• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.349-355
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• 2007

최근, 맞춤의료서비스, 헬스와 웰빙의 복합서비스, RFID 기반의 공급망 관리 서비스와 같이 정보기술(IT), 바이오기술(BT), 나노기술(NT) 등이 융합된 혁신적인 서비스들이 출현하고 있다. 그러나 기존의 전통적인 접근방법으로는 새로이 출현하는 다양한 서비스에 대한 체계적인 접근이 불가능하다. 따라서 분석의 단위를 조직이나 정보 시스템 수준에서 서비스 수준으로 하향하는 것과 요소기술이 서비스로 변환되어 소비자에게 수용되는 전체과정을 동태적, 공학적으로 설계하는 접근이 절실히 요구된다. 본 연구의 목적은 신 기술의 출현, 성숙, 시장으로의 유입과 소비자에 수용되는 서비스 생명주기 전 과정을 통태적 관점에서 분석하는 틀을 제시하고 의료서비스에 특화 하여 서비스 공학적 관점에서 IT, BT, NT가 융합된 서비스를 설계하는 모델을 제시하는 것이다. 이를 위해 우선 서비스의 특성과 서비스 시스템 설계의 목표를 제시하고 동태적 혁신이론에 기반하여 서비스의 탄생부터 시장에서의 수용에 이르는 생명주기를 표현할 수 있는 모델을 개발한다. 이 모델의 시간 축을 분기하여 단계(Stage)들을 도출하고 각 단계에서 수행해야 할 활동들을 설계한다. 아울러 모델의 실제적 유용성을 입증하기 위하여 의료분야의 관련사례를 제시하고 조직의 서비스전략과 다변화 전략을 수립하기 위한 논리도 제시하였다. 본 연구의 동태적 공학모델은 IT 생태계 (IT Ecosystem) 하에서 조직 및 IT 요소들이 다양한 환경에서 어떻게 안정적이고 효율적인 메커니즘을 형성하고 진화해야 하는지를 잘 보여주고 있다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.12 no.5
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• pp.326-338
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• 2006

In this paper, we propose the weighted Markov model for recommending the users' prefered contents in the environment with considering the users' transition of their content consumption mind according to the kind of contents providing in time. In general, TV viewers have an intention to consume again the preferred contents consumed in recent by them. In order to take into the consideration, we modify the preference transition matrix by providing weights to the consecutively consumed contents for recommending the users' preferred contents. We applied the proposed model to the recommendation of TV viewer's genre preference. The experimental result shows that our method is more efficient than the typical methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.150-151
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• 2010

본 논문에서는 잡음환경에서의 이중채널 음성인식을 위한 통계모델 기반 음성구간 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다채널 입력 신호로부터 얻어진 공간정보를 이용하여 음성 존재 및 부재 확률모델을 구하고 이를 통해 음성구간 검출을 행한다. 이때, 공간정보는 두 채널간의 상호 시간 차이와 상호 크기 차이로, 음성 존재 및 부재 확률은 가우시안 커널 밀도 기반의 확률모델로 표현된다. 그리고 음성구간은 각 시간 프레임 별 음성 존재 확률 대비 음성 부재 확률의 비를 추정하여 검출된다. 제안된 음성구간 검출 방법의 평가를 위해 검출된 구간만을 입력으로 하는 음성인식 성능을 측정한다. 실험결과, 제안된 공간정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법이 주파수 에너지를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법과 주파수 스펙트럼 밀도 기반 음성구간 검출 방법에 비해 각각 15.6%, 15.4%의 상대적 오인식률 개선을 보였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.3 no.1
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• pp.23-35
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• 2002

Recently, digital contents systems have been constructed by means of a Web-based Information Systems(WBIS). However, developers supper from the Web Crisis since there is no systematic methodology for development and maintenance of the WBIS. To partially cope with the problem, we propose web-based business process and navigation modeling methods for efficient restructuring of a WBIS. A Business Process Net model is the business process model. Additionally, system structure model, state transition model, and user interaction model are the navigation models. These models might be useful for development and restructuring of a WBIS which includes digital contents.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.6
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• pp.745-751
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• 2004

In conventional boolean retrieval systems, document ranking is not supported and similarity coefficients cannot be computed between queries and documents. The MMM(Max and Min Model), Paice and P-norm models have been proposed in the past to support the ranking facility for boolean retrieval systems. They have common properties of interpreting boolean operators softly In this paper we propose a new soft evaluation method for web Information retrieval using local context analysis feedback model. We also show through performance comparison that local contort analysis feedback is more efficient and effective than MMM, Paice and P-norm.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.123-129
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• 2001

지금까지 한국어 품사 부착을 위해 다양한 모델이 제안되었고 95% 이상의 높은 정확도를 보여주고 있다. 그러나 4-5%의 오류는 실제 응용 분야에서 많은 문제를 야기시킬 수 있다. 이러한 오류를 최소화하기 위해서는 오류를 분석하고 이를 수정할 수 있는 규칙들을 학습하여 재사용하는 방범이 효과적이다. 오류 수정 규칙을 학습하기 위한 기존의 방법들은 수동학습 방법과 자동 학습 방법으로 나눌 수 있다 수동 학습 방법은 많은 비용이 요구되는 단점이 있다. 자동 학습 방법의 경우 모두 변형규칙 기반 접근 방법을 사용하였는데 어휘 정보를 고려할 경우 탐색 공간과 규칙 적용 시간이 매우 크다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 초기 모델에 대한 오류 수정 규칙을 효율적으로 학습하기 위한 새로운 방법으로 결정 트리 학습 방법을 확장한 통계적 결정 그래프 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 두 가지 실험을 수행하였다. 초기 모델의 정확도가 높고 말뭉치의 크기가 작은 첫 번째 실험의 경우 초기 모델의 정확도 95.48%를 97.37%까지 향상시킬 수 있었다. 초기 모델의 정확도가 낮고 말뭉치 크기가 큰 두 번째 실험의 경우 초기 모델의 정확도 87.22%를 95.59%로 향상시켰다. 또한 실험을 통해 결정 트리 학습 방법에 비해 통계적 결정 그래프 학습 방법이 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.9 no.4
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• pp.25-30
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• 2003

본 논문에서는 서로 다른 개수의 정점을 가지는 두 다면체 사이의 점진적 다면체 모델 표현(Progressive Mesh Representation)을 계산하는 휴리스틱 방법을 제시한다. 정점의 개수가 각각 n, k개 인 두 다면체 모델 $M^n$, $M^k$ (n > k)에 대하여 $M^n$에서 서로 다른 k개의 정점을 선택한다. 선택된 k개의 정점을 기준으로 $M^n$의 모든 정점에 대한 클러스터링을 수행하여 k개의 정점군(Vertex Set)을 생성한다. $M^n$을 간략화하여 k개의 정점만을 가지는 모델 $M^{k'}$의 위상정보(Topology)를 $M^k$와 동일하게 유지하기 위하여 $M^n$ 정점군들의 위상정보를 수정한다. 수정 생성된 정점군 내에서 선분병합(Edge Collapse)을 수행하면, 위상정보를 유지하면서 $M^n$에서 $M^k$로 변화하는 점진적 다면체 모델 표현을 얻을 수 있다. $M^{k'}$과 $M^k$의 정점간의 기하학적 위치차이를 선형보간하여 선분병합이 일어날때 마다 반영하면 $M^n$에서 $M^k$로 기하정보를 부드럽게 유지하면서 변화하는 점진적 다면체 모델 표현을 얻을 수 있다. 본 논문의 연구결과는 기존의 DLoD(Discrete Level of Detail)를 지원하는 게임을 CLoD(Continuous Level of Detail)를 지원하는 게임으로 확장하는 등의 다양한 컴퓨터 그래픽스 응용문제에 사용할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.2
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• pp.88-100
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• 2011

This thesis suggests fixed quantity model and detailed performance procedures of an information system audit. In addition, an identification of the check-items with high operating risk and factors that might lead to serious effects on the business are made. Then, this thesis proposes the information system audit model that can grant priorities. By using this model, the orderer can evaluate objectively with digitized mark. The model can improve the effectiveness, reliability, and objectivity of the audit by minimizing the discrepancies of different opinions about audit evaluation results between auditee and the orderer. The proposed model is adapted to an application system and audit projects of the database construction. As a result, the model has received an equal mark from the result of the general reviews, thus the propriety of the proposed model was verified.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.3
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• pp.252-257
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• 2001

In conventional boolean retrieval systems, document ranking is not supported and similarity coefficients cannot be computed between queries and documents. The MMM, Paice and P-norm models have been proposed in the past to support the ranking facility for boolean retrieval systems. They have common properties of interpreting boolean operators softly. In this paper we propose a new soft evaluation method for Information retrieval using query splitting relevance feedback model. We also show through performance comparison that query splitting relevance feedback(QSRF) is more efficient and effective than MMM, Paice and P-norm.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.5
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• pp.649-656
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• 2011

This study is a numerical representative modelling analysis for applying the process that unravels networks between cells in genetics to Network of informatics. Using the probabilistic graphical model, the insight from the data describing biological networks is used for making a probabilistic function. Rather than a complex network of cells, we reconstruct a simple lower-stage model and show a genetic representation level from the genetic based network logic. We made probabilistic graphical models from genetic data and extend them to genetic representation data in the method of network modelling in informatics.