• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.345-346
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• 2017

본 논문에서는 재난유형별 재난 대응시 재난관리자원 동원과 관련하여 발생한 문제점에 대하여 분석하였다. 재난 발생시 재난확산방지를 위하여 신속한 대응이 중요하나, 재난대응에 대한 문제점 분석이 미흡한 실정이다. 재난대응에 대한 분석을 위하여, 최근 20년(1996~2015년)동안 중앙재난안전대책본부 및 지역재난안전 대책본부가 운영된 사회재난 사례를 수집 분석하였다. 재난사례 중 자원동원관련 정보 확인이 가능한 사회재난에 대하여 재난유형을 분석하고, 발생빈도가 높은 재난유형에 대하여 재난 대응시 자원동원과 관련한 문제점을 분석하였다. 재난유형 분석결과, 화재사고가 34건으로 가장 많이 발생하였으며, 폭발사고가 14건, 교통사고가 10건으로 발생하였다. 재난유형 중 발생 건수가 많았던 화재, 폭발, 교통사고의 재난 대응시 자원과 관련하여 문제점을 분석한 결과, 전체적으로 초기대응 미흡으로 인한 자원동원 소요시간 증가문제가 가장 많이 발생하였으며, 그 다음으로 보유자원 부족으로 인한 문제가 많이 발생하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.223-227
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• 2002

자연언어 질의 문장으로부터 검색어로 사용될 질의어의 추출 및 질의어 가중치를 계산하기 위하여 질의 문장들의 유형을 분석하였으며, 질의어 구문의 특성에 따라 용어들의 가중치를 계산하는 방법을 제안하였다. 용어의 가중치를 부여할 때 띄어쓴 복합명사와 접속 관계 등에 의해 연결된 명사구는 질의어 가중치를 동등하게 적용할 필요가 있다. 질의 문장에서 가중치가 동등하게 적용되는 명사구를 인식하기 위한 목적으로 구현된 명사구 chunking을 수행한 후에 각 용어들에 대한 질의어 가중치를 계산한다. 질의어 가중치를 계산하기 위하여 용어의 유형, 질의 구문의 특성, 문서 유형을 지칭하는 용어, 조사 유형, 용어의 길이 등에 따라 가중치를 조절하는 방법을 사용한다. 용어유형에 의한 가중치 계산은 추출된 용어의 품사 정보와 전문 용어 사전, 부사성 명사 사전을 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2013.08a
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• pp.83-87
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• 2013

본 연구는 국내 D-Space 기반의 11개 리포지터리에 구축된 콘텐츠 현황을 두가지 관점에서 조사하고 분석하였다. 각 리포지터리에 구축된 콘텐츠의 더블린코어(DC) Type 유형을 추출하여 그 현황을 조사하였으며, 2,500여 콘텐츠들을 무작위 샘플링하여 원문 구축현황 및 유형을 살펴보았다. 그 결과 각 리포지터리에는 표준화되지 않은 다양한 Type 유형을 자체적으로 사용하고 있었으며, 원문을 제공하는 방식 또한 다양하게 나타났다. 이에 본 연구에서는 각 기관별로 사용하는 39가지의 Type 유형을 9개 유형으로 병합한 기준을 제시하고, 향후 리포지터리 콘텐츠를 수집하는 측면에서 품질관리 정책 수립을 위한 제언과 시스템 구축을 위한 워크플로우를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.529-532
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• 2023

본 논문은 소셜 네트워크 이용자의 텍스트 데이터를 대상으로, 트랜스포머 계열의 언어모델을 전이학습해 이용자의 MBTI 성격 유형을 분류한 국내 첫 연구이다. Kaggle MBTI Dataset을 대상으로 RoBERTa Distill, DeBERTa-V3 등의 사전 학습모델로 전이학습을 해, MBTI E/I, N/S, T/F, J/P 네 유형에 대한 분류의 평균 정확도는 87.9181, 평균 F-1 Score는 87.58를 도출했다. 해외 연구의 State-of-the-art보다 네 유형에 대한 F1-Score 표준편차를 50.1% 낮춰, 유형별 더 고른 분류 성과를 보였다. 또, Twitter, Reddit과 같은 글로벌 소셜 네트워크 서비스의 텍스트 데이터를 추가로 분류, 트랜스포머 기반의 MBTI 분류 방법론을 확장했다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.2
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• pp.19-27
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• 2014

The amount of personal information has increased dramatically due to the prevalent use of smartphones and the rapid growth of social networking services. Under these circumstances, there has been a lot of efforts to obtain new information based on the overflowing personal data. The conventional character analysis method, which heavily relies on personal surveys, had some limitations in that it was difficult for psychologist to have a complete access to the surveyed results. When it comes to celebrities, however, it is relatively easy to access to their information through various media. Therefore there has been various researches that examined celebrities' personalities. On the contrary, not many studies have focused on analyzing the characteristics of the general public whose information is not so accessible. In this research, we suggest a method to analyze ordinary people's characteristics based on information available via their social networking services. This research focuses on developing a Facebook-native application, which examines the user's character type based on the posts shared in the user's Facebook page.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.21 no.4 s.54
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• pp.251-263
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• 2004

For question-answering system, question analysis module finds the question points from user's natural language questions, classifies the question types, and extracts some useful information for answer. This paper proposes a question type classifying technique based on focus words extracted from questions and word semantic information, instead of complicated rules or huge knowledge resources. It also shows how to find the question type without focus words, and how useful the synonym or postfix information to enhance the performance of classifying module.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.589-591
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• 2002

본 논문에서는 메쉬 구조의 다중처리시스템을 위한 새로운 할당방법을 제안한다. 이 할당방법은 다른 가용 서브메쉬와 중첩되지 않는 독립 가용 서브메쉬를 유형에 따라 분류하여 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 생성한다. 그리고 태스크의 유형에 따라 해당 유형별 가용 서브메쉬 리스트에서 최적할당이 가능한 서브메쉬를 찾음으로써 서브메쉬를 탐색하는데 소요되는 시간을 줄인다. 이 때 서브메쉬를 찾지 못하면 확장지수를 이용하여 더 큰 가용 서브메쉬를 형성한 후 할당함으로써 태스크의 대기 시간을 줄이고, 이 결과로 외적단편화를 줄이는 효과도 얻는다. 또한 할당 해제시 독립 가용 서브메쉬는 다른 가용 서브메쉬의 크기 에 변화를 주지 않기 때문에 그 유형에 따라 유형별 가용 서브메쉬 리스트에 삽입한다. 그럼으로써 할당 해제 후 유형별 가용 서브메쉬 리스트를 재생성하기 위해 전체 메쉬 구조를 탐색 할 필요가 없어진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.874-876
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• 2003

전산 시스템에 대한 침입에 대응하기 위하여 시스템 호출 감사자료 척도를 사용하여 은닉 마르코프 모델(HMM)에 적용하는 비정상행위 기반 침입탐지 시스템에 대한 연구가 활발하다. 하지만, 이는 일정한 임계간 이하의 비정상행위만을 감지할 뿐, 어떠한 유형의 침입인지를 판별하지 못한다. 이에 Viterbi 알고리즘을 이용하여 상태 시퀀스를 분석하고, 공격 유형별 표준 상태시퀀스와의 유사성을 측정하여 유형을 판별할 수 있는데, 외부 혹은 내부 환경에 따라 상태 시퀀스가 항상 규칙적으로 추출될 수 없기 때문에, 단순 매칭으로 침입 유형을 판별하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 시퀀스의 변형을 효과적으로 고려하는 편집거리(Edit distance)를 이용하여 어떠한 유형의 침입이 발생하였는지를 판별하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 루트권한을 취득하기 위한 대표적인 침입유형으로 가장 널리 쓰이는 버퍼오버플로우 공격에 대해 실험하였는데, 그 결과 세부적인 침입 유형을 잘 판별할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.235-238
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• 2003

기존 연구에서 원격교육은 위한 다양한 학습방법들이 제시되었지만 대부분이 학습자의 수준을 고려하여 단순히 평균 점수나 난이도의 조정으로 학습이 이루어진다. 또한, 학습자의 능력과 문제 유형에 따른 학습 평가가 이루어지기 어려우므로 학습자의 개인별 학습 능력을 정확히 평가할 수가 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 학습자별로 개인적인 학습 능력에 따라 수행할 수 있는 학습 시스템을 제안한다. 세부적으로 문제 유형별에 따른 약점 정보를 평가 단계에서 추출 및 저장하여, 다음 단계의 학습에서 개인별 약점정보로서 활용하도록 한다. 따라서 이 시스템에서는 학습자별로 문제유형에 따른 개인별 약점정보를 활용하여 학습을 반복할 수 있으므로 더욱 효과적인 원격교육을 제공할 수 있다.

• The Journal of Information Systems
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• v.6 no.2
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• pp.1-28
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• 1997

정보시스템 기능이 아웃소싱이 정보시스템 효율과 효과성을 향상시킬 수 있는 전 략으로 고려됨에 따라 소싱유형의 결정요인을 식별하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 본 연 구는 은행 산업에 있어서 데이터 처리 서비스의 소싱결정에 영향을 주는 요인을 조사하였 다. 아웃소싱을 관리적 혁신으로 볼 때, 혁신특성으로서 상대적 이점과 위험성이 소싱 유형 의 중요한 결정요인으로 제시된다. 미국의 1,000개 은행을 대상으로 한 현장연구(field survey)의 결과는 상대적 이점과 보안위험이 소싱유형 및 아웃소싱 선호도와 유의한 관계가 있다는 것을 보여주었다. 또한 대규모 은행이 소규모 은행보다 아웃소싱에 대해 더 큰 자율 성 위험을 가지고 있는 것으로 나타났다. 그러나 자율성 위험과 두 종속 변수와의 관계에 대해서는 비일관적인 결과가 나타났고, 정보시스템 기능의 중요성과 소싱유형 및 선호도와 의 관계, 조직규모와 상대적 이점과의 관계를 연구결과가 충분히 지지하지 못하고 있다.