• 전자통신동향분석
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• 제38권3호
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• pp.57-65
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• 2023

Emergency numbers, such as 112 and 119, are used in many countries to connect people in need with emergency services such as police, fire, and medical assistance. We describe development directions of intelligent response technology for emergency calls. The development of this technology refers to enhancing the efficiency and effectiveness of response systems by using advanced methods such as artificial intelligence, machine learning, and big data analytics. We focus on a system that assists the receptionist of an emergency call. In the future, the recognition rate and decision-making accuracy of intelligent response technologies should be improved considering characteristics of public safety and emergency domain data. Although the current technology remains at the level of assisting a receptionist, a fully autonomous response technology is expected to emerge in the future.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권3호
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• pp.541-550
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• 2015

급하게 일어나는 인터넷의 활성화는 그 어느 때보다 효율적인 엔터프라이즈 망 운영 방안을 필요로 하고 있다. 효율적인 망 운영을 위해서는 장기간의 트래픽 분석을 통해 망의 특성을 정확히 반영한 운영 정책 적용이 필요하다. 하지만 기존에는 급격하게 증가하는 장기간 트래픽 데이터의 처리가 불가능했고, 다양한 분석 결과를 낼 수 없는 단기간 분석만 이루어졌다. 최근 빅 데이터 분석 플랫폼과 도구의 개발로 인해 장기간 트래픽 분석이 가능하게 되었고, 이를 이용해 망의 특성을 정확히 반영할 수 있는 장기간 트래픽 분석을 통한 엔터프라이즈 망 자원효율화 방안이 요구되고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 망에서 발생한 장기간의 트래픽을 수집하고 저장 및 관리하는 방안에 대해 제안한다. 또한 분류기준을 정의하였으며, 수집된 빅 데이터 트래픽을 각 분류 기준으로 분류한 뒤 다각적인 통계 분석을 통해 망 자원을 효율화 하는 방안을 제안한다. 제안하는 방법을 학내 망에 적용하여 실험하였으며, 통계 분석 결과 시간과 공간, 그리고 사용목적에 따라 Quality of Service(QoS)정책을 달리 적용해야 함을 확인하였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권44호
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• pp.285-306
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• 2016

1인 스마트폰 사용으로 웹툰, 웹소설, TV드라마는 생산자에서 소비자에게 직접적으로 소비할 수 있는 Direct-to-Consumer로 전환되고 있다. 특히, 포털사이트의 웹드라마는 새로운 미디어로 급성장하고 있다. '연애세포', '0시의 그녀', '최고의 미래', '우리 옆집에 EXO가 산다' 등을 TV드라마의 시청률처럼 조회수, 유입자, 댓글, 좋아요 등으로 다양한 반응을 분석할 수 있다. 분석 방법은 소셜미디어 빅데이터의 텍스트 마이닝 기법과 오피니언 마이닝 기법으로 작품을 분석했다. 즉, 웹드라마 마다의 특정 키워드를 추출하고, 추출한 키워드의 긍정, 부정, 중립 등 시청자의 감정을 예측할 수도 있다. 주요 인기 웹드라마를 분석한 결과로는 이미 팬을 확보한 K-Pop 아이돌 멤버의 출현과 포털사이트의 편성 회사와의 연관성이 재생수, 유입자, 댓글, 좋아요에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 TV 이외의 매체로 '모바일 TV'의 영향력을 증명하였다. 한계점으로는 모바일 특화 콘텐츠 확보와 비즈니스 모델을 정립하는 것이 필요하겠다. 이 부분을 해결한다면, 한국은 웹드라마의 콘텐츠 강국이라는 긍정적 이미지를 보여줄 수 있는 계기가 될 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.296-301
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• 2019

인공지능은 우리 실생활과 밀접하게 연관되어 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있다. 특히 인공지능을 보유한 이동수단으로서, 자율무인이동체의 연구가 활발하게 이루어지고 곧 실용화를 앞두고 있다. 자율자동차와 무인기 등이 스스로 경로를 설정하고 목적지까지 이동하기 위해서는 정확한 위치정보를 제공하는 항법장비가 필수적이다. 현재 운용되고 있는 이동수단들의 항법은 대부분 GPS에 의존하고 있다. 그러나 GPS는 외부 교란에 취약하다. 지난 2010년부터 북한은 수차례 GPS교란을 감행하여 우리 측에 이동통신, 항공기 운항 등에심각한 장애를 유발했다. 따라서 자율무인이동체의 안전성을 보장하고 교란으로 인한 피해를 방지하기 위해서는 신속한 상황판단과 대응이 요구된다. 본 논문에서는 빅데이터, 머신러닝 기술을 기반으로 John Boyd의 OODA LOOP Cycle(탐지-방향설정-결심-행동)을 적용한 조치방안 도출과 결심을 지원하는 GPS 전파교란 대응체계를 제시하였다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제56권2호
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• pp.303-320
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• 2017

본 연구의 목적은 소셜 빅데이터를 기반으로 리우올림픽 축구 관련 이슈 및 인물에 대한 대중들의 주요 관심사를 알아보는 것이다. 본 연구를 위해 수집된 데이터는 2016 리우올림픽 한국축구 경기와 관련된 웹 뉴스 및 댓글이다. 경기별 주요 이슈 및 대중들의 관심사를 알아보기 위해 연관단어 분석을 실시하고, NodeXL을 이용하여 시각화하였다. 연구 결과, 대중들에게 높은 관심을 받은 경기는 피지와의 경기, 한국축구대표팀 관련 인물은 손흥민, 해설위원은 이영표, 캐스터는 조우종으로 나타났다. 리우올림픽에 출전한 한국축구대표팀에 대한 대중들의 생각은 일부 부정적인 평가가 나타났지만, 대체로 긍정적인 것으로 평가할 수 있다. 해설위원 및 캐스터에 대한 대중들의 관심은 경기결과 및 예측, 설명에 대한 재치, 해설위원 및 캐스터의 호흡, 즐거움 요소(예능)로 나타났다. 결론적으로, 스포츠빅이벤트에 대한 대중들의 관심을 높일 수 있는 방안은 다양한 스포츠 분석 콘텐츠 제공, 전문성과 예능감 등을 겸비한 방송해설자 선정이 될 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.9-17
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• 2021

최근 빅데이터 분석, 인공지능, 기계학습 등의 발전으로 인해서 데이터를 과학적으로 분석하는 기술이 발전하고 있으며 이는 의사결정 문제를 최적으로 해결해주고 있다. 그러나 특정 분야의 경우에는 데이터의 양이 부족해서 과학적 방식에 적용하는 것이 어렵다. 예컨대 부동산과 같은 데이터는 데이터 발표 시점이 최근이거나 비 유동성 자산이다 보니 발표 주기가 긴 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 이런 문제점을 극복하기 위해서 TimeGAN 모형을 통해 기존의 시계열의 확장 가능성에 대해서 연구하고자 한다. 이를 위해 부동산과 관련된 총 45개의 시계열을 데이터 셋에 맞게 2012년부터 2021년까지 주 단위로 데이터를 수집하고 시계열 간의 상관관계를 고려해서 총 15개의 최종 시계열을 선정한다. 15개의 시계열에 대해서 TimeGAN 모형을 통해 데이터 확장을한 결과, PCA 및 T-SNE 시각화 알고리즘을 통해 실제 데이터와 확장 데이터 간의 통계적 분포가 유사하다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 논문을 통해서 데이터의 과적합 또는 과소적합이라는 한계점을 극복할 수 있는 다양한 실험이 연구되기를 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권3호
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• pp.201-210
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• 2018

한국산업인력공단이 운영하는 월드잡플러스는 청년들의 해외취업을 지원하는 포털 서비스로서 해외진출에 필요한 정보제공과 등록, 면접, 학습 등 일련의 과정을 지원하는 통합정보네트워크이다. 현재 30만명 이상의 청년들이 등록하고 있으며, 연계관련기관과 협업하여 청년들의 해외 취업을 지원한다. 월드잡플러스는 지원서비스의 혁신화와 무결성 유지를 위해 머신데이터 분석플랫폼인 스플렁크를 활용하여 웹사이트에 축적된 로그파일 분석을 시도하고 있다. 기술적 예측적 분석도구를 이용하여 구직자 니즈와 프로필 기반의 맞춤형 매칭 서비스를 제공하며 구직자를 위한 최적 구직 성공요건 및 최적 구인기업에 대한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 월드잡플러스가 스플렁크를 활용하여 해외취업을 지원하는 몇 가지 서비스에 대한 사례를 제시해보고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.249-265
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• 2023

우주 산업은 세계적으로 잠재력이 높은 산업 분야로 여겨지지만, 국내에서는 아직 글로벌 시장에 비해 비교적 관심이 저조한 실정이다. 국내에서도 최근 위성산업은 전통적인 정부 주도의 산업에서 벗어난 민간 주도의 '뉴스페이스(New Space)' 패러다임에 관심을 기울이고 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 국내 위성산업 관련 민간 기업의 시장 진입 전략을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 미래의 신호를 탐색하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 미래신호 이론과 Keyword Portfolio Map 등의 이론적 배경을 활용하여, 키워드 성장률과 키워드 등장 빈도 등을 바탕으로 특허 문서 데이터 내 키워드 잠재력을 분석한다. 또한, 뉴스 데이터를 추가로 수집하여 미래신호를 각각 first symptom, early information으로 구분하였다. 이는 해당 키워드가 특허문서 이외에 어떻게 실질적인 잠재력을 드러내는지에 대한 해석적 지표로 활용된다. 본 연구는 미래신호 탐색을 위한 데이터 수집과 분석 과정을 수록하였고, 키워드 맵의 시각화 자료를 통해 어떤 형태로 활용될 수 있는지 구체적으로 시각화함으로써 수집된 문서의 각각의 키워드가 약신호에서 강신호로 발전하는 과정을 추적하는 일련의 과정을 수록하였다. 본 연구의 과정은 기존 미래신호에 관한 연구의 방법론적인 기여와 활용 범위의 확장에 기여할 수 있고, 결과물은 위성 산업에서의 신산업 기획 및 연구 방향성 수립에 기여할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.155-166
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• 2018

These days, online media, such as blogospheres, online communities, and social networking sites, provides the uncountable user-generated content (UGC) to discover market intelligence and business insight with. The business has been interested in consumers, and constantly requires the approach to identify consumers' opinions and competitive advantage in the competing market. Analyzing consumers' opinion about oneself and rivals can help decision makers to gain in-depth and fine-grained understanding on the human and social behavioral dynamics underlying the competition. In order to accomplish the comparison study for rival products and companies, we attempted to do competitive analysis using text mining with online UGC for two popular and competing ramens, a market leader and a market follower, in the Korean instant noodle market. Furthermore, to overcome the lack of the Korean sentiment lexicon, we developed the domain specific sentiment dictionary of Korean texts. We gathered 19,386 pieces of blogs and forum messages, developed the Korean sentiment dictionary, and defined the taxonomy for categorization. In the context of our study, we employed sentiment analysis to present consumers' opinion and statistical analysis to demonstrate the differences between the competitors. Our results show that the sentiment portrayed by the text mining clearly differentiate the two rival noodles and convincingly confirm that one is a market leader and the other is a follower. In this regard, we expect this comparison can help business decision makers to understand rich in-depth competitive intelligence hidden in the social media.

• 대한영양사협회학술지
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• 제25권1호
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• pp.44-58
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• 2019

Predicting the number of meals in a foodservice organization is an important decision-making process that is essential for successful food production, such as reducing the amount of residue, preventing menu quality deterioration, and preventing rising costs. Compared to other demand forecasts, the menu of dietary personnel includes diverse menus, and various dietary supplements include a range of side dishes. In addition to the menus, diverse subjects for prediction are very difficult problems. Therefore, the purpose of this study was to establish a method for predicting the number of meals including predictive modeling and considering various factors in addition to menus which are actually used in the field. For this purpose, 63 variables in eight categories such as the daily available number of people for the meals, the number of people in the time series, daily menu details, weekdays or seasons, days before or after holidays, weather and temperature, holidays or year-end, and events were identified as decision variables. An ensemble model using six prediction models was then constructed to predict the number of meals. As a result, the prediction error rate was reduced from 10%~11% to approximately 6~7%, which was expected to reduce the residual amount by approximately 40%.