• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.1
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• pp.139-146
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• 2009

This paper deals with visualization that can appropriately show the characteristics deduced from relationships between pieces of information. The visualization of influence, which is used as an important index in deducing the characteristics of relationships in social network analysis, was selected as research topic, and first, the elements that show relationships within the network and the index that show influence were classified and organized. Second, the links between relational elements that show influence in social network were examined, and an influence visualization network was created. Third, an influence visualization framework was proposed which explains the interaction between social network analysis and visualization process. The influence visualization network and framework being proposed in this paper can be used not only to understand and analyze the elements that influence social network but also to make it possible to have a rational and efficient approach to network visualization. Hopefully, they will become a new methodological approach to information design.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.161-167
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• 2005

RFID 태그 객체의 위치정보는 시간에 따라 궤적 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가지지만 태그의 위치는 논리적인 리더의 위치로 인식되며 위치보고가 리더의 인식영역 안에서만 이루어지므로 시간축에 평행한 이산적인 시간간격 형태로 나타나는 차이점이 있다. 기존 이동체의 위치 추적 색인에서는 이동체의 위치를 연결된 다중선으로 표현하여 색인에 저장을 하기 때문에 시공간적으로 연결되지 않은 태그의 위치 정보를 저장하면 궤적 검색 비용이 매우 높아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이동체와는 다른 태그의 위치 특성을 반영하여 태그의 궤적 검색을 효율적으로 수행하는 색인 기법을 제안한다. 제안된 색인에서는 시간적으로 연결되지 않은 태그의 궤적 정보를 검색하기 위하여 동일 태그의 위치 간의 연결 정보를 유지하는 기법을 제시하고 있다. 또한, 부모 태그와 자식 태그간의 포함관계를 유지하는 기법을 제시함으로써 상품의 역학조사와 같이 물품에 부착된 태그간의 포함관계를 이용한 순방향 및 역방향 궤적 검색을 효율적으로 수행할 수 있도록 하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.20-23
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• 2020

개체 연결이란 문서에서 등장한 멘션(Mention)들을 지식 기반(Knowledge Base)상의 하나의 개체에 연결하는 문제를 말한다. 개체 연결은 개체를 찾는 멘션 탐지(mention detection)과정과 인식된 멘션에 대해 중의성을 해결하여 하나의 개체를 찾는 개체 중의성 해결(Entity disambiguation)과정으로 구성된다. 본 논문에서는 개체 정보를 강화하기 위해 wikipedia2vec정보를 결합하여 Entity 정보를 강화하고 문장 내에 모든 개체 정보를 활용하기 위해 집합적 개체를 정의하고 그래프 구조를 표현하기 위해 GNN을 활용하여 기존보다 높은 성능을 이끌어내었다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.27 no.4
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• pp.71-87
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• 2010

In this study, we analyzed the research trend of social network analysis. We investigated how this topic can be linked to the information science. We analyzed 163 articles that were retrieved from searching "social network analysis" in the keyword search field from 2000 to 2009. The study revealed the fast growth of the research of social network analysis in recent years. Also, the study showed that social network analysis has been applied to many cognate disciplines including management science, education science, and administration science. Finally, the study showed that social network analysis is a field equally important to information science as to other disciplines. Particularly, the study demonstrated that social network analysis can be applied to bibliometrics, including webmetrics.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.816-817
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• 2008

본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 시스템에 축적되고 있는 택시들의 실제 이동 히스토리 정보를 이용하여 노변-차량 네트워크를 설계하는데 필요한 통신 분석기를 구현한다. 구현된 분석기는 지도처리, 좌표변환, 거리 환산 등 기본적인 사용자 인터페이스와 함께, DSRC 프로토콜에 따르는 전송 거리 등과 같이 노변-차량 통신에 있어서의 분석에 필요한 환경인자를 설정할 수 있다. 히스토리에 포함된 이동객체 위치 정보를 기반으로 현재의 RSU 배치에 대해 연결성을 계산함은 물론 각 객체의 시간적인 이동에 따라 객체들이 RSU에 연결되는 시간과 연결이 불가능한 시간 간격 등을 측정하여 현재의 배치가 시스템의 요구사항에 부합하는지 결정할 수 있다. 결국, 본 시스템은 RSU 들간의 연결성을 실제 데이터를 기반으로 분석할 수 있도록 하여 설계자로 하여금 효율적인 RSU 배치, 연결성 예측, 추후계획 등을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.524-525
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• 2013

동적 움직임을 가지는 노드에 대한 DTN(Delay/Disruption Tolerant Network)은 노드의 연결단절 및 불규칙적인 노드의 움직임에 의한 불안정한 상태를 해결하는 방법 중 하나이다. 특히 DTN은 재난상황 또는 움직임이 많은 노드간의 상관관계를 분석하여 노드 간 연결 확립을 보장함으로써 데이터 연결성과 전송률을 개선한다. 본 논문은 노드의 움직임에 대한 속성 정보를 기반하여 구성된 클러스터 구조의 네트워크에서 헤드노드 간의 연결 가능성을 분석하며 데이터를 목적지까지 포워딩하는 방식으로 망을 제어 유지하기 위한 방법으로 EPCM(Efficient Prediction-based Context-Awareness Matrix) 알고리즘을 제안하고자 한다. 이를 위해 적용한 상황 매트릭스는 시간에 따른 헤드노드들의 움직임과 속도 등의 상황 예측이 가능한 정보를 포함한 포워딩 분석 요소를 제공한다. EPCM 알고리즘은 노드가 주기적인 이동성을 가진다는 가정 하에 포워딩에 요구되는 상관관계를 연산 분석하여 예측 경로를 제공한다. 노드의 이동에 의해 경로가 변화하는 환경에서 EPCM 알고리즘은 상황 매트릭스를 통해 헤드노드의 연결 정보를 저장하고 관리함으로써 연결성을 보장하고 짧은 지연시간에 효율적인 전송이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.251-258
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• 2000

인공신경망에 의해 부도예측을 하기 위해서는 여러 개의 재무비율을 입력변수 즉, 입력노드로 이용하는데, 이 가운데 적절한 입력노드를 선정하는 일은 예측력을 결정하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 새로운 입력노드 선정 휴리스틱을 제안하기 위하여 적절한 훈련이 끝난 인공신경망 모델에서 각 입력노드와 연결되는 가중치들의 합에 대한 절대값인 연결강도가 작은 경우 해당 노드는 출력값에 대한 설명력이 약할 것이다라는 연결강도판별 명제를 제시한다. 즉, 연결강도가 연결강도임계치보다 작은 입력노드는 제거 대상으로 분류할 수 있을 것이고, 이들 노드를 제외한 입력노드는 그렇지 않은 경우보다 더 나은 예측력을 보여 줄 수 있을 것이다. 연결강도판별 명제를 실증적으로 입증하기 위해 본 연구에서는 연결강도판별 선처리 과정에 대한 방법론을 제안하고 제안된 방법론에 의해 부도예측을 실시하여 아무런 선처리를 거치지 않은 모형과 비교하였고, 또 기존의 입력변수 선정방식 중에 하나인 의사결정트리 방식에 의한 입력변수 선정 모형과도 비교하여 더 나은 결과를 얻었다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.8C no.3
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• pp.311-318
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• 2001

본 논문에서는 연결수락 제어시 사용자가 전송하는 트래픽 파라메타(샐 개수의 분산값과 평균값)를 압축하여 망에 신고하는 방법을 제안하고, 압축방법에 의한 연결수락제어의 성능을 분석 비교한다. 트래픽 파라메타 압축방법은 K-means, CL(Competitive Learning), Fuzzy ISODATA,FNC(Fuzzy Neural Clustering)를 사용한다. 제안한 트래픽 파라메타의 압축에 의한 연결수락제어는 퍼지 매핑함수(Fuzzy Mapping Funciton)fp 의해 신고한 트래픽 패턴을 추정하고, 전방향 구조의 신경망을 사용하여 연결의 수락/거절을 결정한다. ON-OFF 트래픽 모델 환경에서 컴퓨터 실험을 통하여 여러 가지 압축방법들을 사용한 연결수락제어의 성능을 Fuzziness 값에 따라 비교하였고, 그 결과 FNC 방법이 우수함을 알 수 있었다. EH한 연결수락제어의 성능을 높히기 위해서 관측 프레임의 셀 분산값이 크면 Fuzziness 값을 작게 선정하고, 작으면 상대적으로 크게 선정해야 함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.629-632
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• 2000

현재 사용하고 있는 HTTP/1.0은 각각의 트랜잭션마다 별개의 TCP 연결 설정을 해야함으로서 야기되는 잦은 RTT지연과 Slow Start로 인해 성능상의 문제점을 야기하고 있다. IETF의 HTTP-NG은 이런 문제점을 포함하여 다각적인 요구를 수용할 수 있도록 HTTP/1.1(RFC 2616)을 발표하였다. HTTP/1.1은 이 문제점을 지속적인 연결(Persistent Connection) 개념을 도입하여 개선하고 있다. 그러나, 연결 해제 시점을 명확하게 정의하고 있지 않기 때문에 이로 인해 서버의 자원 낭비를 줄이는 효율적인 연결 관리 방법을 제시하지 못하고 있다. 본 논문은 하나의 TCP 연결 위에 다중의 요구들을 실행할 수 있는 HTTP/1.1의 지속적인 연결 개념에, 클라이언트 측에서 적절한 TCP 연결 해제 시점을 지원하여 서버 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.7 no.2
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• pp.19-33
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• 2001

Link weight analysis approach is suggested as a heuristic for selection of input nodes in artificial neural network for bankruptcy prediction. That is to analyze each input node\\\\`s link weight-absolute value of link weight between an input node and a hidden node in a well-trained neural network model. Prediction accuracy of three methods in this approach, -weak-linked-neurons elimination method, strong-linked-neurons selection method and integrated link weight model-is compared with that of decision tree and multivariate discrimination analysis. In result, the methods suggested in this study show higher accuracy than decision tree and multivariate discrimination analysis. Especially an integrated model has much higher accuracy than any individual models.