• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1-7
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• 2016

새로운 정보통신 기술의 발전과 더불어 보안 위협도 나날이 지능화 고도화되고 있다. 본 논문은 네트워크 장치나 사물인터넷 경량 장치에서 일련의 주기를 통해 연속적으로 입력되는 시계열 데이터를 통계적 기법을 활용하여 분석하고, 분석 정보를 기반으로 장치의 이상 유무나 비정상 징후를 탐지할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 과거에 입력된 데이터를 기반으로 1차 비정상 탐지를 수행하고, 시간 속성이나 그룹의 속성을 기반으로 저장되어있는 시계열 데이터를 기반으로 신뢰구간을 설정하여 2차 비정상 탐지를 수행한다. 다단계 분석은 판정 데이터의 다양성을 통해 신뢰성을 향상시키고 오탐율을 줄일 수 있다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.261-266
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• 2018

우리나라 기업 창업 후 5년까지 생존율(27.5%)은 OECD 평균 생존율(43.9%)보다 낮으며 최근 5년간('11~'15년) 연평균 창업은 81만개, 폐업은 70만개로 다산다사(多産多死) 특징 보유하고 있다. 사업 실패로 인한 폐업은 개인적인 차원을 넘어 사회적인 문제로 확대되고 국가 경제에 부담으로 작용하고 있다. 이에 본 연구에서는 사업실패경험이 학습효과와 자산으로 승화하여 재창업의지에 직접적인 영향을 미치는지, 사업실패자에 대한 사회적지지가 재창업 의지에 어느 정도 상승효과를 주는지에 대해 분석하기 위해 사업실패자자들을 대상으로 자료를 수집, 실증 분석하였다. 본 연구 결과는 첫째, 사업실패경험 속성중 비재무적 손실이 발생한 경우 재창업의지에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 비재무적 손실이 크다면 재창업의지는 낮아지게 된다. 둘째, 재무적 손실이 발생한 경우에는 재창업의지에 영향을 미치지 못하였다. 셋째, 조절변수인 정서적지지는 비재무적 손실이 발생한 경우 재창업의지에 정(+)영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 재창업지원은 이들이 경험한 비재무적 손실을 회복 할 수 있도록 정서적지지를 활용하는 다양한 정책안들이 고안 되어야 하고 사업실패로 재무적 손실이 크게 나기 전에 사업을 빠른 시일 내에 정리토록 하는 것이 재도전 시책에서 무엇보다 중요하다는 시사점을 주고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.109-118
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• 2007

본 논문에서는 퍼지규칙 기반 시스템에서 규칙 내에 포함된 불완전한 속성을 제거하여 보다 간략화 된 규칙으로도 분류할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 규칙 내에 포함된 불완전한 속성을 제거하기 위해 러프집합을 이용하였고 보다 명확한 분류를 위해 출력부 소속함수의 적합도가 최대인 속성들을 추출하였다. 또한 모의실험에서는 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 rice taste data를 기반으로 규칙 감축 전 퍼지 max-product 결과와 규칙 감축 후 퍼지 max-product 결과를 비교하였다. 그 결과, 규칙 감축 전 max-product 결과와 규칙 감축 후 max-product 결과가 정확히 일치함을 볼 수 있었고, 보다 객관적인 검증을 위해 비퍼지화 된 실수 구간을 비교하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권1호
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• pp.81-90
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• 2005

모델 체킹은 주어진 모델과 속성간의 만족성 관계를 검사한다. 만일 모델이 속성을 만족하지 않는 경우, 모델 체킹은 그 이유를 담은 반례를 생성한다. 반례는 모델의 디버깅에 사용되며 모델을 이해하는데 도움을 주기 때문에, 반례 생성은 모델 체킹의 필수 구성 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 모델 체킹에서 안전성 속성이 위반되었을 때 그에 대한 반례를 효율적으로 생성하는 방법을 제시하였고, 푸쉬 푸쉬 게임 풀이에 제안한 방법을 적용했다. 그 결과, 기존 NuSMV로는 전체 50게임 중에서 42게임밖에 풀지 못했으나 본 논문의 방법으로는 50게임을 모두 풀었다. 뿐만 아니라, 반례 생성에 소요된 시간과 메모리 사용량이 기존 NuSMV에 비해서 각각 $86{\%}$와 $62{\%}$ 개선되었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.85-88
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• 2009

멀티미디어 시스템에서 최대근접질의는 매우 빈번히 발생하며, 다른 유형의 공간질의에 비하여 처리비용이 많이 요구된다. 최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수와 연산시간을 최소화할 수 있는 검색거리 측도가 필요하다. 또한 최대근접질의에 따른 검색 노드들을 정확히 선택하기 위해서는 객체들의 순환적 위치 속성을 고려해야 한다. 본 논문은 순환도메인을 갖는 검색공간에서 객체의 순환적 위치속성을 고려한 최대근접질의 처리방법을 제안하고 그 특성을 보인다. 제안한 방법은 최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위한 검색거리 측도인 순환최소거리와 순환최적거리를 사용한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.741-744
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• 2015

최근 소셜 미디어를 이용한 대량의 데이터로부터 사용자의 의사결정을 지원하기위한 맞춤형 데이터 추천 서비스가 관심을 받고 있으며 사용자의 선호도에 근접한 데이터 추천기법으로 스카이라인 질의가 연구되어왔다. 그러나 기존의 스카이라인 질의는 데이터의 정적속성(위도, 경도, 가격 등)만을 기준으로 모든 사용자에게 동일한 데이터를 반환하기 때문에 맞춤형 데이터를 추천하기 어렵다. 본 논문에서는 사용자의 기호에 대한 정밀도를 높이기 위해 정적속성에서 동적속성(계산속성)을 유도하는 분기한정 동적 스카이라인 질의 기법(Branch and Bound Dynamic Skyline, BBDS)을 구현하였다. 시뮬레이션에서는 대규모 데이터 및 다양한 분포에 따른 실험을 수행한 결과 BBDS가 기존 기법에 비해 데이터 탐색과 추천에 있어서 향상된 성능을 나타내는 것으로 평가되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.58-68
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• 2019

최근 제품리뷰 형태의 SNS 광고가 늘어나고 있다. 이들 광고는 효과와 영향력에 비해 관리와 규제를 덜 받고 있어 소비자 불만 역시 증가하고 있다. 본 연구는 정보성, 오락성, 신뢰성, 친근성 등 제품리뷰 SNS 광고 속성이 소비자의 구매의도 및 브랜드 태도에 끼치는 영향을 알아보고자 하였다. 이 때 높아진 소비자 불만들로 인해 개개인이 구축한 설득지식은 광고효과에 영향을 끼칠 수 있을 것으로 예상되어 이를 조절효과로 살펴보았다. 240명의 제품리뷰 SNS 광고 이용자를 대상으로 설문한 결과, 광고 속성이 구매의도에 끼치는 영향 관계에서 설득지식의 조절효과는 오락성, 정보성이 채택되었고 광고 속성이 브랜드 태도에 끼치는 영향 관계에서는 오락성, 정보성, 친근성이 채택되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.103-104
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• 2016

본 논문에서는 GPS의 보급과 무선 통신의 발달로 급격하게 성장 중인 위치 기반 서비스에 대한 연구를 진행하였다. 위치 기반 서비스를 효율적으로 활용하기 위해서 연속 범위 질의(continuous range query)에 비공간적 특성과 K-최근접 질의를 결합한 안전 영역 할당 기법에 대해서 연구를 진행했다. 기존의 안전 영역은 객체간의 거리만으로 할당을 했지만, 본 논문에서는 객체간의 속성이 다르면 안전 영역을 할당하지 않는 기법을 제안했다. 실험결과 기존의 알고리즘 보다 통신 비용이 감소함을 확인할 수 있었지만 K 값에 따른 오차가 발생함을 확인했고 향후, 연구를 지속할 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1875-1878
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• 2003

에이전트를 이용하여 의견을 교환하여 타협안을 찾거나. 혹은 양자간 협상 시 양쪽의 에이전트는 각자의 이익을 최대로 하려고 한다. 하지만 한쪽이 많은 이득을 많이 취할 경우 상대방의 이익은 줄어들게 되고 손해를 본 사용자는 에이전트의 신뢰를 잃게 된다. 본 연구에서는 다중 사용자, 다중 속성, 비선형 협상 전략 환경에서 유틸리티 함수와 유전자 알고리즘을 이용하여 양쪽에게 균등한 이익이 돌아감과 동시에 최대의 이익이 되는 제안을 생성하는 중개 에이전트의 핵심 알고리즘을 구현하는 것이 논문의 목적이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.175-177
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• 2003

연관규칙은 데이터 안에 존재하는 항목들간의 종속 관계를 찾아내는 것이다. 기존의 연구에서는 연관규칙 탐사 과정에서 발견항목 자체에만 관심을 두고 연구되어 왔다. 즉, 연관규칙 생성을 위한 후보 항목은 수량을 배제한 항목 대 수량비가 1:1인 상태에서 규칙을 발견하는 연구였다. 이것은 항목의 구매 수량에 관계없이 같은 가중치로 규칙을 발견하는 문제점을 갖고 있다. 두 번째 문제점은 연관규칙은 시간적 연장선상에서 발견되는 규칙이라 할 수 있다. 즉, 규칙을 발견하는 과정에서 모든 자료를 동일한 시간적 가중치를 두어 취급하는 것이다. 본 논문에서는 각각의 아이템을 (아이템, 수량)의 묶음 단위로 후보항목을 만들어 수량적 속성이 포함된 아이템 대 수량 비 1:n의 관계에서 규칙을 발견하는 방법을 제안한다. 또한 과거의 자료들을 이용하여 예측할 때 모든 자료를 동일하게 취급하기보다는 최근의 자료에 더 큰 비중을 주는 예측법을 사용하여 연관규칙 발견의 신뢰성을 높인다. 성능평가는 기존의 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘의 성능향상 및 타당성을 보인다.