• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제6권4호
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• pp.243-256
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• 2012

In this paper we present a framework for a novel kind of context-aware preference query composition whereby queries for the Preference SQL system are created. We choose a commercial e-business platform for outdoor activities as a use case and develop a context model for this domain within our framework. The suggested model considers explicit user input, domain-specific knowledge, contextual knowledge and location-based sensor data in a comprehensive approach. Aside from the theoretical background of preferences, the optimization of preference queries and our novel generator based model we give special attention to the aspects of the implementation and the practical experiences. We provide a sketch of the implementation and summarize our user studies which have been done in a joint project with an industrial partner.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.100.2-100
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• 2002

In this paper we propose a new visual servoing method for door opening with mobile manipulator. We use an eye-to-hand system that stereo camera is mounted on mobile platform, and adopt the position-based method. The previous methods for door opening mostly used eye-in-hand system with mono camera and required predefined knowledge such as radius and position about door grip, which was mainly caused by using mono cam era. This is also a severe constraint for pursuing general-purpose algorithm for door opening. For overcoming such drawback, we use stereo camera and suggest a new method that detect the door grip and estimate its pose from stereo depth information without predefined knowledge. Al...

• 지식경영연구
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• 제21권2호
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• pp.177-196
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• 2020

Since the adoption of K-IFRS(Korean International Financial Reporting Standards), the amount of financial footnotes has been increased. However, due to the stereotypical phrase and the lack of conciseness, deriving the core information from footnotes is not really easy yet. To propose a solution for this problem, this study tried financial footnote analysis for financial ratio predictions based on text-mining techniques. Using the financial statements data from 2013 to 2018, we tried to predict the earning per share (EPS) of the following quarter. We found that measured prediction errors were significantly reduced when text-mined footnotes data were jointly used. We believe this result came from the fact that discretionary financial figures, which were hardly predicted with quantitative financial data, were more correlated with footnotes texts.

• Asia Marketing Journal
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• 제19권4호
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• pp.61-85
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• 2018

Open innovation is based on a different knowledge landscape, with a different logic about the sources and uses of technologies. It implies that firms increasingly rely on external sources of innovation by emphasizing these ideas and resources. Using datasets from the UK biotechnology industry, this paper explores firms' willingness to participate in open innovation. The results indicate that the switching cost is identified as the direct predictor of the willingness to participate in open innovation. While high commitment based on the trust with partner increases switching costs, IT infrastructure within the firm decreases switching costs to open innovation. Taken together, this research broadens the study on open innovation by applying the switching cost as a medium of knowledge transfer in the biotech industry.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.73-83
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• 2011

생산 시스템에 있어서 일정계획은 많은 비용이 투자된 생산설비 및 기계를 효율적으로 운영한다는 의미에서 매우 중요하다. 계획과 실행에서 오는 차이를 줄이기 위한 생산 시스템인 제조실행 시스템(Manufacturing Execution System : MES)의 효율성을 높이기 위해서 일정계획은 대상이 되는 작업의 특성에 적합한 일정계획 할당규칙 (Dispatching rule)에 대한 선정방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 공정계획의 데이터에서 얻어지는 작업특정을 기반으로 시뮬레이션 (Simulation)을 진행하여 일정계획 할당규칙을 선정한다. 시뮬레이션을 통해 얻어진 정보를 지식기반 사례추론 방법론의 하나인 온톨로지(Ontology)로 구성함으로써 작업할당규칙 선정에 의한 적응형 일정계획 플랫폼을 개발한다. 구현하는 플랫폼은 특정 작업장에만 국한되지 않고 다양한 작업장에 적용시킬 수 있는 일정계획 시스템이라는 장점이 있다. 본 시스템 개발을 위해 온톨로지 추론 부분은 RacerPro와 Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$를 이용하였으며, 일정계획 시뮬레이션은 JAVA와 FlexChart를 사용하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권1호
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• pp.341-360
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• 2015

본 논문에서는 과학 저널리즘의 대표적인 성공 사례로 평가되고 있는 KISTI의 과학향기 칼럼에 대한 반자동 지식화 방안과 이를 기반으로 과학기술 인포그래픽 기반의 서비스 체제를 제안한다. 전문가나 특정 분야 과학자를 대상으로 하는 전문 정보와는 달리 과학향기 콘텐트는 일반 대중을 대상으로 알기 쉬운 과학 상식을 제공하고 있다. 이러한 특성을 바탕으로 과학향기 데이터베이스를 지식화하기 위한 방법론 즉, 지식 유형, 지식 추출 방법 및 절차 등을 세부적으로 살펴본다. 또한 과학향기 지식베이스를 기반으로 과학기술 인포그래픽 서비스 체제를 새롭게 정의하고 이에 대한 세부적인 구성도, 방법론 및 특징 등을 기술한다. 이를 통해서 미래의 과학 저널리즘 서비스가 나아가야 할 발전적 방향을 제안한다.

• 지식경영연구
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• 제20권3호
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• pp.173-193
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• 2019

Reward-based crowdfunding is a funding platform that allows funds to be raised to early operators who have lack of funds, and is seen as an outstanding infrastructure that is going to lead the fourth industrial revolution in that it is a field of realization of new technologies and creative ideas by start-ups. Reward-based crowdfunding has grown in line with the trend of the fourth industrial revolution, and funding success cases are taking place in various industries that culture/art to technology/IT, including as a new means of knowledge management in a rapidly changing industrial environment. The study focused on the fact that consumer's donation purposes may also vary depending on the category of projects classified as reward-based crowdfunding. Because consumer payment decisions and motivation of consumer purchasing behavior are classified according to the purpose of purchase, the previous papers that the goal gradient effect that the main motivation of consumer donation for reward-based crowdfunding introduced vary depending on project category of utilitarian and hedonic. In this study, consumer's daily donation data is collected by Indiegogo which is a leading reward-based crowdfunding company using web-crawling and the model was defined as propensity score matching (PSM) and random effect model. The results showed that the goal gradient effect occurred in utilitarian project category, but no goal gradient effect for the hedonic project category. Furthermore, this paper developed the study of motivation of consumer donation and contributes theoretical foundation by the results consumer donation may vary depending on the project category; also, this paper has implications for an effective marketing strategy depending on the project category leaves real meaning to the projector.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.235-246
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• 2011

현재 우리는 사회, 문화, 정치, 경제, 기술에 있어 국가 간의 경계가 무너지는 글로벌화와 다 분야 기술의 컨버전스 및 이종 서비스의 융합이 광범위하게 진행되는 시대에 살고 있고, 이러한 변화의 물결은 지식과 정보 사회를 넘어서 스마트 사회로의 진입을 재촉하고 있다. 과거에는 방대한 양의 지식과 정보를 생성하고, 가공하며, 축적하는 것에 집중했다면, 현재 사회는 이러한 축적된 지식과 정보를 시공간의 제약 없이, 보다 지능적이면서, 저렴하게, 융합된 형태로 제공될 수 있기를 기대하고 있다. 본 논문에서는 스마트서비스의 개념과 다양한 사례를 살펴보고 지식 정보사회의 서비스 통합 패러다임을고려하여스마트서비스 제공을 위한 플랫폼으로서의 구현요소와 서비스플랫폼 현황분석, 관련기관별 주요역할, 구현요소확보방안 등 스마트 플랫폼 구현전략을 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.75-80
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• 2018

본 논문에서는 헬스 빅데이터 플랫폼에서 이기종 라이프로그 마이닝 모델을 제안한다. 이는 사용자의 라이프 로그를 실시간으로 수집하고 헬스케어 서비스를 제공하기 위한 온톨로지 기반의 마이닝 모델이다. 제안하는 방법은 이기종 라이프 로그 데이터를 분산처리하고, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 처리한다. 이를 이기종 온톨로지를 기반으로 구성한 환경에 적합하도록 상위 온톨로지 방식으로 지식베이스를 재구성한다. 재구성한 지식베이스는 Jena 4.0 추론엔진을 이용해 추론 규칙들을 생성하고, 규칙 기반 추론 방법으로 실시간 헬스 서비스를 제공한다. 라이프로그 마이닝을 숨겨진 관계에 대한 분석과 시계열적 생체신호에 대한 예측모델을 구성한다. 이는 관계나 추론규칙에서 포함되지 않은 음의 상관관계나 양의 상관관계를 탐색하여 사용자의 생체신호에 대한 변화를 감지하고 예방 의료 서비스를 현실화하는 실시간 헬스케어 서비스가 가능하다. 성능 평가는 제안한 이기종 라이프로그 마이닝 모델 방법이 정확도에서 0.734, 재현율에서 0.752로 다른 모델에 비해 우수하게 나타난다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.66-73
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• 2019

최근 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술이 센서 기반 사물인식 기술을 대체할 기술로 주목을 받고 있다. 센서 기반 사물인식 기술은 일반적으로 고가의 센서를 필요로 하기 때문에 기술이 상용화되기 어렵다는 문제가 있었다. 반면 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술은 고가의 센서 대신 비교적 저렴한 카메라를 사용할 수 있다. 동시에 CNN이 발전하면서 실시간 사물인식이 가능해진 이후 IoT, 자율주행자동차 등 타 분야에 활발하게 도입되고 있다. 그러나 사물 인식 모델을 상황에 알맞게 선택하고 학습시키기 위해서는 딥러닝에 대한 전문적인 지식을 요구하기 때문에 비전문가가 사물 인식 모델을 사용하기에는 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물인식 모델들의 구조와 성능을 분석하고, 사용자가 원하는 조건의 최적의 딥러닝 기반 사물 인식 모델을 스스로 선정할 수 있는 플랫폼을 제안한다. 또한 통계에 기반한 사물 인식 모델 선정이 필요한 이유를 실험을 통해 증명한다.