• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.7 no.6
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• pp.630-640
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• 2001

In this paper, we describe the design and implementation of ObjectPeerWork, which is a framework for the development of shared object model-based P2P(Peer-to-Peer) applications. The shared object model can prevent the computing power decrease on the way of resource management by incorporating the resource management function into resources themselves, and raise reliability on shared resources by improving the security problems. Also this model assures expandability by means of distributed component-based request broker manager and module container. The ObjectPeerWork based on this shared object model is a framework which makes the implementation of the enterprise information system possible, and makes distribution of the computing power and efficient resource management possible by improving the weakness in the general P2P model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1235-1238
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• 2015

센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, CRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 최근 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두됨에 따라 센서 네트워크의 개념 및 이용 목적 등이 변화되고 있으며, SRS 역시 이를 반영하여 센서와 연관된 데이터 모델의 개선 및 확장이 요구된다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 기존 SRS를 개선하기 위하여 Semantic Sensor Network Ontology(SSNO) 기반의 SRS 데이터 모델을 제안한다. 이를 위하여 IoT 환경에서 SRS의 목적 및 요구사항을 분석하고 SSNO의 개념들 중 필요 요소와 불필요 요소를 반영하여 제안 모델을 설계한다. 또한 생성된 SRS 데이터 모델을 이용하여 관계형 데이터베이스로 구축하고 SRS를 웹 어플리케이션으로 구현한다. 제안하는 SRS 데이터 모델은 기존 모델들에 비해 SSNO 온톨로지를 가장 적합하게 표현하므로 풍부한 의미 처리가 가능하다.

• Asia Marketing Journal
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• v.1 no.2
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• pp.19-35
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• 1999

데이터베이스 마케팅 전략을 수립하고 집행함에 있어서 고객에게 접근하기 위한 촉진 매체로써 직접우편(Direct Mail)과 텔레 마케팅 등의 직접반응매체를 주요 수단으로 하는 경우 이를 다이렉트 마케팅이라고 한다. 다른 마케팅 전략들과 마찬가지로 다이렉트 마케팅에서도 마케팅 자원이 효과적으로 사용될 수 있도록 고객 데이터베이스를 세분화하는 작업을 수행한다. 리스펀스 모델링(Response Modeling)은 다이렉트 마케팅분야에서 고객리스트를 세분화하고 각 세그멘트별로 고객의 반응(구매행위)을 예측하는 기법을 말하며 RFM(Recency, Frequency, Monetary), 로지스틱, 신경망은 리스펀스 모델링을 위해서 가장 널리 사용되고 있는 기법이다. 과거에 이들 방법은 고객 데이터베이스 전체에 단독 모델로 적용되어 왔으나 이러한 단독 모델을 고객 데이터베이스에 적용하는 것이 정당화 되려면 고객들이 동일한 방식으로 반응한다는 전제가 필요하다. 그러나 일반적으로 고객의 반응방식에는 상당한 이질성이 존재한다. 예컨대 직업, 나이, 소득, 성별 등이 같다고 해서 같은 구매패턴을 보이지는 않는다는 것이다. 즉 고객A의 구매행위는 회귀선에 의해서 잘 설명되는 반면에 고객B는 신경망이나 RFM으로 잘 설명될 수 있는 경우가 존재하는 것이다. 이러한 구매행위의 이질성을 반영하기 위해서 최근에는 두개 이상의 방법을 결합하여 사용하는 결합 리스펀스 모델링 방법도 시도 되어 왔다. 그러나 결합 리스펀스 모델링에 관한 기존 연구들은 상관관계가 낮은 모델들을 결합함으로써 세분화의 효과를 단독 모델을 사용할 때 보다 개선할 수 있다고는 하였으나 구체적으로 어떤 모델들이 서로 낮은 상관관계를 갖는지는 보여주지 못하였다. 본 논문에서는 RFM 방법을 모델 내에서 사용하는 변수와 이를 이용한 모델링 방법상의 차이로 인하여 다른 두 방법(로지스틱, 신경망)과 매우 낮은 상관관계를 갖는 방법으로 제시하고 RFM과 다른 두 방법간의 낮은 상관관계를 이용하여 결합하는 경우 모델의 예측효과를 상당히 개선할 수 있음을 사례분석을 통해서 보이고자 한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.2
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• pp.20-25
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• 2021

The target-object classification method was implemented using a deep-learning-based detection model in real-time images. The object detection model was a deep-learning-based detection model that allowed extensive data collection and machine learning processes to classify similar target-objects. The recognition model was implemented by changing the processing structure of the detection model and combining developed the vision-processing module. To classify the target-objects, the identity and similarity were defined and applied to the detection model. The use of the recognition model in industry was also considered by verifying the effectiveness of the recognition model using the real-time images of an actual soccer game. The detection model and the newly constructed recognition model were compared and verified using real-time images. Furthermore, research was conducted to optimize the recognition model in a real-time environment.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.27 no.1
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• pp.115-127
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• 2024

This research aimed to construct models with various structures based on the Transformer module and to perform land cover classification, thereby examining the applicability of the Transformer module. For the classification of land cover, the Unet model, which has a CNN structure, was selected as the base model, and a total of four deep learning models were constructed by combining both the encoder and decoder parts with the Transformer module. During the training process of the deep learning models, the training was repeated 10 times under the same conditions to evaluate the generalization performance. The evaluation of the classification accuracy of the deep learning models showed that the Model D, which utilized the Transformer module in both the encoder and decoder structures, achieved the highest overall accuracy with an average of approximately 89.4% and a Kappa coefficient average of about 73.2%. In terms of training time, models based on CNN were the most efficient. however, the use of Transformer-based models resulted in an average improvement of 0.5% in classification accuracy based on the Kappa coefficient. It is considered necessary to refine the model by considering various variables such as adjusting hyperparameters and image patch sizes during the integration process with CNN models. A common issue identified in all models during the land cover classification process was the difficulty in detecting small-scale objects. To improve this misclassification phenomenon, it is deemed necessary to explore the use of high-resolution input data and integrate multidimensional data that includes terrain and texture information.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 1997.11a
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• pp.287-302
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• 1997

$\square$ 연구 프로세스 $\bigcirc$ 연구 프로세스 무기(장비)의 개발 프로세스의 시작 점 ☆ 무기(장비)개발의 지연, 비용 증가, 개발 실패의 중요한 발생 요인 내포 $\bigcirc$ 연구 프로세스의 전통적 관점과 현재의 프로세스적 관점 ☆ 전통적 사고： 전문 연구자의 과도한 통제는 긴장 유발 가능으로 연구프로세스를 ‘블랙 박스’로 인식 ☆ 현재： 연구의 가시성과 모니터링 가능 $\bigcirc$ 연구 프로세스의 개선 추진 요인 ☆ 컴퓨터를 이용한 실험실 모델/분석, 컴퓨터 기반의 현장 시험과 결과의 커뮤니케이션, 추적 시스템/프로젝트 관리 시스템, 프로젝트 상에서 정보의 광범위한 유포 $\bigcirc$ 체계개념연구 프로세스의 프로세스 개선전략 ☆ 연구 프로세스 개선 추진요인을 통해, 연구 관련 정보를 관리 사업을 과속화/지연, 자원활용 극대화, 전망이 어두운 사업을 판별 조기 취소 ☆ 정보기술과 추진요인이 지닌 능력의 결합으로 개선 유도 ☆ 유의점： 연구에 종사하는 과학자, 전문 연구자의 전통적 독립성, 자율성과 신중한 균형 유지(중략)

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.481-486
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• 2007

본 논문에서는 깊이 영상을 개선하는 방법으로 깊이 영상 획득 시 손실된 영역을 복원하는 기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이는 검은 재질로 되어있을 경우, 획득된 깊이 영상에 손실이 발생한다. 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되는 심각한 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아낸다. 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.424-426
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• 2005

다양하고 복잡해지는 소프트웨어 프로젝트를 효율적으로 수행하기 위한 방법론들 중에서 프로세스 평가와 개선에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 소프트웨어 프로세스 개선을 위한 방법론들은 조직이 비즈니스 목표인 정량적인 품질 관리에 도달하게 하기 위한 측정과 분석활동에 대한 구체적인 가이드라인을 제시하지 않는다. 본 연구는 효과적인 정량적인 프로세스 및 프로젝트 관리를 위해 Six Sigma 방법론을 도입, CMM 레벨 2의 예측공수모델에 적용하여 제시, 프로세스 측정과 분석활동의 개선 가능성에 대해 모색하고자 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05b
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• pp.1133-1136
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• 2010

2600cc급 디젤엔진의 냉각수 유동특성 개선을 위한 수치해석적 방법을 제시하기 위하여 본 연구가 수행되었다. 실린더 블록 및 헤드의 유동특성 분석을 위하여 개스킷 냉각수 통로의 면적과 갯수가 중점적으로 고려되었다. 베이스 모델의 수치해석적 분석에서 입구측에 치우친 냉각수 홀의 배치에 의하여 1, 2번 실린더 헤드로만 주 유동이 발생되었다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 개스킷 냉각수 통로를 재설계하였다. 수정모델은 주 유동이 4번 실린더 측으로 유도되었으며, 배기밸브 사이의 유동도 개선되었다. 재설계과정에서 개스킷 냉각수통로의 전체면적을 고려치 않게 되면 유량이 줄어들게 되는 문제점이 발견되었다. 본 연구를 통하여 실린더 헤드와 블록사이의 냉각수 유동을 제어하는 개스킷의 중요성을 확인하였으며, 냉각수 유동특성 최적화는 개스킷 홀의 총 면적을 고려하여 냉각수의 총질량유량을 설계하여야 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.431-432
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• 2016

많은 기업에서 기업문화(Corporate Culture)를 개선하는 노력을 진행하고 있다. 그 동안 기업문화라고 하면 회사 내 임직원의 사고방식이나 행동에 영향을 주는 단순한 분위기 정도로 인식되었지만, 이제는 시대에 맞지 않는 기업문화가 기업 성장에 걸림돌로 작용할 만큼 중요한 부분이 되고 있다. 이와 같은 변화 가운데 본 연구는 창의와 혁신의 경쟁 시대에 보다 바람직한 기업문화 개선을 위해 글로벌 콘텐츠 기업 구글의 혁신적인 기업문화에 대해서 분석하였다. 특히 다양한 사례를 조사하는 과정에서 본 연구는 기업문화 분석 Frame이 되는 7S 모델을 활용하여 Strategy, Skill, Shared Value, Structure, System, Staff, Style 관점에서 조직의 내부 특성을 분석하였다. 본 연구를 통해 글로벌 콘텐츠 기업의 차별적 경쟁력을 배우고 이를 바탕으로 국내 기업이 기술적 역량을 강화하고 시장을 개척해나가는 선도자(First Mover)로 변화하는 기업문화 개선이 있기를 기대해 본다. 자사의 기업문화(Corporate Culture)를 개선하기 위한 노력을 진행하고 있다.