• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.970-973
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• 2008

본 논문은 대체 서비스 디스커버리를 위한 효과 기반 명세 모델과 매칭 방식을 제안한다. 효과기반이라 함은 시맨틱 웹의 IOPE 모델에서 효과(effect)를 재 정의 하여 서비스 및 디바이스를 명세하는데 사용한다는 말이다. 여기서 효과는 인간이 인지할 수 있는 오감을 사용하며, 오감의 인지는 센서를 통하여 한다. 오감을 이용하여 서비스를 탐색 함으로써, 우리는 서비스의 가용성을 높일 수 있다. 매칭은 서비스를 세 가지의 타입으로 나눈 후 각 타입에 해당하는 항목별로 유사도를 계산하고 각 항목들의 합으로 최종 유사도를 도출해 낸다. 본 연구에서 제안한 효과 기반 서비스 디스커버리는 기존의 시맨틱 서비스 디스커버리보다 서비스의 가용성을 높여 줄 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.439-442
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• 2008

국가연구개발사업은 국가연구개발사업의 관리 등에 대한 규정 제17조에 의거하여 연구개발결과를 활용하는데 그 목적을 가진다. 그러나, 사실상 최근 국가연구개발사업을 통해 개발된 연구기술들은 특허 등의 라이선스를 획득하고 기술이전을 통해 사업화로 이어지는 사례가 매우 미미하다. 실제로 2005년 산업자원부의 조사에 따르면, 국가연구개발사업의 사업화 성공률은 평균 31.4%로 선진국의 1/2에도 못 미치는 수준이다. 따라서, 본 논문에서는 국가연구개발사업의 예산 대비 기술이전 및 확산을 통한 기술사업화 성공률을 높이기 위한 하나의 방법으로, 연구과제 평가 시 기술의 가치를 평가하여 그 평가결과를 예산배분에 반영 할 수 있도록 기술가치평가방법을 활용한 R&BD(Research &Business Development) 활성화를 위한 평가항목 및 개발될 기술의 사업성을 평가할 수 있는 평가모델을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.404-409
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• 2010

협력 필터링(Collaborative Filtering)은 상품추천, 영화추천 등에 사용되는 대표적인 방법으로서, 사용자들의 사용이력에 기반해서 유사도가 높은 항목들을 찾아낸다. 본 연구에서는 상용 IPTV 서비스에 협력 필터링을 적용했을 때 만들어지는 모델을 분석하여 어떤 요소들이 협력 필터링 모델의 생성에 영향을 끼치는지 분석했다. 이를 통해 IPTV 영역에 협력 필터링을 적용했을 때 영향을 끼치는 요소들과 다른 영역과는 다르게 고려해야 할 사항들을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.22 no.2
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• pp.161-170
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• 2004

This study is to standardize framework data model in facility area. This study focuses on standization of application oriented data model in facility management and other facility applications. In order to outline the framework data model in facility area, building and cultural sub-themes which have been proposed in a previously conducted research have initially been considered. Also various international and domestic standards in framework data for facility area have been analyzed to identify appropriate feature classes and types. In order to avoid future conflicts, many facilities experts from various facility areas including facility database and facility manarement have provided their inputs in this study based on their viewpoints and prospects. As a results of this study, we are developed to features and data model or framework data in facility area.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.27 no.6
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• pp.565-572
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• 2014

A systematically structured 3D information model can be effectively utilized in many application fields. This study presents the methodology of generation and application of the city information model, which is suited for the management of the flood damage information. To ensure the interoperability and re-usability of the information, this study develops application methodology to utilize the information attributes included in the CityGML as an open standard data schema and extension methodology for additional information attributes. Also, an effective combining method for topography and building model was proposed. Using the data extracted from the combined information model based on a real flood damage case, it was shown that the numbers of casualties and isolation during a flood can be predicted and as a result, the applicability of the data model on flood damage estimation is naturally verified.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.3
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• pp.237-246
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• 2019

In order to improve the accuracy of the rating prediction of the recommendation model, not only user-item rating data are used but also consider auxiliary information of item such as comments, tags, or descriptions. The traditional approaches use a word-level model of the bag-of-words for the auxiliary information. This model, however, cannot utilize the auxiliary information effectively, which leads to shallow understanding of auxiliary information. Convolution neural network (CNN) can capture and extract feature vector from auxiliary information effectively. Thus, this paper proposes character-level deep-Convolution Neural Network based matrix factorization (Char-DCNN-MF) that integrates deep CNN into matrix factorization for a novel recommendation model. Char-DCNN-MF can deeper understand auxiliary information and further enhance recommendation performance. Experiments are performed on three different real data sets, and the results show that Char-DCNN-MF performs significantly better than other comparative models.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.9
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• pp.901-911
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• 2005

With the development of e-commerce and the proliferation of easily accessible information, information filtering has become a popular technique to prune large information spaces so that users are directed toward those items that best meet their needs and preferences. While many collaborative filtering systems have succeeded in capturing the similarities among users or items based on ratings to provide good recommendations, there are still some challenges for them to be more efficient, especially the user bias problem, non-transitive association problem and cold start problem. Those three problems impede us to capture more accurate similarities among users or items. In this paper, we provide probabilistic model approaches for UCHM and ICHM which are suggested to solve the addressed problems in hopes of achieving better performance. In this probabilistic model, objects (users or items) are classified into groups and predictions are made for users considering the Gaussian distribution of user ratings. Experiments on a real-word data set illustrate that our proposed approach is comparable with others.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.23-23
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• 2020

하구 관측은 조사 방법 및 주기에 따라 크게 두 가지로 구분되는데, 첫째는 현장에서 직접 주기적으로 자료를 수집하는 정기 현장관측과 다른 하나는 고정된 지점에 관측소를 설치하여 실시간으로 연속된 자료를 수집하는 실시간 관측으로 분류된다. 본 연구는 하구 관측망 체계를 확립하기 위한 기초 연구로서 금강하구역을 대상으로 모의된 수치 모델 자료를 이용하여 관측망을 설계하기 위한 대표 모니터링 지표를 선정하고, 이를 기반으로 관측 지점을 설계하기 위한 전략을 제시하였다. 대표 모니터링 지표는 실제 현장에서 일반적으로 취득할 수 있는 6가지 항목(수온, 염분, 용존산소, 클로로필a, 총질소, 총인)을 대상으로 EOF 분석을 실시하여 해역의 시공간 분포를 대표할 수 있다고 판단되는 2개의 항목을 선정하였다. 대표 모니터링 지점은 2개의 대표 모니터링 지표에 대한 고유 벡터 사이의 각도를 벡터의 내적으로 계산하고 이를 설계변수로 활용하여 도식최적화 기법을 통해 각 모니터링 항목들에 대한 공간 분포를 가장 잘 재현해 낼 수 있는 지점의 개수와 위치를 선정하였다. 선정된 모니터링 지점들을 이용하여 재구성된 공간 분포를 참값(수치모델)과 비교하여 통계적 적정성 여부를 평가하였으며, 이를 통해 금강하구의 대표 모니터링 지점들을 도출 해 내었다. 금강하구의 정기 현장 관측에 대한 대표 모니터링 지점은 7개로 선정되었으며, 이들은 6가지 관측 항목들에 대해서 매우 높은 공간분포 재현율을 확보할 수 있음을 확인하였다. 또한, 담수가 비정기적으로 방류되는 금강하구 시스템의 지역적 특성에 대한 시계열 정보를 연속적으로 가장 잘 취득할 수 있는 실시간 관측소 설치 영역을 결정하기 위하여, 7개의 대표 모니터링 지점에서의 시계열 정보를 금강하구둑 전면과 외해의 시계열 정보와 비교분석하여 설치가능 지점을 영역으로 제언하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.8
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• pp.95-108
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• 2013

Agile development methods regards an interaction among software developers, operating softwares, and cooperation with customers as its main value. Most of the developing processes undergo a procedure called tailoring to meet the relevant project. Yet, in reality, projects run in disorder due to their overlap with other methods and management processes. As a result, the advantages of agile process cannot be fully used. So, the information system audit has an important role to detect these problems and improve the qualities of agile application projects. Also, researches should be conducted on Agile-based Iformation System Audit Model in order to enhance the effectiveness of agile projects. This paper suggests a model for an information system audit that applied agile developing methods. This model proposes audit domains and check lists for agile-based information system. In order to verify the suitability of the suggested model, more than 89.3% of the checklists were verified as suitable in all domains.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.42 no.6
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• pp.522-528
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• 2009

This study focused on establishing prediction models using visible-near infrared spectrum to simultaneously detect multiple components of soils and enhancing the performance quality by suitably transformed input spectra and classification of soil spectral types for prediction model input. The continuum-removed spectra showed significant result for all cases in terms of soil properties and classified or bulk predictions. The prediction model using classified soil spectra at an absorption peak area around 500nm and 950nm efficiently indicating soil color showed slightly better performance. Especially, Ca and CEC were well estimated by the classified prediction model at $R^{2}$ > 0.8. For organic carbon, both classified and bulk prediction model had a good performance with $R^{2}$ > 0.8 and RPD> 2. This prediction model may be applied in global soil mapping, soil classification, and remote sensing data analysis.