• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.117-127
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• 2012

급변하는 웹과 모바일 환경에서 사용자 요구사항을 효율적으로 찾아내고 올바르게 시스템에 반영하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 모바일 프로그램에서 사용되는 댓글, Q&A, 불편사항 신고 등의 사용자 요구사항을 기반으로 웹과 모바일 프로그램을 변경하기 위한 요구사항을 정제하고, 정제된 요구사항의 우선순위를 결정하기 위한 전략을 제안한다. 요구사항을 정제하기 위하여 소프트웨어사업선진화포럼의 표준화 방안, 기 개발된 프로그램 구성도를 활용하여 요구사항을 그룹화 하였으며, 이를 PIECES 에 맵핑하여, 정제된 요구사항이 시스템에 유효하게 반영될 수 있는지 여부를 확인하고 정제하였다. 정제된 요구사항의 우선순위를 결정하기 위하여 첫째, 소프트웨어의 구조, 요구사항, PIECES 카테고리에 상대적인 가중치를 부여하고, 둘째, 각 요구사항에 대한 통합 점수를 구하여 부문 및 전체 점수의 상대적인 값을 구한다. 제안한 기법의 가능성을 검증하기 위해서 S 대학교에서 서비스하는 모바일 애플리케이션의 변경 요구사항을 15명의 업무 관련 이해당사자에게 설문한 결과로 그 유효성을 입증하였다.

• 인지과학
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• 제19권4호
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• pp.419-441
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• 2008

웹과 디지털 라이브러리가 대중화되면서, 사용자들은 이를 정보 조사나 학습 같은 높은 인지부담을 수반하는 작업에 활용하기 시작한다. 그러나 대부분의 검색엔진 및 브라우저는 사용자에게 단순한 질의 기반 검색 및 항해탐색 기능만을 제공하므로 정보를 해석하고 연계하며 통합하는 등의 역할은 사용자에게 전가한다. 본 논문에서는 인간-웹 상호작용을 위한 이단 모델(Two-level M여el)이라고 부르는 개인화된 지식구조를 제안한다. 이 구조는 지식공간과 정보공간으로 구성되어 있으며, 새롭게 지식공간을 구성하고 이를 이용하는 명령(Operation)을 제공한다. 지식 공간은 웹에서 상호작용을 통해 검색된 결과에 대한 개념적인 해석이라고 할 수 있으며, 토픽 및 토픽간의 관계를 통해서 이 지식 공간이 구성된다. 이러한 지식 공간은 정보공간의 정보객체와 연결되어 있어 지식공간으로부터 원하는 정보에 대한 접근이 가능하다. 이 모델에 기반 하여 구현된 시스템을 통해 정보탐색 태스크 중 가장 높은 인지부담을 요구하는 탐험적 검색 환경 아래서의 실험을 수행하여 사용자 인지부담 절감 효과를 확인 할 수 있었으며, 향후 개인의 효과적인 정보 탐색을 위한 가치 있는 메타데이터로서의 활용이 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.12-26
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• 2004

과거 지리정보시스템은 고유의 독립적인 형식으로 지리 정보를 구축하여 서비스를 제공하여 왔으며, 최근에는 기존의 이질적인 지리정보시스템간의 다양한 지리 정보를 효율적으로 활용하기 위해 지리정보시스템에서의 상호 운용성 제공이 요구되고 있다. 이에 OGC(Open GIS Consortium)에서는 분산 환경에서 이질적인 지리정보시스템들간의 상호 운용성을 제공하기 위해 GML(Geography Markup Language)을 제안하였다. GML은 XML(extensible Markup Language)을 기반으로 공간 정보와 비 공간 정보를 포함하는 지리정보를 저장하고 전송하기 위한 인코딩 방법에 대한 명세를 제공하고 있다. 또한, GML은 웹 환경에서 맵 서버를 통해 지리 정보를 서비스하기 위한 인터페이스의 구현에 관한 명세를 포함하고 있다. 이에 GML 문서에서의 지리 정보와 기존의 지리정보시스템들이 가지는 지리정보간의 호환을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이질적인 지리 정보들의 상호 운용성을 제공하기 위해 GML 문서와 지리정보시스템간의 지리 정보를 사상시키는 기법을 제안한다. 이를 위해 기존의 지리정보시스템의 지리 정보를 GML 문서로 표현하는 방법과 GML 문서에 나타나는 지리 정보를 공간데이터베이스로 구축하는 방법에 대해 기술한다. 제안된 지리 정보 사상 기법을 통해 기 구축된 지리 정보간의 상호 운용성을 제공하여 웹 기반의 통합된 지리 정보서비스를 위한 프레임워크로 제공될 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권5호
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• pp.451-460
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• 2005

본 논문은 ffGA상에서 에너지 효율이 높은 데이터 경로 설계 방법론을 제안한다. 에너지, 처리시간, 그리고 면적간의 트레이드오프를 이해하기 위하여, 도메인 특성 모델링, coarse-grained 성능평가, 설계공간 조사, 그리고 로우-레벨 시뮬레이션 과정들을 통합한다. 도메인 특성 모델링 기술은 도메인의 특성에 따른 시스템 전체의 에너지 모에 영향을 미치는 여러 가지 구성요소와 파라미터들을 식별함으로써 하이-레벨 모델을 명시한다. 도메인이란 주어진 어플리케이션 커널의 알고리즘에 대응하는 아키텍쳐 패밀리이다. 하이-레벨 모델 또한 에너지, 처리시간 그리고 면적을 예측하는 함수들로 구성되어 트레이드오프 분석을 용이하게 한다. 설계 공간 조사(DSE)는 도메인에 명시된 설계 공간을 분석하여 설계 셋을 선택하도록 한다. 로우-레벨 시뮬레이션은 설계 공간 조사(DSE)에 의해 선택된 설계와 최종 선택된 설계의 정확한 성능평가를 위하여 사용된다. 본 논문에서 제안한 설계 방법은 매트릭스 곱셈에 대응하는 알고리즘과 아키텍쳐 패밀리를 사용한다. 제안된 방법에 의해 검증된 설계는 에너지, 처리시간과 면적간의 트레이드오프를 보인다. 제안된 설계 방법의 효율성을 보이기 위하여 Xilinx에서 제공되는 매트릭스 곱셈 커널과 비교하였다. 성능 비교 메트릭으로 평균 전력 밀도(E/AT)와 에너지 대 (면적 x 처리시간)비를 사용하였다. 다양한 문제의 크기에 대하여 Xilinx설계들과 비교하였을 때 제안한 설계 방법이 전력밀도(E/AT)에서 평균 $25\%$우수하였다. 또한 본 논문에 제안한 설계의 방법을 MILAN 프레임워크를 이용하여 구현하였다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2003년도 종합학술대회 논문집
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• pp.78-83
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• 2003

본 연구에서는 건설CALS/EC 기반의 정보화 추진을 위한 정보시스템을 개발할 때 적용되는 기존의 소프트웨어 개발방법론의 문제점을 분석하고, 표준화되지 않은 개발방법론의 적용으로 시스템 개발에 비효율적인 비용을 투자하는 문제점과 특성상 입찰, 구매, 계약 등 분야별로 상이한 기능의 업무에 따라 구축되는 건설산업 정보화에 있어서 상호간에 데이터 및 프로세스를 원활히 통합하지 못하므로 인하여 발생되는 개발의 중복성, 정보 활용의 비효율성 등의 문제점을 개선하고자 하였다. 이를 위하여 최근 새로이 부각되고 있는 방법론인 컴포넌트 기반 개발방법론(CBD: Component-Based Development)을 사용하여 건선CALS/EC 표준지침 웹서비스를 위한 시스템의 업무프로세스를 모델링하여 사용자가 쉽게 재사용가능하고 타업무분야에 확대 가능한 방향을 제시하였다. 본 연구를 위하여 기존의 소프트웨어 개발 방법론의 적용상 문제점 분석을 통하여 컴포넌트 기반 개발방법론의 필요성을 증명하고 비즈니스 컴포넌트 프레임워크를 사용하여 건설 CALS/EC 표준지침 웹서비스의 업무프로세스에 적용할 기술적인 방법론을 고찰하고 업무에 효과적으로 적용할 수 있는 업무프로세스 컴포넌트를 제시하였다. 본 연구에서 도출된 컴포넌트 모델은 향후 타업무분야의 시스템을 개발할 때 사용자요구분석 단계부터 별도의 재 작업이 없이 사용될 수 있으며 시스템을 구현할 때 개발 모듈의 중복방지와 용이한 비즈니스로직의 변경 등이 가능하며, 추가의 업무 프로세스나 연관된 다른 분야의 업무프로세스의 반영 및 추가 시 컴포넌트의 활동모델을 쉽게 수정하여 정의함으로써 쉽게 시스템의 기능을 확장할 수 있다.LE 산정에 관한 지속적인 실험적 연구가 이루어져야 하겠다. 증가할 것이다. 또한 부분육을 이용한 완전제품, 적색육제품, 유기농이나 별미식 제품과 같은 형태의 다양한 포장육 제품이 도입 될 것으로 생각되어진다.e in vitro SPF test method will be able to be used as an alternative method for in vivo SPF in case of lotion and cream. replica. A statistically significant improvement of Star Fruit Leaf Extract BG30-treated site was seen in decreased wrinkles. Star Fruit Leaf Extract BG30 results in clinically visible improvement in wrinkling when used topically for 5 weeks. 또한 관계마케팅, CRM 등의 이론적 배경이 되고 있는 신뢰와 결속의 중요성이 재확인하는 결과도 의의라고 할 수 있다. 그리고 신뢰는 양사 간의 상호관계에서 조성될 수 있는 특성을 가진 반면, 결속은 계약관계 초기단계에서 성문화하고 규정화 할 수 있는 변수의 성격이 강하다고 할 수가 있다. 본 연구는 복잡한 기업간 관계를 지나치게 협력적 측면에서만 규명했기 때문에 많은 측면을 간과할 가능성이 있다. 또한 방법론적으로 일방향의 시각만을 고려했고, 횡단적 조사를 통하고 국내의 한 서비스제공업체와 관련이 있는 컨텐츠 공급파트너만의 시각을 검증했기 때문에 해석에서 유의할 필요가 있다. 또한 타당성확보 노력을 기하였지만 측정도구

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권2호
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• pp.41-56
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• 2019

제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조 클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제21권4호
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• pp.1-18
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• 2021

본 연구에서는 오늘날 기록관리는 정보통신 기술의 발전과 업무환경이 급변하고 정부의 규모와 여러 기능들이 확대되면서 행정업무에서 발생하는 기록과 그에 따른 데이터 생산량이 대폭 증가함에 따라 관리에 대한 중요도가 커졌다. 빅데이터의 특성을 가진 공공기록물의 개념과 빅데이터 특징을 연계하여 사례로 설명한다. 빅데이터 발생 환경에 따른 사회적, 기술적, 환경적, 경제적, 정치적 영역으로 살펴보기 위해 'STEEP'분석을 실시하였다. 공공기록관리분야에서 빅데이터 기술 적용 적절함과 필요성을 알아보고 활용이 가능한 업무 분석을 통해 공공기록관리 업무의 최우선 적용 가능한 프레임워크를 도식하고 업무 시사점을 제시하였다. 첫째, 공공기록관리 절차와 표준에 '분석' 단계를 넣고 기록관과 기록물관리전문요원들에 의해 빅데이터 분석기술을 적용할 수 있는 신규 조직과 추가연구와 시도가 필요하다. 둘째, 많은 양의 데이터 속에 비구조화 되어있고 숨겨져 있는 패턴을 발견할 수 있도록 통합적 사고와 관련이 있는 '빅데이터 분석 자격'을 갖춘 기록물관리전문요원을 양성하여야 한다. 셋째, 공공기록분야에 빅데이터기술과 인공지능을 결합하여 자가 학습 시킨 후, 맥락을 분석하고 이를 통해 공공기관의 사회 현상과 환경을 분석하고 예측 되도록 하여야 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.29-35
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• 2022

본 논문에서는 신재생에너지 산업생태계의 한 영역을 담당하는 연료전지 산업에서 요구되는 인력을 양성함에 있어서, 기업의 교육비 부담 감축과 교육 효과 향상을 위하여 메타버스에 탑재한 연료전지 교육 프레임워크를 제안하였다. 본 Meta-Fuel cell 플랫폼은 Unity 3D 웹을 활용하여 1인칭 시점의 플랫폼을 구성하여 이론교육과 실습교육을 진행할 수 있도록 구성하였다. 이 플랫폼은 ppt 발표, 동영상 실행 등등 다양한 단위 교육 콘텐츠를 수용할 수 있도록 설계하였고 프로토타입을 구현하였다. 현재, 본 플랫폼에는 이론교육을 위한 ppt 및 동영상 시연 외에 실습을 위한 소프트웨어 콘텐츠 "STACK-Up"이 통합되어 있다. 이론교육 부문은 신재생에너지, 수소경제, 연료전지 등의 수소에 관한 교양지식 서비스를 제공한다. 소프트웨어 "STACK-Up"은 건물용 연료전지 핵심부품인 스택의 분해-조립 공정을 실습할 수 있는 서비스를 제공한다. Meta-Fuelcell 플랫폼은 교육자에게는 대면 교육의 한계점을 개선하여 교육 장소, 시간, 인원 등의 제약이 없는 비대면 교육의 기회를 제공하고, 학습자에게는 교육 주제, 순서 등을 선택권을 부여하며 메타버스 공간에서 학습할 수 있는 흥미로운 경험을 제공한다. 본 플랫폼은 연료전지 인력양성 사업에 실험적으로 적용하며 개선을 진행하고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1115-1124
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• 2022

본 연구는 충주댐과 소양강댐 유역을 대상으로 분포형 수문모형인 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형 기반의 댐 유입량 예측 모형과 딥러닝 모형의 일종인 LSTM 기반의 댐 방류량 예측 모형으로 구성된 통합 모델링 프레임워크를 구성하여 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하였다. 기후모델에 따른 미래 기후자료의 불확실성을 고려하여 4개의 CMIP6 GCM 모델의 기후자료를 미래기간(2021-2100)에 대한 VIC 모형의 기상자료로 입력하였다. 미래기후자료를 적용한 결과, 미래가 진행됨에 따라 기간별 평균 유입량이 증가하였으며, 먼 미래(2070-2100)에는 관측기간(1986-2020)에 비해 유입량이 최대 22% 증가하였다. 갈수량 분석 결과, 임의의 4일~50일에 대한 댐 방류량의 최소값은 관측치에 비해 현저히 낮은 것으로 나타났다. 이는 가뭄이 과거에 관측된 것보다 더 장기간에 걸쳐 발생할 수 있음을 나타내며, 수도권 시민들이 미래의 가뭄으로 인해 심각한 물 부족을 겪을 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 단기 및 중기 미래에 비하여 장기미래에 저수량의 변화가 급격하게 이루어졌으며 이는 수자원 관리의 어려움이 증대될 수 있음을 시사한다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.277-299
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• 2022

관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.