• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.1-22
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• 2009

월드와이드웹(WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근의 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스를 서비스 중심 컴퓨팅환경으로서 운용하기 위해서는 웹서비스 저장소는 조직화되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 요구에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 중심 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스 발견을 효율적으로 제공할 수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 웹서비스 발견을 위한 많은 기법들이 제안되어 왔지만, 대부분의 선행연구들은 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 특정 도메인에 너무 치중하여 일반화하기 어려웠다. 이 논문에서는 군집화기법과 XML기반의 서비스 기술표준인 WSDL의 의미적 가치를 활용하여 다수의 웹서비스를 군집화하는 프레임워크를 제안한다. 웹서비스 발견이라는 연구영역에 최초로 데이터마이닝 기법을 적용한 연구이다. 본 논문에서 제안하는 방식은 여러 흥미로운 요소들이 있다: (1) 서비스 사용자와 제공자들의 사전지식 요구를 최소화한다 (2) 특정 도메인에 과도하게 치중한 온톨로지를 피한다 (3) 웹서비스들 간의 의미론적 관계를 시각화할 수 있다. 이 논문에서 인공신경 정신망 네트워크를 기반으로 하여 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 실제 운용되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 조직화 프레임워크를 실증적으로 평가하였으며 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 실험결과를 보고한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.1-19
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• 2018

주가 예측은 학문적으로나 실용적으로나 중요한 문제이기에, 주가 예측에 관련된 연구가 활발히 진행되었다. 빅 데이터 시대에 도입하면서, 빅 데이터를 결합한 주가 예측 연구도 활발히 진행되고 있다. 다수의 데이터를 기반으로 기계 학습을 이용한 연구가 주를 이룬다. 특히 언론의 효과를 접목한 연구 방법들이 주목을 받고 있는데, 그중 온라인 뉴스를 분석하여 주가 예측에 활용하는 연구가 주를 이루고 있다. 기존 연구들은 온라인 뉴스가 개별 회사에 대한 미치는 영향을 주로 살펴보았다. 또한, 관련성이 높은 기업끼리 서로 영향을 주는 것을 고려하는 방법도 최근에 연구되고 있다. 이는 동질성을 가지는 산업군에 대한 효과를 살펴본 것인데, 기존 연구에서 동질성을 가지는 산업군은 국제 산업 분류 표준에 따른다. 즉, 기존 연구들은 국제 산업 분류 표준으로 나뉜 산업군이 동질성을 가진다는 가정하에서 분석을 시행하였다. 하지만 기존 연구들은 영향력을 가지는 회사를 고려하지 못한 채 예측하였거나 산업군 내에서 이질성이 존재하는 점을 반영하지 못했다는 한계점을 가진다. 본 연구는 산업군 내에 이질성이 존재함을 밝히고, 이질성을 반영하지 못한 기존 연구의 한계점을 K-평균 군집 분석을 적용하여, 주가에 영향을 미치는 산업군의 동질적인 효과를 반영할 수 있는 방법론을 제안하였다. 방법론이 적합하다는 것을 증명하기 위해 3년간의 온라인 뉴스와 주가를 통해 실험한 결과, 다수의 경우에서 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었으며, 국제 산업 분류 표준 산업군 내에서 이질성이 클수록 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 효과를 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 국제 산업 분류 표준으로 나누어진 기업들이 높은 동질성을 가지지 않는 다는것을 밝히고 이를 반영한 예측 모형의 효율성을 입증하였다는 점에서 의의를 가진다.

• 자원환경지질
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• 제29권1호
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• pp.65-75
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• 1996

대구(大邱) 달성중석(達城重石) 폐광산(廢鑛山)에서 유출(流出)되는 유해(有害)한 산성광산(醒性鑛山) 폐수처리(廢水處理)를 위한 인공(人工) 소택지(沼澤池) 방법(方法)을 제시(提示)하였다. 황산염(黃酸鹽) 환원(環元) 박테리아 (SRB)를 이용(利用)한 약 2개월(個月)의 실내실험(室內實驗) 결과(結果) 폐수중(廢水中) 중금속(重金屬) 원소(元素) 제거효율(除去效率)은 Fe, Al, Cd, Cu와 Zn은 99-100%, Mn은 90%이며 pH는 5.12에서 7.60으로 상승(上昇)되었다. 황산염(黃醒鹽) 환원(還元) 박테리아의 먹이인 기질(基質)들 (Substrates)과 달성광산(連城鑛山) 폐수(廢水)의 실험(實驗)에서는 버섯퇴비(堆肥)가 참나무 퇴비(堆肥)보다 11배(倍) 정도(程度) SRB의 영향분(營養分)인 Lactate가 유출(抽出)됨이 밝혀졌다. 황산염(黃酸鹽) 환원(還元) 박테리아 소택지(沼澤池)의 내용물(內容物) 구성(構成)은 다음과 같다; 1) 최하부(最下部)에 25cm 높이의 고품질(高品質) 석회석(石灰石)(직경(直徑) 5cm)을 채운다 : 2) 70% 참나무 퇴비(堆肥)와 30% 버섯 퇴비(堆肥)의 혼합퇴비(混合堆肥)와 황산염(黃酸鹽) 환원(還元) 박테리아 입자(粒子)들을 잘 섞어서 25cm 높이로 석회암층(石灰岩層)위에 둔다 : 3) 혼합퇴비(混合堆肥)에 의한 석회암(石灰岩) 사이의 간극축소(間隙縮小)를 막기 위하여 석회암층(石灰岩層)과 혼합퇴비(混合堆肥) 중간(中間)에 Geotextile을 깔아둔다. 실제(實際) 현장적용(現場適用)을 위(爲)한 소택지(沼澤池) 크기는 중금속(重金屬) 부하량(負荷量)과 투수율(透水率) 에 따라서 계산(計算)한 결과(結果)-1편(片)은 $15m{\times}15m{\times}1m$, -2편(片)은 $5.3m{\times}5.5m{\times}1m$, 그리고 -3편(片) 하부(下部)에 $52m{\times}52m{\times}1m$임이 밝혀졌다. 그러나, -3편(片)의 경우는 소택지(沼澤池)가 너무 크므로 동일(同一) 소택지(沼澤池) 5~15개(個)의 작은 cell들로 분리함이 좋다.

• 보존과학연구
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• 통권17호
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• pp.161-182
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• 1996

최근 환경 오염의 영향으로 문화재가 급속히 손상되고 있다. 이에 일본 동경국립문화재연구소에서는 1992년부터 일본 겸창시의 고덕원, 귀원원, 학강팔번궁, 도근현의 일어기신사, 내량시의 동대사 등에 환경 오염 관측 스테이션을 설치하여 조사하고 있다. 본고는 1996년 3월 일본 동경국립문화재연구소에서 발행된 보존과학 제35호에 실린 송전사랑, 청목번부씨의 “고덕원 국보 동조아미타여래좌상의 표면에 생성한 부식생성물의 해석”논문을 저자의 호의에 의해 번역하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.193-215
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• 2016

최근 다양한 소셜 네트워크 서비스의 증가로 인해 사용자들은 각자의 목적 및 취향에 따라 여러 매체를 동시에 이용하는 경향을 보이고 있다. 또한 특정 주제에 대한 정보를 수집할 때에도 소셜 네트워크 서비스, 인터넷 뉴스, 블로그 등 여러 매체를 동시에 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 다양한 매체를 통해 유통되는 문서들은 서로 유사한 주제, 심지어는 동일한 내용을 다루더라도 각 매체 별 정책 및 기준에 따라 각기 다른 카테고리로 관리되고 있으며, 이는 이종 매체를 아우르는 범위에서 특정 카테고리에 대한 탐색을 수행하고자 하는 시도에 걸림돌로 작용하고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해, 본 연구에서는 기존 매체 고유의 카테고리 체계는 그대로 유지하면서 이종 매체 간 카테고리 매핑을 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 개별 문서를 다양한 매체의 관점에서 재분류하고 이러한 결과를 문서에 2차원 레이블로 저장함으로써, 이종 매체에 속한 다양한 문서들을 마치한 매체에 속한 것과 같이 동일한 카테고리 기준으로 탐색할 수 있는 논리적 장치를 제안한다. 본 논문에서는 국내 인터넷 뉴스 포털 사이트 두 곳의 뉴스 기사 6,000건에 대해 제안 방법론을 적용한 실험을 통해 각 기사에 매체와 카테고리 정보로 구성된 2차원 레이블을 부여하였으며, 매체 간, 지도 학습과 준지도 학습 간, 동질 학습 데이터와 이질학습 데이터 간의 정확도 비교 실험을 수행하였다. 특히 매우 흥미롭게도, 일부 카테고리에서 이질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도가 지도 학습 및 동질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도보다 높게 나타나는 현상을 발견하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.67-101
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• 2014

새로운 기술의 활용은 고객과의 관계를 맺기위한 기업들의 마케팅 전략을 변모시켜왔다. 새로운 기술 중에서 소셜 미디어는 기업들이 온라인 고객들에게 다가가기 위한 도구이며, 유명한 소셜 미디어 사이트 중의 하나는 마이크로 블로깅 플랫폼인 트위터이다. 매일 5억건이상의 트윗이 발생하기때문에 연구자들에게는 풍부한 데이터의 원천이며, 기업들에겐 매력적인 마케팅 채널이다. 그럼에도 불구하고 효과적인 트위터 활용전략을 수립하는 것이 어려우며, 이는 적절한 트위터 활용에 대한 이론적인 또는 실증적인 검증이 이루어지지 않았기 때문이다. 본 연구는 기업들이 마케팅 채널로서의 트위터를 어떻게 효과적으로 활용할 수 있는지에 대한 실증적인 근거를 브랜드 개성과 브랜드 관여를 중심으로 연구하여 제공하고자 한다. 본 연구는 Aaker의 브랜드 개성에 대한 연구에서 제시한 브랜드 개성 척도를 활용하여 트위터 메시지가 브랜드 개성을 띄고 있는지와 이에 따른 고객들의 참여와 반응을 분석하고자 한다. 또한, 제품의 관여도에 따라서 조절효과가 존재하는지도 분석하였다. 23개 브랜드의 8주간의 트위터 계정의 포스팅을 수집하였으며, 오피니언 마이닝을 통하여 연구 가설을 검증하였다. 구체적인 본 연구의 목적은 첫째로 마케팅 연구에서 제시된 브랜드 개성의 개념이 소셜 미디어인 트위터에도 적용이 가능한지 분석하는 것이다. 둘째는 오프라인 브랜드 개성과 온라인 브랜드 개성간의 일치여부와 소셜 미디어 브랜드 커뮤니티의 활성화간의 관계를 밝히고자 한다. 마지막으로, 제품의 관여도에 따라 온라인/오프라인 브랜드 개성의 일치도가 조절효과를 갖는지를 분석하고자 한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제24권1호
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• pp.106-127
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• 2019

국가해양생태계종합조사의 일환으로 우리나라의 주요 하천인 한강, 금강, 낙동강 하구역에 서식하는 저서동물 군집 특성을 파악하였다. 현장조사는 2015년부터 2017년에 걸쳐 매 계절별(겨울: 2월, 봄: 5-6월, 여름: 7-9월, 가을: 11월)로 수행하였다. 시료채집은 한강 하구역에 7개, 금강 하구역에 6개, 낙동강 하구역에 7개의 정점을 설정하여 총 20개의 정점에서 수행되었다. 대형저서동물 채집은 van Veen grab(채집면적 $0.1m^2$)을 사용하여 각 정점 당 3회씩 반복채집 후 1 mm 망목의 표준체를 이용하여 펄을 제거하였다. 조사결과 총 1,008종의 저서동물이 출현하였으며 한강 하구역에서 602종, 금강 하구역에서 612종, 낙동강 하구역에서 619종이 출현하여 유사한 양상을 보였다. 평균 밀도는 $1,357ind./m^2$로서 한강 하구역에서 $1,127ind./m^2$, 금강 하구역에서 $1,357ind./m^2$ 및 낙동강 하구역에서 $1,587ind./m^2$으로 한강 하구역이 가장 낮고 낙동강 하구역이 가장 높았다. 평균 생체량은 $116.8g/m^2$으로 한강 하구역에서 $49.0g/m^2$, 금강 하구역에서 $129.0g/m^2$ 및 낙동강 하구역에서 $174.2g/m^2$이 출현하여 밀도와 유사한 양상을 보였다. 한강과 금강, 낙동강 하구역 모두 환형동물이 출현종수와 밀도에서 우점 분류군이었다. 한강과 금강 하구역에서는 연체동물이, 낙동강 하구역에서는 극피동물이 생체량 우점 분류군이었다. 각 하구역에서 4% 이상의 밀도 점유율을 보이는 우점종은 모두 다모류로서 한강 하구역의 경우 Dispio oculata와 Heteromastus filiformis, Aonides oxycephala였으며, 금강 하구역에서는 Heteromastus filiformis와 Scoletoma longifolia, 낙동강 하구역에서는 Pseudopolydora sp.와 Aphelochaeta sp.였다. 이러한 우점종들은 하구역에 따라 출현밀도의 차이가 있었다. 본 연구 결과 한강 하구역에서는 평균 입도, 금강 하구역에서는 염분 및 실트함량, 낙동강 하구역에서는 염분, 용존산소, 강열감량, 실트 함량이 군집 조성에 영향을 미치고 있었다. 따라서 한강 하구역의 경우 퇴적환경 변화를 초래하는 요인들(골재채취, 제방축조, 매립 등)에 대한 관리가 우선되어야 할 것으로 판단되며, 금강 하구역에서는 금강으로부터의 담수유입 및 주변 퇴적 환경에 변화를 줄 수 있는 요인들에 대한 관리가 우선시 되어야 할 것으로 보인다. 또한 낙동강 하구역의 경우 마산만 내측의 빈산소수괴 발달 양상과 주요 우점종의 공간분포에 대한 모니터링을 중점적으로 해야 할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.151-176
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• 2021

정보기술 산업이 발전됨에 따라 다양한 종류의 데이터가 생겨나고 있고 이를 가공하여 산업에 활용하는 것이 필수인 시대가 되었다. 온 오프라인 상에서 수집된 다양한 디지털 데이터를 분석하여 활용하는것은 산업 내의 고객에게 적합한 경험을 제공하기 위해서 꼭 필요한 과정이다. 새로운 비즈니스, 제품, 서비스를 창출하기 위해서는다방면에서 수집된 고객 데이터를 활용하여잠재고객의 니즈를 깊게 파악하고 행동패턴을 분석하여 숨겨진 욕망의 신호를 잡아내는것이 필수이다. 그러나 효과적인 서비스 개발을 위해서 병행해서 진행되어야 할 데이터 분석, UX 방법론을 활용한 연구는 각각 따로 진행되고 있고 산업 내의 활용 예시가 부족한 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터 분석 방법과 UX 방법론을 응용하여 하나의 프로세스를 제작하였다. 행복을 주제로 진행된 설문조사에서 추출된 고객 데이터를 활용하여 고객의 특성을 파악하기 위한 데이터 분석을 진행하였다. 요인, 회귀분석을 실시하여 행복 데이터 설문의 요인 간의 연관 관계를 확인하였다. 그 다음 연관 관계를 군집을 분류하고 가장 최적의 군집 수를 추출하여분류하였다. 이러한 결과를 바탕으로 교차분석을 진행하여 군집 별로 인구통계학적 특성을 확인하였다. 세그먼트를 분류하기 전 서비스 정의를 하기 위하여 뉴스 기사 및 SNS 문장들을 바탕으로 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 바탕으로 아이디어를 도출하였고 이중에 가장 타당한 서비스를 선택하였다. 이러한 결과를 바탕으로 세그먼트및 목표 고객을 선정한 후 세그먼트의 특성대로 대상자를 선정하여 인터뷰를진행하였다. 그 후 특성 및 프로파일정보를 활용하여 페르소나를 제작하여고객의 행동과 최종 목표를 서술하였다. 일반적인페르소나와 데이터를 활용한 페르소나를 비교하여 각각의 특성을 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 프로세스는 다변화되는 서비스의 변화 상황에서 적절한 타겟 고객의 정의 및 정확한 분류 체계로 나뉘어진 고객군을파악 할 수 있는 방법을 제시 한 것에 의의가 있다.

• 자원환경지질
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• 제54권6호
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• pp.689-698
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• 2021

2007년부터 국내 광해방지기본계획이 추진되어 광해발생 광산에 대한 광해방지사업이 진행되어 왔으며 2011년부터 2015년까지 254개 광산에서 발생된 광해를 처리 및 복구하였다. 그러나 추가적인 광해 발생 발견으로 오염갱내수 유출량이 지속적으로 증가함에 따라 보다 효율적이고 경제적인 처리기술이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 정수처리장의 슬러지 폐기물을 활용해 제조한 알럼 슬러지 흡착제(Alum based adsorbent, ABA-500)와 과립상 철수산화물 흡착제(Granular ferric hydroxide, GFH)를 광산배수 내 오염물질인 비소를 대상으로 각각의 흡착특성을 비교 및 분석했다. 이들 흡착제의 주요 구성 성분은 각각 알루미늄/규소 계열의 광물과 비정질 철수산화물이었다. 고형첨가방법으로 흡착제의 영전하점을 분석한 결과 ABA-500, GFH 각각 pH 5.27, 6.72에서 표면전하량이 0이 되었다. BET 분석을 통한 질소 등온 흡탈착 결과 세 흡착제 모두 메조기공이 발달해 있었고, GFH의 비표면적은 257 m²·g^-1으로 126~136 m²·g^-1인 ABA-500 보다 매우 높은 값을 보였다. 세 종류의 흡착제로 비소 흡착 회분식 실험을 진행했으며, 반응시간과 초기 비소농도, pH 및 온도에 따라 흡착효율을 비교했다. 동적흡착실험 결과 GFH, ABA-500(granule), ABA-500(3mm) 순으로 빠르게 비소를 흡착했고 세 흡착제 모두 유사 2차 반응속도 모델을 따르는 것으로 나타났다. 또한 세 흡착제 모두 낮은 pH와 높은 온도에서 비소 제거율이 증가했으며, GFH가 가장 뛰어난 비소 흡착능을 보였다. 흡착제 ABA-500(granule)과 GFH를 초기 농도에 따라 1시간 반응시킨 경우 0.2와 1 mg·g^-1 이하 조건에서 비소를 국내 음용수 기준치 이하로 제거할 수 있었다. 따라서 정화대상지의 비소 오염 정도가 낮은 경우 경제성을 고려해 ABA-500(granule)을 흡착매질로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.