• 경영정보학연구
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• 제8권2호
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• pp.29-49
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• 2006

디지털 경제가 도래하면서 정보를 생성 거래하는 새로운 시장이 형성되고 많은 기업들은 고객에게 차별화된 정보를 제공하는 정보 비즈니스를 수행하고 있다. 정보 사용자는 자신이 직면한 정황과 일치하는 정보를 유용하게 인식하지만, 정황은 개인의 역할, 시간, 장소 등에 따라 끊임없이 변하기 때문에 이러한 동적 정보를 생성하고 실시간으로 전달한다는 것은 매우 어려운 일이다. 본 연구는 모바일 시스템이 동적 정황을 인지하여 사용자 요구와 일치하는 정황 정보를 실시간으로 생성 및 전달함으로써 정보 가치의 제고에 기여할 수 있을 것이라 판단하고, 정보 비즈니스 중 그 중요성이 점차 부각되고 있는 모바일 광고를 대상으로 실증 분석을 실시하였다. 분석 결과를 통해 정황 관련성이 모바일 정보 가치에 직접적인 영향을 미치지는 않지만 정보 가치를 결정하는 주요 변수인 정보 유용성을 높여줌으로써 사용자의 지각된 모바일 정보 가치를 향상시키는 결정적 역할을 담당한다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 정황 관련성은 부정적 자극의 영향을 극복할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 마지막으로 의사 결정을 지원할 수 있는 정보의 제공뿐만 아니라 사용자의 오락적 욕구를 충족시킴으로써 모바일 광고 가치를 향상시킬 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 The 6th International Symposium of East Asian Resources Recycling Technology
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• pp.230-235
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• 2001

There are more than 15 millions cars or motors in Taiwan. According to the statistics from Environmental Protection Administration, the number of resulting scrap tires are near 110 thousand tons each year. The tire recycle programs in Taiwan were first conducted in 1989 and executed by ROC Scrap Tire Foundation. However, the current efficiency of the tire recycling industry still needs to be improved to minimize the environmental problem or fire hazards caused by scrap tires storage. Ten major tire-recycling factories are surveyed in this study. The investigations include the source of scrap tire, the shredding process, the market of products, the management of wastes disposal, and the difficulties of these sectors. As the varieties of the shredding machines of the recycle factories, there are three kinds of final products which include powder, granular, and chips. The wastes, wires and fibers, produced by the shredding process are the major problems fur all the factories. The percentage of the wire and fiber removal from rubbers still needs to be increased. The best approaches found in this study to increase the efficiency of scrap tire recycling processes are proposed which include the improvement of magnetic separation system fiber/rubber separation system and the minimization of waste disposal. A categorized standard of the processing outputs is suggested as a reference for the decision-making of the tire-recycling factories.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권1호
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• pp.391-413
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• 2021

국가 운영 정책을 기획하고, 실행하고, 평가하기 위한 모든 영역의 의사결정 단계에서 정책연구정보는 매우 중요한 정보원이라 할 수 있다. 국책연구기관의 정책연구 과제는 연구 설계부터 활용 효과에 대한 성과 평가까지 그 효율성과 효과성을 보장하기 위해 연구 전 과정에 있어서 꼼꼼한 단계를 거쳐 관리되고 있다. 그러나 실제 정책연구정보를 필요로 하는 수요자나 일반 국민에게 직접적으로 노출되는 정보는 연구과제의 최종 성과물인 정책연구보고서 형태로 발간된 자료이다. 국무총리산하 경제·인문사회연구회에서 구축·운영하고 있는 국가정책연구포털(NKIS)은 27개의 국책연구기관의 정책성과물과 함께 기관 간 협동 연구를 수행하여 산출된 연구보고서를 통합 관리하는 대국민 정보제공서비스이다. 본 연구는 국가정책연구포털(NKIS)의 운영 현황과 정보 관리 현황을 소개하면서 국책연구기관의 정책연구정보자료의 관리 특성을 파악하고, 외부 서비스와의 API(응용 프로그램 인터페이스)를 위해 고려해야 하는 특이사항을 도출하여, 표준화된 형태의 공유 데이터 요소를 도출하는 것을 목적으로 한다.

• 한국측량학회지
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• 제32권6호
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• pp.651-659
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• 2014

With the popularization of big data environment, big data have been highlighted as a key information strategy to establish national spatial data infrastructure for a scientific land policy and the extension of the creative economy. Especially interesting from our point of view is the cadastral information is a core national information source that forms the basis of spatial information that leads to people's daily life including the production and consumption of information related to real estate. The purpose of our paper is to suggest the scheme of big data analytics with respect to the articles of cadastral resurvey project in order to approach cadastral information in terms of spatial data integration. As specific research method, the TM (Text Mining) package from R was used to read various formats of news reports as texts, and nouns were extracted by using the KoNLP package. That is, we searched the main keywords regarding cadastral resurvey, performing extraction of compound noun and data mining analysis. And visualization of the results was presented. In addition, new reports related to cadastral resurvey between 2012 and 2014 were searched in newspapers, and nouns were extracted from the searched data for the data mining analysis of cadastral information. Furthermore, the approval rating, reliability, and improvement of rules were presented through correlation analyses among the extracted compound nouns. As a result of the correlation analysis among the most frequently used ones of the extracted nouns, five groups of data consisting of 133 keywords were generated. The most frequently appeared words were "cadastral resurvey," "civil complaint," "dispute," "cadastral survey," "lawsuit," "settlement," "mediation," "discrepant land," and "parcel." In Conclusions, the cadastral resurvey performed in some local governments has been proceeding smoothly as positive results. On the other hands, disputes from owner of land have been provoking a stream of complaints from parcel surveying for the cadastral resurvey. Through such keyword analysis, various public opinion and the types of civil complaints related to the cadastral resurvey project can be identified to prevent them through pre-emptive responses for direct call centre on the cadastral surveying, Electronic civil service and customer counseling, and high quality services about cadastral information can be provided. This study, therefore, provides a stepping stones for developing an account of big data analytics which is able to comprehensively examine and visualize a variety of news report and opinions in cadastral resurvey project promotion. Henceforth, this will contribute to establish the foundation for a framework of the information utilization, enabling scientific decision making with speediness and correctness.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제24권4호
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• pp.629-655
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• 2015

국내 발전량의 30% 이상을 차지하는 원자력발전은 기저부하의 안정성 확보 측면에서 전력산업에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 연구에서는 원자력 발전과 도매전력가격의 관계를 분석하고자한다. 이를 위해 자기회귀시차분포 (ARDL: Autoregressive Distributed Lag Model) 모형과 Granger 인과성을 통해 원자력발전과 전력도매가격 (SMP: System Marginal Price)의 관계를 살펴보았다. 분석결과 단기적 효과는 다르게 나타날 수 있지만 총 효과 (장기효과)로 볼 때 원자력공급량과 SMP는 양(+)의 관계로 나타났다. 일반적인 장기균형식에서 원자력발전용량은 SMP와 양 (+)의 관계인 반면에 시차변수를 포함한 ARDL 모형의 경우 발전용량은 SMP와 음 (-)의 관계로 이론에 부합하는 것으로 나타났다. 인과성 검정결과 원자력발전 공급량은 SMP에 일방향의 Granger 인과성이 있으나 그 역의 관계는 성립하지 않는 것으로 나타났다. 시계열분석을 통하여 원자력발전은 SMP와 밀접한 연관성을 갖고 있음을 발견할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1334-1341
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• 2016

최근 지능형 스마트 디바이스의 눈부신 발전과 사용으로 개발 단계의 소프트웨어 결함 관리의 중요성이 부각되고 있다. 효과적 결함 관리를 위해 소프트웨어 메트릭을 토대로 많은 결함 예측 모델 연구가 수행되고 있지만, 결함 예측 모델 연구 성과가 널리 확산되지는 못하고 있다. 본 논문에서는 결함 존재 유무에 관한 이진적 결함 예측 모델의 제약을 극복할 수 있도록, 베이지안 네트워크 기반 확률적 소프트웨어 메트릭 관리 방법을 제안한다. 제안 모델은 소프트웨어 메트릭을 활용하여 베이지안 네트워크를 구성하고, 이를 토대로 베이지안 추론을 수행하여 리팩토링을 위한 개선점을 식별할 수 있는 모델이다. 코드 리팩토링을 통해 소스 코드가 개선되면 관련 메트릭 측정값 또한 변하게 된다. 제안 모델은 리팩토링을 통한 메트릭의 개선으로 얻을 수 있는 결함 제거 효과를 확률 값으로 제시해준다. 따라서 이진 값 형태의 확정성을 극복할 수 있으며, 불확정적인 확률 값으로 의사결정의 유연성을 확보할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권2호
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• pp.175-184
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• 2000

데이타 웨어하우스는 외부 데이타를 통합 요약하여 저장하는 시스템으로, 의사 결정에 필요한 정보를 효과적으로 제공할 수 있다. 대부분의 데이타 웨어하우스에서는 데이타를 정랴한 결과를 형성(materialized) 뷰의 형태로 저장한다. 이 때 뷰가 정의된 데이타 소스가 변화하면 뷰는 이를 반영하기 위 해 갱신되어야 한다. 뷰에 대한 갱신 작업은 상당한 부하를 야기시킬 수 있으므로, 이러한 갱신 작업을 효율적으로 수행하는 것은 매우 중요한 문제가 된다. 이미 뷰의 효율적인 갱신 방법에 대해서는 많은 연구 가 이루어져 왔다. 그러나 뷰가 여러 개의 데이타 소스에 의해 정의되고 이들 중 둘 이상의 데이타 소스가 변화된 경우, 이를 뷰에 반영하기 위해서 기존의 방법들은 데이타 소스에 대해 많은 수의 접근이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 여러 개의 데이타 소스에 변화가 일어난 경우, 기존 연구에 비해 데이타 소스에 대한 접근을 줄일 수 있는 효율적인 뷰 갱신 방법을 제안한다 . 그리고 TPC-D 데이타를 사용한 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 성능이 우수하다는 것을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.109-130
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• 2011

연속발생 데이터는 데이터의 원천으로부터 데이터 저장소로 연속적으로 축적이 되는 데이터를 말한다. 이렇게 축적된 데이터의 크기는 시간이 지남에 따라 점점 커진다. 또한 이러한 대용량 데이터에서 정보를 추출하기 위해서는 저장공간, 시간, 그리고 많은 자원이 필요하다. 이러한 연속발생 데이터의 특성은 시간이 지남에 따라 축적된 대용량 데이터의 이용을 어렵고 고비용이 되게 한다. 만약 정보나 패턴을 추출할 때 누적된 전체 발생 데이터 중에서 최근의 일부만 사용 한다면 적은 일부 표본의 사용의 문제로 인하여 전체 데이터 사용에서 발견될 수 있는 유용한 정보의 유실이 있을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 연구는 연속발생 데이터를 발생 시점에서 계속 모으기 보다 이러한 발생되는 데이터에서 규칙을 추출하여 효율적으로 지식을 관리하고자 한다. 이 방법은 기존의 방법에 비하여 적은 양의 데이터 저장공간을 필요로 한다. 또한 이렇게 축적된 규칙집합은 미래에 예측을 위해서 언제든 실시간 예측을 할 수 있게 준비가 된다. 여러 예측 모델을 결합시키는 방법인 앙상블 이론에 의하면 본 연구가 제시하는 데로 체계적으로 규칙집합을 시간에 따라 융합시킬 경우 더 나은 예측 성과가 가능하다. 본 연구는 주식시장의 변동성을 예측하기 위하여 주식시장 데이터를 사용하였다. 본 연구는 이 데이터를 이용해 본 연구가 제시하는 방법과 기존의 방법의 예측 정확도를 비교 하였다.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.27-44
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• 2020

사용자의 정보 과부하 문제의 해결을 목표로 하는 추천 시스템은 개인의 선호를 추론하여 이에 부합하는 아이템을 필터링하여 제공한다. 추천 시스템 관련 기법 중 가장 성공적으로 알려져 있는 협업 필터링은 최근까지 다양한 성능 개선 시도가 이루어지고 있으며 여러 분야에 적용되고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 협업 필터링의 성공에 기반하여 소비자의 구매 의사결정에 영향을 미칠 수 있는 시각 정보를 추천 시스템에 반영할 수 있는 VizNCS를 제안한다. 이를 위하여 먼저, 비정형 데이터인 시각 정보에서 특징을 추출하기 위해 합성곱 신경망을 사용하였다. 다음으로, 합성곱 신경망으로 부터 도출된 이미지 특성 정보를 추천 시스템에 반영하기 위하여 기존의 딥러닝 기반의 추천 시스템 중 다른 정보로 확장이 용이한 NCF 기법을 응용하였다. 본 연구에서 제안한 VizNCS의 성능 비교 실험 결과 기본 NCF보다 더 높은 성능을 보였으며 카테고리별 성능 비교 실험을 통해 시각 정보에 영향을 받는 카테고리와 그렇지 않은 카테고리를 발견하였다. 결론적으로 본 연구에서 제안한 VizNCS는 시각정보를 개인화된 추천에 직접 활용함에 따라 시각 정보에 영향을 받는 소비자들의 구매의사결정 행태를 반영할 수 있어 추천 시스템 성능 향상에 기여하였다. 또한, 지금까지 활용이 미미했던 이미지 데이터로 추천 시스템의 원천 데이터 영역을 확장함에 따라 다양한 원천 데이터의 활용 방안을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.481-492
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• 2023

본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 정보를 추출하기 위한 한글 데이터셋 구축 방법을 탐구한다. 현대 사회에서는 혼합된 정보가 빠르게 유포되며, 이를 효과적으로 분류하고 추출하는 것은 의사결정 과정에 중요하다. 그러나 이에 대한 학습용 한국어 데이터셋은 아직 부족하다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 사용하여 텍스트 기반 제로샷 학습(zero-shot learning)을 이용한 정보 추출을 시도하며, 이를 통해 목적에 맞는 한국어 데이터셋을 구축한다. 본 연구에서는 시스템-지침-소스입력-출력형식의 프롬프트 엔지니어링을 통해 언어 모델이 원하는 결과를 출력하도록 지시하며, 입력 문장을 통해 언어 모델의 In-Context Learning 특성을 활용하여 데이터셋을 구축한다. 생성된 데이터셋을 기존 데이터셋과 비교하여 본 연구 방법론을 검증하며, 관계 정보 추출 작업의 경우 KLUE-RoBERTa-large 모델 대비 25.47% 더 높은 성능을 달성했다. 이 연구 결과는 한국어 텍스트에서 지식 요소를 추출하는 가능성을 제시함으로써 인공지능 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다. 더욱이, 이 방법론은 다양한 분야나 목적에 맞게 활용될 수 있어, 다양한 한국어 데이터셋 구축에 잠재력을 가진다고 볼 수 있다.