• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.753-756
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• 2008

최근 인터넷의 생활화로 이를 기반으로 수익을 창출하는 새로운 형태의 거래가 확산되고 있다. 이러한 형태는 포털사이트를 기반으로 커뮤니티를 형성하고, 이를 통하여 확보된 회원들을 대상으로 광고수익이나 판매가 이루어지는 형태의 비즈니스 모델들이다. 하나 기존 오프라인 중심으로 정의된 인터넷 비즈니스 모델들을 적용하여 이러한 포털사이트 기반의 비즈니스들을 분류할 경우 여러 범주에 포함 되어서 이들을 분류하기 어려운 문제점이 있다. 이로 인하여 새로 생성되는 인터넷 비즈니스 모델들을 활용한 사업의 가능성과 이들이 기술적으로 실현이 가능한지 여부, 이들에게 요구되는 요소들에 대한 분석에 어려움이 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위하여 현재 가장 많이 사용되는 포털사이트들을 기존 인터넷 비즈니스 모델을 적용하여 비교 분석하고, 여기서 새로운 모델 정의에 필요한 요소들을 추출하여 이를 반영한 새로운 인터넷 비즈니스 모델들을 설계한다. 이를 통하여 변화하는 환경에 적응이 가능한 포털사이트 기반의 인터넷 비즈니스 모델의 정의와 분석이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.39-42
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• 2009

사용자 적응형 추천 시스템의 목적은 사용자의 선호도와 행동 정보 등을 분석, 분류하여 그를 바탕으로 각 사용자가 필요로 하거나 선호 할 만한 서비스를 사용자에게 추천하여 사용자 편리성을 높이는 것이다. 그러나 기존의 추천 시스템은 새로운 사용자의 등장이나 새로운 서비스의 등장 시 분석에 많은 시간을 필요로 하거나, 과특성화와 희귀성이라는 특성으로 인한 추천 서비스 단순화 등의 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 새로운 사용자 등장 시 결정 트리를 이용한 분류로 분석시간을 줄이고, 새로운 아이템의 등장 시 분석시간의 감소와 다양한 사용자 중심적인 추천을 위해 대리자를 이용한 사용자 군집화와 추천을 수행하는 새로운 모델을 제시한다. 또한 제안된 모델을 분석하여 위의 문제점들이 어떻게 해결되는지 설명한다.

• KSCI Review
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• v.8 no.2
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• pp.43-50
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• 2001

소프트웨어 신뢰성을 향상시키는 방법에는 소프트웨어 결함 허용기법 중에서 가장 객관적이고 정량적으로 평가받는 것이 NVP(N-Version Programming)기법이다. 이 기법에서 신뢰도를 추정하는 모델로 이항분포를 사용하는데 이 모델은 각 컴포넌트 신뢰도의 값들이 동일하다는 한계점이 있었다. 본 연구에서는 기존 모델의 한계점을 해결하기 위하여 NVP 신뢰도 분석을 위한 새로운 접근 방법으로 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 적용하였고. 또한 적용 모델과 기존 모델을 서로 비교 검토하였다. 그 결과 전체시스템 신뢰도를 일정 수준이상 유지하면서 각 컴포넌트 신뢰도의 값들을 최적화 할 수 있었고. 또한 비용을 최소로 하는 최적의 수를 추정할 수 있었다. 그리고 적용 모델과 기존 모델을 비교 및 평가하여 타당성을 증명하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.425-431
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• 2023

음성 어시스턴트 시스템에서 발화의 의도를 분류하고 새로운 의도를 탐지하는 것은 매우 중요한 작업이다. 끊임없이 인입되는 새로운 발화로 인해 기존에 학습된 모델의 의도 분류 성능은 시간이 지남에 따라 점차 낮아진다. 기존 연구들에서 새로운 의도 발견을 위해 제안되었던 클러스터링 방법은 최적의 클러스터 수 결정과 명명에 어려움이 있다. 이러한 제한 사항을 보완하기 위해, 본 연구에서는 대규모 언어 모델 기반의 효과적인 의도 발견 방법을 제안한다. 이 방법은 기존 의도 분류기로 판단하기 어려운 발화에 새로운 의도 레이블을 할당하는 방법이다. 새롭게 인입되는 OOD(Out-of-Domain) 발화 내에서 오분류를 찾아 기존에 정의된 의도를 탐지하고, 새로운 의도를 발견하는 효율적인 프롬프팅 방법도 분석한다. 이를 액티브 러닝 전략과 결합할 경우, 분류 가능한 의도의 개수를 지속 증가시면서도 모델의 성능 하락을 방지할 수 있고, 동시에 새로운 의도 발견을 자동화 할 수 있다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.2 no.1
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• pp.23-30
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• 1993

본 연구에서는 시뮬레이션을 통한 지식의 자동 획득(Simulation-Based Automatic Knowledge Acquistion) 가능성을 제시한다. 이을 위한 작업 단계는 다음과 같다. 첫째, 지식 제공자에 의한 대상(domain) 관련 초기 인과 관계 정보 입력 단계, 둘째 경험 베이스 탐색에 의한 확장된 정보 생성 단계, 세 번째로 생성되어진 정보를 사용하여 대상 반영 모델을 구축하는 단계, 네 번째로 구축된 모델을 시뮬레이션하고 수행 결과의 분석을 통해 새로운 지식을 획득하는 단계로 구성된다. 제안된 지식 획득 방법은 ,대상에 관계된 개념과 개념들의 인과 관계를 바탕으로 모델을 자동 생성하여 이를 지식 획득 표현틀로 이용하는 유연한 구조를 사용하였고, 또한 생성된 모델의 시뮬레이션 결과를 분석함에 의해 새로운 지식을 획득함으로써 획득된 지식이 동적 세계를 잘 반영할 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2001.10a
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• pp.165-196
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• 2001

DNA chip 또는 microarray는 다수의 유전자 또는 유전자 조각을 (보통 수천내지 수만 개)칩상에 고정시켜 놓고 DNA hybridization 반응을 이용하여 유전자들의 발현 양상을 분석할 수 있는 기술이다. 이러한 high-throughput기술은 예전에는 생각하지 못했던 여러가지 분자생물학의 문제에 대한 해답을 제시해 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 분자수준에서의 질병 진단, 신약 개발, 환경 오염 문제의 해결 등 그 응용 가능성이 무한하다. 이 기술의 실용적인 적용을 위해서는 DNA chip을 제작하기 위한 하드웨어/웻웨어 기술 외에도 이러한 데이터로부터 최대한 유용하고 새로운 지식을 창출하기 위한 bioinformatics 기술이 핵심이라고 할 수 있다. 유전자 발현 패턴을 데이터마이닝하는 문제는 크게 clustering, classification, dependency analysis로 구분할 수 있으며 이러한 기술은 통계학과인공지능 기계학습에 기반을 두고 있다. 주로 사용된 기법으로는 principal component analysis, hierarchical clustering, k-means, self-organizing maps, decision trees, multilayer perceptron neural networks, association rules 등이다. 본 세미나에서는 이러한 기본적인 기계학습 기술 외에 최근에 연구되고 있는 새로운 학습 기술로서 probabilistic graphical model (PGM)을 소개하고 이를 DNA chip 데이터 분석에 응용하는 연구를 살펴본다. PGM은 인공신경망, 그래프 이론, 확률 이론이 결합되어 형성된 기계학습 모델로서 인간 두뇌의 기억과 학습 기작에 기반을 두고 있으며 다른 기계학습 모델과의 큰 차이점 중의 하나는 generative model이라는 것이다. 즉 일단 모델이 만들어지면 이것으로부터 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력이 있어서, 만들어진 모델을 검증하고 이로부터 새로운 사실을 추론해 낼 수 있어 biological data mining 문제에서와 같이 새로운 지식을 발견하는 exploratory analysis에 적합하다. 또한probabilistic graphical model은 기존의 신경망 모델과는 달리 deterministic한의사결정이 아니라 확률에 기반한 soft inference를 하고 학습된 모델로부터 관련된 요인들간의 인과관계(causal relationship) 또는 상호의존관계(dependency)를 분석하기에 적합한 장점이 있다. 군체적인 PGM 모델의 예로서, Bayesian network, nonnegative matrix factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1846-1847
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• 2007

본 논문에서는 비선형 공정의 모델링 성능을 향상시키기 위하여 퍼지 엔트로피 분석을 통해 새로운 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 퍼지 모델의 새로운 규칙으로 추가하는 자기구성 퍼지 모델을 제안한다. 퍼지 엔트로피가 상대적으로 큰 데이터 집합으로 새로운 클러스터를 구성하면 퍼지 모델의 애매모호한 정도가 작아져서 모델링 오차가 줄어들 가능성이 크게 된다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위해 이를 Box-Jenkins의 가스로 공정에 적용하여 퍼지 규칙수의 증가에 따른 모델링 성능의 변화를 보이고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교한다.

• Information Systems Review
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• v.10 no.2
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• pp.123-135
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• 2008

The online advertising industry's business model undertakes the change from CPM (cost-per-mille)-based to CPC(cost-per-click)-based. However, due to the problem of 'Click Fraud', CPA (cost-per-action) has been regarded as a new step. For CPA, publishers need to get information after a user clicks an advertisement. Therefore, in CPA, the key is to get Conversion Action Data (CAD). This paper introduces two existing mechanisms for getting CAD, compare their characteristics, and analyze their limitations. Then the two new mechanisms are introduced and their requirements and feasibility are analyzed. Lastly, we compare the existing two and the new two mechanisms, and point out each mechanism's business possibility, value and Application Area. This paper will help publishers choose the most appropriate mechanism on the basis of their situation.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.54 no.1
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• pp.167-190
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• 2023

This study is a literature study that analyzed the research data curation models using activity theory as a theoretical framework. Based on the factors of the activity used in the activity theory, this study analyzed various research data curation models, as well as issues that needed discussion in the library field in carrying out research data curation activities. And based on this, a new research data curation conceptual model was proposed. This study analyzed how the five previously proposed digital curation lifecycle models are configured, and analyzed the actions presented sporadically in each model. A new research data curation conceptual model was proposed by analyzing factors, extracting common factors and integrating them into a new model. In addition, six issues to be considered in carrying out research data curation activities in libraries and repositories were analyzed and discussed. The research data curation conceptual model proposed in this study consists of a total of 10 steps, and it contains practical issues and contradictions to consider at each stage of activity.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.197-204
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• 1999

본 논문은 향후 인터넷 사용의 많은 부분이 현재의 인간 사용자에게 에이전트로 옮겨져 갈 때 정보 검색과 상거래 활동을 중심으로 하는 현 인터넷 비즈니스 모델에 영향(Impact)으로 작용할 수 있는 요소들을 분석하고, 이로 야기되는 새로운 비즈니스 모델의 출현 및 현 비즈니스 모델의 변화에 대하여 고찰한다. 지능형 에이전트로 인한 현 인터넷 비즈니스 광고모델의 변화 및 새로운 광고모델의 등장 가능성, 인터넷상에서 제공하는 서비스에 대한 가격의 변화, 소비자/공급자간 관계의 변화, 중개업자(Intermediary)의 소멸(Disintermediation)가능성, 각 웹사이트들이 가지는 명성 및 브랜드 효과에 대하여 지능형 에이전트가 끼치는 영향 및 이로 인한 Facilitator의 출현 가능성, 에이전트를 활용한 새로운 서비스 등장으로 인한 현 기업조직 및 전략에 미치는 영향에 대하여 분석하고 그 시사점(Implications)을 도출하였다.