• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.768-773
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• 2007

세계화 및 개방화에 능동적으로 대응할 수 있는 건설자재 정보속성 표준화는 건설산업 전반에 걸쳐 그 수요가 지속적으로 유지되고 있으며, 건설시장의 생산성에 획기적인 기여효과를 파생할 수 있는 기반기술이다. 건설자재 정보유통 활성화를 위해 건설자재 구매실무자를 대상으로 입수경로 및 정보속성을 조사하여 건설자재 정보제공체계의 현황을 분석하고, 이를 토대로 정보속성 개선점 및 활용도를 모색하여 표준화/정형화된 건설자재 일반정보 표준속성을 도출하고자 한다. 또한, 건설산업의 안정성 및 품질확보의 초석이 되는 품질정보 표준화를 위해 건설자재 품질인증 시험항목 분석을 수행하여 건설공정에 따라 정보속성을 분류하였으며, 이를 기반으로 품질정보 대표속성을 제시하고자 하였따. 건설자재 일반정보 속성도출의 논리성을 확립하고자 전자상거래를 위한 대표적 송성체계인 ECCMA와 ISO국제표준과의 호환성 검토를 기반으로 자재구매 실무자 200명을 대상으로 실태수요조사를 수행하여 통계적 분석을 수행하였으며, 품질정보속성 표준화의 체계성 확보를 위해 국제적으로 통용되고 있는 북미의 대표적인 분류체계인 Master Format(2004)을 준용하였다.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.515-528
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• 2023

전자상거래 시장의 성장과 더불어 소비자들은 상품 및 서비스 구매 시 다른 사용자가 작성한 후기 정보에 기반하여 구매 의사를 결정하게 되며 이러한 후기를 효과적으로 분석하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히, 사용자 후기에 대해 단순 긍/부정으로 감성분석하는 것이 아니라 다면적으로 분석하는 속성기반 감성분석 방법이 주목받고 있다. 속성기반 감성분석을 위한 다양한 방법론 중 최신 자연어 처리 기술인 트랜스포머 계열 모델을 활용한 분석 방법이 있다. 본 논문에서는 최신 자연어 처리 기술 모델에 두 가지 실제 데이터를 활용하여 다국어 사용자 후기에 대한 속성기반 감성분석을 진행하였다. 공개된 데이터 셋인 SemEval 2016의 Restaurant 데이터와 실제 화장품 도메인에서 작성된 다국어 사용자 후기 데이터를 활용하여 속성기반 감성분석을 위한 트랜스포머 계열 모델의 성능을 비교하였고 성능 향상을 위한 다양한 방법론도 적용하였다. 다국어 데이터를 활용한 모델을 통해 언어별로 별도의 모델을 구축하지 않고 한가지 모델로 다국어를 분석할 수 있다는 점에서 효용 가치가 클 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.892-894
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• 2019

빅데이터 기반의 기계학습은 대규모 데이터를 이용하여, 숨겨진 패턴을 찾아내는 학습과정과, 그렇게 찾아낸 패턴을 이용하여 새로운 데이터를 해석하는 추론과정으로 이루어진다. 이 과정을 통해 학습된 패턴은 데이터를 구성하는 속성들과 긴밀한 연관성을 갖고 있다. 학습에 사용된 데이터의 원 데이터를 구성하는 각각의 속성과 추론 결과가 동일한 계층 관계를 갖고 있다면, 모든 속성을 동일하게 처리할 수 있지만, 그렇지 않은 경우, 속성들 사이의 계층 정보를 고려하는 것이, 추론 결과의 정확도를 높일 수 있다. 이에 본 연구에서는 속성들 사이의 계층 관계를 고려한 추론 기법을 제안하고, 사례연구를 통해 제안 방법을 실제 상황에 적용하는 방법을 제시한다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.5-13
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• 2019

SNS는 서비스의 형태를 다양하게 변화시키면서 1세대부터 3세대까지 발전을 거듭해왔다. 최근에는 인스타그램이나 핀터레스트와 같이 이미지를 중심으로 소통하는 이미지 기반 SNS가 3세대 서비스로 떠오르면서 많은 사용자들에게 인기를 얻고 있는 상황이다. 이처럼 이미지 기반 SNS는 이미지를 중심으로 소통한다는 특징 때문에 이미지의 활용 방식에 있어서도 다른 서비스들과는 차별 점을 지니고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 특징에 주목하여 이미지 기반 SNS에 나타나는 이미지의 다양한 속성을 살펴보고 사용자들의 인식 차이를 알아보았다. 또한 이를 활용하여 각 속성들이 서비스의 만족에 어떤 영향을 미치고 있는지 확인하였다. 살펴본 이미지의 속성은 '자기지시성', '기록성', '정체성 표현', '간접 경험', '일회적 유희성', '욕망 생산' 과 같이 6가지였다. 사용자들의 6가지 속성에 대한 인식 차이를 비교한 결과 기록성과 간접 경험을 비교적 높게 반영되어 있다고 인식하고 있었으며, 각 속성에 대한 인식은 사용자의 연령, 이미지 기반 SNS의 사용 동기, 보유한 팔로워 수와 같은 사용자의 특성에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 이미지의 속성이 사용자 만족에 미치는 영향을 분석한 결과, 간접 경험이 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간접 경험은 실제 이미지 기반 SNS의 이미지에 반영되어 있다고 인식하는 정도가 높고 만족에도 긍정적인 영향을 미치는 속성으로 밝혀져, 이미지 기반 SNS를 설명하는 대표적인 속성으로 이해해볼 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.107-121
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• 2005

최근, 추천시스템과 협업 필터링에 대한 연구가 학계와 업계에서 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 제품 아이템들은 다중 값 속성을 가질 수 있음에도 불구하고, 기존의 연구들은 이러한 다중 값 속성을 반영하지 못하고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 추천시스템을 위한 새로운 방법론을 제시하고자 한다. 제안된 방법론은 제품 아이템에 대한 클러스터링 기법에 기반하여 다중 값 속성을 팔용하며, 정확한 추천을 위하여 협업 필터링을 적용한다. 즉, 사용자간의 상관관계만이 아니라 아이템간의 상관관계를 고려하기 위하여, 사용자 클러스터링에 기반한 사례기반추론과 아이템 속성 클러스터링에 기반한 사례기반추론 모두가 협업 필터링에 적용되는 것이다. 다중 값 속성에 기반하여 아이템을 클러스터링 함으로써, 아이템의 특징이 명확하게 식별될 수 있다. MovieLens 데이터를 이용하여 실험을 하였으며, 제안된 방법론이 기존 방법론의 성능을 능가한다는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.764-772
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• 2003

본 논문에서는 사용자에게 보다 유용한 정보를 제공하기 위하여 개념의 활용분야에 따른 속성 분류 기법이라는 새로운 분류 기법을 제안하고, 이를 활용해 정답문서집합 지식베이스를 자동으로 구축하는 방안을 제시한다. 제안된 방법은 범주간의 구분이 유동적인 속성의 특성을 반영하기 위하여 속성 특징(clue)을 활용함으로써 분류 정확도를 높이고, 개념망에 정의된 개념들 사이의 관계를 참조함으로써 지식베이스를 구축하기 위한 노력과 비용을 최소화하여 점진적인 분류기 생성을 가능하게 한다. 실험을 통해 제안된 방법의 정확도와 효율성을 입증하였으며, 정답문서기반 정보검색 시스템을 위한 정답문서집합 구축과정에 적용시킨 결과를 제시함으로써 방법의 실제 효용성을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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• pp.229-231
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• 2006

본 논문은 한국원자력연구소 내에서 가동 중인 하나로 원자로의 방사선감시시스템 소프트웨어 개발에 있어서 속성기반설계를 적용한 사례를 소개한다. 본 논문에서 채택한 속성기반설계는 시스템의 기능요건 및 품질요건 도출, 이를 만족하기 위한 전술 설정, 설정된 전술에 근거하여 시스템 아키텍처 결정, 확정된 아키텍처를 구현 및 검증하는 과정으로 이루어진다. 하나로 방사선감시시스템의 개발요건으로부터 사용성, 가용성, 유지보수성. 호환성, 확장성 과 같은 품질속성을 추출하였으며, 개발 전술로는 이중화된 서버에 다수의 클라이언트가 연결되는 클라이언트-서버클러스터링 전술과 객체지향적 데이터 처리 및 디스플레이 설계 전술을 채택하였다. 단기간 내에 개발을 완수해야하는 방사선감시시스템 개발에 속성기반설계를 적용함으로써 보다 효율적으로 과제를 성공시킬 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.384-393
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• 2015

본 논문은 두 가지 속성 삭제 방법인 ReliefF와 SVM-REF를 조합하여 유전자 선택을 위한 속성 삭제에 기반을 둔 최적화된 분류법(OCFE)을 제안한다. ReliefF 알고리즘은 데이터의 중요도에 따라 데이터 순위를 매기고 필터(filter) 속성 선택 알고리즘이다. SVM-RFE 알고리즘은 속성의 가중치 기반으로 데이터 순위를 매기고 데이터를 감싸는 래퍼(wrapper) 속성 선택 알고리즘이다. 이러한 두 가지 기법을 조합함으로써, 우리는 SVM-RFE는 0.3096779이고 OCFE는 0.3016138으로 에러율 평균이 좀 더 낮게 나타났다. 또한, 제안된 기법은 SVM-RFE가 69%이고 OCFE는 70%으로 좀 더 정확한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.277-279
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• 2005

단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질들 간의 상호작용 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이터가 산출된 후게놈시대(post-genomic era)에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터들에서 속성들 간의 연관규칙 학습을 통해 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관규칙 기반의 상호작용 예측 방법을 제시한다. 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 각 단백질의 다수의 속성차원은 정보이론 기반의 속성선택 알고리즘을 이용하여 효율적으로 줄이며 상호작용의 속성집합을 이용하여 신경망을 훈련시키고 이렇게 훈련된 신경망에서 속성들 간의 연관규칙을 디코딩하여 연관규칙 기반의 상호작용 예측에 활용한다. 연관속성 발굴을 통한 상호작용 예측을 위한 마이닝 방법으로는 연관규칙 발견 알고리즘을 사용하였으며 예측 정확도를 높이기 위하여 신경망 예측 모델의 학습 결과를 디코딩한 규칙들이 추가적으로 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 평균 약 $94.5\%$의 예측 정확도를 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.83-94
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• 1998

약할기반 접근통제는 현재 가장 많이 사용외는 임의적 겁근통제 및 강제적 접근통제에 비하여 유연성을 제공하며 접근통제 기법이 정교하다. 따라서, 역할기반 접근통제는 금융 및 기업 등과 같은 상업적 분야 및 행정적인 분야에서 많이 사용될 것으로 예측된다. 본 논문에서는 기존에 제안된 역할기반 접건통제 메커니즘에 역할의 속성을 정의하여 새로운 형태의 역할기반 접근통제 메커니즘을 제안하였다. 제안된 역할기반 메커니즘은 기존의 역할기반 메커니즘이 실생활에 잘 적용되지 않는 단점을 극복하였으며, 특히 살라미 공격, 내부자의 부정행위 방지에 효과적으로 적용 가능하다. 또한 역할을 부여받는 사용자의 역할 중복 방지를 위하여 차이 연산자를 정의하였다.