• 정보관리학회지
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• 제26권2호
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• pp.173-194
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• 2009

최근 특정 도메인의 개념에 대한 정확한 정의, 계층적 관계나 추론규칙을 정형화된 어휘로 기술된 온톨로지 지식을 기반하는 시맨틱 탐색기법이 정보검색시스템에 응용됨에 따라 이용자는 보다 쉽게 지식기반을 항해할 수 있다. 본 연구의 목적은 의미적 애매성을 줄여주고, 의미적 관계성을 제시해 줌으로서 이용자가 보다 정확하고 쉽게 정보를 검색할 수 있게 해주는 온톨로지 기반의 정보검색 인터페이스를 개발하는 것이다. 이를 위해서 본 연구는 연구자정보 기술요소들의 클래스의 계층관계, 데이터의 계층관계 및 속성, 관계 연계성을 정의하였고 이를 기반으로 하여 구조화된 온톨로지를 기반으로 기술된 연구자정보를 검색할 수 있는 검색 인터페이스를 제안하였다. 이용자는 연구자들의 연구결과물, 개인적 데이터, 학력 또는 경력과 같은 개인정보를 검색할 수 있을 뿐만 아니라, 연구자의 사회적 연결 즉 같은 주제의 연구나 강의를 수행하는 연구자들 또는 같은 분야의 지적 커뮤니케이션에 속하는 연구자들을 브라우징 할 수 있다.

• 디자인학연구
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• 제21권
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• pp.123-136
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• 1997

디자인은 예술적인 감성과 함께 과학적이며 객관적인 정보를 동시에 필요로 한다. 여러 학문을 통해 얻어진 정보가 조형화로의 번역에서는 디자이너에게 보다 풍부한 상상력을 요구한다. 본 연구에서는 특히 인간 공학 정보를 조형 문법과 요소로 옮기는 작업을 위해 종합적으로 연결시킬 수 있는 시스템의 필요성에 대한 인식과 함께 디자인 이미 론의 본 개념과 기능을 문헌을 통해 새롭게 조명하여 보았으며, 디자인 프로세스에서 인간공학의 의미와 문제점을 정리하였다. 그리고 이 두 학문이 하나의 시스템 안에서 효과적으로 조화되어 디자이너와 사용자에게 조형을 통한 만족을 줄 수 있는 이론적 모델로의 타당성을 탐색하는데 목적을 두었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.453-456
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• 2004

전자상거래에서 추천 시스템은 일반적으로 협동적 필터링이라는 정보 필터링 기술을 사용한다. 협동적 필터링 기술은 유사한 성향을 갖는 다른 고객들이 상품에 대해서 매긴 평가에 기반한다. 협동적 필터링이 유사 선호도를 갖는 이웃 고객들의 평가에 근거하기 때문에 고객에게 가장 적합한 유사 이웃들을 적절히 선정해 내는 것은 추천 시스템에서 예측의 질 향상을 위해 필요하다. 본 논문에서 우리는 ordered clustering을 이용하여 협동적 필터링을 위한 향상된 이웃선정 방법을 제안한다. 이 방법은 탐색 공간을 줄이기 위해 k-means 클러스터링 방법을 사용한다. 그리고 클러스터링에 의해 구성된 고객들에 대해서 threshold 값에 의해 보다 정제된 고객들을 최종 선정함으로써 고객에게 보다 의미 있는 적합한 고객이 최종적인 이웃으로 선정될 수 있도록 한다. 실험은 Compaq Computer Corporation에 의해 제공된 EachMovie 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과로 우리는 제안한 방법이 다른 방법보다 좋은 예측 정확도를 갖는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.208-210
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• 2004

오늘날 인터넷상에서 존재하는 않은 정보들은 다양한 사용자의 개인 특성에 안게 새로운 정보의 지식으로 제공되어지기를 원한다. 기존의 연구는 단일 학술 기법을 통해 정보를 추출했으나 사용자에게 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위해 다중 전략 학습 기법인 PMSL(Personalized Multi-Strategy Learning) 모듈 시스템을 제안하고자 한다. PMSL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시킴으로 결과의 효율성을 높이고자 하였으며, 연관규칙의 문제점을 보완하기 위해 가중치 기법인 TF＊IDF 학습 기법을 적용시켰다. PMSL 모듈을 실행한 결과 기존 학습 기법에 비해 보다 더 의미 있는 연관 지식을 추출하게 되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.760-762
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• 2005

파일분류 수준에 머물러 있는 윈도우 탐색기는 온톨로지를 이용하면 의미처리를 통한 지식관리가 가능한 파일관리를 할 수 있다. 본 논문에서는 이 온톨로지를 적용하여 파일들의 관계를 부설하고, 이들의 관계를 시각적으로 보여주며, 사용자가 찾는 파일과 관계한 파일들의 위치까지 빠르게 파악할 수 있는 파일관리 시스템을 구현하였다. 이로써, 컴퓨터가 파일간의 연관관계를 통해 의미처리를 할 수 있도록 하여 현재의 파일관리 시스템을 개선할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.95-103
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• 2009

본 논문에서는 온톨로지를 기반으로 사용자에게 의미적으로 관련된 링크를 자동적으로 제공하는 웹 항해 안내 시스템을 제안한다. 본 시스템은 각각의 웹 페이지를 온톨로지에 존재하는 특정 개념과 관련시키고, 온톨로지에 정의된 개념들 간의 관계를 고려하여 웹 페이지들 간의 새로운 링크를 생성한다. 본 시스템은 온톨로지를 기반으로 의미적 링크를 제공함으로써 웹 항해 안내를 향상시키는데 초점을 두고 있다. 본 노문에서 제안한 시스템을 이용하여 초등학교 5학년 학생들에게 웹 페이지를 탐색하면서 과제를 수행하는 실험을 한 결과 실험 집단에 속한 학생들의 방향 상실 정도, 웹 페이지의 재 방문율, 그리고 과제 수행에 소비된 시간이 통제 집단에 속한 학생들의 경우보다 작았고 과제 수행율은 실험 집단의 학생들이 통제 집단의 학생들보다 높았다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 웹 기반 교육에서 중요한 항해 가능한 웹 사이트를 설계하는 데 도움이 되리라 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.72-74
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• 1998

정보검색 시스템에서 시소러스는 정보항목에 대한 용어들간의 관계를 계층적 구조로 나타낸다. 따라서 정보검색 시스템에서 시소러스의 사용은 이용자의 질의에 있는 탐색어와 관련된 정보항목들을 검색할 수 있기 때문에 정보검색 시스템의 검색효율을 크게 증가시킬 수 있다. 그러나 기존의 시소러스 모델들은 용어들간의 관련 정도를 무시하거나 정량적인 수치값으로 부여하기 때문에 인간의 주관성과 부정확성을 다루는데 적합하지 않다. 용어들간 의미의 밀접한 정도(Degree of Closeness)는 모호하고 부정확한 판단에 근거하는 인간의 정성적인 측정 단위이다. 그러므로 관련정도를 정량적으로 표현하는 것은 정성적 개념을 정확한 숫자 값으로 변환하는 것이기 때문에 인간의 정성적 측정 단위를 정확하고 용이하게 정량적으로 측도하여 반영한다는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 용어들간의 관련도를 정성적으로 부여한 시소러스 모델을 제안한다. 이 시소러스 모델에서는 색인어간의 관련도를 정성적으로 표현하기 위해 퍼지 집합 이론에 근거한 언어적 설명자들을 정의한다. 언어적 설명자들은 존재론적 문제가 고려되고 다분히 인식론적인 표현에 근거한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.1293-1296
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• 2002

악의 있는 사용자로부터 네트워크와 시스템을 보호하기 위하여 침입 탐지 시스템이나 방화벽같은 보안 시스템들이 제안되었다. 현재 보안 영역은 사용자 망에서 ISP 망으로 확대되고 있으며, 그에 비례하여 보안 시스템의 관리가 상대적으로 중요해졌다. 또한 보안 시스템에 적용하는 정책도 단순 정적 설정에서 현재의 보안 상황을 반영하여 정책을 재 수립하는 동적 설정으로 바뀌고 있기 때문에, 이를 위하여 관리자에게 망 상태를 주기적으로 보고하는 일도 또한 매우 의미 있는 일이 되었다. 본 논문에서는 SNMP(Simple Network Management Protocol) 프로토콜을 이용하여 보안 시스템의 설치 및 운용을 용이하게 할 수 있는 망 토폴러지 맵 생성기를 설계한다. 제안하는 망 토폴러지 맵 생성기는 탐색할 네트워크 도메인이 주어지면 자동적으로 네트워크 시스템과 보안 시스템을 발견하여 망 토폴러지를 생성하며 또한 망 상태를 주기적으로 수집하는 기능도 제공한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권6호
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• pp.1-9
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• 2013

Dijkstar 알고리즘에 기초하는 최단경로 탐색 알고리즘의 탐색속도 향상에 관한 많은 연구들이 지속되어 왔다. 그 대표적인 알고리즘이 $A^*$ 알고리즘이다. 빠른 탐색속도는 $A^*$ 알고리즘의 장점이지만, 복잡하고 불규칙한 가로 네트워크에서 실제의 최단경로 탐색이 실패할 확률이 높다. 탐색실패란 목적노드를 탐색하지 못한 경우와 최단경로가 아닌 경로를 구축하는 것을 의미한다. 본 연구는 $A^*$ 알고리즘의 최단경로 탐색 성공확률을 높이기 위한 방법으로 일차적으로 출발노드와 목적노드 간 연결 관계를 정리하고, 목적노드에서 출발노드까지 정리된 경로에 따라 $A^*$ 알고리즘을 역으로 적용한 것이다. 이 방법은 네트워크 및 경로 부하량 특성에 따라 실제의 최단경로가 아닌 경로를 최단경로로 구축하는 경우가 발생할 수는 있으나, 경로구축의 완전한 실패는 발생시키지 않는다. 이 방법을 실제 복잡한 네트워크에 적용하여 유효성을 검증한 결과, 통상적인 $A^*$ 알고리즘의 적용보다 탐색 소요시간은 약간 증가하나, 정확성은 상당히 높아지는 것으로 분석되었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.317-324
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• 2000

주기적인 연관규칙은 타겟데이터베이스를 일정 단위시간으로 나누었을 때 연관규칙이 만족하는 구간이 일정한 주기마다 발생하는 패턴을 탐색하는 방법이다. 하지만, 이 방법은 엄격한 주기를 가지도록 하여 실제 데이터에 그대로 적용하기가 어려웠다. 예를 들이 편의점 데이터에서 매일 오전 7시-8시 사이에 주기적으로 발생하는 연관규칙을 발견할 때, 이러한 연관규칙을 주기적인 연관규칙이라고 한다. 하지만, 실제 데이터에서는 날씨와 같이 사람의 행동에 영향을 미치는 다른 요인 때문에 항상 일정한 주기를 가지는 연관규칙을 찾기는 어렵다. 본 논문에서는 주기가 일정하지 않은 연관규칙을 찾기 위해서 연관규칙의 주기성을 허용 오차를 포함하며 재정의하고, 오차를 허용하기 위한 탐색 알고리즘을 보완하였다. 반면에, 오차를 허용함으로써 오차를 허용하지 않는 경우보다 더 많은 주기성을 찾을 수 있을 뿐만 아니라, 동일한 주기를 가지지만 오프셋이 다른 여러 개의 비슷한 주기가지 찾게 되어 사용자가 의미 있는 연관규칙을 찾는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 오차를 허용하는 주기적 연관규칙의 오차의 정도를 측정하기 위한 단위로 집중도(intensity)와 경향성(tendency)을 제안한다. 주기적 연관규칙이 매 주기마다 정확한 세그먼트에 나타나는 정도를 나타내는 집중도와, 최소 평균오차를 의미하는 경향성을 이용하여 유사한 주기들 중에서 대표주기만을 찾을 수 있도록 한다. 또한, 오차를 허용하는 주기적 연관규칙에서 오차가 주로 발생하는 패턴을 분석함으로써 고객들의 수요 경향성을 더 잘 파악할 수 있다. 예를 들어, 평소에는 매일 오진 7시∼8시에 나타나던 연관성이 지각하는 사람들이 같은 월요일에는 1시간 늦은 8시∼9시에 나타난다는 오타 정보까지 파악할 수 있다. 이러한 월요일마다 1시간 늦게 나타나는 오차의 경향성을 나타내는 오차 주기(error cyc1e)를 이용함으로써 고객들의 수요의 경향성을 좀 더 세밀한 부분까지 파악할 수 있게 해 준다.