• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.19-36
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• 2011

시맨틱 웹(Semantic Web)의 비전에 대한 공표가 이루어진 이래로 이와 관련한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 지금까지의 연구가 성공적이었다는 판단을 하기에는 아직 이르다. 본 논문은 시맨틱 관련 연구분야의 두 가지 문제점을 진단한다. 첫째는 '시맨틱 검색'이라는 개념의 합의된 정의가 없다는 것이고, 둘째는 장래의 유관 연구를 바라볼 수 있는 종합적이고 체계적인 시각이 부족하다는 것이다. 이러한 진단 아래, 본 논문은 시맨틱 검색의 개념을 '사용자의 입력에 따라 온톨로지와 같은 시맨틱 기술을 이용하여 원하는 정보를 얻는 행위'로 정의한다. 또한 시맨틱 검색에 대한 이해를 돕기 위해 시맨틱 검색 엔진 분류 프레임워크를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크는 (쿼리) 입력문의 처리, 타겟 소스, 검색 방법론, 검색결과의 서열화, 출력 결과물의 데이터 종류, 이렇게 다섯 가지 부분으로 나뉜다. 마지막으로 본 논문은 제시한 프레임워크를 응용하여 기존의 연구결과물을 분석하고 앞으로의 연구 방향을 논하는 것으로 끝을 맺는다.

• 경영정보학연구
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• 제7권2호
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• pp.23-40
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• 2005

시장에서의 경쟁이 점차 심화되고 서비스나 상품에 대한 고객들의 요구와 기대치가 증가함에 따라 기업들에 있어 과학적인 데이터 분석에 근거한 경영전략 수립 및 실행의 필요성이 어느 때보다 크게 강조되고 있다. 그러나 인적자원과 및 자금 등을 포함한 가용자원은 한정적이기 때문에 이들 자원을 얼마나 효율적으로 사용하여 효과적인 결과를 획득하는가가 기업 성패를 좌우하는 주요 지표가 되고있다. 본 연구에서는 선택과 집중적 자원 배분이라는 이슈에 초점을 맞춰 사전 세분화를 통해 선정된 고객 군만을 대상으로 고객의 특성을 파악하고 관리하는 방안이 전체 고객을 대상으로 하는 것보다 보다 의미가 있다는 것을 실제 현업데이터를 통해 검증하고자 하였다. 이를 위해 카드사, 이동통신사, 보험사의 고객 인적데이터 및 거래데이터를 수집하였고, 통계분석과 현업전문가의 의견을 수렴해 고객 세분화를 수행하였으며, 각 세분 군별로 데이터마이닝의 의사결정나무 기법을 이용해 해지모형을 구축하여 전체 고객을 대상으로 한 모형과 정분류율과 규칙의 간결성 측면에서 비교 평가하였다. 결과적으로 세분 군별 해지모형이 전체 고객대상 모형에 비해 정분류율은 높거나 비슷한 수준을 유지하면서 보다 간결하고 의미있는 규칙을 제공하였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.57-76
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• 2023

본 연구는 목적은 디지털 플랫폼인 YouTube에서 최근 채널을 만든 크리에이터와 유튜버의 성공 여부를 분류 분석을 통해 알아보고자 함이다. 이를 위하여 과학기술 카테고리의 유튜버 채널 실제 정보들을 바탕으로 평균 동영상 업로드 횟수, 평균 영상 길이, 선택 가능한 다국어 자막 개수, 운영 중인 다른 소셜 네트워크 채널의 정보를 식별하였다. 식별한 정보와 머신러닝 기법을 활용하여 초기 유튜버들의 성공 여부인 수익창출 여부를 분류 분석하였으며, 분석결과, 인공 신경망 알고리즘이 초기 유튜버의 성공 또는 실패를 예측하는 데 가장 정확한 결과를 제공하고 있음을 발견했다. 또한, 제시된 다섯 가지 요인은 분석결과 향상에 기여하는 것으로 나타났다. 본 연구는 유튜브를 시작하고자 하는 신규 개인 창업가, 현재 유튜브를 운영하고 있는 인플루언서, 이러한 디지털 플랫폼을 활용하고자 하는 기업들에게 디지털 플랫폼의 다양한 접근 방식과 활용 방향에 대해 제언한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.440-443
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• 2005

The wide spread of internet business recently necessitates recommendation systems which can recommend the most suitable product fur customer demands. Currently the recommendation systems use content-based filtering and/or collaborative filtering methods, which are unable both to explain the reason for the recommendation and to reflect constantly changing requirements of the users. These methods guarantee good efficiency only if there is a lot of information about users. This paper proposes an algorithm called 'demand articulate & integration' which can perceive user's continuously varying intents and recommend proper contents. A method of knowledge classification which can be applicable to this algorithm is also developed in order to disassemble knowledge into basic units and articulate indices. The algorithm provides recommendation outputs that are close to expert's opinion through the tracing of articulate index. As a case study, a knowledge base for heritage information is constructed with the expert guide's knowledge. An intelligent recommendation system that can guide heritage tour as good as the expert guider is developed.

• 경영정보학연구
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• 제19권4호
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• pp.111-134
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• 2017

본 연구는 1996년부터 2011년까지 투입산출표를 이용하여 해당 기간 동안 한국의 ICT 산업과 자동차 산업의 산업연쇄효과 및 경쟁우위를 비교하였다. 국제표준산업분류(ISIC Rev.4)에 따라 ICT 산업을 분류하여 범위를 명확히 하였으며, 제품의 특성, 혁신주기에 따라 ICT 산업 내 제조업과 서비스업, 그리고 자동차 산업 내 제조업과 서비스업 부문으로 분류하였다. 연구 결과는, (1) ICT 산업은 수요(Backward Linkage Effect)와 공급(Forward Linkage Effect) 측면에서 자동차 산업의 평균과 비슷한 수준의 파급효과를 가지고 있다. (2) ICT 제조업은 수요와 공급 측면에서 ICT 서비스업의 평균보다 높은 수준의 파급효과를 가지고 있다. (3) 자동차 제조업은 수요와 공급 측면에서 모두 높은 수준의 파급효과를 갖지만, 자동차 서비스업은 공급 측면에서만 높은 수준의 파급효과를 갖는다. (4) ICT 제조업은 수요와 공급 측면에서 모두 높은 수준의 파급효과를 갖지만, 자동차 제조업은 공급 측면에서 높은 수준의 파급효과를 갖는다. (5) ICT 서비스업은 수요 측면에서 높은 수준의 파급효과를 가지고 있었으나 그 효과가 줄어들고 있고, 자동차 서비스업은 공급 측면에서 높은 수준의 파급효과를 갖는다고 보여준다. 이러한 연구 결과를 통하여, 이 전의 연구들에서 논의가 되었던 ICT 산업에 대한 분류 기준을 명확히 제시하였으며 ICT 산업과 자동차 산업에 대한 파급효과 및 중요성을 확인하고, 정책적 시사점을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.153-156
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• 2005

In this paper, a framework for implementing UFIS (Unified Fuzzy rule-based knowledge Inference System) is presented. First, fuzzy clustering and fuzzy rules deal with the presence of the knowledge in DB (DataBase) and its value is presented with a value between 0 and 1. Second, RDB (Relational DB) and SQL queries provide more flexible functionality fur knowledge management than the conventional non-fuzzy knowledge management systems. Therefore, the obtained fuzzy rules offer the user additional information to be added to the query with the purpose of guiding the search and improving the retrieval in knowledge base and/ or rule base. The framework can be used as DM (Data Mining) and ES (Expert Systems) development and easily integrated with conventional KMS (Knowledge Management Systems) and ES.

• 산업경영시스템학회지
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• 제37권3호
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• pp.75-81
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• 2014

To establish a new creative economy, the worldwide efforts have been made to wriggle out the old economic paradigm after the financial crisis of 2008. When it comes to the limitation of the viability. the start up companies have a high risk of failure. Therefore business incubator (BI) should carry out the role to improve their viability. As for the maximization of the effect on the business incubating services as move in companies, it is important for BI to increase the level of business incubating services by the systemic and scientific measurement. This study showed that the quality of the BI center services was measured by Kano analysis and the previous research as follows. First, BI quality attribute by Timko's customer satisfaction came out into the attractive qualities on the 14 items that amount to the 70% of 20 business incubating services items. It is desirable to perform the strategy for the satisfaction. Secondly, basic business incubating services were interpreted as the one-dimensional quality like incubating spaces, parking facilities, security facilities, industry technology development funds, and incubating managers. Finally, training and educational service was recognized as indifferent quality. Futhermore, the improvement and the limitation of this study as well as the interpretation of analysis results are also provided.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.57-66
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• 2023

본 연구에서는 딥러닝 기법과 정서적 AI를 적용하여 사용자의 감정 상태를 추정하고 이를 추천 과정에 반영할 수 있는 추천 시스템에 대한 새로운 연구 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 분노, 혐오, 공포, 행복, 슬픔, 놀람, 중립의 7가지 감정을 각각 분류하는 감정분류모델을 구축하고, 이 결과를 추천 과정에 반영할 수 있는 모형을 제안한다. 그러나 일반적인 감정 분류 데이터에서는 각 레이블 간 분포 비율의 차이가 크기 때문에 일반화된 분류 결과를 기대하기 어려울 수 있다. 본 연구에서는 감정 이미지 데이터에서 혐오감 등의 감정 개수가 부족한 경우가 많으므로 데이터 증강을 이용한다. 마지막으로, 이미지 증강을 통해 데이터 기반의 감정 예측 모델을 추천시스템에 반영하는 방법을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.23-43
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• 2022

AI(Artificial Intelligence)를 다양한 산업에서 접목하기 위해 알고리즘 선택에 대한 관심이 증가하고 있다. 알고리즘 선택은 대부분 데이터 과학자의 경험에 의해 결정되는 경우가 많다. 하지만 경험이 부족한 데이터 과학자의 경우 데이터셋 특성 기반의 메타학습(meta learning) 을 통해 알고리즘을 선택한다. 기존의 알고리즘 추천은 선정 과정이 블랙박스이기 때문에 어떠한 근거에 의해 도출되는지 알 수 없었다. 이에 따라 본 연구에서는 k-평균 군집분석을 활용하여 데이터셋 특성에 따라 유형을 나누고 적합한 분류 알고리즘과 클래스 불균형 해소 방법을 탐색한다. 본 연구 결과 네 가지 유형을 도출하였으며 데이터셋 유형에 따라 적합한 클래스 불균형 해소 방법과 분류 알고리즘을 추천하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제6권2호
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• pp.57-85
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• 2006

업무과정을 철저하게 기록화하기 위해서는 업무관리와 기록관리가 통합적으로 이루어져야 한다. 이를 위해 업무분류표와 기록분류표를 통합한 기록분류체계 수립이 적합하지만, 지금까지 기록분류체계 수립을 위해 이용된 절차 및 방법론들은 일반조직, 단체 등에서 지침으로 활용하거나 분석을 수행하기에는 구체성이 부족하다. 본 연구에서는 이러한 인식을 바탕으로 업무관리와 기록 관리를 유기적으로 연계시킬 수 있는 기록분류체계 개발을 위해 다음과 같이 방법을 구체화 하였다. 우선 기록분류체계 개발을 위한 분류의 원칙으로 기능분류를 선택하였다. 그 다음으로 기록분류체계 개발을 위해 구체적인 방법을 제시하였다. 이를 위해 호주의 기록관리 업무분석 표준인 DIRKS(Designing and Implementing Recordkeeping Systems)와 AS 5090을 분석, 비교 하였고, 이를 토대로 정보공학과 경영학에서 업무분석시 사용되는 방법론과 보완할 부분을 연구하여 구체적인 기록분류체계 개발 방법을 제시했다. 이와 같이 구체화한 기록분류체계 설계를 위한 개발 모형을 친일반민족행위진상규명위원회에 적용하여 검증하였다는데 본 연구의 그 의의가 있다.