• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.219-226
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• 2010

최근 대부분의 주차관리 시스템들은 고객들에게 다양한 서비스를 제공하고 있지만, 그 서비스들의 대부분은 주차 공간의 확장 및 자동 주차 관제시스템 등 극히 제한적이다. 고객들에게 주차 관리 서비스의 질을 한 층 더 높이고 다양화하기 위해서는 고객이 그 시스템에 대해서 어느 정도 만족하는지를 고려하는 것은 필수적이라 할 수 있다. 같은 조건하에서도 고객들마다 만족도는 다를 뿐만 아니라 애매한 언어로 표현될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 고객들이 어느 정도로 주차 관리시스템에 대해서만족하는지를퍼지변수로정량화하는방법과주차관리시스템의제반문제점들에대해서 효율적인 결정을 내릴 수 있는 퍼지 추론 시스템 구조를 제안한다. 이러한 구조 하에서 퍼지논리를 이용한 추론엔진은 퍼지 지식베이스의 규칙과 상황 데이터를 비교 하고, 중간 결과를 얻어 통합하고, 역퍼지화 과정을 거쳐 최종 결과 값을 MATLAB 프로그램을 이용하여 얻어낸다. 본 연구에서 제안한 퍼지 추론 시스템 구조는 사람의 감정과 같이 애매하게 표현될 수 있는 경우에 고객의 만족도를 효율적으로 분석할 수 있다. 이 구조는 주차장 고객만족도 뿐만 아니라 도메인이 다른 다양한 서비스 분야 등의 고객만족도를 분석하고 개선하기 위한 방법에도 효율적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.253-266
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• 2018

본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.67-81
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• 2005

최근 들어 지리 정보 시스템이 발전함에 따라 경로 검색, 주변 정보 검색, 응급 서비스 등을 제공하는 위치 기반 서비스, 텔레매틱스 등의 새로운 응용 서비스 개발에 대한 관심과 연구가 증대되고 있다. 위치 기반 서비스 및 텔레매틱스에서 사용되는 시공간 데이타베이스에서의 사용자의 검색은 시간 축을 현재의 시간으로 고정하고 공간 및 비공간 속성을 검색하기 때문에 시간 축에 대한 검색 범위가 넓을 경우에는 이를 효율적으로 처리하기 어렵다. 이를 해결하기 위하여 이동 객체의 위치 데이타를 요약하는 기법인 스냅샷이 소개되었다. 그러나, 이러한 스냅샷 기법은 저장해야 되는 총간 영역이 넓을 경우 저장 공간이 많이 필요하며 검색에 자주 사용되지 않는 불필요한 영역까지 스냅샷을 생성하므로 저장 공간 및 메모리를 많이 사용하게 된다. 이에 본 논문에서는 기존의 스냅샷 기법의 단점을 극복하기 위하여 이전에 공간 클러스터링을 위해 사용되던 2차원의 공간 해시 알고리즘을 시공간으로 확장한 해시-기반 시공간 클러스터링 알고리즘(H-STCA)과 과거 위치 데이타로부터 이동 객체 경로 탐색을 위한 지식을 추출하기 위해 H-STCA 알고리즘에 근거한 지식 추출 알고리즘을 제안한다. 그리고, 대용량의 이동 객체 데이터에 대한 검색 시간, 저장 구조 생성 시간, 최적 경로 탐색 시간 등에서 H-STCA를 사용한 스냅샷 클러스터링 방법, 기존의 시공간 인덱스 방법, 스냅샷 방법과의 성능평가에 대하여 설명한다. 성능평가 결과로 H-STCA를 사용한 스냅샷 클러스터링 방법은 기존의 시공간 인덱스 방법이나 스냅샷 방법 보다 이동 객체의 개수가 증가하면 할수록 성능 향상이 더욱 큰 것으로 나타났다.

• 대한조선학회지
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• 제27권3호
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• pp.131-136
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• 1990

여러해 전부터 선박의 생산실적이나 생산성 관련 자료를 기록하고 보완하는 작업을 꾸준히 개선토록 노력해온 결과중 중요한 것 하나는, 선박의 여러 가지 설계 검토과정에서 충분히 활용할 수 있는 함축성 있고 믿을만한 형태의 생산정보를 제공해줄 수 있게 되었다는 것이라고 말 할 수 있겠다. 이러한 자료들은 생산계획상 각 단계(stage)에서의 작업량, 예상재료비와 인건비의 산출등이 포함될 수 있으며, 선박이나 해상구조물의 전반적인 설계방법론(design methodology)을 개선코자 한다면 ''생산지향적 설계(Design for Production)''의 근간이 되는 선박건조전략(build strategy), 구매정책(purchasing policy)과 생산기술(production technology)에 대한 폭넓은 지식이 한데 어우러져야 한다. 최근에는 CIMS의 일부분에서 보는 바와 같은 경영관리, 설계 및 생산지원 시스템의 도입으로 이와 같은 설계 프로세스의 추진을 가능케하고 있다. 이와 병행하여 설계를 지원하기 위한 전산기술, 특히 대화형 화상처리기술(interactive graphics)의 발달은 설계자가 선박의 형상이나 구조 배치를 여러 가지로 변화시켜 가면서 눈으로 즉시 확인할 수 있도록 설계자의 능력을 배가시키는데 크게 기여하고 있다. 여러 가지의 설계안(alternative design arrangement)을 신속히 만들어내고 이를 즉시 검토 평가할 수 있는 능력을 초기설계 단계에서 가질 수 있다면 이는 분명히 큰 장점일 것이며, 더구나 설계초기 단계에 생산관련인자를 설계에서 고려할 수 있다면 이는 더욱 두드러진 발전일 것이다. 생산공법과 관련생산 비용을 정확히 반영한 각 가지의 설계안을 짧은 시간내에 검토하고 생산소요 비용을 산출하여 비교함으로써, 수주계약단계에서 실제적인 생산공법과 신뢰성있는 생산실적자료를 기준으로 하여 총 건조비(total production cost)를 최소로 하는 최적의 설계를 선택할 수 있도록 해 줄 것이다. 이제 이와 같은 새로운 설계도구(design tool)를 제공해 주므로써 초기설계에 각종 생산관련 정보나 지식 및 실적자료가 반영가능토록 발전되었다. 본 논문은 영국의 뉴카슬대학교(Univ. of Newcastle upon Type)에서 위에 언급한 특징들을 반영하여 새로운 선박구조 설계 방법을 개발한 연구결과를 보여주고 있다. 본 선계연구는 5단계로 구분되는데; (1) 컴퓨터 그라픽스를 이용하고 생산정보 데이타베이스와 연결시켜 구조형상(geometry)을 정의하고 구조부재 칫수(scantling) 계산/결정 (2) 블럭 분할(block division) 및 강재 배치(panel arrangement)의 확정을 위해 생산기술 및 건조방식에 대한 정보 제공 (3) 상기 (1) 및 (2)를 활용하여 아래 각 생산 단계에서의 생산작업 분석(work content assessment) a) 생산 준비 단계(Preparation) b) 가공 조립 단계(Fabrication/Assembly) c) 탑재 단계(Erection) (4) 각각의 설계(안)에 대하여 재료비(material cost), 인건비(labour cost) 및 오버헤드 비용(overhead cost)을 산출키 위한 조선소의 생산시설 및 각종 품셈 정보 (5) 총 건조 비용(total production cost)을 산출하여 각각의 설계안을 비교 검토. 본 설계 방식을 산적화물선(Bulk Carrier) 설계에 적용하여 구조배치(structural geometry), 표준화의 정도(levels of standardisation), 구조생산공법(structural topology) 등의 변화에 따른 설계 결과의 민감도를 분석(sensitivity studies)하였다. 전산장비는 설계자의 대화형 접근을 용이하도록 하기 위해 VAX의 화상 처리장치를 이용하여 각 설계안에 대한 구조형상과 작업분석, 건조비 현황 등을 제시할 수 있도록 하였다. 결론적으로 본 연구는 설계초기 단계에서 상세한 건조비 모델(detailed production cost model)을 대화형 화상 처리방법에 접합시켜 이를 이용하여 여러가지 설계안의 도출과 비교검토를 신속히 처리할 수 있도록 함은 물론, 각종 생산 실적정보를 초기설계에 반영하는 최초의 시도라고 믿으며, 생산지향적(Design for Production) 최적설계분야의 발전에 많은 도움이 되기를 기대해 마지 않는다. 참고로 본 시스템의 설계 적용결과를 부록에 요약 소개하며, 상세한 내용은 참고문헌 [4] 또는 [7]을 참조 요망한다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.47-73
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• 2020

KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권3호
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• pp.322-331
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• 2003

3차원 게임은 게임 시나리오의 다양한 요소에 의한 복잡도가 증가함에 따라 게임 객체들의 상호 관계를 제어하기 위한 문제점을 가진다. 그러므로, 게임 시스템은 각 게임 객체들의 응답을 조정하는 방법의 필요성을 가진다. 또한, 게임 시나리오의 결과에 따라 게임 객체들의 행동 애니메이션을 제어하기 위한 개념들도 필요하다. 사실적 게임 시뮬레이션을 생성하기 위해 시스템은 게임 객체들의 상호작용을 디자인 할 수 있는 구조를 포함해야 한다. 본 논문에서 게임 시나리오상에 게임 객체들의 상호작용 설계를 위해 동적 제어를 디자인하는 기법을 소개한다. 이 방법을 위해 특정 규칙을 이용한 의사결정이 가능한 지능적 에이전트 기반 구조로써 게임 에이전트 시스템을 제안한다. 게임 에이전트 시스템은 환경 데이터 처리, 게임 객체 시뮬레이션, 게임 객체들간의 상호작용 제어, 게임 객체들의 다양한 상호 관계를 정의할수 있는 시각 저작 인터페이스를 제공하기 위해 이용되어진다. 이들 기술들은 게임 객체의 자율성과 연관된 충돌 회피 기법 등을 처리한다. 또한, 장면의 변경으로부터 게임 객체들의 일관된 의사 결정력을 가능하게 한다. 본 논문에서는 규칙기반 행동 제어가 게임 객체의 시뮬레이션을 안내하기 위해 디자인되어졌다. 시각적 요소들로 구성된 에이전트 상태 결정 네트워크는 정보전달과 게임 객체들 사이의 현상태를 추론할 수 있다. 이들 기법들은 실시간으로 게임 객체들간의 동작 상태 변이를 체크하고 모니터링 할 수 있다. 마지막으로 간단한 사례 연구 예와 함께 제어 기법의 타당성을 제시한다.

• 한국지역지리학회지
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• 제6권3호
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• pp.117-138
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• 2000

본 연구는 제7차 교육과정의 기초가 되는 구성주의적 관점에 기초하여 사회과 교육에 있어서 사진자료를 활용하여 자기 주도적 사고를 통해 지식을 구성할 수 있는 방안을 검토하고 모색하였다. 검토결과 구성주의적 사회과 교육의 앎의 구성과정 원리는 개개인의 내면적 인지작용과 사회문화적 맥락간의 통합적, 변증법적 관계에서 이루어지는 역동적 과정이 되어야 할 것이다. 사회과 교육에 있어서 사진은 의사소통의 강력한 도구이다. 사진과의 대화를 통해 사진 속에 담겨진 사회현상의 가시적 측면뿐만 아니라 비가시적 측면을 끌어냄으로써 7차 교육과정의 강조점 중의 하나인 탐구학습을 통한 사고력 신장에도 크게 도움을 준다. 초등 사회과 지역 교과서에 나타난 사진자료 분석결과 총 자료 중 지면 차지분량이나 비중이 중에도 학습내용과의 관련성에 있어서 자기 주도적으로 사고하여 탐구할 수 있는 자료라기보다는 보조자료가 대부분이다. 그 외에도 사진의 주제, 종류, 규모, 위치, 색상, 선명도 나아가 자료의 결합형태 등에 있어서도 문제점이 Bl는 것으로 나타났다. 구성주의적 사회과 교육을 위한 사진자료의 개발은 현행 교과서 상의 문제점을 극복하고, 7차 교육과정의 이론적 배경을 담은 사진이어야 할 것이다. 이러한 점을 감안한 사진자료 개발을 위해 템기반에서 상호작용하면서 학습할 수 있도록 이미 구축된 템사이트의 사진자료 데이터 베이스를 활용하거나 구축하여 학습할 수 있도록 하면 좋을 것이다. 사회과 교육에 있어서 구성주의적 사진자료 활용을 위한 수업구성은 직관, 갈등, 조절, 균형화라는 4단계를 고려하였다. 교육과정 개발자는 교과서 개발시 영상문화시대를 맞이하여 정적인 사진자료보다도 더욱 동적이며, 입체적인 디지털 사진자료의 개발과 활용이 요구된다.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제7권2호
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• pp.200-213
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• 2004

목적: 호스피스 간호기록의 문제점을 개선하고 병원 U-Hospital 개념의 전자의무기록 시스템 개발 초기에 간호사의 입장과 요구사항과 특성이 고려된 호스피스 간호과정 데이터베이스를 개발하고자 함에 있다. 방법: 단계별로 나누어 조사하였는데 1단계로 3개 호스피스기관에서 사용하고 있는 간호 기록지를 종합. 분석하여 임상경력 10년 이상의 전문간호사 5인의 경험을 추출하여 합의한 후 정확하고 간편하고 기록 누락성이 보완된 전자형 간호기록지를 생성하였다. 2 단계는 생성된 간호기록지를 본 연구 목적을 적극 수용하고 협조하는 가정호스피스 3기관에 의뢰하여 2004년 4월부터 8월까지, 81명의 환자기록에 적용한 후 프로토콜의 적중률을 검증하였다. 3 단계는 적중률 검사 후 그 결과를 갖고 3개기관의 10년 이상의 임상전문가와, 호스피스 의사, 호스피스 전공 간호학교수들의 90% 이상 합의를 거쳐 최종 데이터베이스를 생성하였다. 결과: 1. 연계성이 있고, 간편하고, 기록누락성을 보완한 전자형 간호기록지를 생성하였다. 2. 가정호스피스 서비스의 표준화된 프로토콜의 적중률은 95.86%로 매우 높았다. 3. 최종 수정 보완된 호스피스 간호과정 연계목록표는 Table 7과 같다. 결론: 본 연구의 결과는 기록시간의 단축, 가정호스피스 서비스의 질적향상에 기여할 것이며, 호스피스 숫가화와 교육의 기초자료로 활용될 것이다. 또한 타호스피스 기관에서 적극 활용되어 호스피스 간호 지식체계 발전과 말기 암환자 삶의 질향상에 크게 기여할 것이다. 앞으로는 1) 호스피스 간호과정 결과가 보완된 연구가 진행되기를 바라며 2) 개발된 데이터 베이스를 이용하여 입원형이나 시설용 모델 등으로 다양하게 변형하여 활용할 수 있기를 제언한다.