• 대한안전경영과학회지
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• 제12권1호
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• pp.127-136
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• 2010

In this paper, the author proposed following two methods to improve the accuracy of the recommender system. First, in order to classify the users more accurately, the author used a EMC(Expanded Moving Center) heuristic algorithm which improved clustering accuracy. Second, the author proposed the Neighborhood-oriented preference prediction method that improved the conventional preference prediction methods, so the accuracy of the recommender system is improved. The test result of the recommender system which adapted the above two methods suggested in this paper was improved the accuracy than the conventional recommendation methods.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.423-428
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• 2017

인터넷과 스마트 기기의 사용량 증가로 인해 다양한 교육정보와 많은 양의 데이터가 생성되어 빠르게 확산되고 있다. 최근 이러닝 이용률이 증가하면서 발생하는 빅데이터를 활용하여 학습자들의 교육 성과와 교육 시스템의 효과성을 극대화 하는 것을 목표로 하는 교육 데이터 관련 연구 분야에 대한 관심이 높아지고 있으며 온라인에서 학습자들이 학습한 수많은 기록과 데이터들이 정보로 쌓이게 된다. 이에 본 논문에서는 이러닝 학습자들이 시스템에 남긴 수강 기록을 기반으로 학습자 현황에 대해 객관적으로 파악할 수 있도록 신경망 알고리즘인 Word2Vec을 적용하여 단어 간 유사도를 구하고 클러스터링 알고리즘을 이용하여 군집화 하였다. Word2vec을 이용하여 학습을 시키면 연관된 의미의 단어가 나타나게 되고 학습을 반복해 나가는 과정에서 점차 가까운 벡터를 지니게 된다. 또한 클러스터 알고리즘을 이용하여 명사, 동사, 형용사, 부사가 중심점에서 최소의 거리를 두고 같은 거리에 위치해 있음을 실험 검증하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제41권1호
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• pp.149-165
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• 2010

이 연구에서는 기존의 과학기술학회마을에서 제공하고 있는 일반 검색서비스에 대해서 분석하고 이를 기반으로 과학기술학회마을 논문 서비스에 적합한 개인화 검색서비스들을 개발하였다. 즉, 질의어 기반의 개인화 검색시스템, 논문의 공동 저자 기반의 내비게이션 시스템, 논문의 저자 키워드 기반 주제어 자동 추천 시스템과 유사한 사용자 자동 추천 시스템들이 있다. 이 연구에서는 설문 조사를 통해서 KISTI 과학기술학회마을 논문 서비스에 적합한 개인화 서비스를 모색하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.263-270
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• 2002

현재가지 개발된 화재진압통제 지능시스템들은 대부분 규칙기반 시스템이다. 실제로 화재를 탐지하는데 필요한 지식은 정형화된 규칙만으로 표현하기 어렵다. 또한 시스템의 성능 향상을 위해서 지속적인 규칙들의 수정 및 추가가 이루어져야 하며, 특히 예외적인 상황에서의 화재 발생 탐지시 문제점을 지니고 있다. 이러한 문제점들을 개선하기 위한 규칙 및 사례기반 추론을 이용한 하이브리드 화재진압통제 지능시스템 (H-FFIS)은 규칙기반 시스템보다 화재탐지율은 향상시켰으나, 수행시간이 증가되었다. 본 연구에서는 기존의 H-FFIS의 단점을 보완하기 위하여 규칙 및 클러스터링에 의한 사례기반 추론을 이용한 개선된 선박 화재진압통제 지능시스템(A-FFIS)을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 H-FFIS와 비교해 볼 때, 수행시간을 감소시키면서 정확성을 향상시키는 결과를 얻었다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권1호
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• pp.21-44
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• 2021

Purpose The opportunities and approaches to big data have grown in various ways in the digital era. Business analytics is nowadays an inevitable strategy for organizations to earn a competitive advantage in order to survive in the challenged environments. The purpose of this study is to analyze the intellectual structure of business analytics literature to have a better insight for the organizations to the field. Design/methodology/approach This research analyzed with the data extracted from the database Web of Science. Total of 427 documents and 23,760 references are inserted into the analysis program CiteSpace. Author co-citation analysis is used to analyze the intellectual structure of the business analytics. We performed clustering analysis, burst detection and timeline analysis with the data. Findings We identified seven sub- areas of business analytics field. The top four sub-areas are "Big Data Analytics Infrastructure", "Performance Management System", "Interactive Exploration", and "Supply Chain Management". We also identified the top 5 references with the strongest citation bursts including Trkman et al.(2010) and Davenport(2006). Through timeline analysis we interpret the clusters that are expected to be the trend subjects in the future. Lastly, limitation and further research suggestion are discussed as concluding remarks.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.141-146
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• 2018

저자가 작성하는 논문의 저자 키워드는 논문 내용의 특징을 나타내는 가장 중요한 요소이며, 이를 실시간으로 분석하여 사용자에게 제공하게 함으로써, 연구동향을 파악하는 것이 가능하다. 서지로 작성된 논문의 비정형 데이터를 데이터베이스로 구축 하고, 이를 활용하여 실시간 탐색이 가능하도록 색인데이터 구조를 만든다. 특정 키워드가 포함된 논문을 색인데이터 구조에서 탐색하고, 저자키워드를 대상으로 추출, 클러스터링 하여 가중치에 따라 크기별로 나타낼 수 있는 워드클라우드로 사용자에게 제공하여, 연구동향을 가시화 하는 방법을 설계하였다. 또한, 구현된 시스템에서 "바이러스"와 "홍채인식" 키워드를 통하여 연구동향 분석 결과를 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.711-713
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• 2013

페이스북, 트위터, 등의 소셜 네트워크의 확산으로 전 세계의 다양한 인적정보를 접할 수 있다. 과학기술 분야에서도 많은 인적정보가 있지만 과학기술자 정보가 체계적으로 정리되지 않아 협력 연구 파트너, 등 업무에 적합한 연구자를 찾기 어려운 문제점이 있다. 이런 문제점을 해결하고자 학술문헌 저자를 중심으로 과학기술 전거데이터를 구축하고 있다. 이 논문에서는 1994년부터 2012년까지 수집한 해외 학술논문 저자명 전거데이터를 구축하기 위하여 수백만건의 학술논문에서 저자 식별 요소를 추출한다. 저자 식별요소는 한글, 영문, 한문(일본어 포함)을 대상으로 저자명, 소속기관명, 학술지명, 발행년도, 키워드, 공저자와 공저자 소속기관, 등이 있다. 이 언어별 식별정보를 기반으로 해외 학술논문 정보에서 저자 식별 정보를 추출하여 데이터베이스를 구축하였다. 향후, 이 추출된 정보를 기반으로 저자 식별 정보를 클러스터링하고 수정, 편집하여 연구자에 대한 학술정보 활동내역을 정리할 예정이다. 구축될 해외 학술논문 전거 데이터는 연구 협력 파트너 찾기, 과제 심사위원 추천, 등 연구자 정보의 활용도를 높여 연구자 커뮤니티를 활성화시키는데 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.127-140
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• 2022

최근 정보통신기술(ICT)의 발달로 산업혁명은 3차 산업에서 4차 산업으로 옮겨가고 있다. 기업이 미래에 생존하기 위해서는 이러한 기술을 채택해야 한다는 것에는 의심의 여지가 없다. 본 연구의 목적은 제4차 산업혁명을 위한 사물인터넷(IoT) 연구 문헌의 지적 구조를 분석하여 해당 분야에 대한 더 나은 통찰력을 제시하는 것이다. 연구 데이터는 Web of Science 데이터베이스에서 추출되었으며, CiteSpace를 사용하여 총 1,631개의 문서와 72,754개의 참고 문헌을 분석하였다. 저자동시인용분석을 이용하여 제4차 산업혁명을 위한 사물인터넷 연구 분야의 지적 구조를 분석하기 위해 군집분석, 타임라인 분석, 연구전환점 분석을 수행하여 'Supply Chain', 'Digital Twin', 'Smart Manufacturing System' 등 12개의 하위 영역을 식별하였다. 타임라인 분석을 통해 연구가 확대되고 있는 분야와 축소되고 있는 분야를 분석하였으며, 연구의 한계점과 향후 연구방향을 결론과 함께 제시하였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.56-64
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• 1996

A quadrilateral-triangular mixed grid method for the solution of incompressible viscous flow is presented. The solution domain near the body surface is meshed using elliptic grid geneator to acculately simulate the viscous flow. On the other hand, we used unstructured triangular grid system generated by advancing front technique of a simple automatic grid generation algorithm in the rest of the computational domain. The present method thus is capable of not only handling complex geometries but providing accurate solutions near body surface. The numerical technique adopted here is PISO type finite element method which was developed by the present author. Investigations have been made of two-dimensional unsteady flow of Re=550 past a circular cylinder. In the case of use of the unstructured grid only, there exists a considerable amount of difference with the existing results in drag coefficient and vorticity at the cylinder surface; this may be because of the lack of the grid clustering to the surface that is a inevitable requirement to resolve the viscous flow. However, numerical results on the mixed grid show good agreements with the earlier computations and experimental data.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.174-185
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• 2020

Leukemia induced death has been listed in the top ten most dangerous mortality basis for human being. Some of the reason is due to slow decision-making process which caused suitable medical treatment cannot be applied on time. Therefore, good clinical decision support for acute leukemia type classification has become a necessity. In this paper, the author proposed a novel approach to perform acute leukemia type classification using sequential neural network classifier. Our experimental result only cover the first classification process which shows an excellent performance in differentiating normal and abnormal cells. Further development is needed to prove the effectiveness of second neural network classifier.