• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1133-1136
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• 2004

환자의 의료 및 질환정보는 개인의 프라이버시에 관련되므로 민감하게 취급되어야 하며 이러한 의료 및 질환정보의 유출은 환자의 사회적인 고립뿐 아니라 환자의 생명도 위협하게 되므로 철저한 보안이 필요하다. 따라서, 의료진, 환자, 일반인 등의 사용자 식별을 통한 진료 기록의 접근 통제 및 사용 권한에 따른 정보의 암호화 수준과 해당 정보에 대한 역할 기반의 접근 제어(Role-Based Access Control)를 제공해야 한다. 본 논문에서는 RBAC 모델을 현재의 의료 및 질환 정보 관리에 적용시켜 각 정보 개체들과 사용자 간의 효율적인 역할 분담과 정보 보호를 위한 시스템을 설계 및 구현하여 실제 시스템에 적용하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권5호
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• pp.553-563
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• 1999

SDETM(Spatial Database Engine)는 ESRI 회사에서 개발한 클라이언트-서버 구조의 공간 데이터베이스로서 빠르고 효율적인 공간 연산의 수행과 대규모의 공간 데이터 집합을 취급하며 다양한 공간 연산과 공간관계 매크로를 지원한다. 아울러 공간상의 지형객체는 공간 또는 속성 변경에 의한 이력데이타가 발생하지만, SDE와 같은 기존의 공간 도구는 지형객체의 스냅샷 정보만을 취급하므로 시간의 흐름에 따른 이력 데이터는 물론 이력질의를 지원하지 못한다. 따라서, 이 논문에서는 SDE를 이용한 지리정보 시스템의 이력질의 지원을 목표로 시공간 데이터 모델의 정립을 비롯하여 시공간탐색 조건식의 생성 알고리즘과 시간관계 매크로의 구현 알고리즘을 제시한다. 구현된 시공간 데이터 모델과 시간관계 매크로 확장은 지리정보시스템에서 시간변이 지형객체의 이력 데이터 관리와 시간관계 매크로에 의한 이력질의를 수행할수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.881-888
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• 2019

국가 간 무역거래 중 해상운송의 위험화물에 대한 비중이 늘어나는 추세이며 위험화물의 종류와 형태는 매우 다양해지고, 복잡해지면서 범위 또한 넓게 확장되고 있다. 이런 이유로 운송수단인 선박과 다른 화물의 안전을 위협하게 될 사고의 위험성은 증가하게 됨은 물론이고 심각한 피해를 발생 시킨다. 운송인은 위험화물에 대한 특별한 관리와 취급을 필요로 하며 안전한 운송을 위하여 주의의무가 있다. 따라서 송하인은 선적하기 전에 위험화물의 성질과 특성을 운송인에게 통지할 의무가 있으며 통지여부에 따라 운송인의 책임이 달라진다. 본 연구에서는 위험화물의 개념과 분류 및 국제해상운송규범인 헤이그 규칙, 함부르크 규칙과 로테르담규칙의 운송인의 위험화물 책임에 관한 조항을 비교, 분석하고 사례 분석 후, 국제해상운송에 있어 위험화물 취급, 관리자인 운송인에게 정보를 제공하는데 목적을 두고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.358-360
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• 2004

환자의 의료 및 질환정보는 개인의 프라이버시에 관련되므로 민감하게 취급되어야 하는 정보이다. 이러한 의료 및 질환정보의 유출은 환자의 사회적인 고립뿐 아니라 환자의 생명도 위협하게 되므로 철저한 보안이 필요하다. 따라서, 의료진, 환자, 일반인 등의 사용자 식별을 통한 진료 기록의 접근 통제 및 사용 권한에 따른 정보의 암호화 수준과 해당 정보에 대한 역할 기반의 접근 제어(Role-Based Access Control)를 제공해야 한다. 또한, 환자 자신으로 하여금 자신의 의료 및 질환정보에 대한 다른 사람의 접근권한을 줄 수 있으며, 그 외의 대부분의 접근 권한들은 Role-Permission Broker를 통해서 제어될 수 있다. 본 논문은 RBAC 모델을 현재의 의료 및 질환 정보 관리에 적용시켜 각 정보 개체들과 사용자간의 효율적인 역할 분담과 정보 보호를 추구한다. 이러한 방식은 현재의 의료 및 질환정보 관리 체계를 개선할 것으로 기대한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.203-213
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• 2006

대량의 정보를 취급하는 현대사회에서는 획득하는 정보를 모두 처리할 수 없어 이용자의 요구에 맞는 정보를 얻기 위해 정보 필터링 시스템을 사용한다. 그러나 정보 필터링 시스템이 이용자의 의도와 다르게 정보를 분류하거나 이용자의 다양한 요구를 반영하지 못할 때는 정보 필터링을 사용하지 않은 경우 보다 못할 수 있다. 본 연구에서는 정보 필터링의 정확도를 향상시키기 위해 인간의 뇌에서의 정보처리 과정을 시뮬레이션하는 인지적 매핑의 정보 필터링 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 특정 단어 또는 패턴만을 이용하여 필터링하는 기존 시스템과는 달리 단어의 존재, 단어와 단어의 연결이 창출하는 의미와 단어의 가중치를 종합하여 정보를 필터링하는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.301-303
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• 2005

인터넷 기술의 발전과 웹 사용자의 증가로 웹에는 매우 않은 정보들이 축적되고 있으며, 여기에는 또한 매우 많은 지역정보가 존재한다. 일반적으로 웹 정보라고 하는 것은 웹의 컨텐츠, 사용이력, 구조를 중심으로 한 정보이며, 이러한 정보를 하나의 중요한 공간 정보원으로 취급하여 웹으로부터 특정 지역에 관한 컨텐츠를 수집하고 이를 분석하여 사용자의 공간 정보원으로서 사용할 수 있다. 또한 인터넷, 무선통신, 지리정보시스템(GIS), 위치기반서비스(LBS) 등의 기술들이 모바일기기에 복합적으로 접목되면서 모바일기기에서의 새로운 형태의 정보에 대한 응용이 요구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 웹 환경을 활용하고, 모바일 환경을 고려하여 GIS와 Web을 통합한 모바일 지역정보 검색 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.419-422
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• 2014

본 논문은 국립 사이타마 병원(일본)이 계획하고 있는 새로운 전자차트 시스템 도입을 위한 병원정보 시스템 시방서(안)에 대한 개인정보 영향평가 평가방법과 결과를 정리한 것이다. 의료정보 시스템이 취급하는 데이터는 민감한 개인정보를 포함하고 있으며 한 번 유출된 개인 정보를 회수하기란 어렵다. 따라서 시스템 구축에 있어서 개인정보보호에 대한 중요성이 높아지고 있다. 개인정보 영향평가는 개인정보 유출에 대한 리스크를 시스템 가동 전에 평가하여 리스트를 경감하는 방법으로, 리스크를 가시화함으로써 사전에 리스크에 대한 대책방안을 마련할 수 있다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2001년도 춘계학술대회논문집:21세기 신지식정보의 창출
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• pp.114-128
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• 2001

정보화시대를 맞이하면서 컴퓨터와 통신의 결합체인 정보통신의 획기적인 발전에 의해 방대한 데이터의 신속·정확한 처리가 가능하게 되었으며, 이를 바탕으로 다양한 소비자의 요구에 효율적으로 대웅할 수 있게 되었다. 즉, 이러한 정보화의 급속한 발전과 더불어 개인의 다양한 사생활 영역으로부터의 개인정보들이 좀더 용이하게 축적되고 이용될 수 있게 되었다. 반면 이러한 현상은 개인정보의 무분별한 수집, 유통 및 오·남용을 유발할 수 있다는 측면에서 그 심각성이 더한다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 급진적 변화양상 속에서 개인의 정보를 취급하는 많은 기업 및 기관의 태도에 대해 개인이 지닌 의식을 조사하여 이를 토대로 실증적 Instrument를 제시하고자 하며, 이를 바탕으로 개인정보를 필요로 하는 관계기업들 즉, 전자상거래나 온라인에서의 마케터들에게 개인정보에 대한 소비자 의식을 파악할 수 있게 하여 앞으로 이에 효율적으로 대처할 수 있는 지침으로서의 역할을 제공하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.848-851
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• 2010

인터넷 사용의 증가와 함께 최근 많은 양의 정보가 인터넷에 쏟아지고 있다. 이들 정보는 다른 사람의 생각을 알고 싶어하는 정보 수집 연구자들에게는 매우 유용한 정보이다. 현재 존재하는 오피니언 마이닝 기법은 매우 다양하다. 그러나 이러한 기법들은 모든 의견들을 동일한 영향력을 지닌 것으로 취급한다. 하지만 현실에서는 모든 의견이 동일한 영향력을 가지고 있지는 않다. 이런 문제점 해결을 위해서 우리는 새로운 오피니언 마이닝 기법을 제안한다.