• Spatial Information Research
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• 제22권2호
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• pp.11-18
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• 2014

본 연구는 공간정보 서비스 중심의 국가 공간정보 플랫폼 연계 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 공간정보 플랫폼 연계의 필요성에 대해 분석하고, 산 학 연 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하여 국가 공간정보 플랫폼 연계에 대한 문제점을 파악하였다. 이를 토대로 효율적인 공간정보 서비스 제공을 위한 Single Point Access 플랫폼 연계 모델과 이를 구현하기 위한 기술과 정책 방안을 제시하였다. 이러한 연구 결과는 공간정보 중심의 플랫폼 정부 구현, 국가 공간정보 플랫폼 개발에 대한 정책 방향 수립 및 국가 정보화 계획에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.205-211
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• 2012

본 논문에서는 스마트폰의 위치 정보를 활용한 모바일 증강현실에서 사용자 상황에 적합한 가상 정보를 제공하기 위한 상황인지 기반 증강현실 플랫폼을 제안하였다. 기존 증강현실 응용들과 플랫폼 분석을 통해 3가지 문제점을 추출하고 이를 바탕으로 플랫폼 아키텍처와 6개 구성요소별 기능과 정보 전달 체계를 설계하였다. 제안하는 상황인지 기반 증강현실 플랫폼은 사용자 적합 정보 추출을 위해 상황추론서비스 요소를 포함하며, POI(Points of Interest) 데이터 호환 문제를 해결하기 위해 가상세계 정보가 저장된 외부 가상세계 네트워크로부터 내부 플랫폼을 분리하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.237-238
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• 2009

u-City 통합 운영 센터의 목적은 다양한 u-City 서비스들의 정보를 수집, 분석, 통합하여 제공함으로써 삶의 질을 높이고 도시를 효율적으로 관리하는 것이다. 이를 위해서 u-City 통합 플랫폼 구축과 기술 표준화를 위한 연구들이 활발히 진행되고 있으며, u-City 통합 플랫폼은 한 서비스에 종속적이지 않은 독립적인 서비스 플랫폼으로서 기존의 u-City서비스를 제공할 수 있으며 자유롭게 확장 될 수 있어야 한다. 따라서 효율적인 통합 플랫폼 구축을 위해서는 기존의 센서 네트워크 시스템 분석이 필요하며 본 논문에서는 이기종의 센서 네트워크 시스템들의 비교 및 분석을 용이하게 하는 지원도구를 설계 및 구현한다.

• 한국언론정보학보
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• 제66권
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• pp.159-183
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• 2014

본 연구는 게임 플랫폼이 다양해짐에 따라 이용자 만족의 차원에서 게임 플랫폼 간에 어떻게 경쟁하고 있는지 분석하기 위해 게임 미디어 이용 후 획득하는 이용자 만족도를 한정된 자원으로 하여 PC, 콘솔, 모바일 게임 플랫폼 간에 경쟁 정도를 적소이론을 활용하여 분석하였다. 이를 위해 우선적으로 게임이용만족 요인을 도출하였는데, 분석 결과 게임 이용 후 만족 요인으로 '휴대성과 접근성', '생동감과 다양성', '활용성과 경제성', '관계성', 4가지의 만족 요인이 공통으로 도출되었다. 4가지 만족 요인에 대해 모바일이 가장 큰 적소 폭을 보여 세 플랫폼 중 만족 요인의 충족 범위가 넓은 반면, 콘솔이 가장 적은 적소 폭을 보여 만족 요인의 충족범위가 좁았다. 특히 플랫폼 간 경쟁상황을 보여주는 적소 중복과 경쟁우월지수 분석결과 4가지 만족 요인 모두에서 경쟁우위를 보인 플랫폼은 없었으며, 만족요인별로 플랫폼 간 경쟁의 정도와 우위가 달랐다. 플랫폼 간 경쟁력을 평가하기 위해 적소 중복과 경쟁우위 지수를 분석한 결과 만족 요인별로 차이가 있으나 전체적으로 PC와 모바일 간 중복 지수가 가장 높게 나타나 치열하게 경쟁하고 있는 상태임을 알 수 있었다. 콘솔의 경우 적소 폭이 적고 다른 플랫폼들의 적소 중복 지수도 낮기 때문에 다른 플랫폼과의 경쟁을 피하고 독립적으로 생존하고 있으나 특화된 만족을 제공하기 때문에 그만큼 시장 점유율이 줄어들 수밖에 없을 것으로 예측된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.1203-1206
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• 2017

인터넷 기술이 발전함에 따라 사물인터넷(Internet of Things, IoT)이 미래의 새로운 성장 동력으로 주목받고 있다. 인터넷에 연결되는 디바이스의 수가 증가됨에 따라 다양한 서비스 제공을 위해 여러 IoT 업체들은 IoT 플랫폼을 연구, 개발 중에 있다. 하지만 이들 플랫폼은 타 플랫폼과 호환이 되지 않아 상호연동에 한계를 가진다. 따라서 본 논문에서는 타 플랫폼과의 상호 연동을 위해 IoT 플랫폼별(oneM2M, AllJoyn, IoTivity) 서비스 계층을 조사하고 해당 계층에서 지원하는 기능들을 분석하여 어떠한 기능들이 상호연동에 필요한지에 대해 연구한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.150-153
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• 2015

사물인터넷(IoT; Internet of things)은 사람의 간섭 없이도 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어 상호 통신하고 대화하여 주변 환경을 분석해 서비스를 제공한다. 그러나 IoT 장치 간의 플랫폼이나 서비스 요구사항 등이 표준화 되어 있지 않아, 다른 제조사 또는 서비스 영역에서는 상호연동이 불가능하다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 IoT 플랫폼들이 개발되었지만 이들 플랫폼 간의 상호운용성 문제가 이슈화되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 IoT 플랫폼들 간의 상호운용성 보장을 위하여 기존 IoT 플랫폼들을 분석하고, 메타데이터 레지스트리(MDR; Metadata Registry) 기반의 새로운 IoT 플랫폼 참조모델을 제안한다.

• 한국언론정보학보
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• 제64권
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• pp.5-30
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• 2013

이 글은 오늘날 인터넷을 비롯한 정보기술문화를 비판적으로 분석하기 위한 개념틀로 이중적 플랫폼을 제안한다. 인터페이스연구와 양면시장론에 기대어 인터넷을 이중적 플랫폼으로 접근함으로써 전면에는 이용자의 공개, 공유, 참여의 광장이 펼쳐지고 이면에는 그에 대한 추적, 감시, 통제의 시장이 형성되는 복합적 양상을 분석할 수 있다. 특히 전면의 광장과 이면의 시장이 어떻게 하나의 플랫폼에서 공존하며 모순적으로 상호작용하는가에 초점을 맞추면서 인터넷의 이중적 플랫폼을 광장시장의 인터페이스로 규정할 것이다. 그에 이어 월드와이드웹의 설계구조가 바뀌고 콘텐츠에서 데이터로 정보재의 주요 상품 형태가 변천하며 이용자 추적을 위한 웹벌레의 기능을 분석하면서 웹 전체가 어떻게 이중적 플랫폼으로 기능하는지 규명한다. 마지막으로 이중적 플랫폼 개념틀의 함의와 추후 심화된 분석을 위해 필요한 과제를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.535-536
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• 2021

빅데이터를 활용한 기계학습 모델을 개발하기 위해서는 빅데이터 처리를 위한 플랫폼과 딥러닝 프레임 워크 등 고급 분석을 수행할 수 있는 도구의 활용이 동시에 요구된다. 그러나 빅데이터 플랫폼과 딥러닝 프레임워크를 자유롭게 활용하기 위해서는 상당한 수준의 기술적 지식과 경험이 필요하다. 또한 빅데이터를 이용한 딥러닝 모델을 개발할 경우 분산처리와 병렬처리에 대한 지식과 추가적인 작업이 요구된다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 기계학습 모형을 자유롭게 개발 및 공유하고 분산 딥러닝을 위한 시스템적 지원을 통해 분야별로 딥러닝 모형을 개발하는 응용 연구자들이 활용할 수 있는 플랫폼을 제시하였다. 본 연구를 통해 다양한 분야의 연구자들이 자신의 데이터를 이용하여 모형을 개발할 경우 분산처리와 병렬처리를 위한 기술적 제약을 극복하고 보다 빠르고 효율적인 방법으로 모형을 개발하고 현업에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.321-326
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• 2020

본 연구에서는 한국어 감성분석 성능 향상을 위한 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen) 한국어 전자사전과 LGG(Local-Grammar Graph) 패턴문법 기술 프레임에 의존파서 및 LSTM을 적용하는 하이브리드 방법론을 제안하였다. 본 연구에 사용된 DECO-LGG 언어자원을 소개하고, 이에 기반하여 의미 정보를 의존파서(D-PARS)와 페어링하는 한편 OOV(Out Of Vocabulary)의 문제를 LSTM을 통해 해결하여 자질기반 감성분석 결과를 제시하였다. 부트스트랩 방식으로 반복 확장될 수 있는 LGG 언어자원 및 알고리즘을 통해 수행되는 자질기반 감성분석 프로세스는 전용 플랫폼 DecoFESA를 통해 그 범용성을 확장하였다. 실험을 위해서 네이버 쇼핑몰의 '화장품 구매 후기글'을 크롤링하였으며, DecoFESA 플랫폼을 통해 현재 구축된 DECO-LGG 언어자원 기반의 감성분석 성능을 평가하였다. 이를 통해 대용량 언어자원의 구축과 이를 활용하기 위한 어휘 시퀀스 처리 알고리즘의 구현이 보다 정확한 자질기반 감성분석 결과를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권4호
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• pp.745-754
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• 2019

GeoWeb 2.0 기술이 활성화됨에 따라 공간정보와 사용자 정보를 매쉬업하는 응용 서비스들이 다양하게 개발되고 있다. 특히 GeoWeb 2.0 기술 기반으로 Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, VWorld 등의 다양한 공간정보 플랫폼들이 매쉬업 서비스를 지원하고 있다. 공간정보 플랫폼의 Open API를 통하여 제공되는 매쉬업 서비스는 2차원 지도, 3차원 지도, 항공영상 등과 같이 다양한 공간정보를 제공하고 있으며 그 응용 분야도 크게 확장되고 있다. 최근 빅데이터 서비스와 더불어 매쉬업되는 사용자 정보가 크게 증가함에 따라 매쉬업 수행에서 성능상의 문제가 발생하게 되었다. 그러나 현재 이러한 매쉬업 성능 개선에 대한 연구는 매우 부족하며, 심지어 다양한 플랫폼들에 대한 매쉬업 성능 비교 연구도 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내에서 접근 가능한 다양한 공간정보 플랫폼들을 기반으로 공간정보와 대용량 사용자 정보의 매쉬업 성능을 비교 분석하고자 한다. 구체적으로 매쉬업 성능 분석을 위하여 매쉬업 시간과 사용자 인터랙션 시간의 두가지 성능 지표를 제안하고 시스템을 구현하여 성능 분석을 수행한다. 끝으로 성능 분석 결과를 통하여 사용자 정보가 크게 증가하고 사용자 인터랙션의 발생 빈도가 높은 경우에 대하여 효율적으로 적용될 수 있는 공간정보 플랫폼을 제시한다.