• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제1권2호
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• pp.87-98
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• 2012

최근 Wi-Fi 기능이 내장된 휴대용 장비가 제공하는 다양한 자료와 멀티미디어 서비스가 점점 늘어나고 있으며, 어디서든 인터넷에 접속하려는 전반적인 요구가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 네트워크에 많은 비용 부담이 증가하고 있다. 따라서, 모바일 네트워킹에 관한 최근의 연구 중 에너지 효율적인 네트워크 이동성 기술은 큰 주목을 받고 있다. 네트워크 이동성 환경에서 비용 효율적인 프로토콜 설계는 이동성 시그널링과 패킷 전달, 그리고 비용 효율성의 중요한 이슈 중의 하나인 유, 무선에서 제한된 네트워크 대역폭을 절약하여 불필요한 비용을 감소시키는 것이다. 본 연구에서는 기존의 네트워크 이동성 기법에 멀티캐스팅을 지원하는 고속 핸드오버, 효율적인 도메인간 이동성 관리와 패킷 전달 메소드를 제공하는 비용 효율적인 기법을 제안한다. 본 논문에서는 위치 갱신 비용과 패킷 터널링 비용을 합한 총 비용의 관점으로 기존의 NEMO 기법인 N-PMIPv6, rNEMO, PR-NEMO의 성능과 새롭게 제안하는 Fast PR-NEMO의 성능을 비교 분석하고, 제안된 기법이 기존 제안된 기법들에 비해 총 비용이 낮은 가장 에너지 효율적인 방식임을 증명한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.77-93
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• 2002

현재는 소프트웨어의 재사용성, 신뢰성, 확장성을 높이기 위한 해결책으로서 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발(Component Based Software Development)을 따르고 있다. 이를 지원하기 위해서는 개발된 컴포넌트들이 컴포넌트 저장소를 통하여 소프트웨어 개발시 재사용되어야 한다. 그러나, 전통적인 중앙 집중식 저장소로서는 사용자 수의 제약 뿐만 아니라 제공하는 컴포넌트들도 사용자 인터페이스 등과 같은 클라이언트측 컴포넌트들이 대부분이었으므로 컴포넌트 시장의 활성화를 가져오지 못하였다. 최근에는 인터넷 기술과 함께 EJB, DCOM 등과 같은 컴포넌트 기술의 발달에 힘입어 특정 영역(Domain)에서 재사용되는 서버측 컴포넌트들이 많이 등장하였다. 따라서 컴포넌트 저장소는 도메인 정보를 기반으로하여 컴포넌트들을 분류하여 제공하며, 많은 사용자들이 안정적으로 사용할 수 있도록 하기 위하여 웹 기반의 서비스를 제공해야 한다. 본 논문에서는 어플리케이션 개발자들에게 요구사항에 맞는 컴포넌트를 검색하여 추출하기 위한 서비스를 제공하며, 웹 환경에서 안정적이고 신뢰성 있는 서비스를 제공하기 위하여 컴포넌트 저장소의 요구사항 분석을 바탕으로 J2EE(Java 2 Enterprise Edition) 어플리케이tus 모델 기반의 컴포넌트 저장소를 제시한다

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-8
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• 2009

개인화 서비스와 같은 지능정보 시스템을 위해서는 사용자 선호도의 학습은 중요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 채팅 도메인에서의 사용자 선호도를 학습하는 방법을 제시하며, 기존의 평면적인 사용자 선호도 모델의 문제점을 해결하기 위한 사용자 선호도 모델을 제안한다. 사용자가 선호도 학습의 대상에 대하여 얼마나 관심이 있는가를 나타내는 관심도와 대상에 대한 감성을 나타내는 호감도 라는 요소로 모델링 할 수 있다. 자연어 처리를 통해 현재 대화에서의 주제 탐지와 호감도 분석을 하고, 이를 이용하여 사용자의 선호도와 호감도를 학습한다. 시간의 흐름에 따라 변하는 사용자 선호도의 특징을 고려하여, 사용자 선호도를 세션, 단기, 장기 선호도로 나누어 계산한다. 사용자선호도 학습의 대상이 되는 키워드와 주제에 대하며 시간에 따라 변하는 사용자의 선호도 변화를 고려하여 선호도 결정을 한다 사용자 선호도 학습 효과의 검증을 위하여 사용자 평가를 하였으며 주제 선호도, 키워드 선호도, 키워드 호감도에 대하여 각각 86.52%, 86.28%, 87.22%의 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-178
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• 2020

국방부는 감소되는 부대 및 병력자원의 문제해결과 전투력 향상을 위해 4차 산업혁명 기술(빅데이터, AI)의 적극적인 도입을 추진하고 있다. 국방 정보시스템은 업무 영역 및 각군의 특수성에 맞춰 다양하게 개발되어 왔으며, 4차 산업혁명 기술을 적극 활용하기 위해서는 현재 폐쇄적으로 운용하고 있는 국방 데이터 관리체계의 개선이 필요하다. 그러나, 국방 빅데이터 및 인공지능 도입을 위해 전 정보시스템에 데이터 표준을 제정하여 활용하는 것은 보안문제, 각군 업무특성 및 대규모 체계의 표준화 어려움 등으로 제한사항이 있고, 현 국방 데이터 공유체계 제도적으로도 각 체계 상호간 연동 소요를 기반으로 체계간 연동합의를 통해 직접 연동을 통하여 데이터를 제한적으로 공유하고 있는 실정이다. 4차 산업혁명 기술을 적용한 스마트 국방을 구현하기 위해서는 국방 데이터를 공유하여 잘 활용할 수 있는 제도마련이 시급하고, 이를 기술적으로 뒷받침하기 위해 국방상호운용성 관리지침 규정에 따라 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 국방 데이터의 체계적인 표준 관리를 지원하는 다중 데이터 저장소 관리(MRMM) 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 스마트 국방 구현을 위해 가장 기본이 되는 국방 데이터의 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고, 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 다중 데이터 저장소 관리 (MRMM) 기술을 제시하고, 단어의 유사도를 통해 MRMM의 실현 방향성을 구현하였다. MRMM을 바탕으로 전군 DB의 표준화 통합을 좀 더 간편하게 하여 실효성 있는 국방 빅데이터 및 인공지능 데이터 구현환경을 제공하여, 스마트 국방 구현을 위한 막대한 국방예산 절감과 전투력 향상을 위한 전력화 소요기간의 감소를 기대할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.195-203
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• 2021

최근 IT 분야의 주요 기술인 빅데이터는 다양한 산업 분야로 확장되고 있으며 활용 방안에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 대부분의 인터넷 산업 분야에서 사용자 리뷰는 이용자가 상품 구매를 결정하는 데 많은 도움을 준다. 그러나 방대한 제품 리뷰에서 긍정, 부정적 의미와 도움이 되는 리뷰를 선별하는 과정은 제품 구매 결정에 있어 많은 시간을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 분석 기술인 LDA를 이용해 키워드를 분석 및 종합하여 사용자에게 의미 있는 정보를 제공하는 시스템을 설계하고 구현한다. 문서 토픽 추출을 위해 본 연구에서는 국내 도서 산업을 도메인으로 데이터를 크롤링하고, 빅데이터 분석을 실시한다. 이를 통해 사용자 리뷰의 토픽 및 감정단어를 바탕으로 상품에 대한 종합적인 정보를 제공함으로써 구매자에게 도움을 주고 나아가 리뷰 현황 분석을 통해 상품의 전망 또한 파악할 수 있다.

• 경영과정보연구
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• 제37권4호
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• pp.41-62
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• 2018

다양한 소셜 미디어 활동과 인터넷 뉴스 기사, 블로그 등을 통해 유통되는 비정형 데이터의 양이 급증함에 따라 비정형 데이터를 분석하고 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 텍스트 분석은 주로 특정 도메인 또는 특정 주제에 대해 수행되므로, 도메인별 용어 사전의 구축과 적용에 대한 중요성이 더욱 강조되고 있다. 용어 사전의 품질은 비정형 데이터 분석 결과의 품질에 직접적인 영향을 미치게 되며, 분석 과정에서 정제의 역할을 수행함으로써 분석의 관점을 정의한다는 측면에서 그 중요성이 더욱 강조된다. 이렇듯 용어 사전의 중요성은 기존의 많은 연구에서도 강조되어 왔으나, 용어 사전이 분석 결과의 품질에 어떤 방식으로 어떤 영향을 미치는지에 대한 엄밀한 분석은 충분히 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서에서의 용어 빈도수에 기반을 두어 사전을 구축하는 일괄 구축 방식, 카테고리별 주요 용어를 추출하여 통합하는 용어 통합 방식, 그리고 카테고리별 주요 특질(Feature)을 추출하여 통합하는 특질 통합 방식의 세 가지 방식으로 사전을 구축하고 각 사전의 품질을 비교한다. 품질을 간접적으로 평가하기 위해 각 사전을 적용한 문서 분류의 정확도를 비교하고, 각 사전에 고유율의 개념을 도입하여 정확도의 차이가 나타나는 원인을 심층 분석한다. 본 연구의 실험에서는 5개 카테고리의 뉴스 기사 총 39,800건을 분석하였다. 실험 결과를 심층 분석한 결과 문서 분류의 정확도가 높게 나타나는 사전의 고유율이 높게 나타남을 확인하였으며, 이를 통해 사전의 고유율을 높임으로써 분류의 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 가능성을 발견하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.113-129
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• 2009

기업의 업무 활동은 수많은 프로세스로 이루어져 있고 기업들이 업무를 처리하는 모든 활동 속에서 수많은 비즈니스 프로세스가 동시다발적으로 생성되고 처리된다. 전사적 업무환경은 업무의 처리를 간편하게 만든 동시에 더욱 복합적인 업무 형태를 만들어내었고 이에 따라 비즈니스 프로세스의 효율적 관리가 더욱 절실하게 되었다. 이에 기업 및 조직은 프로세스에 대한 개선과 새로운 비즈니스의 발견을 목표로 프로세스를 분석하고 비즈니스와 관련한 지식 도출을 위한 연구 개발에 집중하게 되었다. 프로세스를 분석하고 개선하기 위한 연구들로써 프로세스 마이닝, 프로세스 재발견, BPR(Business Process Reengineering) 등의 개념들이 등장하였고 실제 적용을 위한 연구들이 활발히 진행 중에 있다. 하지만 이러한 연구들은 대부분 프로세스 인스턴스들의 이력 정보에 대한 데이터웨어하우징을 통한 접근법을 따르고 있다. 이러한 접근법은 점점 복잡화되는 최근의 기업 환경과 수시로 변화하는 사용자의 요구를 충족시키기에 부족하다. 분석적인 측면을 고려하여 설계된 프로세스 인스턴스들은 효과적인 그룹화가 가능하고, 분석 도메인 내에서 사용자의 분석 요구가 변화하게 되는 경우에도 분석 비용을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 기존 프로세스 모델링 방법론인 ICN을 확장하여 효과적인 프로세스 분석과 비즈니스 관련 지식 도출을 목표로 색채형 워크플로우 모델을 정의한다. 프로세스 인스턴스들에 대한 실행 정보를 통해 수동적인 프로세스 분석이 아닌, 프로세스 정의 시점부터 비즈니스 지식 도출을 목표로 하여 적극적이고 사용자 중심적인 프로세스 분석이 가능하게 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권10호
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• pp.726-735
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• 2002

인터넷의 발전을 기반으로 전자메일 서비스는 기존 우편 기능을 대체하여 현재의 대표적인 정보 전달 수단으로 자리잡고 있다. 전자메일 사용자의 확산에 따라 많은 기업들은 전자메일을 통한 개인별 카탈로그 보급 식의 광고에 투자를 하게 되었는데, 이는 개인별 취향을 고려한 광고가 가능하다는 잇점을 가진다. 그러나 전자메일 사용자들은 인터넷상에 개인 전자메일 주소가 노출됨에 의해서 많은 정크메일(junk mail)을 수신하게 되었는데, 정크메일이란 기업의 광고 선전물과 같이 수신을 원하지 않는 전자메일을 의미한다. 정크메일의 증가에 따라 정크메일을 분류하는 수단이 필요하게 되었는데, 현재까지는 사용자가 입력한 송신자의 전자메일 주소 또는 도메인 주소를 등록하여 차단하거나 제목에 특정 단어를 포함한 메일을 완전히 삭제하여 버리는 기술수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 퍼지관계곱을 기반으로 메일의 내용에 의미적으로 접근하여 정크메일을 추출하는 정크메일 분류 모델을 제안한다. 이는 퍼지관계곱 연산을 이용하여 미리 정의한 정크용어들과 사용자에게 수신되는 전자메일 내의 용어들 간 의미적 포함관계를 분석하고 그를 통해 전자메일의 정크도(degree of junk)를 추출한다. 각 전자메일별로 추출된 정크도는 사용자가 부여하는 정크 기준치(SVJ, Standard Value of Junk)를 기준으로 정크메일과 비정크메일로 분류한다. 제안된 기법은 사용자가 특정 개수의 동일한 전자메일에 대해 느끼는 정크도를 기준으로 분류한 정크메일 수를 비교하여 그 효용성을 증명하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.155-162
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• 2016

최근에는 소프트웨어개발 프로세스나 도구보다는 개인과의 상호작용을 희망하고, 고객은 포괄적인 문서보다는 우선 작동하는 소프트웨어를 희망하며, 개발자는 계약에 대한 협상보다는 고객과의 협력을, 서로가 계획을 고수하기 보다는 변화에 대응하는 것을 더욱 가치 있게 생각한다. 이러한 관점에서, 소프트웨어 개발은 프로세스 중심보다는 프로젝트팀에게 자율성과 동기를 부여하고, 열정과 비전 등 인간관계 중심의 관리방식이 요구되고 있다. 최근에 와서 애자일 개발프로세스가 생산성 증대효과, 품질향상, 고객만족 등의 효용성이 입증되면서 프로젝트를 추진 할 때 방법론 선택에 있어, 전문가들에게 주목을 받게 되었다. 시대적 요구와 사용자 요구에 부응하기 위한 방법론 선정과 관련, 본 논문에서는 조직 구성에 있어, 제품 기반의 Cross functional team의 문제점을 해결하고자 제안된 방법론이 Feature Team 모델이며, 이 모델이 Cross functional team을 조직하고, 이 팀이 결과물(프로덕트) 단위가 아니라, 기능단위로 여러 프로덕트에 걸쳐서 개발을 진행하는 모델이라는 점에 대해 조사하였으며, 가치-주도형 애자일 기법을 통해 계획-기반형 모델과 차이점을 제시하였다. 그리고 객체지향모델링을 위해서는 기존의 JAD(joint application development)회의가 목표로 하는 도메인 분석, 요구추출, 모델링과 정리, 검토과정에 있어, UML 구조도와 행동도를 사전에 숙지하고 프로젝트를 진행하도록 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.107-113
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• 2016

소셜 네트워크 서비스(SNS)의 활성화로 웹상에는 방대한 양의 온라인 리뷰들이 생산되고 있으며, 이러한 온라인 리뷰들은 다양한 콘텐츠들에 대한 의견 데이터로써 콘텐츠 이용자와 제공자들에게 가치 있는 정보로 활용되고 있다. 한편, 온라인 리뷰에 대한 중요도가 높아짐에 따라 온라인 리뷰를 분석하여 글쓴이의 의견이나 평가, 태도, 감정 등을 추출해 내는 오피니언마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 오피니언마이닝 연구들에서는 리뷰의 의견 분류에만 초점을 맞추어 감성 분석 기법을 설계하였기 때문에 리뷰 속에 내포되어있는 작성자의 자세한 만족도까지는 알 수 없었으며, 감성 분석 기법이 특정 콘텐츠에 한정되어있어 도메인이 같지 않은 다른 콘텐츠들에는 적용될 수 없다는 문제점이 있었다. 이에 본 연구에서는 기존 의견 분류 방법에 강도를 주어 좀 더 세밀한 감성 분석을 수행하고, 이 결과를 통계적 척도에 적용하여 리뷰에 내포되어 있는 작성자의 자세한 만족도를 도출 할 수 있는 감성 분석 기법을 제안한다, 그리고 제안한 기법을 바탕으로 도메인에 상관없이 다양한 콘텐츠에 적용되어 콘텐츠의 만족도를 분석 할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한 방대한 양의 리뷰 데이터들을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 빅 데이터 처리도구인 하둡을 기반으로 시스템을 구축하였다. 본 시스템을 통해 콘텐츠 이용자는 보다 효율적인 의사결정을, 제공자들은 빠른 반응분석을 할 수 있어 본 시스템은 사용자의 의견을 필요로 하는 다양한 분야에 매우 실용적으로 활용 될 것으로 기대한다.