• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.260-263
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• 2008

최근 들어 헬쓰케어 서비스나 웨어러블 컴퓨터 등에 대한 연구가 진행됨에 따라 몸에 장착된 디바이스들을 무선으로 연결하기 위한 WBAN기술이 주목을 받고 있다. 향후 네트워크 환경은 개인의 다양한 생체정보 등을 기반으로 최적의 맞춤형 서비스를 제공하는 IT-BT-NT 융합서비스 환경으로 진화할 것이므로 WBAN기술의 활용성은 더욱 높아질 것이다. 따라서 본 논문에서는 안전한 WBAN환경 구축을 위해서 발생이 예상되는 보안 이슈를 분석하고 이를 해결하기 위한 보안 요구사항을 제안하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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• pp.274-274
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• 2004

조향성능은 완성된 자동차를 평가하는 아주 중요한 요소이며, 운전자에게 직접적인 영향을 가지는 까닭으로 우선적으로 해결되어야 할 문제이다. 자동차의 조향성능과 관련된 자동차 요소로는 프런트 샤시 모듈이 있으며, 프런트 샤시 모듈의 자세는 구성 요소인 서브프레임의 조립자세에 의하여 결정된다. 서브프레임은 4개의 원통형 지지부로 이루어져 있으며, 차체와의 조립시 지지부에 물리적 접촉이 발생한다. 즉 공간상에서 서브프레임의 자세는 지지부의 조립위치에 의하여 결정이 되며, 서브프레임의 자세를 결정하기 위해서는 지지부에 대한 적절한 해석이 필요하다.(중략)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.792-793
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• 2024

RAG는 정보 검색과 셍성 모델을 결합하여 주어진 주제나 질문에 관련된 지식을 생성하는 방법이다. 본 연구는 RAG의 성능을 높이기 위해 문서 내 문장의 평균 길이에 따른 청크의 크기와 오버랩 크기를 비교하여 최적화한다. 이를 통해 참조 문서의 특징에 맞춘 RAG를 개발할 수 있고, 다양한 종류의 글에 대해 맞춤형 답변을 제공할 수 있을 것으로 예상된다.

• 공업화학
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• 제21권3호
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• pp.301-305
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• 2010

본 연구에서는 도금전처리 공정에서 사용되는 다양한 조성의 맞춤형 알칼리계 탈지제를 개발하고, 탈지제의 수명을 예측함으로 효율을 높임과 동시에 공정품의 불량을 줄이고자 하였다. 알칼리계 탈지제는 침지형 탈지제로 NaOH, $Na_2CO_3$, $Na_2SiO_3$, SLS 등을 일정비율로 첨가하여 제조하였으며, 제조된 탈지제의 성능평가를 위해 알칼리계 탈지액의 온도를 $40{\sim}50^{\circ}C$로 설정하여 30~40 min 동안 오염된 철 시편을 넣은 후 오염물을 제거하였다. 오염물이 제거된 시편은 물방울 맺힘실험과 Hull-cell 도금분석을 통해 탈지제의 성능 및 수명을 확인하였다. 최적 탈지제의 조성은 NaOH (30 g/L) + SLS (6.0 g/L) + $Na_2SiO_3$ (2.0 g/L) + $Na_2CO_3$ (40 g/L)을 추천할 수 있으며, 물방울맺힘 실험과 Hull-cell 도금 분석 결과 최적 탈지조건은 $50^{\circ}C$, 35 min인 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.13-20
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• 2019

맞춤형 교육을 위해 학습자에 맞는 학습 경로를 탐색하는 것은 필수적이다. 유전 알고리즘은 해공간이 매우 커서 결정적 방법으로 해를 구하기 어려울 때 타당한 시간 내에 최적해를 찾게 해준다. 본 연구는 유전 알고리즘을 이용하여 200개 코드를 가진 악보 27개를 대상으로 학습자 부담을 최소화하고 단계별 학습량을 균등하게 분산함으로써 학습 효과를 최대화 할 수 있도록 학습 경로를 최적화하였다. 학습 컨텐츠가 27개만 되어도 학습 경로의 순열 크기는 $10^{28}$을 넘지만, 본 연구에서 구현한 도구로 평균 20분 이내에 최적해를 구할 수 있었다. 실험 결과는 유전 알고리즘이 다양한 목적의 맞춤형 교육을 위한 복잡한 학습 경로 설계에 효과적임을 보여주었다. 제안한 방법은 다른 교육 도메인에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.741-744
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• 2015

최근 소셜 미디어를 이용한 대량의 데이터로부터 사용자의 의사결정을 지원하기위한 맞춤형 데이터 추천 서비스가 관심을 받고 있으며 사용자의 선호도에 근접한 데이터 추천기법으로 스카이라인 질의가 연구되어왔다. 그러나 기존의 스카이라인 질의는 데이터의 정적속성(위도, 경도, 가격 등)만을 기준으로 모든 사용자에게 동일한 데이터를 반환하기 때문에 맞춤형 데이터를 추천하기 어렵다. 본 논문에서는 사용자의 기호에 대한 정밀도를 높이기 위해 정적속성에서 동적속성(계산속성)을 유도하는 분기한정 동적 스카이라인 질의 기법(Branch and Bound Dynamic Skyline, BBDS)을 구현하였다. 시뮬레이션에서는 대규모 데이터 및 다양한 분포에 따른 실험을 수행한 결과 BBDS가 기존 기법에 비해 데이터 탐색과 추천에 있어서 향상된 성능을 나타내는 것으로 평가되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.33-46
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• 2011

이메일이 중요한 정보 전달과 의사소통의 수단으로 널리 활용된 이래 사람들은 이메일을 내용에 따라 적절하게 분류하는 작업에 많은 노력을 기울려 왔다. 이메일은 문서의 길이나 문체가 다양하며 사용되는 단어들이 비정규적이다. 또한 이메일 분류 기준은 일반적으로 해당 이메일 사용자의 주관에 따라 정의된다. 따라서 기존의 일반적인 문서분류 기법으로는 이메일을 효율적으로 분류하는데 어려움이 있다. 상업용 이메일 프로그램에서 제공되는 분류 기능은 메일 클라이언트에서 지원하는 텍스트 필터링을 이용한다. 한편 이메일의 자동 분류에 관한 연구는 확률 기반의 나이브 베이지안 기법을 응용하여 정확도를 높일 수 있는 연구가 주로 진행되어 왔으며, 대부분 영문 이메일에 대한 연구이다. 본 논문에서는 빈발 패턴 마이닝 기법을 적용하여 한글 이메일에 대한 개인 맞춤형 폴더 추천기법을 제시한다. 이메일의 맞춤형 폴더 추천 기법은 이메일에 대한 전처리 과정과 빈발 항목집합을 이용한 메일 폴더의 프로파일 생성과정으로 구성된다. 생성된 프로파일은 분류 대상이 되는 각 메일이 개인별 맞춤형 기준에 따라 가장 적합한 이메일 폴더로 효과적으로 분류되는데 활용된다. 또한 제안된 기법을 적용한 이메일 분류 시스템을 구현한다.

• 감성과학
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• 제20권1호
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• pp.3-16
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• 2017

삼차원(3D) 프린터의 개발과 보급에 따라 현대의 소비자들은 자신이 원하는 제품을 집에서 3D프린팅 할 수 있는 시대에 살고 있다. 3D프린팅을 통해 소비자 맞춤형 제작이 활성화되기 위해서는 3D프린터와 호환되는 디지털 설계도를 소비자 스스로 제작할 수 있어야 한다. 또한 최적의 프린팅 재질과 온도를 설정할 수 있어야 하고 3D프린터의 유지보수에 비용을 감당해야 한다. 더하여 혹시 있을지 모르는 디자인에 대한 지식재산권 문제에 대응할 수 있어야 한다. 그러나 실상 소비자가 이러한 문제들에 대응하기는 어렵기 때문에 소비자가 원하는 방향으로 3D프린팅을 대행해 줄 수 있는 서비스가 개발될 필요가 있다. 이런 동기에서 출발한 본 연구는 소비자가 원하는 3D프린팅 서비스 방식이 무엇인지에 통찰을 얻기 위해 세계적인 온라인 3D프린팅 제품판매 업체인 Shapeways (www.shapeways.com)에 대한 사용자 경험을 다양한 측면에서 탐색하였다. 그 결과 Shapeways의 사용성, 검색과정, 가격 적절성, 재방문의도, 디자인의 다양성, 디자인 만족도에 대한 양적 평가에서 전반적으로 낮은 평가를 받았다. 또한 다양한 언어지원, 제품 제작과정 공개 및 온-오프라인 사이트 동시운영, 디자이너 중심의 소비자 맞춤형 제작 서비스, 배송 안전성과 제품 내구성에 대한 확신을 줄 수 있는 서비스, 표면의 마감처리 서비스가 필요하다는 건설적인 의견을 통해 소비자 맞춤형 3D프린팅 서비스에 대한 통찰을 획득하였다. 본 연구가 3D프린팅 서비스 플랫폼 개발뿐 아니라, 관련된 산업 및 연구에도 폭넓은 시사점을 줄 것으로 기대한다.

• 융합정보논문지
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• 제7권1호
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• pp.87-92
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• 2017

본 논문은 오늘날의 외국어 학습환경의 변화에 따른 학습환경 개선 방안에 대한 실효성 있는 학습 시스템의 개발에 중점을 두고 있다. 현대 사회가 제공하는 다양한 외국어학습정보들 중에서 학습자 개인에게 특화된 학습정보와 콘텐츠만을 검색 및 추출하여 사용자 맞춤형 정보의 제공으로 학습 효율성을 증가시키는 효과를 가져 올 수 있다. 제안 시스템은 클라우드 기반의 빅데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 학습정보를 제공하여 외국어 학습자에게 제공되는 정보의 활용성을 증대하는데 그 목적이 있다. 제안 시스템은 온라인과 오프라인 상의 다양한 학습정보 및 콘텐츠를 수집하여 클라우드에 저장하여 시공간적인 제약사항을 최소화하고 사용자의 개인정보, 수준, 관심사 등을 파악하여 사용자의 요구사항에 적합한 정보만을 추출하여 최적의 학습정보를 제공한다. 그 결과 사용자는 학습정보검색에 필요한 시간을 단축시킬 수 있고 수준에 맞는 학습정보만을 제공받음으로 인해서 학습의 효율성이 증가할 수 있을 것이다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제15권1호
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• pp.23-32
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• 2012

저류층 감시(reservoir monitoring)를 위해서는 시간경과(time-lapse) 탄성파 자료들을 비교하는 방법이 주로 사용되며, 시간경과 탄성파자료로부터 저류층에서의 변화에 의한 차이만을 추출해 내는 기술이 핵심이라 할 수 있다. 본 논문에서는 시간경과 탄성파자료로부터 저류층에서의 변화만을 추출하기 위한 방법으로 기존의 교차균등화(crossequalization) 방법과 개선된 최적화 방법을 실험 및 비교해 보았다. 기존의 방법론으로는 주파수 띠폭 균등화(bandwidth equalization)와 위상보정(phase rotation)을 주파수 영역과 시간 영역 그리고 혼합영역에서 각각 구현하여 그 성능을 비교해 보았으며, 이러한 방법들이 갖고 있는 고주파수가 손실되는 한계를 극복할 수 있는 제약적 최적화 필터링(constrained optimum filtering) 방법론을 제안 및 실험해 보았다. 새로이 제안된 제약적 최적화 필터링 방법은 최적화된 맞춤필터를 구함으로써 저류층 변화성분의 주파수띠폭을 넓히는데 개선된 결과를 보여주었다.