• 정보관리학회지
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• 제32권1호
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• pp.135-152
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• 2015

이 논문의 연구목적은 컴퓨터공학 및 정보학 관련 연구동향을 분석하는 것이다. 이를 위해 텍스트마이닝 기법을 이용하여 DBLP(Digital Bibliography & Library Project)의 학술회의 데이터를 분석하였다. 대부분의 연구동향 분석 연구가 계량서지학적 연구방법을 사용한 것과 달리 이 논문에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반 다항분포 토픽모델링 기법을 이용하였다. 가능하면 컴퓨터공학 및 정보학과 관련된 광범위한 자료를 수집하기 위해서 DBLP에서 컴퓨터공학 및 정보학과 관련된 353개의 학술회의를 수집 대상으로 하였으며 2000년부터 2011년 기간 동안 출판된 236,170개의 문헌을 수집하였다. 토픽모델링 결과와 주제별 문헌 수, 주제별 학술회의 수를 조사하여 2000년부터 2011년 사이의 주제별 상위 저자와 주제별 상위 학술회의를 제시하였다. 주제동향 분석 결과 네트워크 관련 연구 주제 분야는 성장 패턴을 보였으며, 인공지능, 데이터마이닝 관련 연구 분야는 쇠퇴 패턴을 나타냈고, 지속 패턴을 보인 주제는 웹, 텍스트마이닝, 정보검색, 데이터베이스 관련 연구 주제이며, HCI, 정보시스템, 멀티미디어 시스템 관련 연구 주제 분야는 성장과 하락을 지속하는 변동 패턴을 나타냈다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권3호
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• pp.638-645
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• 2004

본 연구에서는 학생들의 창의적 문제해결력과 비판적 사고력을 함양하기 위한 프로그램으로 온라인 물리탐구토론 학습체제를 개발하여, 온라인 물리탐구토론에 참여한 학생들의 상호작용 유형을 단위토론에서의 참여자 수, 다중토론장의 형성, 대화의 이동을 중심으로 구분하여 개인간 상호작용 유형, 일대일 참여의 상호작용 유형, 다중참여로 인한 일대다 상호작용 유형, 다대다 상호작용 유형등으로 분류하였다. 이는 사이버 상에서 벌어지는 학생들의 참여구조와 상호작용 양상을 파악할 수 있어 온라인을 통한 교육의 방향에 좋은 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.43-56
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• 2020

추천 시스템은 사용자가 다양한 옵션 중에서 최선의 선택을 할 수 있도록 도와준다. 그러나 추천 시스템이 상업적으로 성공하기 위해서는 극복할 몇 개의 문제점이 존재한다. 첫째, 추천시스템의 투명성 부족 문제이다. 즉, 추천된 상품이 왜 추천되었는지 사용자들이 알 수 없다. 둘째, 추천시스템이 사용자 선호의 변화를 즉각적으로 반영할 수 없는 문제이다. 즉, 사용자의 상품에 대한 선호는 시간이 지남에 따라 변함에도 불구하고, 추천시스템이 사용자 선호를 반영하기 위해서는 다시 모델을 재구축해야 한다. 따라서 본연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 토픽 모델링과 순차 연관 규칙을 이용한 추천 방법론을 제안하였다. 토픽 모델링은 사용자에게 아이템이 왜 추천되었는지 설명하는데 유용하며, 순차 연관 규칙은 변화하는 사용자의 선호를 파악하는데 유용하다. 본 연구에서 제안한 방법은 크게 토픽 모델링 및 사용자 프로파일 생성 등 토픽 모델링에 기반한 사용자 프로파일 생성 단계와 토픽에 사용자 선호 확인 및 순차 연관 규칙 발견 등 순차 연관 규칙에 기반한 추천 단계로 구분된다. 벤치마크 시스템으로 협업 필터링 기반 추천 시스템을 개발하고, 아마존의 리뷰 데이터 셋을 이용하여 제안한 방법론의 성능을 비교 평가하였다. 비교 분석 결과, 제안한 방법론이 협업 필터링 기반 추천시스템보다 뛰어난 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 방법을 통해 추천 시스템의 투명성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 시간에 따라 변화하는 사용자의 선호를 반영할 수 있다. 그러나 본 연구는 토픽과 관련된 상품을 추천하기 때문에, 토픽에 포함된 상품의 수가 많을 경우 추천이 정교하지 못하는 한계점이 있다. 또한 토픽의 수가 적기 때문에 토픽에 대한 순차 연관 규칙이 너무 적은 문제점이 있다. 향후 연구에서 이러한 문제점을 해결한다면 좋은 연구가 될 것으로 판단된다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1990년도 춘계공동학술대회논문집; 한국과학기술원; 28 Apr. 1990
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• pp.299-311
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• 1990

A computer simulation model is proposed for selecting effective agrees paths and estimating the evacuation time in case of evacuating all the residents of a building to the safe area. The physical structure of a building is formulated into a network. The followings are considered in the model : the congestion effect to the velocity, the behavioral pattern of the evacuees, and the probabilistic nature of the evacuation process. Coded in SLAM II/PC, the simulation model can generate the output such as evacuation time(max, average), utilization of exits, utilization of passages, floor clearance times, and bottleneck information. The "rigorous" validation of the proposed model is not completed yet but remains to be a future research topic.rch topic.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제14권2호
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• pp.159-181
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• 2010

This paper presents a hybrid approach to the sentiment analysis of online texts. The sentiment of a text refers to the feelings that the author of a text has towards a certain topic. Many existing approaches employ either a pattern-based approach or a machine learning based approach. The former shows relatively high precision in classifying the sentiments, but suffers from the data sparseness problem, i.e. the lack of patterns. The latter approach shows relatively lower precision, but 100% recall. The approach presented in the current work adopts the merits of both approaches. It combines the pattern-based approach with the machine learning based approach, so that the relatively high precision and high recall can be maintained. Our experiment shows that the hybrid approach improves the F-measure score for more than 50% in comparison with the pattern-based approach and for around 1% comparing with the machine learning based approach. The numerical improvement from the machine learning based approach might not seem to be quite encouraging, but the fact that in the current approach not only the sentiment or the polarity information of sentences but also the additional information such as target of sentiments can be classified makes the current approach promising.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.549-550
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• 2006

It has become topic continuously at MEMS or semiconductor process to form three-dimensional multilayer structure. In this paper, we devised the new polymer pattern method that has multilayer structure. This is method that uses different kind of polymeric material. Specially, polymers used in this study that we propose became all pattern by photolithography, prevented that process increases. Here, polymer that we use used polymer of epoxy order called "SU-8" and polymer of novolak resin called "AZ-1518". The result, "SU-8" was formed pattern to 3.5um thickness, and "AZ-1518" about pattern 3um thickness. Also, It was been 6um thickness at same pattern area.

• 한국IT서비스학회지
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• 제17권1호
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• pp.135-153
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• 2018

E-Card Service for Child Nutrition Program is one of the main public policy services nowadays. In case of inconvenience during the use of the e-cards, it is recommended to cooperate with related organizations in order to promptly handle and provide guidance, and thoroughly manage child feeding service such as hygiene, nutrition and kindness etc. To do so, it is very important to provide food service that meets local actual conditions and children's needs in a cost effective manner for the underage who are worried about the poorly-fed by understanding the pattern of child feeding e-card service. Hence. this paper aims to investigate how child feeding e-card service efficiently provides meals according to the local situation and children's needs through big data analysis and to propose a method of identifying welfare conditions according to the purpose of service with actual application examples. The results suggest that, first of all, this study is able to judge appropriateness of public institution's policy in a timely and repetitive manner through non-standard data analysis such as Naver News and transaction data. Secondly, this paper proposes a multi-layered analysis framework, which performs online open data analysis to detect policy issues, visualizes retrieval and preprocessing of real data, and performs abnormal pattern recognition. These will be worthy of reference to other similar projects.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.771-789
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• 2019

Text detection has been a popular research topic in the field of computer vision. It is difficult for prevalent text detection algorithms to avoid the dependence on datasets. To overcome this problem, we proposed a novel unsupervised text detection algorithm inspired by bootstrap learning. Firstly, the text candidate in a novel form of superpixel is proposed to improve the text recall rate by image segmentation. Secondly, we propose a unique text sample selection model (TSSM) to extract text samples from the current image and eliminate database dependency. Specifically, to improve the precision of samples, we combine maximally stable extremal regions (MSERs) and the saliency map to generate sample reference maps with a double threshold scheme. Finally, a multiple kernel boosting method is developed to generate a strong text classifier by combining multiple single kernel SVMs based on the samples selected from TSSM. Experimental results on standard datasets demonstrate that our text detection method is robust to complex backgrounds and multilingual text and shows stable performance on different standard datasets.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2003년도 제14회 정기총회 및 03년 동계학술발표회
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• pp.42-43
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• 2003

The nonlinear three-wave interaction is an interesting topic having various applications in nonlinear optics, hydrodynamics, acoustic waves, and plasma physics. The resonant interaction between two laser pulses and a plasma wave plays important roles in plasma heating, laser reflection in the inertial confinement fusion (ICF), plasma wakefield generation, and ultra-intense laser pulse amplification and pulse compression using stimulated Raman backscattering (RBS). (omitted)

• 한국환경과학회지
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• 제23권7호
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• pp.1213-1221
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• 2014

In the background of rapid urbanization and frequent earthquakes, earthquake disaster prevention planning has become an important topic of current research. Universities are irreplaceable disaster shelter, as they are public institutions with a lot of open space. This article puts forward the concept of "disaster prevention campus". With the refuge behavioral and psychological characteristics of people in the campus when the earthquake happens, it integrated uses GIS spatial analysis technique, takes Shandong Agricultural University as an example, and studies the spatial pattern of earthquake disaster prevention planning in campus from five aspects. The aspects include building distribution, population distribution, analysis of service radius, infrastructure configuration and choice of the optimal refuge path. On the basis of researches above, reform proposals and specific strategies are put forward to build the safe and harmonious disaster prevention campus.