Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.289-291
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2005
본 논문에서는 단백질 상호작용 네트워크를 효율적으로 구축하고 관리하기 위한 템플릿 기반 동적 관리 방법에 대해 제안한다. 기존의 단백질 상호작용 네트워크를 지원하는 대부분 시스템들은 각각의 단백질을 창조 데이터베이스에 대한 레퍼런스로 표현하고 있다. 따라서, 단백질에 상세한 정보를 가지고 분석하기 위해서는 참조 데이터베이스를 통해 상세한 정보를 얻어야 가능하다. 하지만, 방대하고 복잡한 상호작용 네트워크인 경우 분석에 많이 시간이 필요하며, 참조 데이터베이스의 레퍼런스가 변경된 경우 제대로 된 분석 결과를 얻을 수 없다. 본 논문에서 제시한 템플릿 기반의 동적 관리 기법은 다양한 사용자들이 자신의 요구에 맞는 단백질 상호작용 네트워크를 템플릿 검색을 통해 손쉽게 구축할 수 있도록 지원하며, 다중 사용자들이 서로간의 간섭없이 각자의 단백질 상호작용 네트워크 관리할 수 있다. 또한 참조 데이터베이스의 수정된 내용이 단백질 상호작용 네트워크에 지속적으로 반영할 수 있도록 한다.
재무관리의 모든 영역을 완벽하게 이해하기 위하여는 기업재무관리와 투자론을 비롯하여 금융산업 전체에 대한 연역적 방법에 의한 이론의 정립과 실증분석을 통한 이론의 정립이 관건이라 할 수 있다. 이 논문에서는 실증 분석을 수행함에 있어 우리나라에서 활발하게 논의가 진행되지 않는 시계열분석의 영역을 살펴보았다. 그것은 이와 같은 분야를 천착해 봄으로써 이 분야가 재무관리에 대한 통찰력과 현실 적합성의 판단력을 배양하는데 큰 공헌을 할 수 있으리라는 믿음 때문이다. 이 논의를 통하여 시계열 분석에 대한 활발한 연구가 진행되기를 기대하고 있다. 시계열 확률과정에 대한 재무관리이론을 연역적으로 도출하기는 용이하지 않다. 시계열 분석에서 제시되는 여러 방법론을 재무관리의 시계열에 적용하여 그 시계열의 성질과 특성을 파악하면 그것이 그대로 현실에 적용될 수 있을 것이다. 이러한 연구의 결과는 어떤 형태로든 연역적 방법에 의한 이론의 정립에 깊은 영향을 미칠 것이다. 뿐만 아니라 연속시간의 틀과 이시적(異時的) 양태하(樣態下)에서 많은 재무관리 모형들이 개발되고 있으며, 동태적 상황을 해명하는 의도에서 이 모형들이 연구되고 있는 만큼 시계열 분석은 이 분야에 직접적으로 이용될 수 있다. 시계열 분석에서 제시된 많은 모형들이 재무관리의 실증적 현상을 설명하는데 효과적으로 활용될 수 있다. 뿐만 아니라 현재 연역적으로 개발된 모형들이 설명할 수 없는 부분을 시계열 분석이 직접적으로 해명할 수 있는 능력을 확보하고 있음도 제시되었다. 증권의 현가모형(現價模型), 이자율의 기간구조, 효율적 시장가설도 주가의 변동성 등은 시계열 분석의 다양한 기법을 사용하여 검증되어야 하며, 이 경우 특히 분산의 추정방법을 여러 측면에서 개발해 야 할 것이다. 시계열 분석에서는 두개 또는 그 이상의 기법을 하나로 통합하는 방법이 있을 수 있다. ARIMA와 ARCH가 결합되는 것을 본 바 있다. 구조적(構造的) 변화(變化)(structural change)모형(模型)과 ARCH의 결합도 가능하다. 다른 분야로서는 변동성(變動性)에 관한 연구이다. 변동성(變動性)에 관한 연구는 variance bounds test에 한정된 감이 있으나 정보와 변동성의 관계가 중요시되고 있는 만큼 정보집합과 시계열 분석 기법의 결합은 변동성의 연구에 새로운 지평을 열어줄 것으로 보인다. 따라서 정보집합의 형성에 따라 새로운 추정방법이 개발될 여지가 풍부하다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.8
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pp.1005-1012
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2021
Recently, the use of various location-based services-based location information systems using maps on the web has been expanding, and there is a need for a monitoring system that can check power demand in real time as an alternative to energy saving. In this study, we developed a deep learning real-time virtual power demand prediction web system using open source-based mapping service to analyze and predict the characteristics of power demand data using deep learning. In particular, the proposed system uses the LSTM(Long Short-Term Memory) deep learning model to enable power demand and predictive analysis locally, and provides visualization of analyzed information. Future proposed systems will not only be utilized to identify and analyze the supply and demand and forecast status of energy by region, but also apply to other industrial energies.
1997년부터 시작된 1단계 교육정보화 종합계획에서부터 1999년 '교육 발전 5개년 계획'에 이르기까지 정보통신기술활용교육을 위한 물적 인프라 구축에 힘써왔다. 이렇게 정보통신기술교육을 위한 물적 인프라 구축이 완료되어 있다고 하는 시기에 중요하게 점검해보아야 하는 것이 바로 교육정보화의 내용, 즉 정보통신기술교육과정이다. 본 연구자는 국가표준의 학생ICT활용능력기준(ISSS)을 분석의 틀로 설정하여 현재 강원도에서 사용되어지고 있는 정보통신기술교육과정을 위한 인정도서의 내용이 ISSS에서 제안하고 있는 교육과정에 맞게 구성되어 있는지를 살펴본 후, ISSS에서 제안하고 있는 상세화된 교육과정을 충실히 운영해 나가기 위해 기본적으로 필요한 교재 및 교구 요소들을 추출하였다. 이를 바탕으로 단위 학교에서 이러한 교재 및 교구 기준 안이 필요한지와 구비되어 있는 수줄과 수요를 설문지를 통해 확인해 보고자 하였다. 이러한 연구는 이후 정보통신기술활용교육을 위한 교재 및 교구 기준을 마련하는 기초 연구가 될 수 있을 것으로 기대한다.
저비용, 네트워크화 된 센서들, 언제 어디서나 쉬운 인터넷 사용과 같은 컴퓨팅 환경의 진화는 우리의 일상생활 속으로 진정한 모바일 환경을 실현 가능하게 만든다. 이런 모바일 환경의 발달은 다양한 모바일 에이전트들을 양산하며 사용자의 편의를 극대화 할 수 있도록 한다. 모바일 에이전트들은 사용자 정보, 주변 환경정보, 컴퓨팅 정보 또는 애플리케이션 정보 등을 XML 기반 표준 언어인 ACML(Agent Communication Markup Language)로 저장한 후 상호교환 및 분석을 하게 된다. 기존 테이블 형태의 정보를 기반으로 사용자의 행동패턴을 분석 및 예측했던 시스템과는 달리 에이전트 환경에서의 사용자 행동패턴 분석 및 예측은 트리구조를 대상으로 하기 때문에 새로운 방법이 요구된다. 본 논문에서 제안한 기법은 XML 기반 표준 언어인 ACML로 저장된 정보를 사용자의 상황(context)에 적합하도록 고려하여 언제, 어디서나 원하는 정보를 자동적으로 사용자에게 제공할 수 있도록 한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10d
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pp.117-122
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1999
본 연구는 형태소 분석에 필요한 언어 지식과 품사 태깅에 필요한 확률 정보를 별도의 언어 지식 추가 없이 학습 말뭉치를 통해서 얻어내는 방법을 제안한다. 먼저 품사 부착된 학습 말뭉치로부터 형태소 사전과 결합 정보를 추출한다. 그리고 자주 발생하는 어절 및 해석상 모호성이 많은 어절에 대해서는 학습 말뭉치에서 발견된 형태소 분석 결과를 저장하여 형태소 분석에 소요되는 시간과 형태소 분석의 정확률을 높인다. 또한 미등록어의 많은 부분을 차지하는 인명, 지명, 조직명에 대해서는 정보 추출 분야에서 사용하는 고유 명사 분류법으로 해결한다. 품사 태깅을 위해서는 품사열 정보와 품사열 정보로는 해결할 수 없는 경우를 위한 어휘 정보를 학습 말뭉치에서 추출한다. 품사열 정보와 어휘 정보는 정형화 과정을 거쳐 최대 엔트로피 모델의 자질로 사용되어 품사 태깅 시스템을 위한 확률 분포를 구성한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 학습 말뭉치를 기반으로 한다는 특성에 의해 다양한 영역에 사용하기 쉽다. 또한 어휘 정보로 품사 문맥 정보를 보완하기 때문에 품사 분류 체계와 형태소 해석 규칙에 영향을 적게 받는다는 장점을 가진다. MATEC '99 데이터 실험 결과 형태소 단위로 94%의 재현률과 93%의 정확률을 얻을 수 있었다.
단순전력분석(Simple Power Analysis, SPA)은 적은 수의 평문으로 암호 알고리즘에 대한 패턴 뿐만 아니라 비밀키의 정보를 찾는 전력 분석(Power Analysis)의 방법 중 하나이다. SPA의 장점은 차분전력분석(Differential Power Analysis, DPA) 또는 상관전력분석(Correlation Power Analysis, CPA)보다 적은 계산량으로 비밀키 분석을 할 수 있고, DPA 또는 CPA 분석을 하기 위해 필요한 분석위치 탐지에 효율적으로 활용이 되어 진다는 것이다. 하지만 최근 SPA 분석 성능을 저하시키기 위해 클락 노이즈, 전력 노이즈, 딜레이 노이즈 등 다양한 방법들이 제안되어지고 있다. 본 논문에서는 다양한 노이즈가 있는 환경에서 아날로그 수신기를 활용하여 특정 주파수 영역을 필터링한 후 노이즈를 제거하는 방법을 소개한다. 실험을 통해, 아날로그 수신기를 사용하였을 경우에 사용하지 않았을 경우보다 뚜렷한 대칭키 암호의 라운드 함수가 구분되어지며, 라운드 내 함수 구분도 가능함을 보인다. 이는 DPA 또는 CPA를 이용하여 분석을 수행하고자 할 때 분석 위치를 결정하데 아주 유용하게 활용되어지며, 분석 성능향상에도 기여할 것으로 기대되어진다.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.30
no.3
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pp.223-244
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2019
This study aims to propose educational information services for social science teachers by analyzing their information seeking behaviors. The author carried out in-depth interviews with thirteen social science teachers in Daejeon and analyzed them using an information seeking behavior model of Leckie, Pettigrew and Sylvain. The study results showed that information needs of social science teachers arise from extrinsic and intrinsic motivations according to their work roles and tasks. Also, the characteristics of information needs such as repeatability, predictability, urgency, and complexity appear to influence information seeking behaviors. The participants used various information sources including web, book, and interpersonal sources. Moreover, the study observed some factors that may influence perception toward information sources such as trustworthiness, information quality, packaging, prior success experience. Finally, the perception change and use frequency of information sources were also identified. Based on these findings, the author proposed information services for social science teachers including integrated information provision services, information literacy programs, networking services and readers advisory services.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2022.10a
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pp.145-147
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2022
본 논문은 대규모 텍스트 데이터에서 이슈를 발굴할 때 사용되는 기존의 정보 네트워크 또는 지식 그래프 구축 방법의 한계점을 지적하고, 문장 단위로 정보 네트워크를 구축하는 새로운 방법에 대해서 제안한다. 먼저 문장을 구성하는 단어와 캐릭터수의 분포를 측정하며 의성어와 같은 노이즈를 제거하기 위한 역치값을 설정하였다. 다음으로 BERT 기반 언어모델을 이용하여 모든 문장을 벡터화하고, 코사인 유사도를 이용하여 두 문장벡터에 대한 유사성을 측정하였다. 오분류된 유사도 결과를 최소화하기 위하여 명사형 단어의 의미적 연관성을 비교하는 알고리즘을 개발하였다. 제안된 유사문장 비교 알고리즘의 결과를 검토해 보면, 두 문장은 서술되는 형태가 다르지만 동일한 주제와 내용을 다루고 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어 단위 지식 그래프 해석의 어려움을 극복할 수 있는 새로운 방법이다. 향후 이슈 및 트랜드 분석과 같은 미래연구 분야에 적용하면, 데이터 기반으로 특정 주제에 대한 사회적 관심을 수렴하고, 수요를 반영한 정책적 제언을 도출하는데 기여할 수 있을 것이다
인터넷 등 각종 미디어의 발달은 정보에 대한 접근과 취득을 용이하게 만들었고 교육내용의 유용한 전달수단으로 자리 잡았다. 그러나 인터넷의 수많은 정보 중에서 단순한 정보의 취득만으로는 비구조적이고 복잡 다양한 여러 문제를 해결하는데 큰 효과를 발휘하지 못하므로 정보를 가공하여 도출되는 결과물인 지식을 취득하고 활용하여 문제를 해결하는 방안을 제시하였다. 인터넷의 엄청나 정보량은 어떤 정보가 학습자에게 필요한지 파악하기 어려우며 또, 원하는 정보를 적시에 손쉽게 취득하여 학습자가 원하는 지식으로 조합할 수 있는 방법에 익숙치 못하다. 지식검색 서비스는 간단한 키워드의 사용만으로 다양한 지식을 정보의 형태가 아니라 지식의 형태로 제공하기 때문에 빠르고 간편하게 문제를 해결하는 방법으로 지식검색 서비스 활용도는 매우 커지고 있다. 그러나 새로운 지식습득 방법으로 제시되는 지식검색 서비스가 과연 문제중심학습 등에서 문제를 해결할 수 있을 정도로 제공되는 지식이 정확성을 가지고 있는지, 다양한 범위를 가지는지, 손쉽게 사용할 수 있는지 등을 검증할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 전통적인 검색방법을 이용한 지식습득과 지식검색 서비스를 이용한 지식의 습득에서 오는 차이를 분석하여 문제중심학습 등에 적용 가능한 현실적인 지식습득 방법과 개선책을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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