• 통상정보연구
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• 제16권5호
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• pp.295-315
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• 2014

본 연구에서는 원산지제도의 취약성, FTA 장벽, 원산지검증 수준, 원산지성과 간의 구조적 관계를 규명하였다. 이를 위해서 원산지제도를 수행하고 있는 104개 기업들을 대상으로 설문조사를 수행하고, 구조방정식모형(Structural equation model)을 통해 가설을 검증하였다. 먼저, 원산지제도의 취약성, FTA 장벽 요인을 선행변수로 두고, 원산지검증 요인을 매개변수로 설정하였다. 기업의 원산지성과 요인과 함께 연구모형에 포함시켜 실증분석을 한 결과 다음과 같은 연구결과를 얻었다. 첫째, 원산지제도의 취약성은 원산지검증 수준 요인에 부(-)의 영향을 미쳤다. 둘째, 원산지검증 수준은 원산지성과 요인에 정(+)의 영향을 미쳤다. 본 연구 결과를 통하여 기업들은 경쟁력을 강화시키기 위해서 먼저, 원산지규정에 대한 이해력을 높이고, 파트너 기업들과 공동으로 협업하여 대처해 나가는 방법으로 연구성과를 거두었다. 둘째, 물품의 원산지를 증명에 대한 프로세스를 구축하여 이를 시스템화하여 체계적으로 관리해야 한다는 결론을 얻었다. 향후 원산지검증 수준에 관하여 기업내부 요인과 외부 요인을 도출하여 기업의 대 내외적 수준을 평가할 수 있는 연구가 필요할 것이라고 판단된다.

• 전산구조공학
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• 제19권4호
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• pp.62-70
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• 2006

• 한국자기학회:학술대회 개요집
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• 한국자기학회 2016년도 자성 및 자성재료 국제학술대회
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• pp.48-48
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• 2016

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 1998년도 종합학술발표회논문집
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• pp.335-343
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• 1998

Nyberg는 Asiacrypt'96에서 한 라운드에 여러 개의 S-box가 작용하는 일반화된 Feistel 구조를 제안하였으나, 안전성에 대해서는 정확한 증명없이 추측만을 제시하였다. 본 논문에서는 한 라운드에 2개의 S-box가 작용하는 일반화된 Feistel 구조의 안전성을 증명한다. 또 Nyberg의 추측이 틀리다는 것도 증명한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.122-124
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• 2012

최근 지식정보화 시대의 집단지성기반 교육 패러다임 변화는 큰 이슈로 떠오르고 있다. 특히 융합적 학문을 근원으로 창의성 계발과 아이디어를 중요시하고 있으며, 창조적 교육방식을 지향하고 있다. 그러나 다양한 영역에 지식전문가들과 학습자들 간에 지식을 공유하기 위한 플랫폼 공간이 제대로 제공되고 있지 못하며, 단순한 컨텐츠 제공을 목적으로 이러닝 서비스가 일부 제공되고 있는 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 집단지성을 기반으로 지능형 튜터링 에이전트 시스템 설계를 제안하고, 새로운 에이전트(Agent) 개념을 통해 지식인들과 학습자들 간에 지식을 공유할 수 있을 뿐만 아니라 새로운 지식을 창출하고, 관리 및 유통할 수 있는 구조를 연구하였다. 또한 사용자들로부터 발생하는 데이터와 정보들을 자동 분석하여 지능적으로 학습상황에 대처할 수 있도록 설계하였으며, 튜터(Tutor)와 튜티(Tutee)간에 협력적인 학습 생태계가 형성될 수 있도록 하였다. 따라서 본 연구의 결과를 기반으로 미래 스마트 학습 플랫폼 발전에 많은 도움이 되길 기대한다.

• 정보관리학회지
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• 제26권3호
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• pp.25-43
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• 2009

이 연구에서는 위키피디아를 활용하여 시소러스를 갱신하고, 그 결과를 평가함으로써 시소러스 갱신에 있어 집단지성의 활용가능성에 대해 확인하고자 하였다. ASIS&T 시소러스를 대상으로 시소러스를 갱신한 결과, 용어 포괄성의 측면에서 ASIS&T 시소러스에 비해 위키 시소러스가 우수한 것으로 나타났다. 또한, 갱신된 시소러스를 평가한 결과, 위키피디아가 시소러스 갱신에 활용될 수 있음이 증명되었다. 특히, 리디렉션, 카테고리, 상호 링크로 요약되는 위키피디아의 구조적 특성은 시소러스의 의미관계를 추출하는 데 있어 적합하다는 것을 확인하였다. 이 연구의 결과를 일반화하기 위해 다국어 시소러스를 포함한 다양한 시소러스를 대상으로 적용해 볼 필요가 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권6호
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• pp.414-423
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• 2009

폭소노미(Folksonomy)는 자유롭게 선택된 키워드의 집합인 태그를 이용하여 이루어지는 협업적 분류로서 웹 2.0의 대표 요소이다. 폭소노미는 기존 분류 방법인 택소노미(Taxonomy)에 비해 적은 비용으로 구축할 수 있다는 장점이 있으나 택소노미에 비해 계층적, 체계적 구조가 부족하다는 단점을 가지고 있다. 이에 폭소노미에 존재하는 집단 지성을 학습하여 웹 자원을 분류할 수 있는 분류기를 구축할 수 있다면 기존 방법인 택소노미를 적은 비용으로 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 Slashdot.org에 구축되어 있는 폭소노미를 대상으로 일반적 모델을 정의하고 이 안에서 안정성이 존재함을 보임으로써 분류기를 생성할 수 있는 집단 지성이 폭소노미에 실제로 존재함을 보인다. 그리고 이 집단 지성으로부터 형성되는 범주 별 태그의 특징인 안정성 값을 이용하여 SVM으로 분류기를 구축하는 방법을 제안한다. 실제로 우리가 제안하는 방법으로 폭소노미로부터 높은 정확도로 택소노미를 구축하였음을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국분말야금학회:학술대회논문집
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• 한국분말야금학회 2000년도 추계학술대회 및 발표대회 강연 및 발표논문 초록집
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• pp.45-45
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• 2000

• 한국자기학회:학술대회 개요집
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• 한국자기학회 2007년도 동계학술연구발표회 및 스핀트로닉스와 나노물리에관한 국제심포지움
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• pp.230-231
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• 2007

• 한국자기학회:학술대회 개요집
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• 한국자기학회 2011년도 자성 및 자성재료 국제학술대회
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• pp.52-53
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• 2011