• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1357-1358
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• 2012

최근 서구화된 식습관으로 비만과 성인병은 급격히 증가하고 있다. 체중 조절을 위해서는 알맞은 식단과 운동 계획을 세워 실행하는 것이 가장 쉽고 간단하게 할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 사용자의 신체 조건을 파악한 후 식단과 운동을 추천하고, 점검하는 어플리케이션인 Diet Secretary를 제안하고 구현하였다. 또한, Diet Secretary는 가상의 캐릭터 Dabi의 이야기로 사용자의 체중 조절에 대한 관심을 이끌어내고, 퀴즈를 통해 체중 조절이 잘 진행되고 있는지 점검한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1077-1078
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• 2012

시계열 데이터는 기상데이터, 주식데이터, 센서 데이터, 네트워크 트래픽 데이터, 의료 데이터 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그 중에서 서브시권스 매칭 방법은 시계열 데이터베이스 어플리케이션에서 많은 주목을 받고 있다. 기존의 서브시권스 매칭 방법은 단일 윈도우만을 비교하여 서브시권스 매칭을 수행하였으나, 착오해답을 줄이는 데에는 한계가 있었다. 따라서 다중 윈도우를 비교하여 착오해답을 줄이고 성능을 높일 수 있는 다중 윈도우를 이용한 서브시퀀스 매칭 방법을 구현하였다. 그 결과 단일 윈도우를 사용했을 때보다 약 4.8배까지 후보집합의 수가 줄어드는 것을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1075-1076
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• 2012

인터넷의 발달로 데이터가 이질적이고 방대해점에 따라 사용자의 의도와 목적에 맞는 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 것이 어려워지고, 대용량의 데이터를 빠르게 검색 할 수 있는 효율적인 top k 질의 처리가 중요해 지고 있다. top k 질의 처리는 릴레이션에서 가장 높은 (또는 가장 낮은) 값을 가지는 k개의 튜플을 반환하는 방법이며, 그 중 Layer 기반 방법은 객체가 가지는 d개의 속성 값들을 d-차원의 공간상의 점 객체로 랩핑하여, layer들의 list를 생성 한다. 본 논문에서는 Layer 기반 법 중 skyline을 사용하여 layer을 생성하고 인덱스를 구축하는 기존 연구에 대해서 조사한다. 그리고 대표적인 방법인 모든 객체를 순차적으로 비교하는 BNL과 이의 비교 횟수를 감소시킨 SFS, 그리고 R-tree를 사용한 NN과 이의 계산 비용을 감소시킨 BBS에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1079-1080
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• 2012

시계열 데이터는 경제, 기상, 의료 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 시계열 데이터 상에서의 검색 방법에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 시계열 데이터는 각 시간별로 측정한 실수 값의 시퀀스로, 사용자가 원하는 질의 시쿠퀀스와 유사한 데이터 시퀀스를 찾는 방법인 유사 시퀀스 매칭 방법을 조사한다. 유사 시퀀스 매칭 방법은 전체 매칭과 서브시퀀스 매칭으로 분류되며, 서브시퀀스 매칭의 대표적인 방법으로 전체매칭을 일반화한 방법인 FRM, FRM의 윈도우 구성 방법에 대해 이원적으로 접근한 DualMatch, FRM과 DualMatch를 일반화한 GeneralMatch가 있으며, 각 방법에 대한 비교분석을 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1354-1356
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• 2012

최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 급증하면서 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며 이러한 기능과 정보를 사용해서 목적지점까지의 최단경로를 탐색하는 것이 내비게이션 시스템의 핵심기능이다. 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템은 물론 이동 로봇의 경로 설정 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘은 메타 휴리스틱 탐색 방법으로 그리디 탐색(Greedy Search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순환 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(ACO) 알고리즘이 기존의 경로 탐색 알고리즘으로 알려진 Dijkstra 보다 최단경로 탐색에 있어서 더 적합한 알고리즘이라는 것을 설명하고자 한다.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.9 no.1
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• pp.15-31
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• 2011

Recently, elderly populations are coming out as the first magnitude consumers. The purpose of the study is analyze the basic data useful to get the public attention concerning the development of the market for elderly by looking into the types of lifestyle and the store choice factors which may influence the elderly women consumer. This survey was performed on individuals of age 50 and older women. the types of lifestyle for elderly women consumer were classified into 3 types; self-oriented. traditional, family oriented, family oriented. Each group showed different store choice factors that affect purchase of clothing; ease of returning product, discount for best customer, delivery service, convenience in-store and parking, all fashion item, store ambience and interior decoration were significant difference. The result of the study will be very useful in establishing the relevant elderly marketing strategies and in providing the business opportunities of the market for elderly consumers.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.97-100
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• 2004

인터넷상에서 존재하는 많은 데이터베이스들 중 현실적으로 유용한 정보를 가지고 있는 것은 텍스트 데이타베이스이다. 텍스트 마이닝 기법에서 비구조적인 특징을 가진 텍스트 데이타로부터 유용한 정보를 분석하고 추출하여 연관된 패턴을 탐색하는 과정은 중요한 연구과제이다. 이에 본 논문은 인터넷에서 저장된 텍스트 데이터를 가지고 기존 텍스트 마이닝 기법 중 연관탐색 기법을 적용하여 사용자 중심의 연관된 패턴을 찾아서 의미있는 정보를 얻고자 한다. 탐색하기 위해 먼저 전처리 작업으로 용어의 객체를 추출하고. 추출된 각 객체들은 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관탐색 기법인 NFP-Algorithm(N-most interesting k-itemsets Using FP-tree and FP-Growth)을 적용시켜서 의미있는 정보를 추출했다. 또한 Apriori계 Algorithm, FP-Algorithm, NFP-Algorithm을 비교하여 NFP-Algorithm이 시간적면에서 효율적임을 보여주었다.

• The Korean Journal of Archival Studies
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• no.5
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• pp.149-177
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• 2002

Metadata is a structured data that makes computer to understand web based data. Types of metadata are Dublin core, ONIX, and EBKS metadata in Korea. Dublin Core is well known among these metadata. Archive is a data, that is the result of ones or groups working process, which is reasonably maintained and stored. These archives are stored and maintained lawfully and suitably for efficient usages for the future. For efficiently managing these grant amount of archive, Finding Aids and Description are needed. Adoption Archives and Records Management system is inevitable in order to maintain organized and efficient data. Metadata helps governments data that is grant to organize in simple way. For maintaining and storing data efficiently, using metadata for Archives and Records Management is essential. Form this report, we will see the examples of using metadata of other country, such as GILS(Government Information Locator Service), AGLS(The Australian Government Locator Service), NZGLS(New Zealand Government Locator Service), Danish Dublin Core and e-GMS(e-Government Metadata Standard) and e-GMF(e-Government Metadata Framework).

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2013.08a
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• pp.43-46
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• 2013

본 연구에서는 국내 문헌정보학 분야의 연구 논문 중 이용자 관련 연구 논문 125편을 대상으로 논문에 부여된 주제어간의 연결 관계를 분석 하였다. 사전 작업을 통하여 정리된 226개의 주제어에 대한 연결 관계를 네트워크 분석을 통하여 분석하고 시각화 하였다. 그래프를 통하여 주제어간 연결 강도를 확인하였고, 다른 주제어와 연결성이 높은 상위 20개의 주제어를 제시하였다. 주제어간 근접성이 높은 주제어를 군집화한 결과 14개의 군집으로 정리되었다. 다른 주제어와 연결이 없이 고립된 군집이 8개, 연결된 군집이 6개였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2013.08a
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• pp.139-142
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• 2013

본 연구의 목적은 우리나라 공공도서관에서 활동하는 강사간의 연결망을 분석하여 이들의 네트워크와 도서관 운영 참여에 관한 상관관계를 분석하는 것이다. 연구 데이터는 우리나라 A시의 7개 공공 도서관에서 활동한 강사를 대상으로 설문조사하여 수집하였다. 데이터 분석은 우리나라에서 개발한 연결망 분석도구인 NetMiner4를 사용하였다. 분석결과 네트워크의 Betweenness Centrality, Eigenvector Centrality, 그리고 In status Centrality가 다른 중심분석 유형보다 상관관계가 높은 것으로 나타났다. 그러나 운영참여에 관한 모든 문항의 평균값으로 한 분석 결과는 In Degree Centrality의 관계가 가장 높은 것으로 나타났다.