• Journal of Service Research and Studies
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• v.5 no.2
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• pp.83-92
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• 2015

Many data on the web are present, put out by processing in the content in order to provide services by collecting the necessary data is not easy. One of the reasons is because there is no way to provide a standardized data. Therefore, it can be seen as a part or all of the contents of the site, the content distribution to be available for other services is very important. A syndication format that allows you to use a representative of some or all of the site's content for other services such as RSS and there are Atom, OPML-based XML. Throughout the links provided in this syndication format is called feed address. With a feed address to collect data faster than the conventional HTML parsing and data provider is the advantage of being able to easily provide the data to the outside. In this study, we feed the data obtained by collecting by implementing the web address based on the data acquisition system to propose a method for processing and utilizing the data as a background.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.560-561
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• 2018

The spread of smartphones is increasing the proportion of mobile shopping in the online shopping market. Most mobile shopping services are delivered through applications. However, personalization services are very important for user data collection and analysis. Therefore, in this paper, we implemented the product barcode recognition function and machine learning-based product image recognition function using smartphones camera to collect user data in mobile shopping environment. The implemented function and push notification services enabled the collection and analysis of user data and personalization services for online shopping platform applications.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.152-155
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• 2010

IP기반 미디어 서비스는 대규모 사용자를 확보할 수 있고, 사용자 규모에 따른 수익을 올릴 수 있기 때문에 방송사에서는 중요 서비스의 하나로 인식하고 있다. 사용자의 지속적이고 빠르게 변화하는 새로운 서비스에 대한 요구사항들을 만족시키기 위해서 방송사는 보유하고 있는 관련 시스템들을 항시 새로운 서비스에 유연하게 대처할 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는 IP기반 미디어 서비스에 유연하게 대응할 수 있는 체계화된 방송콘텐츠 서비스 개방형 아키텍처 (OASIS: Open Architecture for Systematic IP-based Services)를 제안한다. 'OASIS'는 제작 시스템에서 자동으로 콘텐츠(예. 에센스와 메타데이터)를 수집하고 다양한 서비스에 맞게 수집된 콘텐츠를 제공할 수 있는 체계적이고 유연한 아키텍처이다. 더불어 OASIS는 방송콘텐츠 저작권 확보 여부를 확인할 수 있도록 하였기 때문에 최근 중요시되고 있는 저작권이 확보된 콘텐츠를 서비스할 수 있다. 제안하는 아키텍처는 시스템들 간에 콘텐츠를 교환할 때 표준화된 메타데이터와 ID를 사용하여 교환하게 함으로써 서비스 할 콘텐츠를 자동으로 시스템화하여 수집할 수 있다. KBS는 2년간의 작업을 거쳐 방송콘텐츠를 공유하는 데 필요한 메타데이터와 ID의 표준화 작업을 수행하였으며, 이를 기반으로 체계적으로 자동화된 수집 체계를 고안하였다. 다양한 서비스에 유연하게 콘텐츠를 제공하기 위한 측면으로는 openAPI(Application Programming Interface)를 활용하여, 서비스의 요구에 맞는 콘텐츠 내용을 제공할 수 있도록 하였다. 마지막으로 라이선스 관리 측면으로는 방송 콘텐츠 제작 시 수집할 수 있는 계약 정보 및 서비스 유통 가능 범위를 체계화함으로써, 제작 시에 저작권 정보를 수집하고, 해당 콘텐츠와 연동하여 서비스 가능 여부를 확인할 수 있도록 하였다. 제안한 아키텍처를 활용하여 다양한 서비스의 요구에 대응할 수 있는 콘텐츠 서비스 시스템을 구축할 수 있다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.05a
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• pp.341-344
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• 2009

네트워크(Network) 라우터(Router)와 스위치(Switch) 장치에서 수많은 패킷(Packet)이 통과된다. 네트워크에 연결된 컴퓨터가 20대일 경우에 일일 평균 패킷 전송양은 약 400GB 정도에 이른다. 이러한 패킷 데이터를 분석하기 위해서는 수집된 데이터를 디스크 장치에 저장할 수 있는 대규모의 저장공간과 주기적인 백업이 필요하다. 수집된 데이터 원형에는 사용자가 원하는 정보뿐만 아니라 불필요한 정보가 산재해있다. 따라서 수집된 데이터를 원형 그대로 저장하는 것이 아니라 원하는 정보(Information)와 지식(Knowledge)이 유지되고 쉽게 식별될 수 있도록 데이터를 가공해서 요약된 정보를 유지하는 것이 효과적이다. 전 세계적으로 네트워크를 통과하는 패킷 데이터의 양이 헤아릴 수 없을 만큼 증가하고, 인터넷 보급률이 증가함에 따라서 인터넷 사용자 및 소비자의 정보 분석의 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 네트워크에서 수집된 패킷 데이터에 적합한 데이터 전처리 기법(preprocessing)을 제안한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.12
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• pp.73-80
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• 2014

본고에서는 교육 분야에서 다양한 데이터를 수집 및 분석하여 개인화된 학습 서비스를 제공하려는 학습 분석(Learning Analytics) 서비스의 개념과 앞으로 기대되는 유즈케이스를 소개한다. 국제적으로 주목 받고 있는 학습 분석 기술은 현재 개념화 수준에 머물러 있지만, 글로벌 기업들이 주축이 된 민간단체에서는 데이터 수집체계와 같은 구체적인 구현 방법에 대한 논의도 추진되고 있어서 관련 현황에 대한 진단도 해본다. 특히 국제 표준화 기구와 단체를 통해 추진되고 있는 내용을 중심으로 소개한다. 다양한 데이터 응용 기술을 융합해서 기대할 수 있는 학습 분석 서비스 모형을 제시하면서 관련 정책과 제품개발에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• Smart Media Journal
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• v.9 no.4
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• pp.118-125
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• 2020

This paper is conducted for automatically recommending and providing information services desired by users on websites of local governments and public institutions with vast amounts of information, In this system, we defined a method of collecting data based on the SiiRU CMS system that collects and preprocesses data, and a study that provides curation services (contents and menus) to users through a collaborative filtering algorithm based on machine learning. Also, the data used in the paper is conducted based on about 1 million data collected in 2019. The analyzed data can provide important information that cannot be easily accessed by providing a cloud tag service or recommended menu for users to conveniently view, and the environment configuration that can realize this service to local governments and public institutions is also provided.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.853-854
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• 2014

서비스 산업에 있어 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 기존의 설문조사를 이용한 방법은 자발적이고 즉각적인 고객의 의견을 수집하는데 한계가 있어 최근에는 서비스의 즉각적이고 사실적인 피드백을 얻기 위해서 조사에 대한 인지 없이 능동적이고 자발적으로 작성한 소셜미디어 상의 게시글을 수집하고 분석하는 방법을 이용하여 고객의 피드백을 파악하고 있다. 본 연구에서는 이러한 소셜 미디어상의 빅데이터 정보를 분석하는 기술의 적합성을 평가하는 방법을 제안한다. 수집 적합성 평가는 사전 설정된 수집규칙에 의해 수집된 수집데이터에 대한 검증방안을 수립하고 샘플링 조사를 수행하여 목표 수준의 정확도가 이루어지지 않을 경우 수집엔진에 대한 기능 보완 및 수집 주기 재설정 등 수집 규칙을 재설정하고 샘플조사 범위를 확대하여 평가하는 일련의 과정 반복을 통해 수집 정확도를 향상시킨다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.1
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• pp.153-165
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• 2010

In this paper, we proposed a Proactive Application Service Engine (PASE) supporting tailor-made distributed application services based on the Distributed Object Group Framework (DOGF) efficiently managing distributed objects, in the viewpoint of distributed application, composed application on network. The PASE consists of 3 layers which are the physical layer, the middleware layer, and the application layer. With the supporting services of the PASE, the grouping service manages the data gathered from H/W devices and the object's properties for application by user's request as a group. And the security service manages the access of gathered data and the object according to user's right. The data filtering service executes the filtering function to provide application with gathered data. The statistics service analysis past data. The diagnostic service diagnoses a present condition by using the gathered data. And the prediction service predicts a future's status based on the statistics service and the diagnostic service. For verifying the executability of the PASE's services, we applied to a greenhouse automatic control application in ubiquitous agriculture field.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.524-529
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• 2007

지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.24 no.7
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• pp.36-46
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• 2007

이동 통신 기술의 발달과 더불어, 점점 더 많은 사람들이 자동차 안에서 각종 정보 서비스를 제공받기 위해 텔레매틱스를 이용하고 있다. 텔레매틱스 환경에서의 다양한 서비스를 위해서는 데이터를 효과적으로 수집, 전달, 처리, 저장하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 글에서는 텔레매틱스에서 요구되는 데이터의 수집과 처리에 센서 네트워크 기술의 활용 가능성과 실제 사례를 살펴보고, 더 나아가 센서 네트워크에서 발생하는 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 제안된 방법들에 대해 알아보고자 한다.