• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.02a
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• pp.175-175
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• 2013

염료감응형 태양전지(Dye Sensitized Solar Cells; DSSC)에서 투명전극(Transparent Conducting Oxide; TCO)으로 사용되는 ITO, FTO의 경우 자원의 희소성과 고온에 취약하며 취성과 같은 단점 등이 있다. Graphene은 단원자층의 얇은 물질로써 우수한 전도도와 투과도, 고강도와 고탄성의 특성들을 가진다. 이러한 특성들을 가지는 Graphene을 기존의 투명전극을 대체하여 DSSC의 작업전극에 적용 하였다. 본 실험에서 사용된 그래핀 시트는 근적외선을 source로 하는 RTA (Rapid Thermal Annealing)장비에 탄화수소 기반의 gas를 주입하여 Ni위에 성장시켰으며, 습식방법인 용액Etching 방식을 사용하여 유리판 위에 전사시켰다. 전사된 Graphene 투명전극의 전기적 특성과 광학적 특성을 평가하기 위해 4 point probe, FT-IR, 마이크로 Raman분광법, 광학현미경 및 투과도를 측정하여 평가 하였다. 전사된 Graphene 투명전극을 염료감응형 태양전지 작업전극에 적용하여, DSSC소자를 제작하고, Solar Simulator로 광전변환효율 및 EIS(Electrochemical Impedance Spectroscopy)를 측정하여 기존의 FTO로 만든 DSSC와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.17-18
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• 2016

본 논문에서는 논문의 중요성 및 품질을 고려한 분야별 전문가 검색 기법을 제안한다. 논문의 중요성은 연구 분야의 희소성 및 최신 토픽을 고려하여 계산하며 논문의 품질은 연구 결과물의 인용수, IF, 최신성, 저자 관계를 고려하여 연구 결과물의 전문성을 계산한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.450-453
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• 2017

현대사회가 발전함으로 인해 사람들의 질이 높아졌고 보다 행복한 삶을 찾는 사람들이 많아졌다. 그로인해 공연 문화의 시장은 커졌고 공연의 종류와 수가 매우 많아졌다. 이에 따라 사용자에게 만족되는 조건과 가격의 공연을 추천하기란 어려운 일이다. 따라서 본 논문에서는 개인화 요인과 협업 필터링 방법을 이용하여 사용자에게 보다 적합한 공연을 추천하며 협업필터링의 큰 단점 중 하나인 희소성 문제에 대해 보다 나은 추천 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.181-184
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• 2005

무수히 많은 정보 중에서 특정 사용자에게 가장 유용할 것으로 판단되는 정보를 추천하여 제공함으로써 특정 사용자의 편의를 돕는 시스템이 추천시스템이다. 이러한 추천시스템에 성공적으로 적용된 알고리즘이 협력적 필터링이며 이것은 다른 사용자로부터 먼저 평가된 웹 문서를 제공받아 이를 축적하고 다시 사용자에게 환원하는 알고리즘이다. 하지만 이 알고리즘은 초기평가, 희소성, 확장성 둥의 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 해결하고 성능 향상을 하기 위해 적용된 개인화 추천시스템 관련 최신 알고리즘들을 비교하고 분석한 결과를 제시한다. 이를 위해 먼저 최근에 발표된 협력적 필터링과 최근접 이웃 알고리즘, 인공 지능기술을 이용한 알고리즘, 군집화 알고리즘 둥 각각에 대한 기술적 분석 결과를 수행한다. 그런 후 이들 다양한 알고리즘들의 조합을 통한 성능 향상 결과에 대한 비교분석과 각각의 조합에 대한 장단점 분석 결과도 또한 제시한다.

• Journal of the Korean Society of Costume
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• v.64 no.8
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• pp.138-154
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• 2014

The purpose of this study was to propose up-cycling fashion designs, based on guidelines derived from up-cycling fashion brand products and their required elements of the design. The study thus categorized required elements into environment, significance, economy, function, design, and material, then extracted a set of design guidelines. The guidelines for waste resource-based up-cycling fashion design include the followings: First, authenticity, taking mutual environmental relations into account. Second, rarity of products beyond the domain of standardized ready-made goods thanks to manual operation. Third, storytelling, reflecting the consumer history. Fourth, sustainability to signify the circulation of matters. Fifth, experimental characteristic to fulfill creative innovation. Sixth, changeability through interactions with wearers. The investigator decided design concepts based on them and created up-cycling design works with waste plastic bags, shirts, stockings, neckties, outdoor mats, and backpacks in a variety of formative expressive techniques.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.90-95
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• 2016

개체명 연결이란 문장 내 어떤 단어를 특정 사물이나 사람, 장소, 개념 등으로 연결하는 작업이다. 과거에는 주로 연결 대상 단어 주변 문맥에서 자질 공학을 거쳐 입력을 만들고, 이를 이용해 SVM이나 Logistic Regression 혹은 유사도 계산, 그래프 기반 방법론 등으로 지도/비지도 학습하여 문제를 풀어왔다. 보통 개체명 연결 문제의 출력 부류(class)가 사물이나 사람 수만큼이나 매우 커서, 자질 희소성 문제를 겪을 수 있다. 본 논문에서는 이 문제에 구조적으로 더 적합하며 모형화 능력이 더 뛰어나다 여겨지는 딥러닝 기법을 적용하고자 한다. 다양한 딥러닝 모형을 이용한 실험 결과 LSTM과 Attention기법을 같이 사용했을 때 가장 좋은 품질을 보였다.

• Journal of the Korea Safety Management & Science
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• v.12 no.2
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• pp.193-197
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• 2010

오늘날 인터넷의 출현과 확산으로 인하여 정보의 홍수를 이루게 되었고, 고객들은 자신이 원하는 제품이나 서비스를 선택하기 위해서 정보를 탐색하는 작업이 더욱 어려워지게 되었다. 이러한 고객들에게 좀 더 편리하게 자신이 원하는 제품이나 서비스를 선택하도록 도와주는 것이 추천 시스템으로써, 고객 관계 관리의 중요한 부분으로 자리잡게 되었다. 본 연구에서는, 인터넷상의 여행사 사이트 등에서 고객이 여행지를 선택할 때 고객이 관심을 가질만한 여행지를 추천하여 줌으로써 고객이 최적의 여행지를 선택할 수 있는 새로운 추천 시스템을 개발하였다. 기존의 여러 추천 시스템에서 적용되던 협업 필터링 기법의 문제점으로 나타나고 있는 희소성과 확장성을 해결하기 위하여 본 연구에서는 퍼지로직과 인공신경망을 결합한 하이브리드 접근 방법인 뉴로 퍼지 기반의 여행지 추천시스템을 개발하였다. 제안한 추천시스템을 적용하여 실험한 결과 제안 시스템이 기본의 방법들보다 우수함을 입증하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.05a
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• pp.516-520
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• 2008

협력적 필터링을 이용한 추천시스템은 인터넷 기반 전자상거래에서 좋은 추천 도구로 사용되고 있다. 협력적 필터링 방식은 고객의 선호도를 조사하여 이를 바탕으로 이웃 고객을 선정하고 이들에 대한 선호도를 수집하여 고객이 좋아할 만한 상품을 추천하는 기법이다. 이웃 고객에 대한 정보를 이용하여 추천에 사용하므로 이웃고객이 적은 경우 추천시스템의 예측에 어려움이 생긴다. 본 논문은 추천시스템의 예측 정확도를 높이기 위한 방법으로 희소성이 있는 상품을 우선 선정하고 그들 상품에 대한 선호도를 조사하였다. 그리고 이들에 대한 선호를 나타낸 고객들을 선별하여 추천시스템의 예측 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.181-183
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• 2006

본 논문은 고차원의 범주형 데이터에 대한 군집화에 대해서 다룬다. 기존의 범주형 데이터 객체를 위한 유사성(상이성) 계측들의 기저에 깔려 있는 한계점은 수치형 데이터에서와 같은 순서화 (ordering)의 부재와 데이터의 고차원성과 희소성에 기인하는데, 이를 효과적으로 극복할 수 있는 기법이 투영 군집화이다. 본 논문에서는 고차원의 범주형 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 투영 군집화를 다루며 핵심 요소인 군집 차원의 정의와 군집 응집도를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.177-178
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• 2018

업사이클링 산업은 관련 국내 시장의 규모가 해외 시장보다 현저히 느려 미약적인 성장을 거듭하였지만 2016년 기준 약 200억원까지 달하는 것으로 분석되어 관련 사업이 지속적으로 발전할 것으로 예상된다. 역사성을 지속시키되 창의성을 더한 희소성, 친환경 의식으로 감성적 '가치소비' 트렌트와 맞물리면서 업사이클링 산업은 확산될 것으로 기대된다. 이에 따라 업사이클링 시장 환경을 되살리고 새로운 부가가치를 창출하는 새로운 신 시장으로 다가오고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 국 내외 업사이클링을 기반으로 한 도시재생 사례를 분석하는 연구로서 이를 통해 공공 환경 디자인에 업사이클링이 적용될 수 있는 기초 연구로서 의의가 있다.