• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.777-780
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• 2014

본 논문에서는 휴대용 기기 사용자들의 이동 궤적을 기록한 대용량의 GPS 위치 데이터 집합으로부터 각 사용자의 이동 패턴 모델을 학습해내고, 이 모델을 적용하여 각 사용자의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 분산 데이터 마이닝 시스템을 소개한다. 본 시스템은 크게 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각각의 작어마다 분산처리를 극대화할 수 있도록 맵과 리듀스 함수를 설계하였다. 끝으로, 대용량의 GeoLife 벤치마크 데이터 집합을 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 예측 성능을 분석하기 위한 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.8
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• pp.321-328
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• 2014

In this paper, we present a MapReduce-based mobility pattern mining system which can predict efficiently the next place of mobile users. It learns the mobility pattern model of each user, represented by Hidden Markov Models(HMM), from a large-scale trajectory dataset, and then predicts the next place for the user to visit by applying the learned models to the current trajectory. Our system consists of two parts: the back-end part, in which the mobility pattern models are learned for individual users, and the front-end part, where the next place for a certain user to visit is predicted based on the mobility pattern models. While the back-end part comprises of three distinct MapReduce modules for POI extraction, trajectory transformation, and mobility pattern model learning, the front-end part has two different modules for candidate route generation and next place prediction. Map and reduce functions of each module in our system were designed to utilize the underlying Hadoop infrastructure enough to maximize the parallel processing. We performed experiments to evaluate the performance of the proposed system by using a large-scale open benchmark dataset, GeoLife, and then could make sure of high performance of our system as results of the experiments.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.477-484
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• 2008

연쇄 살인과 같은 강력 범죄의 심각성이 사회적 이슈가 되면서 이에 대한 효과적인 과학 수사의 필요성이 증가되고 있다. 특히, 연쇄 범죄 데이타에 대한 공간 분석을 통해 범죄자의 거점 위치를 예측하는 지리적 프로파일링과 미래에 발생될 범행 장소의 위치, 즉 기존 범행에 이어 일어날 다음 범행 위치 예측에 관한 연구가 활발하다. 그러나, 이와 관련된 기존 연구는 물리적인 거리에 대한 통계적 기법을 적용하거나 단순한 공간적 분석만을 적용하므로 낮은 예측 정확도를 보이는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 보다 효과적인 연쇄 범죄 수사를 지원하는 방법으로써 연쇄 범죄 발생에 대한 공간적 시간적 분포 특성에 따른 시공간 패턴을 기반으로 다양한 시공간 분석을 적용하는 거점 위치 예측 기법과 다음 범행 위치 예측 기법을 제안한다. 제안 기법은 중심축을 따라 나타나는 선형 분포의 연쇄 범죄에서도 정확도 높은 예측이 가능하고, 다수의 서로 다른 군집들에 대해 각 군집내 범행에 대한 지역적 예측과 대상 영역의 모든 범행에 대한 전역적 예측이 가능하다. 또한 방향 패턴을 활용하여 다음 범행 위치 예측 정확도도 개선하였다.

• Journal of the Korean Home Economics Association
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• v.36 no.7
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• pp.123-141
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• 1998

본 연구는 미국의 직장근무자와 재택근무자의 비교를 통해, 남성과 여성의 소득차이를 살펴보고 이를 설명하는 요소들에 대해 분석하였다. 본 연구를 위해 설정된 가설은 다음과 같다.: (1) 성별은 직업과 시장노동의 장소를 선택하는데 있어서 유의한 요소이다. (2) 직업 및 시장노동의 장소가 결정된 후에도 성별은 시간당 소득에 영향을 미치는 변수이다. 연구자료로는 Census of Population and Housing, 1990 [United States]: Public Use Microdata Sample: 1/10,000 Sample이 이용되었으며, 16세 이상, 65세 이하의 응답자로 일주일에 적어도 한 시간 이상 일하는 근로자를 중심으로 하여 7,272명이 연구 대상으로 고려되었다. 직업 및 시장노동의 장소에 대한 선택에서 성별의 영향을 살펴보기 위해 판별분석이 행해졌으며, 분석 결과 교육수준, 연령, 인종, 남녀의 수, 주택구조와 함께 성별이 유의한 요소임이 밝혀졌다. 직업과 시장노동의 장소가 결정된 후 성별이 시간당 소득에 미치는 영향을 알아보기 위해 전체표본과 6개의 직업범주에 따라 회귀분석이 실시되었다. 전체표본을 대상으로 한 회귀분석의 결과, 시간당 소득을 예측하는데 있어서 성별은 유의하지 않은 것으로 나타났으나, 6개의 직업범주에 따라 시간당 소득을 추정한 결과, 성별은 모든 직업범주에서 유의한 것으로 나타났다. 그러나 재택근무자가 되는 것은 시간당 소득을 규정하는데 있어서 유의한 변수가 아닌 것으로 나타났다. 이것은 특정 직업 내에서 시장노동의 장소보다는 성별이 재택근무자에 있어서 소득의 차이를 설명하는데 중요한 요소임을 암시하고 있다. 본 연구에서 사용된 자료는 직업 및 시장노동의 장소에 대한 결정이나 소득에 영향을 미칠 수 있는 변수들에 대한 충분한 정보를 갖고 있지 않고, 또한 재택근무자의 표본수가 너무 적었기 때문에 일부 변수들은 직업의 선택이나 소득을 예측하기 위한 요소들로 포함될 수 없었다. 따라서 후속연구에서는 이를 보완해야 할 것이며, 최근 들어 우리 나라에서도 재택근무에 대한 관심이 대두되고 있으나 아직 개념정의나 그 중요성과 가치, 그리고 실태 파악과 같은 연구가 활발히 이루어지지 못하고 있으므로 이에 대한 심층적인 연구가 행해져야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.60-63
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• 2008

개인화 장비 기술의 발달과 함께 최근 모바일 디바이스는 카메라, MP3 플레이어 등 다양한 기능을 포함하고 있으며, 많은 사용자가 이를 사용하고 있다. 모바일 디바이스는 사용자가 항상 휴대하기 때문에 사용자 정보를 습득하기에 유용하며 따라서 이로부터 수집된 다양한 정보를 바탕으로 최근 여러가지 서비스를 제공하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 모바일 로그를 바탕으로 행동 패턴을 파악하여 사용자가 앞으로 취할 행동을 예측하고자 하며, 이 과정에서 다양한 행동 패턴 중 정확한 행동 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 방법을 활용하였다. 장소, 시간, 요일 정보를 함께 사용하여 동적 베이지안 네트워크를 이용해 시간 변화에 따른 사용자 행동 패턴을 학습하였으며, 개인 사용자 모델과 전체 사용자 모델을 따로 학습함으로써 더 정확한 행동 패턴의 학습이 가능하도록 하였다. 실험을 위해 대학생들로부터 수집된 모바일 로그를 통해 제안하는 행동 예측 모델의 성능을 확인한 결과 77~94%의 예측 정확도를 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.16-18
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• 2023

본 연구는 궤적 데이터(trajectory data)를 대상으로 증강 그래프 기반의 그래프 뉴럴 네트워크를 활용하여 다음에 방문한 장소를 추천하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 전체 궤적 데이터를 그래프로 표현하여 추출한 글로벌 궤적 플로우의 특성을 다음 방문할 POI 추천에 활용한다. 이때, POI 추천시 자주 발생하는 두 가지 문제를 추가로 해결함으로써 POI 추천의 정확도를 높이는 것을 목표로 한다. 첫 번째 문제는 추천 대상 궤적 데이터의 길이가 짧은 경우에 성능 저하가 발생한다는 것이다. 두 번째 문제는 콜드-스타트 문제이다. 기존 POI 추천 모델은 매우 적은 방문 기록만 가지는 사용자 또는 POI에 대해서는 매우 낮은 예측 성능을 보인다. 본 연구에서는 궤적 그래프에서 일부 엣지를 삭제하여 생성한 증강 그래프 기반의 궤적 플로우 특징 기반 모델을 제안함으로써 짧은 길이의 궤적 데이터 및 콜드-스타트 사용자/POI에 대한 추천 성능을 높인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.618-621
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• 2021

수박의 이미지와 수박의 무게 데이터를 활용해 수박의 당도를 예측하고 모델의 정확도를 측정한다. 과피가 얇고, 부피가 작은 과일의 경우 휴대용 비파괴 당도 측정기를 통해 비교적 간편하게 당도 측정이 가능하다. 하지만 수박은 과피도 두껍고, 부피도 크기 때문에 넓은 장소와 비용을 부담해야 하는 선별장에만 당도를 측정할 수 있는 실정이다. 본 논문에서는 줄무늬가 끊어지지 않고, 원형이 아닌 타원형이 맛있는 수박이라는 속설에 부합하는 수박이 실제로 맛있는 수박인지를 확인하고자 수박 이미지를 수집하여 당도에 따라 이미지를 분류한 다음, CNN 을 적용하여 수박 당도 예측을 실시하였다. 실험 결과 타원형 수박은 당도가 높은 것으로 나타났으나 줄무늬가 끊어진 수박과 끊어지지 않은 수박 간의 당도 차이는 없는 것으로 나타났다. 향후 수박의 당도에 영향을 미칠 수 있는 다양한 변수를 활용하여 정확도를 높인다면 현재 사용되고 있는 비파괴 당도 측정기를 보완할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Korean Journal of Food And Nutrition
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• v.13 no.3
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• pp.221-225
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• 2000

서울,충북지역의 주부 590명을 대상으로 시판김치의 사용실태를 설문 조사한 결과는 다음과 같다. 시판김치의 구매는 30대에서 많았고 고졸의 경우에 많았다. 직업 유무, 월수입, 주거 및 가족형태는 시판 김치 이용과 유의적인 차이를 보이지 않았지만 연령과 교육수준에 따라서는 유의적인 차이(P<0.05)연령이 낮을수록, 교육수준은 높을수록 시판김치를 이용하는 것으로 나타났다. 시판김치의 선호도는 배추김치가 73.2%로 높게 나타났고, 시판김치 구매 장소는 주로 대형 수퍼마켓을 이용하였으며, 1회 구매분량은 3포기를 구맹하는 경우가 가장 많았다. 구매 이유는 편리하기 때문과 가사와 자녀로 시간이 부족하여 구매하는 경우가 많았다. 또한 어떻게 담그는지 몰라서 구매하는 경우도 있었다. 제품 선택 동기는 주로 구맹 경험에 의해서 시판결치를 구입하였다. 광고를 보고 구매하는 경우도 있었고 재료나 점원의 권유에 의해서 구매하는 경우도 있었다. 응답자들이 가장 맣이 지적한시판 김치으 개선점은 가격이었다. 가격이 비싸다고 생각하는 경구가 많았다. 그밖에 위생명, 맛의 다양성, 분량과 용기의 개선도 필요하다고 생각하는 경우가 있었다. 향후 시판김치 구매 여부에 대해서는 73.2%가 긍정적으로 응답하여 앞으로도 시판김치를 구매할것으로 나타났다. 이상의 결과를 보면 상품화 된 김치의 이용은 젊은 세대뿐만 아니라 교육수준의 향상에 의해 주부들의 라이프 스타일이 식생화에도 반영되기 때문에 계속증가할 것으로예측된다. 그러므로 본 연구의 결과를 토대로 하여 가격면, 위생면, 맛의 다양성, 분량과 용기 등에 있어서도 한 단꼐 개선된 고품질 김치의 생산이 요구된다고 볼 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.39-47
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• 2006

삶의 질을 향상시키기 위한 유비쿼터스 테크놀로지 도입으로 인해 제품개발, 주거, 상업시설 등에서 시작하여 최근 유비쿼터스 환경 구축의 일환으로 u-City 구현에 중점을 두고 많은 연구 진행되고 있다. 그 중 가로환경 디자인은 공공 시설로서 유비쿼터스 환경 구축의 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나, 오늘날 가로 공간은 그 수가 양적으로 팽창되었을 뿐 각각의 특색에 맞게 조성되고 있지는 못하며, 물리적 환경개선에 중점을 두어 단순한 가로정비 수준에 머물고 있다. 이로 인해 지역주민과 이용자 중심의 참여에는 부족한 면이 많았다. 이에 본 연구는 유비쿼터스 테크놀로지를 도입하여 보다 실용적이고 현실 참여적인 공간으로 디자인함으로써 새로운 u-Street 디자인을 제안하고자 한다. 또한, 이와 같은 공공장소에서의 서비스가 이용자들과 어떠한 인터렉티브 커뮤니케이션을 가질 수 있을지에 대해 살펴보고 이를 디자인에 반영하여 공간이 인간과의 상호작용을 원활히 하고 감성적인 공간 디자인이 될 수 있도록 u-Service 를 개발하는 데 중점을 두고자 한다. 본 연구는 부산 광복로를 사례로 진행되었으며, 그 결과 다음과 같은 측면에서 기대효과를 예측할 수 있다. 첫째, u-City 의 기반 시설로서의 u-Street는 수평적이고 친환경적인 가로 경험을 통해 사람이 직접 여러 서비스와 인터렉션할 수 있다. 둘째, 본 연구에 제안된 u-Service 는 이전 광복로의 침체되고 비활동적인 공간을 활동적이고 생동감있는 공간으로 재활성화시키는데 중요한 매개체로서의 역할을 하게 될 것이다. 셋째, 주민과 이용자들의 적극적인 참여를 유도하여 지속적인 공간을 만들어 내는 데 크게 기여할 것이다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.44 no.4
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• pp.532-543
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• 2009

The foodservice franchise is preferred by the founders who inaugurate a business enterprise, because it is not difficult to convert into money more than other private enterprise. The success or failure of the foodservice franchise depends 80 percent on its location. Therefore, this research aimed to study the location factors of the first shops of foodservice franchise in Seoul through the analyses of nearest neighborhood effect and statistical relationship between variables. According to there results, the location characteristics of the first shops of foodservice franchise are summarized as in the following three items. First, the spatial distribution pattern of the first shops is a clustered type. Second, the first shops relate to the 15 variables which are the number of financial facilities, the number of business service offices, and the number of hotels and restaurants, etc. Third, the main location factor of the first shops is the number of financial facilities. In conclusion, it is estimated that Gangnam-gu and Jung-gu might be good for the location of the first shops of foodservice franchise in Seoul, because these two places have many financial buildings.