• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권3호
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• pp.239-248
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• 2001

‘컴포넌트 기반 소프트웨어 개발’에서 컴포넌트 사용자는 컴포넌트 맞춤, 즉 컴포넌트를 특정 도메인 요구사항에 맞추는 작업을 반복적으로 수행함으로써, 소프트웨어를 개발한다. 따라서 컴포넌트 기반 소프트웨어 테스트의 주요 대상은 맞춤으로 변형된 컴포넌트에서 발생하는 오류이다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 자바빈즈(Enterprise JavaBeans : EJB)를 기반으로 구체화된 EJB 컴포넌트 맞춤 테스트 기법을 개발한다. 본 기법은 EJB 컴포넌트의 인터페이스 가운데 맞춤 오류가 일어나는 곳에만 오류를 삽입하여, 맞추어진 컴포넌트와 오류가 삽입된 컴포넌트를 차별하는 테스트 케이스를 선정한다. 따라서 본 논문에서는 EJB 컴포넌트 맞춤 테스트 기법을 EJB 컴포넌트 맞춤에 적용한 사례를 보이고 이를 분석하여, 본 기법이 EJB 컴포넌트에 적용 가능한 것임을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권2호
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• pp.148-156
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• 2000

컴포넌트 맞춤(customization)으로 인해 변형된 ‘인터페이스 부분’과 ‘핵심기능 부분’의 상호작용에서 발생하는 오류를 효과적으로 테스트하기 위한 테스트 기법은 필요하다. 본 논문에서는 오류 삽입기법과 뮤테이션 테스트 케이스 선정 기법을 사용하여 컴포넌트 맞춤 테스트 기법을 제안한다. 컴포넌트의 인터페이스 가운데 맞춤 오류가 일어나는 곳에만 오류를 삽입하여, 맞추어진 컴포넌트와 오류가 삽입된 컴포넌트를 차별하는 테스트 케이스를 선정한다. 따라서 본 기법은 컴포넌트 맞춤에 의한 오류를 발견할 가능성이 높은 테스트 케이스를 선정할 수 있으며, 인터페이스 가운데 맞춤 오류가 일어나는 부분만을 테스트 대상으로 함으로써, 테스트 시간을 단축할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.70-72
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• 2002

컴포넌트 기반 구조의 프레임 워크인 샤모아 프레임 워크(Chamois Framework)는 다양한 컴포넌트 아키텍쳐중 COM(Component Object Model)과 Web Service로 개발되었다. 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발(Component-Based Software Development)은 이미 작성된 소프트웨어 컴포넌트를 자신의 목적에 맞도록 재사용함으로써 여러 가지 위험 요소가 따를 수 있다. 따라서, 샤모아 프레임 워크에서 맞춤으로 변형된 컴포넌트에서 발생하는 오류를 테스트하기 위한 컴포넌트 맞춤 테스트 기법이 필요하다. 본 논문에서는 컴포넌트 맞춤 테스트 기법을 오류삽입 기반의 COM으로 확장하여 COM 컴포넌트 맞춤 테스트 기법을 샤모아 프레임 워크에 적용한 사례를 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권6호
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• pp.741-749
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• 2004

컴포넌트 기반 개발에서 컴포넌트 사용자는 개발 목적에 맞추어 컴포넌트를 맞춤 할 필요가 있다. 컴포넌트는 그 내부에 블랙박스특성을 갖는 부분과 화이트박스특성을 갖는 부분이 공존하고, 맞춤으로 인해 화이트박스 부분이 변형되며, 이때 발생하는 오류는 블랙박스 부분과 화이트박스 부분의 상호작용을 통해 나타나게 된다. 블랙박스 부분과 화이트박스 부분 사이의 통합 테스트인 맞춤 테스트를 위해서 새로운 테스트 기법이 요구된다. 또한 테스트 기법이 비용 절감 효과를 노리는 컴포넌트 기반 개발에 사용되기 위해서는 효율적인 테스트 데이타의 선정이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트 아키덱쳐로 COM(Component Object Model)을 대상 컴포넌트로 선정하고, 다양한 COM 컴포넌트들의 분석을 통하여 효율적인 테스트 데이타를 선정하는 맞춤 테스트 기법을 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 기법이 선정하는 테스트 데이타가 오류 감지 능력에 있어서 효과적이라는 것을 실험을 통해 평가한다. 또한 본 기법을 실제 대규모 컴포넌트 기반 시스템인 샤모아에 적용하는 예제를 수행함으로써, 본 기법이 컴포넌트 기반 시스템의 일원으로서 실제 동작하는 COM 컴포넌트의 맞춤을 테스트할 수 있음을 보인다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.79-84
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• 2016

본 논문에서는 스마트 헬스케어 서비스 시스템의 바이오 데이터 분석 과정을 프로세스로 해석하기 위하여, 온톨로지 기반 통계학적 개인 맞춤형 질병예측 기법인 PCADP(Personalized Computer Aided Diagnosis Probability)를 제안하였다. 또한 이러한 개인 맞춤형 질병예측 기법을 바탕으로 스마트 헬스케어 데이터 및 헬스케어 서비스 명세의 의미 있는 표현을 위하여 헬스케어 온톨로지 프레임워크를 시맨틱스형으로 모델링하였다. PCADP 기법은 스마트 헬스케어 환경에서 개인 맞춤형 판별 기법이 갖추어야 할 조건인 실시간 처리, 유연한 구조, 판별과정의 모니터링, 지속적인 개선 등에 부합하는 통계학적 질병예측 기법임을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.293-293
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• 2020

기후변화로 인해 다양한 재난이 복합적으로 발생하고 있으며, 특히 해안과 인접해 있는 지역은 풍랑, 지진해일 등으로 인해 다양한 위험에 노출되어 있는 실정이다. 이에 따라 각 지자체는 자연재해대책법에 의거하여 자연재해저감종합계획을 수립하고 저감대책을 마련하고 있으나, 수립 절차에 따른 비용과 시간이 많이 소요되고 있다. 따라서 위험지역의 지리적·사회적 조건을 고려한 맞춤형 재해예방기법 도출방안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 과거 피해이력과 침수예상도 정보가 반영된 위험성평가 지도를 활용하여 위험지역 유형을 4단계(관심, 주의, 경계, 위험)로 구분하고, 단계별 구조물적 대책과 비구조물 대책의 적용방안을 제시하였으며, 구조물적 대책과 비구조물적 대책의 도출에는 지역맞춤형 요소와 특성요소를 활용하였다. 지역맞춤형 요소는 자연인자, 재해영향인자, 재해원인인자, 지형인자, 사회인자로 구분하였으며, 각 인자별로 세부인자를 선택하여 논리연산에 따라 재해예방기법을 도출하였다. 특성요소는 효율성, 시공성, 공공성으로 구분하였고, 각 구분별 세부요소를 평가하여 재해예방기법의 우선순위를 도출하였다. 본 연구를 통해 향후 해안가 복합재난이 예상되는 지역을 대상으로 지역맞춤형 재해예방기법을 도출할 수 있을 것이며, 자연재해저감종합계획 수립 시에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.134-136
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• 2012

u-City 환경에서 사용자 맞춤형 국토정보를 제공하기 위해 대용량의 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 데이터마이닝 기법이 적용되고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관분류기법을 적용하여 사용자 맞춤형 관광명소 추천 시스템을 개발하였다. 특히, CPFP-tree를 이용하여 빈발항목집합 탐사에 대한 시간을 단축하였으며, 연관분류를 통해 보다 높은 정확도로 결과를 예측 및 분류할 수 있게 하였다. 제시한 시스템은 공간정보에 대해 사용자 맞춤 서비스를 제공할 수 있음을 보였으며, 다양한 시나리오 적용을 통해 맞춤형 국토정보화 기술의 기반이 될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.337-339
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• 2002

본 논문에서는 유선 인터넷상에서 소규모 여러 인터넷 상점들이 정보를 공유하고, 통합된 서비스를 제공함으로써 고객의 인지도를 높이기 위한 방법으로 등장한 기존의 허브(Hub)사이트와 모바일(Mobile) 인터넷이 결합된 M-Commerce 환경에서 고객에게 실시간으로 개인화된 맞춤 정보를 제공하기 위한 기법을 제안한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권7호
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• pp.939-945
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• 2015

2009년을 기점으로, 스마트 기기 시장은 폭발적으로 성장하기 시작했다. 이렇게 보급된 스마트 기기는 사용자에게 다양한 서비스를 제공한다. 그 중, 클라우드 메시징 서비스는 다양한 서비스에 적용되어 사용되고 있다. 클라우드 메시징 서비스는 비동기적으로 메시지를 전달하는 서비스를 의미한다. 클라우드 메시징 서비스를 통해 메시지를 모바일 단말에 전송하는 방식으로는 IP 기반 메시지 전송 기법과 Publish/Subscribe 기법이 있다. 각각의 기법은 메시지 전송을 위해 기본적으로 전송되어야 하는 메시지가 존재한다. 본 논문에서는 기본적으로 전송되어야 하는 메시지 량을 줄이기 위해, 사용자 맞춤형 기반 Hybrid 메시지 전송 기법을 제안한다. Hybrid 메시지 전송 기법에서는 Exponential Moving Average (EMA)와 K-means 알고리즘을 이용해 사용자 맞춤형 분석을 수행하고, 이를 이용해 각 시간대 별로 메시지 전송 기법을 결정하게 된다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.221-224
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• 2017

본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.