• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.83-88
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• 2001

최근 대부분 기업에서는 통합 데이터베이스 정보를 모델화하고 이를 전략적으로 활용하는 움직임이 가속화되고 있다. 이는 고객과의 커뮤니케이션 및 관계유지로 대변되는 CRM(Customer Relationship Management)이 기업들의 가장 중요한 이슈 중 하나로 부각되고 있기 때문이다. 이런 관점에서 본 연구에서는 CRM의 핵심 요소인 데이터마이닝 기법을 이용하여 개발한 고객 스코어링 모델을 마케팅 층(Marketing Layor)에 연결해주는 스코어링 캠페인 시스템을 개발 하고자 한다. 개발한 시스템은 고객 스코어링 결과 및 캠페인 대상자 선정 작업을 쉽게 할 수 있도록 GUI환경에서 제공해 줌으로서 일반 사용자들이 쉽게 활용할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 1999.11a
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• pp.579-588
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• 1999

◆ 산업기술정보의 근간이 되는 4개 DB서비스 ◆ 전지역 정보를 통합한 포탈시스템과 지역특화시스템으로 구성 ◆ DB 정보검색(8개) 및 DB 통합검색 ◆ 분야별로 정의된 업체, 지자체의 기업지원뉴스 제공 ◆ Fax, E-mail에 기반한 상품정보 거래알선체제 ◆ 자기정보 등록체제(DB등록과 갱신) ◆ 지자체 파일 공유를 위한 표준화 ◆ DB 및 시스템 이용등에 관한 전문분석 통계체제 ◆ 국내 제조업체, 전문인력, 시험연구장비, 등의 디렉토리 관리 및 로봇검색 체제 (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.601-603
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• 2002

기존의 홍채인식 시스템에서 사용된 홍채영역추출 방법의 경우 불필요한 정보를 포함하여 추출하기 때문에 효과적인 특징추출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 홍채영역을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근방법으로서, 통계 정보를 이용하여 홍채영역을 추출하는 방법을 제안한다. 획득된 그레이레벨의 눈 영상에서 홍채영역의 경우 다른 영역보다 픽셀들간의 값의 변화율이 크기 때문에 간단한 영상처리를 통해 홍채영역이라 판단되는 영역을 강조한 뒤 그 값들의 통계정보를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실세계의 눈 영상을 이용한 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.6
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• pp.1041-1059
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• 2016

The increasing demand from researchers and policy makers for microdata has also increased related privacy and security concerns. During the past two decades, a large volume of literature on statistical disclosure control (SDC) has been published in international journals. This review paper introduces relatively recent SDC approaches to the communities of Korean statisticians and statistical agencies. In addition to the traditional masking techniques (such as microaggregation and noise addition), we introduce an online analytic system, differential privacy, and synthetic data. For each approach, the application example (with pros and cons, as well as methodology) is highlighted, so that the paper can assist statical agencies that seek a practical SDC approach.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1385-1388
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• 2002

인터넷의 기하 급수적인 발전과 더불어 네트워크 기반의 서비스가 확대되고 있다. 따라서 이전까지의 호스트 기반의 네트워크 관리와 더불어 트래픽 기반의 네트워크 관리가 요구되고 있으며, 이에 본 논문에서는 트래픽 기반의 네트워크 관리 시스템에 대하여 알아보고자 한다. 현재 개발된 시스템과 같은 단순한 트래픽의 모니터링과 분석뿐만 아니라 통계 정보를 제공하는 시스템을 제안하고, 시스템의 설계와 구현에 대하여 논의한다. 본 시스템은 프로토콜의 발신지와 목적지 그리고 프로토콜의 크기 등의 분석과 통계를 제공함으로서, 네트워크의 성능 뿐 아니라 장애 및 보안 관리에도 유용할 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06d
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• pp.38-40
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• 2011

최근 상황인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰의 각종 센서를 통해 사용자의 컨텍스트 수집이 가능해졌고 이러한 사용자의 컨텍스트는 사용자에게 보다 친화적인 서비스를 제공하기 위한 데이터로 활용이 가능하다. 컨텍스트는 물리적 컨텍스트(Physical Context)와 소프트 컨텍스트(Soft Context)로 구분할 수 있는데 이 두 가지의 컨텍스트를 조합하면 사용자의 취향과 상황 그리고 생활 패턴 등을 보다 정확하게 파악할 수 있다. 이렇게 상황정보를 이용하여 추출된 데이터는 사용자에게 친화적인 서비스를 제공할 수 있는 토대로 활용할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황 정보에 기반을 둔 로그 수집 방법과 분석방법을 제시하여 사용자의 상황에 적합한 애플리케이션을 추천하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 애플리케이션 추천 시스템은 소프트 컨텍스트와 물리적 컨텍스트의 조합으로 생성한 통계정보를 사용하기 때문에 보다 사용자에게 친화적으로 애플리케이션을 추천할 수 있다. 또한 애플리케이션 추천 시스템은 애플리케이션 카테고리 또는 애플리케이션 사용 횟수에 따른 분류 등으로 사용자의 스마트폰 활용패턴을 통계정보로 나타내준다. 애플리케이션 추천 시스템을 사용함으로써 사용자는 개인에게 가장 알맞은 스마트폰 환경을 사용할 수 있으며, 자신의 애플리케이션 활용 패턴 및 통계정보도 숙지할 수 있어 사용자에게 보다 밀접한 스마트폰 활용 정보를 제공할 수 있다. 이러한 상황정보 기반의 로그 분석과 수집, 그리고 애플리케이션 추천 시스템은 추후 상황인지 및 사용자의 특화된 서비스 개발에 많은 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.79-84
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• 2003

gCRM(geographical Customer Relationship Management)이란 지리정보시스템(GIS)에서 활용되는 각종 데이터베이스와 기업내외적인 고객관계관리(CRM)의 실무 마케팅전략상 필요에 의해 접목된 하나의 새로운 솔루션 개념을 말한다. 현재 gCRM의 수준은 일차원 혹은 다차원 분석 결과를 GIS기술을 이용하여 시각화하는 정도가 대부분이지만, 공간데이터마이닝 등 향상된 분석기법과 위성위치활인시스템인 GPS(Global Positioning System), PDA, 핸드폰 기술과 접목하여 업그레이드된 gCRM 솔루션으로 발전하고 있다. 여기에 고객들의 기본 성향을 파악할 수 있는 지역특성 반영 라이프스타일 정보를 활용한다면 더욱 발전된 지리정보시스템 기반 고객관리(gCRM)를 수행할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.476-477
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• 2018

한국과학기술정보연구원에서는 최근 빅데이터, 인공지능에 관한 연구 인프라 수요를 대응하기 위해 슈퍼컴퓨터 4호기 보조 가속기 시스템인 GPU 클러스터를 운영 중에 있다. GPU 클러스터 시스템은 사용자들 간에 효율적인 작업 배분을 위해 SLURM JOB 스케줄러를 이용하고 있다. 본 논문에서는 SLURM JOB 스케줄러를 통해 실행되는 사용자의 작업별 GPU 사용 통계 정보를 획득하는 방안에 대하여 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.100-104
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• 2010

개체명 인식은 정보 추출의 한 단계로서 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 structural Support Vector Machines(structural SVMs) 및 수정된 Pegasos 알고리즘을 이용한 한국어 개체명 인식 시스템에 대하여 기술하고 기존의 Conditional Random Fields(CRFs)를 이용한 시스템과의 성능을 비교한다. 실험결과 structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘이 기존의 CRFs 보다 높은 성능을 보였고(신뢰도 99%에서 통계적으로 유의함), structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘의 성능은 큰 차이가 없음(통계적으로 유의하지 않음)을 알 수 있었다. 특히 본 논문에서 제안하는 수정된 Pegasos 알고리즘을 이용한 경우 CRFs를 이용한 시스템보다 높은 성능 (TV 도메인 F1=85.43, 스포츠 도메인 F1=86.79)을 유지하면서 학습 시간은 4%로 줄일 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.42-44
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• 2021

공동 활용 GPU 클러스터 시스템은 PBS, SLURM과 같은 작업 배치 스케줄러 및 Kubernetes, Openstack과 같은 클라우드 플랫폼 소프트웨어를 통해 다수의 사용자에게 공동 활용 서비스를 할 수 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 슈퍼컴퓨터 5호기의 보조시스템인 뉴론을 SLURM 배치 스케줄러를 통해 다수의 연구자들에게 서비스하고 있다. 본 논문에서는 작업 배치 스케줄러에서 생성된 과금 통계 데이터를 R의 그래프 함수를 이용해 시각화하여 사용자 작업의 특성을 분석하고 효율적인 계산 자원 관리 정책을 수립할 수 있는 방안에 대해 논의한다.