• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.23-30
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• 2007

RFID(Radio Frequency Identification)란 정보를 읽거나 쓰기 위한 반도체 칩을 내장하고 정보의 전송을 위해 안테나를 사용하는 무선주파수 시스템을 말한다. 또 이렇게 전송된 정보를 수집 및 여과하는 미들웨어, RFID코드와 관련된 정보를 저장하고 있는 객체정보서버, 이력정보가 저장된 위치정보를 가진 객체이력서버, 코드와 관련된 물품정보가 있는 서버의 위치를 알려주는 RFID 검색서비스 등이 RFID 서비스 네트워크를 구성한다. RFID 태그가 부착된 물품에 대한 생산자 정보, 유통 경로, 상태 등의 정보를 저장하여 활용하기 위한 곳을 말하며 DB 시스템을 사용하는 것이 일반적이다. 따라서 검증 실험에서 측정분석 결과는 리더간 전파 간섭이 발생하지 않기 위해서는 안테나단에서 수신되는 power 레벨이 최소한 -55dBm을 유지해야만 전파 간섭이 발생하지 않을 것으로 생각되고, 안테나와 테그의 인식 거리는 최대 7m 까지도 가능하지만, 원활한 인식을 위해서는 3-4m이내에서 사용되어야 바람직 할 것으로 생각된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.249-258
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• 2004

오늘날 활발하게 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 관련 기술 연구는 사용자가 시간과 장소에 구애받지 않고 네트워크에 접근해 다양한 컴퓨터 관련 서비스를 제공 받을 수 있는 방법에 초점을 맞추고 있다. 이 처럼 시간과 공간의 한계를 뛰어 넘은 네트워크로의 자유로운 접근은 일상 생활의 패러다임을 바꾸어 놓게 될 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 통해 가장 큰 변화가 일어나는 분야는 일반 가정환경에서 일어나는 인텔리전트 홈 네트워크 (Intelligent Home Network) 라고 할 수 있다. 집에 들어오면, 자동으로 문을 열어주고, 불을 켜주며, 놓쳤던 TV 프로그램을 자동으로 녹화해 놓았다가 원하는 시간에 보여주고, 적당한 시간에 목욕물을 미리 받아준다. 또한 집밖으로 나가기 전, 일기예보에 따라 우산을 챙겨주고, 일정을 확인시켜주며 입고 나갈 옷을 골라줄 수도 있다. 이 모든 일들이 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 가져올 인텔리전트 홈 네트워크의 모습이다. 그러나, 모든 사용자에게 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는 홈 네트워크 상의 자원 관리에서 일어날 수 있는 에이전트들간의 자원 접근 권한 충돌을 효율적으로 방지할 수 있는 기술이 필요하다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 자원관리 특성은 점유의 연속성, 자원 사이의 연관성, 그리고 자원과 사용자 사 사이의 연계성의 3 가지 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 일어날 수 있는 자원 충돌 상황을 효율적으로 처리하기 위한 자원 협상 방법을 제안한다. 본 방법은 자원 관리 특성을 바탕으로 시간논리에 기반을 둔 자원 선점과 분배 규칙으로 구성된다.트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.타났다. 또한, 스네이크의 초기 제어점을 얼굴은 44개, 눈은 16개, 입은 24개로 지정하여 MER추출에 성공한 영상에 대해 스네이크 알고리즘을 수행한 결과, 추출된 영역의 오차율은 각각 2.2%, 2.6%, 2.5%로 나타났다.해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data b

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권4호
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• pp.621-638
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• 2003

웹 상에서 XML 문서의 수요가 증가함에 따라 XML 문서를 자원으로 갖는 웹 서비스 응용들이 증가하고 있다. 이들 웹 서비스 응용에서 질의 처리 시 성능 향상을 위해 XML 데이타에 대한 뷰 메커니즘을 고려할 수 있다. XML 질의 결과를 실체뷰로 유지하고, 하부 XML 문서에 대한 원래의 질의를 관련된 실체뷰에 대한 질의로 변환하여 수행한다면 질의 응답시간을 줄일 수 있을 것이다. 실체뷰를 이용한 질의 처리의 유형으로는 $\circled1$ 실체뷰로부터 원하는 결과를 모두 얻을 수 있는 유형과 $\circled2$ 질의 결과의 일부는 실체뷰에 존재하지만 일부는 하부 XML 문서로 부터 검색해야 하는 유형이 있다. 본 논문에서는 두 번째 유형에 대하여 연구한다. 본 논문의 질의는 여러 XML 질의어들이 갖는 핵심적인 기능 중 하나인 XML 경로 표현식이다. 본 논문에서는 먼저, XML 저장소 내 하부 XML 문서들로부터 도출된 XML 실체뷰의 저장 구조를 제시 한 후, 주어진 XML 질의를 실체뷰에 대한 질의와 하부 데이타에 대한 질의로 분할하는 알고리즘과 분할 질의의 결과를 통합하는 알고리즘을 제시한다. 그리고, 성능 평가를 통하여 실체뷰를 이용한 질의 분할 처리가 성능 향상을 가져오는 조건을 구한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권5호
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• pp.469-477
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• 2001

본 논문은 가정에 있는 만성질환자, 퇴원한 환자 및 자신의 건강을 염려하는 정상인 등을 대상으로 매일 측정한 심전도. 혈압. 혈중 산소 포화농도 등과 같은 생리변수와 건강 설문에 대한 응답을 분석하여 건강상태를 지속적으로 파악하고, 비정상적인 상태가 발견될 경우에는 의사가 정확히 확인하여 필요한 조치를 조언하는 재택건강관리서비스에 대해서 기술하고 있다 재택건강관리서비스를 위해서 가입자는 재택건강관리단말기와 인터넷에 연결된 PC를 가정에 구비하여야 한다. 관제센터는 의사와 가입자의 기본정보와 가입자의 건강정보를 저장하기 위한 데이터베이스 시스템, 생체신호와 건강설문을 분석하여 현재상태의 비정상여부를 판단하는 건강상태자동평가시스템, 가입자와 의사들이 웹 브라우저를 사용하여 원하는 건강정보를 데이터베이스에서 검색, 조회하고. 그 내용을 수정. 편집하여 저장할 수 있는 웹 기반 건강정보관리시스템이 필요하다. 또한, 공중전화망 및 무선통신망을 이용한 음성 및 문자 전송과 인터넷을 이용한 전자우편에 의해 의사의 소견을 가입자에게 전달하는 통합 메시징 시스템 (UMS). 종합검진센터에서 의사가 검사결과와 문진 결과를 입력하기 위한 정보입력 PC. 병원에서 의사가 가입자의 정보를 조회하거나 정밀진단결과를 입력하기 위한 인터넷 PC 등이 설치되어야 한다. 일반에게 이러한 서비스를 널리 보급하기 위해서는, 생리변수들의 무구속 및 무자각 측정기술과 지능적인 건강평가 알고리즘의 개발에 대한 연구가 계속 수행되어야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권2호
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• pp.249-264
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• 2007

사람들의 이동성 증가로 인해 차량을 중심으로 제공되는 텔레매틱스 서비스에 대한 요구가 증대함에 따라, 현재 독립적으로 수집.제공되고 있는 컨텐츠들을 연계.공유하여 다양한 텔레메틱스 컨텐츠를 제공하는 것이 반드시 필요하다. 그러나 현재 텔레매틱스 컨텐츠 제공 시스템들은 각기 다른 구조의 도로네트워크를 사용하기 때문에, 컨텐츠의 교환.통합이 어려운 실정이다. 이에 본 연구는 텔레매틱스 컨텐츠들이 상호 호환될 수 있도록 연계시켜주는 시스템인 '텔레매틱스 컨텐츠 게이트웨이'를 제안하고자 한다. 이 시스템은 웹 서비스 형태의 컨텐츠 검색 및 관리를 제공함으로서, 기존 시스템에서 메타데이터의 부재로 인해 컨텐츠 사용이 어려웠던 점을 해결한다. 또, 기존 시스템들이 상이한 도로 네트워크 모델을 사용함에 따라 상호 연계가 어려웠던 점을 해결하기 위하여, 도로 네트워크 토폴로지 간의 매칭 모델을 제시한다. 뿐만 아니라, 매칭 정확성을 향상하기 위한 알고리즘도 함께 제안한다. 또, 이 시스템은 시스템간의 연계를 위해 다중 큐, 다중 쓰레드 구조로 설계되었다. 이 시스템은 윈도우즈 환경에서 C#을 사용하여 개발된 이후, 시범 운영되고 있으며 컨텐츠 통합과정에서 정보 누락이 발생하지 않고, 컨텐츠 통합 및 전송속도가 현재 텔레매틱스 서비스들의 요구 수준을 만족시키는 것을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제17권3호
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• pp.95-111
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• 2015

추천시스템은 과거 구매행동을 통해 사용자가 향후 구매할 것이라 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 제공하는 시스템이다. 이러한 추천시스템은 여러 전자상거래 업체에서 도입하고 있으며, 사용자의 편의성 및 수익에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 사용자가 어떠한 기준을 가지고 제품을 평가하는지, 어떠한 요소가 구매 의사 결정에 영향을 미치는지는 반영할 수 없다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 사용자가 직접 작성한 구매후기를 통해, 사용자 별 제품 평가요소를 활용할 수 있는 추천 모형 알고리즘을 개발하였다. 토픽 모델링을 활용하여 사용자들의 구매후기를 분석하였으며, 이러한 후기의 특성이 반영된 커널과 평가 점수가 반영된 커널 등을 함께 활용하여 다중 커널 학습 기반의 추천 모형을 개발하였다. 또한, 이러한 모형을 BestBuy 사례에 적용하여 검증하였다. 검증 결과, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다중 커널 학습에 의한 추천 모형의 정확도가 우수하였고, 구매후기의 유사성을 반영하였기에, 사용자가 어떠한 요소를 평가하는지를 확인할 수 있었다. 또한, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다양한 제품에 대한 추천이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구는 토픽 모델링과 커널 학습 기반을 사용한 융합적인 추천모형으로서, 온라인 추천시스템의 새로운 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.569-578
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• 2021

오늘날 웹의 발전으로 우리는 각종 언론 매체를 통해 온라인 기사를 쉽게 접하게 된다. 온라인 기사를 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 거짓 정보를 진실로 위장한 가짜뉴스 또한 빈번하게 찾아볼 수 있다. 가짜뉴스가 전 세계적으로 대두되면서 국내에서도 가짜뉴스를 탐지하기 위한 팩트 체크 서비스가 제공되고 있으나, 이는 전문가 기반의 수동 탐지 방법을 기반으로 하며 가짜뉴스 탐지를 자동화하는 기술에 대한 연구가 계속해서 활발하게 이루어지고 있다. 기존 연구는 기사 작성에 사용된 문맥의 특성이나, 기사 제목과 기사 본문의 내용 비교를 통한 탐지 방법이 가장 많이 사용되고 있으나, 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높아졌을 때 탐지가 어려워질 수 있다는 한계를 가진다. 따라서 본 논문에서는 기사 조작의 발달에 따른 영향을 받지 않기 위하여 기사의 진위 여부를 판단할 수 있는 검증기사를 함께 사용하는 방법을 제안한다. 또한 가짜뉴스 탐지 정확도를 개선시킬 수 있도록 실험에 사용되는 기사와 검증기사를 문서 요약 모델을 통해 요약하는 과정을 추가했다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 검증하기 위해 문서 요약 기법 검증, 검증기사 검색 기법 검증, 그리고 최종적인 제안 알고리즘의 가짜뉴스 탐지 정확도 검증을 진행하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 다양한 언론 매체에 적용하여 기사가 온라인으로 확산되기 이전에 진위 여부를 판단하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.674-685
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• 2014

지식 서비스 시스템이 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는, 명시된 지식을 바탕으로 새로운 지식을 추론 할 수 있어야 한다. 대부분 지식 서비스 시스템은 온톨로지로 지식을 표현한다. 실 세계의 지식 정보의 양은 점점 방대해지고 있으며, 따라서 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 기법이 요구되고 있다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 대용량 온톨로지를 RDFS수준으로 추론하기 위한 분산 테이블 조인 방법을 제안하고, 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안하는 RDFS 추론은 분산 파일 시스템 환경에서 RDFS 메타 테이블을 기반으로 맵-리듀스를 적용한 방식과, 맵-리듀스를 사용하지 않고 클라우드 컴퓨터의 메모리만 사용한 방식에 초점을 맞추었다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 각 기법에 대한 추론 시스템 구조와 RDFS 추론 규칙에 따른 메타 테이블 설계 및 추론 전략 알고리즘에 대해서 중점적으로 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM1000부터 LUBM6000을 대상으로 실험을 수행 하였다. 가장 큰 LUBM6000(8억 6천만 트리플)의 경우, 메타 테이블 기반의 RDFS 추론 기법은 전체 추론 시간이 13.75분(초당 1,042 트리플 추론) 소요된 반면, 클라우드 컴퓨터의 메모리를 적용한 방식은 7.24분(초당 1,979 트리플 추론)이 소모되어 약 2배정도 빠른 추론 속도를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.189-199
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• 2009

최근 인터넷 상에 정보가 방대해지면서 사용자의 요구에 맞는 정보 필터링과 개인화 서비스가 매우 중요해지고 있다. 특히 전자상거래 분야에서 상거래를 활성화시키고 정보 제공자에 대한 만족도와 충성도를 높이기 위해, 사용자의 취향을 기반으로 한 정보 추천은 필수적인 요소가 되었다. 기존 추천 시스템은 사용자의 관심 정보를 기술한 사용자 프로파일을 대부분 정보 제공자 측에서 각각 개별적으로 수집하고 이를 기초로 추천 서비스를 제공한다. 따라서 사용자의 정보는 각 정보 제공자 측에 분산되어 존재하며, 사용자 정보가 부족한 서버에서는 초기에 추천 전략을 세우기 어렵다는 문제가 있다. 또한 사용자정보를 가지고 있는 서버의 경우에도 사용자가 해당 서버를 주기적으로 방문하지 않았다면, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행동을 통합적이고, 지속적으로 관찰할 수 있는 사용자 기기에서, 사용자가 이용한 웹 문서 분석을 통해 사용자의 관심 분야를 추론하고, 이를 다른 정보 제공자가 이용하는 새로운 구조의 추천 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템은 보다 효율적인 프로파일 생성을 위해, 웹 페이지에서 식별된 정보 블록에서 관심 단어를 추출하고, 앵커 태그를 분석하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 특징을 포함하고 있다. 이러한 제안 시스템의 특징을 통해, 사용자 정보가 부족한 상점에서도 초기에 개인화 서비스 제공이 가능해지며, 사용자가 평소에 이용하는 웹 문서로부터 프로파일을 생성함으로써, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영할 수 있다. 또한 정보 블록에서 취향 정보를 추출하는 알고리즘을 통해 보다 빠르고 정확한 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 최근 구매 활동이 있었던 사용자들의 웹 검색 히스토리와 구매 데이터를 이용하여 제안 시스템의 추천 정확도와 프로파일 분석에 소요되는 시간 측면의 이득을 실험하였으며, 그 결과를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.40-51
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• 2011

인터넷을 통해 배포되는 방대한 양의 콘텐츠에서 사용자의 취향에 적합한 콘텐츠를 제공하는 것은 추천 시스템의 중요한 요소라고 할 수 있다. 이를 위한 기존의 추천 시스템은 사용자의 프로파일과 상황정보를 활용한 알고리즘에만 중점을 두고 연구가 진행되어 추천의 정확도 향상에 크게 기여하였다. 그러나 SP(Service Provider)의 BM(Business Model)에 대한 충분한 검토가 함께 이루어지지 않았기 때문에 SP가 요구하는 추천 시스템의 구축은 기존 연구를 통해 해결하기엔 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 사용자의 복합 상항정보를 이용하여 CP(Contents Provider)의 콘텐츠를 검색하고, SP의 BM에 적합한 콘텐츠를 추천하기 위해 추천 가중치 기법을 적용한 모바일 추천 시스템을 제안한다. 또한, 제안된 프로토타입 시스템의 검증을 위해 사용자 프로파일과 상황정보를 결합하는 복합 상황 정보와 SP에 의한 추천 가중치를 적용한 놀이기구 추천 서비스를 구현한다.