• 정보과학회지
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• 제21권6호
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• pp.46-52
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• 2003

• 섬유기술과 산업
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• 제10권3호
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• pp.251-258
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• 2006

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 2002년도 춘계공동학술발표회요약집
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• pp.304.1-304
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• 2002

• 정보과학회지
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• 제12권11호
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• pp.16-22
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• 1994

• 정보과학회지
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• 제13권3호
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• pp.7-17
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• 1995

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.95-97
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• 2022

다양한 소스에서 수집되고 연동되는 항로표지 상태 데이터에서의 이상탐지는 항로표지의 고장예측에 있어서 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 항로표지 고장예측 서비스를 위해 상태 데이터를 모델링하고 분석할 수 있는 기계학습 모델의 연구 방법을 소개한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권7호
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• pp.479-486
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• 2013

정보 시스템의 골격이라고도 할 수 있는 데이터 모델은 프로세스 모델과 함께 정보 시스템에 있어서 중요한 두개의 축을 이룬다. 데이터 모델의 핵심요소로는 엔터티, 속성, 관계가 있으며, 이 중에서도 엔터티는 데이터 모델에서 가장 근본적인 요소로서, 엔터티를 명확하게 도출하지 못한다면 데이터 모델 전체가 모호해지게 된다. 본 연구에서는 엔터티 도출에 대해서만 다루었다. 기존의 엔터티를 도출하는 방법은 설계자의 경험과 업무지식에 많이 의존되고 명확한 절차가 제시되지 않아, 초보자나 미숙련자가 접근하기에는 많은 어려움이 있다. 이를 해결하는데 도움이 될 수 있도록 본 연구에서는 선행연구의 제안 절차를 통해 미리 도출된 대상업무에서 체계적인 절차로 엔터티를 도출할 수 있는 업무기반 엔터티 도출 절차를 제안한다. 그리고 데이터 모델링에 경험이 없는 학부생들을 대상으로 가상업무에 대하여 제안 절차를 적용하도록 하였고, 기존 방법과 제안 절차의 비교가 불가능하다는 점을 감안하여 학생들이 도출한 엔터티와 모범 답안 간의 유사도 검사로 제안 절차를 검증하였다. 그 결과, 모범 답안에 상당히 근접하게 엔터티를 도출한 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 절차가 데이터 모델링에 경험이 없는 초보자가 익숙하지 않은 업무에 적용하더라도 모범 답안에 근접하게 엔터티를 도출할 수 있음이 확인되었다. 엔터티를 제외한 데이터 모델의 핵심요소인 속성과 관계의 도출에 대한 연구는 차후로 미룬다.

• 한국의류학회지
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• 제33권12호
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• pp.1853-1861
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• 2009

의류산업에서의 신체치수는 소비자의 만족감에 영향을 미치는 중요한 요인으로 인식되고 있다. 최근 IT기술의 발달로 인해 소비자의 다양한 욕구에 반응하기 위한 맞춤주문형 의류시스템 연구가 국내외적으로 많이 이루어지고 있으며, 특히 개인별 신체치수를 얻기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 본 연구는 2차원적인 3장(전면, 측면, 후면)의 이미지 캡처를 이용하여 이미지의 표준화를 위한 변환, 외곽선 추적, 키노드 추출 과정으로 계산된 데이터를 원형 3차원 인체 형상 데이터에 대조하여 모델링을 변화시키는 프로세스를 통해 상하길이, 둘레데이터 및 인체 형상 데이터를 간편하게 획득하는 시스템을 개발하여 시스템 구현을 통한 정확성을 평가하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.176-182
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• 2018

본 연구는 건설 안전사고에 대한 트랜드 분석을 위해 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링(Topic Modeling)을 제시하여 분석하고자 한다. 특히, 건설산업의 안전사고를 예방하기 위해 제시되고 있는 기존의 다양한 정형데이터 분석에서 벗어난 비정형 데이터 분석 기반의 토픽 모델링을 통해 건설 안전사고 주요 핵심 키워드의 흐름에 대해 파악이 가능하다. 본 방법론을 적용하기 위해 540개의 건설 안전사고 관련 뉴스데이터를 수집하였다. 이를 기반으로, 10가지 토픽과 각 토픽 내의 10가지 키워드를 통해 주요 이슈를 도출하였고 각 토픽에 대한 2017년 1월부터 2018년 2월까지의 뉴스 데이터를 월별 시계열 분석을 통해 향후 토픽에 관한 이슈를 예측한다. 본 연구를 바탕으로 향후 건설 안전사고의 다양한 이슈를 선제적으로 예측하고 이를 기반으로 건설 안전사고 정책과 연구에 좋은 방향을 제시할 것으로 판단한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.158-168
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• 2017

빅데이터 관련 기술의 발전으로 공공 보건 분야 등을 필두로 데이터에 기반한 정책을 결정하는 체계적인 방법론에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 데이터를 기반으로 국가, 사회의 주요 이슈를 지능적으로 탐지하기 위해서 도메인 전문가와의 협업을 통해 이슈 탐지 모델을 개발하는 방법을 제안한다. 우선, '해외 발생 감염병 국내 유입' 이슈를 대상으로 이슈에 영향을 주는 요인을 도출하고, 영향 요인을 대표하는 변수 들을 설정한다. 다음으로 시스템 다이내믹스 기법을 이용하여 각 영향요인 간의 인과 분석을 통해 인과지도를 구성하여 영향력 높은 주요 요인들을 찾아낸다. 이 과정에서는 데이터 분석가와 감염병 도메인의 전문가와의 협업을 통해 실증적인 모델링을 진행한다. 이러한 도메인 지식 기반 이슈 탐지 모델을 기반으로 하여 상시 모니터링이 가능한 이슈 탐지 체계가 구축되면 더욱 효과적인 정책 의사 결정이 가능할 것이다.