• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.506-511
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• 2015

입출력 가상화는 하나의 물리적 입출력 장치를 하나 이상의 가상 데스크탑들이 공유해서 사용 할 수 있도록 하는 기술로서 일반적으로 가상화 소프트웨어가 소프트웨어적으로 에뮬레이션하여 제공하는 가상 I/O 장치들을 가상 데스크탑에서 사용한다. 소프트웨어 에뮬레이션 기반 I/O 장치들을 사용하는 가상 데스크탑들은 성능이 떨어지고 고사양의 응용 프로그램을 지원할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 서비스의 품질 및 성능 저하를 극복하기 위해 PCI기반 하드웨어 직접 할당기술을 이용한 망분리 가상 데스크탑 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 하나의 물리적 데스크탑 컴퓨터에 서버 가상화 기술을 이용하여 사용자에게 인터넷 등의 외부망과 인트라넷 등의 업무망 접속을 위한 독립적인 데스크탑을 제공한다. 이를 통해 물리적 망분리를 위한 별도의 데스크탑 설치 및 논리적 망분리를 위한 네트워크 패킷의 검사에 따른 성능의 저하 없이 가상 데스크탑 서비스를 이용한 물리적 네트워크 망분리 시스템을 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.125-144
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• 2006

최근들어 모바일 환경에서 운영되는 많은 응용시스템들이 개발되고 있다. 대부분의 시스템들은 모바일 사용자와의 단순한 상호작용만을 필요로 하는 메시지 전송, 은행 거래, 위치 서비스 등을 위한 것들이다. 단순한 기능만을 지원하는 이유는 모바일 장치가 스크린 크기가 제한적이고, 네트워크 대역폭이 좁으며, 컴퓨팅 능력이 낮기 때문이다. 이와 같은 이유로 모바일 장치를 활용하여 그룹의사결정을 지원하는 복잡한 알고리즘을 구현하는 것은 거의 불가능하였다. 본 연구에서는 모바일 환경에서의 그룹의사결정 과정을 지원하기 위하여 간결한 상호교호적 절차를 제시하고자 한다. 이 상호교호적 절차는 모바일 환경에서 그룹의 절충해를 선택하도록 돕기 위한 다목적 선형계획 프로그램에 기반을 두고 있다. 이 절차를 활용하게 되면 그룹의사결정자들의 정보제공의 부담을 줄여줄 수 있다. 최선의 절충해를 찾기 위해서 변수 및 목적식에 대한 부분적 순위 정보만을 활용하였다. 본 방법론은 의사결정자의 효용함수에 대한 형태 혹은 존재 여부에 대한 어떠한 가정도 하지 않고 있다. 본 절차의 실험적 연구를 위해서 모바일 환경에서의 그룹의사결정지원시스템인, MOBIGSS를 개발하였으며, 이 시스템을 개인 투자자의 자산 투자 문제에 적용하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권12호
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• pp.149-158
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• 2005

본 논문은 고정대역 네트워크에서 최대 TCP 혼잡윈도우를 제한하여, 버퍼 크기와 무관하게 안정적인 성능과 전송률을 제공할 수 있는 혼잡회피 알고리즘을 제안한다. 현재는 AIMD(Additive Increase, Multiplicative Decrease) 기반의 혼잡제어 방법이 가장 널리 사용되고 있다. 그러나 AIMD 기반의 TCP 혼잡제어 방법은 고정대역 네트워크에서 불필요하게 성능을 저하시키는 문제가 있다는 것이 여러 연구결과를 통해 알려져 있다. 또한 TCP의 톱니파형 데이터율로 안정적인 데이터 전송률이 필요한 응용에 적용하기 어렵다. 제안된 알고리즘은 필요에 따라 공평성을 유지하며 혼잡에 의한 손실을 방지하기 위해 혼잡윈도우의 크기를 제한한다. 최대 혼잡윈도우의 크기를 병목노드에서 데이터 축적을 방지하는 지연 정보로 결정하여, 별도의 버퍼와 윈도우 제어절차 없이 연결의 성능과 전송율이 안정적이도록 한다. 다양한 경우에 대한 시뮬레이션을 통해 호환성, 정상상태의 성능, 정상상태 손실 패킷 수, 그리고 혼잡윈도우의 분산 등으로 특성을 검증하였다. 제안된 방법은 송신단의 간단한 수정으로 적용이 가능하며, 네트워크 라우터와 사용자 프로그램의 수정이 불필요하여 확산이 용이한 장점을 가지며, 고정대역 네트워크로 볼 수 있는 국내 초고속인터넷 접속망에 적용하면 성능개선을 얻을 수 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제15권1호
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• pp.177-191
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• 2004

산업사회에서 지식기반사회로의 전환에 따라 각종 산업체에서는 업무수행에 필요한 기술정보를 신속 정확하게 수집 분석하여 경영활동에 반영하기 위한 기술정보 관리의 필요성이 점증하고 있다. 이러한 시대의 요구에 부응하기 위해서는 기술정보를 효율적으로 수집 관리할 수 있는 기술정보 전문인력의 양성이 전제되어야 하며, 이를 위한 교육과정도 산업체에서 요구하는 현장 위주의 실무교육과도 연계되어야 한다. 이에 본 연구는 최근에 각광을 받고 있는 DACUM법을 적용하여 기술정보검색사에 대한 직무를 분석하고, 직무분석을 통해서 얻어진 결과를 바탕으로 기술정보 전문인력을 양성하기 위한 교육과정을 개발하였다. 본 연구의 결과, 얻어진 주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 기술정보검색사의 직무영역은 이용자 정보요구 분석, 정보원 선정, 정보검색, 정보분석 및 가공, 검색결과 평가, 정보제공 및 활용의 6개 직무로 구성되며, 6개의 직무는 다시 40개의 작업으로 세분된다. 둘째, 기술정보검색사의 직무에서는 정보원 선정이 가장 중요하다. 셋째, 기술정보검색 사를 양성하기 위한 기관의 주요 교육내용은 데이터베이스 설계 및 구축, OA응용프로그램 활용, PC통신 활용, 동향정보 파악, 인터넷 분류 및 활용, 인터뷰기법, 정보가공, 정보검색, 정보분류, 정보원의 이해와 활용, 지적재산권, 홈페이지의 설계 및 구축 등이다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.499-503
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• 2024

방송 프로그램은 자체 방송 송출 외에도 인터넷 다시 보기, OTT, IPTV 서비스 등 다양한 매체에 제공되고 있다. 이 경우 콘텐츠 특성을 잘 나타내는 검색용 키워드 제공은 필수적이다. 방송사에서는 제작 단계, 아카이브 단계 등에서 주요 키워드를 수동으로 입력하는 방법을 주로 사용한다. 이 방식은 양적으로는 핵심 메타데이터 확보에 부족하고, 내용 면에서도 타 매체 서비스에서 콘텐츠 추천과 검색에 한계를 드러낸다. 본 연구는 EBS에서 개발한 DTV 자막방송 서버를 통해 사전 아카이빙 된 폐쇄형 자막 데이터를 활용하여 다수의 메타데이터를 확보하는 방법을 구현했다. 먼저 구글의 자연어 처리 AI 기술을 적용하여 핵심 메타데이터를 자동으로 추출하였다. 다음 단계는 핵심 연구 내용으로 우선순위와 콘텐츠 특성을 반영하여 핵심 메타데이터를 찾는 방법을 제안한다. 차별화된 메타데이터 가중치를 구하는 기술로는 TF-IDF 계산법을 응용하여 중요도를 분류했다. 실험 결과 성공적인 가중치 데이터를 얻었다. 이 연구로 확보한 문자열 메타데이터는 추후 문자열 유사도 측정 연구와 결합하면 타 매체에 제공하는 콘텐츠 서비스에서 정교한 콘텐츠 추천용 메타데이터를 확보하는 기반이 된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제6권2호
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• pp.107-117
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• 2004

농업분야에서의 IT역할에 대한 요약과 함께, 일본의 경험을 살펴보는 한편 당면 현안의 파악, 그리고 정보기술 활용의 성공사례를 들어 문제해결 방안의 하나로 신기술을 소개하였다. IT 활용능력 여부는 성공적인 IT현장활용의 매우 중요한 요소로,. IT 관련 교육/훈련의 강화 외에, 사용이 용이한 인터페이스 여하는 IT활용력 제고의 커다란 도전이기도 하다. 기존의 자판형 PC 인터페이스는 대다수 농민들이 쉽게 받아들이기 어려운 면이 있는 것이 분명하다. 이러한 최종사용자들에게 사용이 보다 쉬운 컴퓨터시스템을 제공하기 위한 여러 가지 기술들이 현재 개발되어 있다. 예를 들어 휴대폰기반의 사용자 인터페이스는 이러한 문제에 대한 해결책의 하나로 매우 유망한 기술임에 틀림없다. 휴대폰 사용은 개도국에서도 점차 확대되고 있으며, 단 몇 개의 키만으로 쉽게 사용할 수 있는 장점이 있다. 농민들은 복잡한 의사결정지원을 필요로 하지 않기 때문에 휴대폰의 이러한 단순한 화면도 대개 충분한 기능을 구현할 수 있는 것이다. 제2, 3세대 휴대폰은 인터넷에 대한 무결성 접속을 제공하므로, 휴대폰인터페이스에 적합한 활용물을 개발한다면 기존 PC의 역할을 대신할 수도 있을 것이다. 실지로 현재 휴대폰은 자료수집 뿐만 아니라 포장에서의 현장 의사결정지원에 사용되고 있다. 예를 들어 로렌슨 등과 사사끼 등은 휴대폰기반 기상정보취득프로그램을 개발하여 농민이 항상 자신의 포장내 기상상태를 파악할 수 있게 되었다. 병충해예찰시스템과 같은 보다 실용적인 응용 프로그램도 이미 초기모형이 개발되어 있다. PC보다 사용이 용이한 인터페이스와 포장에서의 기동성 등이 농민들에 의해 환영받고 있는 점이다. 또 다른 중요한 문제는 농촌의 미진한 네트워크 하부구조에 기인한다. 불행히도 농촌지역에서는 상업통신업자간 치열한 경쟁을 기대할 수 없기 때문에 이 문제는 결국 정부의 책임일 수 밖에 없다. 거대한 산맥에서 금을 채굴하는 것과 유사한 정보탐색이라는 기술도 매우 중요한 요소이다. 근대농업이 시작된 이래 약 한세기에 걸친 농업 생산과 실험연구의 결과, 일본은 방대한 농업자료를 보유하고 있다 이러한 장기자료는 농업생산에서의 신지식을 생산제공하는 데 필수적인 결정적인 정보원일지 모른다. 정보탐색 기술은 이러한 방대한 자료의 분석을 통한 미지의 사실을 추론하는 유망한 기술로 이용될 것이다. 많은 이들이 IT기술에 의해 농업이 힘을 얻기를 기대하고 있다. 그러나 어떠한 실용적인 IT 대응책이 농업을 강화할 수 있느냐는 질문에 대한 답변에는 궁색할 수밖에 없다. 이는 이러한 질문에 대한 보편적인 해답이 없기 때문이다. 농업은 전형적으로 기후와 토양조건, 작부양식, 시장요구도 등에 좌우되는 지역 특이적 특성을 지닌다. 그러므로 이는 개별 여건에 알맞는 유연한 기술 적용 여부를 결정하는 IT활용시 의사 결정자을 하는 사람의 몫이 될 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.109-115
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• 2015

신규 의료기기 개발 기술의 발전으로 다양한 형태로 손쉽게 생체 정보 및 의료 정보를 얻을 수 있는 기술이 증가하고 있다. 이러한 정보 수집 기술과 기기들의 증가로 생체 정보는 일상생활의 라이프로그와 함께 의료서비스의 주요 정보로 활용되고 있다. 그러나 다양한 생체신호의 활용성이 증가하고 있지만 보안적인 측면을 고려하지 않는 문제점을 갖고 있다. 또한, 의료현장에서 환자의 생체신호와 의료영상정보는 개별적인 디바이스에 의해 생성되며, 통합 관리되지 못하는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 생체신호와 의사의 소견정보를 포함하여 QR 코드화하고 이와 연계된 의료영상정보와 통합하고자 한다. 이를 위해, 의료영상정보 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)과 기존 생체신호 계측기들로부터 수집된 생체신호를 QR 코드화하여 의료영상정보에 통합한 이미지 파일 스킴을 제시한다. 그리고 시스템 구현 환경은 의료영상기기와 생체신호 수집을 위한 생체신호 계측기 그리고 스마트 디바이스와 PC로 구성하였다. 의료기기나 생체 신호 계측장치로부터 데이터를 전송 받기 위한 의료영상이미지 정보와 생체신호의 ROI 추출을 위하여 .NET Framework를 사용하여 QR 서버 모듈을 윈도우 서버 2008 운영체제에서 운영되도록 구현하였다. QR 서버 모듈의 주요기능은 의료영상기기로부터 생성된 DICOM파일을 파싱하고, 식별 ROI 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장하여 관리한다. 또한, EMR, OCS와 같은 환자의 의료정보는 기본 정보 및 긴급상황 시 필요한 ROI 정보를 추출하여 QR코드화 하여 관리한다. 또한 생체 계측 기기로 환자 식별에 사용될 PID (patient identification) 와 함께 생체 정보를 전송 받을 경우 생체 정보의 크기에 따라 이를 해당 환자의 ROI와 함께 QR코드화 하여 관리하며, 생체 정보 파일 또한 저장하여 관리한다. 전송받은 생체정보가 QR코드로 변환할 최대 사이즈 이상일 경우 서버를 통해 생체정보에 접근할 수 있는 URL 정보를 QR코드화 한다. 또한 QR 코드 형태로 제공되는 정보는 .NET 프레임워크가 설치된 PC와 Android기반의 스마트 단말기상에 뷰어 프로그램을 통해 확인함으로 인증된 클라이언트만이 관련 정보를 확인할 수 있도록 하였다. 끝으로 응용 서비스의 수행결과를 통해 기존 의료영상정보와 생체신호 그리고 환자의 건강정보가 통합되어 의료현장에서 적용하는데 적합한 의료정보 서비스를 제공함을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.