• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.100-104
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• 2010

수많은 웹 문서로부터 웹 서퍼가 원하는 정보를 찾기 위해 다양한 검색 엔진들이 개발되어왔다. 검색 엔진에서 가장 중요한 기능 중 하나는 사용자 질의에 대해서 웹 문서를 평가하고 랭킹을 부여하는 것이다. PageRank등의 기존 하이퍼링크 정보를 이용한 웹 랭킹 알고리즘은 토픽 드리프트 현상을 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 연관성 파급 모델이 제안되었지만, 기존의 연관성 파급 모델을 기반으로 하는 랭킹 알고리즘은 성능상의 이유로 실제 웹 검색 엔진에서 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 토픽 드리프트 현상을 완화하면서 좋은 성능을 제공하는 새로운 랭킹 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 기존 알고리즘들과 비교한 제안하는 알고리즘의 우수성을 검증한다.

• 공업화학
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• 제31권2호
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• pp.208-214
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• 2020

본 연구에서는 식물세포 Taxus chinensis로부터 수분 제거를 통한 바이오매스 보관 및 추출 효율 향상을 위하여, 마이크로웨이브를 이용한 건조의 특성 및 메커니즘을 조사하였다. 마이크로웨이브 파워가 100, 200, 300 W로 증가함에 따라 수분의 제거 효율은 증가하였다. 실험 데이터를 대표적 동역학적 건조 모델에 적용할 때, Page 모델과 modified Page 모델이 가장 적합한 것으로 결정되었다. 열역학적 파라미터는 마이크로웨이브를 이용한 건조의 자발적 및 흡열특성을 나타내었으며, 건조 과정에서 무질서도는 증가함을 알 수 있었다. 마이크로웨이브 파워(100~300 W)가 증가함에 따라 수분의 유효확산계수(3.445 × 10^-9~7.163 × 10^-7 ㎡/s) 및 대류물질전달계수(3.1529 × 10^-5~1.2895 × 10^-2 m/s)가 증가하였다. 작은 비오트 수(0.3890~0.7198)를 고려할 때, Taxus chinensis의 건조 진행은 외부 확산에 의해 조절됨을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.115-121
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• 2010

인터넷의 이용이 활발해짐에 따라 수많은 정보들이 웹을 통하여 공개되고 있으며, 이용자는 웹 검색 서비스를 이용하여 이러한 정보들에 효과적으로 접근할 수 있다. 웹 검색 서비스의 구축을 위해서는 웹 로봇을 사용한 웹 문서 수집이 선행되어야 하며, 웹 문서들의 수가 급격히 증가하면서 양질의 웹 문서들을 효과적으로 수집할 수 있는 웹 로봇에 대한 필요성이 증가되고 있으며, 그에 따른 많은 웹 수집 로봇이 탄생되고 있다. 본 논문에서는 효과적인 웹 수집 로봇의 설계와 동적인 웹페이지에서 사용하는 자바스크립트의 링크추출 방안을 제안하였다. 본 논문에서는 성능 분석을 위하여 제안된 모델을 사용하여 수집 모델을 1개로 설정해 놓고 299개의 웹 페이지를 점검 하였을 경우, 2분 12.67초가 소요되었고, 수집 모델을 10개로 생성하여 점검 하였을 경우 12.33초가 소요됨을 알 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.482-487
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• 2015

본 논문은 11,938명의 당뇨환자 의료데이터를 그래프 모델로 변환하고 중심성 분석 기법으로 처방과 검사결과 간 상관관계를 추출해내는 과정에 대해 다루고 있다. 관계형 데이터베이스로 저장되어있는 데이터를 RDB2Graph 프레임워크를 사용하여 유의미한 그래프로 변환하였다, 변환된 그래프에 Personalized PageRank를 적용하여 처방과 검사 간 상관관계를 분석했다. 사용된 그래프 모델에는 환자 별 의료 기록 모델과 의료 기록의 시간적 간격을 고려한 모델이 있다. 분석 결과 기존의 의학적 지식에 부합하는 상관관계를 다수 발견할 수 있었으며, 본 논문에서는 발견한 상관관계 중 주요 사례를 소개하여 본 분석 방법의 유효함을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권5호
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• pp.371-382
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• 2010

모바일 인터넷은 언제 어디서나 접속할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 통신사와 휴대폰 단말기에 따라 컨텐츠의 규격이 달라 모바일 인터넷 컨텐츠를 제작하기 어렵다. 이 때문에 모바일 컨텐츠가 활성화되지 못하고 수익모델을 찾기도 어렵다. 우리는 모바일 컨텐츠의 활성화를 위해 일반인이 쉽게 모바일 폰피를 제작하고 서비스할 수 있는 모바일 UCC 폰피 서비스를 개발하였다. 또한 수익모델로서 UCC 폰피에 광고를 제공하기 시작하였다. 하지만 앞에서 말한 바와 같이 각기 다른 규격에 맞추기 위해서는 각각의 규격에 맞는 컨텐츠를 미리 생성해야 한다. 이 때문에 하나의 UCC 폰피에는 하나의 광고만을 제공 할 수 밖에 없었다. 기존 연구들은 각기 다른 규격을 통일하여 표준화하는 것에 집중되어 있다. 이는 새로 출시되는 휴대폰에는 적용될 수 있지만 기존의 휴대폰에는 적용하기 어렵다는 단점이 있다. 앞의 문제와 기존 연구의 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자가 만든 UCC폰피가 서비스되는 시점에서 폰피 컨텐츠와 독립적인 광고를 실시간으로 합성하는 기술을 제안한다. 이렇게 되면 하나의 UCC폰피에 여러 광고를 제공할 수 있게 되며 특정 광고의 시작과 끝, 광고 빈도 등을 관리할 수 있게 된다. 본 논문은 이러한 방법으로 모바일 인터넷을 활성화하고 수익모델을 개선하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.916-918
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• 2004

90년대 이전에 정보 검색에 대한 연구는 문서의 내용을 기반으로 한 연구가 주류였으며, 90년대에는 링크를 이용한 연구가 활발하였다. 90년대 말에 Page Rank와 HITS가 링크를 이용한 연구의 대표적 사례이며, 최근에는 문서의 내용과 링크 정보를 같이 이용하는 연구가 많이 발표되고 있다. 본 논문도 문서의 정보와 링크 정보를 이용한 새로운 검색 모델을 제시하고자 한다. 본 논문에서 사용하는 링크 정보는 수집된 문서에서 추출한 Page Rank의 가중치와 한 페이지를 가리키는 링크들의 목록이며, 상용하고자 하는 문서의 정보는 본문 내용과 Anchor Text이다. 링크 정보와 문서 정보를 이용하여 Anchor 벡터와 문서 벡터를 만들고, 각각 질의어 벡터와 Cosine Measure를 하여 값을 구한 후, 더한 값을 해당 문서의 가중치로 하여 검색에 이용한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.61-68
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• 2018

암환자의 예후 예측에 기여하는 유전자를 찾는 것은 환자에게 보다 적합한 치료를 제공하기 위한 도전 과제 중 하나이다. 예후 유전자를 찾기 위해 유전자 발현 데이터를 이용한 분류 모델 개발 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 암의 이질성으로 인해 예후 예측의 정확도 향상에 한계가 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 유방암을 비롯한 6개의 암에 대한 암환자의 마이크로어레이 데이터와 생물학적 네트워크 데이터를 이용하여 페이지랭크 알고리즘을 통해 예후 유전자들을 식별하고, K-Nearest Neighbor 알고리즘을 사용하여 암 환자의 예후를 예측하는 모델을 제안한다. 그리고 페이지랭크를 사용하기 전에 K-Means 클러스터링으로 유전자 발현 패턴이 비슷한 샘플들을 나누어 이질성을 극복하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 유전자 바이오마커를 찾는 알고리즘보다 높은 예측 정확도를 보여 주었으며, GO 검증을 통해 클러스터에 특이적인 생물학적 기능을 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권3호
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• pp.435-455
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• 2023

본 연구는 수학 교육 분야에서 중요한 영향을 미치는 논문을 판별하고 분석하기 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 모델을 개발하였다. 29개 국내외 수학교육 학술지의 논문 메타정보를 활용하여 수학교육 학술연구 네트워크를 구축하였다. 구축된 네트워크는 '논문과 다른 논문의 인용 네트워크', '논문과 저자 네트워크', '논문과 학술지 네트워크', '공동 저자 네트워크', '저자와 소속기관 네트워크' 등 총 5개의 세부 네트워크로 구성되었다. 랜덤포레스트 기계학습 모델을 사용하여 네트워크 내의 개별 논문의 영향력을 평가하였으며, SHAP을 이용해 영향력 있는 논문의 판별 기준을 분석하였다. '논문 네트워크 PageRank', '논문당 인용횟수의 변화량', '총 인용횟수', '저자의 h-index 변화량', '학술지의 논문당 인용횟수' 등이 중요한 판별 요인으로 나타났다. 국내와 국외 수학교육 연구의 판별 패턴을 비교 분석한 결과, 국내 연구에서는 '공동 저자 네트워크 PageRank'의 중요성이 도드라졌다. 본 연구의 XAI 모델은 논문의 영향력 판별 도구로써 연구자에게 논문 작성 시 전략적인 방향성을 제공할 수 있게 해준다. 논문 네트워크 확장, 학술대회 발표, 공동 저술 활동을 통한 저자 네트워크 활성화 등이 논문의 영향력 증진에 크게 기여한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연구자는 학계에서 자신의 연구가 어떠한 평가 기준에 따라 어떻게 인식되고 있는지, 그리고 그 평가에 기여하는 주요 요인이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있을 것이다. 본 연구는 설명가능한 인공지능을 활용하여 전통적으로 많은 시간과 비용이 필요하던 수학교육 논문의 영향력 평가 방식을 혁신하였다. 이 방법은 수학교육 연구 뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 활용될 수 있으며, 연구활동의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 한국의류산업학회지
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• 제13권2호
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• pp.205-214
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• 2011

The purpose of this study is to develop a size information providing model which is easy recognition and utilization for customer. This study also implemented web page to apply the size-informational model. Web page implemented using Apache Web Server and JAVA client-side scripting. Research result on the actual condition of fashion electronic commerce, most of the firms are used the old named same with period of 1980. On the same named-code, they are used different sizing systems by firms or items. Size interval is used 2~5 cm, different by firms. In the size information, is provided only named-code(55, 66 etc.) or garment size, and is confusing whether the marked is body size or garment size. Many of the marked size information were wrong. The sizing system of KS K5001(2009) is not used well. These problems are increased a lose customer and firm by return, exchange, mending-cost, stock, etc. Therefore, the problems should be improved by providing correct and detailed information of size and garment, as well as standardization of sizing systems based on KS K5001.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.1-10
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• 2023

최근, 낸드 플래시 메모리는 비휘발성, 높은 집적도, 높은 내구성으로 인하여 다양한 컴퓨터 시스템에서 자기 디스크를 대체하고 있지만 연산 처리 속도 불균형 및 수명 제한과 같은 한계를 가진다. 따라서 낸드 플래시 메모리의 단점을 극복하고자 디스크 버퍼 관리정책들이 연구되고 있다. 비록 이러한 관리정책들이 다양한 작업 환경과 응용 프로그램의 실행 특성을 반영하는 것은 명확하나, 이들을 위한 기초 관리 정책 결정 방식에 대한 연구는 그에 비하면 미흡하다. 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리를 효율적으로 활용하기 위한 기초 관리정책 제안 모델인 FRM을 소개한다. FRM은 워크로드를 다양한 특성에 따라 분석하고 낸드 플래시 메모리가 가지는 특성들과 조합하는 모델로, 이를 통해 작업 환경에 가장 알맞은 기초 관리 정책을 제시한다. 결과적으로 제안하는 모델은 학습 데이터와 검증 데이터에 대해 Accuracy와 Weighted Average 측면에서 각각 92.85%와 88.97%의 기초 관리정책 예측 정확도를 보여주었다.