• Asia pacific journal of information systems
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• 제29권3호
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• pp.448-467
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• 2019

In a new age of smart tourism, free independent travelers (FITs) choose their travel routes in a more diversified and less predictable way with the aid of smart services. This paper focuses on the movements of Chinese outbound FITs in the U.S. in the year of 2018. 110 places to visit (destinations) extracted from 122 travel routes recommendations on Qyer.com, a major online travel community in China, are analyzed with social network analysis (SNA). Based on the results of SNA, employing degree centrality, eigenvector centrality, betweenness centrality, network visualization, and cluster diagram methods, some preferred cities and natural attractions outside city centers (i.e., New York City (NYC), Los Angeles, San Francisco, Washington D.C., and Niagara Falls) are identified. Moreover, it is found that NYC in the East and Los Angeles in the West play a major role in the movements of Chinese FITs. This study contributes to the body of knowledge on tourist destination movements and provides valuable implications for smart service development in the tourism and hospitality industry.

• 스마트미디어저널
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• 제6권4호
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• pp.24-31
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• 2017

무선 센서 네트워크에서는 원격의 열악한 환경에 센서 노드들이 배치된다. 이러한 네트워크에서 센서 노드의 전원이 모두 소모되면, 사람의 생명을 구할 수도 있는 센서 네트워크의 품질 및 성능 저하와 함께 센서 노드들은 쓸모가 없게 된다. 따라서 에너지 소비 개선 및 센서 네트워크의 수명 연장에 관련된 수 많은 클러스터링 프로토콜들이 제안되었으나 대부분의 기존 연구들의 기법들은 클러스터 헤드의 오버헤드 상당히 크다. 센서 노드의 전력 제한과 클러스터 헤드의 오버헤드 문제 때문에 각 노드의 에너지 소비를 최소화하며 네트워크 수명을 최대화하는 라우팅 프로토콜을 설계하는 것은 중요하다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 헤드의 부담을 줄여주며 에너지 소비를 최소화하는 라우팅 알고리즘과 네트워크 수명을 최대화할 수 있는 알고리즘을 적용한 효율적인 클러스터링 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 클러스터링 기법이 에너지 균형을 향상시켰으며, 유사한 역할을 하는 기법들과 비교하였을 때 네트워크 수명이 연장됨을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.316-330
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• 2020

이 연구는 텍스트 마이닝을 사용하여 하드웨어 제품에 대한 리뷰, 서비스 상품에 대한 리뷰, ICT분야의 하드웨어와 클라우드 서비스가 융합된 형태의 상품을 대상으로 소비자 리뷰를 분석한다. 분석을 위해 각 리뷰의 키워드를 도출하고 토픽 도출에 사용된 단어의 차별성을 찾는다. 마지막으로 전체 리뷰를 대상으로 군집분석을 실시하고 각각의 상품군의 리뷰가 어떤 군집에 속하는지를 검토한다. 이 연구를 통해서 각 상품의 유형별로 특화되어 사용된 핵심어를 도출하였고, 토픽모델링을 사용하여 제품과 서비스의 특성을 표현하는 주제를 도출하였다. 서비스 상품 리뷰에서는 공급자의 우수성을 의미하는 professional, technician과 같은 핵심어를 도출하였고, 융합제품서비스상품으로서 아마존 에코 리뷰에서는 favorite, fine, fun, nice, smart, unlimited, useful 등의 긍정적 의미의 형용사를 도출하였다. 군집분석을 사용하여 전체 리뷰를 분석하였고, 3개의 상품 유형별 리뷰가 배타적으로 서로 다른 각각의 군집에 속하는 결과를 발견하였다. 이 연구는 소비자의 니즈(needs)를 상품의 유형별로 온라인 리뷰를 이용하여 차이점을 분석하였고 실무적으로 상품 유형에 기반한 상품기획과 마케팅 프로모션 차별화의 필요성을 제시하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제4권4호
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• pp.18-23
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• 2015

본 논문에서는 텐서보팅을 이용하여 기존 마르코프 랜덤 필드 메소드 안의 가우시안 혼합 모델 함수의 성능을 향상시킬 수 있는 적합한 클러스터 개수 검출 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 핵심 포인트는 텐서보팅의 인풋 데이터 토큰의 연속성인 saliency map을 통한 중심점 개수의 추출이다. 우리는 가장 먼저 주어진 자연 영상에서 전경 및 배경 후보 영역을 분리한다. 다음으로, 분리된 각 후보 영역에 대하여 텐서보팅을 적용하여 적절한 클러스터 개수를 추출한다. 우리는 검출된 클러스터 개수를 이용하여 정확한 가우시안 혼합 모델 모델링을 수행할 수 있다. 그리고 이를 적용한 마르코프 랜덤 필드의 unary term과 pairwise term을 계산하여 자연 영상의 텍스트 이진화 결과를 반환한다. 실험 결과, 제안된 방법이 최적의 클러스터 개수를 반환하고, 향상된 텍스트 이진화 결과를 반환함을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권3호
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• pp.68-74
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• 2017

빅 데이터 처리는 파일이나 이미지, 동영상 등 다양한 형태의 데이터를 처리하여 문제를 해결하고 통찰력 있는 유용한 정보를 제공한다. 현재 빅 데이터 처리를 위해 다양한 플랫폼이 사용되지만, 하둡이 가지는 단순성, 생산성, 확장성, 그리고 내고장성 때문에 많은 기관, 기업에서 빅 데이터 처리에 하둡을 사용하고 있다. 또한, 하둡은 다양한 하드웨어 플랫폼으로 클러스터를 구축할 수 있으며, 네임 노드(Master)와 데이터 노드(Slave)로 구분하여 빅 데이터를 처리한다. 본 논문에서는 실제 기관과 기업에서 사용하는 완전분산모드를 사용하였으며 원활한 테스트를 위해 저전력이고 저가인 싱글 보드를 사용하여 하둡 클러스터를 구축하였다. 네임 노드의 성능 영향 분석은 싱글 보드와 랩톱을 네임 노드로 사용하여 같은 데이터 처리를 통하여 비교하였으며 데이터 노드의 개수에 따른 영향 분석은 싱글 보드를 기존 클러스터의 개수에서 2배까지 늘려가며 데이터 노드가 미치는 영향을 분석하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권3호
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• pp.57-63
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• 2018

조직과 기업의 비즈니스 시스템의 규모가 커지면서 다양한 대량의 데이터들이 생성되는 비즈니스 환경의 변화와 데이터를 보다 스마트하게 처리하여 효율성을 높일 수 있는 방법으로 DataLake와 같이 단일 도메인 모델이 필요한 상황이다. 특히, 자원의 유한성과 공유 경제에 의한 물리적인 분할된 멀티 사이트의 데이터를 논리적인 단일 도메인 모델을 만드는 것은 컴퓨팅 자원의 효율적 운영 측면에서 매우 중요하다. 기존의 Data Lake 프레임워크의 장점을 기반으로 다양한 응용 영역의 멀티 사이트들을 통합 및 데이터 라이프 사이클을 관리하기 위한 Abyss Storage 기반 DataLake 프레임워크의 Connected Data Architecture 개념 (connected data architecture-concept)과 기능들을 정의하고, Connected Data Architecture 개념을 위한 인터페이스 설계 및 인터페이스(Interface) #2와 #3의 유효성 검증을 수행한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.380-385
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• 2019

본 연구는 실제 공항에서 수집되는 여객 데이터를 활용하여 공항 내 여객의 체류 시간을 분석한 연구이다. 여객의 체류 시간은 공항 터미널 설계, 공항의 수익성에 영향을 주어 중요한 여객 특성으로 간주되어 왔지만 실제 여객 데이터 수집의 어려움으로 그에 대한 분석이나 실시간 공항 운영에 활용하기가 어려웠다. 하지만 스마트 공항의 일환으로 세계 유수의 공항에서 방대한 양의 여객 데이터를 수집하고 있고, 축적된 데이터를 활용하여 공항 내 여객 체류 시간 분석이 가능해졌다. 본 연구에서는 인천 국제 공항에서 수집된 여객 데이터를 활용하여 여객 체류 시간 분석을 수행하였으며, 방대한 양의 자료를 효율적으로 처리하기 위해 데이터 마이닝 기법인 클러스터링을 활용하여 여객을 체류 시간에 따라 구분하였다. 분석 결과 인천 국제 공항 출발 여객은 체류 시간에 따라 1) 체류 시간이 짧고 대부분의 시간을 에어사이드에서 보내는 여객, 2) 평균 3 시간 정도의 체류 시간을 갖는 여객, 3) 총 체류 시간이 압도적으로 긴 여객 등 크게 3 개의 클러스터로 구분할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국의류산업학회지
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• 제15권2호
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• pp.240-246
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• 2013

Data from 540 subjects (included in the obesity group whose BMI was over 25) was selected from 2,445 subjects in the $6^{th}$ Korean Body Size Survey. A total of 25 direct measurements were selected for the relevant literature lower body size measurement analysis, that included 9 components related to BMI, height and circumferences, 3 components related to width and thickness, 5 components related to length, 3 components related to height, and 2 other components. Descriptive statistics, factor analysis, cluster analysis and variance analysis were executed using PASW 18.0 to analyze the data. In accordance with the factor analysis results to classify the lower body shape of overweight women in their 20s to 60s whose BMI was over 25, 4 factors were identified (lower body volume, leg volume, lower body length and leg length). A total of 4 lower body shapes of overweight women were found through cluster analysis using 4 factor scores from the factor analysis. Body Shape 1 had the largest lower body and leg volume. It was the heaviest group. Leg length was at a normal level. Body Shape 1 was 22.2% (122 subjects). Body Shape 2 had the longest legs and the smallest body shape; however, Body Shape 2 was the leg obesity group with the largest leg volume. It was 39.8% (215 subjects). Body Shape 3 had a smaller leg volume in proportion to the lower body thickness and a long lower body length. It comprised 27.8% (150 subjects). Body Shape 4 comprised 9.8% (53 subjects) with the shortest leg. Its lower body obesity was at a normal level.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권10호
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• pp.759-768
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• 2021

이 연구는 스마트 미터 최종 사용자 수요 데이터의 특성을 조사하여 개별 가정용 물 사용량을 분류하는 새로운 접근방식을 도입한다. 여기서는 잘 알려진 비지도 기계학습법 중 하나인 K-means 알고리즘을 적용하여 각 가구별 물 사용 분류를 수행한다. 최종 사용자 수요의 물 사용강도와 지속 시간은 물 수요 패턴이 유사한 가구를 결정하는 주요한 특징으로 사용된다. 그 결과 21가구가 13개의 군집으로 분류되었고 각 군집은 1가구, 2가구, 3가구 또는 5가구로 구성된다. 수집된 데이터 및 최종 사용자의 물 수요 패턴과 관련하여 여러 가구가 동일한 클러스터로 분류되는 이유를 본 논문에서 소개한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.80-89
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• 2014

본 논문에서는 최종 사용자의 프로파일(profile), 물의 종류 및 네트워크 상태를 고려한 미래의 스마트 워터 그리드에서의 물의 분배를 위한 컨텍스트 인지 추천시스템을 제안한다. 수자원에 대한 최종 사용자의 공통적인 관심사를 근거로 최종 사용자를 각각 다른 공동체로 군집화하기 위한 스펙트럴 군집화 방안을 개발하였다. 수자원에 대한 최종 사용자의 선호도 평가 목록을 얻기 위한 역전파 신경망을 도입하여 설계하였다. 본 방식은 예상 평가가 가장 높은 수자원을 최종 사용자에게 추천토록 하였다. 시뮬레이션의 결과는 제안된 방식이 기존의 추천 방안에 비하여 보다 나은 사용자의 경험을 바탕으로, 추천의 정확도(오차 2.5%이내)를 상당히 개선시킬 수 있음을 보여주었다.