• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.181-183
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• 2003

최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 다양한 생체 신호를 분석하기 위하여 데이터 마이닝 기법을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 심전도 신호의 패턴을 분류하기 위하여 신경망 기법을 적용하였다. 최근 패턴분류에 있어서 각광을 받고 있는 SVM 모델은 학습과정에서 얻어진 확률분포를 이용하여 의사결정함수를 추정한 후 이 함수에 따라 새로운 데이터를 이원분류 하는 것으로 분류 문제에 있어서 일반화 기능이 매우 높다. 기존에 많이 이용되던 BP 모델과 비교평가 하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.13 no.1 s.49
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• pp.21-28
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• 1998

가입자망 투자비용은 전화망의 접속료를 구성하는 비용 요소 중 가장 중요한 부분이다. 본 논문은 대도시지역의 전화가입자망 구축에 소요되는 투자비용을 추정하고, 이러한 투자비용 산출을 위한 일반적인 비용모델의 개발에 관한 것이다. 서울을 대상지역으로 하여 주요 비용요소들이 정의되었고 선로기술, 지형특성, 가입자 수 등의 연관성이 분석되었다. 연구결과는 다사업자 환경에서 접속료 추정을 위한 비용모델 설계에 활용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.619-623
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• 2022

대화생성은 대규모 학습 데이터로부터 사전 학습된 언어모델을 활용한 도전적인 다운스트림 태스크 중 하나이다. 대화에서 특정한 지식에 대한 맥락이 보존된 응답 문장을 생성하기 위한 기술의 일환으로써 지식 기반 대화생성이 연구되고 있으며, 현업에서는 사업목표에 따른 대화 서비스를 제공하는 목적으로 이러한 기술을 적용할 수 있다. 본 논문에서는, 각각의 서비스 도메인에 특화된 모델을 적절히 활용 가능하도록 전체 데이터를 도메인별로 구분하여 학습한 다수의 대화생성 모델을 구축한다. 또한, 특정 도메인의 데이터로 학습된 모델이 나머지 도메인에서 어떤 수준의 대화생성이 가능한지 비교 분석함으로써 개별 학습된 모델들이 도메인의 특성에 따라 서로 다른 영향력이나 연관성을 나타낼 가능성을 확인한다. 이러한 실험적인 분석 결과를 바탕으로 현업의 서비스에서 개별 도메인에 특화된 모델이 적절히 활용하는 것이 유용함을 확인하고자 한다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.25 no.4
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• pp.405-412
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• 2019

SOLAS requires that ECDIS be installed on ships of more than 500 gross tonnage engaged in international navigation until the first inspection arriving after July 1, 2018. Several accidents related to the use of ECDIS have occurred with its installation as a new major navigation instrument. The 12 incident reports issued by MAIB, BSU, BEAmer, DMAIB, and DSB were analyzed, and the cause of accident was determined to be related to the operation of the navigator and the ECDIS system. The text was analyzed using the R-program to quantitatively analyze words related to the cause of the accident. We used text mining techniques such as Wordcloud, Wordnetwork and Wordweight to represent the importance of words according to their frequency of derivation. Wordcloud uses the N-gram model as a way of expressing the frequency of used words in cloud form. As a result of the uni-gram analysis of the N-gram model, ECDIS words were obtained the most, and the bi-gram analysis results showed that the word "Safety Contour" was used most frequently. Based on the bi-gram analysis, the causative words are classified into the officer and the ECDIS system, and the related words are represented by Wordnetwork. Finally, the related words with the of icer and the ECDIS system were composed of word corpus, and Wordweight was applied to analyze the change in corpus frequency by year. As a result of analyzing the tendency of corpus variation with the trend line graph, more recently, the corpus of the officer has decreased, and conversely, the corpus of the ECDIS system is gradually increasing.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.217-219
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• 2012

효율적으로 일하는 방법을 제시하는 프로젝트 관리 프레임 중의 하나인 PMBOK는 9가지 프로젝트 관리 영역의 필요성을 제시하고 있다. PMBOK 프로세스 연관도를 살펴보면, 네트워크 토폴로지의 특징인 노드, 링크, 순위, 빈도수와 관련된 유사한 면이 있는 것을 발견할 수 있다. PMBOK의 표준 프로세스 연관도에 따라 연결되는 링크를 순차적으로 그린다고 가정했을 때, 실제 업무의 프로세스 링크는 네트워크이론의 Power-law를 따를 것이라고 예상되었다. 이러한 현상을 증명하기 위해 PMBOK 표준 프로세스 연관도를 모델로 하여, 인터넷 위상의 특징을 결정하는 속성 중 Power-law1, 2의 관련성을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06d
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• pp.66-70
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• 2008

진화되고 위협적인 사이버공격 및 피해가 증가함에 따라 기업이나 기관의 정보보호에 대한 책임도 증가하게 되었다. 이에 종합적인 컴퓨터 범죄 재현과 정확한 침입경로 및 피해규모, 정보의 신뢰성을 파악하기 위한 컴퓨터 포렌식에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 이에 대부분의 기업이나 조직에서 이기종의 보안장비에서 발생하는 다량의 경보와 이벤트를 효과적으로 수집, 통합하고 상호연관분석 할 수 있는 통합보안관리시스템(ESM)을 도입하여 운영하고 있으나 많은 경보발생으로 인해 적절한 판단이나 분석 및 효율적인 대응이 이루어지고 있지 않다. 이에 본 논문에서는 수집되는 증거의 범위를 재 정의하고, 이벤트 상관분석을 통해 발생된 침해경보에 대해 경보검증을 적용하여 경보의 오탐율을 감소시켰으며, 검증된 경보에 대해서 신속히 분석 및 대응이 이루어지는 포렌식 모델을 제안한다. 이를 통해 오탐율 감소는 물론 신속하고 신뢰성 있는 탐지 및 침해 분석이 가능하다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.11
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• pp.30-37
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• 2010

It is very important to analyze online customer reviews, which are small documents of writing opinions or experiences about products or services, for both customers and companies because the customers can get good informations and the companies can establish good marketing strategies. In this paper, we did not propose only dependency network model which is tool for analyzing online customer reviews, but also designed and implemented the system based on the dependency network model. The dependency network model analyzes both subjective and objective sentences, so that it can represent relative importance and relationship between the nouns in the sentences. In the result of implementing, we recognized that relative importance and relationship between the features of products or services, which can not be mined by opinion mining, can be represented by the dependency network model.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.3
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• pp.412-421
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• 1999

소프트웨어 개발 및 시스템을 구현하기 위해 사용되고 있는 대표적인 프로세스 모델이 IEEESTD1074-1991, ISO/IEC DIS12207-1, SPICE 모델, MIL-STD 498이다. 이들을 실제 국내 프로젝트들에 적용하기 위해 여러 가지 해결방안이 연구되고 있다. 일반적으로 프로젝트을 수행할 때, 개발 이전 단계 프로세스 설계의 실패는 전체 프로젝트 공정에 영향을 준다. 본 논문에서는 프로세스 중심 소프트웨어 엔지니어링 환경을 기반으로 하여 개발 이전 단계의 프로세스를 설계하는 방법을 제안한다. 이 방법은 프로세스, 활동, 테스크들의 연관관계를 도식화하고 있다. 그리고 설계된 결과를 국내 프로젝트들에 적용, 그 결과를 분석한다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• v.20 no.6
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• pp.2907-2915
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• 2018

Journal of the Korean Data Analysis Society founded in 1998 has played the role of a major application journal. In this study, we checked the objective of this journal by checking the abstracts for 10 years. Abstract data was crawled from the online journal site (kdas.jems.or.kr) and analyzed by topic model. As a result, we found 18 topics from 2680 abstracts that had several contents, for example, nursing, marketing, economics, regression, factor analysis, data mining and statistical inferences. Topic1 (regression) is most frequent with 460 documents and we found the usefulness of regression in the applied science area. We confirmed the significant 10 association rules using by Fisher's exact test. Also, for exploring the trend of topics, we conducted the topic analysis for two periods which are 2006-2011 period and 2012-2016 period. We found that the control study was more frequent than survey study over time and regression and factor analysis were frequent regardless of time.