• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.198-200
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• 2022

국제항로표지협회는 항로표지 정보교환과 해양자원의 디지털화를 위해 국제표준을 개발한 바 있으며, 해양정보의 공유와 서비스 제공을 위해 해양서비스 표준개발에 협력하고 있다. 해양수산부는 미래 해상교통 환경변화에 선제적 대응을 위해 스마트 항로표지 고도화 및 정보협력시스템 개발에 관한 연구개발 사업을 수행 중이며, 항로표지 정보협력시스템 실증에 관한 연구성과를 기반으로 항로표지 정보서비스 센터를 구축할 계획이다. 항로표지 정보서비스 센터는 항로표지 기본 정적정보 관리, 항로표지 상태와 영상, 해양기상에 동적(실시간)정보관리, 항로표지 신서비스 운영 및 제공이라는 핵심 기능을 가지며, 향후 항로표지 및 연계정보의 체계적인 관리를 통한 항로표지 관리지원, 정보공유 및 신서비스 제공이 기대되고 있다. 본 연구에서는 항로표지 정보서비스 센터의 핵심 기능과 추진 계획을 기술하였으며, 관련 연구개발 사업의 진행과 함께 항로표지 관리 운영 및 서비스 이용자 그룹과의 긴밀한 협의를 거쳐 항로표지 정보서비스 센터의 기능과 구성을 구체화해 나갈 계획이다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.47 no.2
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• pp.265-291
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• 2013

Because of the increased interest in health, medical care, and wellness, the utilization of health-related information resources, especially those found on the Internet, has been rapidly increasing. In addition, despite encountering an increasing number of health and medical-related reference questions in public libraries, public librarians feel limitations in their ability to perform these types of reference services. Therefore, this study proposed the cooperative network system model for vitalizing CHI Services, meaning that all the related agencies, including public libraries, medical libraries, medical institutions, and the health and medical community collaboratively provide consumer health information service. This study presented in detail the key elements of the cooperation model, the subject of cooperation, target sources for cooperation, the content of cooperation, operations of CHI-providing sites, operations and roles of Cooperation Centers, and directions for cooperating with commercial institutions.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.58-60
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• 2004

요즘 값싼 PC들을 빠른 네트웍으로 묶어 높은 성능을 얻고자하는 클러스터 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 이루어지면서 CPU나 메모리, 네트웍보다 상대적으로 느린 디스크에서 데이터를 읽어 효율적으로 파일서비스를 하는 분산 파일 시스템이 개발되었다. 기존 분산 파일 시스템 중 클러스터 컴퓨팅에서 많이 사용하는 Linux 운영 체제에서 병렬 I/O를 사용하여 사용자에게 빠른 파일 서비스를 제공하여 주는 PVFS가 개발되었다. 기존 PVFS에서는 캐쉬 시스템을 제공하고 있지 않기 때문에 읽기 성능을 향상시키기 위하여 PVFS를 위한 상호 협력 캐쉬를 설계하고 구현하였다. 기존에 구현된 PVFS를 위한 상호 협력 캐쉬는 힌트 기반 상호 협력 캐쉬로서 부정확한 읽기/쓰기를 수행함으로서 읽기/쓰기 부하가 커지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 PVFS를 위한 상호 협력 캐쉬의 읽기/쓰기 성능 향상을 위해 PVFS를 위한 상호 협력 캐쉬를 홈 기반 상호 협력 캐쉬로서 설계 및 구현한다. 그리고 PVFS, 기존 PVFS를 위한 힌트 기반 상호 협력 캐처와 PVFS를 위한 홈 기반 상호 협력캐쉬의 성능을 비교, 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.48-49
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• 2022

현재 해양수산부에서 발주하여 선박해양플랜트연구소에서 주관하여 진행하고 있는 해양 디지털 항로표지 정보 협력 시스템 과제가 진행 중에 있다. 해양 디지털 항로표지 정보 협력 시스템 과제는 실증 센터 구축을 목표 중 하나로 잡고 있으며, 실증 센터 구축을 위해서는 실증센터 구축 이전에 연구개발 결과물을 유사한 환경에서 성능을 검증할 필요가 있다. 또한 해양 디지털 항로표지 정보 협력 시스템 과제는 외부의 정보를 활용할 필요가 있어 정보통신의 측면에서의 보안이 유지되는 공간이 필요하다. 이를 위하여 본 연구에서는 보안이 필요한 서비스 설치 공간와 일반사용자가 서비스를 사용하기 위해 일반적으로 접근이 가능한 공간을 연결하고, 연결 방법에 대하여 분석하였다. 또한 서비스 개발 기관에서 개발 중인 서비스 코드를 보안 공간으로 전송하여, 시스템 설치 및 SW 품질 테스트 등이 용이한 방안에 대하여 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.336-339
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• 2006

추천시스템에서 가장 많이 사용하고 있는 협력적 필터링 방법을 모바일 기기 등에서 사용하려면 추천 정보와 사용자들의 평가 정보가 부족하여 추천의 질이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 협력적 필터링에 적용함으로써 보다 나은 추천 결과를 얻을 수 있었다. 그럼에도 불구하고 평가를 하기 위한 컨텍스트 정보가 충분하지 못한 경우 부정확한 결과를 가져올 수 있다. 또한 사용자 정보 평가 과정 중 정량화 단계의 분류 과정을 단순히 하게 되면 서비스 받는 사용자가 정확한 그룹에 분류되어 정확도가 결여되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 얻을 수 있는 컨텍스트 정보가 부족한 경우, 내용 기반 필터링에서 많이 사용하고 있는 사용자 프로파일 정보를 실시간 컨텍스트 정보와 결합한다. 그리고 정량화 단계를 개선하여 협력적 필터링함으로써 기존의 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.253-255
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• 2001

협력 시스템은 컴퓨터의 성능 향상과 네트워크 기술의 발전으로 인하여 분산 환경에서 다수의 사람들이 프로젝트나 어떤 작업을 동시에 수행이 가능하도록 하는 기술이다. 현재 대부분의 협력 시스템은 특정 협력 작업에 맞게 개발되어져 왔기 때문에 통합 환경을 제공하기 어렵고, 새로운 협력 작업에 따라 시스템을 확장하는데 많은 시간과 비용이 들어가는 등의 어려움이 있다. 본 논문에서는 객체지향 방법론을 사용한 모듈별 컴포넌트화에 따른 재사용성이 용이한 협력 시스템을 제안하여 일반화, 상세화의 관계나 상속 구조를 통해 클래스의 구현 사항을 재사용 할 수 있도록 하며, 재사용 가능한 모듈을 패키지 형태로 묶어 라이브러리화하여 재사용과 유지보수가 용이하도록 하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.8
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• pp.1062-1072
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• 2004

Collaborative filtering systems based on ｛user-document｝ matrix are effective in recommending web documents to user. But they have a shortcoming of decreasing the accuracy of recommendations by the first rater problem and the sparsity. This paper proposes the automatic preference rating method that generates user profile to solve the shortcoming. The profile in this paper is content-based collaborative user profile. The content-based collaborative user profile is generated by combining a content-based user profile with a collaborative user profile by mutual information method. Collaborative user profile is based on ｛user-document｝ matrix in collaborative filtering system, thus, content-based user profile is generated by relevance feedback in content-based filtering systems. After normalizing combined content-based collaborative user profiles, it automatically rates user preference by reflecting normalized profile in ｛user-document｝matrix of collaborative filtering systems. We evaluated our method on a large database of user ratings for web document and it was certified that was more efficient than existent methods.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.3_4
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• pp.239-250
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• 2003

Recent recommender system user a method of combining collaborative filtering system and content based filtering system in order to slove the problem of the Sparsity and First-Rater in collaborative filtering system. In this paper, to make up for the prediction accuracy in hybrid Recommender system, the harmonic mean weight(CBCF_harmonic_mean) is used for calculating the user similarity weight. After setting up the threshold as 45 considering the performance of content based filtering, we apply significance weight of n/45 to user similarity weight. To estimate the performance of the proposed method, it if compared with that of combing both the existing collaborative filtering system and the content- based filtering system. As a result, it confirms that the suggested method is efficient at improving the prediction accuracy as solving problems of the exiting collaborative filtering system.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.9 no.1
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• pp.109-123
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• 2003

The relationship between suppliers and customers is treated importantly not only in the traditional business-to-business (BtoB) commerce but also in today's Internet environments. On the one hand, most of Internet-based BtoB commerce services like customer-centric e-procurement, supplier-centric e-sales or intermediary-centric e-marketplace focus mainly on the selection of partners according to bidding, auction, etc. This point may result in the problem of overlooking the relationships between suppliers and customers. To overcome this problem in this paper, an intelligent agents-based supply chain operation architecture is proposed and appraised considering the relationship and its adaptation.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.3
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• pp.273-280
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• 2003

Recommender System can help users to find products to Purchase. A representative method for recommender systems is collaborative filtering (CF). It predict products that user may like based on a group of similar users. User information is based on user's ratings for products and similarities of users are measured by ratings. As user is increasing tremendously, the performance of the pure collaborative filtering is lowed because of high dimensionality and scarcity of data. We consider the effect of dimension deduction in collaborative filtering to cope with scarcity of data experimentally. We suggest that SVD improves the performance of collaborative filtering in comparison with pure collaborative filtering.