• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.611-613
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• 2017

본 연구의 목적은 기존 무인 택배 시스템에 데이터 분석과 체계적인 관리 시스템을 도입하여 이용자 중심의 새로운 택배 배송 시스템의 모델을 제안하는 것이다. 본 모델은 택배 배송 ?데이터를 누적시켜 마케팅, 공공데이터 파생, 사용자 편리성 등의 다양한 기능을 웹과 모바일을 통해 사용자와 택배기사 및 운영자에게 제공할 수 있으며, 데이터 분석을 통해 신규 무인 택배함의 적절한 위치를 추천해 줄 수 있다. 또한, Power BI와 MySQL을 연동하여 실시간으로 누적되는 데이터를 시각화하여 제시할 수 있고 블루투스 비콘을 활용하여 배송 시 택배 기사의 현 위치 파악을 쉽게 해줄수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1397-1400
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• 2021

다수의 사고가 발생되는 소형 선박에 반해 대형 선박을 위주로 제공되고 있는 스마트 해상 물류 시스템을 뒷받침하기 위하여 소형 선박에서 자주 발생할 수 있는 사고의 유형과 그 예상 확률을 제공하는 시스템을 연구하고 제공한다. 로지스틱 분류를 통해 사고의 확률을 예측하며 추천 알고리즘을 활용한 발생 가능성이 높은 사고의 유형을 도출하여 소형 선박용 e-navigation 을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.195-204
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• 2023

본 연구에서는 GPT, Stable Diffusion과 같은 생성형 인공지능을 이용한 교수·학습 자료 추천 성능 향상을 위해 프롬프트를 개선하는 프롬프트 엔지니어링에 대해 탐색하였다. 분석할 교수·학습 자료의 종류는 그림 자료이다. 프롬프트 구성에 따른 영향을 탐색하기 위해 명령만 담긴 Zero-Shot 프롬프트, 학습 대상 학년 정보가 담긴 프롬프트, 학습 목표가 담긴 프롬프트, 학습 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트를 설계하여 각각을 GPT-3.5모델에 입력하고 응답을 수집하였다. 수집한 응답을 Sentence Transformers로 임베딩 하고 t-SNE를 활용하여 차원 축소하여 시각화 한 다음 프롬프트와 응답 간의 관계를 탐색하였다. 그리고 각 응답을 k-means clustering algorithm을 활용하여 군집화 한 다음 가장 넓은 클러스터의 첫 번째 값을 대표로 선택하여 Stable Diffusion을 이용하여 이미지화 한 다음 교수·학습자료 평가 기준에 따라 초등학교 교사 30명에게 평가 받았다. 초등학교 교사 30인은 추천한 4종의 그림 자료 중 3종은 교육적 가치가 있다고 판단하였으며, 그 중 2종은 실제 수업에 사용할 수 있다고 하였다. 가장 가치 있는 그림 자료를 추천한 프롬프트는 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트로 나타났다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권2호
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• pp.1-22
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• 2016

최근 온라인 뉴스 포탈의 뉴스 추천 메커니즘이 뉴스 콘텐츠를 수집, 선택, 편집 및 왜곡하는 일이 일어나고 있다. 선행연구들은 뉴스의 가치에 대한 일관된 정의를 내리지도, 뉴스의 가치가 독자의 반응에 어떤 영향을 미치는지 실증적으로 검증하지도 못했다. 본 연구는 선행연구의 뉴스 가치 개념을 종합하고, 뉴스 가치를 아우를 수 있는 개념으로 대표성의 개념을 도입하였으며, 대표성 기반 정보발견법 및 정보 수용 모델을 활용하여, 대표성이 인지된 뉴스 품질, 신뢰, 인지된 유용성, 서비스 만족도, 충성도, 지속사용의도, 구전의도 등 독자 반응에 어떠한 영향을 미치는 지를 실증적으로 검증하였다. 시나리오 설문 법을 통해 총 357개의 유효한 자료가 수집되었다. 각 집단들은 1) 시간 순서기반 뉴스 추천 메커니즘, 2) 조회수 기반 뉴스 추천 메커니즘, 3) 편집자에 의해 선택된 주요 뉴스를 다시 조회수 기반으로 정렬한 뉴스 추천 메커니즘의 세 종류의 메커니즘에 각각 노출되었다. MANOVA 분석결과에 따르면, 편집자에 의해 선택된 주요 뉴스를 다시 조회수 기반으로 정렬한 뉴스 추천 메커니즘만이 여타 집단에 비해 인지된 뉴스 품질과 신뢰에서 유의한 차이를 보였다. PLS 분석 결과에 따르면, 이렇게 형성된 인지된 뉴스 품질과 신뢰는 인지된 유용성, 서비스 만족도, 충성도, 지속사용의도, 구전의도 등 독자 반응을 유의하게 증가시키는 것으로 조사되었다. 본 연구의 학술적 기여는 언론 영역에서 정보기술의 역할을 강조하고, 편집자와 독자 모두가 인정하는 뉴스가 가치 있는 뉴스라고 개념화 하였으며, 뉴스 추천 메커니즘의 효과를 실증한 가치를 가진다. 실무적 측면에서 본 연구는 온라인 뉴스 포탈이 편집자와 독자의 시각이 모두 반영된 절충안의 뉴스 추천 메커니즘을 활용하는 것이 독자를 유인하기 위해 도움이 될 것이라고 제안한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.221-222
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• 2015

디지털 변전소를 위해 IEC61850 국제 표준 프로토콜을 적용한 보호계전기(IED), 게이트웨이, HMI등이 필드에서 사용되고 있고, 전체 디지털 변전소를 위한 병합장치(Merging Unit: MU)등도 실제 운영되고 있다. 디지털 변전소는 기존 변전소를 효과적으로 운영하기 위해 필요한 높은 수준의 가용성과 전송능력이 필요하다. IEC TC 57 WG10은 디지털 변전소를 위한 이중화 사양으로 IEC SG65C WG15의 IEC62439-3/4 고속 절체 네트워크 운영 프로토콜(Highly Available Seamless Redundancy: HSR),(Parallel Redundancy Protocol: PRP)들을 추천하고 있다. 본 논문에서는 프로세스 버스의 병합장치(MU)로부터 계측된 전류와 전압을 고속 이더넷을 통해 샘플 계측값(Sampled Measured Values: SMV)을 전송받고, 고정밀 IEEE1588v2 PTP(Precision Time Protocol) 시각동기를 하며, 스테이션 레벨에서 MMS와 GOOSE 통신을 하는 계전기와 성능에 대한 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제27권4호
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• pp.5-20
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• 2016

디스커버리 서비스는 이용자가 최대한으로 도서관의 장서를 이용할 수 있도록 검색과 색인, 인터페이스를 한 단계 더 발전시켜서 이용자의 정보 요구에 보다 더 효율적으로 대처하는 것에 그 목적이 있다. 디스커버리 서비스는 검색 결과를 적합성에 따라서 순위화하며, 검색 결과를 패싯으로 세분하여 내비게이션하는 서비스를 제공하고 시각적으로 풍부한 디스플레이, 검색어 추천, 연관 자원 추천 등의 기능을 가지고 있다. 본 연구에서는 디스커버리 서비스 제품들과 이용현황, 특징 등 디스커버리 서비스 현황을 소개하고 국내에서 사용되고 있는 3개의 디스커버리에 대한 사용기관, 콘텐츠 현황, 주요기능, 특장점 등에 대해 비교 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.17-20
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• 2018

대중의 관심인 공공이슈를 파악하기 위하여 다양한 종류의 빅데이터를 분석하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 키워드의 노출 횟수만 파악하여 결과로 반영한다. 본 논문은 포털 사이트로부터 얻은 언론사별 뉴스 빅데이터를 이용하여 키워드별 노출 빈도수, 댓글 수 및 추천 수를 반영한 분석 방법을 제안하였다. 공공이슈를 추출하여 얻어낸 키워드들을 워드클라우드, Sankey다이어그램과 같은 형태로 시각화하여 사용자에게 제공한다. 제안된 방법을 사용하면 대중의 반응을 반영한 분석 결과를 확인 할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.61-70
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• 2004

폭발적으로 성장하고 있는 웹은 수백만 개의 웹 문서를 포함하고 있기 때문에, 적절한 웹사이트를 찾기 어렵다. 사용자 프로파일을 사용하여 적절한 웹사이트를 추천함으로써 웹의 탐색을 개인화 할 수도 있지만 웹 컨텐츠에 대한 사용자의 평가는 사용자의 성격에 관한 다양한 측면을 표현하므로 사용자의 선호도를 예측하기 위해서는 보다 효과적인 방법이 필요하다. 사용자 프로파일은 비선형적인 특성을 가지고 있으므로 분류기를 사용하여 예측하여야 하며 다양한 특성을 예측하기 위해 분류기의 결합이 필요하다. 패턴분류와 시각화에 유용한 구조적응 자기구성지도(SASOM)는 개선된 SOM 모델로서 웹 마이닝에 적절하다. 퍼지 적분은 주관적으로 정의된 분류기의 중요도를 이용하여 결합하는 방법이다. 본 논문에서는 독립적으로 학습된 SASOM의 퍼지적분(fuzzy integral)기반 결합을 이용하여 사용자의 프로파일을 예측하고 UCI 벤치마크 데이타인 Syskill ＆ Webert 데이타를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 naive Bayes 분류기뿐만 아니라 SASOM의 투표결합보다 우수한 성능을 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-15
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• 2017

본 연구의 목적은 학습분석 기반 교수자 피드백 제공을 위해 LMS(Learning Management System) 대시보드를 설계하여 교수자 관점에서 개별 학습자의 학습 수행 정보를 직관적으로 이해할 수 있도록 하고, 학습자별로 추천된 피드백을 교수자가 유용하게 활용하고자 하는 것이다. 이 대시보드는 교수자 피드백 분류체계표에서 적용된 LMS의 교육적 활용 데이터를 근거로 설계되었다. 총 2회에 걸쳐 8년 이상의 경력을 가진 교육공학 전문가 8인을 대상으로 대시보드 설계 전반에 대해 타당화 검사를 실시하여 수정하였다. 연구의 결과로 설계된 최종 대시보드 화면은 종합분석 대시보드, 학습자분석 요약 대시보드, 추천 피드백 안내 대시보드로서 크게 3부분이 있고, 그에 따른 세부적인 분석 정보를 각각 제공하는 로그인 분석 대시보드, 학습정보확인 분석 대시보드, 강의자료학습 분석 대시보드, 과제/시험 분석 대시보드, 게시글 분석 대시보드 화면으로 총 8개의 대시보드로 구성된다. 모든 대시보드는 선행 연구에 근거하여 학습분석학 기반의 분석 정보 및 데이터에 따라 적합한 그래프 유형 및 표로 시각화 기법을 통해 적용되었다. 이러한 연구결과를 기반으로 교수자 피드백 제공을 위한 대시보드의 활용에 관한 시사점과 향후 연구과제에 대한 방안을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.179-192
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• 2014

최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.