• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.30 no.2
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• pp.93-121
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• 1999

The purpose of this study is to develop an experimental model for information needs assessment, which could be utilized to investigate the 'real' information needs of the user(or group). The focus was on the perspectives of users rather than those of system managers. In details, this study identifies the conceptual definition of the keyword 'information need', analyzes the limitation and problems the previously conducted needs assessments in this area, and finally, develops an experimental model based on the cognitive and affective variables which might influence both production and strength of information needs in the user(or group}. The model emphasizes four influencing variable, namely, individual, work-related, organizational(or institutional), and socio-cultural variables. Also discussed is the relationships among these variables.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2005.12a
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• pp.67-85
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• 2005

오늘날 정보화의 급진전에 따른 PC의 광범위한 보급과 네트워크의 확산은 컴퓨터 바이러 스와 관련된 역기능을 심각하게 형성하는 계기가 되었다. 더욱이 컴퓨터 바이러스 개발기술의 발전에 따라 신종 바이러스가 더욱 기술적으로 정교해지고, 다양한 변종이 출현함에 따라 바이러스 대응 소프트웨어를 설치하는 것만으로는 효과적으로 대처할 수 없다는 문제가 제 제기 되었다. 조작의 정보보안을 위해 전반적인 관리적 차원에서 바이러스를 효과적으로 통제할 수 있도록 여러 가지 요인들을 고려해야 한다. 이를 위해 조직의 정보자원의 관리 방향을 제시하고 있는 보안정책이 강조되어야 함은 물론이며, 전체적인 관점에서 정보시스템에 대한 보안을 강화하기 위하여 정보 기술에 대한 부적절한 활용을 통제하고, 사용자 측면에서 감염 확산의 차단 및 재발을 효과적으로 억제할 수 있어야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 직접적인 컴퓨터 바이러스 통제를 위해 관리적 측면에서 요인들을 강조하고, 사용자의 시스템 관련 지식 및 인지적 특성 등의 개인적 특성을 반영하여 보안효과를 평가할 수 있도록 연구모형을 구성하였다. 구조방정식 모형에 의한 실증분석 결과에 의하면 조직내 보안정책이 바이러스 통제의 수준에 영향을 미치며, 사용자의 컴퓨터 바이러스 관련 보안인식을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 또한 보안통제는 보안효과에 긍정적인 영향을 미치지만 사용자의 정보보안 관련 특성은 보안효과에 영향을 미치지는 않는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.195-197
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• 2012

최근 고객관리 서비스는 사용자의 환경 및 특성까지 분석하여 개인에게 가장 적합한 서비스를 제공하는 형태로 변화하고 있다. 하지만 기존 고객관리시스템은 회원 가입 시 작성하는 정보 이외에 추가적으로 고객에 관한 정보를 얻기 위한 방법이 한정적이다. 이러한 기존의 고객관리 시스템은 고객의 성향에 따른 다양한 형태의 서비스를 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 무선 통신 방법인 NFC(Near Field Communication)를 이용하여 고객의 성향을 신속하게 파악하며 분석할 수 있는 고객관리 시스템을 개발 제안한다. 제안된 시스템의 특징은 데이터의 처리 및 전송 경로가 사용자정보를 직접 서버로 전송하게 되며, 정보를 관리 서버에서 범주별로 분류하여 속성 단위로 가중치를 적용하여 분해하는 기능을 제공한다. 개발된 서버에서는 범주별로 규정되어 있는 속성정보에 대해 가중치와 저장된 사용자 정보를 제공된 알고리즘에 따라 상황인식기반으로 내용을 분석하게 되고, 분석된 사용자 정보들의 결과 값이 가장 높은 값을 가진 범주를 사용자의 특성으로 제공한다. 본 시스템으로부터 추출된 예측된 값은 사용정보를 수신할 때마다 갱신이 가능함으로 개발된 시스템은 사용자의 동향을 이용한 서비스를 온라인으로 제공할 수 있게 된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.11a
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• pp.669-672
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• 2006

본 연구팀은 유비쿼터스 게임 플랫폼을 위한 Embedded C++ 컴파일러를 개발하였으며, 컴파일러 개발 과정에서 객체지향언어인 C++과 Java 언어를 모두 수용할 수 있는 심벌 테이블을 설계하였다. 심벌 테이블은 컴파일러의 어휘 분석과 구문 분석 과정을 거친 후 SDT(syntax-directed translation)에 의해 생성된 AST(Abstract Syntax Tree)를 분석하여 인식된 명칭(identifier)과 그 속성(attribute)들을 수집하여 저장하는 자료구조로써, 심벌 테이블에 저장된 속성들은 의미 분석(semantic analysis) 단계에서 수집된 속성과 참조된 명칭의 사용이 타당한지를 검사하고, 코드 생성(code generation) 단계에서 올바른 코드가 생성되도록 하는 중요한 요소이다. 따라서 심벌 테이블의 설계가 올바른지와 입력된 속성이 정확한지에 대한 검증과 분석은 필수 불가결하다. 본 논문에서는 컴파일러 개발과정에서 설계한 심벌 테이블을 검증하고 분석하기 위한 목적으로써 심벌 테이블을 이용하여 선언문을 복원시키는 역번역기(detranslator)에 대하여 기술한다. 구현된 역번역기는 C++ 컴파일러와 Java 컴파일러의 선언문 처리 과정에서 심벌 테이블에 입력된 속성들을 본래의 입력 프로그램으로 역번역한다. 따라서 역번역기를 통하여 심벌 테이블의 완전성과 심벌 테이블에 입력된 속성 정보의 정확성을 쉽게 검증할 수 있으며, 역번역과 함께 출력되는 디버그 정보를 이용하여 효율적으로 컴파일러의 개발과 수정을 할 수 있다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.11 no.1
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• pp.199-216
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• 2005

본 연구에서는 한국을 포함한 4개국의 주식시장을 대상으로 주식시장에 도달하는 정보의 유형 즉, 정보가 나쁜 뉴스(bad news)이냐 또는 좋은 뉴스(good news)이냐에 따라 주가변동성에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 주가변동성은 투자위험을 나타내는 것으로 위험프리미엄(risk premium)과 관련이 있으며, 주가변동성이 높을수록 위험프리미엄이 커져서 기대수익률이 높아지게 된다. 따라서 주가변동성에 관한 연구는 자산가격결정 등 투자자산 관리에 있어서 매우 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 실증분석결과에 의하면 전체기간(1991년~2004년)에서 4개국 모두 예상하지 못한 음(-)의 수익률이 예상하지 못한 양(+)의 수익률보다 주가의 변동성을 더욱 증가시킨 것으로 나타났다. 그리고 그 반응 정도의 크기는 한국이 가장 낮게 나타나고 있다. 즉 주식수익률의 정보의 비대칭성은 4개국 모두 볼 수 있으며, 이중 한국에서 정보의 비대칭성이 가장 약하다는 결과로 해석할 수 있다. 본 연구의 이러한 분석결과는 4개국 모두 주식시장에서 정보유형에 따른 주가변동성의 비대칭적 반응이 존재한다는 것을 실증적으로 보여주는 것이다. 또한 두 개의 하위기간(IMF 전후기간)에서도 주가변동성의 비대칭적 반응이 존재하는 것으로 나타났으며, 특이한 점은 주가변동성의 비대칭적 반응을 나타내는 계수값이 한국, 일본, 홍콩 등 아시아 국가들은 IMF 이후기간에서 감소하는(특히 한국의 경우 대폭 감소함) 반면, 미국의 경우에는 대폭 증가하였다. 이는 아시아권의 경우 금융위기를 겪으면서 투자자들이 나쁜 뉴스에 대해 다소 둔감하게 된 결과인 것으로 해석할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.102-106
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• 2013

레스토랑 리뷰 분석을 위해서는 음식메뉴 개체명 인식이 매우 중요하다. 그러나 현재의 개체명 사전을 이용하여 리뷰 분석을 할 경우 구체적이고 복잡한 음식메뉴명을 표현하는데 충분하지 않으며 지속적인 업데이트가 힘들어 새로운 트렌드의 음식 메뉴명 등이 반영되지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 레스토랑 전문 사이트와 레시피 제공 사이트에서 각 레스토랑의 메뉴 정보와 음식명 등을 래퍼기반 웹 크롤러로 수집하였다. 그런 다음 빈도수가 낮은 음식메뉴와 레스토랑 온라인 리뷰에서 쓰이지 않는 음식메뉴를 제거하여 레스토랑 음식 메뉴 사전을 자동으로 구축하였다. 그리고 레스토랑 온라인 리뷰 문서를 이용해 음식 메뉴 사전의 엔티티들이 어느 유형의 레스토랑 리뷰에서 발견되는지를 찾아 빈도수를 구하고 분류 정보에 따른 비율을 사전에 추가하였다. 이 정보를 이용해 여러 분류 유형에 해당되는 음식메뉴를 구분할 수 있다. 실험 결과 한국관광공사 외국어 용례사전의 음식 메뉴명은 1,104개의 메뉴가 실제 레스토랑 리뷰에서 쓰인데 비해 본 논문에서 구축한 사전은 1,602개의 메뉴가 실제 레스토랑 리뷰에서 쓰여 498개의 어휘가 더 구성되어 있는 것을 확인 할 수 있었다. 이와 아울러, 자동으로 수집한 메뉴의 정확도와 재현율을 분석한다. 실험 결과 정확률은 96.2였고 재현율은 78.4, F-Score는 86.4였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.5
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• pp.11-17
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• 2009

It's a trend that the proportion of using an internet messenger among on-line communication methods is getting increased. However, there are not many applications which efficiently utilize these messenger communication data. Messenger communication data have specific characteristics that reflect the user's linguistic habits. The linguistic habits are revealed through frequently used words and emoticons, and user's emotions can be grasped by these. This paper proposes the method that efficiently classifies the emotions of a messenger user using frequently used words or symbols. The emotion classifier from repeated experiments achieves high accuracy of more than 95%.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.157-158
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• 2019

발전소 관리의 단기 전력 수요에 대한 정확한 예측은 전력 시스템의 안전하고 효율적인 작동을 보장하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 가우스 커널 함수 네트워크 (GKFNs)의 심층 구조를 이용하여 일일 최대 전력 수요를 예측하는 새로운 방법을 제시한다. 제안 된 GKFN의 깊이 구조는 표준 GKFN에 비해 예측 정확도를 향상시킨다. 한국의 일일 최대 전력 수요를 예측하기위한 시뮬레이션은 제안 된 예측 모델이 GKFN 모델, k-NN 및 SVR과 같은 다른 예측 모델에 비해 예측 성능에 이점이 있음을 보여준다. GKFN의 제안된 심층 구조는 시계열 예측 및 회귀 문제의 다양한 문제에 적용될 수 있다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.13 no.5
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• pp.639-645
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• 2009

It has increased rapidly use of GPS car navigation system in the last few years worldwide. The type of navigation operation is composed of hardware or software. Navigation based on software is stored in exterior storage(e.g. SD card) and executed. One of many navigation software, Mappy, is used most plentifully in Korea. It stores user information such frequently visited place, route and etc. in exterior storage. If it analyzes the dat of navigation, we gain the information such a suspect's movement, route of car. There are important means in a digital forensic perspective because it's available for investigating the crime such kidnapping, murder and etc. This paper provides the necessary information in digital investigation through the analysis of stored data of navigation in a digital forensic perspective.

• Journal of Creative Information Culture
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• v.5 no.2
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• pp.157-164
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• 2019

Big data is a field that has been utilized and developed in various fields in our society recently. Big data analysis techniques are frequently used to analyze various big data in various fields of politics, economy, and society to grasp various meanings hidden in the data. However, big data analysis is used some case studies of in fields of analysis of educational data, but analysis of the curriculum and direction is still inadequate. Therefore, this study aims to identify and analyze the core concepts of middle school informatics textbooks using big data analysis techniques. Text mining was used for big data analysis for informatics textbook analysis. Through the core concepts of middle school informatics textbooks identified using this techniques, we could confirm the concepts to be emphasized in the textbooks and the possibility of using big data in the field of education.