• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.47-62
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• 2012

만성질환 관리 서비스가 활성화되기 위해서는 유헬스 플랫폼을 중심으로 서비스 콘텐츠 개발자, 서비스 제공자, 디바이스 공급자 등이 긴밀하게 협력하여 가치사슬을 형성하는 생태계가 구축되어야 한다, 그러나 기존 유헬스 플랫폼은 안전하고 효율적인 개인건강기록 (PHR) 관리, 맞춤형 지능형 서비스 지원, N 스크린 서비스 지원 등의 부족으로 효과적인 생태계 구축이 어렵다. 이 논문에서는 이러한 유헬스 플랫폼의 문제점을 개선하기 위해 새로운 '만성질환 관리 플랫폼(CDMP: Chronic Disease Management Platform)'을 제안한다. CDMP는 만성질환 건강관리 증진 서비스를 개발 실행 공유하기 위한 공통 기능을 컴포넌트로 제공하고 다양한 서비스 및 시스템 간의 연결.통합을 위한 허브 기능을 수행하는 소프트웨어 플랫폼이다 CDMP는 SOA 기반으로 설계되어 높은 재사용성 확장성을 제공하며 정보 콘텐츠 서비스를 누구나 쉽게 이용할 수 있도록 Open API를 제공하는 개방형 플랫폼, N스크린 서비스를 위한 멀티플랫폼, SNS와의 연동을 통한 자가관리 기능을 지원한다. 이 논문에서는 CDMP 개발을 위한 요구사항 분석, 구조 설계, 설계 검증을 위한 프로토타입 구현을 수행하고, 특히 PHR 정보 관리를 위한 '하이브리드 데이터 모델'의 구현과 성능 평가를 통해 CDMP의 우수성을 검증하였다.

• 경영과정보연구
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• 제23권
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• pp.25-40
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• 2007

In the highly competitive and divers world of financial market, customer is the single most important factor to company's survival. Especially, creating a relationship with valued customers is a key to success. CRM provides the mean to retain high value customers. It takes a prospect of what customers expect. Utilizing those knowledge can help the products and service meet the customers' needs, thereby maximizing customer satisfaction and company's profit. In this report, I am going to suggest a few ways to develop successful CRM in the life insurance industry. First, CRM should innovate the way of communication to keep pace with Web 2.0 era. In other words, the customer's needs should be caught by real-time communication than traditional off-line market research. Thus, the functionality and specification of products can be decided by customer's direct choice so that the customers are able to purchase the understanding and experience of the products. Second, CRM project should consider whether the initial strategy plan can promise the stable growth of customer at the first step. When planning strategy, the project needs to identify what customer wants and how to fulfill the needs with stable growth of the customer. In addition, the CRM should be developed by realizing that customer centric benefits ultimately guarantee the growth of the organization. Third, CRM systems should enhance the organization's ability to take the customer's insight in a 360 degree view and to capture the voice of the customer directly. In order to develop the best matched product package, more precise customer segmentation should be ahead of market segmentation strategy. Forth, the biggest reward from CRM will be a customer royalty program. Many successful banks are already planning and practicing customer royalty strategy. A comprehensive analysis of customers and their behavior allow organization to identify high value potential customers' needs and determine a strategy required to meet those needs. Even life insurance companies such as Prudential Korea are developing products designed for royal customers. Fifth, understanding and managing the experience of customer called Customer Experience Management also can increase customer satisfaction. Measuring only customers' experience and adapting it to marketing strategy make products position in the gap between the customers' expectation and experience not required by market. A key component of CEM is its application across all organizational functions. At last, the direction of change and development of CRM can be defined from the conceptualization of information technology represented by Ubiquitous and Web 2.0. Instead of just managing customer information, companies should take the initiative in personalized system with customer oriented strategy. Furthermore, with the regular communication between CRM stakeholders (Sales-Marketing-IT), customer's demand should be directly reflected to enterprise strategy in real time.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.91-99
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• 2010

최근 디지털 콘텐츠 서비스 분야에서 사용자 맞춤형 서비스를 위해 사용자 자원 인식의 필요성이 대두되고 있다. 특히 온라인 기반 음악 서비스의 경우 사용자 취향 분석, 음원 추천 및 음악 관련 정보 제공을 위해 사용자 음원인식 기술이 요구되고 있다. 현재 태그정보를 기초로 사용자 음원 인식 후 음악 관련 정보를 제공하는 서비스가 제공되고 있지만, 태그정보의 변조 및 삭제 등의 취약점으로 인식 오류가 급증하고 있다. 이러한 문제의 보완 방안으로 음악 자체를 이용하는 내용기반 사용자 음원 인식 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보를 기초로 온라인상에서 사용자 음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 사용자 음원의 내용기반 인식을 위해 구조에 적합한 음원의 전처리 후 특징 추출을 하였다. 추출된 특징은 음악 서버에 특징 형태로 저장된 음원과의 매칭 과정을 통한 인식을 진행하여 태그데이터에 독립적으로 사용자 음원을 인식할 수 있게 되었다. 제안된 사용자 음원 인식 방법의 검증을 위해 600개의 음악을 무작위 선정하고, 각각을 5가지 음질로 변화하였다. 이렇게 생성된 3000개의 실험음원을 30만곡을 포함하는 음악 서버를 기준으로 인식실험을 진행하였다. 평균 인식율은 85%를 나타내었다. 제안하는 내용기반 음원 인식을 통하여 태그기반 음원 인식의 취약점에 대한 극복을 하였으며, 음원 인식의 성능은 실제 온라인 음악 서비스에 적용할 가능성을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.33-46
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• 2011

이메일이 중요한 정보 전달과 의사소통의 수단으로 널리 활용된 이래 사람들은 이메일을 내용에 따라 적절하게 분류하는 작업에 많은 노력을 기울려 왔다. 이메일은 문서의 길이나 문체가 다양하며 사용되는 단어들이 비정규적이다. 또한 이메일 분류 기준은 일반적으로 해당 이메일 사용자의 주관에 따라 정의된다. 따라서 기존의 일반적인 문서분류 기법으로는 이메일을 효율적으로 분류하는데 어려움이 있다. 상업용 이메일 프로그램에서 제공되는 분류 기능은 메일 클라이언트에서 지원하는 텍스트 필터링을 이용한다. 한편 이메일의 자동 분류에 관한 연구는 확률 기반의 나이브 베이지안 기법을 응용하여 정확도를 높일 수 있는 연구가 주로 진행되어 왔으며, 대부분 영문 이메일에 대한 연구이다. 본 논문에서는 빈발 패턴 마이닝 기법을 적용하여 한글 이메일에 대한 개인 맞춤형 폴더 추천기법을 제시한다. 이메일의 맞춤형 폴더 추천 기법은 이메일에 대한 전처리 과정과 빈발 항목집합을 이용한 메일 폴더의 프로파일 생성과정으로 구성된다. 생성된 프로파일은 분류 대상이 되는 각 메일이 개인별 맞춤형 기준에 따라 가장 적합한 이메일 폴더로 효과적으로 분류되는데 활용된다. 또한 제안된 기법을 적용한 이메일 분류 시스템을 구현한다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권5호
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• pp.3357-3362
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• 2013

The human skeleton is the most common organ to be affected by metastatic cancer and bone metastases are a major cause of cancer morbidity. The five most frequent cancers in Malaysia among males includes prostate whereas breast cancer is among those in females, both being associated with skeletal lesions. Bone metastases weaken bone structure, causing a range of symptoms and complications thus developing skeletal-related events (SRE). Patients with SRE may require palliative radiotherapy or surgery to bone for pain, having hypercalcaemia, pathologic fractures, and spinal cord compression. These complications contribute to a decline in patient healthrelated quality of life. The multidimensional assessment of health-related quality of life for those patients is important other than considering a beneficial treatment impact on patient survival, since the side effects of treatment and disease symptoms can significantly impact health-related quality of life. Cancer treatment could contribute to significant financial implications for the healthcare system. Therefore, it is essential to assess the health-related quality of life and treatment cost, among prostate and breast cancer patients in countries like Malaysia to rationalized cost-effective way for budget allocation or utilization of health care resources, hence helping in providing more personalized treatment for cancer patients.

• 방송공학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.350-359
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• 2011

1990년대 이후 방송 기술의 눈부신 발전은 고선명 방송 서비스의 도입으로 가정에서의 고화질 방송 서비스 제공을 가능하게 하였을 뿐만 아니라, 이동 방송 서비스의 등장으로 고속으로 이동하는 차량에서도 방송 서비스를 즐길 수 있도록 하였다. Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting (T-DMB) 기술은 이동 방송 서비스 제공을 위해 개발된 기술 중 성공적으로 상용화된 기술 중 하나이다. 고속 이동체에서의 안정적인 방송 수신 기능 외에 T-DMB의 기술적 혁신 중 주목할 만한 것으로는 MPEG-4 표준에 기반 한 시스템 프레임워크를 들 수 있다. 이는 장면 기술(Scene Description) 및 그래픽 객체 표현 언어인 Binary Format for Scene (BIFS)와 객체(object) 개념의 멀티미디어 구성 요소 표현 방식인 Object Descriptor (OD) 프레임워크를 통해 대화형 데이터 서비스를 제공할 수 있다. 그런데, T-DMB 대화형 데이터 서비스에는 두 가지 근본적인 제약 사항이 존재한다. 첫 번째 제약 사항은 대화형 서비스를 위한 그래픽 데이터는 비디오 화면을 벗어날 수 없어 항상 비디오 화면 위에 중첩되어 표현되어야 한다는 것이다. 두 번째 제약 사항은 양방향 서비스를 위한 데이터는 항상 방송망을 통해서만 전송되어야 한다는 것이다. 이러한 제약 사항은 단말의 위치 정보나 사용자의 특성 정보를 반영한 개인 맞춤형 서비스 제공의 제약조건이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 제약 사항을 극복하기 위해 기존방송망 및 무선 인터넷 망을 통해 각각 전송되는 장면 기술 정보 뿐만 아니라, 단말의 저장 장치에 저장된 장면 기술 정보를 활용하는 T-DMB 하이브리드 데이터 서비스 방식을 제안하고 기존 T-DMB 데이터 서비스와의 역호환성을 보장하는 하이브리드 BIFS 기술을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.187-193
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• 2015

ICT 힐링플랫폼은 만성질환 예방을 목적으로 하며 개인의 생체신호 및 생황습관 등의 정보에 기반을 둔 질환 조기 경보를 목표로 한다. 이를 위한 2-step 개방형 시스템(TOS)에는 힐링플랫폼과 개인건강데이터 저장소간의 중계가 설계되었으며 데이터 처리과정을 실시간으로 전송(모니터링)하기 위한 대량 커넥션 기반의 publish/subscribe(pub/sub) 서비스가 고려되었다. 그러나 TOS pub/sub의 초기 설계에서는 커넥션 메시지를 deflate 알고리즘으로 인코딩하기 위해, 커넥션의 유휴(idle) 여부 및 메시지의 종류에 상관없이 동일한 버퍼를 할당한다. 본 논문의 동적 버퍼 할당은 다음과 수행된다. 우선 각 커넥션의 메시지 전송 유형을 큐잉하고, 각 큐는 tf-idf를 통해 특징(feature)추출 연산 후 벡터로 변환하여 k-means 클러스터에 입력하여 군집을 생성한다. 특정 군집으로 분류된 커넥션은 해당 군집의 자원 테이블에 따라 자원을 재할당 한다. 이때 각 군집의 센트로이드(centroid)는 해당 군집을 대표하는 큐잉 패턴을 사전에 선택하여 자원참조 테이블(버퍼 크기별 인코딩 효율)로 도출한다. 제안된 설계는 TOS의 인코딩 버퍼 자원을 네트워크 커넥션에 효율적으로 배분하기 위해, 군집 및 특징 연산을 위한 연산 자원과 네트워크 대역폭 간의 trade-off를 수행함으로써 TOS의 tps(단위 시간당 실시간 데이터 처리 모니터링 연결수)를 높이는데 활용할 수 있다.

• 대한공업교육학회지
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• 제41권1호
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• pp.88-107
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• 2016

급변하는 경영환경 속에서 지속가능한 기업이 되기 위한 우수인재의 확보 및 개발이 점차 중요해지고 있다. 이를 위해 기업은 자신의 기업에 필요한 인재상을 체계적으로 반영한 역량을 정의하고 활용하는 것이 필요하다. 역량이란 우수한 업무수행자가 보유하고 있는 독특하고 고유한 행동으로 지식, 기술, 가치, 기타 개인적 특성들이 직무수행에서 통합되어 행동으로 나타난 것이며, 이를 체계화 하는 과정을 역량 모델링이라 한다. 본 연구에서는 특히 경쟁이 치열하고 끊임없이 변화를 요구받는 중소 IT기업을 대상으로 역량모델링을 수행하고 맞춤형 역량모델을 개발하여 체계적인 인적자원의 관리 및 육성방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 Dubois의 일반모델 덧씌우기 방법을 사용하여 역량모델을 개발하고 도출된 역량모델에 대한 타당도 검증을 위한 설문조사 및 워크숍을 수행하였다. 이를 통해 IT기업 N사의 영업사원에게 요구되는 핵심역량은 총 14개지만 영업의 시기에 따라 프로젝트 사전, 진행중, 사후로 나뉘어 13개, 9개, 6개가 유기적으로 활용된다는 결론을 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 개발된 역량모델은 향후 N사의 영업부서직원교육을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권9호
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• pp.669-675
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• 2002

최근 전자상거래에서 대부분의 개인화 된 추천 시스템들은 고객의 취향에 맞는 적절한 상품을 추천하기 위하여 협동적 필터링 기술을 적용하고 있다. 사용자 기반 협동적 필터링은 특정 고객의 선호도와 가장 유사한 선호도를 가지는 고객 그룹의 선호도를 바탕으로 그 고객의 특정 상품에 대한 선호도를 예측하는 기법이다. 그러나 이 방법은 두 고객이 모두 평가를 한 상품이 있어야 하고 오직 두 고객 사이에서만 상관 관계를 구할 수 있으므로 예측의 정확성이 떨어질 가능성이 있다. 아이템 기반 협동적 필터링은 고객이 선호도를 입력한 기존의 상품들과 예측하고자 하는 상품의 상관 관계를 계산하여 선호도를 예측한다. 이 방법에서는 상품들간의 유사도를 계산하기 위하여 두 상품에 대해 선호도를 입력한 고객들의 정보를 사용한다. 그러나 고객들간의 유사도가 전혀 고려되지 않기 때문에 만약 특정 고객과 전혀 선호도가 비슷하지 않은 사용자들의 평가를 기반으로 한다면, 상품들간의 유사도가 정확 하지 않고 아울러 추천 시스템의 예측 능력과 추천 능력이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 아이템 기반 협동적 필터링 기술의 문제점을 보완하고 추천 시스템의 예측 능력을 향상시키기 위하여 유사한 선호도를 가지는 고객들의 평가에 근거하여 상품들간의 유사도를 구하여 특정 상품에 대한 고객의 선호도를 예측하여 추천해 주는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 성능을 기존의 여러 다른 협동적 필터링 방법들과의 비교실험을 통해 평가하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 다른 방법들보다 우수함을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.1-14
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• 2014

최근 관람객의 반응에 따라 실시간으로 대응하여 관객의 몰입과 만족도를 증대시키는 인터랙티브 전시 서비스에 대한 학계와 산업계의 관심이 높아지고 있다. 이러한 인터랙티브 전시 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 관객의 반응을 통해 해당 관객이 느끼는 감정 상태를 추정할 수 있는 지능형 기술의 도입이 요구된다. 인간의 감정 상태를 추정하기 위한 시도들은 많은 연구들에서 이루어져 왔고, 그 중 대부분은 사람의 얼굴 표정이나 소리 반응을 통해 감정 상태를 추정하는 방식을 도입하고 있다. 하지만, 최근 소개되고 있는 연구들에 따르면 단일 반응이 아닌 여러 반응을 종합적으로 고려하는 이른바 멀티 모달(multimodal) 접근을 사용했을 경우, 인간의 감정 상태를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 키넥트 센서를 통해 측정되는 관객의 얼굴 표정, 몸짓, 움직임 등을 종합적으로 고려한 새로운 멀티모달 감정 상태 추정 모형을 제안하고 있다. 제안모형의 예측 기법으로는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해, 몬테칼로(Monte Carlo) 방법인 계층화 샘플링(stratified sampling) 방법에 기반한 다중회귀분석을 적용하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해, 15명의 피실험자로부터 274개의 독립 및 종속변수들로 구성된 602,599건의 관측 데이터를 수집하여 여기에 제안 모형을 적용해 보았다. 그 결과 10~15% 이내의 평균오차 범위 내에서 피실험자의 쾌/불쾌도(valence) 및 각성도(arousal) 상태를 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안 모형은 비교적 구현이 간단하면서도 안정성이 높아, 향후 지능형 전시 서비스 및 기타 원격학습이나 광고 분야 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.