• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2831-2833
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• 2002

최근 인터넷의 대중화와 함께 설문조사 기법이 발전하면서 '사이버 설문조사'의 활용범위가 넓어지고 있다. 웹을 중심으로 진행되는 사이버 설문조사는 적은 비용으로 단시간내 여론을 알 수 있는 장점이 있지만, 서버와 네트워크에 과다한 트래픽을 유발한다. 본 논문은 이러한 단점을 보완하기 위해 이메일 방식을 사용한 멀티미디어 웹 설문지 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 POP3로 수신된 설문메일을 가져와 처리함으로써 기존의 인터텟상에서 이루어지는 설문조사와는 달리 웹 데이터베이스를 사용하지 않는다. 따라서, 서버의 트래픽을 줄이고, 수신된 설문메일의 설문형태에 따른 키워드로 답변을 필터링하여 잘못된 응답메일은 자동으로 발신하고 제대로 수신된 메일은 문항별로 응답을 데이터베이스에 저장한다. 또한, 기존의 단순한 설문형태를 벗어나 동영상과 사운드를 이용한 멀티미디어 설문메일을 통해 다양한 설문조사가 가능하며 이메일을 이용함으로써 사용자가 직접 설문사이트에 전속하지 않아도 되는 편리함을 제공한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권1호
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• pp.32-36
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• 2003

An equivalent schema matching among several different source schemas is very important for information integration or mining on the XML based World Wide Web. Finding most similar source schema corresponding mediated schema is a major bottleneck because of the arbitrary nesting property and hierarchical structures of XML DTD schemas. It is complex and both very labor intensive and error prune job. In this paper, we present the first complex matching of XML schema, i.e. XML DTD. The proposed method captures not only schematic information but also integrity constraints information of DTD to match different structured DTD. We show the integrity constraints based hierarchical schema matching is more semantic than the schema matching only to use schematic information and stored data.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.233-236
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• 2001

멀티미디어 데이터의 증가와 마이닝 기술의 발전으로 인해 멀티미디어 마이닝에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 특성국지화를 이용한 내용기반의 정보검색 기술과 다차원 데이터큐브 구축기술을 통해 멀티미디어 데이터에서 연관규칙을 찾아내는 멀티미디어 데이터마이닝 시스템 프로토타입을 제안한다. 특히 멀티미디어 데이터의 칼라, 질감 등 거시적인 이미지 성분 대신 이미지의 영역성과 유사성을 이용한 특성국지화방법을 이용하여 이미지를 분할함으로써 방대한 데이타에서 효과적인 내용기반의 정의 검색을 시행하고 검색한 벡터를 메타데이타로 한 데이스베이스를 구축한다. 그리고 데이터베이스에서 데이터간 연관규칙을 찾아내어 지식을 마이닝하는데 효과적인 다차원 데이터큐브를 구축하고 여기에 연관규칙 검색 알고리즘을 적용한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1029-1035
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• 2019

In recent years, artificial intelligence (AI) services have become one of the most essential parts to extend human capabilities in various fields such as face recognition for security, weather prediction, and so on. Various learning algorithms for existing AI services are utilized, such as classification, regression, and deep learning, to increase accuracy and efficiency for humans. Nonetheless, these services face many challenges such as fake news spread on social media, stock selection, and volatility delay in stock prediction systems and inaccurate movie-based recommendation systems. In this paper, various algorithms are presented to mitigate these issues in different systems and services. Convolutional neural network algorithms are used for detecting fake news in Korean language with a Word-Embedded model. It is based on k-clique and data mining and increased accuracy in personalized recommendation-based services stock selection and volatility delay in stock prediction. Other algorithms like multi-level fusion processing address problems of lack of real-time database.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권1호
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• pp.1-12
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• 2003

최근 이미지, 비디오와 같은 멀티미디어 데이터에 대한 효율적인 검색을 위해 많은 다차원 및 고차원 색인 구조들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 색인 구조의 연구 방향은 검색의 효율을 극대화 하는데 초점을 맞추어 왔으며 최근의 멀티미디어 데이터베이스나 데이터 마이닝 분야와 같은 다수 사용자 환경을 요구하는 환경에서는 부적합한 실정이다. 이에 본 논문에서는 기존의 제시된 차원이 증가하면서 급속하게 성능이 저하되는 문제를 특징 벡터의 시그니쳐를 구성하여 완화시킨 필터링에 기반한 고차원 색인 구조에 동시성 제어기법을 설계 및 구현하여 위스콘신 대학에서 개발한 지속성 객체 저장 시스템인 SHORE 하부저장 시스템과 밀결합 방식으로 통합하였다. 확장된 SHORE 하부저장 시스템은 고차원 데이터에 대한 효율적인 검색 뿐만 아니라 레코드 레벨의 색인 데이터에 대한 동시성 제어를 지원하며 시그니쳐 파일을 모두 메모리에 로딩하는 구조를 개선하여 페이지 레벨의 관리가 가능하다. 아울러 본 논문에서 제시한 확장된 SHOE 하부저장 시스템을 실제 응용 시스템에 적용하기 위해 플랫폼 독립적인 환경을 지원하는 자바 언어를 사용하여 미들웨어 구축 방안을 제시한다. 또한 구축된 미들웨어를 통해 쓰레드 별로 대표적인 내용기반 질의 형태인 포인트질의, 범위질의, k-최근접 질의에 대한 다수 사용자 환경에서의 성능 평가를 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
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• pp.155-159
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• 2008

본 논문에서는 사상체질분류검사 설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질 분류모형을 개발하기 위하여 데이터마이닝의 주요 분류기법인 판별분석(discriminant analysis), 의사결정나무(decision tree analysis), 신경망분석(neural network analysis), 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis), 군집분석(clustering analysis) 등 다양한 분류분석모형을 이용한다. 본 연구에서는 분류의 비교적 정확도가 우수하며, 특히 분석과정을 쉽게 이해하고 설명할 수 있다는 점과 구현이 용이하다는 장점을 가지고 있는 판별분석모형과 의사결정나무분석모형을 기반으로 사상체질 분류모형을 개발하고, 두 분류모형을 적용한 사상체질 진단시스템을 구현하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권6호
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• pp.681-689
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• 2019

세계경제포럼(WEF)의 제46차 다보스포럼은 향후 4차 산업의 지속적 성장을 예견하고 있다. 현재 4차 산업은 다양한 학문적·실무적 영역에서 주목받고 있으며, 4차 산업의 핵심기술로 빅데이터는 인공지능과 함께 4차 산업혁명을 선도할 주요 자원으로 평가받고 있다. 빅데이터의 관심이 증가하면서 이에 대한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존의 빅데이터에 대한 문헌 연구들은 정성적 연구에 치중되어 있어 정량적 연구가 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 연구는 MIS 분야의 빅데이터 연구 흐름을 분석하여 정량화에 대한 학문적 갈증을 해갈하고자 한다. 본 연구는 MIS분야의 주요 저널에 게재된 145개의 빅데이터 논문의 초록을 수집하였으며, 이중 과반수의 논문이 Decision Support Systems 저널에 게재된 것을 확인하였다. 편향을 제거하고자 DSS저널에 대해서만 텍스트 마이닝과 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 결과, 2012년부터 2014년 사이에 경영분야에 빅데이터를 접목하는 연구가 주로 진행되었고 2015년부터 2017년 사이에는 빅데이터 자체에 대한 연구와 빅데이터를 효율적으로 사용하기 위한 시스템 개발 및 분석방법에 대한 연구가 주로 이루어졌다는 것을 발견할 수 있었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권1호
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• pp.387-394
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• 2019

최근 빅 데이터의 중요성이 부각되면서 데이터 분석에 대한 수요가 증가하고 있다. R 언어는 데이터 분석을 목적으로 고안된 언어로서, 사용자들은 R언어의 다양한 통계, 머신러닝, 데이터 마이닝 패키지의 알고리즘을 활용하여 데이터를 효과적으로 분석 할 수 있다. 그러나 R 언어는 분석 결과를 어플리케이션으로 만들어 활용하기 어렵다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 PHP, Java등과 같은 다른 언어를 통해 R 스크립트를 호출하는 법이 제안되었다. 그러나 이러한 개발 방식은 R 이외에도 다른 언어를 혼용해서 작성해야 하는 번거로움이 있다. 본 연구에서는 R 언어의 Plumber 패키지를 활용하여 다른 언어를 사용하지 않고 오직 R 언어만을 이용하여 API를 작성하는 방법을 제안하였다. 또한 API를 구현할 때 고려해야할 보안 이슈와 해결 방안에 대해서도 제시하였다. 본 연구에서 제안한 기술을 이용하여 웹 응용 프로그램을 개발 한다면 높은 생산성과 개발의 편리성, 운영의 효율성을 기대할 수 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권8호
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• pp.399-408
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• 2016

빅데이터의 시대가 도래 하면서 지식재산권 영역에서도 빅데이터의 활용이 늘고 있는 추세이다. 한편 상표는 본질적으로 자타 상품을 식별하는 표지로서 그 목적이 소비자에게 인식되도록 하는 데 있다. 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터 분석 기술은 상표에 있어서 이러한 소비자의 인식을 판단하는 도구로 활용될 수 있다. 그동안의 전통적인 방법으로는 소비자의 인식에 해당하는 식별력을 증명하는 것은 쉽지 않은 일이었다. 최근 상표의 식별력을 판단하기 위한 방안으로 설문조사에 대한 관심이 높아지면서 우리 상표법 시행규칙에도 설문조사가 도입되었지만 비용과 시간, 객관성, 공정성 측면에서 오류와 많은 문제가 있는 것으로 드러났다. 이에 대한 보완책으로 본 연구는 빅데이터 분석 기법을 활용하여 상표에 대한 소비자 인식을 판단할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 빅데이터 분석을 활용한 경우 상표 식별력 판단의 객관성을 높이는 것은 물론 상표와 관련된 다른 법률적 판단에 도움을 주는 보조 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.877-885
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• 2004

본 논문은 여러 가지 장면 검출 방식들 중 강인한 특징 변수들의 선별과 신경망을 이용하여 향상된 장면 전환점 검출 기법을 제안한다. 기존의 장면 전환점 검출 방식에서는 인접한 프레임 간에 단일 특징과 고정된 임계값을 주로 사용하였다. 하지만, 비디오 시퀀스 내의 장면 전환점에서는 인접한 프레임 간의 내용(content)인 컬러, 모양, 배경 혹은 질감 등이 동시에 변화한다. 따라서 단일 특징보다는 상호 보완 관계를 갖는 강인한 특징을 이용하여 장면 전환점을 효율적으로 검출한다. 본 논문에서 강인한 특징 변수들을 선택하기 위해, 데이터 마이닝 기법 중 대표적인 CART(classification and regression tree)를 이용하고, 다차원 변수에 따른 임계값을 선정하기 위해 역전파 신경망(backpropagation neural net)을 이용한다. 제안한 방식과 대표적인 특징 추출인 PCA(principal component analysis)기법을 비교하여 특징 변수의 추출 성능을 평가한다. 실험 결과에 따라 제안된 방식이 PCA 기법과 비교하여 우수한 성능이 나타남을 확인한다.