• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권6호
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• pp.719-728
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• 2022

The prediction of short-term traffic flow is the theoretical basis of intelligent transportation as well as the key technology in traffic flow induction systems. The research on short-term traffic flow prediction has showed the considerable social value. At present, the support vector regression (SVR) intelligent prediction model that is suitable for small samples has been applied in this domain. Aiming at parameter selection difficulty and prediction accuracy improvement, the artificial bee colony (ABC) is adopted in optimizing SVR parameters, which is referred to as the ABC-SVR algorithm in the paper. The simulation experiments are carried out by comparing the ABC-SVR algorithm with SVR algorithm, and the feasibility of the proposed ABC-SVR algorithm is verified by result analysis. Continuously, the simulation experiments are carried out by comparing the ABC-SVR algorithm with particle swarm optimization SVR (PSO-SVR) algorithm and genetic optimization SVR (GA-SVR) algorithm, and a better optimization effect has been attained by simulation experiments and verified by statistical test. Simultaneously, the simulation experiments are carried out by comparing the ABC-SVR algorithm and wavelet neural network time series (WNN-TS) algorithm, and the prediction accuracy of the proposed ABC-SVR algorithm is improved and satisfactory prediction effects have been obtained.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제26권4호
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• pp.508-533
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• 1993

지금까지 우리나라의 국민들의 예방행태와 질병행태, 그리고 환자역할에 대하여 기존에 발표된 자료를 중심으로 재해석을 기하여 보았다. 물론 이 발표에서 사용된 자료들이 정확하며 타당한 자료인가에 대해서는 반드시 그렇다라고 답변할 수는 없다. 다만 우리나라에서의 건강관련행태를 설명하기 위해서는 자료의 한계라는 현실을 감안하지 않을 수 없다는 사실을 이해해주기 바란다. 우리나라국민들의 건강행태는 과거에 비해 상당히 변화하고 있으나 계층간의 행태의 차이, 변화의 원인 등에 대해서는 아직 연구가 미흡하다. 지금까지 이루어진 행태연구들이 정합적인 모형을 사용하고 있다고 보기 어려운 것이 그 원인의 하나 일 것이다. 새로이 개발된 모형들을 적용하기 위한 노력이 필요하며, 사용되는 변수의 타당성에 대한 연구도 필요하다. 행태와 관련된 연구에서 사용되는 변수들이 사회문화의 산물이라는 사실을 생각하면 우리나름대로의 변수정의가 있어야 한다는 것은 지극히 당연하다 하겠다. 끝으로 행태를 연구함에 있어 인간의 의식은 사회구조의 산물이라는 사실을 명심할 필요가 있다. 루카치는 자본주의 사회에서는 노동자의 계급의식 역시 자본주의 구조의 산물일 수 있다 하였다. 이런 의미에서 지식, 태도, 행태 등에 대한 연구는 사회구조의 총체성에 대한 인식을 요구한다. 만일 그렇지 않은 경우에는 행태연구를 통한 결과가 희생자비난의 논리로 악순환할 가능성이 높기 때문이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.99-106
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• 2014

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.465-467
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• 2022

Mobile phones have become an essential item nowadays since it provides access to online platform and service fast and easy. Coming to these platforms such as Social Network Service (SNS) for shopping have been a go-to option for many people. However, searching for a specific fashion item in the picture is challenging, where users need to try multiple searches by combining appropriate search keywords. To tackle this problem, we propose a system that could provide immediate access to websites related to fashion items. In the framework, we also propose a deep learning model for an automatic analysis of image contexts using instance segmentation. We use transfer learning by utilizing Deep fashion 2 to maximize our model accuracy. After segmenting all the fashion item objects in the image, the related search information is retrieved when the object is clicked. Furthermore, we successfully deploy our system so that it could be assessable using any web browser. We prove that deep learning could be a promising tool not only for scientific purpose but also applicable to commercial shopping.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.106-118
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• 2016

최근 사용자들 사이의 웹 데이터의 생성 및 공유가 활발해 지면서 시맨틱 웹과 소셜 웹이 결합한 소셜 시맨틱 웹에 대한 중요성이 증가되고 있다. 본 논문은 소셜 시맨틱 웹 환경에서 PROV 모델을 확장하여 프로버넌스 기반의 웹 데이터 신뢰성 평가 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 소셜 시맨틱 웹 환경에서 웹 데이터의 프로버넌스를 관리하고 신뢰성 평가를 위해 W3C의 PROV 모델에 필요한 요소를 추가하였다. 이와 같이 확장된 PROV 모델은 웹 데이터의 관리 및 프로버넌스 추적을 지원한다. 제안하는 신뢰성 평가 기법은 사용자의 신뢰도, 원본 데이터의 신뢰도 그리고 사람들의 평가 등과 같은 다양한 파라미터를 고려한다. 평가된 신뢰도는 프로버넌스 정보로 관리되고 사용자의 질의를 처리할 때 이 신뢰도를 고려하여 결과를 생성한다. 따라서 제안하는 기법은 소셜 시맨틱 웹 데이터의 프로버넌스를 관리할 수 있고 다양한 파라미터를 이용하여 웹 데이터 신뢰도를 정확하게 계산할 수 있다. 평가된 신뢰도는 사용자가 질의 결과의 신뢰 여부를 판단할 수 있는 기준이 된다. 제안하는 기법의 타당성을 보이기 위해 SPARQL 질의를 이용하여 신뢰성 평가의 성능을 검증한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권1호
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• pp.37-44
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• 2015

사회관계망 분석에 있어서 매개 중심도(Betweenness Centrality)는 네트워크를 구성하는 노드들의 상대적인 중요도를 파악하기 위한 척도로서 주로 사용되어 왔다. 그러나 매개 중심도를 측정하기 위한 시간 복잡도가 높기 때문에 대규모의 온라인 사회관계망 서비스에서 각 노드의 매개 중심도를 산출하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 그래서 본 연구팀에서는 과거에 네트워크를 구성하는 각각의 노드들마다 자신의 지역 정보를 활용하여 확장 자아 네트워크(Expanded Ego Network)를 정의하고 그 네트워크에서 확장 자아 매개 중심도(Expanded Ego Betweenness)를 산출하여 기존의 매개 중심도를 대체하려는 시도를 하였다. 본 논문에서는 지역정보 기반의 확장 자아 네트워크의 특징을 분석하여 확장 자아 매개 중심도를 빠르게 산출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 그리고 일반적인 사회관계망의 특성을 대표하는 Barab$\acute{a}$si-Albert 네트워크 모델을 사용한 가상 네트워크와 실제 사회관계망을 대표하는 페이스북 친구 관계 네트워크에서의 실험을 통하여 확장 자아 매개 중심도의 중요도 순위가 기존 매개 중심도의 중요도 순위와 거의 일치함을 보인다. 또한 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 확장 자아 네트워크에서의 확장 자아 매개 중심도를 더 빠르게 산출함을 보인다.

• 정보관리학회지
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• 제29권4호
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• pp.273-294
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• 2012

세대적 특성과 정보기술의 발달은 이미지의 생산과 이용을 가속화한다. 본 연구는 이미지 이용자의 일상생활 맥락에서 정보요구를 분석하여 이미지 접근점 확장에 관한 논의를 목적으로 하였다. 이를 위하여 소셜 Q&A 서비스인 네이버 지식인에서 이미지를 검색하고자 하는 질문 105건을 추출하였다. 이미지 질문은 이용 목적과 이미지 속성으로 구분한 프레임워크를 이용하여 분석하였다. 분석결과로서 이용 목적은 총 8가지로, 이미지를 데이터로서 이용하고자 하는 목적이 두드러졌으며, 이중에서 '보고그리기'는 기존 연구결과에서 찾아볼 수 없었던 이용 목적으로 새롭게 도출되었다. 이미지 속성에서는 의미, 비시각적, 구성 측면에서 의미와 비시각적 속성이 우세하게 나타났다. 전통적으로 이미지 검색과 접근에서 의미 측면의 속성은 중요하게 인식되어 왔으나, 본 연구의 분석결과에서 보여주는 바와 같이 비시각적 측면 특히, 맥락 요소의 비중은 접근점 제공에 있어서 중요한 시사점으로 볼 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제8권2호
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• pp.141-148
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• 2018

본 논문은 잊혀질 권리 구현이 지극히 이상적인 정보삭제의 개념을 벗어나 보다 현실적 구현이 될 수 있도록 다각적 관점의 실현범위를 모색하는데 목적이 있다. 국내외 법제 및 기술/서비스 동향을 문헌조사 방식으로 조사 및 비교분석하였으며, 이를 토대로 다각적 분석을 위해 서비스 실현수준, 개인정보처리자의 처리유형과 정보특성, 법제/기술을 고려한 분류 기준을 반영하였다. 그 결과, 현존하는 서비스(시스템)의 실현수준을 파악 하고 보호대상별 다각적 규제범위를 도출하였으며, 잊혀질 권리 실현범위 매트릭스(안)을 제시하였다. 본 연구는 법제 등 사회공학과 공학을 결합한 복합학문, 융합학문의 연구 분야로서 지속적으로 확대 가능하다. 정보주체의 권리인 '삭제권'의 실질적, 구체적 범위를 규명함으로써 사회적 비용에 대한 예측이 가능하고, 기술적 구현모델 및 서비스 개발을 통해 시장 확대와 인력양성에도 기여할 것으로 기대한다.

• 경영과정보연구
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• 제38권3호
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• pp.137-150
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• 2019

본 연구의 목적은 먼저 전문대학 학생의 NCS 업무처리능력군(문제해결능력, 정보능력, 기술능력, 자원관리능력, 조직이해능력)과 진로효능감 간의 영향 관계를 실증분석하기 위함에 있다. 그리고 이 진로효능감과 진로결과기대 및 진로준비행동 간의 영향관계에 대해 실증분석하기 위함이다. 사회인지진로이론 및 자기효능감 관련 기존의 선행연구를 바탕으로 한 실증분석의 결과를 요약 정리하면 다음과 같다. 첫째, 전문대학 학생의 진로결과기대와 진로준비행동에 영향을 미치는 선행 영향요인으로 진로효능감 요인을 확인하였다. 둘째, 업무처리능력군 중 문제해결능력, 정보능력, 자원관리능력, 조직이해능력은 진로효능감에 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 마지막으로, 업무처리능력군 중 기술능력은 진로효능감에 유의한 영향관계가 없는 것으로 확인되었다. 본 연구는 전문대학 학생의 진로효능감을 향상 시킬 수 있는 학과 차원의 행정지원과 교수자의 상담 및 멘토링 지원이 이루어질 수 있도록 비교과과목의 개설과 교수평가 지표 항목의 개발 등의 정책적 제안이 가능함을 확인한 점에서 의의가 있다고 할 수 있다. 더불어 본 연구에서는 조직이해능력, 정보능력, 자원관리능력, 그리고 문제해결능력이 진로효능감에 미치고 이는 다시 진로결과기대와 진로준비행동에 영향을 미치는 것으로 확인 되었기에 해당 능력과 관련된 비교과목의 개설 및 특화 및 특강 프로그램을 위한 준비와 진행의 정책적 제안이 가능함을 확인한 점에서 의의가 있다고 할 수 있다. 마지막으로 본 연구의 한계를 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1800-1808
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• 2022

선거기간이 되면 많은 여론조사 기관에서 후보자별 지지율을 조사하여 배포한다. 과거에는 여론조사 기관에 의존하여 지지율을 조사할 수밖에 없었지만, 현대 사회에서는 인터넷이나 모바일 SNS나 커뮤니티를 통해 국민 여론이 표출된다. 따라서 인터넷상에 표출된 국민 여론을 자연어 분석을 통해서 파악하면 여론조사 결과만큼 정확한 후보자 지지율을 파악할 수 있다. 따라서 본 논문은 인터넷 커뮤니티 게시글 데이터를 통해 유저들의 정치 관련 언급을 종합하여 선거기간 후보자의 지지율을 추론하는 방법을 제시한다. 게시글에서 지지율을 분석하기 위해 KoBert, KcBert, KoELECTRA모델을 활용하여 실제 여론조사와 가장 상관관계가 높은 모델 생성 방법을 제시하고자 한다.