• 한국문헌정보학회지
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• 제43권3호
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• pp.399-416
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• 2009

본 연구에서는 태그 공간에서 정보의 효율적 탐색을 위해 이용자에게 제공될 수 있는 연관 태그 클러스터의 생성을 위해 다양한 유사계수와 클러스터링 기법을 적용한 후 그 결과를 평가하고 비교 분석함으로써 연관 태그의 클러스터링에 가장 적합한 클러스터링 알고리즘을 확인하고자 하였다. Delicious에서 임의의 태그 10개를 대상으로 각각 300개의 문서에서 추출한 연관 태그를 대상으로 태그쌍 간의 연관성을 측정한 후 계층적 기법과 비계층적 기법을 적용하여 생성된 클러스터를 대상으로 클러스터 적합도를 측정한 결과, 일반적으로 용어 클러스터링에서 널리 활용되는 것으로 알려진 워드 기법이 코사인 유사계수와 결합했을 때 거의 모든 실험 대상에 대해 유사한 경향을 보이면서 가장 우수한 성능을 나타내는 것으로 나타났다. 연관 태그 클러스터는 정보관리 측면에서 유사한 합목적성을 갖는 태그끼리 군집을 이루면서 용어의 중의성을 해소함으로써 태그 공간에서의 이용자의 정보 탐색에 유용하게 활용될 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-13
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• 2013

개인이 사용할 수 있는 스마트 기기가 다양해지면서 여러 기기로 생산된 사진 콘텐츠가 어떤 기준이나 규칙 없이 분산되어 있어 콘텐츠를 관리하고 원하는 콘텐츠를 검색하는 것이 어려워졌다. 따라서 본 논문에서는 개인 사진 콘텐츠를 효과적으로 분류하기 위하여 의미적 유사도를 기반으로 한 태그 클러스터링 기법과 개인이 사진에 태그를 넣을 때 초기 클러스터를 기반으로 태그를 추천하는 방법을 제안한다. 태그들 사이의 유사도를 계산하여 서로 관련이 있다고 판단되는 태그들을 클러스터링 하는데, 태그가 같은 클러스터에 포함되어 있으면 그 태그를 가진 사진들도 유사성을 가진다고 볼 수 있으므로 개인 사진들을 의미에 따라 분류하는데 이용할 수 있다. 또한 분류된 초기 클러스터로 태그를 추천하여 개인 사용자가 태그를 분류에 맞게 추가할 수 있어 사진 분류 관리가 용이해진다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제47권3호
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• pp.343-361
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• 2013

본 연구는 스피치 요약을 위해서 태그를 확장하고 또한 태그 간의 의미적 관계 정보를 이용할 수 있는 태그의미분석 방법을 제안하고 평가하였다. 이를 위해서, 먼저 비디오 태그를 확장하고 태그 간의 의미적 관계를 분석하는데 있어서 플리커의 태그 클러스터와 워드넷의 동의어 정보가 얼마나 효과적으로 이용될 수 있는가 조사해 보았다. 그런 다음 태그의미분석 방법의 특성과 효율성을 조사해 보기 위해서 제안한 방법을 잠재의미분석(Latent Semantic Analysis) 방법과 비교해 보았다. 분석 결과, 플리커의 태그 클러스터는 효과적으로 이용되었지만 워드넷은 효과적으로 이용되지 못한 것으로 나타났다. F측정을 사용하여 두 방법의 효율성을 비교한 결과, 제안한 방법의 F값(0.27)이 잠재의미분석 방법의 F값(0.22)보다 높게 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.658-661
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• 2008

태깅은 웹 2.0의 핵심 기술 중 하나로, 매우 유연하고 역동적인 분류 체계를 제공한다. 하지만 유연성과 역동성의 확보에 의해 계층 구조나 연관 관계와 같은 태그의 관계성이 부족하거나 존재하지 않는 한계점을 가지고 있는 것 또한 사실이다. 이런 한계점을 보완하기 위한 방법으로 계층 관계를 형성하기 위한 계층 클러스터링 방법과, 연관 관계를 형성하기 위한 협업 필터링 방법이 존재한다. 이 두 가지 방법은 태그의 관계성을 제공하지만, 연관 관계와 계층 관계 중 하나만 제공한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 태그 검색 시 연관 관계뿐 아니라 계층 구조의 탐색을 제공해주기 위한 태그 클러스터링 알고리즘을 설계하였다. 제안한 알고리즘은 사용자 태그셋을 활용하여 태그의 유사성을 계산하는 방법을 제시하고, 기존의 시각화 방법(태그 구름)과 다른 새로운 형태로 시각화 할 수 있는 결과 데이터를 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.427-429
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• 2012

개인이 사용할 수 있는 스마트 기기가 다양해지면서 여러 기기로 생산된 사진 콘텐츠가 어떤 기준이나 규칙 없이 분산되어 있어 콘텐츠를 관리하고 원하는 콘텐츠를 검색하는 것이 어려워졌다. 따라서 본 논문에서는 개인 사진 콘텐츠를 효과적으로 분류하기 위하여 의미적 유사도를 기반으로 한 태그 클러스터링 기법을 제안한다. 태그들 사이의 유사도를 계산하여 서로 관련이 있다고 판단되는 태그들을 클러스터링 하는데, 태그가 같은 클러스터에 포함되어 있으면 그 태그를 가진 사진들도 유사성을 가진다고 볼 수 있으므로 개인 사진들을 의미에 따라 분류하는데 이용할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.730-739
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• 2010

웹2.0환경에서의 핵심적인 기술은 태깅이며, 현재 블로그와 같은 웹 문서에서부터 이미지, 동영상 등과 같은 멀티미디어 데이터에 이르기까지 폭넓게 적용되고 있다. 그러나 태깅에 사용된 태그가 정보 검색에 재사용되어 검색의 효율성을 극대화 시킬 것이라는 기대와는 달리 실제로는 태그가 가지는 근본적인 한계들로 인해 만족스럽지 못한 검색결과가 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 이미지 검색에 대한 선행연구를 기반으로 의미론적 지식체계인 토픽맵 생성 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현 결과 클러스터 내의 태그 정보들은 토픽맵에서의 토픽으로 자동 생성되었으며, 생성된 토픽맵의 토픽들 간에는 WordNet을 적용하여 의미연관관계를 부여하였다. 또한 토픽 쌍에 적합한 어커런스 정보들을 추출하여 토픽들에 부여함으로서 의미론적 지식체계인 토픽맵을 생성하였다. 이와 같이 생성된 토픽맵은 사용자의 정보검색 요구에 대한 시맨틱 내비게이션의 제공을 가능하게 할 뿐만 아니라 풍부한 정보제공이 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.45-48
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• 2011

오늘날 인터넷의 빠른 보급으로 인하여 웹 상에 생성되는 문서의 양은 하루가 다르게 늘어나고 있다. 이러한 엄청난 양의 문서들 중 사용자는 자신이 원하는 정보가 담긴 문서를 얻기 위해서는 직접 문서를 검토해야 하며, 많은 시간이 투자 된다는 어려움이 있다. 이러한 사용자들의 어려움을 줄이기 위하여 문서의 핵심을 유지하며 양을 줄이는 다중문서요약기업에 대한 연구가 활발히 진행되어왔다. 본 논문에서는 효율적이고 빠른 문서 요약을 위하여 폭소노미 시스템인 플리커를 통하여 문서 내에 존재하는 각 단어들의 클러스터를 획득하고, 이를 기반으로 단어들의 중요도를 분석하여 중요문장을 추려내는 다중문서요약 기법을 제안한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.89-96
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• 2015

위치기반 소셜 미디어 데이터는 빅데이터, 위치기반서비스 등 다양한 분야에서 활용가능성이 매우 큰 데이터이다. 본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 텍스트 정보를 분석하여 주요한 키워드들이 공간적으로 어떻게 분포하고 있는지를 파악할 수 있는 일련의 분석방법론을 적용해보았다. 이를 위해, 위치태그를 지닌 트윗 데이터를 서울시 강남지역과 그 주변지역에 대하여 2013년 8월 한달 간 수집하였으며, 이 데이터를 대상으로 하여 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드들을 도출하였다. 이러한 키워드들 중 음식, 엔터테인먼트, 업무 및 공부의 세 카테고리에 해당하는 키워드들만 추출, 분류하였으며 각 카테고리에 해당하는 트윗 데이터들에 대해서 공간적 클러스터링을 실시하였다. 도출된 각 카테고리별 클러스터들을 실제 그 지역의 건물 또는 벤치마크 POI들과 비교한 결과, 음식 카테고리 클러스터는 대규모 상업지역들과 일치도가 높았고 엔터테인먼트 카테고리의 클러스터는 공연장, 극장, 잠실운동장 등과 일치하였다. 업무 및 공부 카테고리 클러스터들은 학원 밀집지역 및 사무용 빌딩 밀집지역과 높은 일치도를 나타내었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.46-56
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• 2017

최근 IoT 기술의 확산이 본격화 되면서, 홈/가전/의료등 전 산업 분야에 적용되고 있는데, IoT의 저 사양, 저 전력 소모 특성과 통신 데이터 특성으로 인하여, 기존 암호화 알고리즘의 적용이 용이하지 않으며, 따라서 보안 위협에 대한 우려가 커지고 있다. 이에 대응하여 본 연구에서는, 기존의 고정비트에 대한 XOR연산을 이용한 스트림 암호화 방식에 비하여, 해당 기준 비트에서 상위 방향의 비트 패턴에 따라 불규칙적으로 결정되는 특정한 바이너리 클러스터를 기준으로 암호 키 값에 따라 자리내림, 자리올림 방식을 이용하여, 비트 값에 변화를 주는 일종의 가변 길이 비트 XOR연산 방식을 도입하여 암호화 및 복호화가 진행될 수 있음을 처음으로 제시하였다. 제안 알고리즘의 특징상 암호화 전후의 데이터 크기 변화가 없고, IoT 디바이스/QR코드/RFID/NFC가 빈번히 처리하는 짧은 메시지 데이터에 대해서도 암호화하는 실용성을 확인하였다.

• 생명과학회지
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• 제31권3호
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• pp.356-365
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• 2021

최근, 본 연구진은 담수 환경 유래 한천 분해 세균인 Cellvibrio sp KY-GH-1 (KCTC13629BP)의 전체 유전체 염기 서열을 분석하여 아가로오스를 L-AHG 및 D-갈락토오스로 가수분해시키는 아가레이즈들을 암호화하는 유전 정보를 탐색하였다. 그 결과, KY-GH-1 균주는 유전체 상의 약 77 kb 길이의 아가레이즈 유전자 클러스터 내에 9개의 β-아가레이즈 유전자들과 2개의 α-네오아가로비오스 가수분해효소(α-NABH) 유전자들을 지닌 것으로 나타났다. 이러한 유전자 정보를 바탕으로 KY-GH-1 균주가 한천을 탄소원으로 자화하기 위해 단량체인 L-AHG와 D-갈락토오스로 분해시키는 공정은, 엔도형 GH16 β-아가레이즈, 엔도형 GH86 β-아가레이즈 등에 의해 개시되어 NA4, NA6, NA8 등을 생성시킨 후, 이들에 대해 엑소형 GH50 β-아가레이즈가 추가로 작용하여 NA2를 생성시키고, 이어서 GH117 α-NABH가 작용하여 생성된 NA2를 단량체 L-AHG와 D-갈락토오스로 분해함으로써 종결되는 것으로 예측되었다. 대장균 발현 시스템과 PET-30a 벡터를 함께 사용하여, KY-GH-1 균주 유래의 GH50 패밀리 β-아가레이즈 유전자들(GH50A, GH50B, GH50C)과 GH117 패밀리 α-NABH 유전자들(GH117A α-NABH, GH117B α- NABH)을 발현시켜 His-태그 재조합 효소단백질들로 확보하여, 이들 효소단백질을 이용하여 효소 활성을 비교 분석한 결과, 재조합 GH50A β-아가레이즈가 세 개의 GH50A 패밀리 β-아가레이즈 동위효소들 중에서 가장 높은 엑소형 β-아가레이즈 활성을 나타내며, 또한 재조합 GH117A α-NABH가 NA2를 L-AHG와 D-갈락토오스로 강력하게 가수분해할 수 있으나 재조합 GH117B α-NABH는 NA2 가수분해 활성이 없음을 확인하였다. 연이어 GH50A β-아가레이즈 및 GH117A α-NABH의 효소 특성을 추가로 조사하였다. 아울러 이들 각 효소가 나타내는, 아가로오스를 분해하여 NA2를 생성시키는 효율성과 NA2를 분해하여 L-AHG 및 D-갈락토오스를 생성시키는 효율성을 평가하였다. 본 총설에서는, L-AHG 및 D-갈락토오스의 양산을 위한 아가로오스의 효소적 가수분해에 성공적으로 활용될 수 있을 것으로 기대되는, 담수 유래 한천 분해 세균 Cellvibrio sp. KY-GH-1 유래의 재조합 GH50A β-아가레이즈 및 GH117A α-NABH의 장점들에 대해 기술한다.