• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권2호
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• pp.183-190
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• 2006

데이터베이스 응용분야에 따라 데이터베이스 워크로드는 서로 다른 자원 사용 형태를 보인다. 데이터베이스 관리자는 워크로드 특성을 반영하는 자원 관리를 통하여 시스템 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 성능지표와 자원간의 관계를 분석하여 데이터베이스 시스템 성능에 영향을 주는 자원을 선별하는 방법을 제시한다. 첫째, 본 방법은 피어슨 상관계수와 유의도 검정을 적용하여 데이터베이스 시스템 자원 확장에 대해 감소되거나 증가되는 성능지표를 선별한다. 둘째, 감소/증가 관계를 갖는 성능지표를 이용하여 데이터베이스 시스템에 성능에 영향을 주는 자원을 선별한다. 실험은 TPC-C 및 TPC-W 환경에서 본 방법을 수행하였으며, 제안된 자원 선별 방법에 대한 검증 시험을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.1001-1004
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• 2014

IT 기술과 의료 기술이 발전함에 따라 뇌파를 이용한 많은 연구들이 진행되고 있다. 컴퓨터로 사용자가 뇌파를 측정하고, 측정된 뇌파를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 고속 데이터 처리 알고리즘을 소개하고, 측정된 뇌파를 통하여 우울증을 진단할 수 있는 시스템을 구현하였다. 특히 실시간 뇌파지표 분석을 통하여 뇌파의 기본파형이 분류되고, 분류된 신호에서 개발된 알고리즘에 따라 주의/이완/집중/우울의 4가지 지표가 실시간으로 도출된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.163-165
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• 2012

본 논문은 대용량 데이터를 분할하여 병렬 처리하는 경우 데이터간의 의존성성에 의해 발생할 수 있는 문제점을 회피하거나 극복하기 위한 방법에 대한 연구이다. 의존성 문제를 해소하기 위한 병렬 분산 처리 시스템을 개발하여, 대용량 파일 처리의 효율을 높이고자 한다. 분산처리의 성능 평가를 위하여 동영상 파일의 분산 저장 및 재인코딩 시간을 측정하여 성능의 지표로 활용한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.125-128
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• 2019

클라우드 가상화에서 최근 가장 많이 사용되는 컨테이너(container) 기술은 성능 향상과 이식성 및 확장성의 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 컨테이너 특성을 살펴보고, Docker 를 포함한 여러 컨테이너들을 비교해 본다. 본 연구의 시스템 아키텍처로, JMS(Java Message Service)기반의 분산 컨테이너 클러스터를 구성하였다. 분산 컨테이너 클러스터 상에서 메시지 처리 속도를 지표로 삼아 컨테이너 수와 Docker engine 의 메모리의 증가에 따른 성능을 비교 분석하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권2호
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• pp.57-66
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• 2017

데이터 거버넌스는 연구초기 단계의 영역이므로 개념정의와 구성요소 정립에 연구가 집중되어 있다. 그러나 데이터 거버넌스의 도입에 대한 의사결정을 돕기 위해서 데이터 거버넌스의 평가에 관한 연구 또한 필요하다. 본 연구는 데이터 거버넌스 프레임워크에서 데이터 거버넌스를 평가하기 위한 속성지표에 관한 연구이다. 이를 위하여 RGT와 Laddering기법을 적용하여 전문가 인터뷰를 실시하였고, 이 결과를 제3자 차원의 검증을 위해서 설문과 통계적인 검증분석을 실시하였다. 통계적인 분석에는 크론바하 알파 계수, MANOVA, 상관분석을 실시하였다. 이를 통해서 데이터 거버넌스 속성지표를 데이터 통제영역에는 8개의 속성지표, 데이터 품질영역에 16개의 속성지표, 데이터 조직영역에 7개의 속성지표를 도출하였다. 또한 AHP기법을 적용하여 속성지표의 가중치와 우선순위를 선별하였다. 이 연구결과는 데이터 거버넌스의 개념정립과 구성요소의 명확한 이해 및 기업의 거버넌스 도입과 운영의 기초자료로 활용될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.222-225
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• 2010

매년 국내 많은 기업 및 단체에서 정보시스템 관련 프로젝트를 수행하는데 막대한 비용을 지불하고 있으며, 2008 년 국내 소프트웨어 및 컴퓨터관련 서비스 생산액은 24 조 4 천억 원에 이르고 있다. 그 중 컴퓨터 관련 서비스(SI 및 SM 등) 비용이 약 20 조, 응용 SW 비용이 1 조 8 천억 원에 이르고 있으며, 많은 기업과 단체들이 필요에 의해 다양한 정보시스템을 도입하여 운영하고 있음에도 불구하고 그 성과에 대해서 만족하지 못하고, 또 다시 정보시스템을 도입하여 운영하는 등 많은 시행착오를 겪고 있다. 이것은 기업의 필요에 맞는 정보시스템을 계획하고 구축하는 것도 중요하지만 정보시스템의 활용수준을 평가하고 이슈 및 개선사항을 도출하여 잘 활용하는 것이 정보시스템 성공의 핵심적인 요소임을 간과하고 있기 때문이다. 본 연구의 목적은 현재 개발되어 운영중인 정보시스템의 응용 소프트웨어가 효율적으로 이용되는지에 대한 활용 수준 평가/진단을 위하여 정보시스템 활용도 평가에 대한 선행연구의 한계점을 살펴보고, 체계적이고 합리적인 응용 소프트웨어 활용도 평가 지표를 새롭게 제시하며, 국내 기업의 차세대 CRM 응용 소프트웨어 활용수준을 적용하고 평가하여 이슈 및 개선사항을 도출하는데 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1115-1116
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• 2015

도시재생종합정보시스템에서 전국 시군구단위 도시쇠퇴 현황은 인구사회 산업경제 물리환경이라는 종합적인 지표를 활용하여 분석하고 있다. 그러나 읍면동 단위의 도시쇠퇴 분석은 신뢰성 있는 데이터 확보의 어려움으로 몇 개의 지표만을 제공하고 있는 실정이다. 도시재생 사업이 활성화되면서 좀 더 정확한 도시쇠퇴 분석이 요구되는 상황이여서 이를 해결하기 위하여 빅데이터 기술을 적용한 방안을 제시하였다. 제시된 방법으로 분석된 지구단위의 도시쇠퇴 현황은 세밀한 공간단위의 도시쇠퇴 분석은 물론 추후 도시재생 모니터링 등에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.835-838
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• 2010

본 논문에서는 공공기관의 효율적인 보안 진단을 위하여 금융 위험평가 시스템에 사용되는 통계적 CAEL 모델을 적용하여 보안평가 모델(SAM)을 설계하였다. SAM은 통계적 CAEL 모델을 기반으로 조직과 관련된 보안변수와 보안지표를 평가요소로 하여 요소별 평가등급 선정 방식과 최종 종합평점 산출 방법으로 보안평가 결과값을 도출한다. SAM은 조직의 보안수준 결과에 중요하게 영향을 미칠 수 있는 모든 요소들을 평가대상으로 하고 정량적인 방법인 보안평가 모델을 활용하여 결과를 산출한다. SAM은 조직의 규모, 특성 등에 따라 보안변수를 변경할 수 있으며, 각 보안 지표별 통계적 자료 값을 수집하여 요구되는 변수만 입력하면 되기 때문에 사용 용이성도 우수하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.648-651
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• 2018

흡연여부를 감별하는 지표가 있지만 반감기 등 여러 가지 요인에 따라 결과가 변한다는 단점이 있다. 그렇기 때문에 흡연여부 감별 시 외부요인에 영향을 덜 받는 지표가 필요하게 되었다. 그래서 흡연 여부 감별하는데 적합한 모형을 찾아 외부요인에 영향이 적은 지표를 개발에 도움이 될 것을 기대하며 연구를 진행하였다. 실험은 국민건강보험공단에서 제공한 건강검진정보데이터를 기반으로, SVM, Logistic Regression, KNN 등의 머신러닝 모델을 이용하여 흡연 여부를 감별하는 것을 진행한다. 이 실험은 속성에 따른 모형의 성능변화와 학습데이터 수에 따른 모형의 성능변화에 대한 2가지 측면에서 모델의 성능을 측정하였다. 모델의 평가는 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), 조화 평균(f1-score)으로 진행하였으며, 약 70퍼센트 정도의 정확도와, 60퍼센트 대의 재현율을 보인다. 실험 결과, SVM이 속성에 따른 모형의 성능 변화 실험에서는 63%의 재현율, 학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험에서는 68%의 재현율을 보여, 흡연자 판별에 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 재현율을 기준으로 실험 차수별로 가장 좋은 성능을 보인 모델과 가장 저조한 성능을 보인 모델의 차이를 비교한 결과, '속성에 따른 모형의 성능 변화 실험'에서는 최고 36%의 차이를 보였으며, '학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험'에서 최고 42%의 차이를 보여 주었다. 이에 판별을 위한 속성도 중요하지만, 적합한 모형 선택 또한 중요하다는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.16-21
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• 2022

사전학습 말뭉치는 위키백과 문서 뿐만 아니라 인터넷 커뮤니티의 텍스트 데이터를 포함한다. 이는 언어적 관념 및 사회적 편향된 정보를 포함하므로 사전학습된 언어 모델과 파인튜닝한 언어 모델은 편향성을 내포한다. 이에 따라 언어 모델의 중립성을 평가할 수 있는 지표의 필요성이 대두되었으나, 아직까지 언어 인공지능 모델의 정치적 중립성에 대해 정량적으로 평가할 수 있는 척도는 존재하지 않는다. 본 연구에서는 언어 모델의 정치적 편향도를 정량적으로 평가할 수 있는 지표를 제시하고 한국어 언어 모델에 대해 평가를 수행한다. 실험 결과, 위키피디아로 학습된 언어 모델이 가장 정치 중립적인 경향성을 나타내었고, 뉴스 댓글과 소셜 리뷰 데이터로 학습된 언어 모델의 경우 정치 보수적, 그리고 뉴스 기사를 기반으로 학습된 언어 모델에서 정치 진보적인 경향성을 나타냈다. 또한, 본 논문에서 제안하는 평가 방법의 안정성 검증은 각 언어 모델의 정치적 편향 평가 결과가 일관됨을 입증한다.