• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2013.08a
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• pp.7-10
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• 2013

본 연구는 2005년부터 2013년 3월까지 Scopus에서 페미니즘 분야를 선정하여 이에 해당하는 논문 37편과 이 논문들이 인용한 유튜브 55개를 대상으로 학술논문들이 유튜브를 인용할 때 활용하는 유형과 문제점을 살펴보고 참고문헌으로서 유튜브의 표기사항에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 연구 의도를 효율적으로 보여주는 유튜브는 0.34%의 인용률을 나타내고 있으며 지속적으로 인용이 증가하고 있다. 그러나 유튜브 접속오류는 55개중 6개(10.9%)이며, 참고문헌으로서 유튜브의 표기가 부적합하게 기재된 경우는 38개(69.1%)였다. 그 원인으로 올바르게 표기하지 않은 저자의 노력 부족과 인용된 유튜브가 학술정보로서 충분한 정보를 제공하지 못한 경우가 중요한 요인으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2013.08a
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• pp.105-111
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• 2013

KoreaMed MeSH 반자동 색인 시스템이 논문 제목, 초록 그리고 저자키워드를 활용하여 부여한 KoreaMed MeSH 체크태그와 NLM의 MeSH 색인전문가가 부여한 MEDLINE MeSH 체크태그와의 일치여부를 비교 분석하였다. KoreaMed 학술지중에서 MEDLINE에 등재된 15종 학술지의 2012년 마지막 호에 실린 논문 236편을 표본으로 선정하여 일치도를 분석한 결과 MEDLINE MeSH 체크태그와 KoreaMed MeSH 체크태그와의 일치율은 30.24%였다. 그러나 KoreaMed MeSH 체크태그를 기준으로 했을 경우 MEDLINE MeSH 체크태그와의 일치율은 84.24%에 달했다. 일치율은 종별이 가장 높았고, 동물명, 성별, 연령그룹순이었다. 연령그룹에 대하여 초록내 패턴을 발견하여 반자동색인 필터로 적용한다면 일치율을 높일 수 있다. 궁극적으로는 연구의 핵심적인 연구대상이나 재료를 특정적이고 구체적인 단어 혹은 MeSH로 표현하는 초록 작성 기술이 요청된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1207-1210
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• 2013

최근 들어 맵리듀스는 빅데이터 처리의 표준 기술로 자리잡고 있다. 빅데이터 분석에 널리 쓰이는 질의 중 하나는 집계(aggregate) 질의이다. 본 논문에서는 서로 다른 집계 질의가 계속적으로 요청되는 환경에서, 맵리듀스를 사용하여 이들 질의를 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 여러 집계 질의를 하나의 효율적인 맵리듀스 잡(job)으로 묶어 일괄 처리함으로써, 단순 방법에 비해 시간당 처리되는 질의 수를 크게 증가시킨다. 성능 평가를 통해, 제안 방법은 단순 방법에 비해 처리 성능을 크게 향상시킴을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1281-1283
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• 2013

최근 커피에 대한 수요와 스마트기기를 이용한 어플리케이션의 사용률이 급증하고 있다. 기존의 시스템들은 예측 기능이 없었기 때문에 고객들은 정확한 시간에 서비스를 제공받기 어려웠다. 그러나 바쁜 현대인들에게 시간 개념은 매우 중요하다. 본 논문에서는 고객의 도착 시각을 예측하여 고객이 카페에 도착하자마자 따뜻한 커피를 바로 제공할 수 있는 커피앤코(Coffee&Co) 시스템을 제안한다. 커피앤코 시스템은 도착 시각 예측 시스템을 의미하며, 본 논문에서는 웹의 인터페이스 구현과 내부적인 기능을 소개한다. 커피앤코 시스템을 통하여 사용자들은 미리 주문한 커피를 카페에 도착하자마자 바로 제공받을 수 있고, 카페 입장에서는 매출을 올릴 수 있는 수단이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1284-1286
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• 2013

최근 이동성과 휴대성이 강조된 모바일 주문시스템이 주목 받고 있으나 식품산업의 특성상 사용자의 도착시간에 따라 제품의 상태 및 만족도가 상이할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 안드로이드를 기반으로 한 카페음료 사전주문 시스템과, 고객의 위치를 주기적으로 받아 도착시간을 예측하여, 고객에게 보다 따뜻한 양질의 음료를 제공하는 커피앤코 시스템(Coffee&Co. System)의 안드로이드 인터페이스 기능을 소개한다. 서버와 웹 기능은 지면상 생략하며 추후 연구에 포함한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1132-1134
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• 2013

K-Means 클러스터링 기법은 데이터마이닝 분야 중 클러스터링 분야에서 가장 널리 쓰이는 방법 중 하나로 주어진 데이터 셋에서 k개의 클러스터를 중심으로 데이터를 분할하는 기법이다. 최근의 데이터는 여러개의 속성을 고려해야 한다. 따라서 본 논문에서는 K-Means 클러스터링 기법을 소개하고, 또 K-Means 클러스터링 기법을 여러 개의 속성을 고려하기 위하여 다차원 데이터에 적용한 실험을 소개한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.6
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• pp.713-722
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• 2020

Contrasted with the standard symmetric GARCH models, we consider a broad class of threshold-asymmetric models to analyse financial time series exhibiting asymmetric volatility. By further introducing power transformations, we add more flexibilities to the asymmetric class, thereby leading to power transformed and asymmetric volatility models. In particular, the paper is concerned with the nonstationary volatilities in which conditions for integrated volatility and explosive volatility are separately discussed. Dow Jones Industrial Average is analysed for illustration.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.6
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• pp.805-812
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• 2020

High-frequency data are now prevalent in financial time series. As a functional data arising from high-frequency financial time series, we are concerned with the intraday volatility to which functional principal component analysis (FPCA) is applied in order to achieve a dimension reduction. A review on FPCA and R function is made and high-frequency KOSPI volatility is analysed as an application.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.898-899
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• 2010

온톨로지는 특정 개념에 대한 부가정보 및 개념간의 관계를 기술하는 방법으로서 고차원의 웹과 서비스를 실현하기 위한 시멘틱 웹, 그리고 지식관리 시스템을 비롯한 다양한 응용분야의 요구와 관심이 증가하면서 그 중요성이 대두되고 있다. 온톨로지에서의 정보 검색은 특정 개념과 특정 관계를 가지는 데이터를 찾는 것이 주를 이루는데, 이러한 관계는 검색 대상에 대한 조상/ 후손을 모두 검색하여 찾아, 검색 결과를 반환해야 하기 때문에 정보를 처리하는 비용이 많은 비중을 차지한다. 본 논문에서는 온톨로지의 효과적인 저장 및 검색을 위한 기존의 연구들의 동향을 살펴보고, 그 방법들에 대하여 정리하고, 보다 나은 방법에 대한 논의를 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.896-897
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• 2010

사용자의 참여와 공유형 서비스들이 증가함에 따라, 웹 상에서의 이미지의 종류와 수도 증가하였다. 본 연구에서는 보다 효율적인 이미지 검색을 위하여, 이미지의 특정 요소만을 반영한 분석과 검색 방법이 아닌 다양한 속성을 융합적으로 고려한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 하나의 이미지에서 이미지가 가지고 있는 색의 조화, 주요 색상, 형태, 느낌, 질감 다섯 가지 속성을 이미지 특성 추출 기술을 통해 추출하고, 이를 각각의 속성에 대하여 폴리곤으로 나타내는 이미지 속성 그래프를 생성하는 방안을 제안한다. 또한, 질의에 따라 속성의 우선순위를 부여하고, 폴리곤 매칭을 통하여 사용자의 목적에 맞게 이미지를 분석하고 정보를 제공하는 방법을 설명한다.