• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제7권1호
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• pp.89-96
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• 2005

사회 전반에 걸친 디지털 혁명에 따라 IT를 기반으로 하는 다양한 정보화 터널시공기법이 개발되고 있으며 터널시공시 의사결정체계의 일환으로 적용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 PDA를 이용한 터널시공의 정보화에 대하여 기술하였으며, 특히 시공중 발생하는 각종 막장면 데이터를 실시간으로 입 출력 및 저장하고 이를 기반으로 지보패턴을 결정할 수 있는 의사결정체계를 구축하였다. 이를 위하여 무선 네트워크, 이동식 컴퓨터, CDMA 및 디지털카메라 등 최근 정보통신을 바탕으로 한 막장면 매핑자료의 실시간 데이터 수집 및 해석, 디지털 매핑등이 가능한 PDA용 S/W를 개발하였으며 현장적용에 대하여 고려하였다. 향후에는 실제 시공시 사용된 지보방법 및 소요 지보량을 함께 저장할 수 있는 DB를 구축하는 한편 현장적용을 통한 feedback 결과에 대하여 연구가 지속될 예정이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.263-265
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• 2017

본 논문에서는 대사증후군관련 의료 빅데이터 표준화 시스템의 환경과 소프트웨어 환경을 설계한 사항에 대해서 기술한다. 이를 위해 임상데이터를 기반으로 의료 빅데이터를 수집하고 국제 표준화인 공통 데이터 모델로 수집된 데이터를 ETL하여 통합 데이터베이스에 저장하였다. 본 연구를 통해 구축된 의료 빅데이터 표준화 시스템은 향후 의사결정 보조시스템 개발과 연계하여 효과적인 검색과 다양한 통계 분석을 지원할 계획이다. 또한 병원의 다양한 임상 연구를 지원하기 위한 주요 시스템으로 자리매김할 것으로 기대한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1365-1375
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• 2016

일상생활 환경 속에서 자율적으로 동작하는 서비스 로봇에게 가장 필수적인 능력 중 하나가 동적으로 변화하는 주변 환경에 대한 올바른 상황 인식과 이해 능력이다. 다양한 센서 데이터 스트림들로 부터 신속히 의사 결정에 필요한 고수준의 상황 지식을 생성해내기 위해서는, 멀티 모달 센서 데이터의 융합, 불확실성 처리, 기호 지식의 실체화, 시간 의존성과 가변성 처리, 실시간성을 만족할 수 있는 시-공간 추론 등 많은 문제들이 해결되어야 한다. 이와 같은 문제들을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 서비스 로봇을 위한 효과적인 동적 상황 관리 및 시-공간 추론 방법을 제시한다. 본 논문에서는 상황 지식 관리와 추론의 효율성을 극대화하기 위해, 저수준의 상황 지식은 센서 및 인식 데이터가 입력될 때마다 실시간적으로 생성되지만, 반면에 고수준의 상황 지식은 의사 결정 모듈에서 요구가 있을 때만 후향 시-공간 추론을 통해 유도되도록 알고리즘을 설계하였다. Kinect 시각 센서 기반의 Turtlebot를 이용한 실험을 통해, 제안한 방법에 기초한 동적 상황 관리 및 추론 시스템의 높은 효율성을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.85-96
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• 2009

시장에서의 경쟁 심화와 소비자의 요구변화로 고객관계관리(CRM)가 기업의 경영전략을 결정하는데 중요한 역할을 하는 추세이다. 또한, 유비쿼터스 환경의 도래로 고객관계관리 분야에서도 새로운 응용이 시도 되고 있다. 고객관계관리를 위한 전통적인 데이터 수집방법은 고객 사생활 침해나 부정확한 데이터 등의 문제를 야기할 수 있어 새로운 방법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 RFID 미들웨어로 부터 획득된 데이터를 서버에 저장한 후, 자동으로 분석정보를 생성하는 유비쿼터스형 고객관계관리를 위한 RFID 기반의 분석정보 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 전시장에 적용하여 시스템으로부터 생성된 분석정보를 기업과 고객에게 제공한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 활용은 고객, 기업, 상품에 대한 유비쿼터스적인 정보제공을 가능하게 하고, 클러스터링, 연관성, 순차성과 같이 보다 정확하게 분석된 정보를 제공하여 기업의 고객관리와 다음 의사결정에 긍정적인 영향을 미친다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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• pp.109-120
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• 2006

본 연구에서는 RFM 분석을 통하여 전체 고객들을 점수화(scoring)하고 이를 다시 5개의 그룹 (최우수그룹, 우수그룹, 일반그룹, 하위그룹, 최하위그룹)으로 세분화하고, 세분그룹별 유의성을 검정한다. 이렇게 분류된 5개의 세분화그룹들은 연관분석과 의사결정나무 등을 통하여 고객들의 인구학적 변수와 자 그룹별 유의한 변수들의 패턴을 찾아냄으로써 우수 고객들을 유지하기 위해 서는 어떻게 해야 하며, 경쟁업체로 떠날 가능성이 높은 고객은 누구이며, 이러한 이유가 무엇인지에 대하여 효과적인 분석을 할 수 있는 기반이 조성된다. 본 연구의 목적은 통하여 연관규칙(association rules)과 의사결정나무(decision tree)를 비친 분석을 함으로써, 이론적으로 설명할 수 없는 복잡한 세분그룹의 특성들에 대해 효과적으로 파악하는 방법을 제시하는 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.245-253
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• 2011

화석 연료의 무분별한 사용으로 환경이 심각하게 오염되고, 화석 연료의 고갈에 대한 문제가 대두됨에 따라서 화석 연료에 대한 문제를 해결 할 수 있는 대체 에너지원에 대해 관심이 집중되기 시작하였다. 현재 신재생 에너지 중에서 가장 각광을 받고 있는 에너지는 중에 하나가 풍력에너지이다. 풍력에너지 발전단지와 기존의 전력 발전소는 소비되는 전력에 대한 생산의 균형을 맞춰야하며, 풍력에너지단지에서 균형적인 생산을 하기 위해서는 풍력에너지에 대한 분석 및 예측이 필요하다. 이를 위해서 데이터마이닝 분야의 예측 기법이 활용 될 수 있다. 본 논문에서는 풍력 데이터를 이용하여 발전 패턴을 예측하기 위해 SOM(Self-Organizing Feature Map) Clustering 기법과 의사결정나무(decision tree)를 이용한 연구를 진행하였다. 즉, 1) 풍력 데이터의 누락된 데이터와 이상치 데이터를 처리하기 위하여, 전처리 과정을 수행하였고, 이 과정에서 특징 벡터를 추출하였다. 2) 전처리 단계를 거쳐 정제되고 정규화된 데이터 집합을 MIA(Mean Index Adequacy) 척도와 SOM Clustering 기법에 적용하여 대표 발전 패턴을 찾아내고 각각의 데이터에 해당하는 대표 패턴을 클래스 레이블로 할당하도록 하였다. 3) 의사결정나무 기반의 분류 기법에 데이터 집합을 적용시켜 새로운 풍력에너지에 대한 분석 및 예측 모델을 생성하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 통한 풍력에너지 발전 패턴을 예측하기 위한 모델을 구축하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권6호
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• pp.613-620
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• 2017

스카이라인 질의는 사용자들의 다양한 기준을 만족하는 데이터를 찾기 때문에 의사 결정 문제 등에서 폭넓게 사용되고 있다. 최근의 스카이라인 질의는 대용량 데이터베이스 처리를 위해 맵리듀스 프레임워크를 사용하는 연구들이 많이 진행되었으며 특히 맵리듀스에 기존의 색인 구조를 적용하는 방식으로 연구가 활발히 진행되고 있다. 스카이라인의 특징 중 하나는 원점에서 가까운 데이터일수록 더 많은 영역을 지배한다는 점이다. 하지만 기존의 색인 구조는 이와 같은 스카이라인의 특징을 반영하지 못하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 그리드의 셀들을 스카이라인의 특징을 고려하여 묶는 그리드 블록 구조와 원점과 가까운 데이터가 없을 때도 사용 가능한 2계층 그리드 블록 구조, 그리고 2계층 그리드 블록 구조를 사용한 효율적인 스카이라인 질의 기법을 제안하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권4호
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• pp.58-63
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• 2019

모바일디바이스시장의 성장은 교육시장의 변화를 가져왔고 다양한 미디어 교육의 양적 성장으로 이어지고 있다. 특히 기존 PC나 콘솔에 비해 인터렉션이 우수한 태블릿 등 스마트디바이스는 사용자의 사용성을 높일 수 있는 콘텐츠 양산에 이바지하고 있고 다양한 유형의 교육형 콘텐츠들이 개발되어 소비자들의 전통적 교육방법에 변화를 유도하고 있다. 최근 많은 연구들이 콘텐츠의 유력한 개발방법이나 마케팅 요소를 제안하고 있으나 아직까지는 교육형 게임 개발을 위한 사용성을 개발기업이나 개발자의 감각에 의존하고 있어 실제 사용자의 스마트디바이스기반 사용성과 경험환경에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 사용자 경험환경 분석을 위한 기반 연구로 기 출시된 인기 게임을 대상으로 게임형 교육콘텐츠의 사용성 분석을 위한 직관적 통계처리방법을 형태적 관점에서 제안하고자 한다. 특히 게임산업은 충분한 시료를 가지고 있어 빅데이터기반 연구가 가능한 유사 범주의 시료가 확보 가능하여 본 연구에서 제시하는 분석기법을 통해 다수의 공동 개발인력 간 즉각적인 의사결정을 위해 사용이 가능하며 반복되는 개발과정 간 누적된 데이터를 활용할 수 있는 긍정적인 자료원 확보에도 긍정적이어서 이업종 간 소통이 가능한 분석모델로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.80-95
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• 2019

최근 들어 센서 및 통신기술의 발달로 국내외 연구자들은 장비나 시스템의 상태정보를 수집하여 진단 및 예측 기법을 통한 유지보수를 결정하는 방법론에 대해 연구를 활발히 진행하고 있다. 본 연구에서는 이러한 연구 문헌 고찰을 통해 현시점의 차량부품 상태를 바탕으로 미래 시점까지의 차량부품 상태변화 추이를 예측하여 유지보수 의사결정을 수행하는 시스템 프레임워크를 제시하였다. 또한, 유지보수 활동에 따른 전과 후의 차량부품 상태변화 추적을 통해서 상태 진단 및 예측 데이터 조정이 가능하도록 구성하였다. 향후 본 연구 결과의 적용을 통해 대중버스를 이용하는 시민들의 안전과 차량의 상태기반 유지보수 체계 활성화에 조금이나마 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.169.1-169.1
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• 2012

최근 높은 관심과 기술적 이슈를 끌어내고 있는 빅 데이터는 과학기술 분야에도 무수히 존재한다. 위성사진, 동영상을 비롯하여 링크드 데이터 (Linked Data)에 이르기까지 데이터 유형과 무관하게 처리해야 할 대상은 계속 늘어가고 있는 실정이다. 최근 몇 년동안 과학기술 문헌을 대상으로 시맨틱 기술과 자연어처리 기술을 이용하여 기술 동향을 분석하고 예측하는 연구를 수행해 온 KISTI는 빅 데이터 환경에 맞추어 분석 플랫폼을 분산/병렬화하는 동시에 모바일 서비스 플랫폼을 통해 신속한 의사 결정을 지원하는 전략을 취하고 있다. 또한, 법무부, 국방기술품질원, 관세청에 적용한 분석 기술을 더욱 고도화하여 사용자 적응형 가이드 서비스를 개발하고 이를 통해 연구 개발 전략 수립을 실제적으로 지원할 수 있도록 노력하고 있다.