• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.202-204
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• 2002

디지털 지형 모델은 크게 세가지로 구분되는데 이들을 이용하면 여러 가지 분석 작업을 할 수 있다. 그 중 하나인 TIN은 데이터 양이나 계산의 정확도 면에서 커다란 장점을 가진다. 그런데 TIN을 구성하고 있는 삼각형이 기형적인 모형을 하고 있거나 분석 작업에 필요한 정보가 제대로 구성되지 않으면, 정확한 분석 작업을 수행 할 수가 없다. 특히 등고 데이터로부터 점 데이터를 추출해 TIN을 구성하게 되면 그러한 현상이 두드러지게 나타난다. 본 논문에서는 TIN을 생성할 때 이러한 단점을 보완하기 위해 좋은 TIN이 가져야 하는 속성을 나열하고 그러한 속성을 가질 때 어떤 점에서 좋은지 서술하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.742-744
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• 2001

인터넷의 서비스가 다양해 지면서 기존의 아이디와 패스워드를 이용한 사용자 신원 인증으로는 보안이 부족하게 되었다. 이에 대해서 인증서 기반으로 사용자 신원을 인증하는 강력한 보안 방법이 대두 되었다. 하지만 시스템에 따라서 각 사용자 별로 서로 다른 서비스를 이용해야 할 경우가 발생했다. 이 경우 각 사용자의 권한이나 임무 등의 사용자 속성을 관리할 필요가 생긴다. 기존의 PKI의 확장 영역을 사용하지 않고, 새롭게 사용자 속성을 위한 인증서를 사용하여 더욱 안전하고 안정적으로 정보보호 서비스를 제공한다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.18 no.1
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• pp.105-114
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• 2018

Various data analysis methods used for customer type analysis are very important for game companies to understand their type and characteristics in an attempt to plan customized content for our customers and to provide more convenient services. In this paper, we propose a k-mode cluster analysis algorithm that uses information uncertainty by extending information entropy to reduce information loss. Therefore, the measurement of the similarity of attributes is considered in two aspects. One is to measure the uncertainty between each attribute on the center of each partition and the other is to measure the uncertainty about the probability distribution of the uncertainty of each property. In particular, the uncertainty in attributes is taken into account in the non-probabilistic and probabilistic scales because the entropy of the attribute is transformed into probabilistic information to measure the uncertainty. The accuracy of the algorithm is observable to the result of cluster analysis based on the optimal initial value through extensive performance analysis and various indexes.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.321-327
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• 2002

본 논문은 기존의 귀납적 결정 트리 방식에서의 문제점 개선을 통한 사용자 관심 프로파일 구축을 목적으로 한다. 특히 사용자 관심 프로파일의 정확도 향상을 위한 속성 선택에 대한 연구에 초점을 맞추고 있다. 사용자의 관심, 비관심 문서를 대상으로 사용자 관심 키워드를 생성하고 이를 바탕으로 초기 문서들을 재표현한다. 재표현된 문서를 입력 집합으로 하여 기계학습을 진행한다. 본 논문의 의사 결정 트리 생성 알고리즘은 입력 집합을 클래스별로 가장 잘 나누는 속성을 선택하여 노드를 구성하는 면에서는 기존의 알고리즘과 같다. 그러나 기존의 의사 결정 트리 알고리즘에서는 hill-climbing.방식을 사용함으로써 사용자의 관심을 나타내는 중요한 단어가 사용자 관심 프로파일에서 숨겨질 경우가 발생한다. 이를 최소화하기 위해 특징 추출을 통해 선택된 속성을 그대로 학습의 입력 데이터로 사용하는 것이 아니라 입력데이터를 가장 잘 나누는 속성과 그 다음 속성을 대상으로 disjunctive 연산을 통해 새로운 속성을 생성하여 이것을 속성 집합에 포함시키고 이를 학습의 입력 데이터로 이용한다. 이와 같이 disjunctive operator를 이용하여 새로운 속성을 의사 결정 트리 형성 시 이용하면 사용자의 중요한 관심을 포함하는 의미 있는(semantic) 사용자 관심 프로파일 구축이 가능해지고, 사용자 관심 프로파일을 기반으로 사용자가 관심 있는 문서를 제공할 수 있는 개인화 서비스를 제공한다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.23 no.1
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• pp.61-71
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• 2010

The attributes related to the health condition of RC deck slabs are analyzed to help us identify and rate the safety level of the bridges in this study. According to the related reports the state assessment for the outward aspects of bridges is the important and critical part for rating the overall structural safety. In this respect, the careful identification for the various state attributes make the field inspection and structural diagnosis very effective. This study analyzes the influence of the state attributes on evaluation classes and the relationship of them by the inductive reasoning, which raise the understanding and performance for evaluation work, and support the logical approach for the state assessment. ID3 algorithm applied to the case set which is constructed from the field reports indicates the main attributes and the precedence governing the assessment, and derives the decision hierarchy for the state assessment.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.14 no.2
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• pp.279-292
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• 2011

This research explores the differences of two consumption behaviors from the thinking style they elicit. Specifically, we predict that more utilitarian attributes(vs. hedonic attributes) may be used when evaluating utilitarian products whereas more hedonic attributes(vs. utilitarian attributes) may be used when evaluating hedonic products. In addition, this research considered two different thinking styles: rational thinking style and experiential thinking style, and try to find out whether different product attribute information could elicit different thinking style and whether the thinking style has any effect on product evaluation. The data reported in this research demonstrates the following results. Firstly, people use different criteria when judging different types of product. That is, when judging utilitarian product, they are more likely to use utilitarian attribute as evaluation criteria, on the contrary they inclined to use hedonic attribute as evaluation criteria when choosing hedonic product. Secondly, different types of attribute informations could elicit different thinking style. Utilitarian attribute informations elicit rational thinking style whereas hedonic attribute informations elicit experiential thinking style. Finally, if people engage in rational thinking elicited in processing utilitarian attribute informations, the evaluation of utilitarian product is enhanced. But even though people engage in experiential thinking in processing hedonic attribute informations, the evaluation of hedonic product is not improved.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.8 no.2 s.16
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• pp.71-78
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• 2000

In these days, the attributes data recorded in computerization of cadastral maps is just written in its own format, not considered the relation with graphic data. Therefore, digital information linked attribute data to graphic data is necessary to be performed as fundamental data of graphic information and analysis of various spatial information. This study is to present the possibility of GIS application by constructing cadastral information related to graphic and attribute Information based on the cadastral map. Attribute information was constructed as a relational database form using data modeling and entity-relationship diagram. Thus, this study is expected to be used as a fundamental data for various public planning and design including the effective management of cadastral information and building parcel based land information system by presenting various spatial analysis and application methods.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.173-179
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• 2008

수치지도가 제 때 갱신되지 않으면 그 정확성과 신뢰도가 떨어지는 것은 당연하다. 본 연구에서는 이 문제를 고민해보고자, 아직 연구가 미흡한 실정인 수치지도 속성부분의 갱신에 있어 건축물대장의 적용가능성을 건물레이어를 중심으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 먼저 수치지도 건물레이어의 속성정보와 건축물대장의 항목들을 살펴보았다. 그 다음, 두 자료 간 연관성을 분석하고, 건축물대장을 이용한 갱신 가능 항목을 선정하였다. 최종적으로는 건축행정정보시스템의 건축물대장동별개요 테이블을 참조하여 갱신 관리 데이터베이스를 설계하였다. 본 연구는 수치지도와 건축물대장의 갱신가능 속성항목을 대응시키는 실제적인 방법론 대신 건축물대장의 적용가능성을 분석해 본 것으로, 허가받은 건물만이 존재한다는 건축물대장의 특성상 수치지도의 모든 건물도형을 갱신하지 못하는 한계점을 가진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.163-165
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• 2004

HTML의 ＜TABLE＞ 태그는 연관된 정보를 기술하기 위한 테이블은 물론이고 웹 문서의 레이아웃을 표현하기 위하여 사용된다 본 논문에서는 웹으로부터 유용한 정보를 추출하기 위한 목적의 일환으로 HTML 문서로부터 테이블을 식별하는 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전처리와 속성-값 연관관계에 추출의 두 단계로 구성된다. 전처리 단계에서는 진짜 테이블 또는 레이아웃용으로 사용된 ＜TABLE＞ 태그의 일반적인 특징을 반영한 규칙을 적용하여 진짜 또는 가짜로 명확히 식별이 가능한 ＜TABLE＞ 태그를 추출한다. 속성-값 연관관계 추출 단계에서는 테이블 영역을 속성 및 값 영역으로 구분한 후. 값 영역에 대하여 구문적 일관성 검사를 수행한다 또한 값 영역의 크기가 작아서 구문적 일관성 검사를 수행할 수 없는 경우, 속성-칸 영역의 의미적 일관성을 검사한다. 제안된 방법의 성능을 명가하기 위하여 1,393개의 HTML 문서로부터 추출한 11,477개의 ＜TABLE＞ 태그를 대상으로 실험한 결과. 평균적으로 97.54%의 정확률과 99.22%의 재현률을 보여 기존 연구보다 우수하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.277-280
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• 2019

본 논문에서는 화학분야 특허 문서에 존재하는 도표(TABLE) 데이터를 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 추출하고 정형화된 형태로 가공하는 방법을 제안한다. 특허 문서에서 도표 데이터는 실시예에서 실험결과나 비교결과를 간결하고 가시적으로 표현하기 위하여 주로 사용되나, 셀의 속성을 정의하는 헤더부분과 수치가 표현되는 값 부분의 경계가 모호하여 구조화하는데 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 소량의 학습데이터를 구축하고 기계학습을 통해 도표에 존재하는 셀의 속성을 예측하고, 예측된 속성을 토대로 조성과 물성 정보를 자동으로 구분하여 추출하는 방법을 제시한다. 제시된 방법을 활용하여 화학 분야 조성물 특허의 도표데이터에 시뮬레이션 결과 각 항목별 98.17%의 속성 예측 정확도를 나타내었으며 기존 규칙기반 연구보다 작업난이도, 예측정확도에서 우수한 성과를 보인다.