• 한국전자거래학회지
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• 제13권2호
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• pp.101-115
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• 2008

최근 사회에서는 총기를 사용하는 범죄가 증가하고 있으며, 방화 및 테러에 이용될 수 있는 화학물질 및 방사선 물질들의 부실한 관리로 인해 많은 곳에서 관련 사고가 잇따르고 있다. 이에 따라, 위험물에 대한 위치를 추적함과 동시에 위험물에 대한 정확하고 신속한 정보를 제공하는 혁신적인 위험물 관리기술이 필요하다. 본 논문에서는 현재의 위험물 관리 기술의 한계성 및 문제점을 극복하기 위하여 RFID를 이용한 웹 기반의 실시간 위험물 모니터링 시스템의 구축 사례를 보인다. RFID를 이용한 웹 기반의 실시간 위험물 모니터링 시스템에 대한 아키텍처를 정의하고, RFID 태그에 위험물에 대한 정보를 저장하기 위한 방법을 정의하며, 웹 기반의 모니터링 시스템을 구현하여 실제로 위험물을 모니터링 하는 사례를 보인다. 논문에서 제시하는 실시간 위험물 모니터링 시스템은 위험물 정보를 관리하고 위험물을 제어하기 위한 위험물 모니터링 서버, 위험물과 모니터링 서버의 중계자 역할을 수행하는 위험물 모니터링 미들웨어, 위험물에 부착된 RFID 태그로부터 위험물의 정보를 읽기 위한 RFID 리더기, 위험물의 정보, 상태 및 위치에 대한 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스로 구성된다. 이 시스템은 총기류, 방사선 물질, 유해성 화학물질 등 여러 가지 위험물에 대하여 RFID를 이용한 위치정보에 기반하여 위험물을 관리하는 시스템으로 위험물에 대한 반입, 반출 검사 및 실시간 위치정보를 획득할 수 있다. 또한 웹 기반의 시스템이고, 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하므로 필요할 때는 언제 어디서나 웹을 통하여 위험물에 대한 시각적인 모니터링을 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.53-77
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• 2015

국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.11-21
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• 2010

최근 웹페이지의 생성 및 웹이 가진 정보량이 기하급수적으로 늘면서 사용자의 검색 목적을 파악하여 효율을 높이기 위한 다양한 방법이 연구되고 있으며, 태깅 시스템이 하나의 대안으로 떠오르고 있다. 태깅 시스템은 인터넷 사용자로 하여금 태그라고 불리는 메타데이터를 글, 사진, 동영상 등에 부여하도록 함으로써 콘텐츠의 검색 및 브라우징을 편리하게 하는 시스템이다. 이처럼 태그는 해당 페이지의 대표 키워드를 의미하므로 콘텐츠 분류의 기준을 마련할 수 있으나, 사용자에 의해 직접 입력되어야 하는 수고가 필요하고, 또한 무분별한 태깅으로 인해 오히려 분류에 방해가 되는 등의 문제점들이 있다. 본 논문에서는 이러한 태깅의 문제를 해결하기 위한 방법으로 얼굴인식 알고리즘을 활용한 영상콘텐츠 내에서의 다중 얼굴 태깅 자동화 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 여러 얼굴검출 방법 중 Haar-like features와 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 빠른 속도와 높은 정확도로 영상콘텐츠 내에서 얼굴 영역을 검출한다. 이후 PCA와 고유얼굴을 이용하여, 검출해 낸 얼굴을 데이터베이스에 미리 저장해 놓은 프로필 사진과 비교, 인식해냄으로써 해당 인물에 대한 정보를 불러와서 자동으로 태깅하는 시스템을 구현하였다. 이러한 새로운 방식의 태깅 기술은 현존하는 사진공유, 쇼핑, 검색 등의 수많은 웹서비스에 적용이 가능하며, 특히 소셜네트워크서비스에서의 사진 관리나 인물검색 등에서 활용할 때 큰 효과를 보일 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.137-152
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• 2012

인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.145-165
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• 2023

추천 시스템은 인터넷의 발달로 급격하게 증가하는 정보의 양으로 인해 생긴 정보 선택의 어려움을 소비자에게 덜어주고 각 개인의 취향에 맞는 정보를 효율적으로 보여주는 중요한 역할을 한다. 특히, E-commerce와 OTT 기업은 상품과 콘텐츠 양이 급격하게 증가하면서 추천 시스템의 도움 없이는 인기 있는 상품만 소비되는 현상을 극복하지 못한다. 이러한 현상을 극복하고 고객 개인 취향에 맞는 정보 혹은 콘텐츠를 제공해 고객의 소비를 유도하기 위해 추천 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유저(user)의 과거 행동 이력을 활용한 협업 필터링이 유저가 선호한 콘텐츠의 정보를 활용하는 콘텐츠 기반 필터링에 비해 높은 성능을 보여준다. 하지만 협업 필터링은 과거 행동 데이터가 부족한 유저에 대해서는 추천의 성능이 낮아지는 콜드 스타트(Cold Start) 문제를 겪게 된다. 본 논문에서는 카카오 아레나 경진대회에서 주어진 음악 스트리밍 서비스 멜론의 플레이리스트 데이터를 기반으로 앞에서 언급한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있는 하이브리드 음악 추천 시스템을 제시했다. 본 연구에서는 플레이리스트에 수록된 곡 목록과 각 음악과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 절반 혹은 전부 가려진 플레이리스트의 다른 수록 곡을 예측하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우와 아예 곡이 없는 경우를 나눠서 추천을 진행하였다. 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우에는 해당 플레이리스트의 곡 목록과 각 곡의 메타데이터를 활용하기 위해 LightFM을 활용하였다. 그 다음에 Item2Vec을 활용해 플레이리스트에 있는 수록 곡과 태그 및 제목의 임베딩 벡터를 생성하고 이를 추천에 활용하였다. 최종적으로 LightFM과 Item2Vec 모델의 앙상블을 통해 최종 추천 결과를 생성하였다. 플레이리스트 안에 곡이 없고 태그 혹은 제목만이 존재할 경우에는 플레이리스트의 메타데이터인 태그와 제목을 FastText를 활용해 사전 학습을 시켜 생성된 플레이리스트 벡터를 기반으로 플레이리스트 간의 유사도를 활용하여 추천을 진행하였다. 이렇게 추천한 결과, 기존 Matrix Factorization(MF)에서 해결하지 못한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있었을 뿐만 아니라 곡과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 기존 MF 모델인 ALS와 BPR 그리고 Word2Vec 기반으로 추천해 주는 Item2Vec 기술보다 높은 추천 성능을 낼 수 있었다. 또한, LightFM을 토대로 다양한 곡의 메타데이터를 실험한 결과, 여러 메타데이터 중에서 아티스트 정보를 단독으로 활용한 LightFM 모델이 다른 메타데이터를 활용한 LightFM 모델들과 비교해 가장 높은 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1180-1195
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• 2004

정보의 급격한 증가로 인하여 웹에서 원하는 정보와 서비스를 찾고 이용하는 데 더 많은 시간이 소요되고 있다. 웹 상의 정보는 하이퍼링크(Hyperlink)를 통하여 여러 웹페이지에 걸쳐 표현되고 있으며 하나의 웹페이지는 여러 주제의 정보를 포함하고 있다. 그러나 대부분의 웹 탐색 도구들은 이러한 웹 저작경향을 반영하지 않고, 웹페이지를 독립적인 정보의 단위로 다루고 있다. 이러한 차이로 인해 사용자 는 정보를 검색하고 브라우징하는 데 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 웹 정보에 대한 접근성 향상을 위해 테이블 구조를 가지고 있는 여러 웹페이지에 흩어져있는 정보들을 모아 하나의 컬렉션페이지 (collection page)에 새롭게 구성하여 제공하는 LinkBroker 시스템을 제안한다. 본 시스템은 논리적으로 연결된 정보를 담은 페이지들을 추출한 뒤 페이지셋으로 묶어 검색과 북마크의 단위로 다룬다. 그리고 페이지셋에 속한 페이지 내의 주요 컨텐츠 구역들을 이용해 컬렉션페이지를 생성함으로써 흩어져있는 정보를 하나의 페이지에 표현한다. 다양한 검색 목적에 부합되는 실험을 통해 페이지셋 단위의 검색과 북마크의 효율성 그리고 컬렉션페이지를 통한 정보 접근성의 향상을 확인할 수 있다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권3호
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• pp.274-279
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• 2015

본 연구는 스탠포드 감성 트리 말뭉치를 이용하여 감성 분류 시스템을 구현하였으며, 분류기로는 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 이용하여 긍정, 중립, 부정 등의 3가지 감성으로 분류하였다. 먼저 감성 문장의 품사를 부착한 후 의존구조를 부착하였다. 트리 말뭉치의 모든 노드와 감성 태그를 자동으로 추출하여 문장 레벨의 지지벡터 분류 시스템과 노드 레벨의 지지벡터 분류 시스템을 각각 구현하였다. 자질로는 어휘, 품사, 감성어휘, 의존관계, 형제관계 등 다양한 자질의 조합을 이용하였다. 평가 말뭉치를 이용하여 3클래스로 분류한 결과, 노드 단위에서는 74.2%, 문장 단위에서는 67.0%의 정확도를 얻었으나 2클래스 분류에서는 현재 알려진 최고의 시스템에 어느 정도 필적하는 성능을 거두었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.32-40
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• 2008

수입자유화 이후 외국에서 생산된 농수축산물의 수입이 급증하고 있다. 그러나 질이 낮은 수입산이 국산으로 둔갑하는 일이 자주 발생하면서 제주산 농수축산물의 신뢰도 및 판로에 부정적인 영향을 미쳐왔다. 이에 생산이력관리에 대한 필요성이 많이 요구되어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 RFID를 활용한 흑돼지 출하이력관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안 시스템은 청정 제주의 이미지를 한층 더 고양시킬 수 있게 지역 특산물인 흑돼지의 사육에서부터, 도축, 가공, 출하에 이르는 전 과정을 RFID 태그로부터 입력받아 관리하도록 설계하였다. 또한 사용자가 구현 시스템으로부터 관리되는 출하이력관리 정보를 언제 어디서든지 웹을 통하여 제공받을 수 있다. 이를 통하여 농가 소득 향상과 FCS, FCG, HACCP인증과 함께 제주산 농수축산물의 품질 보증 확보 및 안정적인 공급에 기여할 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제16권2호
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• pp.105-134
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• 1999

본 연구에서는 XML과 HTML의 이론적인 특성을 포괄적으로 비교하고 이러한 특성들이 실험 시스템에서 어떻게 적용되고 있는지를 검색기능, 검색 환경 및 이용자 만족도 측면에서 비교 분석하며, XML이 정보 검색에서 기존의 HTML 보다 더 유용한 것인지를 살펴보았다. 비교결과, XML은 복합 내용 및 구조검색이 가능한 점, 관련 자료들을 다중 링크를 사용해 접속할 수 있다는 점 그리고 데이터베이스로 구축할 경우 XML 문서는 태그를 이용해 자동적으로 변환할 수 있다는 등이 HTML 보다 더 우수한 것으로 나타났다. XML이 보다 활성화되기 위해서는 XML 문법을 완벽하게 지원하는 XML 관련 소프트웨어가 많이 개발되어져야 한다. 또한, XML이 주는 무제한적인 태그 작성의 자유가 자칫 동일한 문헌 형태를 너무 다양한 양식들로 표현하다 보면 혼란을 빚을 가능성도 매우 높아지고 있다. 따라서, 특정 문헌 형태에 대한 표준적인 DTD 설계가 절실히 요구되어진다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권7호
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• pp.816-822
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• 2016

콘텐트 기반 이미지 검색은 기존의 태그 또는 레이블이 있는 텍스트 기반의 검색이 아닌 이미지의 특징을 이용하여 검색하는 방법이다. 실생활 이미지 데이터는 태그나 레이블이 달려있는 경우가 많지 않기 때문에 텍스트 기반의 검색 방법을 사용하기 힘든 경우가 있다. 또한, 기존에 주로 사용되는 이미지 특징 벡터의 유사도를 사용하여 검색하는 방법은 추출 벡터의 유사도 기준으로 사용자가 의도한 결과가 나올지 확신할 수 없다. 예를 들어 사용자가 입력한 질의 이미지와 검색된 이미지들의 종류가 일치하는지의 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자가 질의 이미지의 클래스를 예상하고 결과도 동일한 클래스를 원한다는 가정에 착안하여 이미지 검색 엔진의 성능을 개선하였다. 기존의 유사도 기반의 검색에 머신 러닝 기법을 사용한 이미지 분류기를 적용하여 질의와 동일한 클래스의 결과를 찾는 방법을 제안하였으며, 그 성능을 20개 카테고리에 속하는 11,530개의 이미지로 구성되어 있는 PASCAL VOC 공개 데이터를 이용하여 검증하였다.