• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.61-63
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• 2005

본 논문에서는 수평 분산 데이터베이스에서 각 로컬 데이터베이스의 세부 데이터를 유출하지 않는 순차패턴 마이닝 기법을 제안한다. 데이터 마이닝은 대용량 데이터베이스에서 유용한 지식을 추출하는 기법으로서 각광을 받고 있다. 그러나 분산 데이터베이스를 대상으로 마이닝을 수행하는 경우, 데이터 공유에 따른 개인 혹인 집단의 프라이버시가 유출될 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 위하여 각 로컬 데이터베이스의 세부 데이터를 보호하면서도, 마이닝 결과의 정확성을 보장할 수 있는 새로운 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선, 세부 데이터의 유출을 방지하기 위하여 마이닝의 대상이 되는 항목과 항목간의 시간 선후 관계의 성립 여부를 벡터로 표현한 후, 이들 벡터간의 스칼라 프로덕트 연산을 수행하여 얻어진 결과를 패턴의 지지도로 활용하는 방안을 제안하였다. 또한, 연산 결과에 영향을 미치지 않는 벡터를 미리 제거하여 스칼라 프로덕트 연산에 따른 비용을 감소시키는 방안을 제안하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.435-444
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• 1999

현재까지 연구되고 있던 정보보호관련분야의 계량화방법을 좀 더 다른 방법으로 접근하여, 정보시스템 환경 하에서 보안 및 관리 운영 평가 지수에 계량화하여 1차 집단과 2차 집단간의 차이를 연구하였다. 정보화 관련항목에 대하여 빈도 분석을 적용함으로서 군별, 항목별 분류를 통한 항목 비례 가중치법을 산출하였다. 또한, 선지정 가중치법을 이용하여, 보호지수와 관리운용지수에 따른 상관관계를 조사하여 안전관리 지수를 계량화하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제19권1호
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• pp.61-87
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• 2008

도서관통계와 평가의 관련성이 국제표준안, 업무활동 영역, 항목간의 유사성 면에서 깊고, 불가분의 관계 속에 있음에도 한국 대학도서관의 통계와 평가는 생산단계 및 활용 면에서 전혀 연계되어 있지 않다. 이를 증명하기 위하여 국제표준, 통계데이터를 살펴 두 항목간에 연계적 상관관계를 살펴보아 정량적 데이터의 45%정도의 중복도가 있음을 밝혔다. 반면 기존의 국내 통계 항목과 평가 항목간에는 14-26%의 관계가 있으며, 새로이 연구 개발된 대학도서관통계 실용안에서는 상당히 발전된 관계성을 발견하였으며, 반면 상당한 특정성도 발견되었다. 이제 대학도서관통계 온라인시스템 개발단계에서 통계시스템의 목적 외에 평가시스템정보를 제공한다는 면을 고려하여 항목간의 포괄적 정보가 제공되도록 개발하는 것이 필요하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.285-287
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• 2015

최근 센서와 이동 통신 기기의 발전은 의료 및 관련 분야에 많은 가능성을 제공하고 있다. 그러나 이에 발생하는 데이터는 메타데이터, 규격, 단위 등에서 일치하기는 어렵다. 여러 규격의 센서에서 발생하는 데이터를 효율적으로 이용하기 위해 통합은 필요하다. 이에 따라 우리는 본 논문에서는 기존 센서와 신규 센서에서 발생하는 데이터를 통합할 수 있는 방안으로 온톨로지를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 온톨로지는 기본 항목과 센서의 항목을 매핑하고, 추가적으로 타입과 구조적 차이에 대한 부분도 포함한다. 매핑은 메타데이터 간의 매핑과 데이터 간의 매핑으로 구분한다. 이러한 방법으로 생성된 표준 항목이 서비스 간 데이터 교환의 형식이 됨으로써 센서 발생하는 이질적 문제를 해결할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.324-325
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• 2016

센서 네트워크를 통한 서비스는 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, 수집된 데이터는 분석을 통하여 상황을 인지하고, 서비스 제공자는 이 상황을 이용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다. 그러나 이에 발생하는 데이터는 메타데이터, 규격, 단위 등에서 일치하기는 어렵다. 여러 규격의 센서에서 발생하는 데이터를 효율적으로 이용하기 위해 통합은 필요하다. 이에 따라 우리는 본 논문에서는 기존 센서와 신규 센서에서 발생하는 데이터를 통합할 수 있는 방안으로 온톨로지를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 온톨로지는 기본 항목과 센서의 항목을 매핑하고, 추가적으로 타입과 구조적 차이에 대한 부분도 포함한다. 매핑은 메타데이터 간의 매핑과 데이터 간의 매핑으로 구분한다. 이러한 방법으로 생성된 표준 항목이 서비스 간 데이터 교환의 형식이 됨으로써 센서 발생하는 이질적 문제를 해결할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.119-128
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• 2007

본 연구는 데이터 품질 평가란 관점에서 현재 진행되어지고 있는 국제 표준 ISO/IEC 25000시리즈인 SQuaRE(Software Quality Requirements and Evaluation) 프로젝트 중에서도 ISO/IEC 25012의 데이터 품질 평가 모델에 대한 연구이다. 데이터의 양이 많아지면서 사용자 관점에서는 정확한 데이터, 최신의 데이터, 사용하는 도구에 적합한 데이터, 보안성과 비 공개성을 준수할 수 있는 데이터를 원한다. 저 품질의 데이터가 비즈니스에 미치는 영향을 평가하여 실제적으로 적용할 수 있는 관점에서 데이터 품질 관리에 대한 것을 연구한다. 이러한 관점에서 데이터에 대한 품질을 평가할 수 있는 평가항목을 제시하고 제시된 평가항목의 평가 방안에 대해서 제시한다. 본 연구는 현재 진행되어지고 있는 ISO/IEC 25012의 표준문서와 소프트웨어 품질관리 표준문서 ISO/IEC 9126-2를 기초로 하여 연구되었으며 현재 진행되어지고 있는 소프트웨어 품질평가 모델 ISO/IEC 2500을 기반으로 하여 데이터 품질을 정량적으로 평가하는 방안을 제시한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.47-57
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• 2009

협업에 의한 태그 작성 시스템은 소셜 네트워크에서 다양한 공유 콘텐츠에 사용자가 태그를 부착할 수 있도록 허용하는데, 이러한 태그들은 본인뿐만 아니라 모든 커뮤니티 사용자들이 콘텐츠를 이용하는데 유용함을 준다. 협업 태그 기반의 추천에서는 사용자와 항목, 그리고 태그로 이루어진 3차원 데이터를 이용하는데, 이 데이터는 일반적으로 사용자와 항목으로 이루어진 2차원 데이터에 비하여 더 방대한 반면, 희소성(Sparsity)이 더 높다. 따라서 기존의 협업 필터링 기법을 바로 적용하는데 어려움이 많다. 잠재 요인 모델(Latent Factor Model)은 관찰된 값을 설명하는 잠재된 특징(요인)들을 밝히고, 이를 이용해서 문제를 해결하기 위한 모델로서 최근 협업 필터링에서도 성공적으로 적용되고 있으나, 모델을 학습하거나 개선하는 단계에서는 많은 시간과 노력이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 잠재 요인 모델을 3차원 협업 태그 데이터에 적용하기 위해서는, 계산이 복잡한 협업 필터링 모델 수립의 어려움을 극복해야 한다. 이 논문에서는 사용자가 항목에 대해 사용한 태그들을 사용자 및 항목에 대한 잠재요인으로 간주하여 직관적인 모델을 수립하고, 사용자의 아이템에 대한 선호도를 결정하는 여러 가지 방법들을 제안하고, 실제 협업 태그 데이터를 이용하여 이들을 비교 평가한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.295-305
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• 2016

본 연구는 기업정보 제공 소셜미디어 나타난 빅데이터 분석을 통해 전 현직 구성원의 직무 만족도에 영향을 미치는 내부평판 요인과 각 평판 요인별로 대기업과 중소기업간의 차이가 있는지를 분석하였다. 연구 결과 전체적으로는 '복지 및 급여'가 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 확인되었으며, 대기업에서는 '경영진' 항목이, 중소기업에서는 '복지 및 급여' 항목이 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 분석되었다. 대기업과 중소기업간 차이를 분석한 결과 '직무만족도', '복지 및 급여', '업무와 삶의 균형' 항목이 두 집단간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는 수준에서 대기업 평균이 높은 것으로 확인되었으나, 정성적인 평가 내용이 포함된 비정형데이터 분석 결과 '직무만족도'와 '업무와 삶의 균형' 항목에 대한 만족도 비율은 중소기업이 높은 것으로 나타났다. 동 연구는 기존 평판 연구에서 활용된 설문이나 실험연구 방식이 아닌 소셜 미디어에 나타난 빅데이터 분석을 통해 직무만족도와 그 요인에 대한 연구라는 점에서 의의를 갖는다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.422-424
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• 2003

협력적 추천은 데이터의 범위성, 초기 사용자, 희소성, 회색양의 문제를 안고 있다. 이를 해결하기 위해 기존 연구는 내용기반 추천이나 인구통계학적 추천을 협력적 추천과 통합하려는 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 추천 시스템의 성능 향상을 위해 이질적인 데이터의 통합에 효과적인 신경망을 사용하여 다양한 종류의 정보 융합을 제안한다 신경망을 사용한 추천 모델은 사용자들 또는 항목들 간의 선호관계를 학습할 수 있고, 이질적인 데이터의 통합이 용이한 신경망의 장점을 이용하면 항목들에 대한 내용과 사용자들의 인구통계학적인 정보, 그리고 그 외적인 관련정보를 쉽게 융합할 수 있다. 또한, 데이터 융합을 통하여 희소 데이터 문제와 초기 사용자 문제를 해결할 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제29권2호
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• pp.27-44
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• 2012

본 연구는 연구과정에서 생산되는 연구데이터 공유를 위한 수집을 활성화하기 위해 연구자들의 연구데이터 제출의도를 측정하고, 이러한 제출의도에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 이를 위해 국내외 연구관리규정과 선행연구를 통해 요인항목을 도출하였다. 도출된 항목을 바탕으로 영향요인 분석을 위해 국내 35개 기관 연구원 135명으로부터 설문 결과를 받았다. 결과분석을 통해 정보인프라, 동기부여, 장애 측면에서의 영향요인을 파악하고, 이를 바탕으로 연구데이터 수집을 활성화할 수 있는 방안을 제시하였다.