• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.51-56
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• 2004

인터넷 통신과 무선 이동 통신의 발달은 최적 경로 탐색이 인터넷 웹 페이지를 통하여 서비스될 수 있도록 하였으며, CNS(Car Navigation System)를 이용한 서비스도 가능하도록 하였다. 나아가 개인용 휴대통신 장비인 PDA나 핸드폰을 이용하여서도 그 서비스가 제공되고 있다. 기존의 양방향 A＊ 알고리즘에서는 현재 노드에서 목적지까지의 예상 비용을 직선 거리를 사용하였지만 본 논문에서는 현재 노드까지 지나온 경로에 대한 정보를 이용하였다. 지금까지 지나온 경로의 평균 경로 비용을 계산하여 이용함으로써, 직선 길이가 아닌 지금까지 지나온 경로의 정보를 이용할 수 있었고, 지나온 경로의 정보와 앞으로 탐색할 경로에 대한 애매한 정보들(도로의 속도, 날씨, 주행시간대)을 퍼지를 이용하여 계산하였다. 퍼지를 이용하여 도로의 애매한 정보들을 실시간으로 활용할 수 있는 알고리즘을 제안하고 제안한 알고리즘의 타당성을 실험을 통하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.322-325
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• 2004

인터넷 통신과 무선 이동 통신의 발달은 최적 경로 탐색이 인터넷 웹 페이지를 통하여 서비스될 수 있도록 하였으며, CNS(Car Navigation System)를 이용한 서비스도 가능하도록 하였다. 더욱이 개인용 휴대통신 장비인 PDA나 휴대폰을 이용하여서도 그 서비스가 제공되고 있지만, 휴대폰에서의 최적 경로 표현은 화면 크기의 제약성 때문에 많은 정보를 나타내기 어려우며, 휴대폰의 환경에 맞도록 기존의 공간 DB를 수정하는 것 또한 많은 비용과 시간이 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 DB를 이용하면서 사용자가 입력한 출발지와 목적지 정보를 이용하여 최적 경로 탐색을 수행하고, 탐색된 최적 경로를 일반화 알고리즘을 이용하여 휴대폰의 작은 화면에서 사용자가 쉽게 인지할 수 있도록 약도화 하는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2013.08a
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• pp.167-170
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• 2013

본 연구는 이용자의 개인적 특성인 성격특성과 이용동기에 따라 대학생의 온라인 정보탐색행위에서 어떤 유의미한 차이가 나타나는지 살펴봄을 목적으로 한다. 연구 방법은 설문지를 이용하였다. 인문사회과학 대학생 134명을 대상으로 KEPTI 에니어그램 성격유형검사 도구를 사용해 측정하고, 이용 동기는 학습동기, 취업동기, 생활동기, 뉴스동기의 4가지로 나누어 조사하고 정보 탐색 행위는 도서관 OPAC 및 인터넷 웹 자원 이용을 중심으로 살펴보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1186-1188
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• 2013

최근 소셜 네트워크의 등장과 기술의 발달로 인해 빅 데이터가 등장하였다. 특히, 소셜 네트워크나 웹 데이터 등과 같은 빅 데이터를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 이러한 그래프 데이터는 크기가 매우 방대하여 인-메모리 기법을 통해 연산하기 어렵다. 최근 대용량 그래프 상에서 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 인덱스 테이블을 활용한 기법이 제안되었으나, 인덱스 참조율을 고려하지 않아 비효율적이다. 본 논문에서는 인덱스 참조율이 높은 노드의 차수를 이용한 k-차수 인덱스 테이블을 이용한 효율적인 최단 경로 탐색 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 거리 기반 인덱스를 이용한 기존의 기법에 비해 약 12% 정도 성능이 향상됨을 보였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.7
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• pp.193-201
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• 2009

The use of tagging to describes web documents in the form of keyword has experienced rising popularity among various web services. Tagging also plays an important role in collaborative bookmarking services which can be regarded as an online favorite bookmark service. Tags which are created by users make it easier to search other users' bookmarks as well as user's own bookmarks. In this paper we analyze usage patterns of collaborative tagging for exploring factors influencing the number of tags in web documents and users. We discovered that user's characteristics have more effect on the tags than the web documents' characteristics. Moreover, leading users contribute to make a variety of tag than following users. Our study implies that more knowledge can be created through the incentives for leading user in order to improve the service quality of tagging service.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.5
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• pp.683-690
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• 2009

Social Networks which is composed of network with an individual in the center in a web support mutual-understanding of information by searching user profile and forming new link. Therefore, if we apply the Social Network which consists of web users who have similar immanent information to web search, we can improve efficiency of web search and satisfaction of web user about search results. In this paper, first, we make a Social Network using web users linked directly or indirectly. Next, we calculate Similarity among web users using their immanent information according to topics, and then reconstruct Social Network based on varying Similarity according to topics. Last, we compare Similarity with Search Pattern. As a result of this test, we can confirm a result that among users who have high relationship index, that is, who have strong link strength according to personal attributes have similar search pattern. If such fact is applied to search algorithm, it can be possible to improve search efficiency and reliability in personalized and social search.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.1
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• pp.109-114
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• 2010

In this paper, we developed the web content of statistical analysis using statistical package and Active Server Page (ASP). A statistical package is very difficult to learn and use for non-statisticians, however, non-statisticians want to do analyze the data without learning statistical packages such as SAS, S-plus, and R. Therefore, we developed the web based statistical analysis contents using S-plus which is the popular statistical package and ASP. In real application, we developed the web content for various statistical analyses such as exploratory data analysis, analysis of variance, and time series on the web using water quality data. The developed statistical analysis web content is very useful for non-statisticians such as public service person and researcher. Consequently, combining a web based contents with a statistical package, the users can access the site quickly and analyze data easily.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.2
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• pp.99-108
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• 2012

Many methods had been developed to improve the accuracy of extracting information from a vast amount of data. This paper combined a number of natural language processing methods such as NER (named entity recognition), sentence extraction, and part of speech tagging to carry out text analysis. The data source is comprised of texts obtained from the web using a domain-specific data extraction agent. A framework for the extraction of information from unstructured data was developed using the aforementioned natural language processing methods. We simulated the performance of our work in the extraction and analysis of texts for the detection of organizational structures. Simulation shows that our study outperformed other NER classifiers such as MUC and CoNLL on information extraction.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.33 no.3
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• pp.109-126
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• 1999

The purpose of this study is to design hypertext-based linear displays for an online thesaurus in librarianship and information science with the aid of ISO and ANSI/NISO thesaurus standards. This study starts with the assumptions that hypertext-based online thesauri would provide a convenient and useful subject retrieval tool to both indexers and searchers of information and become starting point for the study of thesauri searching patterns, which were difficult with printed thesauri. For this study, thesaurus of librarianship and information science was stored in MS ACCESS 97 as a relational database and, for the conjunction of a relational database with World Wide Web, technics of ASP(Active Server Pages) were applied under Windows NT operation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.23-26
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• 2006

최근 대부분의 이러닝(E-Learning)을 교육하는 사이트는 학습 콘텐츠를 검색하는 방법이 단순한 리스트의 나열과 택스트 매칭(Text matching)방법을 사용하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 좀 더 컴퓨터가 정보 데이터의 의미를 분석하여 검색이 가능하도록 개념 네트워크인 시맨틱웹(Semantic Web)이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱웹의 온톨로지(Ontology) 언어 중에 토픽맵(Topic Maps)을 사용하여 많은 양의 학습 정보 데이터를 쉽고도 정확하게 연결 지어 학습 콘텐츠에 대한 정보를 표현하고, 구조화할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다. 학습자의 관심분야 정보, 학습객체의 학습 권장자의 정보와 함께 학습 경험과 검색 빈도수를 분석한 협력 필터링과 학습 에이전트의 개인화 기법을 동시에 사용하여 선호도를 분석한다. 이 선호도를 가지고 학습자의 메타데이터를 생성하고, 로그 데이터를 따로 데이터베이스에 저장한다. 이러한 학습자의 정보와 학습 콘텐츠간의 정보를 상호 연결하여, 그 토픽맵을 사용하여 연관관계를 정의해 줌으로써 학업성취도를 높이고, 학습자 개개인의 성향에 가장 알맞은 학습 콘텐츠를 탐색해가는 네비게이터(Navigator)를 설계하였다.