• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.970-973
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• 2012

클라우드 환경에서 기업들은 상호 연결되지 않은 여러 개의 시스템과 데이터베이스에 각각 마스터 정보를 분산 저장하여 사용하고 있다. 관리되지 않은 마스터 정보는 부정확하고, 상호 불일치하기에 비즈니스 프로세스의 효율성을 저하시키고, 최적의 의사결정을 할 수가 없게된다. 효율적이고 오류 없는 비즈니스 프로세스 운용을 위해서는 고품질의 마스터 정보의 관리가 필요하다. 본 논문은 클라우드 환경에서 상호 연계되는 마스터 정보 간의 발생하는 이질적인 문제를 해결하고, 비즈니스 프로세스를 효율적으로 운용하기 위한 방안으로 TMDM(Topic Maps Master Data Management)을 제안한다. TMDM는 데이터 간의 연관성을 고려한 Topic Maps를 이용하여 마스터 정보 간의 상호 불일치 문제를 해결하기 위해 제안된 지식 저장소이다. Topic Maps는 하나의 토픽을 통해 토픽이 표현하는 주제에 관련된 모든 지식 정보를 접근할 수 있도록 토픽간의 association을 통해 연결할 수 있다. 이러한 점은 클라우드 내에서 레거시 시스템 간 마스터 정보에도 적용할 수 있다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.11-16
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• 2012

R&D 전략 수립은 연구 개발의 성공을 결정할 수 있는 첫 단계로서 중요한 의미를 가진다. 그렇지만, 현재까지의 전략 수립을 지원하는 자동화된 방식은 계량/비계량 분석 기법을 이용한 단편적 서비스들을 체계화된 설계 없이 모아 제공하고, 전문가들이 직접 서비스들을 조합하고 그 결과를 해석하는 수준에 그치고 있다. 따라서 본 연구는 R&D 전략 수립을 효율적으로 지원하기 위해서 서비스 요소인 기술과 주체를 대상으로 하여 이들의 상호 관계를 중심으로 서비스를 세분화하고 설계한다. 그 결과로 트렌드와 예측 (Trends and Predictions), 기술 수준 (Technology Levels), 연관 관계 경로 (Relationship Paths), 로드맵 (Roadmaps), 경쟁자와 협력자 (Competitors and Collaborators) 서비스들이 도출되었으며, 1.540만 건의 논문과 특허들을 대상으로 이들을 구현하였다. 향후 전략적 인텔리전스의 최상위 단계인 Optimization 단계를 지원하기 위해 또 다른 서비스 요소를 도입하고 기존 요소들과의 병합을 시도할 예정이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.163-170
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• 2021

기능성 섬유를 가능하게 하는 스마트 텍스트로닉스가 최근 스마트 의류, 스마트 홈, 스마트 헬스케어 등 다양한 분야에서 활용되어 다양한 제품이 개발되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 체계적인 참여형 디자인 방법을 기반으로 한 스마트 텍스트로닉스 제품 개발 프로세스를 제안한다. 프로세스는 심층 인터뷰와 분석의 두가지 단계로 구성되며 심층 인터뷰 단계에서는 참여자가 사용행위, 행위별 요구조건, 만족도 수준 등을 포함한 사용자 여정맵과 스케치 및 간단한 프로토타입 제작을 통한 아이디어 생성 활동을 수행한다. 이 후 분석 단계에서는 디자인 연구자가 심층 인터뷰 단계로부터 도출된 결과에 행동 패턴 분석 방법을 적용하여 핵심 특성을 도출하고 이를 기반으로 한 사용자 페르소나를 생성하고 각 페르소나의 주요 니즈를 E3 가치 체계의 가치요소와 연관시킨다. 본 연구에서는 사전 설문조사를 실시하여 스마트 텍스트로닉스 시장 파악하였으며, 제안된 방법론에 대한 검증을 위해 스마트 홈 분야에서 가장 많은 사용자와의 상호작용을 갖는 소파의 디자인 사례연구를 수행하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권2호
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• pp.1-6
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• 2022

라이프로그는 다양한 디지털 센서로부터 수집되는 개인의 디지털 기록으로, 활동량, 수면 정보, 체중 변화, 체질량, 근육량, 지방량 등이 포함된다. 최근, 웨어러블 디바이스가 보편화되면서 양질의 라이프로그 데이터가 많이 생산되고 있다. 라이프로그 데이터는 개인의 신체의 상태를 보여주는 데이터로, 개개인의 건강관리 뿐만 아니라, 질병의 원인 및 치료에도 활용될 수 있다. 그러나, 현재는, AI/ML 기반의 상관관계 분석 및 개인화를 반영하지 못하고 있다. 단순 기록이나 단편적인 통계치를 제시하는 수준에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는, 라이프로그 데이터와 질병과의 연관성 및 AI/ML 기술의 라이프로그 데이터의 적용 사례를 살펴보고, 더 나아가, AI/ML을 활용한 라이프로그 데이터 분석 프로세스를 제안하고, 실제 갤럭시워치에서 수집된 데이터를 사용하여, 분석 프로세스를 실증한다. 더불어, 미래의 헬스케어 서비스인, 라이프로그 데이터와 식단, 건강정보, 질병정보와의 융복합 서비스 로드맵을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.227-231
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• 2006

21세기의 새로운 뉴미디어의 시대를 살아가는 오늘날 만화 및 애니메이션은 각종 영상매체에서의 중요성과 더불어 모든 예술분야에서의 그 비중은 갈수록 커지게 되었다. 특히 날이 갈수록 발전하는 시각문화에 대한 유저들의 소구는 감성공학과 더불어 감성디자인의 필요성을 절실히 깨닫게 해주고 있다. 더군다나 한국과 같은 지리적인 위치에서 일본 문화 중에서도 가장 중독성이 있는 만화, 애니메이션의 영향은 청소년부터 장년층까지 두루 미치고 있는 이유로 한국적인 만화 언어에 대한 체계적인 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 이러한 상황에 따른 적절한 연구가 필요하다 생각되어 그 중에서도 만화 캐릭터의 표정에 대한 연구를 위해 일본 만화에 등장하는 캐릭터들의 표정을 크게 "희(기쁨), 노(분노), 애(슬픔), 락(즐거움)"과 공포(무서움), 놀라움, 혐오(역겨움)으로 나누고 이것을 기준으로 만화에서 감정을 표현하는 최소한의 도식적인 표정 요소들을 도출하여 사람의 감정을 표현하는 단어들과 연관시켜 이미지맵을 작성하고, 이를 기반으로 독자들이 만화의 표정언어를 어떻게 인지하는지에 대한 측정도구를 만들어보았다. 표정 요소 도출을 위해 선택된 일본 만화의 샘플들은 우선 출판만화로 한정하였으며, 차후에 애니메이션 캐릭터의 표정분석을 위한 발판을 마련하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.246-254
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• 2007

21세기의 새로운 뉴미디어의 시대를 살아가는 오늘날 만화 및 애니메이션은 각종 영상매체에서의 중요성과 더불어 모든 예술분야에서의 그 비중은 갈수록 커지게 되었다. 특히 날이 갈수록 발전하는 시각문화에 대한 유저들의 소구는 감성공학과 더불어 감성디자인의 필요성을 절실히 깨닫게 해주고 있다. 더군다나 한국과 같은 지리적인 위치에서 일본 문화중에서도 가장 중독성이 있는 만화, 애니메이션의 영향은 청소년부터 장년층 까지 두루 미치고 있는 이유로 한국적인 만화 언어에 대한 체계적인 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 이러한 상황에 따른 적절한 연구가 필요하다 생각되어 그중에서도 만화 캐릭터의 표정에 대한 연구를 위해 일본 만화에 등장하는 캐릭터들의 표정을 크게 '희(기쁨), 노(분노), 애(슬픔), 락(즐거움)'과 공포(무서움), 놀라움, 혐오(역겨움)으로 나누고 이것을 기준으로 만화에서 감정을 표현하는 최소한의 도식적인 표정 요소들을 도출하여 사람의 감정을 표현하는 단어들과 연관시켜 이미지맵을 작성하고, 이를 기반으로 독자들이 만화의 표정언어를 어떻게 인지하는지에 대한 측정도구를 만들어보았다. 표정 요소 도출을 위해 선택된 일본 만화의 샘플들은 우선 출판만화로 한정하였으며, 차후에 애니메이션 캐릭터의 표정분석을 위한 발판을 마련하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.502-508
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• 2015

스테레오 영상은 2-D 영상으로 분석할 수 없는 깊이(거리) 정보를 포함하고 있다. 하지만 연산을 통해서 거리정보를 얻을 수 있기 때문에 계산 값의 신뢰도가 낮고, 폐색된 공간 등의 영향으로 오차가 발생한다. 또한 Stereo Matching 시 Global Method를 사용할 경우, 많은 연산량에 따라 계산 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 논문에서는 연산 시간이 짧고 더 높은 정확도를 갖는 Disparity Map을 구하는 방법을 제안한다. 특징 기반 영상분할 기법인 윤곽선 추출을 통해 정확도는 높이고 연산 시간은 줄였다. 컬러 기반 영상 분할 기법인 Color K-Means를 통해 관심 영역을 추출하고, 이를 기반으로 Loopy Belief Propagation(LBP)을 접목하였다. 제안하는 방법을 적용함으로 영상 내 물체들의 연관성을 고려한 보정이 가능하였고, 관심 영역 추출에 따라 연산 시간을 줄일 수 있었다. 실험 결과, 기존의 방법들보다 연산 시간이 짧고 정확도가 높은 Disparity Map을 얻을 수 있었다.

• Spatial Information Research
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• 제17권3호
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• pp.329-339
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• 2009

역사문화지도는 한 지역의 개별적인 유적에 대한 단순한 집성이 아니라, 다양한 구성요소들의 시.공간적 연관성에 대한 종합적인 반영이 이루어져야만 한다. 문명의 발상지라고 할 수 있는 수계권의 역사와 문화, 그리고 생활환경의 연구는 지금까지의 지역단위 차원을 넘어서 타 문화권의 비교, 나아가 국가 및 대륙간의 문명사 연구에도 일익을 담당할 수 있을 것이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 우리 고유의 역사와 문화를 토대로 문화적 유형화 및 지역적 정체성 파악을 위한 공용의 문화정보시스템 구축에 중점을 두었다. 즉, 영산강유역권 역사문화정보시스템은 수계권의 다양한 역사문화정보를 전자지도의 형태로 담아내고, 인터넷을 통해 공유하는 Web GIS 기반의 통합정보시스템인 것이다. 상기의 시스템은 고고, 건축 미술, 생태환경, 역사, 민속 문학, 음식 등 각 분야별 기초조사 자료에 의한 종합적인 산출물이며, 학제간 연구에서의 활용뿐만 아니라 공공의 자료로써 새로운 가치창출에 그 목적을 두고 있다. 결과적으로 Web GIS 기반의 영산강유역권 역사문화정보시스템 구축에 따른 기대효과는 첫째, 영산강유역 분야의 연구에 대한 로드맵을 확인하는데 공헌할 수 있으며, 둘째, 영산강유역의 역동적 구조와 특성에 대한 학제적 탐구를 촉진하는 역할을 한다는 것이다. 그리고 셋째, 역사문화지도 연구를 위한 전문화 된 전자 학술자원 제공의 본격적 발판을 마련하는 효과를 기대할 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.21-37
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• 2022

신약을 개발하는 한 가지 방법의 하나인 신약 재창출(Drug Repositioning)은 이미 사람들에게 사용할 수 있도록 승인된 약물들이 다른 용도로 사용되도록 하여 새로운 적응증을 발견하는 유용한 방법이다. 최근에는 머신러닝 기술의 발달로 방대한 생물학적 정보를 분석하여 신약 개발에 활용하는 경우가 증가하고 있다. 신약 재창출에 머신러닝 기술을 활용하면 효과적인 치료법을 신속하게 찾아내는 데 도움을 줄 것이다. 현재 심각한 급성 호흡기 증후군인 코로나바이러스(COVID-19)에 의한 신종 질병으로 전 세계가 힘든 시간을 보내고 있다. 이미 임상적으로 승인된 약물의 용도를 변경하는 신약 재창출은 COVID-19 환자를 치료하기 위한 치료제의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 신약 재창출 분야에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. Pub Med에서 웹 스크래핑 기법을 사용하여 'Drug Repositioning'이라는 키워드로 총 4,821건의 논문을 수집하였다. 데이터 전처리 후, 4,419건의 논문을 대상으로 빈도분석, LDA 기반 토픽모델링, Random Forest 분류 분석 및 예측 성능평가를 수행하였다. Word2vec 모델을 기반으로 연관어를 분석하였고, PCA 차원 축소 후 K-Means 군집화하여 레이블을 생성한 후, t-SNE 알고리즘을 이용하여 논문이 형성하고 있는 그룹을 시각화하고, LDA 결과에 계층적 군집화를 적용하여 히트맵으로 시각화하였다. 본 연구는 신약 재창출과 관련된 연구 주제가 무엇인지를 파악하고, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 문헌에서 의미 있는 주제를 도출하고 시각화하는 방법을 제시하였다. 향후 신약 재창출 분야의 연구나 개발 전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용되는 데 도움을 줄 것이라고 기대한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권7호
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• pp.555-562
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• 2004

뇌의 하부 구조인 해마의 전역적 부피 감소와 국부적 형상 변화는 정신의학적 질환에 깊게 관련되어 있다. 해마 구조에 관한 형상 분석 연구는 크게 해마 형상 표현 모델을 구축하고, 이러한 형상 표현으로부터 형상 유사성을 계산하는 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 우선 해마에 관한 MRI 데이터를 입력으로 받아, 마칭큐브 알고리즘을 사용하여 다해상도 메쉬 모델을 구축한다. 이렇게 구성된 다각형 모델은 깊이맵 기반의 복셀화 방법을 이용하여 중간 단계의 이진 복셀 데이터로 변환된다. 그리고 변환된 복셀 데이터로부터 슬라이스 기반의 골격화 방법에 의하여 해마의 3차원 골격을 추출한다. 그런 후에 옥트리 기반의 다해상도 형상 표현을 얻기위해 해마의 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 계층적으로 공간 분할하여 저장하고, 광선 추적 기반의 메쉬 샘플링 방법을 적용하여 샘플 메쉬 데이터를 추출한다. 최종적으로, 형상간 유사성 측정을 위하여 추출된 골격으로부터 방사되는 광선들과 충돌되는 각 샘플 메쉬 쌍에 대하여 $L_2$과 하우스도르프 거리를 계산하고 인터랙티브한 국부적 형상 분석을 지원하기 위하여 마우스 피킹 인터페이스를 채택한다. 이것은 형상의 국부적 변화에 대하여 다양한 해상도에 기반한 형상 분석을 가능하게 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여, 제시한 형상 분석 방법이 회전과 스케일 등의 변환에 강인하고, 특히 형상의 국부적 변화 정도를 정확도를 유지하면서 빠르게 평가하는데에 효과적임을 확인하였다. 경로의 수신 신호가 완전 동기 된 수신 신호임을 확인하였다.omonas aeruginosa PA01과 $82\%$로 가장 높은 유사성을 보였고 Pseudomonas arvilla C-1와는 $71\%,$ Pseudomonas putida KT2440과는 $59\%,$ 그리고 Pseudomonas sp. CA10과는 $53\%$의 상동성이 각각 존재하는 것으로 확인하였다.)을 가지고 있음이 확인되었다. 사람에 직접적인 유해성을 가지고 있는 지 확인하기 위해 사람 방광 유래의 T-24세포와 장내 표피 유래의 Caco-2세포에 대한 부착능을 시험하였을 때, 16균주$(42.1\%)$가 T-24방광 세포에, 그리고 17균주$(44.7\%)$가 Caco-2장세포에 대해 강한 부착능을 나타내었다. 특히 11균주$(28.9\%)$는 두 세포 모두에 강한 부착능을 가지고 있었다. Filter mating method를 수행하여 이들 균주들의 독소 생산 유전자와 항생제 내성 유전자가 사람에서 분리된 균주로 전달되는 것을 확인할 수 있었다. 본 실험의 결과는 설사 중상을 나타내는 돼지로부터 분리된 용혈성 E. coli의 독성과 세포 부착능력, 그리고 항생제 내성간의 상호 연관성을 보여주지 않았으나 동물 분리 세균의 항생제 내성과 독소 생산 능력이 유전자 전달을 통해서 뿐만 아니라 세균의 직접 접촉에 의해서도 인체로 전달될 수 있는 것을 보여주는 것이다.다. 본 연구를 토대로 장시간의 체외순환에서는 신장기능을 대표하는 수치들에도