• 한국측량학회지
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• 제18권4호
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• pp.335-342
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• 2000

본 연구는 지능형 교통시스템과의 연계성을 고려하여 도형정보와 속성정보를 구축하고 이를 통합분석하고 자 한 것이다. 도형정보는 위치확인의 편리성을 제공하기 위해 축척 1:5000의 수치지도에 지번도를 수치화하여 중첩하였다. 정확한 위치정보와 노선정보를 제공하기 위해서 시간대별 교통정보를 이용하였으며, 공간적인 위치분석을 위해 컴퍼넌트를 개발하여 분석시스템과 연결하였다. 이와 같이 구축된 데이터베이스는 질의 및 통계분석을 통해 적정노선을 효율적으로 선정할 수 있었으며, 도형정보에 지적정보를 연계하여 활용함으로써 위치정보를 보다 용이하게 제공할 수 있었다. 향후 실시간 위치정보와 교통정보가 연계된다면 실시간 지능형 교통시스템에 그 효율성이 증대될 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.25-31
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• 1999

본 논문에서는 로컬 서버 자동화를 이용한 GIS의 사용자 인터페이스를 개발하는 방법을 제시하였다. 사용자 인터페이스의 개발에 있어서는 윈도우즈 프로그래밍 기술과 컴포넌트 소프트웨어 제작 기술의 적용이 중요하다. 본 논문에서는 컴포넌트 소프트웨어 제작 기술인 로컬 서버 자동화와 비주얼 베이직 언어를 이용하여 사용자 인터페이스를 개발하는 방법을 제시하고, 사례 연구로서 주제도 중첩, 속성 테이블 조회, 그래프 분석, 분포도 분석 등의 기능을 수행할 수 있는 사용자 인터페이스를 개발하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제2권1호
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• pp.63-72
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• 1999

본 논문에서는 OLE 자동화를 이용한 GIS의 사용자 인터페이스를 개발하는 방법을 제시하였다.사용자 인터페이스의 개발에 있어서는 윈도우즈 프로그래밍 기술과 컴포넌트 소프트웨어 제작 기술의 적용이 중요하다. 본 논문에서는 컴포넌트 소프트웨어 제작 기술인 OLE 자동화와 비주얼 베이직 언어를 이용하여 사용자 인터페이스를 개발하는 방법을 제시하고, 사례 연구로서 주제도 중첩, 속성 테이블 조회, 그래프 분석, 분포도 분석 등의 기능을 수행할 수 있는 사용자 인터페이스를 개발하였다.

• 디자인학연구
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• 제19권2호
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• pp.229-240
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• 2006

정보전달 환경의 변화에 따라 정보에 흥미를 분가하여 효율성을 높이는 것이 디자인에서 중요하게 대두되었다. 인포테인먼트는 다양한 표현방법과 미디어기술을 기반으로 정보 콘텐츠를 디자인할 때 오락적 흥미요소를 정보에 결합하는 개념으로 활용되고 있다. 정보자체만을 사실적으로 전달하는 정보형 메시지에 비해 오락적 흥미가 부가되어 사용자 관심을 유도하는 정보는 설득형 메시지의 정보이다. 인포테인먼트의 메시지가 설득적이라는 것은 정보의 이해과정에서 감각적 자극이나 인지적 재미, 상황적 흥미를 통해 사용자가 정보에 몰입하게 하는 것이다. 감각적 자극은 정보디자인의 표현요소와 미디어의 기능에 의해 발생하는 것이고, 인지적 재미는 정보 콘텐츠의 구조화에서 비예측성, 부조화 상태를 통한 잉여적 표현으로 수용자가 심리적 정체를 경험한 후 이를 해소하려는 지적인 활동에서 나타난다. 상황적 흥미는 사용자가 갖는 최적의 경험으로 쾌(快)에 의한 플로우 상태에서 나타난다. 따라서 인포테인먼트의 속성은 감각적 자극, 잉여성, 쾌로 정의될 수 있으며, 디자인 요인은 물리적 요인, 구조적 요인, 심리적 요인으로 구분해 볼 수 있다. 감각적 자극을 위한 물리적 요인은 비주얼 아날로지나 비주얼 펀의 개념으로 시각적 조작을 통한 흥미요소 표현과, 멀티미디어와 동적요소의 적용으로 가능하다. 잉여성표현에 의한 구조적 요인은 스토리텔링이나 이벤트, 인터랙션의 활용으로 정보이해과정에서 상상력을 발휘케 하는 것이다. 심리적 요인은 사용자에게 심리적 만족을 주는 것으로 유머나 놀이, 게임과 같은 오락적 흥미를 통해 플로우 상태를 경험하는 것이다. 결국 인포테인먼트는 그 속성에 부합될 수 있는 디자인 요인들이 복합적으로 연계될 때와, 전달하려는 정보의 특성과 목적에 잘 맞을 때 적용될 수 있는 개념이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.537-542
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• 2021

스마트 TV는 인터넷을 기반으로 기존의 TV에 비해 다양한 서비스와 정보를 제공하고 있다. 보다 개인화된 서비스나 정보를 제공하기 위해서는 사용자의 시청 패턴을 분석하고 이를 기반으로 맞춤형 서비스나 정보를 제공해야한다. 제안하는 시스템은 사용자의 TV 시청 패턴을 입력받고 이를 분석하여 사용자에게 맞춤형 정보로써 TV 프로그램이나 영화를 추천한다. 이를 위해 전처리기와 딥러닝(deep learning) 모델로 시스템을 구성하였다. 전처리기는 사용자가 시청한 TV 프로그램의 이름과 해당 TV 프로그램을 시청한 날짜, 시청한 시간 등을 입력하면 이를 정제한다. 그리고 정제된 데이터를 다중속성 LSTM 모델이 학습하고 예측을 수행하게 된다. 제안하는 시스템은 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하는 시스템으로써 기존의 IoT 기술과 딥러닝 기술을 융합한 디지털 컨버전스(convergence)의 선도 기술이 될 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.287-296
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• 2003

추천 시스템에 있어서 협력적 필터링 기술은 많은 연구가 되고 있다. 그러나 협력적 필터링 기술을 이용한 추천 시스템은 초기 평가 문제와 희박성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 선호도 재 계산을 위한 연관 사용자 군집과 베이지안 추정치를 이용한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서 아이템의 속성을 고려하지 않는 단점을 보완하기 위해서 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 대표 장르를 추출하여 유사한 이웃을 찾아 낼 때 예측에 이용하는 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 협력적 필터링의 알고리즘에 군집 아이템 백터 내의 특정 아이템의 선호도를 재계산 하기 위한 연관 사용자 군집 분석을 적용하여 성능 향상을 하였다. 또 초기 평가 문제와 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집한다. 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 품질경영학회지
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• 제45권1호
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• pp.93-116
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• 2017

Purpose: The purpose of this study is to suggest a key quality factor affecting user satisfaction based on quality attribute of weather information system and additionally, a managerial implication for activating weather information service market by analyzing causal relevance between weather information system and business performance. Methods: As its method, a causal relevance of quality factor of weather information system affecting satisfaction and business performance was analyzed by using structural equation model. An enterprise utilized in analysis sample performed a survey by targeting 186 distribution/logistics and general manufacturing company. Results: It was revealed that information, service quality of weather information system exerted a significant influence on user satisfaction and it did not take a significant influence on business performance in terms of quality of information, system and service. A significant relevance between user satisfaction and business performance was strong supported. Finally, it was revealed that utilization level of weather information system had a moderating effect on business performance. Conclusion: Domestic weather information system mainly focused on information utilization based weather information system and additional service level utilizing weather information is very low in practical terms. Therefore, in order to expand domestic weather related service market, systematic market expansion strategy of providing corporate customized service and case enlargement would be required.

• 품질경영학회지
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• 제40권1호
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• pp.60-72
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• 2012

This research conducted a survey targeting mobile SNS users in order to see whether mobile SNS attribute( accessibility, usefulness, newness, connectivity) through the medium of information share and relationship formation had a positive influence on user satisfaction. The results of the analysis showed that usefulness and accessibility had a significant influence on information share, while accessibility and connectivity had a significant influence on relationship formation. Information share and relationship formation both had a significant influence on user satisfaction. Based on this research, an angle of approach different from the business transactions and information services offered in existing mobile networks is necessary when corporations provide SNS through mobiles. When considering that the most important part in the use of mobile SNS is the social component, this can be actively used for the development and marketing of SNS services. Therefore, the SNS provider must focus its efforts on finding a method to stimulate user sensibilities in order to increase customer satisfaction and draw out continuous usage.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.118-126
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• 2003

In data mining, having access to large amount of data sets for the purpose of predictive data does not guarantee good method, even where the size of Real data is Mobile commerce unlimited. In addition to searching expected Goods objects for Users, it becomes necessary to develop a recommendation service based on XML. In this paper, we design the optimized XML Recommender product data. Efficient XML data preprocessing is required, include of formatting, structural, and attribute representation with dependent on User Profile Information. Our goal is to find a relationship among user interested products from E-Commerce and M-Commerce to XDB. Firstly, analyzing user profiles information. In the result creating clusters with analyzed user profile such as with set of sex, age, job. Secondly, it is clustering XML data which are associative products classify from user profile in shopping mall. Thirdly, after composing categories and goods data in which associative objects exist from the first clustering, it represent categories and goods in shopping mall and optimized clustering XML data which are personalized products. The proposed personalized user profile clustering method has been designed and simulated to demonstrate it's efficient.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2005년도 춘계 학술발표대회 논문집
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• pp.262-263
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• 2005