• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.19-21
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• 2008

본 논문에서는 테이블 형이 아닌 스탠드형 테이블 탑 디스플레이에 대한 연구를 다루고 있다. 스크린에 대한 터치를 인식으로 입력을 받아들이므로 TouchFace III 라고 명명하고 있으며, 기존에 개발되었던 두 대의 테이블 탑 디스플레이와는 형태에서 차별을 두고 있다. TouchFace III 시스템은 FTIR(Frustrated Total Internal Reflection : 내부 전반사 장애 현상) 방식이 아닌 TouchLight방식과 HoloWall방식을 조합하여 시스템을 구성하였다. 그래서 스크린에서의 직접적인 손터치 뿐만 아니라, 스크린에 반사되는 손형상에 대한 제스처까지도 인식할 수 있도록 연구중에 있다. 이는 협업을 강조하는 테이블 탑 디스플레이의 컨셉에 어울리며 한 디바이스를 이용하여 동시에 여러사용자가 디바이스를 조작하는 것을 가능하게 한다.

• Information Systems Review
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• v.23 no.1
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• pp.155-172
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• 2021

With the recent increase in online product purchases, a recommender system that recommends products considering users' preferences has still been studied. The recommender system provides personalized product recommendation services to users. Collaborative Filtering (CF) using user ratings on products is one of the most widely used recommendation algorithms. During CF, the item-based method identifies the user's product by using ratings left on the product purchased by the user and obtains the similarity between the purchased product and the unpurchased product. CF takes a lot of time to calculate the similarity between products. In particular, it takes more time when using text-based big data such as review data of Amazon store. This paper suggests a hybrid recommendation system using a 2-phase methodology and text data mining to calculate the similarity between products easily and quickly. To this end, we collected about 980,000 online consumer ratings and review data from the online commerce store, Amazon Kinder Store. As a result of several experiments, it was confirmed that the suggested hybrid recommendation system reflecting the user's rating and review data has resulted in similar recommendation time, but higher accuracy compared to the CF-based benchmark recommender systems. Therefore, the suggested system is expected to increase the user's satisfaction and increase its sales.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.23 no.4
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• pp.77-110
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• 2017

Recently, the diversification and individualization of consumption patterns through the web and mobile devices based on the Internet have been rapid. As this happens, the efficient operation of the offline store, which is a traditional distribution channel, has become more important. In order to raise both the sales and profits of stores, stores need to supply and sell the most attractive products to consumers in a timely manner. However, there is a lack of research on which SKUs, out of many products, can increase sales probability and reduce inventory costs. In particular, if a company sells products through multiple in-store stores across multiple locations, it would be helpful to increase sales and profitability of stores if SKUs appealing to customers are recommended. In this study, the recommender system (recommender system such as collaborative filtering and hybrid filtering), which has been used for personalization recommendation, is suggested by SKU recommendation method of a store unit of a distribution company that handles a homogeneous brand through a plurality of sales stores by country and region. We calculated the similarity of each store by using the purchase data of each store's handling items, filtering the collaboration according to the sales history of each store by each SKU, and finally recommending the individual SKU to the store. In addition, the store is classified into four clusters through PCA (Principal Component Analysis) and cluster analysis (Clustering) using the store profile data. The recommendation system is implemented by the hybrid filtering method that applies the collaborative filtering in each cluster and measured the performance of both methods based on actual sales data. Most of the existing recommendation systems have been studied by recommending items such as movies and music to the users. In practice, industrial applications have also become popular. In the meantime, there has been little research on recommending SKUs for each store by applying these recommendation systems, which have been mainly dealt with in the field of personalization services, to the store units of distributors handling similar brands. If the recommendation method of the existing recommendation methodology was 'the individual field', this study expanded the scope of the store beyond the individual domain through a plurality of sales stores by country and region and dealt with the store unit of the distribution company handling the same brand SKU while suggesting a recommendation method. In addition, if the existing recommendation system is limited to online, it is recommended to apply the data mining technique to develop an algorithm suitable for expanding to the store area rather than expanding the utilization range offline and analyzing based on the existing individual. The significance of the results of this study is that the personalization recommendation algorithm is applied to a plurality of sales outlets handling the same brand. A meaningful result is derived and a concrete methodology that can be constructed and used as a system for actual companies is proposed. It is also meaningful that this is the first attempt to expand the research area of the academic field related to the existing recommendation system, which was focused on the personalization domain, to a sales store of a company handling the same brand. From 05 to 03 in 2014, the number of stores' sales volume of the top 100 SKUs are limited to 52 SKUs by collaborative filtering and the hybrid filtering method SKU recommended. We compared the performance of the two recommendation methods by totaling the sales results. The reason for comparing the two recommendation methods is that the recommendation method of this study is defined as the reference model in which offline collaborative filtering is applied to demonstrate higher performance than the existing recommendation method. The results of this model are compared with the Hybrid filtering method, which is a model that reflects the characteristics of the offline store view. The proposed method showed a higher performance than the existing recommendation method. The proposed method was proved by using actual sales data of large Korean apparel companies. In this study, we propose a method to extend the recommendation system of the individual level to the group level and to efficiently approach it. In addition to the theoretical framework, which is of great value.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.20 no.4
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• pp.1089-1121
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• 2017

'Technological convergence' is the recent innovation trend which facilitates to solve social crux as well as to generate new industries. Korean government research institutes (GRIs) have taken a pivotal role for economic growth which capitalized on technology-oriented strategies. Recently, the policy interests on the transition of their role and mission towards multidisciplinary research organization is increasingly shed lights. This study regards the collaborative activities as one of the key success factors in the multidisciplinary research. In this sense, this study sets research purposes as follows: First, we intend to define a concept and to confine a scope of multidisciplinary research from the view point of R&D purposes and problem-solving process. Second, we categorize the collaboration and the relevant performances which reflect the characteristics of the multidisciplinary research. Third, we analyze the characteristics of collaborative activities and the effects of strength on the research performances. To this end, this study conducted a survey of 104 research project directors, which have experienced at least one of two types of multidisciplinary research projects through National R&D project or NST (National Research Council of Science & Technology) convergence research project. Then, we conducted regression analysis by utilizing the survey results in order to verify the relation between the collaborative activities and the performances. As results of analyses, first, the diversification of collaboration partners was a salient factor in the process of knowledge creation. Second, collective works among the researchers in similar area and domain enhanced mission-oriented technology development projects such as patent creation or technology transfer. Third, we verified that the diversity of created knowledge and the degree of relation continuity between researchers increased in the condition of guaranteeing individual researcher's independence and autonomy as well as sharing various technological capabilities. These results provide the future policy directions related to the methods to measure the collaboration and performance analysis for multidisciplinary research.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.85-87
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• 2021

컴퓨터 전공자들의 프로그래밍 개발 중심의 팀 프로젝트 수업은 프로그래밍 개발 능력과 팀원들 간의 협업 능력을 키울 수 있는 수업으로서, 기존에는 대면수업을 통해 교수자와 학습자간 그리고 팀을 이룬 학습자들 간에 긴밀한 상호작용으로 진행되어왔다. 그러나 2020년 COVID-19의 확산으로 대부분의 대학 수업들이 비대면 방식으로 진행됨에 따라 팀 프로젝트 수업 역시 비 대면으로 운영되어야 했으며 팀 활동을 위해 다양한 온라인 커뮤니케이션 방법이 모색되어야 했다. 본 연구에서는 팀 프로젝트 수업을 기존의 대면 수업으로 운영하였을 경우와 비대면 방식으로 운영하였을 때 학습자들이 느끼는 학습 효과에 대해 비교해보고자 한다. 대면 수업과 비대면 수업에 참여했던 학습자들을 대상으로 설문을 실시하여 팀 프로젝트 수업을 통한 학습 이해도, 수업 흥미도, 학습자간의 소통의 원활성, 수업 참여의 적극성 그리고 전체적인 수업 만족도에 대한 설문 결과를 비교 분석하였다. 향후 포스트 코로나 시대에는 대면과 비대면의 하이브리드 커뮤니케이션 방식이 대세를 이룰 것으로 예측되고 있는 만큼 대학 수업 방식에도 변화가 필요할 것이며 본 연구는 이를 위한 기초 연구로 활용될 수 있다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.872-891
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• 2008

사회적 소프트웨어인 블로그(Blog) 사용이 급증함에 따라 기업 내에서 블로그를 활용하는 기업들이 늘어나고 있다. 기업에서 블로그가 외부적으로는 고객 관계, 광고, 판매 촉진 또는 파트너와의 커뮤니케이션이나 협력의 도구로 사용되고, 내부적으로는 협업, 지식 관리, 공동체 개발 등의 도구로 사용되고 있다. 본 연구는 기업들이 내부적으로 블로그를 사용함에 있어 기술적 수용에 미치는 영향에 관하여 조사하였다. 연구 모형은 기술수용모델(Technology Acceptance Model; TAM)을 근간으로 모델을 설정 하였다. 데이터 수집은 설문지 방식으로 기업 블로그를 도입한 국내 주요 기업을 대상으로 실시하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.28 no.5
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• pp.28-36
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• 2011

기계간 지능형 자율 협업을 기반으로 유비쿼터스 생산시스템을 목표로 하는 u-Manufacturing 시스템은 IT와 기계간 융합을 통해 이를 차세대 생산시스템으로서 기존 단위기계 제어에서 공정상 혹은 운영상 연동이 요구되는 일련의 기계들이 상호정보를 교환하고 이를 근거로 제어가 자율적으로 이루어지는 지능형 제어방식을 근간으로 한다. 본고에서는 이러한 궁극적인 IT기계융합시스템의 내용과 그 전단계에 이루어진 다양한 형태의 IT기계융합사례들을 살펴본다. 특히 정밀 생산 공정이 요구되는 공장에서의 기반기술이라 할 수 있는 초정밀 모션시스템에 있어서의 IT융합기술 대한 내용을 고찰하여 미래 IT융합기술의 발전방향을 전망해본다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.05b
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• pp.795-798
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• 2003

JXTA는 클라이언트 서버 모델의 약점을 극복하고 성능을 개선하기 위해 peer-to-peer 패러다임에서 시작되었고, 공통의 협업 플랫폼을 제공한다. 본 논문에서는 JXTA 기술을 소개하고 기존 웹 기반의 리쿠르트 서비스를 JXTA를 활용한 peer-to-peer 방식으로 구현하여 기업과 개인간의 점대점 통신과 실시간 통신이 가능하도록 설계, 구현하였다.

• ICROS
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• v.19 no.2
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• pp.34-38
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• 2013

자연계에서 빈번히 목격되는 군집 현상과 그 효용성의 고찰에 기인하여, 최근 다중 이동 로봇의 협업에 대한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그 중, 본 논문에서는 다중 이동 로봇의 군집 제어 방법론들을 설명하고, 그와 관련된 최신 결과들도 소개한다. 특히 군집 제어 문제를 해결하기 위한 대표적인 방식인 행동 기반 접근법, 가상 구조 접근법, 선도-추종 접근법, 그래프 이론 기반 접근법 위주로 소개한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.2-5
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• 2021

테스트 주도 개발(TDD: Test-Driven Development)의 가치와 원칙을 잘 이해하고 있고, TDD 를 적용한 개발 방식이 습관화되어 있으면 TDD 가 제공하는 다양한 장점들을 얻을 수 있다. 하지만 위와 같은 경우가 아니라면 TDD 를 적용하더라도 비용 대비 효과를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 비용 대비 효과를 높일 수 있도록 TDD 를 상황에 맞게 테일러링하여 협업에 적용한 사례를 제시한다.