• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권7호
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• pp.327-332
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• 2016

본 연구는 비 정형 농산물 중 6년근 수삼의 자동 등급 분류하기 위한 선행연구로, 이를 위해 4방향에서 이미지 취득이 가능한 수삼 영상 측정기를 제작 하였으며 총 245 수삼 개체에 대해서 영상을 취득하였다. 취득된 영상의 각 수삼 개체마다 12개의 파라미터를 추출하였으며, KGC 인삼공사의 수삼등급 분류 기준과 각 등급별 평균 파라미터의 분포를 조사하여 최종 4개 파라미터를 선정하였다. 패턴인식 분류기는 Support Vector Machine을 사용하였으며 공용 소프트웨어인 OpenCV Library를 사용하여 k-Class 분류기를 설계하였다. 각 등급별 학습 데이터 수를 10, 15, 20으로 조정하여 등급별 인식률, 본인 거부율, 타인 인식율을 조사하였으며, 학습데이터 수가 10개일 때 1등급 인식률 94%, 2등급 인식률 98%, 3등급 인식률 90%로 가장 높은 인식 성능을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권3호
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• pp.586-598
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• 2021

Nowadays, users' reviews and feedback on e-commerce sites stored in text create a huge source of information for analyzing customers' experience with goods and services provided by a business. In other words, collecting and analyzing this information is necessary to better understand customer needs. In this study, we first collected a corpus with 99,322 customers' comments and opinions in English. From this corpus we chose the best number of topics (K) using Perplexity and Coherence Score measurements as the input parameters for the model. Finally, we conducted an experiment using the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model with K coefficients to explore the topic. The model results found hidden topics and keyword sets with high probability that are interesting to users. The application of empirical results from the model will support decision-making to help businesses improve products and services as well as business management and development in the field of hotel services.

• 디지털융복합연구
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• 제11권2호
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• pp.235-242
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• 2013

본 연구에서는 정보원천 신뢰도 이론(source credibility theory)을 기반으로 비개인화된(non-personalized) 추천시스템의 일종인 평판시스템(reputation system)을 위한 평판 순위결정기법을 제안하고, 이러닝 콘텐츠 서비스에 적합한 평판시스템 모형을 제시하였다. 정보원천 신뢰도 요인 중 온라인 구전에 적합한 두 가지 요인(expertise, co-orientation)을 기반으로 사용자 평판정보를 암묵적으로 추출하는 기법을 제안하였다. 즉, 사용자의 과거 이러닝 콘텐츠 평가 정보로부터 사용자의 두 가지 신뢰도 요인을 자동적으로 추출하는 방법을 정의하고, 사용자중 높은 신뢰도를 가진 소수 평가자의 정보만을 가지고 전체 사용자의 콘텐츠 평판정보를 효과적으로 예측할 수 있는 방법을 제안하였다. 콘텐츠 평판정보를 예측하는 단계에 있어, 정보원천 신뢰도 이론이 반영된 수정된 협업 필터링(collaborative filtering) 기법을 적용하였다. 한편, 다양한 평판기법들과의 성능 비교실험을 통해, 제안하는 평판시스템 모형이 명시적인 사용자 평판정보가 부족한 기업대 소비자간(B2C) 이러닝 콘텐츠 전자상거래 사이트에 적합함을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1435-1446
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• 2021

태풍으로 인한 풍수해는 매년 한반도에 많은 피해를 주고 있다. 재난 발생 시 피해가 최소화 되도록 신속한 의사 결정을 위해서는 예상되는 피해정보와 대피방안 등에 대한 사전 분석이 요구된다. 본 연구에서는 재난단계에 따라 필요한 정보를 제공할 수 있는 분석 모듈을 개발하고자 하였다. 태풍 대비단계에서 활용할 수 있도록 북상 중인 태풍경로와 유사한 과거태풍경로 및 과거피해정보를 확인할 수 있는 기능, 고립 위험 지역을 추출하는 기능, 저수지 붕괴 지역을 추출하는 기능을 개발하였다. 대응 및 복구 초기단계에서 활용할 수 있도록 현 침수심을 고려한 예상침수범위 추출 기능, 인구, 건물, 농지 등에 예상되는 피해정보 분석 기능, 대피정보를 제공하는 기능도 포함하였다. 또한 분석결과 표출을 위해 자동화된 웹 지도 작성 방법을 제시하였다. 분석기능은 파이썬 오픈소스 기반으로 개발하여 모듈화했으며, 웹 표출 기능은 자바스크립트 기반으로 구현하였다. 본 연구에서 개발된 도구들은 풍수해 대비 모니터링과 초기대응 단계에서 신속한 의사결정을 위해 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.74-84
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• 2016

최근 오픈소스 소프트웨어(OSS: Open Source Software)를 사용한 빠른 개발 방식이 많은 관심을 받고 있다. 오픈소스 소프트웨어 사용이 IT 시장의 다양한 요구에 적극적이면서 빠르게 대응할 수 있고, 전 세계의 수많은 개발자들의 참여로 이루어지는 오픈소스 소프트웨어 특성상 신속한 개발, 검증 및 적용이 용이하며 초기 투자비용을 감소시킬 수 있기 때문이다. 하지만 오픈소스 소프트웨어 진입 장벽, 오픈소스 소프트웨어의 성능 및 신뢰성에 대한 잘못된 인식, 기술 지원에 대한 염려, 적절한 오픈소스 소프트웨어의 선택, 저품질의 문서 등의 문제점으로 인해 오픈소스 소프트웨어 도입 및 사용을 꺼려하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 소프트웨어 연구개발 과정에서 오픈소스 소프트웨어를 활용하는 정도에 영향을 미치는 기술적, 조직적, 환경적 요인을 식별하고 오픈소스 소프트웨어의 활용이 연구개발에 참여 중인 개인의 업무 성과에 미치는 영향을 분석하였다. 선행연구를 바탕으로 측정도구를 작성하여 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 소프트웨어 연구개발을 수행한 경험이 있는 소프트웨어 개발자 대상으로 설문을 실시하였다. 자료 분석 결과 오픈소스 소프트웨어가 가져다주는 기술적 혜택은 오픈소스 소프트웨어의 활용도와 사용자 만족도에 영향을 주는 반면, 기술적 위험은 오픈소스 소프트웨어의 활용도와 사용자 만족도에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 소프트웨어 연구개발 과정에 오픈소스 소프트웨어를 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.19-28
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• 2005

인터넷 상에서 소비자는 최소한의 노력으로 정보를 탐색할 수 있으며, 좀 더 나은 구매의사결정이 가능하게 되었다. 특히 온라인에서 구전마케팅은 소비자의 정보탐색행동과 구매의사결정에 중요한 정보원천으로서 폭넓게 활용되고 있다. 하지만 그 중요성에도 불구하고 온라인에서 구전마케팅에 관한 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 온라인 쇼핑몰의 콘텐츠 중 게시판을 활용한 구전마케팅의 지각된 유용성에 미치는 영향요인을 규명하고, 지각된 유용성과 정보의 질적 평가와의 관계를 규명하는 것이다. 분석결과 선택 불확실성, 지각된 희생, 사회적 압력 둥의 요인이 커뮤니케이션을 통한 정보의 유용성에 유의미한 영향을 미쳤으나 지식불확실성은 영향을 주지 않았다. 또한 구전마케팅을 통해 교환되는 정보의 유용성을 높게 지각할수록 질적으로도 높은 평가를 하는 것으로 조사되었다. 따라서 온라인에서 사업을 영위하는 기업은 고객이 구전정보를 적극적으로 활용할 수 있도록 웹사이트를 관리하여야 할 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권4호
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• pp.1146-1165
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• 2022

A huge amount of data in the form of videos and images is being produced owning to advancements in sensor technology. Use of low performance commodity hardware coupled with resource heavy image processing and analyzing approaches to infer and extract actionable insights from this data poses a bottleneck for timely decision making. Current approach of GPU assisted and cloud-based architecture video analysis techniques give significant performance gain, but its usage is constrained by financial considerations and extremely complex architecture level details. In this paper we propose a data pipeline system that uses open-source tools such as Apache Spark, Kafka and OpenCV running over commodity hardware for video stream processing and image processing in a distributed environment. Experimental results show that our proposed approach eliminates the need of GPU based hardware and cloud computing infrastructure to achieve efficient video steam processing for face detection with increased throughput, scalability and better performance.

• 대한산업공학회지
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• 제43권3호
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• pp.154-163
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• 2017

Research collaboration is regarded as core source to lead various innovations in all countries. This paper compares and analyzes the performance of Industry-University-Government Research Institutes (GRI) collaboration based on the four types of research collaborations; GRI-GRI, Industry-GRI, University-GRI and Industry-University-GRI. So this paper will show which collaboration type has the best work on each R&D step. We use four R&D steps; research, development, commercialization and overall. We also evaluate the performance of research collaboration of GRIs based on the collaboration types. In order to evaluate the performance of research collaboration, Data Envelopment Analysis (DEA) is employed for measuring the efficiency of GRIs in this paper. DEA is a non-parametric approach to measuring the relative efficiency of decision-making units (DMUs) with multiple inputs and outputs. The empirical results represent that the performance of collaboration with industry is generally superior to other collaboration types. These findings from this paper are expected to provide basic information for national collaboration strategy making.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권6호
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• pp.1071-1082
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• 2021

Since the smart factory has been recently recognized as an industrial core requirement, various mechanisms to ensure efficient and stable operation have attracted much attention. This attention is based on the fact that in a smart factory environment where operating processes, such as facility control, data collection, and decision making are automated, the disruption of processes due to problems such as facility anomalies causes considerable losses. Although many studies have considered methods to prevent such losses, few have investigated how to effectively apply the solutions. This study proposes a Kubernetes based system applied in a smart factory providing effective operation and facility management. To develop the system, we employed a useful and popular open source project, and adopted deep learning based anomaly detection model for multi-sensor anomaly detection. This can be easily modified without interruption by changing the container image for inference. Through experiments, we have verified that the proposed method can provide system stability through nondisruptive maintenance, monitoring and non-disruptive updates for anomaly detection models.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2009년도 정기 학술발표대회
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• pp.13-24
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• 2009

This paper introduces various kinds of applications of the scenario-based seismic risk assessment in Taiwan. Seismic scenario simulation (SSS) is a GIS-based technique to assess distribution of ground shaking intensity, soil liquefaction probability, building damages and associated casualties, interruption of lifeline systems, economic losses, etc. given source parameters of an earthquake. The SSS may integrate with rapid earthquake information release system to obtain valuable information and to assist in decision-making processes to dispatch rescue and medical resources efficiently. The SSS may also integrate with probabilistic seismic hazard analysis to evaluate various kinds of risk estimates, such as average annual loss and probable maximum loss in one event, in a probabilistic sense and to help proposing feasible countermeasures.