• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권3호
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• pp.3-11
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• 2023

건설업은 노동집약적 산업으로, 성능과 생산성의 변동성이 매우 높다. 따라서 계약자의 실제 성과를 파악하기 위해 기준생산성을 정량적이고 객관적으로 산출하여야 한다. 하지만, 기존 문헌에서 주로 제시된 기준생산성 산출 방법은 주관성이 내재된 기준을 사용하여 기준생산성을 산출한다는 한계가 있다. 또한, 데이터 수집에 과도한 비용과 시간이 투입되는 기존의 'Five-minute Rating'과 같은 데이터 수집 방식으로는 공사 현장에서 실적 물량, 실적 자원과 저해 요인이 포함된 Detailed Data를 수집하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 Unimpacted Productivity BP를 산출할 때 활용되는 Detailed Data를 체계적인 형식으로 기록할 수 있는 작업 체크시트 와 과도한 비용과 시간을 들이지 않고 데이터를 수집하고 활용할 수 있는 프로세스를 제시하였다. 또한 기존 기준생산성 산출 방법의 객관성과 신뢰도 문제를 해결하기 위해 비교 분석하여. Detailed Data를 활용한 보다 더 객관적이고 정확한 Unimpacted Productivity BP를 활용한 기준생산성 산출을 제안한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제44권2호
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• pp.405-426
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• 2010

본 연구에서는 실무적용 관점에서 중요한 기준인 메타데이터 개발기준, 메타데이터 구성과 메타데이터 서비스, 그리고 메타데이터 적용요건, 디지털도서관 시스템의 메타데이터 개발사례 등을 연구범위로 선정하여 최근 10년(1999-2009)간 국내 메타데이터 주제의 학술지 논문과 학위논문 등을 조사하고 내용을 분석하여 최신의 연구동향을 파악하고 그에 따른 취약한 부분을 진단했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
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• pp.765-768
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• 2006

센서 네트워크에서 데이터 병합 시 타임아웃 스케줄링은 각 센서노드가 자식노드로부터 메시지를 받기 위해 기다려야하는 시간을 조절하는 것이다. 본 논문에서는 데이터 패턴의 변화에 따라 타임아웃을 적응적으로 조절하는 새로운 타임아웃 스케줄링 기법인 ATS-DA(Adaptive Timeout Scheduling for Data Aggregation)를 제안한다. ATS-DA는 자식노드로부터 수신한 데이터가 특별한 이벤트 없이 기준 데이터 변동률 범위 내에 있게 되면 타임아웃 값을 줄인다. 타임아웃을 작게 하면 파워 소모가 감소하고 전송 지연도 짧아진다. 센싱 데이터가 기준 데이터 변동률을 벗어나면 보다 정확한 데이터 병합 값을 얻기 위해 타임아웃 값을 늘린다. 시뮬레이션 결과에서 제안하는 ATS-DA 기법이 기존 캐스케이딩 타임아웃 스케줄링 기법에 비해 데이터 정확도와 파워 소모 측면에서 우수한 성능을 보여주었다.

• 정보관리연구
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• 제36권1호
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• pp.33-56
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• 2005

본 연구에서는 인터넷 상에서 국가 통계 데이터의 자유로운 활용과 공개를 위해 필요한 메타데이터 표준안을 제안하였다. 설계는 우리나라 통계조사보고서와 통계청 내부 확장 메타데이터 기준을 기반으로 국제기준에서 요구하는 최소한의 메타데이터 세트가 포함되도록 하였다. 그 결과, SDMX와 SDDS의 중복요소에서 29개의 항목을 채택하고, 더블린 코어에서 14개의 항목을 채택하여 최종적으로 43개로 이루어진 국가 통계표준 메타데이터를 완성하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.343-344
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• 2023

과학기술 문헌을 활용한 계량정보분석에서 학과정보의 활용은 매유 유용하다. 본 논문에서는 한국과학기술인용색인데이터베이스에 등재된 국내 학술지 논문에 출현하는 대학기관 소속 저자의 학과정보를 추출하고 데이터 정제 및 학과유형 분류 처리를 통해 학과정보 데이터셋을 구축하였다. 학과정보 데이터셋을 학습데이터와 검증데이터로 이용하여 딥러닝 기반의 자동분류 모델을 구현하였으며, 모델 성능 평가 결과는 한글 학과정보 기준 98.6%와 영문 학과정보 기준 97.6%의 정확률로 측정되었다. 향후 과학기술 분야별 지적관계 분석 및 논문 주제분류 등에 학과정보 자동분류 처리기의 활용이 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.270-271
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• 2017

본 연구는 한국어 학습자 작문의 자동 평가 시스템 개발의 일환으로, 자동 평가 결과에 대한 설명과 근거가 될 수 있는 평기 기준 범주를 선정하기 위한 데이터 구축과 선정 방법을 제시한다. 작문의 평가 기준의 영역과 항목은 평가체계에 대한 이론적 연구에 따라 다양하다. 이러한 평가 기준은 자동 평가에서는 식별되기 어려운 경우도 있고, 각각의 평가 기준이 적용되는 작문 오류의 범위도 다양하다. 그러므로 본 연구에서는 자동 평가 기준 선정의 문제는 다양한 평가 기준에 중 하나를 선정하는 분류의 문제로 보고, 학습데이터를 구축, 기계학습을 통해 자동 작문 평가에 효과적인 평가 기준을 선정 가능성을 제시한다.

• 월간포장계
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• 통권218호
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• pp.53-63
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• 2011

"화학물질의 등록 및 평가 등에 관한 법률"도입이 산업과 경제에 미치는 영향은 화학물질에 대한 시험비용의 크기, 시험 대상 화학물질 종류, 대체물질 사용 비용부담 증가 등 간접비용의 크기 등에 따라 현저히 차이가 났다. 국내 시험 기관에서 제시한 시험비용 데이터를 이용하여 추정된 화평법 도입의 제조업 비용증대 크기는 환경부 데이터를 기준으로 할 경우에 비해 6~8배 큰 것으로 분석되었다. GDP 감소 영향(2015년 기준)도 환경부 데이터를 기준으로 할 경우 0.001~0.015%의 미미한 수준에 그칠 것이나 REACH 시험비용을 기준으로 할 경우에는 0.01~0.09%로 크게 상승하는 것으로 추정되었다. 본 연구에서는 또한 화평법 도입의 적용대상이 환경부의 계획대로 단일물질에 국한됨으로써 완제품의 경우 비용부담이 전혀 발생하지 않는 것으로 가정하였으나, 실제로는 완제품의 경우에도 화평법 도입의 영향을 받을 가능성이 있는 것으로 우려되고 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권10호
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• pp.383-392
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• 2014

코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 보편화되고 활발하게 연구되고 있는 내용의 하나이다. 코팅제는 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 중요성이 더욱 커지고 있으며, 특히 자동차 및 전자부품의 첨단화에 힘입어 코팅제에 대한 성능과 정밀도 등 기술적인 요구사항이 증가하고 있는 추세이다. 또한 방대한 환경 정보와 상황 정보를 기반으로 한 사물 인터넷과 빅데이터 분석 기술의 도입을 통해 산업 현장에서는 더욱 지능화되고 자동화된 시스템과 처리 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 사물 인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합 데이터에 대한 최적화 모형을 제안한다. 본 논문에서는 실제 생산현장에서 사용하는 코팅제 배합 기준 데이터와 발생한 오차에 대하여 작업자가 수정한 보정 결과 데이터를 실험계획법을 기반으로 분석하여 최적의 코팅제 배합 기준 데이터를 계산하였다. 또한 빅데이터 분석 기술과 사물 인터넷 기술을 활용하여 기존의 코팅제 배합 기준 데이터만을 적용한 공정이 아니라 제조 환경 정보와 상황 정보를 이용하여 색상과 품질 유지에 가장 중요한 인자를 검색하고 기준값을 보정하는 최적화 모형을 도출하였다. 실험 및 분석을 통해 확보된 기준 데이터는 제조 공정에 적용할 경우 배합의 정확도 향상과 LOT별 작업시간 단축을 가능하게 해주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감에 기여할 수 있다. 또한, 다양한 모델링에 대한 제조 공정에서의 표준 데이터를 획득할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.80-89
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• 2009

클러스터링 알고리즘에서 최적의 클러스터 수를 결정하기 위한 효율적인 고속 탐색 알고리즘을 소개한다. 제안하는 방법은 클러스터링 적합도의 척도로 사용되는 클러스터 타당성 평가기준을 토대로 한다. 데이터 집합에 클러스터링 프로세스를 진행하여 최적의 클러스터 형상에 도달하게 되면 클러스터 타당성 평가기준은 최대 혹은 최소값을 가질 것으로 기대한다. 본 논문에서는 최적의 클러스터 개수를 찾기 위한 고속의 비소모적 탐색 방법을 설계하고 실제 클러스터링과 접목한다. 제안하는 알고리즘은 k-means++ 클러스터링 알고리즘에 적용하였고, 클러스터 타당성 평가기준으로써 CB 및 PBM 타당성 평가기준 방법을 사용하였다. 몇몇의 가상 데이터 집합과 실제 데이터 집합에 실험한 결과, 제안하는 방법은 정확도의 손실 없이 계산 효율을 획기적으로 증가시킴을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.1257-1263
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• 2012

본 연구는 3D레이저 스캔 방식으로 계측된 인체 데이터를 대상으로 하여 인체의 여러 동작들에 대한 애니메이션 모듈 구현을 목표로 하였다. 이를 위하여 애니메이션 회전을 위한 기준점인 인체의 골격 기준점을 추출하고 추출된 기준점을 이용하여 골격을 잡고 각 골격에 따른 계층트리를 구성하였다. 구성된 계층트리의 골격에 해당되는 오브젝트 정점들을 골격과 연결하고 주어진 애니메이션 3차원 정점들에 행동 패턴을 적용하여 스캔데이터에 애니메이션을 구현하였다.