• Review of KIISC
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• v.17 no.1
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• pp.22-32
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• 2007

유비쿼터스 건강관리를 가능하게 하는 U-health의 중요성이 부각됨에 따라 다양한 U-health 서비스들이 개발, 제공 되고 있다. 하지만 대부분의 서비스들이 제한적이고 독립적으로 구성되어 있어서 다른 서비스와의 연동을 통한 폭넓은 서비스의 제공이 어렵다. 이러한 서비스 연동을 위해서는 U-health 데이터 및 단위 서비스를 체계적으로 관리하고, 맞춤형 U-health 서비스 개발에 필요한 단위 서비스 검색 방법이 필요하다. 이 논문에서는 온톨로지를 이용하여 U-health 데이터 및 서비스들을 체계적으로 명세하고 관리하기 위한 방법과, 온톨로지 정보를 이용하여 의미적으로 서비스를 검색할 수 있도록 하는 서비스 브로커링 방법을 제안한다. 그리고 이를 활용해 스트레스 관리 U-health 서비스를 구축한 사례를 설명한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.377-378
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• 2015

중국의 고령화 사회의 현황을 연구배경으로 중국의 고령층 TV프로그램의 발전현황 및 노인층의 심리 및 생리적 수요를 중심으로 연구를 진행하였다. 문헌 검색, 인터넷 검색, 인터뷰 등 다양한 방식으로 중국의 노인층을 대상으로 한 TV프로그램의 현황에 관한 조사를 진행하였으며, 노인층을 대상으로 한 TV프로그램의 특징과 문제점, 중국이 고령사회로 발전하는 과정에서 나타나는 노인층의 생리 및 심리적 수요를 한중일의 성공적 TV프로그램 사례를 토대로 분석을 진행하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2003.08a
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• pp.27-34
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• 2003

현재 정부기관이 주체가 되어 운영하고 있는 정보서비스는 대규모 예산 및 고급인력을 투자하여 체계적으로 가공된 질 높은 정보를 제공하는 우수한 서비스임에도 불구하고, 이용자들의 서비스에 관한 인지도 부족으로 활성화가 되지 않고 있다. 본 연구는 최근 경제적인 홍보수단으로 각광받고 있는 검색엔진을 활용한 웹 서비스 마케팅 방법인 Paid Listing, Paid Inclusion, Search Engine Optimization의 기법을 살펴보고 이를 정보서비스의 활성화를 위해 사용할 수 있는 방안 및 사례를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1996.04a
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• pp.151-185
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• 1996

개발된 시스템의 특징 ■ 웹을 이용한 대규모 멀티미디어 데이타베이스 서비스 ■ 고품질의 방대한 데이타 서비스 $\textbullet$전문정보, 이미지, 비디오, 3D비디오와 설계도면 $\textbullet$ 8,000여건의 문화재 정보, 1,000여건의 유물정보, 2,000여건의 미술 작품과 작가정보 ■ DB 검색기능과 정보검색기능의 상호보완적인 통합 ■ 객체관계 DBMS 기술을 이용한 DB관리 ■ UniWeb을 이용한 웹과 DBMS의 연동(중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.449-452
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• 2018

최근 AI 스피커를 비롯한 지능형 비서 서비스들이 빠르게 등장하고 있으며, AI 시장에서도 특히 챗봇 구축이 가장 활발하게 진행되고 있다. 건국봇은 건국대학교 학생들에게 필요한 정보를 제공하는 대화형 서비스이다. 본 논문에서는 대표적인 챗봇 구현 방법인 검색모델과 생성모델의 장단점을 분석하고, 건국봇에 적용한 사례를 소개한다. 궁극적으로, 질의문의 의도를 단어의 가중치를 고려해 추론함으로써 Unknown 추론을 강화하고 의도되지 않은 문장의 처리 관점에서 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.117-137
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• 2002

A CBR(Case-Based Reasoning) system solves the new problems by adapting the solutions that were used to solve the old problems. Past cases are retained in the case base, each in a specific form that is determined by features. Features are selected for the purpose of representing the case in the best way. Similar cases are retrieved by comparing the feature values and calculating the similarity scores. Therefore, the performance of CBR depends on the selected feature subsets. In this research, we measured the Selection Effect and the Elimination Effect of each feature. The Selection Effect is measured by performing the CBR with only one feature, and the Elimination Effect is measured by performing the CBR without only one feature. Based on these measurements, the feature subsets are selected. The resulting CBR showed better performance in terms of accuracy and efficiency than the CBR with all features.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.24 no.4 s.203
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• pp.75-81
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• 2006

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.130-133
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• 2006

본 연구에서는 진단분야에서의 시스템의 성능을 향상시키고 최적의 해를 찾고자 사례기반추론과 인공 신경망을 혼합한 시스템을 제안한다. 사례기반추론은 과거의 사례(경험)를 통해 현재의 제시된 문제를 해결하는 추론방식으로, 지식이 획득이 덜 복잡하고, 정형화되기 어려운 규칙이나 문제영역이 불분명한 분야에 효율적으로 활용되었다. 그러나 사례의 양이 방대해야 효율적인 추론을 할 수 있으며, 검색된 시간 또한 지연되는 단점이 있다. 이러한 문제를 보완하고자 본 논문에서는 인공 신경망의 학습을 통해 저장된 ANN Library를 생성하여, 사례기반추론에서의 부적절한 해를 유추하는 것을 방지하고, 효율적이고 신뢰성이 높은 해를 유추해 내는데 목적이 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.249-250
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• 2017

우리나라의 가구 구조는 2010년을 기점으로 1인가구로 급격하게 변화하기 시작했다. 특히 도시지역에서 1-2인 가구가 현저하게 증가하고 있으며, 이에 따라 우리나라 도시지역의 주거문화도 아파트 중심에서 다양한 형태의 공간이 만들어 지고 있다. 이에 본 연구는 1인 가구를 대상으로 지어진 소형주택의 사례조사 연구이다. 문헌조사와 정보검색, 사례조사를 통해 소형주택의 개념과 유형을 살펴보고 한국의 소형주택 사례와 유렵과 일본의 사례를 선정하여 분석하였다. 연구 결과 소형주택의 소요가 증가하고 있으며 대부분의 소형주택은 효율적인 공간을 위해 스킵플로어의 형태로 지어지는 경우가 많았다. 이에 본 연구는 소형주택의 개념과 사례를 살펴보고 향후 소형주택 계획의 기초자료로서 의의를 둔다.

• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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• v.11 no.9
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• pp.414-421
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• 2001

If a machine has some faults, we can detect them using vibration or noise signals. However some maintenance engineers who don\`t have export knowledge, need the help of vibration experts for diagnosing the machine. In this paper a case based reasoning (CBR) system is developed which is able to manipulate the past experiences of vibration diagnosis experts. In the CBR system, the maintenance engineers can retrieve the information form previous cases which are most similar to new problem s that they can solve new problem using solutions form the previous cases. In this paper, a new case retrieval method of CBR system using Petri net is proposed and also applied to diagnosis for electric motors as a practical problem.