• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.109-110
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• 2019

본 논문에서는 Kinect sensor의 음성 인식 기능을 활용한 매장 주문 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 노년층과 유아들은 무인주문결제시스템의 터치스크린 조작 및 사용자 인터페이스에 익숙하지 않기 때문에 매장에서 상품을 주문하고 결제하는데 불편함을 경험하고 있다. 이러한 불편함을 제거하기 위한 하나의 방법으로 키넥트 센서의 음성 인식 기능을 이용하여 음성으로 쉽게 주문을 할 수 있는 매장 주문 어플리케이션을 개발한다. Kinect에는 4개의 오디오 마이크로폰이 있어서 $-50^{\circ}{\sim}50^{\circ}$ 범위의 음성을 인식할 수 있으며 20db 이하의 주위 소음은 무시한다. 이 범위내에서 $10^{\circ}$씩 증가시키면서 음원의 위치를 추적한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.301-302
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• 2024

본 논문은 웹 3.0 환경을 적용한 쇼핑몰 플랫폼의 구축을 목표로 하며, 이를 통해 참여자들이 블록체인 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 하는 것을 중점으로 한다. MetaMask[1] 결제 및 로그인 통합을 통해 사용자는 간편하게 결제하거나 로그인할 수 있으며, 블록체인 스마트컨트랙트를 기반으로한 결제 시스템을 도입하여 높은 수준의 보안을 제공한다. 또한, 웹 3.0 기술을 도입하여 분산형 데이터 저장 방식을 채택하여 차별성을 확보한다. 이 프로젝트는 기존 쇼핑몰의 효율성을 높이고 사용자들에게 현대 기술 트렌드를 체험하게 함으로써 웹 3.0 시대에 걸맞은 차별화된 서비스를 제공하고자 한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권2호
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• pp.267-277
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• 2022

대학에서의 학업성취도란 대학교육을 통한 결과로서 학생들이 구현한 질적 변화와 발달의 수준이라는 포괄적 의미로 인식되고 있다. 따라서 대학생의 학업성취도는 창의성, 리더십, 글로벌 역량 등 다양한 인재상에 대한 시대적, 사회적 요구와 연계되어 그 의미를 부여하게 되지만 실질적으로 대학교육의 성과지표로서 중요하게 인식되고 있는 것은 학점으로 귀결 되고 있다. 이러한 학점을 통한 학업성취도의 측정은 많은 문제를 가지고 있는데, 특히, 평가 방식과 내용 그리고 대학의 서열화 효과 등에 의해 학점을 통한 학업성취도의 표준화는 매우 어려운 문제로 인식되고 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 D대학 졸업생을 대상으로 학업성취도의 우수 여부를 예측하는 시스템을 제시한다. 사용된 변수는 일부 개인정보와 졸업연도, 학번, 학과명, 계열명 등의 학사 정보 등 최대 96개를 활용하여 분석하였으나 개인정보나 학과정보 등은 이미 결정되어 노력에 의해 변경될 수 없는 데이터이므로 분석 대상이 될 항목은 이미 결정된 데이터를 제외한 학과별/학생별 역량으로 한정하였다. 본 연구에서는 경기권 소재 전문대학인 D대학의 미션, 비전, 교육목표 및 인재상 등이 반영된 핵심역량의 분석을 통해 학업 성취도 예측시스템을 구현해 보고, 해당 시스템의 도입이 학업성취도에 미치는 영향을 머신러닝을 활용하여 예측하기위해 진행되었다. 향후 연구결과를 학과에서 진행되는 교육과정 수립 및 학생 지도 등에 적용하여 학업성취도를 향상시킬 수 있는 근거를 마련하는데 활용할 예정이다.

• 정보보호학회지
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• 제29권4호
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• pp.55-60
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• 2019

블록체인을 포함하는 분산원장기술은 신뢰할 수 없는 네트워크 상에서 공동으로 거래 정보를 검증하고 기록, 보관함으로써 원장의 무결성과 신뢰성을 제공하고 있다. 이러한 분산원장기술을 이용한 제반 응용시스템이 실세계에서 적용되고 확산되기 위해서는 거버넌스 체계가 구축되어야 한다. 일반적으로 거버넌스란 특정 조직내에서의 지시와 통제활동이라고 할 수 있는데, 분산원장시스템의 경우, 다양한 조직 또는 시스템을 포함하고 있으며 거버넌스 체계도 분산 또는 탈중앙화된 형태로 존재하므로 기존의 조직 거버넌스 체계와 다른 특성과 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 ISO TC 307에서 진행하고 있는 분산원장시스템 거버넌스 표준화 활동을 소개하고 향후 전망과 대응방안을 검토한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.71-84
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• 1999

기존의 침입 탐지 방법은 침입이 발생했을 때 침입을 바로 탐지하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 실시간 침입탐지에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 기존의 침입 탐지 시스템들은 대부분 호스트 레벨의 시스템이기 때문에 분산환경과 같은 네트워크 레벨에서 사용하는 경우에는 기존 침입탐지 시스템을 다른 시스템으로 이식하거나 확장하기가 어렵다. 또한 침입 탐지 시스템들간에 메시지를 주고받을 때 메시지의 비밀성 등을 제공해주어야 한다. 본 논문은 에이전트를 이용한 실시간 침입 탐지 모델을 제안한다. 이 실시간 침입 탐지 모델은 에이전트의 확장성과 에이전트간의 통신 메커니즘을 이용하여 분산 환경에 적용하여 사용할 수 있으며, 기존의 침입탐지시스템의 이식성이나 확장성, 비밀성들을 제공한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2011년도 제18회 학술대회 논문집
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• pp.23-28
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• 2011

학술연구 저작물 중 연구 실적을 심층적으로 포함하는 학위자료를 저자 스스로가 개방 공유하는 움직임이 확대되고 있습니다. 국내 대학은 한국교육학술정보원(KERIS)에서 보급한 dCollection 시스템을 통해 전자학위논문(ETDs)의 유통과 보존 및 활용을 하고 있으며, 최근에는 온라인으로 저작권 동의, 이용범위를 설정하는 Creative Commons License(CCL) 적용이 확대되고 있습니다. 이처럼 저자가 공개한 학위논문은 각 대학도서관의 기관 레포지토리, 학술연구정보서비스(RISS) 및 민간포털 등을 통해 누구나 이용할 수 있습니다. CCL 적용에 따른 국내 학위논문의 유통과 이용 측면에서 변화를 살펴보고자 합니다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.253-254
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• 2022

본 논문에서는 많은 IT 기업들이 학력과 전공에 상관없이 개발자를 채용하는 상황에서 가장 중요시되는 코딩 테스트를 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 자료구조 및 알고리즘 이론을 학습하며 사용자 간 서로 경쟁하며 취업을 준비하는 데 도움이 되는 시스템을 개발하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.247-248
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• 2023

한인가정상담소의 발표에 따르면 COVID-19의 확산이 본격 시작된 2020년에 '부부·파트너 간 갈등'이 상담소 내담자의 가장 큰 비중을 차지한다. 이러한 상황에서 본 논문은 웹 기반의 이혼 확률 예측 서비스를 구현함으로써 상담 전 부부 사이의 심각성을 파악하는 데 도움을 주고자 한다. 서비스를 구현하기 위해 Kaggle에 공개된 이혼 예측 데이터를 활용하여 설문지에 대한 응답을 기반으로 이혼 확률을 예측하는 인공지능 모델을 생성하고 웹에 적용하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제42권4호
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• pp.201-221
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• 2008

이 연구에서는 대학도서관의 전자정보원 통합관리와 서비스를 위한 도구들의 개발 동향과 현재 사용되고 있는 전자자원 통합관리 시스템 사례를 통해, 대학도서관에서 제공되는 전자자원 서비스의 유형과 전자자원 관리의 요건들을 조사하였다. 우선 전자자원의 관리적 측면을 살펴보기 위하여 전자자원의 라이프사이클을 이해하고, 이를 관리하기 위한 전자자원관리시스템(ERMS)의 기능적 요소들을 살펴보았다. 이를 위해서 전자자원관리시스템의 표준을 제시하고 있는 DLF의 ERMI의 기능적 특징들을 일별하고, 전자자원의 라이프사이클 단계에 맞추어 그 기능들을 정리하였다. 다음으로 대학도서관에서 제공되는 전자자원서비스 유형을 파악하기 위하여 현재 가장 광범하게 적용되고 있는 전자자원관리시스템 2종을 사례로 선정하고 이를 사용하고 있는 대학도서관 포털의 전자자원서비스 영역을 조사하여, 제공되는 서비스유형들을 파악하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.471-474
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• 2022

음원 스트리밍 서비스 시장은 지속해서 성장해왔다. 그중 최근에 가장 성장세가 돋보이는 서비스는 Spotify와 Youtube music이다. 두 서비스의 추천시스템은 사용자가 좋아할 만한 음악을 계속해서 추천해 줌으로써 많은 사랑을 받고 있다. 추천시스템 성능은 추천에 활용할 수 있는 변수(Feature) 수에 비례한다고 볼 수 있다. 최대한 많은 정보를 알아야 사용자가 원하는 추천이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 기존에 존재하는 감정분류 방법론인 사전기반과 딥러닝 BERT를 사용한 머신기반 방법론을 적절하게 결합하여 장점을 유지하면서 단점을 보완한 하이브리드 감정 분석 모델을 제안함으로써 가사에서 느껴지는 감정 비율을 분석한다. 감정 비율을 음원 가중치 변수로 사용하면 감정 정보를 포함한 고도화된 추천을 기대할 수 있다.