• The Korean Journal of Archival Studies
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• no.53
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• pp.201-228
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• 2017

Recently, public organizations have been improving the classification in order to introduce records management reference table in accordance with the act on the management of public archives. However, there is no system to mount the revised records management reference table, and there is a problem in usability. The purpose of this study is to design a system function to manage the classification which is the foundation of records management for public organizations. In order to design the function, interviews with the records management specialists of the five public organizations were conducted. Based on this, we have designed a multi-classification system registration function, a hierarchical structure setting function of records, and a record management standard management function.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.28 no.1
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• pp.133-142
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• 2010

To monitor composition and change of the national land, intelligent topographical classifier which enables accurate classification of land-cover types from airborne LiDAR data is highly required. We developed a topographical classifier development support system cooperating with da1a mining tool WEKA to help users to construct accurate topographical classification systems. The topographical classifier development support system has the following functions; superposing LiDAR data upon corresponding aerial images, dividing LiDAR data into tiles for efficient processing, 3D visualization of partial LiDAR data, feature from tiles, automatic WEKA input generation, and automatic C++ program generation from the classification rule set. In addition, with dam mining tool WEKA, we can choose highly distinguishable features by attribute selection function and choose the best classification model as the result topographical classifier. Therefore, users can easily develop intelligent topographical classifier which is well fitted to the developing objectives by using the topographical classifier development support system.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.341-346
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• 2004

본 연구에서는 사례기반추론(case-based reasoning)을 기본으로 하여 실무자의 분류 기법 또는 분류 구조 결정을 돕는 의사 결정 지원 시스템의 모델을 제시한다. 주요한 네 가지 고려 항목은 자료종류(dataset), 위치(location), 기후(climate), 그리고 분류항목(class)이며 사용자는 이들 네 항목에 대해 적합한 값을 선택하게 된다. 본 시스템은 색인화(indexing) 규칙에 따라 관계형 데이터베이스에 저장된 사례들을 추출하여 제시하며 사용자는 그 중 가장 높은 일치도를 보인 사례들을 참고할 수 있다. 본 연구에서는 위계구조를 통해 다양한 분류 조건을 스크린 상에서 선택할 수 있게 함으로써 사용자가 이에 내재된 논리를 분류 구조의 설계에 반영할 수 있게 한다. 또한 Statistics 기능을 통해 여러 사례의 항목당 분포를 사용자가 검토할 수 있게 함으로써 가장 적합한 사례를 의사결정 지원 시스템과의 피드백을 통해 찾아낼 수 있게 해준다. 이밖에 분류 조건을 변화 시켜가면서 상황의 변화를 참고할 수 있도록 Navigation 기능을 고안하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.405-408
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• 2000

최근 인터넷의 발전으로 많은 정보와 지식을 우리는 인터넷에서 제공받을 수 있게되었다. 인터넷에 존재하는 정보는 수많은 웹서버에 산재되어 있으며, 정보의 위치는 주소(URL)를 가지고 존재하게 되는데 사용자는 자신이 관심있는 정보의 주소를 저장하기 위하여 웹브라우저 북마크(Bookmark)기능을 사용한다. 그러나 북마크 기능은 웹문서의 주소 저장에 일차적인 목적을 두고 있으며, 이후 북마크의 개수가 증가하면, 사용자는 북마크관리가 어렵게되므로 사용자 북마크 파일을 자동으로 분류하여 관리할수 있는 에이전트 기술을 사용하고자 한다. 대표적인 분류에이전트 시스템으로는 전자우편 분류 에이전트인 Maxims, 뉴스기사 분류 에이전트인 NewT, 엔터테인먼트(Entertainment) 선별 에이전트인 Ringo 등이 있다. 이러한 시스템들은 분류할 대상에 따라 조금씩 다른 모습의 에이전트 기능을 보이고 있으며, 본 논문은 기계학습 이론중 교사학습 알고리즘인 나이브 베이지안 학습방법(Naive Bayesian Learning method)을 사용하여 사용자가 분류하지 못한 북마크를 자동으로 분류하는 단일 에이전트 기반 북마크 분류기를 설계, 구현하고자한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.9 no.6
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• pp.27-37
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• 2011

Presented in this study is a top-down functional modeling procedure and the desired functionalities of energy management system (EMS). For the purpose of top-down modeling for EMS, energy management system is categorized into 7 subsystems based on common functionalities and energy management life cycle. After that, benchmarking analysis of commercially major EMS products is conducted. As a result of this analysis, desired functionalities of each subsystem of EMS are suggested in this study. This study is served as a useful guidance about essential functional requirements of energy management system to the practitioners involved in the development or introduction of EMS.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.520-523
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• 2002

지식 경영 시스템(KMS)이 기업 내 지적 자산의 관리 및 가치 재창출을 위한 새로운 조직 운영방식으로 인정됨에 따라, 어떠한 구조와 기준으로 조직에 적합한 기능을 선택하여 구성하는가에 대한 문제가 중요해지고 있다. 본 연구에서는 먼저 기존상용 KMS에 대한 유형을 분류하고, 기능을 추출하여 일반적인 KMS의 기능 리스트를 작성하였다. 이를 바탕으로 기존의 시스템에 대한 기능적인 특성을 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.457-457
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• 2023

본 연구에서는 위성영상 상황판연계·표출시스템을 개발하기 위하여 사용자 요구사항을 조사 및 분석하였고 분석 결과, 요구사항정의서와 시스템규격서를 도출하였다. 먼저, 위성영상 상황판 연계·표출시스템의 요구사항 조사를 위해 중앙재난안전상황실 근무자를 대상으로 설문(수요) 조사를 수행하였다. 상황실 실무자별 요구사항을 취합한 설문 결과와 연구 1차년에 수행했던 상황실 근무자 인터뷰 결과, RFP, 연구단 내부협의 결과를 검토하여 정보제공 측면 및 위성영상 활용 측면의 사용자 요구사항을 도출하였다. 도출 결과를 기반으로 시스템 요구사항을 정의한 결과, 시스템 기능은 54개의 기능과 9개의 비기능으로 분류되었다. 또한, 시스템 구성요소별 요구기능을 세부적으로 구분하여 요구사항정의서를 작성하였다. 시스템 요구기능 분류는 사용자기능/관리자기능/사용자서비스/사용자인터페이스/시스템기능/시스템서비스 등으로 상세 구분하였다. 마지막으로, 연구단 협의를 통해 요구사항정의서를 기반의 시스템규격서를 작성하였다. 시스템규격서는 일반규격, 각 시스템별 성능규격, 인터페이스규격, 기능규격으로 구분하여 세부 정의하였다. 본 연구내용은 지속적인 연구 개발을 통해 위성영상 상황판연계·표출시스템 설계 자료로 활용될 계획이며, 향후 위성영상을 활용한 재난안전 상황관리 대비/대응 체계 마련에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.197-200
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• 2010

단백질의 서열 정보와 기능 정보의 양이 증가함에 따라 컴퓨터 실험을 통한 단백질의 기능 예측이 가능해졌으며 정확성이 높은 예측 시스템을 개발하려는 여러 연구가 시도되고 있다. 대표적인 방법으로 서열 유사도를 기반으로 기능 예측을 하는 시스템이 제안되었으나 단백질 중에는 서열이 유사하지만 기능이 다르거나 또는 서열은 다름에도 불구하고 기능이 같은 단백질이 존재하기 때문에 서열의 유사도 만을 이용해서는 단백질의 기능 예측을 어렵다. 이러한 유사도 방법의 단점을 극복하기 위해 단백질 서열로부터 추출한 특징을 기반으로 분류하는 방법도 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 기존 방법들의 장점을 얻기 위하여 서열 유사도 방법과 특징 기반 방법을 융합한 단백질 기능 예측 시스템을 제안하고 예측 정확성 분석을 위한 실험을 실시하였다. 실험의 결과에 따르면 제안된 융합시스템이 서열 유사도만을 이용한 방법과 특징 기반 방법보다 좋은 예측 정확률을 갖는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.81-83
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• 2000

최근 고성능 PC의 보급과 네트워크의 발달로 인하여 인터넷의 가용 정보가 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 우리는 인터넷을 사용하여 많은 정보를 얻고 있다. 그러나 인터넷에 존재하는 정보는 수많은 웹 서버에 주소(URL)를 가지고 존재하게 되는데 사용자는 자신이 관심 있는 정보의 사이트를 재방문하기 위하여 웹 브라우저 북 마크 기능을 사용한다. 그러나, 북 마크를 효율적으로 사용하기 위해서는 북 마크 분류, 수정, 편집, 정렬등의 북 마크 관리가 필수적이지만 이와 같은 북 마크 관리 작업이 전반적으로 수작업으로 이루어져야 하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 한가지 방법으로 웹 문서 분류를 위한 기계학습법을 적용하여 사용자의 북 마크를 카테고리별로 자동으로 분류, 재정렬해주는 북 마크 자동 분류 에이전트를 개발하고자 한다. 대표적인 분류 에이전트 시스템으로는 전자우편 분류 에이전트인 Maxims, 뉴스 기사 분류 에이전트인 NewT, 엔터테인먼트 선별 에이전트인 Ringo 등이 있으며, 이러한 시스템들은 분류 대상과 분류 방법, 기능 등에서 차이를 보이고 있다. 본 논문에서는 대표적인 교사학습 방법인 나이브 베이지안 학습법을 사용하여 북 마크를 자동으로 분류하는 북 마크 자동 분류 에이전트를 설계, 구현하였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.10
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• pp.154-162
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• 2019

Despite the development of information and communication technology, which has a great impact on society and culture, there is no platform that provides a systematic classification and state-of-the-art information retrieval system on the traditional culture. Therefore, this paper developed a traditional culture retrieval system capable of convergence services with systematic classification and retrieval based on automatically generate and visualize the 3D timeline. This system provides the function of collecting traditional culture contents, classifying and storing collected traditional culture contents, and automatically generating 3D digital timeline based on stored traditional culture contents. In addition, a system satisfaction questionnaire was developed to evaluate the usability of the system, and 19 students participated in verifying the system. As a result of the experiment, the satisfaction of the system showed that all items were 'satisfied' on average.