• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.371-371
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• 2022

하천관리지리정보시스템(RIMGIS)은 하천정보의 표준화 및 전산화를 통한 정보제공과 하천에 관련한 업무를 지원하기 위해 개발된 시스템으로 5개의 지방국토관리청에서 관리하고 있는 하천대장 및 부도, 구조물도 등의 다양한 하천 관련 정보를 정보화하여 인허가 및 하천기본계획 등의 하천업무를 신속하고 효율적으로 수행할 수 있도록 운영되고 있다. 국가 주요 기반시설을 생애주기 관점에서 관리하고 소요재원의 확보근거를 마련하고자 "지속 가능한 기반시설 관리 기본법"이 제정되었고 최근에 시행되었다. 이에 따라 국토안전관리원에서는 도로·철도·철도 하천 등과 같은 사회기반시설(15종)의 노후화에 대비하여 전략적인 투자와 관리방식 도입을 목적으로 인프라 총조사 사업을 진하천 등과 같은 사회기반시설(15종)의 노후화에 대비하여 전략적인 투자와 관리방식 도입을 목적으로 인프라 총조사 사업을 진행하고 관리를 위해서 기반터 시스템을 도입하였다. 하천관리지리정보시스템과 기반터 시스템은 하천 기반시설의 정보가 데이터베이스에서 다뤄진다는 점에서 유사하지만, 기반터 시스템은 하천관리지리정보시스템과 달리 유지관리 측면에 대한 필요한 보수 주기, 필요 예산 등과 같은 정보를 산정할 수 있도록 프레임워크가 구성되어 있다. 그러나 하천과 기반시설의 코드를 연결하는 작업들은 현재 상황에서는 미흡한 실정이고, 유지관리와 시설물의 노후화를 가속화하는 홍수와 침수피해 등을 전체적으로 고려할 수 있는 방안에 대한 연구도 미진한 상황이다. 이에 본 연구에서는 하천 기반시설의 유지관리를 위해 하천, 제방, 인명에 대한 위험지수를 고려한 잠재 인명피해 위험도와 잠재 홍수피해 위험도를 평가기준으로 설정하고 적용하였다. 또한 이를 포함시킨 투자우선순위 평가기법을 도입하여 감가상각과 위험요소 등을 고려할 수 있는 데이터베이스 구성 방안을 제시하고자 한다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.18 no.4
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• pp.195-214
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• 2013

Case-based reasoning is a methodology for solving problems more quickly and efficiently by bringing the most similar case of a given problem from past cases and transforming it to fit the current situation. The most important performance indicator of case-based reasoning is the number of cases, so it is difficult to apply the methodology for the area which has not enough cases. In this paper, we proposed a method to exchange cases based on the Semantic Web in order to overcome the problems. Inparticular, we separated cases into sub-cases to make it possible creating new cases by combining the appropriate sub-cases even if there was no proper full case. In order to achieve that, we designed an ontology that connects a case and its sub-cases, represents detailed similarity rules that compare sub-cases, and represents the rules for the combination of sub-cases. Moreover, we designed and implemented a semantic distributed case-based reasoning framework where a case requester can request sub-cases via the Web from case providers and integrates sub-cases into a new case by using the ontology.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.6
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• pp.31-39
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• 2011

In order to maintain clean environment in an interior space and an enclosed cattle pen, we have to measure and control environmental factors which are temperature, humidity and CO2, CH4 and so on. Although the measured values are within the normal range, those are increased or decreased sharply by the feces or environmental impacts. In order to take early an appropriate action, we propose an early warning method(EWarM) in this paper, which can recognize the rapidly changing time for the increasing or decreasing rate of the measured values. In addition, we developed fuzzy control system based on an EWarM. We verified that this system based on an EWarM is used for eliminating that impacts through performance evaluation in a variety of environmental situations.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.749-752
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• 2017

캡슐내시경 검사는 일반내시경으로는 관찰하기 힘든 소장 기관을 관찰할 수 있어 최근 환자들 사이에서 수요가 늘고 있는 검사 방법 중 하나이다. 이와 같은 캡슐내시경으로부터 병변에 대한 의료 정보가 획득될 수 있는데, 최근에는 캡슐내시경 영상의 학습을 통해 이를 자동으로 획득하려는 시도들이 이루어지고 있다. 예를 들면, 캡슐의 위치를 추적하기 위해 위장관의 개략적인 위치(위, 소장 등)를 파악하거나, 캡슐내시경 영상으로부터 관찰될 수 있는 병변(폴립 등)을 검출하기 위해 영상의 학습이 수행되고 있는 상황이다. 그러나 캡슐내시경의 방대한 영상 프레임 중에서 병변에 대한 영상은 극히 일부분이기 때문에, 기존 학습 영상의 클래스(레이블)는 다양한 병변에 대한 정의나 영상에서 확인될 수 있는 구체적인 속성이 고려되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 관련 표준(MST, CEST)에서 정의하고 있는 주요 병변 정보에 대한 색상 유사도 분석을 통해, 출력층에서 활용될 수 있는 클래스 레이블링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 유사한 특성을 보이는 영상의 구분을 통해 세부적인 클래스 레이블링을 수행하여 체계적인 학습 모델의 설계를 가능케한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.235-238
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• 2016

본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.235-238
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• 2016

본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.7 no.2 s.30
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• pp.138-147
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• 2006

The objective of this research is to explore a more precise forecasting method by applying Case-based Reasoning (CBR). The newly suggested method in this study enables project managers to forecast monthly expenditures with less time and effort by retrieving and referring only projects of a similar nature, while filtering out irrelevant cases included in database. For the purpose of accurate forecasting, 1) the choice of the numbers of referring projects and 2) the better selection among three levels ? which include a 20-work package level, a 7-major work package level, and a total sum level analysis, were investigated in detail. It is concluded that selecting similar projects at $12{\sim}19%$ out of the whole database will produce a more precise forecasting. The new forecasting model, which suggests the predicted values based on previous projects, is more than just a forecasting methodology; it provides a bridge that enables current data collection techniques to be used within the context of the accumulated information. This will eventually help all the participants in the construction industry to build up the knowledge derived from invaluable experience.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.6
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• pp.41-49
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• 2008

In recent years, a life phenomenon using a workflow management tool in bioinformatics has been actively researched. Workflow management tool is the base which enables researchers to collaborate through the re-use and sharing of service, and a variety of workflow management tools including MyGrid project's Taverna, Kepler and BioWMS have been developed and used as the open source. This workflow management tool can model and automate different services in spatially-distant area in one working space based on the web service technology. Many tools and databases used in the bioinformatics are provided in the web services form and are used in the workflow management tool. In such the situation, the web services development and stable service offering for a sequence similarity search which is basically used in the bioinformatics can be essential in the bioinformatics field. In this paper, the similarity retrieval speed of biology sequence data was improved based on a Linux cluster, and the sequence similarity retrieval could be done for a short time by linking with the workflow management tool through developing it in the web services.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.71-72
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• 2019

최근 공공안전 분야에서는 국민의 위험상황을 분석하여 선제적으로 예측을 하여 국민의 안전을 보장하기 위한 요구사항이 대두대고 있다. 또한 스마트폰 및 스마트워치와 같은 고성능 모바일 단말 기기들의 대중화로 인해 해당 기기들에 부착된 다양한 센서 데이터들을 융복합하여 분석할 경우, 수집한 센서 데이터의 잠재적 가치를 안전보장 측면에서 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 대인, 대물, 장소에 해당하는 로그 데이터들을 융복합 분석하여 보호대상자의 안전을 지원하는 다중로그 플랫폼 기반 이동경로 분석 기법을 제안한다. 다중로그 플랫폼에서 수집하는 보호대상자의 이동 경로 궤적을 활용하여 과거에 축적된 이동경로 패턴과 비교를 통해 현재 경로가 평소에 이용하던 경로와의 유사도를 추천하게 된다. 해당 이동 경로 분석 시스템은 위치기반 멀티모달 센서 데이터를 융복합 하여 보호대상자의 안전을 보장하는데 기여 할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.17-22
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• 2007

이 논문에서는 관계형 데이터베이스 모델 기반의 OWL 웹 온톨로지 모델을 보이고 이에 대한 실험 및 비교 평가 결과에 대하여 기술한다. OWL은 W3C에 의해 2004년 12월에 권고안으로 채택된 이후에 많은 연구가 진행되고 있다. 편집 도구 개발, 저장소 개발로 OWL 기반의 추론 엔진까지 이와 관련된 다양한 연구가 진행 중이다. 특히 OWL 온톨로지의 영구적인 저장 및 관리를 위해 관계형 데이터베이스 모델을 이용한 많은 연구 결과들이 발표되고 있다. 이 논문에서는 널리 알려진 관계형 모델 기반의 저장소 보다 나은 성능을 제공하기 위해 제안한 모델에 대한 평가 결과에 대하여 기술한다. 기존 유사 연구의 경우, 비교 평가를 위한 평가 항목으로 온톨로지 로드 시간을 고려하기도 하지만 이 논문에서는 질의응답 시간에만 초점을 둔다. 이는 매우 특수한 상황을 제외한 대부분의 상황에서 질의 처리 시간이 가장 중요한 요소이며 실질적인 활용성 측면에서 핵심적으로 다루어야 하는 평가 항목이기 때문이다. 실험을 위한 데이터로서는 많은 연구에서 활용하고 있는 LUBM 데이터 셋을 이용하며 실험 대상으로는 오픈 소스이며 널리 알려진 시스템인 Jena의 저장소와 Sesame를 이용한다. 실험 및 비교 평가 결과, 제안 시스템이 비교 대상 시스템들에 비해 나은 성능을 보임을 알 수 있다.