• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.592-595
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• 2018

소비자의 행동 예측을 하는 데 있어 기존의 소비 행동과 더불어 외부 환경 요인 중 하나인 방송 미디어에 대한 영향 반영이 요구되며, 이 때, '스낵컬처' 시대에 알맞은 분석이 요구된다. 본 논문에서는 네이버 TV에서의 국내 방송 영상 콘텐츠를 활용하여 방송이 소비에 끼치는 영향에 대한 모델링을 진행하였다. 월별 선호도가 높은 방송들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 방송 영상 콘텐츠의 제목, 내용, 태그, 댓글을 활용하여 주요 키워드를 추출하였으며, 이를 바탕으로 SO-PMI 기반의 오피니언 마이닝을 통해 소비 성향 키워드를 필터링하여 소비 감성 지수를 계산하였다. 이때, 소비 선호를 파악 가능한 소비 감성 사전을 새로 구축하여 활용하였다. 최종적으로, 소비자의 연령과 성별을 분류하여 방송 콘텐츠의 조회수 및 좋아요수를 반영한 방송 선호율과 소비 감성지수를 바탕으로 방송-소비 영향 모델링을 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.672-673
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• 2015

교수학습에서 발생하는 다양한 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 학습자를 이해하기 위한 학습 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 그러나 교수학습지원시스템에서 생성되는 데이터는 다양한 형식으로 이를 결합하고 통합하기 위해서는 표준화된 사용 메타데이터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 학습자 관점에서 교수학습 활동 중심의 데이터 모델을 제안한다. 이는 학습자의 학습양식을 바탕으로 학습 이벤트가 발생할 때 참여 활동한 데이터를 표현하기 위한 것이다. 이를 통해 학습자의 특성을 식별하고 학습활동에 참여 정도를 파악하여 학습자를 지원하기 위한 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.741-744
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• 2014

디비피디아 온톨로지는 위키피디아에서 구조화된 데이터를 추출한 지식 베이스이다. 이러한 지식 베이스의 자동 증강은 웹을 구조화하는 속도를 증가시키는데 큰기여를 할 수 있다. 본 연구에서는 한국어 디비피디아를 기반으로 새로운 트리플을 입력받아 기존의 지식 베이스를 자동 증강시키는 시스템을 소개한다. 스키마를 자동 증강하는 두 가지 알고리즘은 최하위 레벨인 인스턴스가 지닌 프로퍼티, 즉 rdf-triple 단위에서 진행되었다. 알고리즘을 사용한 결과 첫째, 확률적 격상 방법을 통해 단계별로 입력받는 인스턴스와 하위 클래스의 프로퍼티를 이용하여 상위 클래스의 스키마가 정교해졌다. 둘째, 이를 바탕으로 타입 분류가 되어 있지 않았던 인스턴스들이 가장 가까운 타입에 자동 분류되었다. 지식 베이스가 정교해지면서 재분류된 인스턴스와 새로운 트리플셋을 바탕으로 두 가지 알고리즘은 반복적으로 작동하며, 한국어 디비피디아 지식 베이스의 자동 증강을 이루었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.559-561
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• 2018

제안 시스템은 모바일 사용자를 위한 맞춤형 미디어 서비스를 제공한다. 우리나라 1970년대 유행했던 음악 다방 DJ는 매장 내 손님을 대상으로 음악 및 사연을 신청 받고, 다수의 손님을 대상으로 공유할 수 있도록 서비스를 제공하였다. 본 연구는 이러한 DJ의 역할을 바탕으로, 카페 매장에서의 사용자의 자동적이고 맞춤화된 컨텐츠 서비스를 제공해주는 시스템을 제안하고 구현한다. 또한 제안 시스템의 구현 결과를 바탕으로 시스템이 주는 기능을 타 음원 스트리밍 서비스와 비교하고 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.239-241
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• 2019

지식과 정보의 중요성이 강조되는 지식기반사회에서는 지식재산권의 대표적인 유형인 특허의 중요성이 날로 높아지고 있고, 그 수 또한 급증하고 있다. 특허 문서의 효과적 검색과 이용을 위해서는 새롭게 출원되는 특허 문서의 체계적인 분류 작업이 선행되어야 하고, 따라서 방대한 양의 특허 문서를 자동으로 분류해주는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 Doc2Vec 모델을 이용하여 국내 특허 문서의 특징(feature)을 추출하고, 추출된 특징을 바탕으로 한 특허 문서의 자동 분류 모형을 제안한다. 먼저 국내에 등록된 31,495 건의 특허 문서의 IPC(International Patent Classification)와 요약정보를 바탕으로 Doc2Vec 모델을 구축하였다. 구축된 Doc2Vec 모델을 통하여 훈련데이터의 특징을 추출한 후, 이 특징 벡터를 이용하여 분류기를 학습하였다. 마지막으로 Doc2Vec 모델을 이용하여 실험데이터의 특징 벡터를 추출하고 분류기의 성능을 실험한 결과, 43%의 분류 정확도를 얻었다. 이를 통해, 특허 문서 분류 문제에 Doc2Vec 모델의 사용 가능성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.412-414
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• 2019

경로 계획은 에이전트가 로봇이 특정 목적지에 도착할 수 있도록 에이전트가 수집한 정보를 바탕으로 경로를 설정하는 작업을 뜻한다. 부분 관측만 가능한 맵인 경우 에이전트 이동마다 새로 수집되는 정보들을 바탕으로 마르코프 의사결정 과정을 사용한 가치 반복 알고리즘이 널리 사용되지만, 제안된 가치 반복 알고리즘 사용 시 매 행동마다 모든 공간의 최적 경로를 계산하기 때문에 시간이 오래 걸리는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 에이전트가 한 번에 탐색하는 범위가 제한되어 있다는 점에 착안하여 탐색 반경 내에 속하는 공간의 가치 함수 값을 미리 추정하여 효율적으로 최적의 경로를 추정하는 가치 반복 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.302-305
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• 2019

국민 청원 사이트가 뛰어난 접근성과 신속성으로 인하여 국민들로부터 많은 관심을 받고 있다. 현재 국민청원 사이트의 카테고리 분류는 '미래', '성장동력' 등을 포함한 16개의 카테고리 및 기타로 구성되어 있으나 그 기준이 모호하여 많은 청원글들이 기타 카테고리로 분류되고 있는 상황이다. 이는 청원글의 내용을 명확히 반영하지 않고 미리 정의된 카테고리 구조를 사용하고 있는데서 기인한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 보다 구체적으로 정의된 카테고리를 정의하고자 추천 순으로 1,500개의 청원글을 수집하였고, 수집된 청원글의 내용을 바탕으로 카테고리 구조를 추출하였다. 먼저, k-평균 알고리즘을 적용하여 청원글을 군집하여 대분류를 정의하였고, 보다 구체적인 세부 분류를 정의하기 위하여 토픽모델링을 실시하였다. 본 논문에서 제시하는 계층적 카테고리 구조는 청원글의 내용을 바탕으로 대분류와 세부분류로 구성된 것이므로 새로운 청원글을 등록하거나 분류하는 데 적절한 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.559-562
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• 2019

본 시스템은 4 차 산업 혁명이 발발한 이점을 살려 가상현실(Augmented Reality)을 활용, 극대화된 시각적인 요소들을 추가하여 사용자들의 흥미를 유발한다. 또한 더욱 정확한 평가 기준을 세우기 위해 사용자의 흉부 압박 빠르기와 깊이를 측정할 수 있는 각종 센서를 활용하였다. 관리자는 신뢰성 있는 데이터를 바탕으로 사용자들을 평가한다. 기존의 평가는 평가자의 눈대중, 직감으로만 평가가 이루어지기에 신빙성 및 신뢰를 하기 어렵다. 따라서 사용자들은 현실감 있고 정량화된 데이터를 바탕으로 정확한 평가 및 피드백을 받을 수 있는 교육, 평가가 절실히 필요하다. 따라서 본 논문에서는 가상현실을 활용한 심폐소생술(CPR) 및 자동 제세동기(AED) 교육 평가 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.780-785
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• 2000

최근 활발히 연구되어 오고 있는 컴퍼넌트 기반의 소프트웨어 개발 방법론은 컴퍼넌트의 잘 정의된 인터페이스를 통해 응용 시스템을 개발함으로써 개발의 생산성과 유지보수성 그리고 신뢰성을 보장한다. 그러므로 인터페이스 명세 정의는 컴퍼넌트 기반의 소프트웨어 개발을 위한 필수적인 선행 과제이다. 컴퍼넌트 기반의 응용 시스템 생성 프로세스는 컴퍼넌트 아키텍쳐 정의와 이를 바탕으로 한 컴퍼넌트의 명세화, 그리고 컴퍼넌트 프레임워크로 적용의 단계를 통해 달성할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 표준 하부 구조를 정의하고, 소프트웨어 전개 모델을 제공함으로써 컴퍼넌트 생성과 사용, 평가를 위한 근거를 확보할 수 있는 컴퍼넌트 아키텍쳐 모델 즉, ABCD(Architecture-Base Component- Common Component-Domain Component) 아키텍쳐를 제안한다. 또한, 이를 바탕으로 컴퍼넌트의 개발과 이용을 위하여 기존의 컴포넌트 명세가 가지는 비효율성을 극복하고 새로운 컴퍼넌트 명세 표기법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.557-560
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• 2015

PMO(Project Management Office)는 프로젝트의 수행을 일관성 있게 관리하고, 성공적인 완료를 위하여 지원, 감독, 통제 등의 제반 활동을 수행하는 조직이다. PMO의 도입으로 인한 프로젝트 성과 향상에 대한 연구는 이미 해외에서는 여러 차례 보고 되었고, 최근 정부에서도 전자정부법을 개정하여 공공정보화 사업에 대한 안정적인 PMO 제도 정착을 위해 노력하고 있다. 본 논문은 이러한 배경을 바탕으로 국내 공공정보화 프로젝트 지원에 필요한 PMO 8개 카테고리, 33개 주요 기능을 2000년 이전과 2000년 이후로 구분하여 각 기능에 대한 증가율을 비교, 분석하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 향후 더 효과적인 PMO 제도의 안착을 기대한다.