• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.462-480
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• 2010

특허분석은 전 세계적으로 축적된 특허 데이터베이스로부터 기업의 연구개발 전략에 필요한 지식을 추출하는 것이다. 현재까지 특허출원 결과를 분석하여 해당기술에 대한 기술동향과 전개과정을 파악하여 향후 개발될 기술에 대한 방향정립을 위하여 특허분석은 필요한 결과를 제공한다. 본 논문에서는 특허분석과 관련된 방법 및 시스템에 대한 기술 분류를 수행하고 관련된 국내특허와 미국특허, 그리고 IEEE 논문을 조사하고 분석한다. 특허분석시스템은 기술 분야의 특성상 특허출원뿐만 아니라 연구결과의 논문발표도 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서 선정된 검색어를 통하여 최종적으로 검색된 결과를 이용하여 기술 분류에 따른 분석을 실시한다. 유효한 전체 특허와 논문을 대상으로 특허분석시스템에 필요한 공백기술을 찾아내기 위하여 매트릭스분석을 수행한다. 현재까지 등록된 특허분석시스템에 대한 기술발전 동향을 파악하고 앞으로 필요한 특허분석시스템 관련 기술발전 방향도 제시한다. 통계적 검정과 자기조직화 지도를 이용하여 유효 특허와 논문을 정량적으로 분석하여 국내특허, 미국특허, 그리고 논문 내에서 상대적으로 개발이 취약한 기술을 찾아내고 이에 대한 개발의 필요성도 함께 제시한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제1권1호
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• pp.5-18
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• 1999

최근 들어 공간 데이타베이스 시스템에 저장되어 있는 공간 데이타로부터 새로운 지식을 자동으로 추출해야 할 필요성이 증가함에 따라 공간 데이타베이스 시스템에 명시적으로 저장되어 있지 않은 암시적인 지식이나 공간 데이타간의 연관 관계, 그리고 다른 새로운 지식을 추출해 내는 학문인 공간 데이타 마이닝에 대한 연구가 증가하고 있다. 이러한 유용한 지식을 공간 데이타로부터 추출하기 위해서는 공간 데이타를 효율적으로 저장하고, 빠른 인덱스와 검색 기능을 제공하고, 또한 분산환경을 지원할 수 있는 객체 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이타 마이닝 시스템에서 사용되는 공간, 비공간, 지식 데이타를 효율적으로 관리할 수 있는 개방형 객체 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 개방형 객체 관리 시스템을 개발하기 위하여 본 논문에서는 현재 많은 분야에서 사용되고 있는 Open OODB에 공간 데이타 타입의 지원, 동적인 클래스의 생성 객체-지향 개념의 상속성 지원, 공간 인덱스의 지윈, 공간 연산 함수 제공 등의 기능을 추가하여 확장하였다. 또한, 본 논문에서는 다른 공간 데이타베이스 시스템이나 공간 데이타 마이닝 시스템과의 상호운영성을 증가시키기 위하여 데이타 모델링을 위해 ODMG 2.0, 데이타 모델링과 공간 데이타의 교환을 위해 SDTS(Spatial Data Transfer Standard), 그리고 클라이언트와 서버간의 효율적 연동을 위해 OpenGIS Simple Features Specification for CORBA를 수용하였다.

• 생명과학회지
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• 제15권1호
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• pp.152-159
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• 2005

본 연구에서는 생명과학분야의 연구활동 활성화에 기여코자 생명과학 분야의 연구비 지원 추이와 현황을 파악하여 생명과학분야 연구활동 활성화를 위한 방향을 제시하고자 과학재단 연구비 수혜자를 중심으로 자료를 분석하였다. 생명과학 분야에서는 개인단위보다는 집단 및 그룹단위 형태의 연구에 더 많은 연구비가 투자되고 있는 것으로 조사되었으며, 생명과학 분야의 단위과제당 연구비 수준은 전체 이공계의 연구비 수준에 비교해서 상대적으로 약간 낮은 수준$(2003년,\;88.0\%)$이었다. 각 세부분야별로 연구비지원액 및 지원과 제수를 기준으로 살펴볼 때, 기초의약학 분야의 약진이 두드러진 반면에 농수산 및 생물분야는 감소추세인 것으로 나타났다. 생명과학 분야의 연구활동 활성화를 위해서는 중 $\cdot$장기 연구전략계획 수립, 생명과학전문인력 DB구축과 타 분야 연구진 또는 생명과학 세부분야간의 연계 활용, 전략적 연구지원 분야의 도출 및 절정 연구지원단가 산출, 생명과학 기초연구 특별프로그램 개발, 학회 내 정책기획 분과 신설, 평가문화의 개선 및 생명과학 연구활동의 계량적 성과 지표 개발 등에 따르는 본 분야의 연구지원을 위한 시스템의 구축과 활용이 필요하다.

• 환경정책연구
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• 제13권4호
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• pp.51-78
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• 2014

환경문제는 단순히 개별적 원인 및 단일과정을 통하여 발생하는 것이 아니라 복합적 원인과 영향으로 발현된다. 기존의 환경정보는 개별 구축 목적에 맞도록 수치 위주(통계)로 생산되었으며 더욱이 개별 시스템(국가상수도정보시스템 등 17개)에 관련 인자들이 산재되어 있어 다양한 원인 및 피해를 고려해야 하는 환경문제 해결에 많은 시간과 노력이 허비되어 즉각적 적시적 대응이 이루어지지 않는다. 이러한 한계점과 문제점을 인식하여, 환경공간정보를 통합적으로 제공하기 위한 국가환경지도시스템 구축 및 정책적 활용 방안에 대한 연구를 수행하였다. 첫째, 국내 산재되어 있는 환경공간정보 현황을 분석하기 위해 환경부 실 국, 산하 및 유관기관의 시스템 및 환경공간정보 담당 부서의 총 2,701개 업무 자료를 분석하여 총 275개(비점오염원 관리 확대를 위한 환경정보 구축 등)의 환경정보와 관련된 업무 및 정보현황 자료를 선별하였다. 둘째, 환경정책 수립 및 이행을 지원하기 위해 환경정보 관련 업무 현황을 분석하여 총 64건(백두대간, 정맥 및 기맥 현황 및 보전지역 등)의 국가환경지도시스템 세부 업무지원 주제도를 도출하고, 도출된 업무지원 주제도의 우선순위를 선정하였다. 셋째, 업무지원 주제도 구축을 위한 정보 연계를 위해서 환경부 및 산하 유관기관의 전체 17개 시스템 및 환경 주제도를 분석하였다. 분석 결과 활용 가능한 공간정보 총 1,314개 및 세부 항목 총 39,331개의 공간정보 기반의 활용 가능한 데이터베이스를 선별하고 표준화 방안을 수립하였다. 넷째, 국가환경지도시스템의 실질적 구축을 위한 단계별 이행방안을 제시하였다. 마지막으로 향후 국가환경지도시스템을 기반으로 하는 정책적 활용방안을 제시하였다. 국가환경지도시스템이 효율적으로 구축되면 산재된 환경정보를 공간 정보 기반의 공동 활용 데이터베이스로 구축할 수 있고 또한 환경정책 수립에서 위치 기반의 정량적 정책 수립을 지원할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.681-689
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• 2019

웹 사용 패턴 발견은 웹 로그 데이터를 사용하는 고급 수단이며 웹 로그 데이터 마이닝에 데이터 마이닝 기술을 적용한 특정 응용이다. 교육 분야에서 데이터 마이닝 (DM)은 데이터 마이닝 기술을 교육 데이터 (대학의 웹 로그, e-러닝, 적응형 하이퍼미디어 및 지능형 튜터링시스템 등)에 적용한다. 따라서 교육 연구 문제를 해결하기 위해 이러한 유형의 데이터를 분석하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 대학의 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝의 연구 대상으로 사용되어 진다. 데이터베이스 OLAP 기술을 사용하여 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝에 사용될 수 있는 데이터 형식으로 사전 처리되고 그 처리 결과가 MSSQL에 저장된다. 동시에 처리 된 웹 로그 레코드를 기반으로 기본 데이터 통계 및 분석이 완료된다. 또한 웹 사용 패턴 마이닝의 Apriori Algorithm 및 구현 프로세스를 소개하고 Python 개발 환경에서 Apriori Algorithm 프로그램을 개발했다. 그런 다음 Apriori Algorithm의 성능을 보이고 웹 사용자 액세스 패턴의 마이닝을 실현했다. 이 연구 결과는 교육 시스템 개발에 패턴을 적용하는데 중요한 이론적 의미를 갖는다. 다음 연구로는 분산 컴퓨팅 환경에서 Apriori Algorithm의 성능 향상을 연구하는 것이다.

• 대한가정학회지
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• 제46권9호
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• pp.99-112
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• 2008

The increasing rate of obesity in school aged children has become a conspicuous social phenomenon in Korea. This has been linked to greater economic growth, increasingly westernized dietary habits, and a consumer driven society. Given that obesity can lead to social exclusion or unfavorable attention by other students in a school setting, the design of plus-size garments have become important for effective appearance management skills. This research aimed to establish a somatotype database for obese school boys, aged 10 to 12, in order to develop a sizing system for plus-size upper garments. In order to measure somatotype of average and obese school boys, five categories were recorded; height, obesity, length of trunk, thickness of neck and chest. For obese boys, subcutaneous fat thickness and position of B.P/shoulder point factors were recorded. Obesity factor was subdivided into overall and specific ones, and while the deviation of obese body types was severe compared to the average type. Obese body type showed significantly higher measurements in width, girth, thickness. This is linked to the fact that the frequency ratio of obesity increases with age. Stature and chest were chosen as control dimensions for boys' wear. As crosstabulation of stature(5cm interval) and chest girth(2, 3 and 4cm), and stature(5cm interval)/chest girth(3cm interval) sizing system showed, the most effective cover ratio and adaptability to the data distribution $25{\sim}75$ quartile. Based on the findings, 10 sizes were formulated for average body type, while 18 sizes were formulated for obese type, whose size cover ratios were 48% and 62.9%, respectively. The primary ranges of stature were $145cm{\sim}150cm$, while those of chest girth were $79{\sim}82cm$. Each size was declared as "chest-somatotype{A(average)/O(obesity)-stature". This study proposed a plus-size upper garment sizing systems for obese boys, accompanied with reference measurements for suit, casual wear and underwear. The finding showed that the two systems were totally separate and not overlapping, meaning that plus-size sizing system is essential for obese school boys. The obesity type system had more size and wider range specs.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.385-391
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• 2013

빅 데이터는 일반적으로 사용되는 데이터 관리 시스템으로 데이터의 처리, 수집, 저장, 탐색, 분석을 할 수 없는 큰 규모의 데이터를 말한다. 빅 데이터 기술인 맵 리듀스(MapReduce)를 이용한 병렬 GA 연구는 Hadoop 분산처리환경을 이용하여, 맵 리듀스에서 GA를 수행함으로써 GA의 병렬처리를 쉽게 구현할 수 있다. 기존의 맵 리듀스를 이용한 GA들은 GA를 맵 리듀스에 적절히 변형하여 적용하였지만 잦은 데이터 입출력에 의한 수행시간 지연으로 우수한 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 맵 리듀스를 이용한 GA의 성능을 개선하기 위해, 맵과 리듀싱과정을 개선하여 맵 리듀스 특징을 이용한 새로운 MRPGA(MapReduce Parallel Genetic Algorithm)기법을 제안하였다. 기존의 PGA의 topology 구성과 migration 및 local search기법을 MRPGA에 적용하여 최적해를 찾을 수 있었다. 제안한 기법은 기존에 맵 리듀스 SGA에 비해 수렴속도가 1.5배 빠르며, sub-generation 반복횟수에 따라 최적해를 빠르게 찾을 수 있었다. 또한, MRPGA를 활용하여 빅 데이터 기술의 처리 및 분석 성능을 향상시킬 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권2호
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• pp.175-189
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• 2013

농산물의 수입개방으로 질이 낮은 수입 농산물이 국산으로 둔갑하여 소비자의 신뢰가 낮아지고 있으며, 국산 농산물의 가격 경쟁력이 지속적으로 하락하고 있는 실정이다. 이러한 위기 상황에서 국산 농산물의 원산지에 대한 신뢰도를 높이고 아시아의 주식이지만 여전히 기술이 낙후되어 있는 미곡 산업에서도 이러한 첨단 기술을 적용하고자 하는 노력이 진행중이나 아직도 미흡한 실정이다. 나아가, 기존의 농산물 생산이력시스템은 기초적인 이력정보만 제공하고 있으며, 미곡종합처리장의 경우에 경험적인 수확시기 결정으로 인해 일시에 수확이 몰리는 홍수반입이 발생하여 미곡의 품질 손상이 빈번히 발생하기도 한다. 본 논문에서는 스마트 기기와 GIS/LBS, RFID 등의 유비쿼터스 기술을 적용하여 유비쿼터스 벼 생산 및 반입 관리 시스템을 개발하였다. 기존에 수기로 작성하던 농가 및 농지 정보를 스마트 기기로 입력하고, 재배단계에서의 품질 모니터링을 제공하며, 수집된 생산, 재배, 품질정보를 스마트 기기를 통하여 제공한다. 데이터베이스를 기반으로 하여 품질에 따른 반입시기를 결정하는 과학적인 반입체계를 구축하고, 농가와 유통업자, 소비자간의 신뢰도를 높이고자 한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권9호
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• pp.426-440
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• 2016

선진국에서는 이미 다양한 지능형 교통 시스템(ITS) 기술을 실제 도로에 적용하여 교통 문제를 해결하고 있고 국내에서도 이를 도입하여 많은 교통문제를 완화시킬 수 있을 것으로 전망된다. 하지만 국외 교통 환경에 적용된 기존 ITS 솔루션들을 실제 국내 도로에 적용하였을 때 예기치 못한 문제의 발생으로 많은 비용을 낭비할 수 있다. 본 논문에서는 위의 문제를 해결하기 위해 대한민국 고속도로 분석 및 시뮬레이션 시스템인 KHTA를 제안한다. KHTA는 국내 모든 고속도로의 정보를 분석할 수 있을 뿐만 아니라 재현된 국내 교통 환경에서 직접 구현한 ITS 알고리즘을 시뮬레이션하고 결과를 분석할 수 있다. 사용자는 KHTA를 이용하여 실제 도로에 ITS 장비와 시스템을 설치하는 비용을 들이지 않고도 ITS 알고리즘을 국내 도로에 적용했을 때의 기대효과와 부작용을 예측하고 이를 수정 및 보완할 수 있다. KHTA의 기능과 대한민국 도로에 ITS 알고리즘을 적용한 시뮬레이션의 효과를 검증하기 위해 국내 고속도로 전용 Ramp Metering 알고리즘을 구현하고 시뮬레이션을 진행하였다. 실험 결과 약 5분가량의 Total Travel Time이 감소하였고, 기존 정체구간의 일부분이 해소된 것이 확인되었고, 이를 통해 KHTA는 국내 교통 환경에서 ITS 시스템의 시뮬레이션 및 교통 분석을 할 수 있다는 것을 확인 하였다. 그러므로 국내 ITS 시스템 개발 및 분석에 많은 도움이 될 수 있을 것으로 예상한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.56-63
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• 2016

본 연구에서는 퍼지 RBFNNs과 증분형 주성분 분석법으로 실현된 숫자인식 시스템의 설계를 소개한다. 주성분 분석법은 차원축소를 위해 사용되는 알고리즘으로 학습데이터의 차원 수가 고차원이거나 데이터의 양이 많을 때 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 필요로 한다. 따라서 고차원 데이터의 효율적인 차원축소와 점진적인 학습을 위해 증분형 주성분분석법을 적용하는 방법을 제안한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 구조는 조건부, 결론부, 추론부의 3가지 기능적 모듈로서 구분이 가능하다. 조건부에서는 FCM 클러스터링 알고리즘의 도움으로 실현된 퍼지 클러스터링의 사용으로 입력 공간을 분할한다. 또한 가우시안 함수 대신 FCM(Fuzzy C-Means)클러스터링 알고리즘의 멤버쉽 값을 사용함으로써 입력 데이터의 특성을 좀 더 잘 반영할 수 있도록 개선하였으며, 결론부에서 연결가중치는 상수항에서 일차식과 이차식, 그리고 변형된 이차식과 같은 다항식의 형태로 확장하여 사용한다. 실험 결과는 공인 숫자 데이터인 MNIST 필기체 숫자 데이터를 사용하여 제안된 숫자 인식 시스템의 효율성을 다른 연구와의 비교를 통해 입증한다.