• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.238-246
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• 2021

The rapid rise of the Internet and social media has resulted in a large number of text-based reviews being placed on sites such as social media. In the age of social media, utilizing machine learning technologies to analyze the emotional context of comments aids in the understanding of QoS for any product or service. The classification and analysis of user reviews aids in the improvement of QoS. (Quality of Services). Machine Learning algorithms have evolved into a powerful tool for analyzing user sentiment. Unlike traditional categorization models, which are based on a set of rules. In sentiment categorization, Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) has shown significant results, and Convolution Neural Network (CNN) has shown promising results. Using convolutions and pooling layers, CNN can successfully extract local information. BiLSTM uses dual LSTM orientations to increase the amount of background knowledge available to deep learning models. The suggested hybrid model combines the benefits of these two deep learning-based algorithms. The data source for analysis and classification was user reviews of Indian Railway Services on Twitter. The suggested hybrid model uses the Keras Embedding technique as an input source. The suggested model takes in data and generates lower-dimensional characteristics that result in a categorization result. The suggested hybrid model's performance was compared using Keras and Word2Vec, and the proposed model showed a significant improvement in response with an accuracy of 95.19 percent.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.319-329
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• 2021

본 연구에서는 정보학적 접근을 통해 디지털 전환을 다룬 국내 패션 관련 연구동향과 지식구조를 밝히는 것을 목적으로 하였다. 국내 학술연구에서 나타난 관련 연구의 연도별, 학술지별 현황을 파악하고, 네트워크 분석을 통해 주요 연구 주제어를 도출하며, 시기별 주요 연구 동향과 지식 구조를 분석했다. 2010년부터 2020년까지 국내 학술 플랫폼에 게재된 159편의 연구를 수집했고, Python 3.7을 통해 데이터를 정제했으며, NodeXL 1.0.1을 통해 중심성 측정 및 네트워크 구현을 진행했다. 분석 결과 관련 연구는 2016년을 기점으로 활발하게 진행되었으며, 주로 의류학, 예술학 학술지에 밀집된 것으로 나타났다. 온라인 플랫폼, AR/VR이 가장 많이 언급되는 주제어로 나타났으며, 소비자 심리분석, 마케팅 전략 제시, 사례 분석이 주요 연구 방법으로 사용되고 있었다. 군집화를 통해 의류학의 세부 분과별 주요 연구 내용을 도출할 수 있었다. 시기별 주요 주제 분석 결과, 시간이 지남에 따라 소비자 중심의 연구에서 플랫폼이나 서비스에 대한 전략 제시 또는 디자인 개발 연구로 보다 다양하게 변화하고 있었다. 본 연구는 디지털 전환에 대한 패션 분야의 통찰력을 높이는데 기여하고, 관련 주제의 연구를 설계하는데 기초연구로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.311-316
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• 2017

네트워크 분석 방법론은 특정 학술분야에 대한 인용, 공저, 키워드 등과 같은 다양한 지식관계를 네트워크로 표현하고 분석할 수 있기 때문에 다양한 분야의 학술영역에서 새로운 연구방법론으로 주목 받고 있다. 방탄기술은 소재역학, 구조역학 및 탄도학 등 다양한 학문들이 융합된 종합기술분야로서, 각 분야 사이의 최신연구 및 기술동향을 파악하는 것이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 키워드 기반의 네트워크 분석기법을 방탄기술에 접목하여 최신 연구 동향을 파악하고자 하였다. 먼저 학술 검색엔진인 'google scholar'를 이용하여 주요 핵심 키워드인 'Composite', 'Model', 'Head'를 추출하였고, 추출된 핵심 키워드의 중심성 분석을 통해서 방탄기술의 핵심이 되는 소재분야(Composite, Material, Fiber 등)와 피탄 충격을 최소화 할 수 있는 구조분야(Model, Design, Simulation) 그리고 피탄 후 사용자가 받는 충격영향에 대한 연구(Head, Brain, Injury) 등의 3가지 영역에서 관련 연구가 활발히 진행 중인 것을 파악할 수 있었다. 본 논문에서 시행한 방탄분야에 대한 키워드 네트워크 분석은 기존에 보고되지 않은 방식이며, 차후 방탄기술과 관련한 국방기술기획 및 연구개발의 방향성을 제시하기 위한 기반자료로서 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국생산제조학회지
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• 제26권2호
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• pp.172-184
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• 2017

Nanotechnology is a leading branch of technology and is expected to improve national industrial competitiveness. For maintaining a sustainable growth in nanotechnology, Korean government has set up specific plans from a long-term perspective. One of these plans is tracking and promoting certain potential technologies called Future 30 Nanotechnologies. This study aims to develop an analysis framework for comprehending the Future 30 Nanotechnologies. We applied this framework to the carbon nanomaterials field. Through co-authorship and keyword network analysis, we identified the research trends of three countries (i.e., Korea, US, and China.). This research framework could be utilized in the development of a nanotechnology policy.

• 한국게임학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.11-20
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• 2006

네트워크 게임이나 온라인 게임을 개발하는 데 있어서 네트워크 관련 프로그래밍 기술은 필수적이다. 그러나 필요한 네트워크에 관련 전문적인 지식을 포함하여 네트워크 통신 관련 고급 프로그래밍 기술들을 습득하고 또 이를 구현해 내는 데에는 적지 않은 노력과 시간이 소요된다. 본 연구는 이와 같은 노력과 시간을 줄일 수 있는 기술적 방법에 대한 것이다. 특히 Virtools 엔진의 서버 기술을 이용하여 P2P 방식의 네트워크 연결 모듈을개발해 봄으로써 개선할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권1호
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• pp.53-62
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• 2006

DNA microarray data analysis is a new technology to investigate the expression levels of thousands of genes simultaneously. Since DNA microarray data structures are various and complicative, the data are generally stored in databases for approaching to and controlling the data effectively. But we have some difficulties to analyze and control the data when the data are stored in the several database management systems or that the data are stored to the file format. The existing analysis tools for DNA microarray data have many difficult problems by complicated instructions, and dependency on data types and operating system. In this paper, we design and implement network-based analysis tool for obtaining to useful information from DNA microarray data. When we use this tool, we can analyze effectively DNA microarray data without special knowledge and education for data types and analytical methods.

• 기술혁신학회지
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• 제11권1호
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• pp.91-117
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• 2008

본 논문은 과학기술 지식흐름의 분석을 통해 기술혁신의 추세를 예측하기 위한 분석의 틀을 설정하고 이에 따라 과학논문과 특허 데이터를 이용하여 실증적인 분석을 수행한 연구이다. 과학기술의 지식흐름을 분석하기 위해서는 먼저 과학, 기술, 산업의 지식창출이 어떠한 특성을 가지고 있는지를 살펴볼 필요가 있다. 이러한 특성을 기초로 과학과 기술, 기술과 산업의 연계관계를 파악하고 실제 분석을 위한 연계체계를 구성하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 과학기술 지식의 특성과 연계관계에 대한 기존의 연구들을 개관하였으며, 과학기술의 지식흐름을 포착하고 연계관계를 분석하기 위한 과학과 기술, 기술과 산업간의 분류체계를 설정하고, 연계방법을 검토하였다. 이에 기초하여 실제 과학-기술-산업 간의 기술혁신 연계관계를 분석하기 위한 모델을 구성하였다. 마지막으로 앞에서 검토된 이론과 방법론을 이용하여 미국특허청에 등록된 한국인 특허, 이 특허에 인용된 과학논문, 그리고 이들 특허를 인용한 다른 미국특허에 대한 정보를 추출하여 분석에 적용할 수 있는 형태로 가공한 후, 실제 분석을 수행하였으며, 이에 따른 다양한 측면의 분석결과를 얻었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.169-172
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• 1995

In optmizing cutting condition for face milling operation, tool wear is an important maching factor. For the purpose of establishing the relationship between various maching factor and tool wear, cutting tests have been performed. As a result, hardness and chemical composition of workpiece material, chemical compositition and grain size of cutting tool and cutting speed have been selected as machining factor. In addition, relationship between feed rate and workpiece hardness has been observed. Prior to utilizing cutting condition recommended by 'Machining Data Hardbook(MDH)' as a Knowledge base, an analysis for the validity has been provided. Based on this analysis, tool life criteria applied by MDH has been modifiied. Finaly, using MDH recommended data for neural network trainning, we can compensate the result form the trained neural network for optimizing cutting condition for some given workpice and cutting tool.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권6호
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• pp.79-89
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• 1998

In determining optimal cutting condition for face milling operation, tool wear is an important factor. For the purpose of establishing the relationship between various machining factors and tool wear, cutting tests have been performed. As a result, hardness and chemical composition of workpiece material, chemical composition and grain size of cutting tool and cutting speed have been selected as machining factors. In addition, relationship between feed rate and workpiece hardness has been observed. Prior to utilizing cutting conditions recommended by ‘Machining Data Handbook(MDH)’ as a knowledge base, an analysis for the validity of the MDH has been provided. Based on this analysis, tool life criteria applied by MDH has been modified. Finally, using MDH recommended data for neural network trainning, the results from the trained neural network for optimal cutting condition for some given workpiece and cutting tool can be used as reference cutting conditions.

• 한국지식정보기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.607-614
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• 2018

오령산은 몸 속의 수분을 순환시키고 소변으로 배출이 잘 되게 하는 효능이 있어 수분이 정체되어 나타나는 질환에 많이 쓰이는 처방이다. 본 연구에서는 시스템 약리학 접근 방법을 이용해서 오령산의 작용 기전을 탐색하기 위해서 오령산의 구성약재의 성분-타겟 네트워크를 구축하고 분석하였다. 우선, 오령산의 475개 성분에 대해서 STITCH 데이터베이스에서 연관된 타겟을 검색하였으며, 성분과 타겟의 상호작용에 대한 검색 결과는 XML 파일로 다운로드하였다. 본 연구에서 성분-타겟 네트워크는 Gephi를 이용해서 시각화하고 탐색하였다. 노드는 성분과 타겟이 되고, 링크는 성분과 타겟들간에 상호작용이 존재하면 연결되며, 상호작용의 신뢰도에 따라 링크에 가중치를 부여하였다. MCL 알고리즘을 이용해서 네트워크를 클러스터링 하였으며, 총 130개의 클러스터가 생성되었다. 가장 많은 노드를 가지는 클러스터에서 노드의 개수는 32개였다. 성분-타겟 네트워크에서 약재의 유효 성분들이 신장의 혈압 조절 기능과 관련된 타겟들과 연결되어 있는 것을 발견할 수 있었다. 향후에는 질병 데이터베이스와 연계해서 보다 명확한 오령산의 작용 기전을 밝힐 수 있도록 할 계획이다.