• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.7
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• pp.757-763
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• 2019

Youtube has become so popular that it is called the age of YouTube. As the number of users and contents increase, the choice of information increases. However, it is difficult to select information that meets the needs of users. YouTube provides recommendations based on their watch list. Therefore, in this study, we want to analyze the channel of user's subject in various angles and provide the proposed scheme based on the crawled channels, measurement of the perception of channels and channel videos through quantitative data and hidden qualitative data analysis. Based on the above two data analysis, it is possible to know the recognition of the channel and the recognition of the channel video, thereby providing a ranking of the channels that deal with the topic. Finally, as a case study, we recommend English learning channels to users based on numerical data statistics and emotional analysis results to maximize flipped learning effect regardless of time and space.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1243-1246
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• 2006

초고속 통신망의 확대 적용으로 인터넷의 빠른 성장과 함께 음성과 비디오 그리고 데이터를 통합하고자 하는 노력이 시도되고 있다. VoIP(Voice over IP)는 IP를 이용하여 음성과 데이터를 패킷 형태로 통합하여 실시간으로 전송하는 기술이다[1]. 패킷 네트워크에서 VoIP 시그널링 기술을 이용하면 망 자원으 효율적 이용 및 PSTN에 가까운 음질 그리고 인터넷과 연계한 다양한 음성서비스 지원이 가능하다. 콜센터에서도 VoIP를 사용하게 됨에 따라 VoIP망에서의 녹취 시스템이 필요하다. VoIP 녹취 시스템은 상담원과 고객 간의 통화 내용을 자동으로 녹음하여 보관함으로써 고객의 요구사항을 명확하게 파악할 수 있으며 녹취 데이터의 통계 자료 제공으로 효율적인 관리가 가능하고, 선택 녹취, 스케쥴링 녹취, 상담원의 평가 자료를 제공하여 고객 관리의 질적인 향상을 지원한다. 본 논문에서는 성능에 큰 영향을 주지 않고 기존의 VoIP 녹취 시스템의 문제점을 해결한 에이전트를 포함한 VoIP 녹취 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.565-568
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• 2011

NURBS는 매개변수를 이용하여 3차원에서 곡면을 표현한 방법으로서 노트벡터, 조정점, 가중치로 구성된다. 레벨셋은 공간을 음함수로 정의된 장으로 형성하여 음함수의 일정한 값을 추적하여 곡면을 표현한 방법이다. 본 논문에서는 스캔 데이터를 NURBS 형태로 추출한 뒤 이를 정밀한 레벨셋 모델로 변환하였다. 레벨셋 모델을 구성하기 위해서 형성된 음함수는 부호를 갖는 거리함수를 사용하였고, 거리함수를 정밀하게 나타내기 위해 Newton 순환법을 이용하였다. 변환된 레벨셋 모델을 이용하여 형상의 몰핑을 수행하였다. 몰핑은 초기 형상을 목표 형상으로 변화시켜 나가는 과정으로서 레벨셋 모델을 이용한 몰핑은 용이성과 질적인 측면에서 우수하다. 수치 예제에서는 스캔 데이터의 레벨셋 모델 변환과 변환된 형상이 자연스럽게 목표형상으로 변화하는지를 확인한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.69.1-69.1
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• 2010

본 연구는 교량 시설물의 재난방지를 위한 정보시스템의 구축에 있어 선행되어야 하는 교량 구조계산서 항목 저장정보의 질적 향상을 위해 XML 스키마 매칭 기법을 효율적으로 활용할 방법에 대해 제시하였다. 이를 위하여 XML 스키마 매칭에 사용되는 가중치 변화에 따른 매칭 정확도를 나타내는 데이터를 구축하고, 이를 활용하여 데이터 마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무 모델을 구현하여 교량의 형식, 문서가 포함하고 있는 항목의 수, 문서를 작성한 회사에 따라 달라질 수 있는 최적의 가중치를 지동으로 선정할 수 있는 프로세스를 제안하였다. 의사결정나무 모델을 통해 결정한 매칭 가중치는 이전에 비하여 약 10% 정확도 상승효과가 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1300-1302
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• 2009

인간 생활의 질적인 향상을 위해, 각종 시스템이 연구되고 있다. 특히 작고 설치가 용이한 센서를 중심으로 Ubiquitous 분야가 발달하고 있으며, 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 일반적인 생활에는 물론 의료, 노약자의 보호, 위험 감지 등의 중요한 분야에까지 센서 네트워크가 활용됨으로써 데이터 전송의 정확성과 신뢰성은 중요한 문제로 대두되었다. 이에 본 논문에서는, 센서의 특성과 무선 통신의 특징을 고려하여 에너지 효율성 및 데이터 전송의 신뢰성을 향상시키기 위한 방법을 제시하고자 한다. 특히 RSSI 신호와 채널 에러율을 함께 이용하여 각 노드 경로별 신뢰도를 계산하고, 이에 따라 선택적으로 Acknowledgement를 사용하며 오버히어링 문제를 역으로 이용하여, 묵시적 Acknowledgement로 사용함으로써 에러율이 높고 에너지가 한정되어있는 무선 센서 네트워크에서 계속적인 ACK/NACK 사용으로 인한 에너지 소비 및 트래픽 낭비를 줄이고자 한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.10 no.3
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• pp.1-8
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• 2007

In this paper, we introduce a new measure called surprisal that estimates the informativeness of transactional instances and attributes in the item response dataset and improve the quality of association rules. In order to this, we set artificial dataset and eliminate noisy and uninformative data using the surprisal first, and then generate association rules between items. And we compare the association rules from the dataset after surprisal-based pruning with support-based pruning and original dataset unpruned. Experimental result that the surprisal-based pruning improves quality of association rules in question item response datasets significantly.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.4
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• pp.33-38
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• 2021

The data economy' is growing rapidly with the corona era. The quantity and quality of digital data is increasing rapidly. The domestic data industry needs a variety of data manpower, but there is still a shortage of high-quality data manpower. The data manpower in high demand is the development manpower, but the data business manpower is needed to increase the added value of the data industry. The role of a data trade manager that creates high core value among data business personnel is attracting attention. This study derives the job definition of the data trade manager, the necessary knowledge and skills, and the educational content necessary for the training course through Delphi research. In order to validate the results of the research, the study try to verifies the role of data trade managers. This study can be used as a theoretical basis for an educational model that is the basis for training data manpower, and can be used to establish a manpower training policy in the future.

• Horticultural Science & Technology
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• v.34 no.2
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• pp.324-330
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• 2016

To determine whether FT-IR spectral analysis based on multivariate analysis for whole cell extracts can be used to discriminate between artichoke (Cynara cardunculus var. scolymus L.) plants at the metabolic level, leaves of ten artichoke plants were subjected to Fourier transform infrared(FT-IR) spectroscopy. FT-IR spectral data from leaves were analyzed by principal component analysis (PCA), partial least square discriminant analysis (PLS-DA) and hierarchical clustering analysis (HCA). FT-IR spectra confirmed typical spectral differences between the frequency regions of 1,700-1,500, 1,500-1,300 and $1,100-950cm^{-1}$, respectively. These spectral regions reflect the quantitative and qualitative variations of amide I, II from amino acids and proteins ($1,700-1,500cm^{-1}$), phosphodiester groups from nucleic acid and phospholipid ($1,500-1,300cm^{-1}$) and carbohydrate compounds ($1,100-950cm^{-1}$). PCA revealed separate clusters that corresponded to their species relationship. Thus, PCA could be used to distinguish between artichoke species with different metabolite contents. PLS-DA showed similar species classification of artichoke. Furthermore these metabolic discrimination systems could be used for the rapid selection and classification of useful artichoke cultivars.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.263-264
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• 2013

기존의 도서관 정보서비스는 도서관 업무담당자에 의한 1:n 방식의 온라인 지식서비스만을 강조하였다면 스마트 도서관시스템에서는 빅데이터를 통해 지식을 생성, 검증, 분류하여 지능형지식, 실감형지식, 맞춤형지식, 체험형지식 등을 제공할 수 있다. 또한 빅데이터를 활용한 다자간 콘텐츠 공유, 상호 의견 교환이 가능하며, 집단지성에 의해 구축되는 학습 콘텐츠 및 지식 베이스는 국가의 지식자원 경쟁력을 향상시킬 수 있으며, 차세대 이러닝 환경에서의 지능형 튜터링을 통해 창의적 인재육성, 공교육의 질적 향상, 사교육비 절감, 교육 기회 균등 배분, 지역 및 계층 간 위화감 해소 등 국가정책 목표 실현할 수 있다. 제안된 빅데이터 기반의 스마트도서관 정보서비스시스템에서는 멀티테넌트 환경에서 구현이 가능한 핵심요소들을 개발하였다. 그러므로 초기 투자비용이 거의 없고, 쉽고, 간편하며, 저비용 IT 서비스가 가능한 SaaS 기반의 소프트웨어 온-디멘드 방식의 서비스 모델로 시스템을 구현하였다. 또한 연결방식으로는 N고객:1인스턴스, 제공 프로그램은 동일한 코드 사용, 커스터마이징은 고객이 테넌트별 환경 설정을 통해서 직접 수정가능, 데이터는 테넌트별 자료를 공유해서 사용할 수 있으며 기존의 디지털도서관 시스템 서비스의 단점을 해결할 수 있도록 성능을 개선하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.13 no.2
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• pp.341-354
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• 2002

This paper is planned to use randomized response technique which is an indirect response technique on internet as a way of obtaining much more precise information, not revealing secrets of responsors, considering that respondents are generally reluctant to answer in a survey to get sensitive information targeting employees, customers, etc.