• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.39-60
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• 2011

웹 2.0 기술이 소개된 이후 소셜 네트워크 서비스는 미래 정보기술의 기초로서 중요하게 인식되고 있다. 이에, 웹2.0 환경에서 소셜 네트워크를 구축하기 위하여 온톨로지 기반의 사용자 프로필 기술 도구인 FOAF를 활용하기 위한 다양한 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 FOAF를 이용하여 소셜 네트워크를 생성 및 관리하는 대부분의 방법은 시간의 흐름에 따라 변화하는 사용자의 소셜 네트워크를 자동적으로 반영하기 어려운 단점이 있으며 다양한 소셜 미디어 서비스가 제공되는 환경에서는 FOAF를 동적으로 관리하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 FOAF를 이용한 소셜 네트워크 추출방법의 한계를 극복하기 위하여 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF와 웹 저작물 출판 매커니즘인 RSS를 OLAP 시스템에 적용시켜 동적으로 FOAF를 갱신하고 관리하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 수집한 FOAF와 RSS 파일들을 스타스키마로 설계된 데이터베이스에 넣어 OLAP 큐브를 생성한다. 그리고 OLAP 연산을 이용하여 사용자의 연결관계를 분석하고 FOAF에 그 결과를 반영한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이기종 분산처리 환경 하에서 데이터의 상호호환성을 보장할 뿐만 아니라 시간의 흐름에 따른 사용자의 관심 및 이슈 등의 변화를 효과적으로 반영한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.99-112
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• 2015

표시점의 위치 및 고도를 표시하기 위한 기준점은 각종 측량에 유용하게 활용되는 장점을 가지고 있다. 그러나 기상 변화 및 지각 변화 등의 이유로 손 망실되는 사례가 급증하고 있으며, 무의미하게 방치되는 기준점이 늘어나고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 기존 측량기준점의 활용성을 극대화할 뿐만 아니라 기준점 주변의 각종 환경 데이터 수집과 주변 지역의 지각변동 감지 기능 등이 포함된 다목적 전자 측량기준점 시스템모니터링 S/W를 설계 및 구현한다. 제안하는 S/W는 S/W의 재사용성 및 확장성을 충분히 지원할 수 있도록 객체지향 모델링 기법을 이용하여 설계하고 구현한다. 본 S/W에서는 전자측량 기준점 관리자를 위한 GUI 뿐만 아니라, 웹 및 모바일 사용자를 위한 GUI를 지원한다. 제공하는 GUI에서는 전자 측량기준점의 손 망실 예방 및 지각 변동을 감지하기 위해 측위된 위치정보 및 각종 센싱 정보를 데이터베이스에 실시간으로 저장하고 분석할 수 있도록 각종 데이터를 위한 그래프 GUI 지원한다. 아울러 QR-Code 및 RFID 인식 기능도 포함되어 있다. 마지막으로, 자이로센서를 이용한 지각 변화 감지 및 GPS 위치 오차율을 확인하기 위해 성능평가 결과를 제시한다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제21권4호
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• pp.299-305
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• 2003

목적: 후두암 방사선치료의 표준화를 위하여 후두암에 관한 기본적인 임상 자료를 축적하고 필요한 조사 항목을 결정하여 전국적인 웹 기반 데이터 베이스 시스템을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법: 1998년 1월부터 1999년 12월까지 호서호남 지역에서 후두암으로 진단되어 방사선치료를 받은 환자를 대상으로 임상적 분석을 시행하였다. 환자 선정 기준은 18세 이상이며 과거력상 타 장기의 암 진단 병력이 없고 후두에서 기원한 원발성 상피세포암으로 과거 후두에 대한 다른 질환으로 치료력이 없는 환자를 대상으로 하였다. 후두암에 관한 조사 항목 개발은 대한방사선종양학회 호서호남지회 소속 병원의 전문의들이 합의하여 일차적으로 선정한 항목에 대하여 각 병원에서 자체적으로 조사하였다. 통계처리는 SPSS v10.0을 이용하였다. 결과: 자료가 수집된 총 증례수는 45예이었다. 환자의 연령분포는 28$\~$88세(중앙값: 61)이었고 남녀비는 10 대 1로 대부분 남자에 발생하였다. 원발부위는 성문암이 28예(62$\%$), 성문상부암이 17예(38$\%$)이었다. 병리소견으로는 편평세포암이 대부분이었다(44/45, 98$\%$). AJCC (1997년도) 병기 I+II는, 성문암 28예 중 24예(86$\%$)에 비해 성문상부암의 경우는 16예 중 8예(50$\%$)이었다(p=0.002). 증상은 애성이 n예(89%$\%$로 가장 많았다. 진단은 간접후두경이 전체환자에서, 직접후두경검사는 43예(98$\%$)에서 각각 시행되었다. 치료로서 성문암 28예와 성문상부암 17예 중, 방사선 단독치료는 21예(75$\%$), 6예(35$\%$)에서 각각 시행되었다. 또한 수술요법과 방사선요법의 병용은 각각 5예(18$\%$), 8예(47$\%$)이었고, 항암화학요법과 방사선요법의 병용치료는 각각 2예(7$\%$), 3예(18$\%$)이었으나 두 원발 병소 간에 병용치료 빈도의 유의한 차이는 없었다(p=0.20). 방사선치료는 모두 선형가속기 6 MV X-ray를 이용하여 통상적 분할조사 법으로 시행되었다. 분할선량은 성문암 환자의 86$\%$에서 2.0 Gy를 사용한 반면 성문상부암은 59$\%$에서 1.8 Gy를 각각 사용하였다. 방사선단독치료를 완료한 환자에서 원발병소의 평균 총방사선량은 성문암에서 65.98 Gy, 성문상부암에서 70.15 Gy이었다. 수집된 자료를 기초로 후두암 방사선치료형태 연구에 필요한 총 12개의 모듈과 90개의 항목을 개 발하였다. 결론: 본 연구에서는 후두암 데이터베이스 시스템에 필요한 연구 항목을 개발하였다. 향후 웹 기반 데이터 베이스 시스템을 완성하고 전국의 방사선치료 자료를 축적하여 후두암에 대한 한국형 방사선치료의 표준화 및 적정화를 기하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.