• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.15-28
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• 2015

최근 개인 단말기의 보급과 객체간의 네트워크 연결이 확산됨에 따라 방대한 양의 상황 정보들이 수집되고 있지만 역설적으로 사용자들과 서비스 제공자들은 정보의 홍수 속에서 종종 잘못된 의사결정을 내리고 있다. 이러한 정보 과부하 문제를 해결하기 위해 추천 시스템은 좋은 대안이 될 수 있지만 전통적인 추천 시스템은 다양한 형태의 상황 정보 사용에 한계를 보이고 있다. 또한 획득 가능한 상황 정보가 다양해지고 방대해짐에 따라 이를 활용한 추천 시스템은 복잡성의 문제를 해결해야 하며 지속적으로 변화되는 사용자 선호 및 상황에 부합할 수 있도록 실시간 서비스가 가능하도록 설계되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 상황 영역의 개념을 기반으로 한 상황 인식 추천 서비스 방법론을 제안하여 추천 시스템에서 상황정보를 활용하는 한편 복잡성 및 실시간 서비스 제공의 문제를 해결하려 한다. 먼저 적절한 해석과 구조로 상황 데이터를 사용자 프로필에 반영할 수 있도록 상황 영역 개념에 기반한 프로파일링을 제안함에 따라 기존의 상황 인식 추천 시스템이 가지고 있던 복잡성의 한계를 해결하고자 한다. 다음으로 목표 사용자의 상황 영역에 기반한 이웃 집단 탐색으로 추천 시스템의 희박성과 신규 사용자 문제를 해결하는 한편 현재의 상황 정보에 대한 해석으로 도출되는 상황 지지 점수를 기반으로 한 추천 목록을 생성하여 실시간 서비스가 가능한 방법론을 제안한다. 결론적으로 본 연구에서 제안하는 방법론은 추천 시스템의 적용 영역을 확장하는 연구가 될 것으로 기대되며 새로운 기술 출현을 고려한 유연한 모델을 제안함에 따라 마케팅 담당자나 서비스 제공자들이 쉽게 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용할 수 있으리라 판단된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1235-1241
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• 2016

스마트 폰에서 활용할 수 있는 다양한 앱 (Apps)들의 개수가 기하급수적으로 증가함에 따라 개인 맞춤형 앱들을 추천해주는 시스템이 각광받고 있다. 하지만, 다양한 목적으로 악성 앱 (Malware)을 제작하여 구글 플레이(GooglePlay) 사이트에 등록 후 배포하는 경우가 동시에 증가함에 따라 사용자들은 만족도 하강의 단순 피해부터 개인정보 노출 및 금전 탈취 등 심각한 수준의 많은 피해까지 겪고 있다. 또한, 소셜 네트워크가 발전함에 따라 물리적인한 사용자가 많은 거짓 계정들을 만들어서 구글 플레이 사이트의 각 앱의 평점 (rating)들을 조작하는 시빌 공격(Sybil)도 존재할 수 있다. 이때까지 악성 앱과 시빌 공격 연구는 독립적으로 진행되어 왔다. 하지만 실시간으로 발전하고 있는 지능화된 공격 종류들을 고려했을 때 악성 앱 제작자가 구글 플레이 사이트에 노출 된 평점까지 조작 후 인지도를 높여서 결국 악성 앱을 다운받도록 유도하는 지능화된 공격의 유무를 판단하는 것이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 구글 플레이어 사이트를 직접 크롤링하고 시빌 공격과 악성 앱의 상관관계를 실험적으로 밝힌다. 실험결과, 구글 플레이어 사이트에서는 아직 시빌과 악성 앱의 상관관계가 낮음을 알 수 있었다. 이는 악성 앱 배포자가 인지도 및 평점까지 다수 조작하여 많은 사람들에게 노출되면 다양한 Anti-Virus (AV) 벤더들에게 오히려 더 빨리 탐지되어 목적을 달성할 수 없기 때문에 이를 고려하지 않았거나, 악성 앱 배포자가 악성 앱을 만들고 배포하는 것에만 초점을 두고 사이트 인지도 및 평점 조작까지는 아직 동시에 고려하지 않음으로 해석될 수 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권4호
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• pp.445-454
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• 2019

Layered double hydroxides (LDHs) 나노입자는 특유의 층상형 결정구조에서 기인된 물리화학적 물성 및 생체친화성을 바탕으로 나노-바이오 분야에서 주목을 받고 있다. 바이오 이미징은 질병의 진단과 치료(테라노스틱스, theranostics=therapy+diagnosis)에 다양하게 활용될 수 있는 핵심적인 분야로 차세대 맞춤의학으로의 새로운 패러다임 실현을 위해서 보다 정확하고 빠른 진단기술이 절실히 요구되고 있다. 이를 실현하기 위한 대안으로 나노기술이 접목된 고감도 분자영상 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 총설에서는 LDH 나노입자를 기반으로 하는 바이오 이미징 시스템의 개발동향에 관하여 소개하고 바이오 이미징에 적합한 나노소재의 구조 및 합성 방법에 대하여 설명하였다. 또한 임상 의학에서 현재 많이 사용되고 있는 형광을 이용한 광학영상, 자기공명영상(MRI), 핵의학영상(PET), 컴퓨터 단층 촬영(CT) 등 다양한 분야에서 어떻게 LDH 나노입자를 이용하여 나노 프로브 개발을 할 수 있는지 연구사례를 기술하면서 나노기술과 첨단영상기술이 융합된 획기적인 고감도 나노 바이오 이미징 시스템 개발 및 그 잠재력에 대하여 전망해 보았다.

• 대한치과보철학회지
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• 제57권3호
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• pp.245-253
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• 2019

골격성 3급 부정교합의 악교정 수술로 구강기능과 안모를 개선할 수 있다. 악골부조화가 클수록 술전 교정치료에 의한 치아 이동량이 더욱 커지기 때문에 치주조직에도 큰 변화를 줄 수 있는데, 특히 하악 전치부 치주조직의 파괴가 주로 발생된다. 이 보고는 20년전 골격성 3급 부정교합과 하악전돌로 악교정수술을 받은 후 하악 전치부의 심한 동요 및 반대교합의 해결을 위해 내원한 49세 여성환자의 증례로, Face Hunter, Plane System 및 ARCUS digma II를 이용하여 Top-Down concept의 개인 맞춤형 분석으로 치료계획을 수립하였다. 하악 전치부 발치를 동반한 순측 치조골 성형술과 임플란트 식립 후 즉시임시치관에 의한 즉시부하를 시행하였다. 최종 보철물은 CAD/CAM에 의한 Zirconia 수복물로 제작 후 구강 내에서 나사유지형으로 장착하였다. 6개월이 경과한 현재까지 보철물의 파절과 동요 등은 관찰되지 않았으며, 기능 및 심미적으로 만족스러운 결과를 얻었기에 보고하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.139-152
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• 2011

1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.39-57
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• 2012

최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국조경학회지
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• 제39권1호
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• pp.96-105
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• 2011

이 연구는 문헌고찰과 현지관찰을 통해, 회재 이언적이 조영한 독락당 원림 내 장소들의 위치를 추정하고, 그것을 바탕으로 원림의 경관조영특성을 분석하였다. 회재가 은거를 위해 독락당과 함께 조영했던 원림 즉 자계주변공간은, 회재 이전에는 있는 그대로의 자연이었지만, 회재가 그곳을 거닐고 관찰하면서 산과 물과 바위를 선택하고, 거기에 이름을 붙임으로써 '사산오대'라는 특별한 장소가 되었다. 사산오대의 사산은 독락당 일곽을 위요하고 있는 북에 도덕, 남에 무학, 동에 화개, 서에 자옥산을 말하고, 오대는 자계계곡 경치 좋은 곳에 위치한 바위에 이름 붙인 세심, 관어, 영귀, 징심, 탁영대를 말한다. 독락당 원림의 경관조영 특성은 자연과 합일하는 미적 체험의 태도인 '인공과 자연의 공간적 연결', 자연 내의 공간을 체험적 관점에서 '유기적으로 영역화', 자연을 관찰하고 경관을 취하여 이름을 붙이는 일련의 과정을 통한 '사유화된 자연의 장소화'에 있다. 원림 내에서 사산오대는 자연을 미적으로 체험하기 위한 경관 거점이자 요소로 기능한다. 그 특성은 자연을 인위적으로 변형하는 구축적 조형 태도와는 구별되는, '있는 그대로의 자연을 즐기는'전통적인 자연관에서 비롯되었고, 조영자의 사상적, 미학적 관점이 취경과 명명의 방법으로 의도된 공간 질서를 만들고, 미적 체험을 통해 '장소화'가 이루어짐으로써, 구축 중심의 정원조영과는 구별되는 실천적인 한국적 정원조영의 태도를 보여 준다. 연구의 결과는 전통정원의 미학적 연구에 기초자료가 될 것이라고 판단된다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제44권6호
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• pp.577-591
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• 2011

A food exchange system for diabetes is a useful tool for meal planning and nutritional education. The first edition of the Korean food exchange lists was developed in 1988 and the second edition was revised in 1995. With recent changes in the food marketplace and eating patterns of Koreans, the third edition of food exchange lists was revised in 2010 by the Korean Diabetes Association, the Korean Nutrition Society, the Korean Society of Community Nutrition, the Korean Dietetic Association and the Korean Association of Diabetes Dietetic Educators through a joint research effort. The third edition is based on nutritional recommendations for people with diabetes and focuses on adding foods to implement personalized nutrition therapy considering individual preferences in diverse dietary environment. Foods were selected based on scientific evidence including the 2007 Korea National Health and Nutrition Examination Survey data analysis and survey responses from 53 diabetes dietetic educators. While a few foods were deleted, a number of foods were added, with 313 food items in food group lists and 339 food items in the appendix. Consistent with previous editions, the third edition of the food exchange lists included six food categories (grains, meat, vegetables, fats and oils, milk, and fruits). The milk group was subdivided into whole milk group and low fat milk. The standard nutrient content in one exchange from each food group was almost the same as the previous edition. Korea Food & Drug Administration's FANTASY (Food And Nutrient daTA SYstem) database was used to obtain nutrient values for each individual food and to determine the serving size most appropriate for matching reference nutrients values by each food group. The revised food exchange lists were subjected to a public hearing by experts. The third edition of the food exchange lists will be a helpful tool for educating people with diabetes to select the kinds and amounts of foods for glycemic control, which will eventually lead to preventing complications while maintaining the pleasure of eating.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-15
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• 2017

본 연구의 목적은 학습분석 기반 교수자 피드백 제공을 위해 LMS(Learning Management System) 대시보드를 설계하여 교수자 관점에서 개별 학습자의 학습 수행 정보를 직관적으로 이해할 수 있도록 하고, 학습자별로 추천된 피드백을 교수자가 유용하게 활용하고자 하는 것이다. 이 대시보드는 교수자 피드백 분류체계표에서 적용된 LMS의 교육적 활용 데이터를 근거로 설계되었다. 총 2회에 걸쳐 8년 이상의 경력을 가진 교육공학 전문가 8인을 대상으로 대시보드 설계 전반에 대해 타당화 검사를 실시하여 수정하였다. 연구의 결과로 설계된 최종 대시보드 화면은 종합분석 대시보드, 학습자분석 요약 대시보드, 추천 피드백 안내 대시보드로서 크게 3부분이 있고, 그에 따른 세부적인 분석 정보를 각각 제공하는 로그인 분석 대시보드, 학습정보확인 분석 대시보드, 강의자료학습 분석 대시보드, 과제/시험 분석 대시보드, 게시글 분석 대시보드 화면으로 총 8개의 대시보드로 구성된다. 모든 대시보드는 선행 연구에 근거하여 학습분석학 기반의 분석 정보 및 데이터에 따라 적합한 그래프 유형 및 표로 시각화 기법을 통해 적용되었다. 이러한 연구결과를 기반으로 교수자 피드백 제공을 위한 대시보드의 활용에 관한 시사점과 향후 연구과제에 대한 방안을 제시하였다.

• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.137-158
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• 2008

기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.