• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.325-326
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• 2016

기업의 경영정보시스템은 과거 MIS를 기반으로 현재는 ERP를 중심으로 SCM, GW 등이 널리 사용되고 있다. 하지만 경영환경이 열악한 중소기업에서는 이러한 시스템들의 도입이 어려운 현실이며, 저가의 보급형 서비스들은 모든 기업의 비즈니스 특징점과 요구사항을 반영하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 산업단지별로 가지고 있는 전문사업분야별로 중소기업에서도 활용이 가능한 빅데이터 기반 아카이빙과 클라우드 기술을 활용하여 제공할 수 있는 EIP 시스템을 제안한다

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.1095-1096
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• 2012

인터넷의 비약적인 발전으로 우리는 생활에 필요한 많은 것들을 인터넷을 통해 얻는다. 날씨, 뉴스, 만화, 나아가서는 전공 공부까지 많은 정보를 인터넷에서 얻을 수 있다. 또한 이러한 여러 서비스를 제공하고 있는 포털사이트에서는 무료 번역기 또한 무료로 제공하고 있다. 하지만 무료로 제공하는 만큼 번역기의 신뢰도가 높지 않아, 실제 사용함에 있어 실제 번역에 제약이 있기 마련이다. 이러한 점에서 본 논문에서는 수많은 사람들이 작성한 정보를 통해 문맥 속에서 쉽게 틀릴 수 있는 전공 용어의 올바른 해석을 위해 오피니언 마이닝 기법 중 PMI-IR 수식을 이용하여 번역기의 신뢰도를 개선하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.181-184
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• 2020

사용자들은 필요한 자료 검색을 위해서 다양한 포털 사이트를 활용하고 있으며, 현재 구글을 이용한 활용이 증가하고 있다. 그러나 일반적으로 필터링을 위하여 사용자들은 구글에서 제공 되는 검색 연산자의 활용에 어려움을 격고 있다. 검색 연산자를 활용하여 검색의 효율성을 극대화 시켜 불필요한 검색 결과를 필터링하고 원하는 검색 결과를 획득 할 수 있는 효율적인 검색연산자의 사용 방법의 필요성이 제기 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 크롬의 확장 프로그램기능을 이용해서 일반인들이 크롬 환경에서 편히 검색 연산자들을 통해서 검색 결과를 필터링 할 수 있는 크롬 확장 프로그램을 Web/App으로 개발 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.36-36
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• 2020

수공시설물의 홍수관리에 가장 중요한 정보는 강우자료로, 저수지 설계 및 물관리 업무에 기상청에서 제공하는 종관기상관측자료 등을 활용하고 있다. 농업용 저수지는 전국적으로 17,500여 개소로 많은 수가 분포되어 있지만, 유역내 강우관측자료의 미흡으로 저수지 인근에 위치한 강우관측소 자료만을 활용하고 있다. 저수지 유역면적은 다목적댐과 비교해 상대적으로 작아 티센법 등에 의한 평균우량값을 활용하기에 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 저수지 홍수관리에 있어 현재 제공되는 관측강우의 활용방안을 검토하였다. 이를 위해 강우자료의 활용방법으로 기존 농업용수 관리 실무에 활용하고 있는 방법과 유역 평균강우산방법의 활용성을 검토하였다. 강우자료는 기상포털개방자료에서 제공하는 기상청 지점강우, 동네실황, 초단기예측자료를 활용하였으며, 농어촌공사 홍수관리저수지를 대상으로 강우자료 활용방법에 따른 유역평균 강우값을 비교하였다. 본 연구결과는 강우예측정보를 활용한 저수지 홍수관리업무에 있어 현업부서의 강우정보 제공시스템 구축의 기초정보로 활용될 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.1168-1171
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• 2021

일반적인 검색엔진을 가진 포털 환경에서 정보검색 시 사용자가 원치 않는 수많은 검색결과가 동반되기도 하고 자신의 취향에 맞는 글을 검색하지 않았다는 이유만으로 원하는 정보를 놓치는 상황도 일어난다. 이러한 검색환경의 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 검색환경 개선을 위한 맞춤형 검색결과 정렬, 검색어 추천, 게시글 추천의 추천 시스템을 설계하고 제작한다. 이러한 추천 시스템은 워드 임베딩 모델과 추천 시스템 모델을 포함한다. 기존에 존재하던 워드 임베딩 모델의 성능을 실험을 통해 비교 및 분석하고, 크롤링을 통해 모은 데이터로 성능을 24.98%P 개선하였다. 추천 시스템 모델은 RMSE 비교를 통해 최적이 알고리즘을 제안한다. 해당 기술을 통해 사용자 스스로 자신의 검색환경을 개선할 수 있도록 구현하는 것이 이 시스템의 목표이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.283-284
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• 2023

본 논문에서는 데이터 수집 자동화를 기반으로 한 자연재해 피해 통계 사이트를 구현한다. 자연재해 피해액 데이터는 국민 재난 안전 포털 사이트[1]에 자연재난 상황 통계 데이터를 사용하였다. Python 라이브러리인 Selenium을 활용하여 웹 브라우저를 제어해 자연재해 데이터를 쿼리문으로 변환 후 데이터베이스에 저장하는 자동화 프로그램을 사용한다. 또한 nncron을 활용해 6개월마다 한 번씩 자동으로 프로그램이 실행되도록 한다. 자연재해 종류에 따른 연도별, 시도 구역 자연재해 피해액을 웹사이트로 시각화하여 보여준다. 웹사이트 구현은 React.js와 Node.js를 활용하여 구현하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.17 no.6
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• pp.71-79
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• 2016

As computer technology continues to evolve, the Computational Sciences utilized in Physics, Chemistry, Materials Science, and Life Sciences have been attracting more attention. In Korea, to compensate for the drawbacks in Computational Science, students and researchers have been using the EDISON platform. The EDISON platform provides a web portal service for education and research and an environment for addressing complex issues involving five fields, e.g., Computational Fluid Dynamics (CFD), Nanophysics, Computational Chemistry, Structural Dynamics, and Computational Design. As the platform and user scale increase beyond service provision, the need for efficient operation of its currently running data management system is on the rise. In this study, we resolve the data synchronization issues between the existing EDISON platform and web portal. As the EDISON platform is integrated with the web portal, a file management service is implemented to integrate the management of user data and files, which ultimately improves the overall efficiency of file management.

• Journal of Food Hygiene and Safety
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• v.32 no.2
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• pp.96-100
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• 2017

Through the increasing use of internet and smart device, consumers can search the information what they want to find. The information has been accumulated and become into a big data. Analyzing the big data regarding key words associated with foods and foodborne pathogens could be a method for predicting foodborne illness outbreaks, especially in school food services. Therefore, the objective of this study was to elucidate the correlations between key words associated with foods and food safety issues. Frequencies of the key words for foodborne pathogens and food safety issues were searched using an internet portal site from January 1, 2012 to December 31, 2014. In addition, foodborne outbreak data were collected from Ministry of Food and Drug Safety for the same period of time. There was correlation between the time having maximum key word frequencies of foods and foodborne pathogens, and the time for foodborne illness outbreak occurred. In addition, the search frequencies for foods and foodborne pathogens were generally increased right after foodborne outbreaks occurred. However, in some cases foodborne outbreaks occurred after the search frequencies for certain seasonal foods increased These results could be useful in food safety management for reducing foodborne illness and in food safety communication.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.6
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• pp.51-57
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• 2021

If a company's actions to save or avoid taxes are judged to be tax evasion rather than legal tax action by the tax authorities, the company will not only pay tax but also non-tax costs such as damage to corporate image and stock price decline due to a series of tax evasion-related news articles. Therefore, this study measures the frequency of occurrence of tax evasion controversial keywords in internet news portal as a factor to measure the severity of the case, and analyzes the effect of the frequency of occurrence on corporate value. In the Korean stock market, we crawl related articles from internet news portal by using keywords that are controversial for tax evasion targeting top companies based on market capitalization, and generate a time series of the frequency of occurrence of keywords about tax evasion by company and analyze the effect of frequency of appearance on book value versus market capitalization. Through panel regression and impulse response analysis, it is analyzed that the frequency of appearance has a negative effect on the market capitalization and the effect gradually decreases until 12 months. This study examines whether the tax evasion issue affects the corporate value of Korean companies and suggests that it is necessary to take these influences into account when entrepreneurs set up tax-planning schemes.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.8 no.11
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• pp.11-20
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• 2018

The Korean Statistical Information Service (KOSIS), classifies and summarizes 1,062 cases that were found when searching [An Investigation on Multicultural Families in Korea] on the website. These years are 2009, 2012, and 2015. The suggestion of this study is as follows. First, it is a comparison between the migrant group and the permanent resident group of 'children' in the research data. Identifying the relative position of a married migrant family to a permanent resident can provide a very important clue. Also, for other date, comparison of the settled and migrant groups is as important as the 'children'. Second, in the 'medical care' category, we need to add more depth than the surface content. For example, the inclusion of details about cancer diagnosis will determine the incidence of marriage migrants. Such efforts can provide more practical assistance to married migrant families. KOSIS is a very useful site that provides useful site that provides us with a lot of information. In the future, they should be able to use migrant group information more efficiently and be more helpful to them. This is the beginning of a sustainable society.