• 기계저널
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• 제27권6호
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• pp.504-514
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• 1987

복잡한 전자부품의 조립시에 필요한 열적 디자인에 관한 정보는 오래전부터 실험을 통하여 얻어지고 있다. 실험적 데이터를 이용하여 무차원 파라미터로 표시된 실험결과는 꼭 같지는 않지만 현상적으로는 비슷한 상황에 응용될 수 있다. 여기서는 학술문헌에 나타나 있는 자연대류에 관한 실험적인 상관관계식들과 프레임에 수직으로 꽂혀있는 균일가열 전자회로기판의 모델에서 얻어진 무차원 자료들을 비교하고자 한다. 대부분의 자료들은 수정채널 Rayleigh수(Ra")가 15~100범위에 속하며, 이러한 범위는 부품이 조밀하게 배치된 기관이 서로 좁은 채널을 이루고 있으며, 동시에 상당한 전력을 소비하고 있는 경우에 해당한다. Wirt와 Stutzman, Bar-Cohen과 Rohsenow의 일반상관관계식은 AT'||'&'||'T Bell 연구소에서 개발된 전자기기를 이용하여 수집한 실험데이터를 잘 표현하고 있으며 10 < Ra" <1,000범위에서 추천될 수 있다. 두개의 유사한 상관관계식과 비교할 때 상당히 좋은 예측을 보였으며 또한 Sparrow와 Gregg의 연구결과와도 잘 일치하므로 Ra" < 10인 경우에 Aung의 완전발달층류의 채널유동방식, Ra" > 1,000인 경우에는 Aung등의 단일 수직평판 근사식이 추천될 수 있다. Coyne의 알고리즘에 의한 계산치는 10

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.215-218
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• 2012

반도체 기술 및 방송통신기술의 발달에 따라 소비자는 복잡하고 다양한 서비스 환경을 접하고 있으며, 개인당 소비되는 콘텐츠의 양은 기하급수적으로 증가 되고 있다. 스마트폰과 같은 멀티미디어기기의 발전으로 기존의 단순 시청에서 벗어나 멀티미디어 검색과 추천과 같은 다양한 서비스들이 제공되고 있으며, 웹과 인터넷을 기반으로 하는 정보기술은 모바일 전자 기술의 발달에 따라 데스크톱이라는 공간적인 한계를 벗어나 유기적인 유비쿼터스 환경으로 변화하고 있다. 이와 같이 소비자들이 접하는 멀티미디어의 양이 증가됨에 따라, 멀티미디어를 검색하기 위한 다양 서비스들이 사업자들을 통해 제공되고 있다. 그러나 사업자들이 구축한 서버들은 공유되어지지 못하며, 공유되더라도 공유하기 위한 방법이 제각각이다. 이에 MPEG에서는 멀티미디어 콘텐츠를 검색하기 위한 질의 구조를 표준화 하여, 서비스 제공자 및 소비자들에게 유용한 검색 인터페이스를 제공하였다. 이에 본 논문에서는 MPEG Query Format에 기반 하여 임베디드 환경에서 광대한 양의 음악 콘텐츠에서 사용자가 원하는 허밍 질의를 편리하게 검색하기 위한 방법을 성계 및 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.13-14
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• 2021

한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)은 지난 11년 간 전사적으로 품질제고전략, 서비스만족전략, 이미지 제고전략 등 3대 고객만족 추진전략을 수립하여 체계적인 "고객만족경영시스템(CSM : Customer Satisfaction Management)"을 구축하고 이를 강화하기 위한 노력을 기울여 왔다. 본 연구의 목적은 과학기술정보서비스에 대한 고객만족도를 기반으로 하여 이용고객을 예측할 수 있는 모델을 구축하는 것이다. 이를 위해 과학기술정보 서비스를 경험한 500명의 의사결정자를 대상으로 과학기술정보서비스에 대한 고객충성도를 측정하였다. 고객의 충성도는 NPS(Net Promoter Score) 이론에 근거하여 하였다. 특히 연구결과 고객만족도 수준에 따라 비추천고객, 중립고객, 추천고객을 예측할 수 있는 모델을 구축하였다. 이와 같은 연구결과는 고객의 긍정적이거나 부정적인 구전으로 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 분석함으로써 기관의 주요 서비스별 고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제23권4호
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• pp.151-163
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• 2010

국방 소프트웨어 개발 분야는 응용 도메인이 다양하며 각 도메인의 규모도 다른 분야보다 커서 소프트웨어 자산의 재사용이 중요시 되고 있고, 재사용 되는 자산의 품질 및 신뢰성이 강조된다. 국방 분야에서 이러한 중요성을 인식하고 재사용 방법론들을 개발하여 사용하려는 시도가 많았지만 체계적인 재사용이 이루어지지 않아 재사용 이익을 극대화 하지 못하였다. 본 연구에서는 실질적으로 재사용이 왜 잘 이루어지지 않는지에 대한 문제점들을 분석하고, 이러한 문제점들을 해결할 수 있는 요구사항들을 정리하였다. 이러한 요구사항을 만족하며 전군적 소프트웨어 재사용을 지원하는 개발자 친화적인 재사용 지원 환경인 컴포넌트 그리드 시스템을 개발하고 있다. 컴포넌트 그리드 시스템 개발을 위해 아키텍처를 설계하였고, 아키텍처를 구성하는 세부적인 핵심 요소들과 그 역할을 정의하였다. 개발자 부담의 감소를 위한 시맨틱 태깅(Semantic Tagging) 기반의 요구사항 추적 기술을 개발하였고, 재사용 지식 표현 모델을 개발하였다. 또한 개발자들 간의 자유로운 의사소통 과 자산 및 지식의 교류를 지원하기 위해 웹 기반의 자산 관리 환경과 소셜 네트워크 기반의 자산 검색 및 커뮤니티 추천 기법, 위키(Wik) 기반의 참여적, 협력적 지식 정제 및 증식 환경을 개발하였다. 이러한 접근법들을 통합하여 재사용을 지원할 수 있는 웹 기반 컴포넌트 그리드 시스템의 프로토타입을 구현하였다. 본 연구를 통해 국방 소프트웨어 개발 분야에서 개발자들이 소프트웨어 자산들을 투명하고 효율적으로 공유 및 재사용이 가능하게 하여 국방 소프트웨어의 재사용성 및 품질을 향상시킬 수 있으리라 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.599-606
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• 2016

본 논문에서는 NFC 통신기술 기반의 스마트밴드를 이용하여 스포츠 센터의 운동기구를 예약하여 사용할 수 있도록 하는 운동기구 예약 시스템을 설계하고 구현한다. 사용자는 스마트밴드를 통하여 언제 어떤 운동 기구를 사용해야 하는지 알림 정보를 수신할 수 있다. 사용자는 추천 운동 프로그램을 활용하여 운동을 할 수 있고, 피크 시간에도 대기인원이 없기 때문에 편하게 원하는 운동기구를 사용할 수 있다. 또한, 관리자는 효율적인 시설관리를 통해 비용을 절감할 수 있고 수집된 운동 정보를 통해 사용자에게 맞춤 정보를 제공함으로써 경쟁력 있는 센터 운영이 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.482-484
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• 2017

지난 70여 년간 영화와 텔레비전은 인류의 소통 방식에 획기적인 변화를 가져왔다. 하지만 이러한 발전에도 TV는 전파, 영화는 스크린이라는 매체의 제약으로 인해 다수를 대상으로 하는 소통 수단으로만 사용되어 왔다. 그러나 인터넷과 온라인 비디오의 발전은 이러한 제약을 없애고 지구 반대편에서 올린 유투브 영상을 1억 명의 사람이 시청하는 시대가 왔다. 지금 전달하고자 하는 메시지도 누구에게든 전달될 수 있지만 이러한 메시지를 담은 영상을 제작하는 것은 소통의 마지막 장애물로 남아있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 웹 어플리케이션과 AWS를 통한 동영상제작 프로그램을 구현하였다. 본 시스템은 기본적으로 웹 애플리케이션을 통해 관리자에게 쉬운 인터페이스를 통한 영상제작, 정보관리와 AWS를 통해 인터넷 상의 서버에 프로그램을 두고 컴퓨터나 스마트 폰 등에 할당받은 강의, 학습자료, 추천학습 가이드 등을 제공하여 교육 영상제작 서비스에 효율을 높이기 위해 구현하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.339-346
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• 2017

기사와 댓글, 질의응답과 같은 비정형 데이터에 기반한 텍스트 분석에 대한 관심이 증가하고 있다. 이는 사람들의 견해인 비정형 텍스트 데이터로부터 특징을 파악하고, 평가, 예측 및 추천에 활용할 수 있기 때문이다. TEL 분야에서도 MOOC 서비스의 확대로 교수학습지원시스템 기반 토론, 질의응답 서비스를 자동화하기 위한 관심이 증가하고 있다. 시스템에 축적된 질의응답 데이터를 기반으로 질의 토픽을 생성하고, 새로운 질의에 대해 토픽을 자동분류하기 위해서이다. 따라서 본 연구에서는 새로운 질의 토픽을 자동분류 할 수 있도록 LDA기법을 활용한 토픽 모델링을 제안하고자 한다. 이를 바탕으로 질의 토픽 사전을 생성하고 새로운 질의에 대해 토픽을 자동분류 할 수 있다. 일부 질의에서는 0.7 이상의 높은 자동 분류를 보였으며, 새로운 질의가 여러 토픽에 포함될수록 좀 더 좋은 자동분류 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.240-243
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• 2021

최근에 빅 데이터와 AI 기술을 교육의 평가와 개별 학습에 적용하는 연구 성과가 있었다. 정보 기술의 혁신으로 소셜 미디어, MOOC, 지능형 개인지도 시스템, LMS, 센서 및 모바일 장치 등으로부터 학생들의 개인 기록, 생리학적 데이터, 학습 로그 및 활동, 학습 성과 및 결과를 포함하는 동적이고 복잡한 데이터를 수집 가능하였다. 또한 COVID-19 환경에서 e-러닝이 활성화 되어 많은 양의 학습 데이터가 생성되었다. 이 데이터로부터 학습 분석과 AI 기술을 적용하여 의미있는 패턴의 추출과 지식의 발견이 될 것으로 예상된다. 학습자 측면에서 학생의 학습 및 정서적 행동 패턴과 프로필을 식별하고, 평가 및 평가 방법을 개선하고, 개별 학생의 학습 성과 또는 중퇴를 예측하고, 개인화 된 지원을 위한 적응 시스템에 대한 연구는 필요하다. 본 연구에서는 교육용 데이터를 대상으로 이상탐지와 추천시스템에서 사용하는 기계학습 기술에 대한 조사와 분류를 하여 교육 분야의 연구에 기여하고자 한다.

• 창의정보문화연구
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• 제6권3호
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• pp.209-217
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• 2020

최근 데이터 분석에 대한 관심이 높아지며 공학, 자연과학, 사회과학 영역 등 다양한 분야에서 데이터 분석을 통한 융·복합 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 건축분야 역시 데이터 분석을 활용한 다양한 연구가 진행되고 있으며 특히, 이를 통해 도시화 과정을 통해 양적 확대를 진행해왔던 건축분야의 문제점을 해결하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 도시재생사업을 통한 주거환경 개선지역과 유사 인근지역 주거자의 주거만족도에 대한 데이터 분석을 수행한다. 건물 건축과 입주 후 진행되는 거주 후 평가 요소에 대해 R을 활용한 분석을 통해 각 평가 요소 간의 연관규칙 분석과 거주자의 주요 요구 사항의 빈도 수 파악을 통해 주거환경 만족도에 영향을 미치는 중요 평가 항목을 파악한다. 이를 통해, 향후 건축 분야에서 주거지 구성 시 양질의 주거 공간 확보를 위한 데이터 제공과 함께 양질의 주거지역을 추천할 수 있는 시스템의 개발 등 IT와 건축분야 간의 융·복합 연구를 진행하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.111-126
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• 2017

연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.