• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제23권4호
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• pp.151-163
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• 2010

국방 소프트웨어 개발 분야는 응용 도메인이 다양하며 각 도메인의 규모도 다른 분야보다 커서 소프트웨어 자산의 재사용이 중요시 되고 있고, 재사용 되는 자산의 품질 및 신뢰성이 강조된다. 국방 분야에서 이러한 중요성을 인식하고 재사용 방법론들을 개발하여 사용하려는 시도가 많았지만 체계적인 재사용이 이루어지지 않아 재사용 이익을 극대화 하지 못하였다. 본 연구에서는 실질적으로 재사용이 왜 잘 이루어지지 않는지에 대한 문제점들을 분석하고, 이러한 문제점들을 해결할 수 있는 요구사항들을 정리하였다. 이러한 요구사항을 만족하며 전군적 소프트웨어 재사용을 지원하는 개발자 친화적인 재사용 지원 환경인 컴포넌트 그리드 시스템을 개발하고 있다. 컴포넌트 그리드 시스템 개발을 위해 아키텍처를 설계하였고, 아키텍처를 구성하는 세부적인 핵심 요소들과 그 역할을 정의하였다. 개발자 부담의 감소를 위한 시맨틱 태깅(Semantic Tagging) 기반의 요구사항 추적 기술을 개발하였고, 재사용 지식 표현 모델을 개발하였다. 또한 개발자들 간의 자유로운 의사소통 과 자산 및 지식의 교류를 지원하기 위해 웹 기반의 자산 관리 환경과 소셜 네트워크 기반의 자산 검색 및 커뮤니티 추천 기법, 위키(Wik) 기반의 참여적, 협력적 지식 정제 및 증식 환경을 개발하였다. 이러한 접근법들을 통합하여 재사용을 지원할 수 있는 웹 기반 컴포넌트 그리드 시스템의 프로토타입을 구현하였다. 본 연구를 통해 국방 소프트웨어 개발 분야에서 개발자들이 소프트웨어 자산들을 투명하고 효율적으로 공유 및 재사용이 가능하게 하여 국방 소프트웨어의 재사용성 및 품질을 향상시킬 수 있으리라 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.231-238
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• 2021

SNS는 데이터를 통해 사용자의 생각이나 행동을 파악할 수 있고 검색포털의 트렌드는 사용자들의 관심사와 그 변화를 파악할 수 있는 대표적인 서비스이다. 본 논문에서는 SNS의 트윗과 검색포털 트렌드에 마약류관련 단어 노출정도와 마약류 사건 통계와의 비교분석을 수행하여 관계를 분석하였다. SNS와 검색 포털 트렌드의 추이가 일정한 시차를 두고 검찰청 통계에도 동일하게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 또한 마약류관련 단어들이 언급된 트윗들에 대한 의미를 파악하기 위해 군집분석을 수행하였다. 2020년 10월에 수집된 5만건 트윗에서는 실제 마약류의 판매에 관련된 의미를 찾을 수 있었다. 이를 통해 SNS모니터링만으로도 마약류관련 사건에 대한 모니터링이 가능하고 구체적 판매 또는 구매관련한 정보를 찾을 수 있고 수사과정에 활용할 수 있다. 추후에는 텍스트뿐 아니라 이미지로 나타나는 관련 범죄사항을 파악할 수 있고 범죄모니터링 및 예측시스템을 제안할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.203-215
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• 2022

본 연구의 목적은 토픽모델링과 언어네트워크분석을 활용하여 한국의 스마트팜 분야 연구 동향과 지식구조를 파악하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위하여 KCI(Korea Citation Index)의 스마트팜 관련 국내 학술지 104편을 대상으로 핵심어와 핵심어들의 연결 관계를 분석하고, LDA 토픽모델링 기법을 이용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 분석하였다. 언어네트워크분석 결과, 국내 스마트팜 관련 연구 분야의 주요핵심어는 '환경', '시스템', '사용', '기술', '재배' 등이 나타났으며, 연결중심성, 매개중심성, 위세중심성 결과도 제시하였다. 토픽모델링분석결과, Topic 1은 '스마트팜 도입 분석', Topic 2는 '친환경 스마트팜과 스마트팜의 경제적 효율성', Topic 3은 '스마트팜 플랫폼 설계', Topic 4는 '스마트팜 생산 최적화', Topic 5는 '스마트팜 생태계', Topic 6은 '스마트팜 시스템 구현', Topic 7은 '스마트팜 관련 정부 정책'으로 나타났다. 본 연구는 국내 스마트팜 관련 연구 동향을 살펴봄으로써, 향후 국내의 스마트팜을 발전시키는 데 필요한 정책개발과 연구 방향성을 설정하는데 기초자료가 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.397-412
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• 2023

소셜 로봇이 인간의 일상생활에 자리매김하기 위해서는 소셜 로봇의 기술적 구현과 소셜 로봇을 바라보는 인간의 심리를 함께 고려하는 것이 중요하다. 본 연구는 소셜 로봇의 외형 디자인에 대해 소비자가 느끼는 감성에 기반하여 잠재적인 소셜 로봇 군집을 도출하고, 각 군집이 갖는 중요한 디자인적 특징 및 감성 차이를 식별 및 비교하고자 하였다. 소셜 로봇에 대해 소비자가 느끼는 감성을 측정 및 평가하기 위한 소셜 로봇 감성 프레임워크를 구축하고, 감성공학적 접근방법인 의미분별척도법에 기반해 소셜 로봇 디자인 감성을 평가하였다. 감성 평가 결과를 토대로 다차원 척도법과 K-means 군집분석을 실시하여 30개의 소셜 로봇을 4개의 군집으로 분류하였으며, 각 군집 별 디자인 요소의 특징을 확인하고, 소비자 감성을 비교 분석하였다. 각 군집 별로 도출된 디자인적 특징 및 감성 차이를 바탕으로 인간중심적 관점에서 성공적인 소셜 로봇 디자인 및 개발을 위한 전략적 방향을 제언하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.609-619
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• 2023

본 연구는 국내 해양스포츠의 사회적 인식이 어떻게 형성되었는지를 알아보고자 수행되었다. 이를 위해 해양스포츠의 대표적 종목인 요트, 조정, 카누와 관련된 최근 10년간 국내 언론 보도기사의 키워드 및 토픽을 활용하여 빅데이터 분석 방법 중 텍스트 마이닝 분석을 실시하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, TF 분석과 워드 클라우드 분석 결과 해양, 대회, 체험, 관광, 세계, 요트, 카누, 레저, 참여등이 상위 키워드로 나타났다. 둘째, 의미연결망 분석 결과 요트는 해양, 산업, 대회, 레저, 관광, 보트, 시설, 사업 등과 상관관계가 나타났고, 조정은 대회, 충주 등과, 카누는 해양, 대회, 체험, 레저, 관광 등과 상관관계가 나타났다. 셋째, 토픽모델링 분석 결과 요트, 조정, 카누가 엘리트 체육과 해양레저스포츠로서 인식이 형성된 것을 알 수 있었으나 시간의 변화에 따라 사회전반적인 쟁점과 의견의 흐름 및 사회적 변화는 미미한 것으로 나타났다. 이상의 결과를 종합하면 요트와 카누는 엘리트 체육이라는 인식에서 해양레저스포츠로 점차 인식이 형성되어 해양레저산업에 중요한 요소로 활용되고 있다는 것을 알 수 있었으며, 조정은 엘리트 체육 중심의 사회적 인식이 크게 변하지 않아 해양레저스포츠로서 대중화가 아직은 미미한 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.141-157
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• 2002

XML(eXtensible Markup Language, XML)은 인터넷에서의 자료 교환을 위해 고안된 언어이다. 본 논문에서는 XML의 개념을 발전시킨 확장형 규칙 표식 언어(eXtensible Rule Markup Language, XRML)를 제안하고 있다. XRML은 웹 페이지에 내재된 암묵적 규칙의 식별, 구조적인 규칙으로의 변환, 사람과 소프트웨어 에이전트간의 지식 공유를 가능하게 하며, 이를 통해 지식기반시스템(Knowledge Based System)과 지식관리시스템(Knowledge Management System)의 통합을 실현할 수 있는 새로운 언어가 될 것이다. 본고에서는 XRML이 이상과 같은 능력을 갖기 위해 반드시 갖춰야 할 6가지 설계 기준과, 이들 기준을 반영한 XRML 구성 요소로서 RIML(Rule Identification Markup Language), RSML(Rule Structure Markup Language)과 RTML(Rule Triggering Markup Language)을 설계하였으며, 개별 요소들의 기능 및 특성과 함께 태그와 DTD(Document Type Definition)도 식별하였다. 나아가 전술한 구조를 기반으로 하여 XRML을 워크플로우 시스템상의 폼처리에 적용한 Form/XRML이라는 프로토타입 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 프로토타입의 개발을 통해, 지식기반시스템의 지식을 활용하는 RTML이 폼을 비롯한 다양한 응용시스템에 내재될 수 있으며, 웹 페이지의 암묵적 규칙과 지식기반시스템의 규칙이 일관성 있게 유지될 수 있음을 보여 주었다. 요컨대 본 연구는 XRML이 지능형 웹으로 발전하기 위한 새로운 도구이며, KBS와 KMS의 통합을 위한 중요한 도구임을 입증하였다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 하겠다.

• 정보관리학회지
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• 제21권4호
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• pp.109-131
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• 2004

정보자원의 전달 매체와 형태가 다양화됨에 따라서 이에 대한 관리방법 또한 다양화되어 왔다. 도서관 환경에서는 정보자원를 위한 관리방법으로서 AACR, KCR 등의 목록규칙이 정립되었으며 이러한 목록규칙에 근거한 정보자원관리를 자동화하고자 하는 노력의 결과로서 MARC가 개발되었다. 하지만, MARC 레코드는 서지 레코드가 지니고 있는 의미적 관계의 표현을 지원하지 못하는 구조적 경직성으로 인해 다양하고 상이한 기술적 특성을 지니는 정보자원들을 적절히 기술하는데 제약이 따른다. 즉, MARC의 기본 설계 목적이 몇몇 정보유형에는 비교적 적합하더라도 새로운 형태의 정보유형의 다양성을 지원하는데 어려움이 있다. 또한 MARC를 활용한 정보자원 관리 방식에서는 정보자원 간 연결 관계의 표현을 지원하지 못한다. 즉, MARC의 데이터 모델은 자원기술의 대상을 단일의 객체로 파악하는 단층 데이터 모델이기 때문에 여러 객체들 간의 연결 관계를 설정할 수 있는 다층 데이터 모델을 이용한 정보자원 기술이 필요한 경우는 적절치 못하다. 본 연구에서는 다층 데이터 모델을 지원하는 IFLA FRBR 기본 모델을 기초로 하여 전자도서관에서 사용되는 고서, 고문서, 음악 자료, 학술회의 및 세미나 자료의 관리에 있어서 이용자의 정보요구를 최대한 수용할 수 있는 최적의 메타데이터 모델과 이에 대한 XML 스키마 기반의 표현 체계를 제시하고자 한다.

• 정보관리학회지
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• 제32권4호
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• pp.137-165
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• 2015

본 연구는 대학도서관 업무의 수행 형태와 요소의 변화를 시대별(도서관1.0, 도서관2.0, 도서관3.0)로 파악하고자 하는 연구이다. 전술한 목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 대학도서관의 업무를 경영관리, 장서개발 및 관리, 자료조직, 이용서비스, 정보시스템 구축 및 관리의 5개 직무로 구분한 다음 각 직무별 세부 업무에 대하여 도서관 현장의 중견 사서 및 문헌정보학 분야의 교수들을 대상으로 2차례에 걸친 델파이조사를 실시하였다. 연구의 결과, 대학도서관의 업무가 참여, 공유, 개방(도서관2.0 시대)을 넘어서 소셜 네트워크, 시맨틱(도서관3.0 시대)의 개념이 적용되면서 업무의 수행 형태 및 요소에도 많은 변화가 있는 것으로 나타났다. 도서관2.0 시대에서 시작한 모바일, RFID, SNS, NFC 등 신기술의 발전에 따라 도서관3.0 시대에는 이용서비스에 대한 변화가 급격하게 이루어져서 이를 지원하는 도서관 시스템의 지속적인 업그레이드가 필요한 것으로 밝혀졌다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.51-56
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• 2003

웹 정보가 폭발적으로 증가하는 정보의 바다 한 가운데에서 이러한 웹 정보를 구조화하는 문제는 매우시의성이 크다. 본 연구는 웹을 노드와 링크로 구성된 그래프로 인식함을 그 출발점으로 한다. 이때 노드는 각 웹 페이지를 나타내고, 링크는 각 페이지를 연결하는 하이퍼텍스트 링크 즉, URL을 나타낸다. 그러면 웹은 웹 페이지와 그들 간의 링크로 연결된 유방향 그래프의 집합이 되는 것이다. 그러나 문제는 이러한 웹 정보가 지수적으로 증가하면서 웹 그래프 역시 지나치게 복잡해짐으로 인해 사용자 즉, 사람 및 검색로봇이 웹 정보를 파악하고 검색함에 있어 복잡성으로 인한 혼란이 야기된다는 것이며, 이를 이름하여 웹 공간에서의 위치혼란(lost in cyber space)라고 부른다. 따라서 이를 적절히 및 추상화하여 방향성(orientation)을 제시하고 전체적으로 웹 공간의 정보를 일목요연하게 표현하는 노력이 필요한 것이다. 이것을 위하여 웹 페이지를 계량적 수치로 나타내야할 필요가 있으며 여기서는 tf-idf를 그 방법론으로 삼았다. tf-idf란 빈도 및 반빈도(term frequency/inverse document frequency)곱을 일컫는 것으로서, 웹 페이지를 용어(keyword)의 벡터로 인식하고, 사용자가 제시하는 용어와의 상관성을 거리공간 벡터값으로 계산하는 과정을 의미한다. 이렇게 웹 정보를 계량화하는 것을 의미적 표현(semantic representation)이라 하고, 그것을 구조화하는 것을 의미적 접근경로라고 하였다. 본 연구의 목표는 궁극적으로는 웹 정보를 의미적 접근경로를 포함하는 계층적 형식(Hierarchical Structure)으로 축약하여 사용자로 하여금 웹 정보 검색의 차원을 혁신코자 하는 것이다. 식 재하도록 하였다. 소단 내 수목식재에 있어서는 교목식재가 가능한 한 남측 사면은 20m 간격으로 교목 2열 교호식재를 하며, 소단상부는 각 구간별로 계절감을 연출할 수 있는 식물을 도입하는 방안을 제안하였다. 제작된 보정물에 대해서는 무게가 너무 가벼워 모든 피험자들이 양 쪽 가슴의 균형이 잘 맞지 않는다고 답하였으며 특히, 운동을 즐기고 활동이 많은 피험자의 경우 스펀지로 제작된 보정물에 대해 큰불만을 표시하였다. 바람직한 자녀의 인성발달 및 여러 영역에 걸친 발달을 위하여 항상 애정과 관심을 가지고 적극적으로 참여해야 할 것이다. 자녀양육은 더 이상 어머니 혼자의 역할이 아닌 부모 둘 다의 몫이며 교임이므로 부모들은 좋은 가정을 만들고 좋은 부모가 되기 위해서 끊임없이 자신을 갈고 닦으며 노력을 기울여야 할 것이다.서 이들 4개 지표로서 전체의 927%를 설명할 수 있다. 7. 자치구별 평가는 모든 음식점에서 식재료 보관시설(냉장, 냉동), 불량부정식품 사용여부, 남은 반찬의 폐기, 식당상태 등에서는 비교적 양호하였으나, 주방의 청결상태, 식재료 창고의 관리 및 주방 근무직원의 위생상태는 열악하였다. 평가 지표 14개의 총 평가결과가 가장 우수한 자치구는 동작구였으며, 다음으로 서대문구, 금천구, 성동구, 마포구의 순서이었다. 나머지 20개 자치구는 모두 보통이상으로 평가되었다. 8. 음식점 업태 별로 주방과 식당의 청결도 평가에서 가장 중요한 요인은 주방의 내부설비(바닥, 벽면, 천장, 환풍기, 기구 등) 또는 주방종업원의 근무 환경(주방의 환기설비, 설치 및 쾌적한 환경상태유지)이었다. 그러나 음식점 유형에 관계없이 주방과 식당의 청결도 평가에 가장 큰 영향을 주는 인자는 주방종업원의 근무환경이었다. 우리나라의 2002년도 섭취장소별

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.