• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.133-135
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• 2003

데이터베이스 기반의 웹 응용을 위한 캐슁 기법이 최근 많이 연구되고 있다. 자주 제기되는 질의의 결과를 캐쉬해두면 반복 질의를 위한 재사용은 물론 관련 질의의 처리에 이용될 수 있다. 웹 상에서 데이터 교환의 표준으로 XML이 등장한 이래 현재 웹 응용들은 네트워크 상의 원격 XML 소스로부터 데이터 검색을 수행하는 경우가 많아졌는데 이의 효율적인 지원을 위해 검색 결과를 캐쉬하는 것은 유용하다. 본 논문은 웹에서 XML 질의를 관련 XML 캐쉬를 이용하여 처리하는 기법의 구현 및 성능 평가에 관한 것이다. XML 질의로 XQuery, XPath, XQL 등과 같은 모든 XML 질의어의 핵심 요소인 경로 표현식을 대상으로 하였고, XML 캐쉬는 XML 실체뷰를 고려하였고, 캐쉬를 이용한 XML 질의 변환 알고리즘은 [12]에 제시된 것을 대상으로 하였다. [12]의 질의 변환 알고리즘을 지원하는 프로토타입 XML 저장 시스템이 관계 DBMS를 이용하여 구현되어 실제 웹에서의 성능 실험에 이용되었다. 성능 실험 결과 웹에서 캐쉬를 이용한 XML 질의 처리의 효율성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.439-445
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• 2000

다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.147-148
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• 2019

최근 국민의 건강증진 및 질병관리 등에 대한 관심이 증가하면서 전문가들 또한 걷기 운동의 유효성을 강조하고 있다. 이에 따라 스마트 헬스케어와 관련된 기기 및 서비스에 대한 개발이 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 GPS와 비콘 센서를 이용한 환경에서 걷기운동과 미니게임 콘텐츠를 융합한 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 콘텐츠는 특정 지역을 가상의 게임 맵으로 매칭하고 GPS센서와 리얼월드의 비콘을 블루투스 통신으로 인지하도록 하였으며 이를 통해 소모 칼로리 계산, 게임의 클리어 조건 등 핵심 시스템으로 사용한다. 본 연구를 통해 설계, 구현된 게임 콘텐츠는 이용자의 움직임을 정확히 측정할 수 있고 재미와 몰입감을 제공하여 지속적인 운동을 유도함으로써 운동효과가 향상됨을 확인할 수 있었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.7
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• pp.1908-1922
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• 1998

본 논문은 논리언어 프로그램의 효율적인 클로즈(Clause) 인덱싱을 위한 컴파일 기법에 대한 체계적인 접근방법을 제시한다. 본 접근방법의 핵심으로서 노드당 평균 병렬도와 클로즈 수행시도(clause trial) 횟수를 정확하게 나타낼 수 있는 기법으로서 인덱싱트리(Indexign Tree)를 제안한다. 인덱싱트리는 인덱싱 수행 시에 인덱싱을 위한 지시어(Instruction)의 수행 결과로 프로그램으 컨트롤이 실패처리코드로 이동하는 경우도 정량적으로 나타내 준다. 인덱싱트리를 사용하여 논리 프로그램을 위한 대표적인 가상머신인 WAM(Warren Abstract Machine)을 분석한 결과, WAM에서 사용하는 인덱싱 기법이 논리 프로그램의 병렬 처리에 있어 탐색트리의 병렬도를 감소시키며, 또한 스케쥴링의 효율성을 저하시키는 결점을 내포하고 있음을 발견할 수 있었다. 이러한 결점을 해결하기 위하여 본 논문은 플랫 인덱싱이라는 새로운 인덱싱 기법을 제안하고 이것을 실제 논리언어 컴파일러에 구현하여 측정한 향상 및 분석 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.122-125
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• 2010

최근, 소셜 미디어 공유 시스템의 사용자-참여형 아키텍쳐를 구성하는 핵심요소인 폭소노미에 기반하여 이미지를 공유하고 검색하고자 하는 다양한 시도들이 진행되고 있다. 그러나 폭소노미에 기반한 현재의 이미지 공유 시스템에서는 태그의 문법적, 의미적 모호성과 이미지에 대한 태그들의 중요성 또는 상관관계를 고려하지 않아 태그 기반 이미지 검색시 정확성 및 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 태그간 의미관계를 이용한 이미지 태그 랭킹 기법을 활용하여 태그들을 이미지와의 관련정도에 따라 정렬하여 할당한 후, 이미지의 태그 순위를 고려하여 이미지와 질의어와의 관련성에 따라 효율적으로 이미지를 검색하기 위한 기법을 제안한다. 또한, 제안한 기법이 기존의 이미지 공유 시스템의 검색 결과보다 정확성을 높일 수 있음을 실험 예제를 통하여 확인하였다.

• Asia Marketing Journal
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• v.4 no.1
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• pp.55-76
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• 2002

상호는 기업의 핵심 자산이며 브랜드의 가장 중요한 구성 요소이다. 그러므로 상호변경은 기업 가치와 기업 이해관계자의 반응에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 마케팅 측면에서 우리나라 기업들의 상호변경에 대하여 다루었다. 연구 방법으로 사례 및 이의 내용 분석을 실시하였다. 연구 결과, 변경된 상호는 짧아진 경우가 많았으며, 상호의 제품 묘사 정도는 감소한 것으로 나타났다. 상호의 지역 표현은 제거되거나 감소되었으며, 절대적으로 필요하지 않는 단어는 상호에서 제거되는 것으로 나타났다. 약자 상호와 신조어 상호의 사용은 증가한 것으로 밝혀졌다. 우리나라 기업의 상호변경 특성으로 모기업 상호로 상호변경이 이루어진 경우가 많았으며 한자어와 영어로 된 상호가 다수를 차지하고 있었다. 그리고 이러한 현상의 대부분은 서비스업보다 제조업의 상호변경에서 더 높게 나타났다. 후반부에 바람직한 상호의 특성과 역할을 브랜드 관련 문헌들을 토대로 하여 제시하고 이를 우리나라 기업의 상호변경 사례 분석에 대비하여 논하였다. 마지막으로 본 연구의 마케팅 및 브랜드에서의 시사점과 향후 연구 방향을 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.596-599
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• 2023

본 연구는 브랜드가 시장 트렌드를 파악하고 이를 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 성장하는 방법을 탐구하고 있다. 이를 위해 세 가지 핵심 요소를 고려하였다. 첫째, 시장의 트렌드 정보를 파악하기 위해 검색 포털 사이트의 검색어 랭킹 정보를 활용하였다. 둘째, 브랜드 상품과 트렌드의 연관성을 분석하기 위해 상품 타이틀과 리뷰 데이터를 활용하였다. 셋째, 각 상품의 브랜드 중요성을 추정하기 위해 리뷰 수, 리뷰 길이, 표현의 다양성 등을 고려했다. 연구 결과, 브랜드는 시장 트렌드를 더욱 정확하게 이해하고 파악함으로써 경쟁 우위를 확보하고 성장할 수 있는 기회를 제공함을 확인하였다. 더불어, 이를 통해 브랜드는 소비자의 요구를 더욱 효과적으로 충족시키고 고객 경험을 개선하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.428-429
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• 2023

개체명 인식은 자연어 처리의 핵심적인 작업으로, 특정 범주의 명칭을 문장에서 식별하고 분류한다. 이러한 기술은 헬스케어 분야에서 진단 지원 및 데이터 관리에 필수적이다. 그러나 기존의 사전 학습된 모델을 특정 도메인에 대해 전이학습하는 방법은 대량의 데이터에 크게 의존하는 한계를 가지고 있다. 본 연구는 방대한 데이터로 학습된 거대 언어 모델(LLM) 활용을 중심으로, 한국어의 교착어 특성을 반영하여 형태소 정보를 활용한 Few-Shot 프롬프트를 통해 한국어 헬스케어 도메인에서의 개체명 인식 방법을 제안한다.

• Journal of Korean Home Economics Education Association
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• v.31 no.2
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• pp.95-111
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• 2019

The purpose of this study is to analyze the structure and contents of the articles in the Journal of Korean Home Economics Education Association to review the research trends during the last decade since 2009. In total, 354 articles from 10 volumes, 40 journal books, were analyzed. This amount to 42.3% of total articles in the JKHEEA for the past 30 years. The results showed that the number of articles in the journal continuously decreased by approximately 5 articles each year. More than half of articles were co-authored as a joint-research between professors and teachers or graduate students. The numbers of pages, tables, figures, and references vary greatly among of the articles published in the JKHEEA. The reviewers and authors would need to check if the pages, tables/figures, or references are indispensable, especially in case there are extremely large number of them. Even though survey research with students as participants is still the most common types of research among recent articles, its percentage is decreasing and diverse research methods such as the analysis of textbook or curriculum literature are being used. Also, research integrating the pedagogy and educational content, and in turn developing and evaluating educational programs is increasing, which indicates that the journal identity has become better-defined. It is advisable that authors select the key words that are more relevant to the title, purpose, and research questions. It is expected that the journal revises the publication regulations so that the issues discussed in this study may be reflected.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.23 no.3
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• pp.13-24
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• 2018

For government and public institutions, civil complaints containing direct requirements of citizens can be utilized as important data in developing policies. However, it is difficult to draw accurate requirements using text mining methods since the nature of the complaint text is unstructured. In this study, a new method is proposed that draws the exact requirements of citizens, improving the previous text mining in analyzing the data of civil complaints. The new text-mining method is based on the principle of Co-Occurrences Structure Map, and it is structured by two-step association analysis, so that it consists of the first-order related word and a second-order related word based on the core subject word. For the analysis, 3,004 cases posted on the electronic bulletin board of Busan City for the year 2016 are used. This study's academic contribution suggests a method deriving the requirements of citizens from the civil affairs data. As a practical contribution, it also enables policy development using civil service data.