• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.52-57
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• 2007

본 연구는 검색의 궁극적인 니즈충족에 영향을 미치는 시맨틱 검색 시스템 품질 평가요인에 관한 실증적 연구이다. 시맨틱 검색 시스템 품질 평가요인을 위한 연구모델은 DeLone & McLean(2003)의 정보시스템 성공 모델을 기반하였다. 연구 결과, 상호작용성이 지식 충족도에, 정보의 재현성과 정보의 최신성이 각각 지식 충족도와 사용자 만족도에, 그리고 신뢰성이 사용자 만족도에 유의적인 영향을 보여주었으며, 또한 지식 충족도가 사용자 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델은 시맨틱 검색 시스템 성공측정을 위한 유용한 평가 프레임워크로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.91-94
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• 2003

In this paper, we present a simple framework to measure BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function) values of objects and to render them using the values more realistically. There are lots of BRDF measurement methods, but the methods have been separated from the effective rendering of the values. Therefore, we suggest the framework which includes the BRDF measurement methods of objects and the effective rendering methods of the measured BRDF data. Before measuring the BRDFs, we do light sources analysis, camera calibration and display device characterization. After measuring them, we apply them to the characterized display device for rendering effectively and realistically.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.782-785
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• 2004

ISO/1EC 21000-15 MPEG-21 이벤트 리포팅은 멀티미디어 프레임워크 내에서 보고 가능한 모든 이벤트 및 상호작용에 대한 표준적 측정방법 및 인터페이스를 제공하는 MPEG-21의 주요 요소 기술이다. 본 논문에서는 MPEG-21 이벤트 리포팅의 체계 및 DI로서의 구조, 피어 구조를 분석 제시한다. 나아가 현재 표준화 기술 동향을 분석함으로써 향후 이벤트 리포팅에 대한 표준화 방향을 제시하고자 한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.155-161
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• 2003

해외에서는 교육/훈련 영역에서도 최신 정보기술과 아웃소싱을 통해 기업들이 교육/훈련에 대한 투자로부터 더 많은 성과를 높일 수 있도록 하는 새로운 접근방법이 시도되고 있다. 그러나 이러한 새로운 접근 방법의 도입을 통한 효과성 향상을 위해서는 해당 기업의 상황에 맞게 적절히 활용할 수 있도록 하는 비즈니스 목적과의 연계, 성과측정, 니즈 세분화 등을 수행하여야 하며, 관계 나침반 같은 프레임워크를 활용하여 핵심 교육/훈련 프로세스에서 회사의 전략에 부합하는 혁신을 달성할 수 있도록 아웃소싱 업체와의 관계 형성을 하여야 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권1호
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• pp.22-32
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• 2008

기존의 Ontology를 이용한 이미지 검색 시스템이나 메타데이타 기반의 분산 이미지 검색 시스템들의 단점들을 극복하기 위해 이미지 제공자들의 자율성을 보장하면서, Semantic 기반의 이미지 검색을 지원하는 분산 시각미디어 검색 프레임워크인 HERMES(The Retrieval Framework for Visual Media Service)가 제안되었다. 제안된 프레임워크에서는 서비스를 사용하는 다수 사용자들이 Broker서버에 동시에 접속했을 경우 발생하는 Overhead에 대한 문제를 해결 할 수 없었기 때문에 성능의 저하와 확장성을 고려할 수 없는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 다수의 동시 사용자들이 접속했을 경우에도 성능의 저하 없이 비슷한 수준의 서비스를 제공하기 위해서 Broker서버를 증설하여 Monitoring System으로부터 각각의 Broker 내부 컴포넌트의 수행시간을 측정하여 저장하고, 저장된 데이타에 대하여 각 Broker들에 대한 우선순위를 결정하는 테이블을 작성한다. 사용자로부터 Query를 입력받는 User Interface는 Broker의 Ranking Table을 참조하여 다수의 Query 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 Load Balancing 시스템을 제안한다. 또한 기존의 방식들과 비교실험을 통하여 제안하는 Load Balancing 시스템의 스케줄링 기법이 빠르다는 것을 보여준다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.129-140
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• 2022

코로나19(COVID-19)로 인해 우리 사회는 급격한 변화를 겪고 있으며 특히 교육 현장에서는 디지털 기술을 활용한 온라인 학습이 다양한 형태로 시도되고 있고, 교육 시스템의 변화에 따라 교사와 학생의 전통적인 역할에도 많은 변화가 생겼다. 그러나 비대면 교육 상황에서 발생하는 학습 몰입 저하, 교수·학습자 간의 상호작용 부재, 기초 학력 저하 등 원격 수업이 가지는 한계점이 지속적으로 제기되고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위해서 적절한 교육적 전략이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 가상 세계(Virtual Reality)와 현실 세계(Real World)의 상호작용을 기반으로 하는 '메타버스(Metaverse)'의 개념에 주목하고 이를 기반으로 하는 교육 활동의 효과성을 검증하고자 했다. 세부적으로 메타버스 가상 교실(Virtual Classroom)에서 플립러닝(flipped learning)을 실현하기 위한 교육 프레임워크를 제안하고, 이를 기반으로 개발된 교수·학습 프로그램으로 단일집단의 학습 몰입도를 측정하여 개발된 프레임워크의 효과성을 검증했다. 본 연구에서 제안한 메타버스 플랫폼 기반의 플립러닝 프레임워크 및 교육 프로그램을 적용했을 때 학습자들의 학습 몰입도가 향상되었음을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.141-150
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• 2021

인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용하여 인공지능 기반의 전쟁 (AI-enabled warfare)가 미래전의 핵심이 될 것으로 예상한다. 자연어 처리 기술은 이러한 AI 기술의 핵심 기술로 지휘관 및 참모들이 자연어로 작성된 보고서, 정보 및 첩보를 일일이 열어확인하는 부담을 줄이는데 획기적으로 기여할 수 있다. 본 논문에서는 지휘관 및 참모의 정보 처리 부담을 줄이고 신속한 지휘결심을 지원하기 위해 언어 모델 기반의 다출처 정보 통합 (Language model-based Multi-source Information Integration, LAMII) 프레임워크를 제안한다. 제안된 LAMII 프레임워크는 자기지도 학습법을 활용한 언어 모델에 기반한 표현학습과 오토인코더를 활용한 문서 통합의 핵심 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 자기지도 학습 기법을 활용하여 구조적으로 이질적인 두 문장간의 유사 관계를 식별할 수 있는 표현학습을 수행한다. 두 번째 단계에서는, 앞서 학습된 모델을 활용하여 다출처로부터 비슷한 내용 혹은 토픽을 함양하는 문서들을 발견하고 이들을 통합한다. 이 때, 중복되는 문장을 제거하기 위해 오토인코더를 활용하여 문장의 중복성을 측정한다. 본 논문의 우수성을 입증하기 위해, 우리는 언어모델들과 이의 성능을 평가할 때 활용되는 대표적인 벤치마크 셋들을 함께 활용하여 이질적인 문장간의 유사 관계를 예측의 비교 실험하였다. 실험 결과, 제안된 LAMII 프레임워크가 다른 언어 모델에 비하여 이질적인 문장 구조간의 유사 관계를 효과적으로 예측할 수 있음을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.118-120
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• 2003

컴포넌트 기반 개발 방법은 조립 가능한 컴포넌트들을 이용하여 소프트웨어를 구현하는 기술로써, 소프트웨어의 생산성 및 품질을 높이는 효과적인 방법으로 알려져 있다. 향후 성장이 예상되는 컴포넌트 시장에서는 여러 컴포넌트 공급자들에 의해 COTS나 Web Services의 형태로 동일 내지는 유사 기능을 수행하는 대체 가능한 컴포넌트들이 나타나게 될 것이다. 개발되는 컴포넌트 기반 소프트웨어의 품질을 위해서는 여러 경쟁 컴포넌트들 중에서 우수한 성능을 가진 컴포넌트를 선택하는 기술이 중요한 요소의 하나라고 할 수 있다. 일반적으로 컴포넌트는 컴포넌트 모델에 종속적이기 때문에 컴포넌트의 성능 측정기도 측정 대상 컴포넌트뿐만 아니라 컴포넌트 모델에 종속적으로 구현된다. 본 논문은 컴포넌트 모델과 미들웨어 프레임워크에 중립적인 분산 컴포넌트의 성능 측정 모델에 대하여 설명한다. 이 모델을 이용하여 컴포넌트 모델에 중립 적인 성능측정기를 개발할 수 있으며 컴포넌트의 비교와 검증에 필요한 객관적인 성능 측정 결과를 얻을 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.95-96
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• 2012

응용 프로그램의 런칭시간에 관한 많은 연구를 통해 런칭시간이 길수록 사용자가 불편을 느낀다는 것이 확인되었으며, 이에 런칭시간을 최적화하는 다양한 연구가 있어왔다. 이런 연구의 일환으로 본 논문에서는 응용 프로그램의 런칭시간을 실시간으로 측정하는 도구를 개발했다. 이 도구는 안드로이드 프레임워크 내에 존재하며 응용 프로그램이 화면에 모두 그려지는 순간을 런칭의 끝으로 보고 런칭시간을 실시간으로 측정한다. 이 도구는 안드로이드 시스템의 응용 프로그램 런칭시간 최적화 기법에 사용될 수 있다. 또한 이 도구를 이용하여 모바일 시스템에서 "미리 읽기"(prefetching) 기법이 안드로이드 시스템에서 얼마나 효과가 있을지를 확인하기 위한 실험을 수행하였다. 실험 결과, "미리 읽기" 기법은 안드로이드 시스템에서 효과가 작은 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2885-2890
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• 2014

최근 기계학습 방법을 도입하여 센서 노드에 대한 위치를 파악하는 방법이 관심을 받고 있다. 많은 기계학습 알고리즘 중, 지지벡터머신은 프로그래밍 언어로 구현하기 간편하고, 병렬로 수행이 가능하다. 라즈베리파이는 작고 기능이 많아 센서 노드로 사용 시 인터넷 프로토콜을 사용하는 하둡 네트워크 클러스터 구성이 가능하다. 본 논문에서는 파이썬 프로그래밍 언어로 지지벡터머신을 구현하고, 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크와 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 실험에서 우리는 다양한 파라미터를 변경해가면서 센서 네트워크를 구성하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다. 라즈베리파이의 컴퓨팅 파워와 메모리 용량은 부족했지만, 센서 클러스터의 노드 멤버의 역할을 충분히 수행하였고, 지지벡터머신 기계학습을 사용하여 센서 노드의 위치측정을 성공적으로 수행하였다.