• 한국염색가공학회:학술대회논문집
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• 한국염색가공학회 2012년도 제46차 학술발표회
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• pp.99-99
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• 2012

소비자의 기호가 다양화되면서 다품종 소량생산에 따른 대량 맞춤화에 대한 관심이 높아지고 있으며, 1990년대 후반부터 급격히 확산되고 있는 인터넷의 발달 및 디지털 기기의 확산에 따라 인터넷을 기반으로 한 전자상거래 환경에서의 대량 맞춤화 프로세스는 최근 의류 분야에서 주요한 경향으로 받아들여지고 있다. 대량 맞춤화 의류 제품의 수요는 인터넷 등 IT 기술의 발달과 맞물려 최근 개인의 특성과 취향을 고려한 인터넷 맞춤서비스를 기반으로 증가추세에 있으며, CAD 등의 테크놀러지의 활용을 통하여 디자인, 패턴제작, 재단 등의 자동 시스템을 도입함으로써 그 영역을 확장하고 있다. 이에 발맞추어 국내에서는 '디지털 패션 시스템'을 통해 3차원 바디 스캔, 3차원 컴퓨터 그래픽스, 3차원 Simulation, DID, DTP, 맞춤주문형 제품의 대량 생산기술 등의 단위 기술이 기업단위로 활용되는 등 가상현실을 이용한 3차원 가상쇼핑 등을 포함하는 기술로서 차세대 섬유패션 산업의 창출에 기여하고 있다. 그 중, 디지털 텍스타일 프린팅은 디자인에서부터 날염까지 전체 공정을 컴퓨터로 처리하여 기존의 복잡한 날염 공정을 단축하여 다품종 소량생산이 가능한 날염 방식으로, 대량 맞춤형 프로세스를 지원하며, 프로슈머(prosumer)로서의 소비자가 직접 참여하여 그들의 욕구를 최대화 할 수 있는 소비자 만족을 극대화 시킬 수 있는 대량 맞춤화 프로세스 중 하나의 단계로 소비자의 수요 반영하는 요소로 작용하고 있다. 즉, 디지털 패션 시스템에서의 디지털 텍스타일 프린팅은 대량 맞춤형 의류 제품에 있어 소비자 만족도와 직결되는 요인으로 분석된다. 따라서, 본 연구에서는 디지털 패션 시스템 기반의 대량맞춤형 섬유제품 및 디지털 텍스타일 프린팅 적용 섬유제품에 대한 기초 평가 문항을 제시하고, 소비자 태도를 분석하여 제시하였다. 또한, 분석된 기초 소비자 태도를 반영하여, 디지털 패션 시스템 기반의 디지털 텍스타일 프린팅(Digital Textile Printing) 의류 제품의 선호도, 인지도, 수요도 및 구입의향을 분석하여 최종적으로 디지털 패션 시스템에 적용된 디지털 텍스타일 프린팅 의류 제품의 수요 경향을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.227-235
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• 2010

이 논문은 RFM 기법과 연관성 분석을 이용한 개인화된 전자상거래 추천 시스템을 제안한다. 제안된 전자상거래 추천시스템은 사용자의 평가 자료에 의존하지 않고 묵시적인(Implicity)방법을 이용하여 고객정보와 구매이력 정보를 기반으로 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 기법을 이용한 고객 세분화와 교차판매(cross-sell)관계를 찾는 연관성 분석을 이용한 개선된 시스템이다. 또한 고객군별 구매특성 분석을 통하여 효율적인 마케팅 전략과 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)방법을 제시한다. 현업에서 사용하는 데이터 셋을 구성하여 실험 및 평가를 통해서 효용성을 입증 및 평가하여 일대일 웹 마케팅을 실현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.197-206
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• 2012

기존의 연관규칙을 이용한 추천시스템은 매번 계속적으로 대량의 데이터를 스캔해야 하므로 속도가 느릴 뿐 아니라 확장성 문제와 정확도 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 평가 자료에 의존하지 않고 묵시적인(Implicit)방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기반 FP-tree 마이닝을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 찾기 위해서 고객정보와 구매이력정보를 기반으로 고객과 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 FP-tree 마이닝을 이용한다. 제안 방법으로 RFM기반의 FP-tree 마이닝을 이용하여 후보집합의 발생없이 빈발항목을 구성하고 연관규칙을 생성한다. 생성된 연관규칙의 지지도, 신뢰도, 향상도를 사용하여 추천 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존의 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.9-15
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• 2023

기존의 단순 통계 기반 추천 시스템은 학생들의 수강 이력 데이터만을 활용하기 때문에 선호하는 수업을 찾는 것에 많은 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 심층 강화학습 기반의 개인화된 전공과목 추천 시스템을 제안한다. 이 시스템은 학생의 학과, 학년, 수강 이력 등의 정형 데이터를 기반으로 학생들 간의 유사도를 측정하며, 이를 통해 각 전공과목에 대한 정보와 학생들의 강의 평가를 종합적으로 고려하여 가장 적합한 전공과목을 추천한다. 본 논문에서는 이 DRL 기반의 추천 시스템을 통해 대학생들이 전공과목을 선택하는 데에 유용한 정보를 제공하며, 이를 통계 기반 추천 시스템과 비교하였을 때 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인하였다. 시뮬레이션 결과, 심층 강화학습 기반의 추천 시스템은 통계 기반 추천 시스템에 비해 수강 과목 예측률에서 약 20%의 성능 향상을 보였다. 이러한 결과를 바탕으로, 학생들의 강의 평가를 반영하여 개인화된 과목 추천을 제공하는 새로운 시스템을 제안한다. 이 시스템은 학생들이 자신의 선호와 목표에 맞는 전공과목을 찾는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권7호
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• pp.177-180
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• 2019

대표적인 취약점 스코어링 시스템은 CVSS다. 하지만 CVSS는 취약점이 자산에 미치는 영향성 관점을 평가 하지 않아 사용되지 않거나 중요도가 낮은 자산에 대해서도 동일한 우선순위로 처리해야하기 때문에 대규모 시스템의 위험도가 높은 취약점의 경우 효과적이고 신속한 대응을 할 수 없다. 시스템 구성을 계층화 하고, 계층 간의 그리고 계층내의 중요도에 따른 가중을 평가하는 영향성 관점의 평가 시스템인 계층적 가중 기반의 취약점 영향성 평가 스코어링 시스템을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.860-863
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• 2003

인터넷과 정보 통신 기술의 발달은 컴퓨터 응용 및 컴퓨팅 환경에 상당한 변화를 가져왔으며, 여러 분야에서 이들 기술이 응용되고 있다. 고도로 발전하고 있는 정보통신 기술이 교육분야에 적용 및 활용되어 기존의 교육 패러다임에 상당한 변화를 초래함으로써, 새로운 교육형태의 교육체계 구현을 통해 교육 현장에 커다란 기여를 하고 있다. 대표적인 것이 원격교육을 비롯한 e-learning, 가상교육시스템 등이 있다. 인터넷과 컴퓨터가 보편화된 현재, 많이 연구 제안되고 구현이 되어서, 실제로 온라인 상에서 실시간 혹은 비실시간으로 학습교육시스템들이 서비스되고 있다. 본 논문에서는 기존에 많이 제안된 e-Learning시스템에 협력학습의 개념을 도입하여 교수-학습자 뿐 아니라 학습자-학습자간에 상호작용을 극대화하고, 한발 더 나아가 웹을 통하여 교수의 강의 내용을 학습자가 언제, 어디서든지 멀티미디어 데이터를 제공받아서 학습 및 평가 받을 수 있는 LOD(Lecture on Demand :주문형 강의)을 도입하여 협력학습을 지원하는 e-Learning 시스템의 LOD 플랫폼의 설계를 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.106-111
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• 2000

멀티미디어 화일 전송과 같은 실시간 응용에서 저장시스템으로서 디스크 배열의 사용은 필수적이다. 멀티미디어 데이터 저장 서버에서 동시에 보다 많은 고객들에게 요청되어지는 서비스를 제공하기 위해서는 여러 분야에서의 다양한 정책들이 고려될 수 있으나, 특히 시스템의 환경과 비디오 데이터의 특성에 따른 스트라이핑 블록 크기의 관계와 같은 여러 가지 디스크 배열 특성변수들은 성능을 좌우하는 중요한 요인이다. 본 논문에서는 실제 멀티미디어 서버의 환경에 저장시스템과 관련된 특성변수들을 다양한 작업부하에 적용해 봄으로써 최적의 저장시스템 구조를 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.21-22
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• 2023

영어 공인 시험에서 영어 어휘는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 그러나 기존 영어 어휘 학습 시스템은 단순히 어휘 교재의 콘텐츠를 디지털화한 것에 그치고 있다. 영어 어휘 학습에서 동의어에 대한 학습은 언어 능력을 향상시키고 다양한 상황에서 효과적으로 의사소통할 수 있는 능력 향상에 도움이 된다. 본 연구에서는 학습자들이 영어 어휘 학습을 효과적으로 할 수 있도록 동의어 및 반의어를 활용할 수 있는 학습 시스템을 제안한다. 본 시스템은 동의어와 반의어에 대한 정보가 필요한 영어 어휘를 입력으로 받아 생성형 AI에서 동의어 및 반의어에 대한 정보를 생성한 후에 반환하는 기능을 수행한다. 본 시스템은 학습자들이 어휘 평가에서 오답으로 답한 어휘에 대해 동의어 및 반의어에 대한 추가적인 어휘와 예문을 제공하여 영어 어휘 학습의 효율성을 높일 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.261-263
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• 2011

이 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션의 기법을 활용하여, 이미지 처리 기법을 활용한 태권도의 새로운 품새 동작을 창작하는데 활용할 수 있는 시뮬레이션 알고리즘을 제시한다. 즉 사용자가 데이터화 한 다양한 태권도 품새 동작 이미지를 모의실험을 통하여 기존의 품새 종류보다 다양한 형태를 자동 생성하고, 이를 평가 모델화하여 동작의 완전성을 판별하고 이를 기반으로 사용자가 원하는 모델로 완성시키도록 하는 대화형 태권도 창작 품새 생성 기법과 이를 지원하는 데이터 관리 도구를 기술하여 제시한다. 또한 사용자가 원하는 환경에 따라 여러 가지 조건의 변화를 반영하고 그 각각의 결과를 보다 쉽게 얻을 수 있게 되어, 새로운 태권도 품새 개발과 표준화된 동작 모델 개발에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.420-423
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• 2020

본 연구에서는 민간기업들이 전체적인 보안관제 인프라를 구축 할 수 있도록 오픈소스 빅데이터 솔루션을 이용하여 보안관제 체계를 구축하는 방법을 기술한다. 특히, 보안관제 시스템을 구축할 때 비용·개발시간을 단축 할 수 있는 하나의 방법으로 무료 오픈소스 빅데이터 분석 솔루션 중 하나인 Elastic Stack을 활용하여 인프라를 구축했으며, 산업에 많이 도입되는 제품인 Splunk와 비교실험을 진행했다. Elastic Stack을 활용해 보안로그를 단계별로 수집-분석-시각화 하여 대시보드를 만들고 대용량 로그를 입력 후 검색속도를 측정하였다. 이를 통해 Elastic Stack이 Splunk를 대체 할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션으로서의 가능성을 발견했다.