• 정보관리연구
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• 제43권3호
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• pp.161-180
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• 2012

본 논문에서는 최근 연구가 활성화되고 있는 전자저널 이용통계의 개념과 필요성에 대해 알아보고 COUNTER 그룹에 의해 진행 중인 이용 지수 프로젝트(Journal Usage Factor Project)의 동향을 파악하였다. 또 생성 주체별 이용통계 데이터가 가지는 장점 및 한계점을 살펴보았고, 31개 출판사의 실제 이용통계 데이터를 분석하여 다양한 오류와 문제 유형을 발견함으로써 출판사 생성 이용통계 데이터의 품질이 완전히 신뢰할만한 수준이 아님을 지적하였다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.353-362
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• 2000

다양한 컴포넌트들로 구성된 시스템의 수명 데이터는 시스템 컴포넌트들의 신뢰성을 추정하는데 많이 사용된다. 하지만 비용이나 고장진단의 기술적 문제 때문에 시스템 고장의 정확한 원인을 밝혀내기는 어렵다. 시스템이나 컴포넌트의 수명 데이터 중 정확한 고장원인을 알 수 없는 데이터를 마스크 데이터라 한다. 본 연구는 마스크데이터와 베이지안 추정의 연구방향을 살펴보고, 그리고 고장률의 비정보 사전분포를 이용하여, 컴포넌트가 직렬로 구성된 시스템의 수명 데이터가 마스크 데이터를 갖는 지수분포의 시스템 컴포넌트 고장률을 추정한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.181-183
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• 2002

데이터베이스 개발에 있어서 다른 도구에 의한 다양한 스키마의 생성은 데이터베이스간의 통합을 어렵게 만들고 있다. 이러한 이질적 문제를 해결하고자 메타데이터 레지스트리를 이용한 방안이 활발히 연구되고 있다. 메타데이터 레지스트리(Metadata Registry)는 공유와 전달 목적으로 한 메타데이터를 표준화시킨 것이다. 이는 정보 통합 측면에 대하여 로컬 스키마를 공유화된 메타데이터를 가지고 생성함으로써 글로벌 스키마로의 통합이 가능하다. 따라서 이러한 메타데이터를 기반으로 하여 공유할 수 있는 로컬스키마의 작성 기법이 필요하다. 본 논문에서 메타데이터 레지스트리를 이용하여 XML 스키마를 생성하는 방안을 제안한다. 메타데이터를 XML 스키마로 변환하는 규칙을 제시하고 이를 기반으로 한 XML 스키마 생성 시스템을 설계하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권4호통권38호
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• pp.53-60
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• 2006

본 연구는 LiDAR 측량 데이터를 이용하여 홍수피해 지역을 예측하고자 한 것으로, 이를 위해 고정밀 DEM 데이터를 이용하여 홍수범람도를 제작하였다. 울산시 태화강유역을 연구대상 지역으로 선정하여 LiDAR 데이터와 수치지도를 이용하여 각각 DEM을 작성하였고, 홍수량과 홍수위 결정에 있어서는 HEC 모델 프로그램과 MIKE 프로그램을 이용하여 홍수 시뮬레이션을 실시하였다. 축척1/5000 수치지도를 이용하여 제작한 DEM과 LiDAR 데이터를 이용한 DEM을 이용하여 동일조건에서 홍수 시뮬레이션을 적용한 결과 상당한 차이가 발생함에 따라 홍수 시뮬레이션은 고정밀 DEM 데이터로 작성된 데이터를 적용하는 것이 바람직하다는 것을 확인할 수 있었다. 홍수지도를 작성하기 위해서는 표고정밀도가 매우 중요한 요소이나, LiDAR 데이터를 이용하기 위하여 모든 지역의 하천지역에 대하여 LiDAR측량을 하는 것은 비경제적이므로 홍수 시뮬레이션이 필요한 중요한 시가화 지역에 대하여 우선적으로 LiDAR 데이터를 적용하여 제작하는 것이 필요하다. 홍수시뮬레이션의 기대효과로는 강우량에 따른 홍수피해지역을 사전에 예측하여 대책을 수립함으로써 재해예방 및 복구예산 절감 등의 효과가 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.148-150
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• 2004

XML(1)이 인터넷 상의 메시지 교환 형식으로 활발히 이용되면서, XML을 이용하는 많은 응용에서는 이를 효율적으로 관리하기 위한 방법이 요구되었다. 이러한 요구에 발 맞추어 현재, XML 데이터의 관리를 위한 많은 연구(3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)가 진행 중에 있으나 아직까지는 어떤 방법이 XML 데이터의 관리를 위해 최적의 방법이라는 결론은 없는 실정이다 또한, 이러한 방법들을 실제 응용에 적용하기 위해서는 시스템 관리자가 XML 문서의 특성을 파악하고, 이를 기반으로 XML 데이터의 관리를 위해서 필요한 모든 모듈들을 개별적으로 개발하고 관리해야 한다. 이와 같은 방법은 응용의 측면에서 추가적인 비용과 노력을 추가해야 하는 부담이 발생한다. 본 논문에서는 앞서 언급한 요구사항들을 해결하기 위하여 고려하여 XML Schema to Relational Database Schema (XMLStoDBS)라는 XML문서를 제안하고, 이를 이용하여 응용에서 필요한 XML 데이터 관리 시스템을 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. XMLStoDBS는 응용에서 사용하고자 하는 XML Schema또는 DTD의 정보와 실제 데이터가 저장될 데이터베이스의 정보, 이 둘간의 사상관계를 표현하는 문서이다. 우리의 XMLStoDBS는 사용자가 응용에서 사용하고자 하는 XML Schema/DTD의 입력만으로 자동으로 생성되며, 응용에서는 이를 이용하여 응용에 필요한 XML 데이터 관리 시스템을 자동으로 생성할 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.283-291
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• 2000

인터넷 서비스 제공자들이 관심을 가지고 있는 것 중 하나는 인터넷 사용자들의 서비스 이용 패턴과 경향을 분석하는 것이다. 이를 통해 매출 증대와 실제 경영에 도움이 되는 사용자의 특성을 이해할 수 있기 때문이다. 이와 관련된 기본적인 접근방법은 사용자가 웹 서버에 접근했을 때 서버에 남는 웹 로그를 분석하여 사용자 패턴을 분석하는 것이다. 웹 로그 분석에 전형저인 통계기법이 사용되고 있다. 그러나 단순 통계 기법만으로는 알려지지 않는 데이터들 사이에 숨겨진 유용한 정보를 찾는 데에는 한계가 있다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터 마이닝 기술을 이용한 새로운 접근 방법이 시도되고 있다. 그러나 실제로 웹 로그에서부터 데이터 마이닝 기술을 이용하는 데에는 전처리 과정의 어려움과 실제 유용한 패턴을 어떻게 정의하는 가가 어려운 문제이다. 본 연구에서는 로(raw) 데이터인 웹 로그에서 유용한 패턴을 찾기 위한 전처리 과정을 알아보고, 웹 마이닝 시스템에 적합한 트랜잭션의 데이터 구조를 제시한다. 그리고 정의된 데이터 구조를 통한 패턴 발견 과정인 웹 사이트의 개념계층을 이용한 통계 기법과 연관규칙(Association Rules) 탐사에 대해 알아본다. 마지막으로 정의된 데이터 구조를 통한 새로운 유용한 패턴을 정의한ㄷ.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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• pp.398-402
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• 1998

본 논문에서는 유ㆍ무선 통신 채널을 통한 데이터 전송시 발생하는 비선형 왜곡을 적응 필터를 이용하여 보상하였다. 특히 통신채널에서는 심볼간 간섭(ISI)이 발생하는데 이러한 간섭을 비선형 필터를 이용하여 제거하였다. 비선형 채널을 모델링하는 방법에는 볼테라급수를 이용하는 방법과 쌍선형 방법이 있다. 쌍선형 방법은 볼테라 방법에 비하여 계산량이 적은 장점을 지니고 있다. 따라서 쌍선형 필터에 적응 알고리듬을 적용하여 신호의 왜곡을 보상하였다. 적응 알고리듬에는 LMS 계열과 LS 계열 알고리듬이 있으나 통신 채널에서는 알고리듬의 안정도가 중요하므로 LMS 계열 알고리듬을 적용하였다. 또한 적응 알고리듬은 입력 데이터의 상관성과 데이터 수에 의존하여 수렴속도와 안정도가 결정된다. 알고리듬의 수렴속도를 증가시키기 위하여 입력신호를 신호파형으로부터 다량의 데이터를 검출하는 방법을 적용하였다. 이러한 방법을 입증하기 위하여 입력신호는 2진 랜덤 가우시안 데이터를 이용하였고, 통신채널에서 채널간 간섭을 발생시켰으며 화이트 가우시안 잡음을 부가 시켰다. 이러한 신호를 수신한 수신기에 적응 등화기를 설계하여 대량의 데이터를 생성시키고, 적응 알고리듬을 적용하여 채널의 왜곡을 빠른 속도로 보상하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1166-1169
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• 2012

본 논문은 사용자 행동인식을 위해 기존 PSO (Particle Swarm Optimization) 알고리즘의 경계선을 통한 데이터 분류에서 데이터의 수집환경에 의해 발생하는 문제를 벡터의 길이비교를 이용한 보정을 통해 보완한 알고리즘을 제안한다. 기존의 PSO 알고리즘은 데이터 분류를 위해서 데이터의 최소, 최대값을 이용하여 경계를 생성하고, 이를 이용하여 데이터를 분류하였다. 그러나 PSO를 이용하여 행동인식을 할 때 행동이 수집되는 환경에 따라서 경계에 포함되지 못해 행동이 분류되지 못하는 문제가 있다. 이러한 분류의 문제를 보완하기 위해 경계를 벗어난 데이터와 각 행동을 대표하는 데이터의 벡터 길이를 계산하고 최소길이를 비교하여 분류한다. 실험결과, 기존 PSO 방법에 비해 개선된 방법이 평균적으로 앉기 1%, 걷기 7%, 서기 7%의 개선된 결과를 얻었다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.294-295
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• 2010

수목영역에서 획득된 라이다데이터는 수목의 높이 및 수목생체량과 같은 수목관련 정보추출에 이용될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 지형지물을 포함하고 있는 라이다데이터로부터 수목영역을 분류하는 방법을 제시한다. 이를 위해 수목에서 나타나는 라이다데이터의 다반사 특성, 높이 편차 및 방향성을 인지적 단서로 이용하였다 각 단서들은 먼저 후보영역을 분류하는데 이용되었으며, 수목이 밀집한 최종 수목영역 분류를 위하여 후보영역에 대한 이진영상을 생성한 후 영상처리를 수행하였다. 기준데이터를 이용하여 실험 결과에 대한 검증을 수행하였으며 세 가지 인지적 단서에 의한 방법 모두 높은 분류 성공률을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.90-92
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• 2006

기존의 Support Vector Data Description (SVDD) 방법은 학습 데이터의 개수가 증가함에 따라 학습 시간이 지수 함수적으로 증가하므로, 대량의 데이터를 학습하는 데에는 한계가 있었다. 본 논문에서는 학습 속도를 빠르게 하기 위해 K-means clustering 알고리즘을 이용하는 SVDD 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 decomposition 방법과 유사하게 K-means clustering 알고리즘을 이용하여 학습 데이터 영역을 sub-grouping한 후 각각의 sub-group들을 개별적으로 학습함으로써 계산량 감소 효과를 얻는다. 이러한 sub-grouping 과정은 hypersphere를 이용하여 학습 데이터를 둘러싸는 SVDD의 학습 특성을 훼손시키지 않으면서 중심점으로 모여진 작은 영역의 학습 데이터를 학습하도록 함으로써, 기존의 SVDD와 비교하여 학습 정확도의 차이 없이 빠른 학습을 가능하게 한다. 다양한 데이터들을 이용한 모의실험을 통하여 그 효과를 검증하도록 한다.