• 융합정보논문지
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• 제10권11호
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• pp.141-147
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• 2020

본 연구는 브랜드 애착이 제품의 내형 변형 행동과 사용상황 확장행동에 미치는 영향에 있어 제품 속성 정렬가능성(attribute alignability)의 조절적 역할을 파악하는 연구이다. 실험을 통한 연구 결과 브랜드 애착이 높을수록 제품 내형변형행동과 제품 사용상황 확장행동이 더 크게 나타났으며, 브랜드애착이 높은 소비자는 브랜드 애착이 낮은 소비자에 비해 상대적으로 속성 정렬 가능 차별점이 높을수록 제품의 내형변형행동이 크고, 속성 정렬 불가능한 차별점이 클수록 사용상황 확장행동에 미치는 영향이 크게 나타났다. 이는 기업에서 소비자의 제품 내형변형행동에 있어, 제품에 대한 속성정렬 가능 차별점을 높임으로써, 브랜드 애착을 강화하고 충성고객을 확보할 수 있을 것이다. 또한 제품 사용상황 확장행동에 있어서는 제품에 대한 속성정렬 불가능 차별점을 통해 경쟁제품 속성과 차별화하여 브랜드 애착을 강화하고, 자사 제품에 있어 차별적 경쟁우위로 활용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.531-540
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• 2007

본 논문에서는 주가예측의 정확도를 향상시키기 위하여 공적분 검정(Cointegration Tests)과 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 사용한 2단계 하이브리드 예측 모델을 제시한다. 기존의 연구에서는 예측을 시도하고자 하는 종목의 일자별 개별 레코드를 인공 신경망과 같은 방법으로 학습함으로써 주식 데이터가 가지는 시계열적 특성을 충분히 반영하지 못하였는데, 새로 제안한 모형에서는 주식자료의 과거시차들의 값들도 인공 신경망의 속성(feature)으로 사용하여 기존 연구의 한계를 보완하였다. 또한, 예측대상종목의 정보들 외에도 장기적으로 높은 시계열 유사성을 보유한 종목들을 선발한 후 속성으로 사용하여 모형의 예측성능을 향상 시켰다. 구체적으로 1단계는 Johansen의 공적분 검정을 통하여 예측대상종목과 장기적 관계(long-term relationship)에 있는 종목을 추출하고, 2단계는 이 선발된 종목들과 예측대상종목의 시계열 정보 특성을 속성으로 구축한 인공 신경망으로 학습하여 관심 종목을 예측한다. 제안된 모델의 성능을 확인하기 위하여 KOSPI 지수의 방향성을 예측하는 시스템을 구현하였으며, 시가총액 상위 종목군을 대상으로 지수와의 공적분 검정을 하였다. 성능을 살펴보기 위하여 본 연구에서는 시계열 정보가 속성으로 반영된 단순 인공 신경망 모델, 공적분 검정을 통과한 종목들의 시계열 속성이 포함된 모델, 그리고 그 모델과 속성의 개수를 동일하게 하기 위하여 임의로 종목을 선택하여 이들의 시계열 속성이 포함된 모델을 구축하였다. 실험 결과 공적분 검정을 통과한 종목군의 속성이 결합된 모델은 단순 인공 신경망만으로 학습된 기존 모델에 비하여 평균적으로는 11.29% (최대 29.98%) 정확도가 향상되었고, 임의로 선택된 종목군의 속성이 결합된 모델에 비해서는 평균적으로는 10.59% (최대 25.78%) 가 향상된 예측 정확도를 보여주었다.

• 식품산업과 영양
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• 제8권2호
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• pp.56-59
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• 2003

알칼리성 protease의 일종인 thermoase를 선택하여 다양한 배합비로 고추장을 담금하고, 각 담금별 품질 특성에 대해 조사한 결과, 적정산도는 및 환원당 함량은 개량메주로 담금한 고추장(control)에서 높았다. 아미노태 질소 함량은 thermoase를 0.1% 이상 첨가한 고추장( II ~ V )에서 숙성 30~40일경에 최고 440.23~599.75mg%로, 속성발효 진행을 확인할 수 있었다. 속성고추장의 색상은 숙성이 진행됨에 따라 밝은 적색에서 어두운 암적색으로 변화하였으나 효소제에 따른 일정한 경향은 나타나지 않았다. 각 고추장의 점도는 숙성기간이 경과 될수록 증가 추세였으며, 고추장(IV, V )는 묽어지는 경 향을 나타내었다. 이와 같은 결과를 고려할 때 속성고추장 담금에 적합한 ther-moase 첨가수준은 0.15~0.2%로 사료되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.1-3
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• 2006

대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말하며, 최근 경제여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학분야에서 질병의 진단이나 예측모델을 구성하기 위한 방법으로 유용하게 사용되고 있다. 베이지안 네트워크의 구조를 학습하는 대표적인 알고리즘인 K2 알고리즘은 속성이 입력되는 순서의 영향을 받으며, 따라서 이 또한 하나의 주제로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 베이지안 네트워크에 입력되는 속성 순서를 최적화하며 이 과정에서 의학지식을 적용해 효율적인 최적화가 가능하도록 하였다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행한 결과 속성 순서 최적화 후에 이전보다 향상된 예측율을 보였으며 또한 다층 신경망, k-최근접 이웃 등을 이용한 다른 모델보다 더 높은 예측율을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.570-573
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• 2008

최근 시스템을 구축하는데 있어서 점점 더 많은 상용 컴포넌트가 쓰이고 있다. 컴포넌트에서 핵심 요소로 작용하는 요구사항은 기능 요구사항과 비기능 요구사항으로 나뉘며, 실질적인 컴포넌트의 재사용에 있어서 비기능적이 요소가 결정적인 기준으로 작용하고 있다. 비기능 요구사항은 해당 시스템이 지원해야 할 기능 요구사항의 제약사항 또는 품질 속성을 말하며, 소프트웨어의 품질 요구 사항으로 반영된다. 결국 시스템의 품질을 보장하기 위해서는 시스템을 구성하는 컴포넌트가 가진 품질을 고려해야 한다. 따라서 본 논문에서는 시스템의 품질에 관여하는 비기능 요구사항을 분석 및 반영 하기 위해 품질 속성이나 제약사항과 같은 컴포넌트가 가져야 할 비기능 요구사항을 고려한 컴포넌트의 추출 기법을 제안한다. 비기능 요구사항의 분석은 UML의 유스케이스에서 이루어지며 기능-비기능 요구사항의 영향관계를 고려하여 컴포넌트를 추출한다. 추출된 컴포넌트는 문서화를 통해 잘 기술된 제약사항 및 품질 요구사항에 대한 정보를 가지고 있기 때문에 보다 효과적인 컴포넌트를 이용한 개발을 가능케 한다.

• 정보관리학회지
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• 제29권4호
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• pp.273-294
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• 2012

세대적 특성과 정보기술의 발달은 이미지의 생산과 이용을 가속화한다. 본 연구는 이미지 이용자의 일상생활 맥락에서 정보요구를 분석하여 이미지 접근점 확장에 관한 논의를 목적으로 하였다. 이를 위하여 소셜 Q&A 서비스인 네이버 지식인에서 이미지를 검색하고자 하는 질문 105건을 추출하였다. 이미지 질문은 이용 목적과 이미지 속성으로 구분한 프레임워크를 이용하여 분석하였다. 분석결과로서 이용 목적은 총 8가지로, 이미지를 데이터로서 이용하고자 하는 목적이 두드러졌으며, 이중에서 '보고그리기'는 기존 연구결과에서 찾아볼 수 없었던 이용 목적으로 새롭게 도출되었다. 이미지 속성에서는 의미, 비시각적, 구성 측면에서 의미와 비시각적 속성이 우세하게 나타났다. 전통적으로 이미지 검색과 접근에서 의미 측면의 속성은 중요하게 인식되어 왔으나, 본 연구의 분석결과에서 보여주는 바와 같이 비시각적 측면 특히, 맥락 요소의 비중은 접근점 제공에 있어서 중요한 시사점으로 볼 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.27-34
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• 2006

최근 공간 정보들을 효과적으로 이용할 수 있는 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 효율적인 지식 탐사를 위해 다양한 기존의 데이터 마이닝 방법들이 확장되어 공간 데이터 마이닝에 사용되고 있다. 그러나 기존의 공간 연관 규칙 탐사 시스템들은 프레디킷 간의 연산을 통해 규칙을 발견함에 따라 질의 결과에 다양한 비공간 속성들을 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 공간 데이터베이스에서 사용되는 질의를 확장하고, 위상정보에 따른 데이터를 구성한 후 비공간 객체 속성간의 연관 규칙을 발견하는 시스템을 제안한다. 특히 지리 정보 시스템에 적용 가능한 모델을 구현하였다. 이렇게 구현된 시스템은 사용 중인 공간 데이터베이스를 확장하므로 이식성이 뛰어나고, 공간 속성뿐만 아니라 다양한 비공간 속성을 고려함으로써 좀 더 실생활에 유용한 공간 연관 규칙을 발견할 수 있다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제12권1호
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• pp.86-89
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• 2005

Thermoase를 이용하여 속성 까나리액젓 생산 가능성에 대해 조사한 결과, 속성 까나리 액젓의 발효조건으로 thermoase $0.2\%$ 첨가, 발효온도 $60^{\circ}C$ 및 발효시간 9시간으로 설정되었다. 설정된 발효조건에서 생산된 속성 까나리 액젓은 시판 액젓 제품에 비해 밝은 갈색을 나타내었다. 또한 일부 시판 액젓에 비해 속성 까나리 액젓은 총 질소, 아미노태 질소 및 총 유리아미노산 함량이 다소 낮았으나, 감미성 아미노산 비율이 높았다. Thermoase를 이용한 까나리 액젓은 발효시간이 짧고 염장처리 된 까나리를 이용할 수 있다는 측면에서 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권5호
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• pp.516-572
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• 2001

지리정보시스템은 다양한 분야에서 응용할 수 있는 자료를 다루고 있다. 각 용용 분야를 위한 필요한 정보는 지리정보의 설계 단계에서 지리영역의 응용관점에 따라 다르게 표현될 수 있다. 그러므로 지리정보시스템은 지리현상에서 발생하는 각 객체의 독립성과 동질성 여부에 따라 표현해야 한다. 이 논문은 지리-객체, 지리-필드와 비지리-객체 상에서 속성과 관계 역할에 대한 정의와 정리를 통한 형식화에 대해 연구되었다. 이를 위해 지리-객체는 지리-필드와 비지리-객체의 관계역할에 대한 형식화 관점에서 재구성되었다. 이 연구 결과 이 논문은 공간 클래스의 정적상태 특성인 속성-영역 관계를 공간 관계 역할로 표현하고, 형식화함으로써 기하 속성과 공간 관계 역할에 기반한 지리정보시스템의 효율적 설계의 방법을 제시하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권6호
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• pp.1-17
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• 2001

시공간 데이터 모델은 공간과 시간 기능이 추가된 복합 객체를 기술하는 많은 응용 분야에서 이용될 수 있는 자료를 다룬다. 그러나 각 응용 분야를 위해 필요한 정보가 시공간 정보의 설계 단계에서 시간의 종류에 종속해서 지리정보가 다르게 표현될 수 있다. 이러한 다양한 필요성을 다루기 위해서는 지리정보를 시간 관점 하에서 기하학적 입장, 공간 관계 입장과 공간에 종속하는 속성의 입장으로 표현해야 한다. 이 논문에서는 지리정보시스템에 대한 객체들 사이의 관계와 속성에 대한 형식적 정의 문제를 제시하고 있다. 지리 자료는 지리-객체, 지리-필드로 분류되는데, 지리적 공간상에 존재하는 실제의 연속적이고, 이산적인 표현을 나타낸 것이다. 이 논문은 비지리-객체와 지리-객체 상에서 시간에 따른 속성의 변화와 관계 역할에 대해 연구하고자 한다. 따라서 이 연구결과는 지리-객체의 공간 클래스에 머문 기존 연구에 비지리-객체를 포함한 시공간 객체의 속성버전화 방법을 제안함으로써 시공간 객체 지향 클래스 설계상에서의 효율성에 기여한다.