• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.103-111
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• 2022

감염병 대응과 관련된 기관, 조직, 사이트 등의 다수 운영되고 있으나 코로나-19와 같은 팬더믹 상황이 수년간 지속됨에 따라 초기양상과 현재 양상의 수많은 변화가 있으며 이에 따른 정책과 대응체계도 진화하고 있다. 이에 따른 지역별 격차가 발생하고 정책에 대한 신뢰와 불신, 이행도에 따른 여러 가지 문제들이 산재해 있다. 따라서 본 연구에서는 정보전염이 포함된 소셜 데이터를 분석하는 과정에서 루머가 포함된 데이터를 수집하는 과정에서 팩트 체크가 되는 언론 매체와 다르게 정확한 출처를 알 수 없는 부정확한 정보들이 포함되는 주요 소셜 미디어 플랫폼 중의 하나인 트위터 데이터를 수집하여 사실과 무관한 내용을 사전 차단하는 시스템을 개발했다. 비정형데이터인 소셜데이터를 기반으로 감염병 위협을 자동 감지할 수 있는 알고리즘을 개발하여 감염병 위기 대응과 관련된 객관적인 근거를 창출함으로써 관련 분야 국제경쟁력을 공고히 하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.113-118
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• 2024

본 연구에서는 지능형 NPC의 행동을 효과적으로 구현하기 위한 두 가지 주요 구조, 계층적 유한 상태 기계(Hierarchical Finite State Machine, HFSM)와 행동 트리(Behavior Tree)의 구조를 설계하고 실험용 게임을 제작하여 비교 및 분석하였다. 계층적 유한 상태 기계는 복잡한 상호작용 중심의 동작에 적합하여 상태 변화와 그 전이가 중요한 행동 메커니즘에서 효율적이고, 행동 트리는 동적 환경에서의 수정과 확장이 용이하여 다양한 조건 하에서의 동적반응이 중요한 행동 메커니즘에서 효율적이라는 분석 결과를 도출하였다. 이 두 구조를 유니티 엔진을 활용하여 실험적으로 적용하고 그 효율성을 검증하였다. 본 연구는 기본적인 구조 설계에 초점을 맞췄으며, 추후 개발 예정인 액션 어드벤쳐 탈출 게임에 이 구조를 적용할 예정이다. 본 연구의 결과는 게임 개발자들이 지능형 NPC를 효율적으로 구현하는데 도움을 주며, 게임의 퀄리티와 플레이어 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제31권3호
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• pp.271-291
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• 2014

본 연구는 간호학과 학생들의 전자형태 문서의 이용 및 문서읽기 행태를 분석하기 위해 이들의 행태에서 나타나는 요소들에 대해 종합적으로 분석해 보고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 간호학과 학생을 중심으로 지난 한 학기동안 학생들이 경험한 읽기행태를 조사하여 문서형태선호도와 요소 등을 다각적으로 분석하였다. 총 509명의 응답에 기초하여 분석한 결과, 간호학과 학생들은 일반적으로 전자형태문서에 대한 선호도가 높은 것으로 나타났으며, 소장하고 싶은 문서형태 또한 전자형태문서라고 응답하였다. 응답자 중, 약 94% 이상이 필요한 정보를 찾기 위해 30분 이상을 소요하고 있다고 나타났으며, 접근경로는 '네이버' 검색엔진을 가장 많이 사용하는 것으로 응답하였다. 또한 주로 찾는 정보의 주제는 수업관련 정보가 가장 많았으며, 정보의 접근 장소로는 집에서 주로 정보를 찾고 이용하는 것으로 나타났다. 특히, 응답자들의 이동 중에 나타나는 문서선호도는 전자형태에 대한 선호도가 높게 나타났으며, 이동의 간편성과 접근의 용이성이 가장 높은 이유로 드러났다. 본 연구의 결과는 간호학과 학생들의 문서읽기행태를 분석하여 인쇄형태와 전자형태 문서의 읽기행태에 대한 이해를 증진시키고 향후 간호학 분야에서의 의학도서관 디지털정보이용의 서비스 설계 및 도구를 개발 또는 보완하기 위한 자료와, 더 나아가, 디지털 도서관 이용자 서비스 개선 방안을 모색하는 데 자료를 제시하고자 한다.

• 한국철도학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.58-64
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• 2010

현대의 도시철도차량은 부품과 시스템이 복잡하고 첨단화되어 고장관리 또한 과학적이고 체계적인 접근이 반드시 수행되어야 한다. 고장모드 및 영향분석(FMEA)은 설계의 불완전성이나 사용 중에 일어날 수 있는 잠재적 결함을 알아내기 위해 구성요소의 고장 형태와 그 상위 시스템에 미치는 영향을 분석하는 기법으로 개선대책을 수립하여 신뢰도를 향상시키는 목적이며, 특히, 시스템에 큰 영향을 미치는 치명도를 중시하는 경우는 고장모드 및 영향, 치명도 분석(FMECA)이라는 기법을 사용한다. 철도차량의 경우 FMEA는 최근 차량시스템에 대한 신뢰성 개념을 도입하면서부터 설계 및 제작단계에서 발생 가능한 위험요인과 고장을 제거하기 위한 분석기법으로 활발히 활용되어 왔으나, 철도차량의 유지보수에 있어서 FMEA 기법은 연구 및 활용이 미미한 실정이다. 서울메트로에서 운영 중인 차량도 최근 도입된 신조차를 제외하고는 설계 및 생산단계의 FMEA가 수행되지 못하였다. 이에 본 논문은 1호선에서 운용되는 차량의 주요 장치인 벨트식 출입문에 대하여 서울메트로에서 운영 중인 차량분야 정보화시스템(RIMS)에 축적된 고장 및 유지보수데이터를 분석하여 FMECA 절차에 따른 적용방안을 제시하고자 하였으며, 특히, 고장 시 고객들의 안전과 만족도에 직접적인 영향을 미치는 출입문전자변과 도어연동 스위치, 도어엔진 장치에 대한 FMECA 관련 세부적 사항까지 접근하고자 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.107-115
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• 2014

최근 소셜 미디어 사용의 증가, 산업간 융합의 확대, 다양한 스마트 기기의 보급을 통한 인터넷의 이용이 증가하면서 수많은 데이터를 발생시키고 있다. 이들 데이터들은 크기가 매우 크고, 형식이 다양하며, 순환속도가 매우 빨라 기존의 데이터 처리기술만으로는 관리와 분석이 어려운 실정이다. 즉, 수십 테라에 이르는 데이터의 폭증 및 데이터의 다양화에 따라 빠르게 분석하는 기술이 미흡하며, 이러한 문제점들을 해결하기 위한 새로운 기술적 방안이 절실히 요구되고 있다. 이러한 빅데이터의 처리기술에 대한 많은 연구가 최근 활성화 되고 있으며, 본 연구에서는 이러한 관점에서 빅데이터 플랫폼의 효과적인 인덱싱 엔진의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 즉, 기존의 데이터 처리기술의 범위를 초과하는 대규모의 데이터 집합을 효율적으로 관리하고, 인덱싱을 통한 검색속도의 향상으로 데이터 분석 시 소요되는 시간 단축을 연구목표로 한다. 본 연구의 실험을 위해서는 대규모 SNMP(Simple Network Management Prtocool) 로그 데이터를 사용하였으며, 효율적 데이터의 인덱싱을 통한 빠른 검색으로 데이터 분석시의 시간을 최대한 단축하고자 하였다. 또한 분석된 데이터의 표현의 가시화를 통하여 사용자의 데이터 분석에도 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.9-20
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• 2013

무기체계 효과도 분석을 위한 국방M&S 분야는 실 전장환경과 유사한 무기체계 실험 환경을 제공하는 현실적인 수단으로 인정받고 있다. 국방 분야에서 군의 전투개념이 플랫폼 중심 전투(PCW, Platform Centric Warfare)에서 네트워크 중심전투(NCW, Network Centric Warfare)으로 변화됨에 따라 무기체계 효과도 분석 및 이의 군사적 활용에서 스마트폰을 적용하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 그러나 국방 M&S분야의 무기체계 효과도 분석 시, 기존 모델을 스마트폰에 적용하기 위해 클라이언트/서버 방식으로 재작성 해야 하는 비용, 특정 기기 및 OS에 따른 중복 개발 비용, 대규모 데이터 교환방법 및 보안의 부재는 무기체계 효과도 분석에 스마트폰의 사용을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 스마트폰을 무기체계 효과도 분석에 활용하기 위한 Smartphone Adaptor를 설계하고 구현한다. Smartphone Adaptor는 스마트폰의 GPS, motion정보 등과 같은 입력 데이터를 시뮬레이터에 전달하고 시뮬레이터로부터 시뮬레이션 진행상황 및 결과값을 받는 일련의 과정을 자동화하여 모델 작성비용을 절감한다. 또한 JSON과 SEED암호화 알고리즘을 통해 보안이 필요한 데이터에 대한 효율적 전송이 가능하도록 하였다. Smartphone Adaptor는 무기체계 효과도 분석 과정을 지원하는 통합시뮬레이션 엔진인 OpenSIM(Open Simulation engine for Interoperable Models)에 적용되었다. 본 논문에서는, 화생방 시뮬레이터에 스마트폰을 Live장비로서 활용하는 예제를 통해, 국방 M&S를 위한 Live 시뮬레이션 제작에 Smartphone Adaptor가 효과적으로 상용될 수 있음을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.311-316
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• 2017

네트워크 분석 방법론은 특정 학술분야에 대한 인용, 공저, 키워드 등과 같은 다양한 지식관계를 네트워크로 표현하고 분석할 수 있기 때문에 다양한 분야의 학술영역에서 새로운 연구방법론으로 주목 받고 있다. 방탄기술은 소재역학, 구조역학 및 탄도학 등 다양한 학문들이 융합된 종합기술분야로서, 각 분야 사이의 최신연구 및 기술동향을 파악하는 것이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 키워드 기반의 네트워크 분석기법을 방탄기술에 접목하여 최신 연구 동향을 파악하고자 하였다. 먼저 학술 검색엔진인 'google scholar'를 이용하여 주요 핵심 키워드인 'Composite', 'Model', 'Head'를 추출하였고, 추출된 핵심 키워드의 중심성 분석을 통해서 방탄기술의 핵심이 되는 소재분야(Composite, Material, Fiber 등)와 피탄 충격을 최소화 할 수 있는 구조분야(Model, Design, Simulation) 그리고 피탄 후 사용자가 받는 충격영향에 대한 연구(Head, Brain, Injury) 등의 3가지 영역에서 관련 연구가 활발히 진행 중인 것을 파악할 수 있었다. 본 논문에서 시행한 방탄분야에 대한 키워드 네트워크 분석은 기존에 보고되지 않은 방식이며, 차후 방탄기술과 관련한 국방기술기획 및 연구개발의 방향성을 제시하기 위한 기반자료로서 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.93-106
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• 2021

블렌더봇 2.0 대화모델은 인터넷 검색 모듈과 멀티 세션의 도입을 통해 실시간 정보를 반영하고, 사용자에 대한 정보를 장기적으로 기억할 수 있도록 함으로써 오픈 도메인 챗봇을 대표하는 대화모델로 평가받고 있다. 그럼에도 불구하고 해당 모델은 아직 개선점이 많이 존재한다. 이에 본 논문은 블렌더봇 2.0의 여러 가지 한계점 및 오류들을 모델, 데이터, 대화의 세 가지 관점으로 분석하였다. 모델 관점에서 검색엔진의 구조적 문제점, 서비스 시 모델 응답 지연시간에 대한 오류를 주로 분석하였다. 데이터 관점에서 크라우드 소싱 과정에서 워커에게 제공된 가이드라인이 명확하지 않았으며, 수집된 데이터의 증오 언설을 정제하고 인터넷 기반의 정보가 정확한지 검증하는 과정이 부족한 오류를 지적하였다. 마지막으로, 대화 관점에서 모델과 대화하는 과정에서 발견한 아홉 가지 유형의 문제점을 면밀히 분석하였고 이에 대한 원인을 분석하였다. 더 나아가 각 관점에 대하여 실질적인 개선방안을 제안하였으며 오픈 도메인 챗봇이 나아가야 할 방향성에 대한 분석을 진행하였다.

• 고령자･치매작업치료학회지
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• 제12권2호
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• pp.67-74
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• 2018

목적 본 연구의 목적은 텍스트 마이닝이라는 빅데이터 분석 기법 중 하나를 활용하여 노인장기요양보험에서 작업치료의 역할을 정량적으로 분석하는 것이다. 연구방법 신문기사 분석을 위해 2007~208년까지 기간 설정 후 "노인장기요양보험+작업치료"를 주제어로 수집하였다. Textom이라는 웹 크롤링(Web Crawling)을 활용해 국내 검색엔진 네이버에서 <네이버뉴스>의 데이터베이스를 활용하였다. 수집결과 노인장기요양보험+작업치료 검색에서 510편의 뉴스 데이터의 기사제목과 원문을 수집한 후 연도별 기사 빈도, 핵심어분석을 시행하였다. 연구결과 연도별 기사 발행 빈도를 살펴보면 2015년과 2017년 발행한 기사 수가 70편(13.7%)으로 가장 많았고, 핵심어 분석 상위 10개의 용어는 '치매'(344)가 가장 많았으며, 작업과 핵심어의 관례를 알아보면, 치매, 치료, 병원, 건강, 서비스, 재활, 시설, 제도, 등급, 어르신, 전문, 급여, 공단, 국민이 관련이 있는 것으로 나타났다. 결론 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 통해 11년간의 노인장기요양보험의 언론 보도 동향을 토대로 관련 핵심 키워드에서 치매와 재활에 대해 사회적 요구와 작업치료사의 역할을 보다 객관적으로 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 이 결과를 바탕으로 다음 연구에서는 연도에 따른 다양한 분석방법을 통해 연구방법론을 보완하여야 할 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.539-549
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• 2024

본 연구는 텍스트 마이닝 기법 중 빈도분석, 워드 클라우드와 LDA 토픽 모델링 등을 사용하여, 중국 시장에서 현대자동차를 중심으로 토요타, 폭스바겐, 뷰익, 지리 등의 자동차 브랜드와 비교하며 소비자 만족와 불만족의 키워드 및 토픽을 분석하였다. 연구 대상은 2021년식-2023년식의 다섯 브랜드의 준중형 차량으로, 이 차량들에 대한 소비자 만족과 불만족 리뷰를 수집하여 분석하였다. 분석 결과, 현대자동차 아반떼는 긴 축거를 포함한 다양한 만족 요인을 보여주었다. 그러나 아반떼에 대한 불만족 요인으로는 조종, 엔진 성능, 트렁크 공간, 샤시 및 서스펜션, 안전 구성, 음향 스피커의 수량 및 브랜드, 음악 회원, 격리대, 스크린반사, CarLife 및 지도 등이 지적되었다. 이러한 문제점들을 개선하면 현대자동차의 중국 시장에서의 경쟁력이 크게 향상될 것으로 보인다. 한편, 기존 연구들은 주로 문헌 연구와 설문조사에 초점을 맞추었으나, 이 방법들은 연구자가 설정한 변수에 한정된 소비자 인식만을 밝혀내는 데 그쳤다. 본 연구는 텍스트 마이닝을 통한 다양한 자동차 브랜드 간의 비교를 통해 시장 동향과 소비자 선호에 대한 더 깊은 이해를 도모할 수 있다. 또한, 현대자동차를 포함한 다른 브랜드들이 중국 시장에서의 마케팅 전략을 개선하는 데 유용한 정보를 제공한다.