• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.215-221
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• 2005

최근 RFID가 비즈니스의 여러 분야에서 추적시스템을 중심으로 도입되기 시작하고 있으며, 이러한 시스템들이 기업에 괄목할만한 효율성의 중가와 비용의 감소를 가져올 것으로 기대되고 있다. 한편, 기업의 대용량 정보저장고로 사용되어 온 데이터 웨어하우스는 생태적으로 과거의 정적인 데이터를 분석하도록 디자인 되었으며, 온라인 분석도구인 OLAP은 데이터 웨어하우스에 저장된 정적 데이터를 분석하는 도구로 사용됨으로 의사결정 지원의 역할을 하고 있다. 그렇다면 RFID를 통하여 실시간으로 수집되는 정보가 OLAP과 결합할 경우 그 정보는 추적과 같은 단순한 정보분석이 아니라 실시간 기반의 보다 중요한 의사결정을 위하여 사용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 데이터 웨어하우스의 정보소스를 확장하기 위한 노력의 일환으로 RFID와 데이터 웨어하우스의 통합모델을 제안한다. 그와 함께 RFID 기기를 통하여 수집된 실시간 기반의 동적인 정보를 분석할 수 있는 OLAP을 제시하고 있다. 그리고 이러한 개념을 프로토타입으로 구현함으로서 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 핵심을 이루고 있는 RFID가 데이터 웨어하우스에 정보소스를 제공할 수 있으며 온라인 분석도구와 결합될 경우 보다 강력한 의사결정 지원도구가 될 수 있음을 보여 준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.697-699
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• 2002

본 논문에서는 웹기반 실시간 온라인 토론에서 집단구성을 내향성 집단, 외향성 집단 내향성/외향성 혼합집단으로 분류하고 집단구성방식이 토론 내용에 어떤 영향을 미치는지 연구하였다. 이를 위하여 학습자를 대상으로 MBTI(Myers Briggs Type Indicator) 성격유형 검사를 실시하고 온라인 토론을 수행한 후, 토론 내용을 Henri의 메시지 분석 모친에 기초한 지표를 기준으로 각 차원별 의미단위로 분석하였다. 그 차원들 중 사회적 차원과 상호작용적 차원을 토론 내용의 상호의존성으로, 인지적 차원과 메타 인지적 차원을 토론 내용의 과제관련성으로 범주화하였다. 실험 결과에 따르면 토론 내용의 총 의미단위 수, 상호의존성, 과세관련성 모두에서 이질적으로 구성된 내향성/외향성 혼합집단이 가장 긍정적인 영향을 미친 것을 확인하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2003.05a
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• pp.399-407
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• 2003

인터넷을 이용한 거래가 활발해지면서 개인 정보 누출, 사기 피해 등 이와 관련한 문제점들도 크게 증가하고 있다. 이러한 문제를 예방하기 위한 연구와 연구 결과의 활용이 활발한 가운데 특정 거래에 참여하는 거래 당사자에 대한 신뢰도를 측정하는 방법도 거래 위험도를 줄이는 방안의 하나로 연구되고 있다. 특히, 다수의 판매자와 구매자가 동시에 수 많은 거래에 참여하게 되는 온라인 경매의 경우 거래에 참여하는 거래 상대방에 대한 신뢰도를 측정하고 이를 제공함으로써 경매와 관련한 사기 거래의 위험성을 어느 정도 줄일 수 있게 된다. 본 연구에서는 온라인 경매 시스템에서 활용할 수 있는 퍼지 기반의 신뢰 측정 시스템의 기본 구조를 설계하고 그 작동 원리를 소개하고자 한다. 이를 위해 인맥형 커뮤니티 시스템으로부터 새로운 신뢰 측정 변수들을 도입하게 되며 이러한 신뢰 변수를 이용한 신뢰도 측정 과정을 자세히 소개한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07e
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• pp.91-93
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• 2005

본 논문에서는 전력기기의 온라인 진단을 위하여 개발된 모니터링 시스템에 대하여 소개하고자 한다. 개발된 진단 플랫폼은 전력기기의 온라인 진단을 위해 측정된 부분방전 신호를 이용하여 진단을 위한 파라미터를 추정하고 추정된 결과를 인터넷을 통해 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 제작되었다. 개발된 진단 플랫폼은 연산처리를 위한 DSP 신호처리 부분과 웹서비스를 위한 VM부분으로 구성되어 있다. VM부분은 스트롱암 기반의 플랫폼을 적용하였으며 리눅스 환경에서 자바 가상머신을 이용하여 웹 서비스를 구현하였다. 본 논문에서 제시된 기술은 향후 산업용 장치들의 웹 기반 진단 및 모니터링 기술에 이용될 예정이며 또한 스마트 센서 모듈 및 분산 제어 시스템 모듈 개발에 응용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.215-218
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• 2006

온라인 게임은 다양한 통신 유형과 아키텍처를 가진다. 본 논문에서는 온라인 게임 상의 가능한 통신 유형을 조사하고 분석하여 이를 기반으로 다양한 유형의 아키텍처에서 작동할 수 있는 객체지향 네트워크 엔진을 개발한 방법을 소개한다. 본 네트워크 엔진은 온라인 게임에서 적용될 수 있는 다양한 통신 유형의 게임 제작을 지원할 뿐만 아니라 객체지향개념에 기반 한 계층적 구성으로 쉽게 확장할 수 있도록 개발되었다. 특히 클라이언트/서버 환경에서도 클라이언트간의 통신을 지원할 수 있어 팀으로 게임을 즐기는 기능을 자연스럽게 구현할 수 있다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2019.11a
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• pp.135-141
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• 2019

최근 대표적 글로벌 유통기업인 미국의 아마존과 중국의 알리바바가 전 세계적으로 가장 큰 시장점유가 있으며 두 기업의 국내진입 시 국내 유통산업에 큰 영향을 미칠 것으로 예상한다. 두 기업은 온라인 기업이 오프라인 기업을 흡수 합병함으로써 새로운 가치를 창출해내는 O2O (Online to Offline) 추세가 국제적으로 진행되고 있다. 아마존과 알리바바와 같은 글로벌 유통업체들은 일본, 인도와 같은 타 국가로의 세계 진출을 적극적으로 하는 추세이다. 본 연구에서는 아마존, 알리바바와 같은 글로벌 유통업체가 세계 진출의 일환으로 국내 유통시장 진입 시, 노출된 글로벌 경쟁 속에서 국내 유통기업들의 사업전망을 예측해보고, 해당 예측에 기반하여 기업 차원의 전략적 대응방안 및 정부 차원의 정책 지원방안을 마련하는 데 그 목적이 있다. 시장 현황분석을 기반으로 하여, 미래 시장예측 방법으로써 무작위로 추출된 난수(Random Number)를 이용하여 원하는 방정식의 값을 확률적으로 구하기 위한 알고리즘(Algorithm) 및 시뮬레이션(Simulation)의 방법인 몬테카를로(Monte Carlo, MC) 방법론을 사용하여 국내 유통시장의 변화를 예측하여 본 연구를 진행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.718-721
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• 2012

1995년 세계 최초로 미국의 SFNB(Security First Network Bank)가 온라인뱅킹 서비스를 시작한 이래, 온라인뱅킹의 보급률은 전 세계적으로 급격한 성장세를 보이고 있으며, 이러한 성장세는 스마트폰, IPTV 등 새로운 전자금융 환경이 형성되면서 앞으로도 지속 될 것으로 판단된다. 온라인뱅킹이 이렇게 성장할 수 있었던 이면에는 보안성이 확보된 인증기술의 지속적인 개발이 큰 역할을 했다. 최근 우리나라는 인증기술의 보안성, 편의성, 다양성을 높이기 위한 다양한 노력들이 일어나고 있다. 특히 인터넷 익스플로러 기반의 공인인증서를 대체하기 위해 적극적인 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 금융 선진국이라고 할 수 있는 해외 주요 선진국들의 온라인뱅킹에서의 인증기술들을 살펴보고, 이러한 인증기술들의 비교, 분석을 통해 앞으로 등장 가능한 인증기술을 전망하며 향후 온라인뱅킹 인증기술과 관련된 연구에 기반이 되고자 한자.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.13-14
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• 2019

욕설은 게임 내 가장 큰 불쾌 요소 중 하나이다. 지금까지 게임 사용자들의 욕설을 방지하기 위해서 금칙어를 기반으로 필터링 해왔으나, 한국어 특성상 단어를 변형하거나 중간에 숫자를 넣는 등 우회할 방법이 다양하기 때문에 효과적이지 않다. 따라서 본 논문에서는 실제 온라인 게임 'Archeage'에서 수집된 채팅 데이터를 기반으로 딥러닝 기법 중 하나인 콘볼루션 신경망을 사용하여 욕설을 탐지하는 모델을 구축하였다. 한글의 자음, 모음을 분리하여 실험하였을 때, 87%라는 정확도를 얻었다. 한 글자씩 분리한 경우, 조금 더 좋은 정확도를 얻었으나, 사전의 수가 자소를 분리한 경우보다 10배 이상 늘어난 것을 고려해보면 자소를 분리한 것이 더 효율적이다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.6
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• pp.1187-1194
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• 2020

We presented a method of deep quiz cropping for automatic construction of quiz pool in online quiz systems. The method detects question boxes and sunda boxes in images captured from test papers by a deep learning-based object detector, and makes pairs of question box and sunda box by the box coupling. We applied the deep quiz cropping to images captured from test papers and achieved successful results.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.97-98
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• 2021

학습에 대한 적극적인 참여는 학업에서 중요한 행동이며 높은 학업 참여는 성공적인 학업성취와 밀접한 관계가 있다. 학업 참여는 학자들의 관점에 따라 행동적 참여, 정서적 참여, 인지적 참여로 구분된다. 행동적 참여는 학생들이 실제 학습활동과 과제 수행에 어떻게 참여하는가로 정의한다. 그러나 온라인 학습 환경에서는 학생들의 학습활동을 평가하는 데 어려움이 존재하여 관련된 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 영상 분석을 이용한 양방향 Convolutional LSTM 모델을 기반으로 온라인 수업 상에서 학습활동 중 하나인 손들기 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 학습활동 중 하나인 손들기 행동의 인식 정확도는 88%이다.