• Proceedings of the KSR Conference
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• 2003.05a
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• pp.151-158
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• 2003

현재 각 도시철도 운영기관이 사용하고 있는 부품코드체계는 구 정부물품 분류체계 11자리를 수요한 코드체계로의 군, 급의 2단계 분류로 구성되어 있어, 분류단계의 제약이 존재할 뿐만 아니라 분류체계의 구조적 문제로 군, 급, 품명의 빈번한 통합, 삭제에 따른 코드 관리의 어려움이 존재하고 있다. 또한, 사용자가 원하는 물품을 해당 분류체계로 찾아가기 위한 그룹별 탐색과 통계적 분석이 불가능한 실정이다. 이러한 분류체계의 문제점과 향후 차종의 노후화로 발생될 관리품목의 증가로 업무능률 저하가 예상되기 때문에 새로운 체계의 표준화된 부품코드체계가 절실히 필요한 실정이다. 본 논문은 산업 발전에 따르는 확장성과 세분화에 대한 분류구조의 탄력성을 가지고 객관적으로 분류 추가 및 변경이 가능하도록 하고, 정부 및 국제기관 표준권고안과 호환성을 가질 수 있는 표준 부품코드체계를 제정하기 위한 연구결과이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.132-135
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• 2010

FTA(Free Trade Agreement)는 체결국들의 자유로운 물자 이동을 기반으로 무역의 활성화와 외국자본의 직접투자를 통해 경제성장을 가져오는 중요한 협정이다. 그러나 FTA 협정의 체결조건에 따라 품목별 세율 등의 정보가 달라진다. 국제통일상품분류체계(Harmonized Commodity Description and Coding System)코드도 마찬가지로 국제 공동코드 영역인 6 자리까지 동일 하나, 7 ~ 10 자리까지는 각 국가에 의해 운영관리 되어, 국가별로 품목분류 방식이 달라진다. 또한, 품목분류코드가 갱신 될 때마다 연관 정보를 사용자에게 제공하고 있다. 그러나 우리나라와 FTA 체결국간 세부품목분류 방식이 달라 품목분류방식의 의미에 따라 담당자가 한 건씩 비교하고 맵핑하여, 많은 시간과 인력이 소모된다. 따라서, 의미를 갖는 품목분류코드를 맵핑하면서 발생하는 문제들이 있다. 이를 해결하기 위해, 이 논문에서는 품목분류코드 기반의 온톨로지 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.872-875
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• 2011

악성코드 개체 수의 급격한 증가와 정형화되지 않은 악성코드 분류 기준 때문에 업체별, 연구기관별 악성코드 분류 방식이 서로 상이하다. 이 때문에 악성코드를 분석하는 분석가들은 모호한 악성코드 분류 방식 때문에 업무에 불필요한 시간이 소요되고 있다. 또한 안티 바이러스 제품을 사용하는 최종 사용자로 하여금 혼란을 유발하고, 악성코드에 대응하기 위해 진행되는 연구에서 악성코드에 대한 정확한 분류 지표가 없어, 연구에 혼선을 빚고 있다. 본 논문에서는 악성코드의 정확한 분류와 새로운 악성코드가 발견되고, 새로운 매체가 출현하여도 이에 유기적으로 대응할 수 있도록 악성코드의 목적행위에 따라서 총 7개 그룹으로 나누었다. 제안 분류 방식을 사용할 경우 분류된 악성코드에 대하여 보다 정확한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.394-398
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• 2020

산업/직업분류 자동코딩시스템은 고용조사 등을 함에 있어 사업체 정보, 업무, 직급, 부서명 등 사용자의 다양한 입력을 표준 산업/직업분류에 맞춰 코드 정보를 제공해주는 시스템이다. 입력 데이터로부터 비지도학습 기반의 색인어 추출 모델을 학습하고, 부분단어 임베딩이 적용된 색인어 임베딩 모델을 통해 입력 벡터를 추출 후, 출력 분류 코드를 인코딩하여 지도학습 모델에서 학습하는 방법을 적용하였다. 기존 시스템의 분류 결과 데이터를 통해 대, 중, 소, 세분류에서 높은 정확도의 모델을 구축할 수 있으며, 기계학습 기술의 적용이 가능한 시스템임을 알 수 있다.

• ETRI Journal
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• v.9 no.1
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• pp.19-24
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• 1987

EDAS_P 시스팀은 사용자와 컴퓨터간에 정보의 교환이 빈번히 일어난다. 그러므로 CAE시스팀은 사용자가 쉽고 자연스럽게 작업할 수 있도록 설계하여야 한다. 본고에서는 interactive graphic 시스팀에 man-machine interface문제를 기능별로 분류하면서, 전자회로 설계용 CAE 시스팀인 EDAS_P에서 응용한 기술을 예로 설명 한다.

• Proceedings of the Korea Society of Design Studies Conference
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• 2004.05a
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• pp.288-289
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• 2004

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.3
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• pp.287-296
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• 2003

There has been much research focused on collaborative filtering technique in Recommender System. However, these studies have shown the First-Rater Problem and the Sparsity Problem. The main purpose of this Paper is to solve these Problems. In this Paper, we suggest the user's predicting preference method using Bayesian estimated value and the associative user clustering for the recalculation of preference. In addition to this method, to complement a shortcoming, which doesn't regard the attribution of item, we use Representative Attribute-Neighborhood method that is used for the prediction when we find the similar neighborhood through extracting the representative attribution, which most affect the preference. We improved the efficiency by using the associative user's clustering analysis in order to calculate the preference of specific item within the cluster item vector to the collaborative filtering algorithm. Besides, for the problem of the Sparsity and First-Rater, through using Association Rule Hypergraph Partitioning algorithm associative users are clustered according to the genre. New users are classified into one of these genres by Naive Bayes classifier. In addition, in order to get the similarity value between users belonged to the classified genre and new users, and this paper allows the different estimated value to item which user evaluated through Naive Bayes learning. As applying the preference granted the estimated value to Pearson correlation coefficient, it can make the higher accuracy because the errors that cause the missing value come less. We evaluate our method on a large collaborative filtering database of user rating and it significantly outperforms previous proposed method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.220-222
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• 2001

컴퓨터의 사용인구가 많아지고, 인터넷의 보급이 급속히 늘어남에 따라 많은 정보가 생산되고 있다. 그리고 이러한 정보를 사용자에게 좀더 효율적인 방법으로 제공하는 서비스들도 많아지게 되었다. 그러나 컴퓨터에 익숙하지 않은 사용자들은 쉽게 이러한 서비스를 이용하지 못하기 때문에 사용자를 돕는 시스템이 필요하다. 인터넷 서비스제공 업체들은 사용자의 질문에 대해 관리자가 직접 답을 해주는데, 이들 시스템을 이용하는 사용자들의 증가로 질의응답 업무의 양이 커지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 사용자의 질의를 자동으로 분류하여 응답하고 사용자가 FAQ를 개념적으로 브라우징 할 수 있는 시스템의 유용성을 입증하기 위하여, 그 적용 가능성과 일반 사용자들의 이용 결과를 통계적으로 분석하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.6
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• pp.43-50
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• 2017

본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.327-332
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• 2007

모바일폰의 컨버전스가 가속화됨에 따라 사용자가 습득해야 할 정보량이 증가하였고, 사용자들이 이를 이용하기 위하여 학습과 숙련의 과정을 거쳐야 하는 부담이 발생하게 되었다. 모바일폰의 주 사용자층인 20-40대 외에 10대와 50대 이상의 이동전화 이용률이 꾸준히 증가하여 실버폰과 키즈폰 시장이 형성될 조짐을 보이고 있지만, 제조사에서는 획일적인 인터페이스 디자인만을 제공하여 다양한 사용자 층의 요구와도 서로 맞지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 모바일폰의 휴먼인터페이스 요소 중 메뉴요소에 해당하는 메인메뉴의 네비게이션 방식에 중점을 두어 각 사용자 유형별로 사용성을 측정하였다. 국내외 모바일폰 제조사에서 2006년 출시된 제품에서 메인메뉴 네비게이션 방식을 추출하여 8가지로 분류하였으며, 이를 토대로 플래시 기반의 시뮬레이터를 제작하여 사용성 측정에 이용하였다. 모바일 사용성 평가를 위한 요인을 중심으로 10대부터 60대 이상의 다양한 사용자를 대상으로 시뮬레이터 사용을 관찰하여 분석하였으며 또한 기존에 사용하고 있는 모바일폰 기종을 고려하여 설문지로 사용성에 대한 만족도를 평가하는 방식도 병행하였다. 본 연구에서는 사용자 유형별로 사용성이 높은 인터페이스를 선별하고 사용자의 개성과 선호도를 고려한 선택적인 UI 개발방향을 제안하였다.