• 지능정보연구
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• 제14권4호
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• pp.201-216
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• 2008

현재 다양한 신상품의 잦은 출시로 인해 고객들은 자신이 원하는 신상품을 찾는데 어려움을 겪고 있다. 또한 기업들은 신상품을 구매할 가능성이 높은 고객을 찾는데 많은 노력을 기울이고 있는 상황에서 고객의 선호에 부합하는 신상품을 찾도록 도와주는 추천시스템에 대한 요구가 대두되고 있다. 본 연구는 신상품 추천을 위해 상품 특성을 추출하여 다차원 속성 공간에 표현하고 이를 바탕으로 선호영역(Preference Boundary)를 제시하였다. 다시 말해 고객들이 과거 구매한 상품의 속성을 바탕으로 고객의 선호 영역을 형성하고, 신상품의 속성이 선호 영역 내에 위치하면 추천이 이루어지는 방법을 제시하였다. 선호 영역을 형성하는 과정은 크게 선호영역의 중심점을 구하는 단계와 선호 영역의 범위를 구하는 단계로 구성되는데, 이 연구에서는 선호영역의 범위를 구하는 단계로 t-분포를 이용하는 방법, 중심점과 구매 상품과의 가장 먼 거리와 가까운 거리를 이용하는 방법, 그리고 중심점과 구매 상품들 간의 평균 거리를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법들의 성능을 평가하기 위해 신상품 출시와 구매가 잦은 모바일 이미지 거래 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다. 이 논문에서 제시한 각 방법들의 성능을 비교해본 결과 목표 고객의 중심점과 구매 상품과의 가장 먼 거리와 가까운 거리를 이용하는 방법으로 각 상품별 선호영역의 적정한 범위를 구하였을 때, 신상품 추천의 정확도가 향상되는 것으로 분석되었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권1호
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• pp.151-158
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• 2005

본 논문에서는 기존의 지도 데이터베이스를 모바일 폰에 사용할 수 있도록 래스터 이미지로 변환시켜 전송할 수 있는 무선 지도의 동적 생성 기법을 제안하였다. 무선 지도의 동적 생성을 위해서 좌표변환, 데이터 압축과 해독 등 클라이언트 모들의 기능을 서버로 이전시키고, 제한된 자인을 가진 모바일 폰에서 JAVA 브라우저를 구동할 수 있게 하였다. 지도의 일반화 작업은 서버에서 수행하도록 하여, 모바일 폰 전용의 지도 데이터베이스가 없어도 무선 전자지도서비스가 가능하도록 구현하였다. 또한 서버에서 지도의 필터링작업을 병행하게 함으로써 한계 이내의 클라이언트 대기시간을 보장하였다. 실험을 목적으로 설계하고 구현한 사용자 인터페이스 상에서 사용자가 원하는 지역 또는 시설물을 찾기 위한 키워드를 입력한 후, 모바일 폰에서 사용 가능한 래스터 전자 지도를 목적한 바와 같이 동적으로 생성할 수 있는 지를 확인하여 제안된 방법의 성능을 검증하였다.

• 정보관리연구
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• 제30권1호
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• pp.48-67
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• 1999

인쇄매체를 기반으로 한 전통적인 정보의 생산과 유통과정은 컴퓨터와 정보통신기술의 발달로 인하여 전자매체로 급격하게 변화하고 있다. 출판 과정의 전자화, 고밀도 대용량 기록매체의 등장, 데이터 통신 기술의 발달로 인하여 2차 정보뿐만 아니라 원문 자체를 수록한 전자문헌이 급증하고 있으며, 활용범위가 넓어지고 있다. 그러나, 전자문헌을 탐색하고, 디스플레이 하거나 브라우징 할 수 있는 현행 내비게이션 도구는 현재 전자문헌의 장점을 극대화하지 못한채 물리적인 접근에 치중하고 있으며, 이용자의 인지적 접근 과정 즉, 전반적인 정보수용행위를 반영하지 못하고 있다. 따라서 본고에서는 이용자의 인지적 접근과정을 내비게이션 도구에 적용한다면 이용자의 인지적 부담을 줄이고, 전자문헌을 보다 더 효과적으로 이용할 수 있을 것이라는 전제하에 이용자의 정보수용과정에 동원되는 인지적 기능을 모델화하고, 인지적 과정을 고려한 내비게이션 도구에 적용해야 할 기능을 정보검색 기능, 정보검색 결과의 시각화 기능, 내용구조 분석 기능, 필터링기능, 횡적 브라우징 기능으로 나누어 고찰하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권9호
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• pp.214-220
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• 2021

스마트폰이 빠르게 보급되면서 음악을 생활 속의 배경음악처럼 항상 모든 곳에서 듣는 것이 일반화되어 개인의 상황과 조건에 맞는 추천을 할 수 있는 음악 데이터베이스를 필요하다. 본 논문에서는 소셜 미디어를 통한 음악추천 모델을 제안한다. 소셜 미디어의 데이터를 사용하여 음악 데이터베이스를 작성하고 기존의 음원 제공 플랫폼이 주로 사용하는 협업필터링과는 다른 방식으로 음악을 분류한다. 웹크롤링으로 음악 제목이 해시 태그로 달린 게시글을 찾아 해당 글에 함께 달린 다른 해시 태그들을 수집하고 분류하여 실제 청취자의 음악에 관한 의견을 데이터베이스에 사용한다. 소셜 미디어를 작성할 때의 감정, 상황, 시간대, 날씨 등 많은 조건이 해시 태그에는 포함되어 있으므로 다양한 사람의 의견이 집단지성으로 반영된 소셜 미디어 기반 데이터베이스를 구축할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권6호
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• pp.255-266
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• 2022

콘크리트의 주재료인 골재 중 굵은 골재의 품질관리는 현재 샘플링을 통한 통계적 공정관리(SPC) 방법으로 하고 있다. 본 논문은 굵은 골재에 대한 품질관리를 현재의 체거름 방식을 대신 카메라를 통해 획득한 영상을 기반으로 굵은 골재를 검사하게 바꾸어 제조 혁신을 위한 스마트팩토리를 구축하였다. 먼저, 얻은 영상을 전처리 하였고, 딥러닝으로 학습된 HED(Holistically-nested Edge Detection)필터는 각각의 물체를 Segmentation하였다. 이 Segmentation한 결과를 영상 처리하여 각각의 골재를 분석 후 이 결과를 바탕으로 조립률, 입형률을 파악한다. 영상을 통해 얻은 골재들의 조립률, 입형률을 계산하여 골재의 품질을 검사하였고 알고리즘의 정확도는 실제로 체 가름 방식을 통해 골재의 품질을 비교한 것과 90% 이상의 정확도를 보이는 결과가 나왔다. 또한 기존의 방법으로는 골재의 입형률을 검사할 수 없었지만 본문의 내용을 통해 골재의 입형률도 측정할 수 있게 되었다. 입형률의 경우 도형을 사용하여 검증하였는데 이는 ±4.5%의 차이를 보였다. 골재의 길이 측정의 경우 실제 골재의 길이를 비교하였는데 ±6%의 차이를 보였다. 실제 3차원의 데이터를 2차원의 영상에서 분석하다보니 실제 데이터와 차이가 생겼는데 이는 추후 연구가 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.301-313
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• 2020

본 연구는 비상대비 시뮬레이션 모델과 군사연습 워게임 모델간 연동방안에 대한 연구이다. 비상대비 정부 연습은 메시지에 의한 연습으로 진행되고 있으며 실전과 유사한 상황을 조성하기 위해 시뮬레이션 모델에 대한 기술개발을 진행하고 있다. 실전과 유사한 상황을 조성하기 위해서는 군사 상황이 반영되어야 하고 이를 위해서는 군사연습 워게임 모델과 연동이 필요하다. 군사연습 워게임 모델은 태극 JOS 등 여러 모델이 표준화된 연동방식인 HLA/RT를 적용하고 있고 군사연습 워게임 모델과 연동하기 위해서는 HLA/RTI 연동방식을 적용할 필요가 있다. 또한, 비상대비 시뮬레이션 모델은 군사연습 모델에서 적 위치, 주요시설에 대한 적 공격 상황 등 한정된 정보만 필요하므로 정보를 선별적으로 선택하여 연동할 수 있는 연동방안이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 비상대비 시뮬레이션 모델과 군사연습 워게임 모델간 연동방식과 정보를 선택적으로 연동할 수 있도록 연동인터페이스 설계 방안을 제시한다. 연동인터페이스 주요기능은 페더레이션 동기화, 저장 및 복구, 객체관리 서비스, 시간 관리, 데이터 필터링 기능이 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.413-421
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• 2017

본 논문에서는 전술 및 조작 상황, 목표 위치 정보 확인이 가능한 Link-K (한국 합동 전술 데이터 링크 시스템)를 활용하여 목표물 재설정을 위한 소형 UHF(ultra high frequency) 수신 모듈을 설계 및 제작하였고, 시뮬레이션을 통해 목표물 재설정에 대한 효과를 분석하였다. 설계된 모듈은 UHF 수신반, 제어반 및 전원분배반으로 구성된다. UHF 수신반은 주파수 하향 변환, 필터링 및 자동이득 제어 등을 수행한다. 제어반은 주파수 하향 변환 된 신호를 복조하고, 정보를 추출하고, 외부 연동을 수행한다. 전원분배반은 외부 전원을 공급하고 각 구성품에 필요한 전원을 생성 및 공급한다. 제작 된 모듈의 크기는 $105{\times}105{\times}80mm$이고 무게는 1.10 kg이며, 수신 가능 거리는 50km 이상이다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.335-345
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• 1999

오늘날 날로 증가하는 물류비는 개별 기업은 물론 국가 전체의 수출 경쟁력을 약화시키는 주요 원인으로 지적되고 있다. 그러나 그동안 우리나라에서는 물류비 절감을 위한 종합적이고 체계적인 대책이 이루어지지 못하였다. 특히 본 논문의 연구대상인 육상물류의 경우 그 비중이 전체 화물 운송의 60% 이상을 차지함에도 불구하고 심각한 교통체증 및 물류기반 시설의 미비, 효율적인 정보시스템의 미비 등으로 인하여 물류비가 계속 증가하는 양상을 보여 왔다. 따라서 본 논문에서는 우리나라 육상물류시스템이 안고 있는 문제점의 해결을 위한 방안들 중의 하나로 정보기술의 활용에 관한 내용을 다루고 있다. 즉 영세한 기업들도 누구나 손쉽게 이용할 수 있도록 인터넷을 이용한 육상물류중개시스템의 개발에 관한 내용을 소개하고 있다. 육상물류중개시스템은 복합화물주선업체인 (주) 대형물류와 함께 개발한 시스템으로 인터넷을 통하여 화주의 화물 운송의뢰를 접수받아 이를 여러 운송업체에게 제공해주는 역할을 수행하게 된다. 특히 육상물류중개시스템은 화물의 운송과 관련하여 발생하는 다양한 정보들을 데이터베이스에 저장하여 두었다가 세관을 비롯한 터미날에 대한 각종 신고업무에 이용할 수 있으며, 이밖에도 교통정보 및 화물 위치정보 등 다양한 서비스를 제공해줄 수 있다. 따라서 운송업체의 공차율을 줄이고 화주에게는 자신의 화물에 대한 정보를 실시간으로 전달해 줄 수 있다는 장점이 있다. 또한 이러한 육상물류중개시스템은 현재 개발중인 통합데이터베이스를 기반으로 한 항만물류원스톱서비스 시스템과 연계되어 차후에는 물류원스톱시스템으로 발전할 수 있을 것이다. 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.ocioeconomic impacts are resulted from the program. It would be useful for the means of (ⅰ) fulfillment of public accountability to legitimate the program and to reveal the expenditure of pubic fund, and (ⅱ) managemental and strategical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic ev

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권5호
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• pp.27-34
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• 2005

심실세동은 심장의 무질서한 전기적 활동으로 인해 심근 수축이 동시에 이뤄지지 않게 되어 급성심장사에 이르게 하는 부정맥이다. 본 연구에서는 이러한 심실세동 검출을 위해 적은 양의 학습 데이터만으로 좋은 분류 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine) 분류기 기반의 심실세동 검출 알고리즘을 제안하였다. 심전도 신호로부터 SVM 분류기에 입력할 입력 특징을 추출하기 위하여 웨이브렛 변환기반의 대역통과 필터링, R점 검출, 입력 특징 추출구간 설정의 전처리 과정을 수행하였으며 입력 특징으로는 리듬 기반의 정보 및 웨이브렛 변환 계수를 선택하였다. SVM 다원분류기는 정상리듬(NSR) 분류기, 심실 세동과 유사한 심실빈맥(VT) 분류기, 심실세동(VF) 분류기 그리고 그 외 부정맥 분류기로 구성하였다. SVM 분류기의 파라미터 C값과 ${\alpha}$값은 실험을 통하여 최고 성능을 나타내는 C=10, ${\alpha}=1$을 선택하였다. SVM 다원 분류기를 통한 정상리듬, 심실빈맥 심실세동의 검출 평균값은 98.39%, 96.92%, 99.88%의 우수한 검출 성능을 나타냈다. 본 연구에서 제안된 동일 입력특징을 사용하여 SVM 분류기의 심실세동 검출 결과와 다층퍼셉트론 신경망 및 퍼지추론 방법에 의한 결과를 비교하였으며 SVM 분류기가 비슷하거나 우수한 결과를 보였다. 또한 기존 다른 알고리즘에 비하여도 우수한 결과를 보임으로써 제안된 입력 특징을 통한 SVM 분류기 기반의 심실세동 검출이 유용함을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.318-327
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• 2008

정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.