에서보다 명확한 자아를 덜 드러내기 때문에 회원가입 과정 중에 일부 악의적인 목적을 가진 고객들이 주변인의 개인정보를 이용하거나 조작하여 중복 아이디를 만들어 활동할 수 있게 된다. 이러한 취약점을 이용하여 중복가입 회원들은 고객들에게 돌아가야 할 경품이나 포인트 등을 가로채어 기업 마케팅 비용의 효율을 떨어뜨리고 있다. 그러나 증가하고 있는 마케팅 비용에 비해 중복회원의 선별 및 이들에 대한 제재를 위한 효과적 방법은 뚜렷하게 제시되지 않고 있다. 따라서 이를 방지하기 위한 체계적인 회원관리 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 중복회원 식별방법을 제시하고 실제 온라인 고객데이터를 이용하여 그 효과성을 검증한다. 소셜 네트워크는 노드들의 관계를 표현하며, 관계의 유무, 방향 및 강도 등으로 연결 형태를 나타낼 수 있다. 특히 컴포넌트 분석방법은 소셜 네트워크 하위그룹 분석방법으로 네트워크의 내부 그룹을 구분하여 다양한 네트워크 특성을 식별하여 준다. 회원정보 분석에 있어 컴포넌트 분석방법은 전제회원 데이터 내의 의미 있는 정보를 이루고 있는 그룹을 식별하게 된다. 본 연구는 H사의 서로 다른 회원가입 기준을 가진 3개 웹사이트의 회원정보를 사용하여 진행되었다. 제안된 분석방법은 중복회원의 실체를 분석하고 시각화함으로써, 실무적인 측면에서 효율적인 마케팅의 증진을 도울 뿐만 아니라 신뢰성 있는 고객의 의견수렴 및 의사결정에도 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권3호
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• pp.75-85
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• 2009

본 논문에서는 two-carrier W-CDMA 응용과 같이 고해상도, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 3G 통신 시스템 응용을 위한 13비트 100MS/s 0.13um CMOS ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 4단 파이프라인 구조를 사용하여 고해상도와 높은 신호처리속도와 함께 전력 소로 및 면적을 최적화하였다. 입력 단 SHA 회로에는 면적 효율성을 가지멸서 고속 고해상도로 동작하는 게이트-부트스트래핑 회로를 적용하여 1.0V의 낮은 전원 전압동작에서도 신호의 왜곡없이 Nyquist 대역 이상의 입력 신호를 샘플링할 수 있도록 하였다. 입력 단 SHA 및 MDAC에는 낮은 임피던스 기반의 캐스코드 주파수 보상 기법을 적용한 2단 증폭기 회로를 사용하여 Miller 주파수 보상 기법에 비해 더욱 적은 전력을 소모하면서도 요구되는 동작 속도 및 안정적인 출력 조건을 만족시키도록 하였으며, flash ADC에 사용된 래치의 경우 비교기의 입력 단으로 전달되는 킥-백 잡음을 줄이기 위해 입력 단과 출력 노드를 클록 버퍼로 분리한 래치 회로를 사용하였다. 한편, 제안하는 시제품 ADC에는 기존의 회로와는 달리 음의 론도 계수를 갖는 3개의 전류만을 사용하는 기준 전류 및 전압 발생기를 온-칩으로 집적하여 잡음을 최소화하면서 시스템 응용에 따라 선택적으로 다른 크기의 기준 전압 값을 외부에서 인가할 수 있도록 하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.13um 1P8M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 13비트 해상도에서 각각 최대 0.70LSB, 1.79LSB의 수준을 보이며, 동적 성능으로는 100MS/s의 동작 속도에서 각각 최대 64.5dB의 SNDR과 78.0dB의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $1.22mm^2$이며, 1.2V 전원 전압과 100MS/s의 동작 속도에서 42.0mW의 전력을 소모하여 0.31pJ/conv-step의 FOM을 갖는다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.15-33
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• 2021

화상병이란 erwinia amylovora라는 강한 전염성을 보유하고 있어 감염 시 1년 내에 과수를 고사시키며 그 중심으로 반경 500m이내에 과수 재배를 불가능하게 만드는 세균성 바이러스이다. 이 화상병은 과수의 잎과 가지를 진한 갈색 또는 검은색으로 변색시키기 때문에 분광학적으로 검출이 가능하다고 판단되며 이는 다중분광센서를 탑재한 무인기를 이용하는 것이 효율적이다. 그러나 다중분광센서는 적은 중심 파장과 함께 넓은 반치전폭(FWHM)을 가지고 있어 화상병에 가장 민감하게 반응하는 파장 대역을 파악하기 어렵다. 그렇기 때문에, 본 논문에서는 화상병에 감염된 잎과 가지와 비감염된 잎과 가지의 초분광 이미지를 5 nm FWHM으로 취득한 후 각각 10 nm, 25 nm, 50 nm와 80 nm FWHM로 평준화한 후 샘플을 7:3, 5:5와 3:7의 비율로 훈련데이터와 검증데이터로 나누어 의사결정트리 기법으로 최적의 파장을 선정하고 overall accuracy (OA)와 kappa coefficient (KC)를 이용한 분류 정확도 평가를 통해 배나무 화상병 검출가능성을 확인하였다. 화상병에 감염 및 비감염된 잎과 가지의 초분광 반사율을 비교한 결과, green, red edge 및 NIR 영역에서 차이가 두드러지게 나타났으며 첫 번째 분류 노드로 선택된 파장 영역은 대체로 750 nm와 800 nm였다. 잎과 가지 영역의 영상데이터를 의사결정트리 기법을 이용하여 분류정확도를 종합적으로 비교한 결과, 50nm FWHM 인 4개 대역(450, 650, 750, 950nm)은 10nm FWHM인 8개 대역(440, 580, 660, 680, 680, 710, 730, 740nm)의 분류 정확도 차이가 OA에서 1.8%와 KC에서 4.1%로 나타나 더 낮은 비용의 밴드패스필터인 50nm FWHM을 이용하는 것이 더 유리하다고 판단된다. 또한 기존의 50nm FWHM 파장대역들에 25nm FWHM파장대역들(550, 800nm)을 추가하는 것을 통해 화상병 검출뿐만 아니라 농업에서 다양한 역할을 수행할 수 있는 다중분광센서를 개발할 수 있다고 판단된다.

• 서비스연구
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• 제13권1호
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• pp.108-126
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• 2023

본 연구는 경기도 뉴미디어 예술방송국 경기아트온 구축 사례를 통해 블록체인 기반 문화예술공연 영상 플랫폼의 지속가능성을 탐색적으로 고찰하고, 블록체인을 활용한 영상콘텐츠 거래의 기술적 한계와 법·제도적 쟁점을 검토하였다. 연구방법은 개발자 및 운영자 심층인터뷰, 회의참여 등 참여관찰의 방법으로 진행하였다. 연구자는 블록체인 기반 공연영상 플랫폼 구축을 위한 KT와 경기아트센터의 컨소시엄 협약 단계부터 블록체인 노드, 스마트 콘트랙트, API, UI/UX 설계 및 개발, 블록체인과 콘텐츠 유통 서비스 연동 테스트 수행까지 전 과정에 참여관찰하였다. 연구문제1: '블록체인 기반 공연영상 콘텐츠 유통 공공 플랫폼에 적합한 기술 모델은 어떠한 모델인가?'에 대한 연구결과, 첫째, 블록체인 기반 예술공연 영상콘텐츠 유통 공공 플랫폼에 적합한 블록체인 형태는 블록체인 관리자가 직접 초대해야 개입이 가능한 프라이빗 형태가 적합한 것으로 판단되었다. 둘째, 경기아트온과 같은 공공 플랫폼에서는 NFT 발행 기반 예술인 저작권 관리 모델과 BC토큰과 클라우드 기반 콘텐츠 유통 모델 중 API를 통해 외부 수요기관에 콘텐츠를 제공하고 사용료 정산에 K-토큰을 사용하는 모델이 적합한 것으로 분석되었다. 셋째, 경기아트온과 같은 공공 플랫폼 초기 서비스는 콘텐츠 이용 권한을 부여된 이용자에게만 서비스를 제공하는 폐쇄형 블록체인이 적합하다는 결론에 이르렀다. 연구문제2: '블록체인 기반 공연영상 유통 공공 플랫폼 운영 시 어떠한 법·제도적 문제점을 검토해야 하는가?' 에 대한 연구결과, 첫째, 블록체인 기반의 스마트 계약은 거래 당사자들의 신원이 드러나지 않을 수 있는 블록체인 기술의 특성상 당사자 적격성 문제, 둘째, 블록체인은 보안사고가 발생하면 사용자의 손실 배상이나 구제방법이 불분명하여 손실회복이 어렵다는 문제, 셋째, 스마트 계약은 채무불이행이라는 개념이 적용될 수 없고, 스마트 계약상의 채무가 이미 이행이 이루어진 경우에도 불완전이행의 소지를 검토하여야 하는 것으로 분석되었다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.57-79
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• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.67-74
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• 2015

최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제52권3호
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• pp.172-187
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• 2019

본 논문의 목적은 무형문화유산 일반전승자의 역할을 주목하면서, 소셜 네트워크 분석을 활용해 무형문화유산 전승공동체의 연결망과 전승활동에서 발생하는 지식 흐름의 구조적 특징을 분석하는 데 있다. 이러한 연구 목적을 이루기 위해 본 논문에서는 연구 대상을 국가무형문화재 종목들 중에서 일반인의 전승활동이 활발한 '아리랑'으로 선정하였다. 아리랑은 오랜 기간 제도권 밖에서 일반대중 활동을 중심으로 자생적으로 전승되었으며, 2015년에 전문전승자 지정 없이 국가무형문화재로 지정된 최초의 사례이다. 현재 아리랑은 약 60여 종, 3,600여 곡에 이르는 것으로 추정된다. 본 논문에서는 이 중에서 전문전승자와 일반전승자의 상호교류가 활발한 향토민요 '정선아리랑'을 중심으로 연구하였다. 소셜 네트워크 분석은 사람과 사람 사이의 관계를 노드(Node)와 링크(Link)로 모델링하여 수치화 통계화 시각화하여 해석하는 방법을 말한다. 이 방법은 전통적으로 사회학에서 사회조직 및 취약계층을 연구하는 데 꾸준히 활용되었다. 최근에는 문헌정보학, 문화콘텐츠학, 경영학 등과 같은 분야에서 연구경향, 시장동향, 조직관리 등을 연구하는 데 이 방법이 활용되고 있다. 이처럼 여러 학문 분야에서 소셜 네트워크 분석을 이용한 연구가 증가하는 추세지만 문화재 분야에서는 관련 연구를 찾아보기가 어렵다. 소셜 네트워크 분석은 크게 3단계, '연결망 모델링', '데이터 수집', '데이터 분석 및 시각화'로 진행된다. 본 논문에서는 첫 번째, 2017년 기준으로 정선아리랑보존회 회원 전체를 조사 대상으로 선정하여 완전한 연결망으로 모델링하였다. 두 번째, 데이터 수집은 보존회 회원 명부를 확보해 2017년 10월 17일 면대면 조사와 2017년 12월 15일 전화 설문조사를 통해 하였다. 세 번째, 데이터 분석은 Netminer 4.0 프로그램을 이용해 중심성 분석, 구조적 등위성 분석, 커뮤니티 분석 등을 주요 지표로 하였다. 본 논문은 기존에 무형문화유산 계보조사에서 소수 사람들의 구술자료에 의존해 파악하던 방식에서 벗어나 객관적이고 계량적인 방법으로 조사할 수 있는 기반을 제공하였다는 점에서 연구 의의가 있다. 그리고 무형문화유산 전승공동체 구성원들의 관계 및 지식 흐름의 구조를 지식지도(2D Spring Map) 형태로 시각화함으로써 추상적인 내용을 직관적으로 파악할 수 있게 했다는 점에서 의미가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.161-177
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• 2019

질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.