• 한국시스템다이내믹스학회:학술대회논문집
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• 한국시스템다이내믹스학회 2004년도 하계 학술대회 발표논문집
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• pp.87-107
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• 2004

우리나라에 이동통신이 처음 소개된 이래로 눈부신 발전을 거듭하여 왔으며, 급기야. 무선통신 서비스를 중심으로 새로운 성장력과 패러다임 전환의 가능성에 대한 전망을 논할 수 있는 수준이 되었다. 이러한 추세에 맞추어 휴대인터넷 시장에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 국민경제적 효과변화나 시장 경쟁환경의 변화에 가장 영향을 미칠 수 있는 요인들 중, 사업자 수를 어떻게 선정할 것인가에 대해 다양한 접근이 시도되고 있다. 기존의 연구들은 휴대인터넷 시장을 분석하는데 있어 시장규모가 일방향으로 사업자 수에 영향을 미친다는 측면에서 이루어지고 있으며, 대부분 휴대인터넷 시장을 단일시장으로 범위를 한정하고 성장중인 시장을 정적으로 가정하여 시장성장 추이 분석 등에 주안점을 두는 단편적 연구가 수행되어져 왔다. 휴대인터넷 시장의 단편적 분석이 아닌 '모바일인터넷' , '초고속유선인터넷', '무선인터넷', '휴대인터넷' 등 네 가지 영역을 동시에 고려함으로써 영역간 복잡성과 동적인 관계 속에서 시장이 성장해 나아간다는 가정을 바탕으로, 시장에 내재되어 있는 관련요소간 상호영향과 신규정책 및 제도적 변화 수용에 있어 발생하는 시간적 공간적 지연 등을 고려한 동태적 분석을 수행하였다. 연구를 수행하기 위해 다양한 변수간의 인과관계, 피드백 구조와 시간흐름에 따른 시스템의 변화를 파악하는데 매우 유용한 도구인 시스템다이내믹스 기법을 활용하여 휴대 인터넷 시장의 동적인 구조를 알아보고 사업자 선정정책의 시행을 앞두고 있는 현재시점에서 의미있는 시사점을 제공하였다.시하고자 한다.채취하여 임신진단키트(제네디아프로테 트, 녹십자)를 이용하여 임신여부를 1차적으로 확인하였다. 과배란을 유기한 13두의 공란우중 9두(69.2%)가 과배란 반응을 나타내었으며, 회수된 수정란 51개중 이식가능수정란은 38개(74.5%) 였다. 발정동기화를 유도한 수란우 40두중에서 35두(87.5%)가 발정이 동기화되었으며, 그 중 황체검사를 통하여 30두의 수란우에 수정란을 이식하였다. 수정란이식후 13일(발정주기 21일)에 혈액을 이용한 임신진단에서 농가별 수태율은 각각 37.5%, 70.0%, 60.0% 및 71.4% 로서 평균 60.0%를 나타내었다.서 39$^{\circ}C$, 5% $CO_2$ 배양기에 48시간 배양하면서 생존여부를 판단하였다. 실험 2에서 확장배반포배 수정란이 25.3%의 생존율을 나타내었으며, 실험 1과 실험 3에서는 수정란의 형태와 관계없이 생존성을 확인할 수 없었다. 이상의 결과로 보아 glycerol 완만동결에서는 확장배반포기 수정란 이상이 보존가능한 것으로 추정되나 더 추가적인 연구가 요구된다.c kinase 활성의 변동은 정소 내 간충조직, 세정관 상피의 증식 및 기능적 분화 과정을 매개하는 생리적 활성분자 수용체 하위의 신호전달 과정에 Src-Csk loop에 의한 조절가능성을 확인할 수 있었다.rugrene의 향기성분이 주요 성분군으로 확인되었다. 2. 생강나무에서 생강의 향기를 발산하는 성분으로는 $\beta$-myrcene, o-terpinolene, phellandrone, ι-limonene, $\b

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권7호
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• pp.371-378
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• 2017

최근 모바일의 확산과 웹 서비스의 도입으로 온라인 상에 데이터가 급격히 증가하게 되어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, 빅데이터 분야에서 소셜 미디어의 등장은 축적되는 비정형 데이터의 양이 급격하게 증가하는 계기가 되었다. 이러한 비정형 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하기 위해 다양한 분야에서 빅데이터 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 빅데이터는 선진국을 중심으로 다양한 분야에서 핵심 자원으로서 중요성이 부각되고 있다. 그러나 빅데이터의 긍정적인 미래 전망과 함께 데이터의 침해 및 개인정보 보호에 대한 우려가 지속적으로 언급되고 있다. 이와 같이 긍정적인 시각과 부정적인 시각이 공존하는 빅데이터에 대해 사람들의 의견을 분석하는 연구는 현재 매우 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하여 소셜 미디어에서 수집한 비정형 데이터를 기반으로 빅데이터에 대한 사람들의 인식 변화를 비교하였다. 텍스트 마이닝 결과, 국내 빅데이터에 대한 연도별 키워드와 함께 시간의 흐름에 따라 감소하는 긍정적인 의견과 증가하는 부정적인 의견이 관찰되었다. 그리고 이러한 분석 결과를 기반으로 국내 빅데이터에 대한 흐름을 예측할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.448-456
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• 2020

4차 산업혁명 시대에서 폭발적인 정보와 데이터를 얼마나 잘 다루고 활용하는가는 산업의 경쟁력과 직결되는 문제로 인식이 되고 있다. 특히, 의료 분야에서 인공지능 기술의 도입은 그 활용에 있어서나 사회적으로나 파급력이 굉장히 크다고 할 수 있으며, 활용 범위 별 인공지능의 동향을 파악하기 위해 본 연구를 진행하게 되었다. 본 연구에서는 의료 분야에서의 인공지능 활용을 크게 다음과 같이 4가지 활용범위, (1)병원 솔루션, (2)개인 건강관리, (3)보험회사, (4)신약개발로 나누어 살펴보았다. 인공지능 기술의 활용 범위 별 다양한 사례와 동향을 바탕으로 우리나라 의료 산업에서는 앞으로 어떠한 전략으로 인공지능을 발전시켜 나가야 하는지 방향성을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 헬스케어 산업 다양한 분야에서 인공지능의 활용 사례에 대해 알아보고, 헬스케어의 최신 이슈사항이 무엇인지 서술하여 의료산업 전반에 도움을 주고자 하였다. 인공지능 기반 의료 시스템의 발전은 보다 쉽게 만성질환자 및 환자들의 건강을 관리해주고, 암이나 질병 진단의 정확성을 높이며 신약개발을 더 빠르고 효율적으로 진행되도록 도움을 주었다. 본 연구를 통하여 한국의 의료 산업에서는 앞으로 어떠한 전략으로 인공지능을 발전시켜나가야 하는지 방향성을 제시하고자 하였다.

• 산학경영연구
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• 제18권2호
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• pp.133-149
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• 2005

세계적으로 구축되고 있는 DAB 디지털환경은 디지털방송을 한 단계 도약시킬 수 있는 절호의 기회를 제공하고 있다. 지상파, 위성, 케이블의 디지털화에 의해 국내에도 막대한 장비시장이 형성되고 있어 기술개발을 유도할 수 있는 조건이 마련되었으며, 디지털기술은 아날로그 기술과 달리 단시간 내에 기술습득이 가능하며, 세계최고 수준의 통신기술과의 접목을 통해 새로운 부가가치 산업을 창출해 갈 수 있기 때문이다. 따라서, DAB 제휴네트워크로 한국의 업체들도 DAB 수신기 시장 진출에 해외 유력사업자와 유럽 등 메이저 시장에 진출해야 한다. 최근 삼성전기, 디지털스카이넷등 주요 DAB 수신기, 장비업체들이 유럽의 사업자들과 협력을 통해 유럽 시장에 진출하는 것은 현명한 선택인 것이다. 또한, DAB 특허에 대한 현실적인 대안을 마련하고, DAB 수신기 상품인지도 확립, DAB 멀티미디어 서비스제공에 따른 모바일산업과의 연계를 통한 기술우위 확보도 필요하다 하겠다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권3호
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• pp.161-166
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• 2017

최근 현대인들은 풍족해진 먹을거리에도 불구하고, 특정 영양소의 과잉 및 부족 섭취로 영양불균형의 문제로 겪고 있다. 이에 따라, 건강 및 식단조절에 관한 관심이 증가하였고, 다양한 모바일시스템을 이용한 어플리케이션들이 등장하였다. 하지만 대부분의 어플리케이션들은 섭취한 식단을 기록하고 단순한 통계를 보여주는데 그치는 수준이며 건강 식단을 위한 일반적인 정보를 제공한다. 건강에 관심 있는 사용자에게는 실질적으로 본인의 음식 선호를 반영하거나 맞춤형 권장 정보를 제공하는 추천서비스가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 신체 및 활동조건에 따른 권장섭취열량에 대해 식품군별 교환단위수를 부여하고, 과거 섭취이력을 활용하여 음식 선호를 분석하여 식품군별 권장섭취 단위수를 만족하는 식단추천 기법을 제안한다. 또한 실험을 통하여 사용자의 선호만을 고려한 경우, 권장교환단위만을 고려하는 경우와 비교하여 정밀도, 재현율, 건강지수, 그리고 3지표의 조화평균을 도출하고 제안하는 알고리즘의 우수성을 증명하였다. 해당 기법을 활용하여 사용자는 본인의 선호를 반영하는 맞춤형 건강식단을 추천받을 수 있으며 이를 통해 건강한 식습관 개선 및 유지에 도움을 줄 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.320-323
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• 2014

오늘날 교통환경의 고도화는 지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System)과 함께 진행되고 있으며 차량용 블랙박스, 모바일기기 등의 대중화와 함께 안전하고 편리한 서비스를 제공하는데 일조하고 있다. 교통상황은 다양한 원인에 의해 시시각각 변화하며, 특히 갑작스러운 폭우, 우박, 눈길 등과 같이 공공의 힘으로 제어할 수 없는 외부 요인으로 인해 운전자가 이를 대비하지 못하여 큰 사고로 이어지는 경우가 비일비재하다. 이를 방지하기 위해 운전자간 실시간으로 기상정보를 전달하는 시스템이 필요하다. 본 논문은 실시간 기상정보전달을 위한 기상정보 검지알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 와이퍼의 움직임과 맑은날의 히스토그램 간 Contrast를 이용하여 기상상황을 검지한다. 일반적으로 악천후 상황에서 와이퍼를 사용하게 되며, 눈이나 비 등에 따라 다른 Contrast값을 가지게 된다. 이를 이용해 맑은 상황, 눈이 오는 상황, 눈이 쌓인 상황, 비오는 상황 등을 판단하였다. 우선, 연산량을 줄이기 위해 와이퍼를 검지할 수 있는 최소영역을 ROI(Region Of Interest)로 지정하고, 차량 와이퍼의 밝기를 임계값으로 하는 Thresholding 연산을 통해 와이퍼를 검출하였다. 또한, 맑은 날과 악천후상황의 Value 값을 이용해 Contrast를 구하였으며 이를 통해 각각의 기상상황을 구별하였다. 실험결과 비오는 상황은 약 87%, 눈이 내리는 상황은 약 82% 검지율을 얻을 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.125-144
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• 2023

최근 ChatGPT 등 거대언어모델(Large Language Models)의 활용은 대화형상거래, 모바일금융 서비스 등 다양한 분야에서 사용이 증가하고 있다. 그러나 주로 기존 문서를 학습하여 만들어진 거대언어모델은 문서에 내재된 인간의 다양한 편향까지도 학습할 수 있다. 그럼에도 불구하고 거대언어모델에 편향과 차별의 양상에 대한 비교연구는 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 연구의 목적은 거대언어모델안에 9가지 차별(Age, Disability status, Gender identity, Nationality, Physical appearance, Race ethnicity, Religion, Socio-economic status, Sexual orientation)의 존재유무 또는 그 정도를 점검하고 발전 방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 차별 양상을 특정하기 위한 도구인 BBQ (Bias Benchmark for QA)를 활용하여 ChatGPT, GPT-3, Bing Chat 등 세가지 거대언어모델을 대상으로 비교하였다. 평가 결과 거대언어모델에 적지 않은 차별적 답변이 관찰되었으며, 그 양상은 거대언어모델에 따라 차이가 있었다. 특히 성차별, 인종차별, 경제적 불평등 등 전통적인 인공지능 윤리 이슈가 아닌 노인차별, 장애인차별에서 문제점이 노출되어, 인공지능 윤리의 새로운 관점을 찾을 수 있었다. 비교 결과를 기반으로 추후 거대언어모델의 보완 및 발전 방안에 대해 기술하였다.

• 유통과학연구
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• 제8권1호
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• pp.21-33
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• 2010

인터넷과 모바일기술의 발전은 화훼유통서비스를 급격히 진화시켰을 뿐만 아니라, 화훼 도소매점간 경쟁방식과 유통경로에도 많은 변화를 가져왔다. 인터넷과 정보기술의 발전은 화훼 유통경로에 있는 중개상들의 힘(영향력)이 축소되거나 일부 소멸할 것으로 예상했다. 그러나 오히려 중개기능의 강화되었고 정보시스템을 통해 유통서비스의 지역적 한계가 없어지고 매출증가로 점포규모가 커지고 협회와 같은 중개자가 재출현하게 되었다. 본 연구는 화훼중도매인이 도소매점의 활동을 원활하게 지원하기 위해 지금까지 어떤 노력들이 있었고 정보시스템 도입 실패원인에 대해 살펴보았다. 그리고 유통경로에서 힘(영향력)의 우위를 확보하기 위해 유통 중간상이 어떻게 변화하고 있는지를 (주)플로마켓 사례를 통해 살펴보았다. 연구결과 화훼도매점들이 정보시스템을 활용한 유통경로 혁신을 시도하였지만 매출채권 및 상품재고 관리를 위한 기능을 정보시스템에 미반영, 거래 및 업무 프로세스 확립 없이 자동화 개념으로 도입, 정보시스템 가동이후 노력을 고려한 정보시스템 구축전략 미비, 화훼소매점과 유통 및 제품정보 공유 없이 주문처리 중심의 정보시스템 구축 등 4가지 이유로 구축에 실패한 것으로 파악되었다. 파악된 실패요인들을 고려하여 (주)플로마켓은 정보시스템을 통해 화훼공판장과 화훼도소매시장으로 구분되어 있는 도매유통시장을 통합하여 고품질의 상품을 확보할 수 있도록 유통경로 개선을 하고자 했다. 시스템구축 후 운영되면서 (주)플로마켓은 상품재고 최소화와 다품종 대량구매를 실현 할 수 있었고 사전주문 프로세스와 사후 재정산을 통하여 실시간 시세를 반영한 상품공급으로 고객의 신뢰를 확보할 수 있었다. 단계별 비즈니스에 맞는 정보시스템 구축전략으로 급변하는 비즈니스 환경에 대처할 수 있도록 정보시스템을 구축하였다. (주)플로마켓의 성공여부는 화훼도매시장에서 화훼소매점과 도매점들이 얼마나 참여하느냐에 달려있기 때문에 시간을 가지고 지켜봐야 하지만 (주)플로마켓 주문처리 시스템의 등장은 거래자간 정보흐름이 끊김 없이 실시간으로 유통정보 및 상품정보 교환이 되고, 제품 표준화와 거래 프로세스가 명확해지고, 정보시스템을 통해 화훼도매점은 유통정보, 거래정보, 상품정보 등 마케팅 정보 수집이 가능해서 전략적 의사결정을 내릴 수 있을 것이다. 따라서 그 동안 정보화 수준이 낮은 화훼유통시장에서 거래의 효율성을 높인 유통경로개선 사례로 본 논문의 의의가 있다고 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.