• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.297-304
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• 2016

본 연구의 목적은 애자일 개발 초기 단계에서 재사용의 지원을 통하여 애자일 방법과 소프트웨어 재사용의 통합이다. 애자일 방법과 소프트웨어 재사용은 각기 다른 원칙과 프랙티스를 가지고 있지만, 2가지 방법은 모두 개발 시간 및 비용 단축과 생산성 향상과 같은 공통된 목표를 가지고 있다. 이 방법들은 급변하는 환경에서 요구사항 변경의 수용이나 빠른 개발 요구에 대한 해결책으로 기대되고 있다. 본 연구에서는 절약형 애자일 재사용과 유형을 식별하고, 혼합 애자일 방법 초기 단계에서 칸반 보드의 입력 대기열을 위한 재사용 기술을 연구하였다. 본 연구의 결과를 통하여, 스크럼과 칸반 혼합 방법에서 입력 대기열 항목에 백로그 팩토링 기술을 사용하여 애자일 방법과 소프트웨어 재사용을 결합할 수 있었다. 아울러, 제안된 방법을 이클래스 응용에 적용하여 입력 대기열 항목의 재사용과 2가지 접근 방법의 통합을 보였다. 본 연구는 애자일 개발 초기에서의 재사용에 기여를 의도하였다. 앞으로, 절약형 애자일 재사용 도구를 개발할 계획이다.

• 한국의류산업학회지
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• 제17권2호
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• pp.247-257
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• 2015

This study conducted a questionnaire survey on the real condition of clothing with focus on related to general motorcycle wear and motorcycle jacket targeting a quick service carrier affiliated with a quick service business in Seoul. In addition, this study is aimed at providing basic data on developing the motorcycle jacket, whose motional flexibility, safety and functionality are excellent, exclusively for a quick service carrier by grasping inconveniences and problems and deducting improvements on the basis of the questionnaire survey. This study, on the basis of the questionnaire survey results, grasped the general part related to quick service and motorcycle wear, such as their general matters, whether they were having on the motorcycle wear in the middle of doing business, whether it's necessary to wear the motorcycle wear, where they had a driving accident, and kinds of external injuries, etc. From the gathered results of analysis of the collected questionnaires, the item which got the lowest satisfaction was the inconvenience from the chafed front neck when driving. Besides, the results showed carriers' complaints like the elbow part felt tight, discomfort in the horizontal movement of the shoulders or back, and wind admission in between zippers. In addition, the respondents showed complaints in the item about hygroscopic property and air permeability at the armpits and back part, and 5 items about material flexibility, wind shielding property, living water repellency, weighty sensation, and night visibility were found to be low in respondents' satisfaction.

• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.95-104
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• 2019

최근 소프트웨어 교육이 4차 산업혁명의 핵심요소로 강조되고 있으며, 이러한 시대적 요구에 따라 많은 대학들이 전교생을 대상으로 하는 소프트웨어 교육을 강화하고 있다. 전교생을 대상으로 하는 SW교육 도입을 위해 온라인 콘텐츠의 활용은 효과적인 방안이라고 할 수 있다. 그러나 일률적인 온라인 콘텐츠의 제공은 학생들의 개별적인 특성(전공, 흥미, 이해력, 관심분야 등)을 고려하지 못하는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 불리언 형태의 시청이력 데이터 환경에서 콘텐츠 간의 방향성 있는 유사도를 활용하는 추천 기법을 제안한다. 연관규칙 분석의 확신도를 유사도 값으로 활용하는 새로운 아이템기반 추천 수식을 제안하여 국내의 실제 유료 콘텐츠 사이트의 데이터에 적용하였다. 실험 결과 코사인, 자카드 등의 전통적인 유사도 방식을 기반으로 하는 협력적 추천방식을 사용할 때 보다 추천 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.201-206
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• 2019

온라인에서 보험 정보를 찾는 이용자들이 많은 반면, 보험사 웹 사이트 콘텐츠 추천 연구 사례는 많지 않았으므로 본 연구에서는 보험사 웹 사이트의 페이지 방문 이력을 활용하여 사용자에게 선호 가능성이 높은 페이지 추천 시스템을 제안하였다. 데이터는 웹 브라우저 이용 시 발생하는 클라이언트 사이트 스토리지(Client-side storage)를 활용하여 수집하였으며, 추천 기술로는 협업 필터링(Collaborative filtering)을 연구에 적용하였다. 실험을 실시한 결과 방문여부를 의미하는 이진화된 데이터를 사용한 자카드 인덱스(Jaccard index) 기반의 아이템 기반 협업 필터링(Item-based collaborative, IBCF)에서 좋은 성능을 나타내었다. 향후에는 아이템에 가중치를 부여한 추천 기술을 연구하여, 기업에서 사용 시 마케팅 전략에 부합하는 콘텐츠 추천 시스템을 구현할 수 있을 것이다.

• 디자인학연구
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• 제17권2호
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• pp.363-372
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• 2004

2000년대는 디지털 시대, 정보기술의 시대로 유행의 회전속도도 빨라지고 있으며 개성화, 고급화된 소비자의 성향에 맞추어 주문식 소량생산 시대로 전환되어 가고 있다. 따라서 지금까지의 재래식 날염 생산 방식만으로는 경쟁력을 갖기 힘들고 변화하는 시장에 능동적으로 대처하고 섬유선진국으로 발전하기 위해서는 고부가가치 제품 생산으로 경쟁력을 확보해야 하며 소비자의 요구에 얼마나 신속히 대응할 수 있는 생산체제를 갖추고 있는가가 중요한 경쟁력 확보의 요인이 된다. 대량생산에 있어서는 재래식 스크린 날염이 속도나 생산비용에 있어 훨씬 경제적이지만 디지털 텍스타일 프린팅 시스템은 디자인에서부터 날염까지의 공정을 디지털화함으로써 제도, 분판, 제판의 복잡한 과정 없이 신속하고 정확하게 생산할 수 있는 다품종 소량생산에 적합한 날염방식으로 고부가 섬유제품의 생산에 있어 경쟁력이 있고 앞으로 환경문제를 생각할 때 더욱 기대되는 산업이라고 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.55-64
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• 2009

본 논문에서는 양방향 데이터 방송 미들웨어를 위한 검증 및 정합 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 양방향 데이터 방송의 표준인 ACAP과 OCAF 검증 항목을 format, protocol, resource presentation으로 분류하여 구현한다. 따라서 이 애플리케이션을 사용하면 지상파 TV와 케이블 TV에 공용으로 사용되는 디지털 셋탑박스(settop-box)가 ACAP과 OCAF 미들웨어 표준에 따라 개발 되었는지 여부를 검증할 수 있다. 본 논문에서는 양방향 TV 애플리케이션을 실제 방송 환경과 동일한 환경에서 검증할 수 있는 에어코드(Aircode)사의 TYFLYSiTM Verifier를 사용하여 개발한 검증 및 정합 애플리케이션의 성능을 평가하였다. 그 결과 DTB-H650F 셋탑박스의 경우 OCAP, ACAP양방향 데이터방송 미들웨어 표준에 대하여 각각 80%, 95%를 지원하고 있음을 검증할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.1-7
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅의 발달로 인하여 다양하고 폭넓은 정보가 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 이미지 기반 필터링을 이용한 개인화 아이템 추천 기법을 제안한다. 피상적인 내용분석이라는 단점을 개선하기 위하여 사용자가 관심을 가지는 이미지 데이터로부터 특징을 추출하는 이미지 기반 필터링을 사용하였다. 제안한 방법에 대해 MovieLens 데이터에서 내용 기반 필터링과 협력적 필터링과의 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 다른 방법보다 우수함을 확인하였다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.319-353
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• 2006

The purpose of this study is to generate a proper regulation improvement direction of the public IT project contract law through the current four contract methods and three methods of the awarding party of a contract method. The research method for this paper is derived from the written materials of the present public IT project contract law. Two problems have been processed in order to produce the results: the current contract methods and the awarding party of a contract method. The current contract methods consist of a competition contract, a private contract, and a supply methodology contract. The methods of the awarding party of a contract display a qualified evaluation regulation, the 2nd step competition bid, a standard cost separation tender, and a contract by a negotiation. The results exhibit that the general competition contract consists of four improvement items. The contract by a negotiation contains five improvement items. The group private contract has one improvement item. And the private contract includes one improvement item. These results implicate that the current public IT project contract law demands better improvement work for the ubiquitous Korea.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.231-242
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• 2005

The purpose of this study is to generate a proper regulation improvement direction of the public IT project contract law through the current four contract methods and three methods of the awarding party of a contract method. The research method for this paper is derived from the written materials of the present public IT project contract law. Two problems have been processed in order to produce the results: the current contract methods and the awarding party of a contract method. The current contract methods consist of a competition contract, a private contract, and a supply methodology contract. The methods of the awarding party of a contract display a qualified evaluation regulation, the 2nd step competition bid, a standard cost separation tender, and a contract by a negotiation. The results exhibit that the general competition contract consists of four improvement items. The contract by a negotiation contains five improvement items. The group private contract has one improvement item. And the private contract includes one improvement item. These results implicate that the current public IT project contract law demands better improvement work for the ubiquitous Korea.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.33-39
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• 2020

The paper is to build recommendation systems leveraging Deep Learning and Big Data platform, Spark to predict item ratings of the Amazon e-commerce site. Recommendation system in e-commerce has become extremely popular in recent years and it is very important for both customers and sellers in daily life. It means providing the users with products and services they are interested in. Therecommendation systems need users' previous shopping activities and digital footprints to make best recommendation purpose for next item shopping. We developed the recommendation models in Amazon AWS Cloud services to predict the users' ratings for the items with the massive data set of Amazon customer reviews. We also present Big Data architecture to afford the large scale data set for storing and computation. And, we adopted deep learning for machine learning community as it is known that it has higher accuracy for the massive data set. In the end, a comparative conclusion in terms of the accuracy as well as the performance is illustrated with the Deep Learning architecture with Spark ML and the traditional Big Data architecture, Spark ML alone.