• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권6호
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• pp.245-254
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• 2022

단백질은 모든 생명 활동의 기본 단위이며, 이를 이해하는 것은 생명 현상을 연구하는 데 필수적이다. 인공신경망을 이용한 기계학습 방법론이 대두된 이후로 많은 연구자들이 단백질 서열만을 사용하여 단백질의 기능을 예측하고자 하였다. 많은 조합의 딥러닝 모델이 학계에 보고되었으나 그 방법은 제각각이며 정형화된 방법론이 없고, 각기 다른 데이터에 맞춰져있어 어떤 알고리즘이 더 단백질 데이터를 다루는 데 적합한지 직접 비교분석 된 적이 없다. 본 논문에서는 단백질의 기능을 예측하는 융합 분야에서 가장 많이 사용되는 대표 알고리즘인 CNN, LSTM, GRU 모델과 이를 이용한 두가지 결합 모델에 동일 데이터를 적용하여 각 알고리즘의 단일 모델 성능과 결합 모델의 성능을 정확도와 속도를 기준으로 비교 평가하였으며 최종 평가 척도를 마이크로 정밀도, 재현율, F1 점수로 나타내었다. 본 연구를 통해 단순 분류 문제에서 단일 모델로 LSTM의 성능이 준수하고, 복잡한 분류 문제에서는 단일 모델로 중첩 CNN이 더 적합하며, 결합 모델로 CNN-LSTM의 연계 모델이 상대적으로 더 우수함을 확인하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제35권2호
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• pp.273-295
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• 2004

이 연구의 목적은 소외집단의 정보행태를 연구하는데 필요한 방법론적 토대를 세우는데 있다. 이를 위해, 소외집단은 크게 다민족사회에서의 소수민족집단과 사회경제적 소외계층으로 분류하고, 각 분야 별로 정보행태와 정보빈곤 문제를 다룬 주요 선행연구를 수집하여 분석하였다. 구체적으로, 이들 연구의 논점과 내용 그리고 한계에 대해 살펴보았으며, 특히, 각 연구에서 사용한 방법론적 특성에 대해 고찰하였다. 방법론에 대한 논의에 있어서는 이 분야 연구에서 사용한 주요 질의와 변수, 그리고 데이터의 수집과 해석 방법에서 나타나는 특성을 중점적으로 파악하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.133-139
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• 2021

현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국조경학회지
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• 제33권3호
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• pp.1-17
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• 2005

오늘날 지속가능한 발전의 주요 목적으로서 환경의 효과적 보호와 신중한 자연자원의 이용이 강조된다. 이와 같은 목적들을 성취하기 위해서 종합적인 경관 정보가 필수적이다. 한국의 경우, 도시화는 전통적인 농촌 경관 변화, 산림 손실과 단편화 등 많은 환경 문제를 야기했다. 특히 산림이 높은 생물 다양성 가치를 갖고 있는 한국으로서는 산림 손실과 단편화는 생태관점에서 보면 아주 치명적이다. 현재 개인 또는 공공 부분 개발 프로젝트를 위한 환경 영향 평가의 일부분으로 시각 경관 영향 평가가 요구된다. 그러나 이런 시각 경관 영향 평가는 단지 전체 경관의 일부분의 경관 정보만을 제공하고, 특히 현재 경관 평가에서는 경관의 생물 다양성 가치를 평가하지 않는다. 본 연구는 이와 같은 문제점들을 극복하고 한국 상황에 맞는 지속가능한 경관 계획을 위한 필수적인 종합 경관 정보를 제공하기 위해서, 경관 특성과 생물 다양성 가치 평가를 위한 생태 이질성 지수를 결합한 진보된 경관 특성 평가 방법론을 제시하는데 그 목적이 있다. 이 방법론을 통해 경관 특성 평가에서 12가지 경관 특성 유형(type)을 분류하였고 그것의 분포, 경관 특성적 형태, 경관 특성에 부정적인 영향을 줄 수 있는 개발 압력 등을 분석하고 서술하였다. 분석 결과, 주택과 산업 단지 개발, 농지 형질 패턴 변경, 수변 공간 개발 등이 주요 개발 압력으로 나타났다. 경관 생태 이질성 평가 결과에서는 도시근교 지역과 농촌 경관 특성 유형 지역에서 잠재적 생물 다양성 가치가 높았다. 산림 지역 경관 특성 유형에서는 잠재적 생물 다양성 가치가 중간 수치로 나온 반면 도시 경관 특성 유형에서의 잠재적 생물 다양성 가치는 아주 낮았다. 비록 제한된 데이터와 경관 생태 이질성 지수 사용으로 인한 문제점들(스케일 종속적, 변화 패턴이 예측하기 힘든 지수, 자의적인 분류시 다른 결과 발생, 더 종합적인 생물 다양성 잠재력을 평가하기 위해서는 더 많은 다른 경관 생태 지수 필요 등)이 제기되었지만, 이 연구에서 제시된 진보된 경관 특성 평가 방법론을 통해 얻은 종합적인 경관 정보가 지속가능한 경관계획을 할 때 어떻게 잘 활용되어질 수 있는지 예로써 증명하였다. 그 결과 진보된 경관 특성 평가 방법론이 지속가능한 경관 계획을 위한 수단으로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2008년도 추계 공동 국제학술대회
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• pp.113-125
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• 2008

정보시스템의 발전과 함께 현실업무가 더욱 복잡해지면서, 정보시스템 개발 초기단계에서 사용자의 요구사항이 누락되거나 중복되는 경우가 자주 발생하며, 이에 따라 차후에 이를 수정하기 위한 노력이 증대되고 전체개발비용과 기간이 증가하게 된다. 이 문제를 해결하기 위해서 업무 프로세스를 표현하기 위한 다양한 방법론이 제안되어왔지만, 각 방법론의 우열을 어떻게 가릴지에 대한 체계적인 항목별 연구는 이제까지 없었다. 이 연구에서는 사용자가 직관적으로 이해할 수 있고, 분석가가 업무 프로세스를 충분히 표현할 수 있으며 동시에 시스템구축 비용을 최소화할 수 있는 방법론이 가장 이상적이라는 점을 고려해서, 누락도, 중복도, 명확도, 표현력 등의 방법론 평가기준을 제안하며, 이 지표를 은행의 자산건전성 평가업무라는 표준업무에 적용해서 각 방법론의 우위내지는 문제점들을 살펴본다. 프로세스 중심 기법인 자료흐름도와 유즈케이스 다이어그램과 비교할 때, 데이터 중심 기법인 개체관계도가 상대적으로 낮은 함축성과 높은 복잡성에도 불구하고 낮은 누락도와 명확한 표현력을 가지고 있으며, 업무기술서와 병행될 때 프로세스 함축과 누락에 대한 부담을 크게 감소시킬 수 있을 것으로 나타난다.

• KNOM Review
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• 제22권1호
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• pp.42-51
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• 2019

최근 네트워크 환경은 고속화, 대용량화 등으로 인터넷 트래픽 발생량이 증가하고 있으며, 모바일 및 IoT 환경, 지속적으로 증가하는 어플리케이션, 악성행위로 인해 비공개 프로토콜 데이터가 늘어나고 있다. 이러한 비공개 프로토콜들의 대다수는 구조가 전혀 알려지지 않고 있다. 효율적인 네트워크 관리 및 보안을 위해 비공개 프로토콜의 구조 분석은 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해 많은 프로토콜 리버스 엔지니어링 방법론이 제안되었지만, 적용하기에 각기 다른 단점이 존재한다. 본 논문에서는 CSP(Contiguous Sequential Pattern)와 SP(Sequential Pattern) Algorithm을 계층적으로 결합하여 네트워크 트레이스 분석 기반의 상세한 프로토콜 구조를 추론하는 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 선행 연구인 A²PRE을 개선하는 방식으로 설계 및 구현을 하였으며 다른 방법론과 성능 비교를 위해 성능지표를 정의하고 HTTP, DNS 프로토콜의 예를 통해 제안하는 방법론의 우수성을 설명한다.

• 정보관리학회지
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• 제36권1호
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• pp.295-313
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• 2019

본 연구의 목적은 이용자의 스마트폰 무선신호를 이용하여 이용자가 공공도서관 공간을 어떻게 이용하는지에 대한 이용행태를 분석하는 것이다. 공간이용 데이터를 수집하는 방법으로 이용자의 스마트폰 무선신호를 감지하여 이용자의 동선을 추적하였고 수집된 데이터를 로데이터로 하여 추가적인 분석을 진행하였다. 서울시내 한 구립도서관에서 4개월 동안 수집된 이용자 공간이용 데이터를 분석한 결과, 전월 대비 평균 37.9%의 이용자들이 익월에도 이용을 하는 것으로 나타났고 이용자 중의 50%는 7분 미만으로 도서관에 머무는 것으로 나타났다. 또한 도서관을 이용하는 시간을 분석한 결과, 오후 2-3시 사이에 이용자들이 가장 많았으며 주말 오후 5시 이후에는 이용자가 매우 적게 나타났다. 층간 공간이동을 분석한 결과, 서가가 위치한 3층과 4층 사이의 공간이동이 유사하게 높게 나타났다. 이러한 결과는 스마트폰 무선신호를 이용한 도서관 공간이용행태를 분석하는 방법론이 기존에 주로 사용되었던 관찰을 통한 분석보다 효과적임을 제시하고 있다. 따라서 향후 도서관 공간이용 분석에 적극 활용된다면 도서관 공간운영의 활용성을 높일 것으로 기대된다.

• 지역연구
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• 제39권3호
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• pp.35-48
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• 2023

본 연구는 온라인에서 발생하는 소셜 빅데이터를 활용하여 양재시민의 숲 공원의 유입 요인을 분석하였다. 이를 위해 도시공원에 대한 인식을 분석하고 해당공원이 지닌 특성과 이용상의 차이를 확인하는 방법으로써 감성정보 분석방법의 적용 가능성을 확인하고자 한다. 분석은 빅데이터를 활용하며, 연구의 핵심이 키워드 네트워크 분석임에 따라 저자가 특허 등록한 '감성정보 분석 방법'의 방법론을 적용하였다. 분석결과, 시민들이 인지하는 양재시민의 숲의 유입 요인 중 가장 긍정 감성으로 도출된 것은 '공원 콘텐츠' 관련 요인으로 도출되었으며, 부정 감성 요인으로는 '공원 관리' 관련 요인으로 도출되었다. 이러한 연구 결과는 향후 도시공원 활성화 지원사업 실행 시, '공원 콘텐츠'의 발굴에 더 심도 있는 프로그램 개발과 운영이 필요함을 시사한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.181-188
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• 2020

급증하는 항공 여객의 성장세에 맞춰 여객 터미널의 규모가 대형화됨에 따라 출발, 도착, 환승 여객들이 소지한 수하물을 최단 시간 내에 신속, 정확하게 처리할 수 있는 다양한 데이터 기술들이 접목된 첨단 수하물 처리시스템(Baggage Handling System; 이하 BHS)이 필수 요소가 되었다. 따라서 본 연구에서는 공항 수하물 처리시스템 운영의 고도화를 위해, 프로세스 관점의 데이터 분석 방법론을 통한 국내 공항의 수하물 처리능력 분석 방법을 소개하고, 이벤트 로그 기반 주요 지점의 정확한 부하예측 방법을 제시하여, 자원의 선제적 배치 및 flight-carrocel 스케줄링 최적화 문제 등 향후 첨단화된 BHS 운영 전략으로 이어질 수 있도록 한다. 분석에 사용된 데이터는 공공데이터 포털에서 얻을 수 있는 '전국 공항 수송실적', '항공기 운항 정보' API를 활용하였다. 국내 공항 BHS 시뮬레이션 모델에 해당 방법을 적용한 결과, 높은 수준의 예측성능을 확인 할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.113-129
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• 2021

최근 수도권 중심의 생활권역 확장과 대도시로의 인구 집중으로 도시 내의 교통 혼잡이 지속적으로 증가하고 있다. 도심지의 땅값 상승과 한정된 부지로 인해 새로운 도로 건설은 불가능하게 되었고, 데이터 기반의 효율적인 도로 운영의 중요성이 점점 부각되고 있다. 효율적인 도로 운영을 위해서는 교통상황의 변화에 따른 적절한 TOD 시간분할과 TOD 시간분할을 통한 최적의 신호 운영 방안이 필수적이다. 본 연구에서는 최적의 TOD 시간 분할을 위해 연속된 교차로에서 수집된 교통량과 속도 데이터에 시계열 데이터의 군집 분석을 위한 동적 타임 워핑 모델을 적용하였다. 시간 분할을 위해 활용된 데이터별 군집의 특성을 분석하여 최적의 신호 운영 시나리오를 구성하기 위한 시간 분할 방법론을 제안하고자 한다.