• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.97-104
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• 2017

본 연구는 노령층의 온라인 커뮤니티 이용과 사회화 그리고 사회적 고립감 사이의 잠재적 관계에 대해 탐색해 보고자 했다. 위계적 회귀분석의 분석결과에 따르면, 온라인 커뮤니티 회원으로 구성된 개인적 네트워크의 크기와 질은 사회화에 긍정적인 영향을 미쳤으며 사회적 고립감 또한 저하시켰다. 그러나 온라인 커뮤니티의 회원들과의 오프라인 미팅의 유의미한 효과는 발견되지 않았다. 이에 더해, 온라인 커뮤니티를 이용하는 시간은 사회화로 매개되어 사회적 고립감에 유의미한 영향을 미쳤다. 이러한 연구결과는 제한된 사회적 관계로 인해 발생할 수 있는 심리적 문제들을 극복하는데 있어서 온라인 커뮤니티의 이용이 긍정적인 역할을 할 수 있음을 시사한다.

• 감성과학
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• 제23권4호
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• pp.61-72
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• 2020

경제 불안정과 고령화, 경쟁격화 및 개인 가치관의 변화 등 사회 문제가 점점 심각해질 가능성이 있다. 이러한 상황에서 이를 해결 가능한 방안 중 하나로써 감성컴퓨팅 관련 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구는 감성컴퓨팅 연구 키워드를 중심으로 국내 및 글로벌 연구의 지식구조와 주요 키워드, 연구생산 현황 및 국가간 협력관계 및 주요 키워드별 네트워크 등을 파악하였다. 이를 위해 전문 학술데이터 베이스(Scopus)로부터 해당 키워드를 중심으로 논문을 검색하였으며, 서지분석과 네트워크 분석을 실시하였다. 중국과 미국이 Affective computing 분야에서 지식생산이 활발하였고, 한국은 약 10% 정도로 저조한 상황이다. 주요 키워드는 Affective computing을 중핵으로 주로 컴퓨팅 처리 및 감성분석, 인식을 분류하는 연구 및 사용자들의 모델링, 심리 분석이 주요 연구 키워드이다. 국가 간 협력구조는 중국과 미국이 가장 큰 클러스터를 형성하고 있고, 그 외에 영국, 독일, 스위스, 스페인, 캐나다 등이 협력을 주도하고 있다. 한국의 연구협력은 다양하지 않고 연구생산도 저조한 결과를 보였다. Affective computing 분야의 연구발전을 위해 미국, 중국 등 주요국과의 연구협력 강화와 연구파트너의 다양화를 위한 시사점을 결론으로 제언하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.75-85
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• 2017

최근 여러 기업들에 의해 시도되고 있는 개방형 혁신은 고객의 의견을 조직혁신에 활용하는 유용한 방법론으로 평가받고 있다. 그러나 이를 효과적으로 구현하여 실효를 거두기 위해서는 전략적인 접근이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 커뮤니티를 활용한 개방형 혁신의 대표적인 성공사례로 알려진 스타벅스의 커뮤니티에 대한 사례연구를 통해 고객들의 집단 지성이 어떻게 해당 커뮤니티를 통해 개방형 혁신으로 구현되었는지 살펴보고 구축 성과와 함께 성공요인에 대해 논의하였다. 이를 토대로 개방형 혁신에 따르는 다양한 도전들을 분석하고 이에 대응하기 위하여 고객관리와의 연계, 오피니언 리더 활용, 공학적 기법 도입 등 효과적이고 효율적인 개방형 혁신 구현을 위한 방안을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.118-120
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• 2006

커뮤니티 컴퓨팅 시스템은 3단계 모델(CCM, CIM-PI, CIM-PS)로 이루어져 있다. 모델은 이 전의 모델을 기반으로 툴의 지원을 받아 코드를 상세화하면서 실제 구현단계에 이르게 된다. 3가지 모델 중 가장 먼저 기술해야 하는 CCM(Community Computing Model)은 커뮤니티 컴퓨팅 시스템에 대한 가장 놓은 수준의 추상화 모델로서, 시스템의 환경과 요구사항을 기술하는 부분이다. 기술된 CCM을 기반으로 생성되는 CIM-PI(Platform Independent Community Implementation Model)에서는 시스템의 구현을 고려하여 컴퓨팅 요소들과 또 이들 간에 생길 수 있는 협업관계를 자세히 기술한다. 이렇게 기술된 CIM-PI를 멀티에이전트 플랫폼 위에서 작동할 수 있도록 CDTK를 이용해 변환해 농은 것이 CIM-PS(Platform Specific Community Implementation Model)이다. 본 논문에서는 커뮤니티 컴퓨팅 시스템 개발을 더욱 쉽고 체계적으로 개발하기 위해 만든 CDTK와 이 개발 툴을 통해 얻을 수 있을 수 있었던 여러 장점들에 대해 소개한다. CDTK를 이용한 적용사례로 유비쿼터스 환경내에서 발생할 수 있는 가상시나리오에 적용하여 CDTK의 실현성과 효율성을 검증해 보았다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1-11
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• 2023

Federated learning (FL) is a ground breaking machine learning paradigm that allow smultiple participants to collaboratively train models in a cloud environment, all while maintaining the privacy of their raw data. This approach is in valuable in applications involving sensitive or geographically distributed data. However, one of the challenges in FL is dealing with heterogeneous and non-independent and identically distributed (non-IID) data across participants, which can result in suboptimal model performance compared to traditionalmachine learning methods. To tackle this, we introduce FedGCD, a novel FL algorithm that employs Graph Neural Network (GNN)-based community detection to enhance model convergence in federated settings. In our experiments, FedGCD consistently outperformed existing FL algorithms in various scenarios: for instance, in a non-IID environment, it achieved an accuracy of 0.9113, a precision of 0.8798,and an F1-Score of 0.8972. In a semi-IID setting, it demonstrated the highest accuracy at 0.9315 and an impressive F1-Score of 0.9312. We also introduce a new metric, nonIIDness, to quantitatively measure the degree of data heterogeneity. Our results indicate that FedGCD not only addresses the challenges of data heterogeneity and non-IIDness but also sets new benchmarks for FL algorithms. The community detection approach adopted in FedGCD has broader implications, suggesting that it could be adapted for other distributed machine learning scenarios, thereby improving model performance and convergence across a range of applications.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제12권1호
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• pp.1-20
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• 2024

This research aims to study and confirm enabling factors affecting the knowledge transfer and business process of community enterprise groups in Pattani province, Thailand. Key informants were community enterprise entrepreneurs; 30 people were selected purposively with criteria. This study used a mixed-methods approach and conducted semi-structured interviews to collect data. Qualitative data were analyzed using content analysis and classification, while quantitative data were analyzed using descriptive statistics with frequency, percentage, mean, and standard deviation. Moreover, inferential statistics chi-square value, Phi Cramer's V, and multiple regression analysis with the R program for statistical computing were employed to analyze the relationship between the variables, test the research hypothesis, and create forecasting equations. The research results revealed that the overview of enabling factors had a very high relationship (Cramer's V=0.965). Regarding community enterprise, it was found that enabling factors related to the knowledge transfer and business process consisted of four factors: regulations and administrative guidelines, business plan, reinforcement, and brainstorming. Reinforcement was the factor with the highest degree of correlation (Cramer's V=0.873) and predictor of influence on the knowledge transfer and business process (R₂=0.670, p<0.05). This study's findings can lead to the developing of guidelines for promoting community enterprises properly and timely. These guidelines are expected to be used to develop knowledge about business models for community enterprises, which will help to improve their competency and competitiveness.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.75-86
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• 2015

최근 주목 받고 있는 정보기술분야 중 하나인 IoT(Internet of Things) 환경은 센서와 액츄에이터로 구성된 다양한 디바이스들이 네트워크에 연결되어 정보를 수집 및 공유하면서 상호작용이 가능한 컴퓨팅 환경이다. 하드웨어, 네트워크 기술의 발전으로 인한 IoT 디바이스의 보편화와 IoT 서비스에 대한 사회적인 요구의 증가에 따라, IoT 애플리케이션의 사용성이 증대될 것으로 기대하고 있다. 그러나 IoT 환경에서는 전통적인 소프트웨어 연구에서 다루어지지 않았던 다양한 종류의 결함이 발생할 수 있어, 신뢰성 있는 IoT 애플리케이션을 개발하는 데에 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 IoT 결함을 분류하고, 분류된 결함들의 원인과 증상을 분석한다. 그리고 분석 결과를 기반으로 서비스 실행 시에 발생 할 수 있는 결함을 관리하기 위한 프로세스와 그 프로세스 안에서 수행되는 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 프로세스와 관리 기법을 활용하여 결함 관리가 필요한 IoT 애플리케이션의 개발 비용을 줄일 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.50-58
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• 2006

상호배제 패러다임은 그룹통신, 원자적 커밋먼트 프로토콜이나 복제 데이터 관리 등의 하나의 객체에 대한 독점적인 이용이 필요한 실질적인 문제들의 해결방안을 위한 기본적인 수단으로 이용 될 수 있다. 이러한 문제는 그 동안 광범위하게 연구자들에게 연구되어 왔던 바, 그 이유는 많은 분산 프로토콜들이 상호배제 프로토콜을 필요로 하기 때문이다. 그러나 이러한 유용성에도 불구하고 아직까지 이동 컴퓨팅 환경에서 이러한 문제를 다룬 적은 별로 없었다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 시스템 하에서 상호배제의 문제를 기술코자 한다. 본 논문에서 제시하는 해결방안은 토큰 기반의 알고리즘에 기반을 두게 된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.97-108
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• 2001

Frauds detection is a difficult problem, requiring huge computer resources and complicated search activities Researchers have struggled with the problem. Even though a fee research approaches have claimed that their solution is much better than others, research community has not found 'the best solution'well fitting every fraud. Because of the evolving nature of the frauds. a novel and self-adapting method should be devised. In this research a new approach is suggested to solving frauds in insurance claims credit card transaction. Based on evolutionary computing approach, the method is itself self-adjusting and evolving enough to generate a new self of decision-makin rules. We believe that this new approach will provide a promising alternative to conventional ones, in terms of computation performance and classification accuracy.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.163-170
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• 2005

컴퓨팅 환경이 점점 분산되고 협업의 필요성이 점점 증대되고 시스템간에 상호작용(interaction)이 동적이고 복잡해지면서 기존의 협업 시스템 패러다임을 벗어난 커뮤니티 컴퓨팅을 구성하는 요소를 정의하고 커뮤니티 모델의 에이전트들의 상호작용 유형을 프로토콜의 형식으로 모델링 하는 방법과 지정된 프로토콜들을 실행하기 위한 방법으로소 에이전트 플랜(plan)을 이용하는 방안을 제안한다. 커뮤니티를 구성하는 요소들은 역할(role), 정책(policy), 구성원(member), 프로토콜(protocol)등이며 각각의 요소는 BDI 구조를 가지는 에이전트와 플랜, 목적(goal), 사실(fact)등의 결합으로 표현이 가능하다. 에이전트들은 프로토콜에 나타나는 유형을 서술한 플랜을 통해서 상호작용을 하게 된다. 본 논문에서는 이러한 프로토콜을 실행 가능한 플랜으로 변환하기 위한 4가지 유형을 파악하여 각각의 유형을 플랜으로 변환하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통하여 완전성과 유효성을 보인다.