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.
인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문에서는 익명화된 데이터를 정제하여 인공지능 연구에 사용할 수 있는 표준화된 데이터 셋을 만들고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기 위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 전체 인공지능 연구프로세스를 보이고 이에 따라 학습을 위한 데이터셋 생성과 인공지능 학습학습용 플랫폼에서 수행되는 수행 과정을 결과로 보인다 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.
임베디드 기기의 사용 이력을 정확히 파악하는 방식으로는 기기 내부에 자동으로 저장된 로그 데이터를 분석하는 방법이 있으며, 저장된 로그 데이터를 분석하기 위해서는 데이터 정제 및 변환 과정이 필요한데, 이 과정에서 임베디드 기기에 저장된 방대한 양의 로그 데이터로 인해 많은 시간과 인력이 소요되고 있다. 이에 본 논문에서는 임베디드 기기의 로그 데이터를 데이터베이스로 관리하고 이로부터 사용 이력 분석 데이터 셋을 입력, 출력, 기능부분으로 나누어 추출하는 일련의 프로세스를 설계하였고 또한 이 과정이 자동화가 되도록 구현하였으며, 이를 통해 임베디드 기기의 로그 데이터를 분석할 때 시간과 인력을 절약할 수 있다는 가능성을 확인하였다.
단백질 상호작용(Protein-Protein interaction : PPI )은 생명체 내에서 생명현상을 유지하기 위한 단백질 간의 유기적인 반응이다. 생물학 실험 도구의 발달로 현재 대량의 PPI 데이터가 발생하고 있으며 이것을 활용하여 생명체를 시스템 관점에서 이해하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 현재 PPI 데이터는 중복의 문제, 생물학자들 간의 용어사용의 불일치성 문제로 인해 데이터의 질이 저하되어 분석결과에 부정적인 영향을 끼치고 있다. 본 논문에서는 현재 인간 PPI 데이터의 문제점을 분석하고 이것을 해결하기 위한 온톨로지 기반의 데이터 정제 방법론을 제시한다. 본 연구를 통해 HPRD내에 존재하고 있던 약 52%의 결함이 있는 데이터를 발견하고 인간 단백질 상호작용 데이터의 품질을 향상시켰다.
스마트 기기에 대한 사용자의 요구사항의 다양화, 고도화라는 키워드를 충족시키기 위해서는 효율성 측면에서 우수한 재조합적 혁신인 컨버전스가 효과적인 방안이다[1]. 사용자의 요구상황을 분석하는 방법으로는 사용자를 관측, 설문을 통한 행위 분석 방법도 있다. 이때 정제되지 않는 관측, 설문, 행위 데이터는 방대한 양이므로 분석하기가 매우 어렵다. 물론 사용자의 데이터 영역을 제한으로 데이터를 줄일 수도 있겠지만 필요한 데이터의 손실 위험을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 요구사항 데이터를 이용하여 스마트 기기의 컨버전스에 필효한 요구사항 ��루을 위한 분석도구를 제안한다. 적용 사례로 사용자 데이터를 도구를 이용하여 핵심 데이터를 추출하였다. 향후에는 핵심데이터를 가지고 컨버전스된 스마트 기기를 개발할 수 있는 방법을 연구하려 한다.
본 논문에서는 수학을 기반으로 한 데이터베이스의 지식탐사 절차를 통하여 데이터의 선택, 정제, 통합, 변환, 축소, 데이터 마이닝 기법의 선택과 적용 및 모형의 평가에 관한 개념과 방법론을 소개하고 수학의 한 분야로서 통계학의 역할과 적용방법에 관하여 연구하고자 한다. 또한 오늘날 관심이 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 역사와 수학적 배경, 통계 및 정보 기술을 이용한 데이터 마이닝의 주요 모델링 기법, 실용적 응용 분야 및 적용 사례 그리고 데이터 마이닝과 통계의 차이점에 관하여 조사하고 논하고자 한다.
본 논문에서는 골프 코스 시뮬레이션을 위해 수집된 데이터의 정제 및 처리에 요구되는 딥 러닝 모델과 모델 적용 과정에 대해서 논의한다. 최근 스크린 골프 시장의 확대와 골프 시뮬레이터 기술의 발전으로, 위성 이미지, 항공 촬영 이미지, 공간 정보 시스템 (GIS) 등 다양한 데이터 소스로부터 골프 코스에 대한 정보를 수집에 대한 요구가 증가하였다. 이번 연구에서는 이러한 데이터 소스로부터 생성된 원시 데이터를 최적의 시뮬레이션 입력으로 변환하기 위한 컴퓨터 비전 기법과 딥 러닝 모델 구조에 대해서 검토한다. 특히, 데이터에서 골프 코스 시뮬레이션에 요구되는 메타 데이터를 도출하기 위해 코스 분할(Segmentation)과 코스 오브젝트 분류(Classification) 모델을 적용하는 과정을 다룬다. 이를 통해, 본 연구는 골프 코스 시뮬레이터의 개발 과정에서 중요한 기술 요소를 제공하며, 이는 시뮬레이션의 정확도와 골프 코스의 다양성을 증진시키는데에 기여한다.
데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정 과정을 향상시킬 수 있게 하는 정보기술이다. 대표적인 정의로는 '기업의 의사결정 과정을 지원하기 위한 주제 중심적이고 통합적이며 시간성을 가지는 비휘발성 자료의 집합 '이다.[1] 즉, 기업들이 보유하고 있는 분산된 대량의 데이터를 추출, 변환, 통합하여 요약된 읽기 전용의 데이터베이스로 구축함으로써, 경영분석이나 기업내의 의사 결정 지원 자료로 주로 활용된다. 데이터 웨어하우스의 경우, 일반사용자는 웨어하우스내에 저장된 데이터를 직접 이용하는 경우가 대부분이다. 따라서, 데이터의 구조와 의미에 대한 일반 사용자의 이해가 필요하게 되었다. 즉, 데이터의 추출 및 정제규칙, 데이터의 통합규칙, 요약알고리즘, 데이터 처리스케쥴 등을 알아야만 한다. 메타데이터는 최소한의 데이터 구조, 데이터의 요약에 사용된 알고리즘, 운영 데이터베이스와 데이터 웨어하우스사이의 대응관계와 같은 정보를 포함하여야 한다.[3] 여기서 변환프로세스에 대한 정보를 데이터의 형식에 대한 정보와 일반적인 데이터들과 차별화하여 메타프로세스라 한다.[5] 메타프로세스는 데이터를 변환하여 데이터 웨어하우스에 적재하는 과정에서 생성되는 메타데이터의 일부로써 데이터 웨어하우스에 통합된 자료들이 어떤 변환과정을 거쳐 생성된 자료인지를 알려주는 변환프로세스에 관한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 대부분의 데이터 웨어하우스에서 구현되고 있는 메타데이터들은 데이터 항목의 속성정보를 위주로 한 것이며, 변환 프로세스와 관련된 데이터 관리가 미약하다. 따라서, 데이터 웨어하우스의 메타데이터 중 메타프로세스 정보의 추출 및 관리 시스템을 제안하는 것이다.
신경트리(evolutionary neural trees)는 트리 구조의 신경망 모델로서 진화 알고리즘으로 학습하기에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 진화 신경트리를 시계열 예측에 적용하였다. 시계열 데이터는 대개 잡음이 포함되어 있으며 동역학적인 특성을 지닌다. 본 논문에서는 견고한 예측 결과를 획득하기 위해 한 개의 신경트리가 아닌 여러개의 신경트리를 결합하여 예측 모델을 구성하는 committee machine을 소개한다. 출력 패턴가에 correlation이 최소가 되도록 상이한 신경트리를 선택하여 결합함으로써 모델 결합 효과를 최대화하는 방법을 사용하였다. 인공적인 잡음을 포함한 시계열 예측 문제와 실세계 데이터에 대한 실험에서 예측에 대한 정확도가 단일 모델을 사용한 경우 보다 향상되었다.
본 논문에서는 패션 매칭의 어려움을 해결해주기 위하여 '무신사' 쇼핑몰을 이용하여 크롤링하고 이를 정제한 dataset을 이용하여 패션 스타일의 핵심 요소 중 하나인 신발에 초점을 맞추어, 이미지 기반의 패션 매칭 시스템인 빅데이터 기반 패션 도우미, Shoes Navigator 를 제안한다. 이를 위해 컴퓨터 비전 및 딥 러닝 기술을 활용하여 이미지에서 의류 항목을 자동으로 감지하고, 스타일, 색상과 같은 패션 특성을 추출한다. 또한, 사용자의 개인적인 스타일을 고려하여 최적의 매칭을 제안하기 때문에 패션 코디 문제를 용이하게 해결할 수 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.