• 한국지리정보학회지
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• 제10권2호
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• pp.172-183
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• 2007

최근 정보화의 물결이 우리의 일상생활에까지 깊숙이 파고들고 있으며, 생활의 중요한 부분이 되고 있다. 특히 지형공간정보는 국토의 효율적 이용 및 관리, 도시계획 수립, 환경 및 재난관리 등 여러 분야에서 광범위하게 활용되고 있으며 지식정보시대의 필수적인 정보인프라로 자리매김하고 있다. 그러나 현재 국가보유 지도는 수치지도(digital map)화 되어 과거 종이지도보다 선진화된 면은 있으나, 지도의 생명인 정보의 갱신이 지연되거나 지물 지모가 변모됨으로써 최첨단 정보통신시대에 부적합한 정보매체가 되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 기술에 의한 지형공간정보의 구축 가능성을 분석하고 항공 LiDAR 측량을 통해 취득한 데이터를 바탕으로 수치지도의 주요 레이어인 건물, 도로, 등고선 등의 벡터를 추출하여 GIS DB를 구축하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 또한 구축된 데이터는 국토지리정보원에서 발행한 축척 1:1,000 수치지도 및 현지 GPS 측량 성과를 이용하여 정확도 검증을 실시하였으며, 이를 통해 기존 GIS DB 구축 방안과의 비교 분석을 통한 합리적인 DB 구축 방안을 제시하였다.

• 한국측량학회지
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• 제19권2호
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• pp.137-146
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• 2001

도로의 노선선정에 필요한 지형공간정보의 분석 및 처리에 따른 효율성을 증진시키기 위해서는 지형공간정보체계의 분석기능이 필요하다. 또한 합리적인 노선 선정을 위해서는 각 노선을 정량적으로 평가할 수 있는 기법으로 전문가의 지식과 경험을 필요로 하는 체계의 연계성이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 지형공간정보체계의 위치정보 구축과 분석과정을 통한 노선선정모형을 제시하고 전문가 체계를 연계한 노선선정체계를 개발하였다. 개발한 체계는 세 단계 계층 기반의 객체지향기법을 적용한 도형 사용자 접속 환경의 윈도우용 체계로서 조건에 따른 노선선형을 제시할 수 있도록 사용과 유지관리를 손쉽게 하였다. 지형공간정보체계를 이용하여 노선선정에 필요한 다양한 정보를 데이터베이스에 구축하고 3차원 지형 분석을 실시하여 대상지역의 특성을 효과적으로 파악하였으며, 영향권 및 중첩 분석과 위치정보연산을 통해 통제지역을 추출하였다. 노선선정체계를 통해 입력된 시종점간에 3개의 비교노선을 선정할 수 있었다. 따라서 본 개발 체계를 실제 대상지역에 적용하여 구체적인 비교 평가를 시도함으로써 노선선정체계의 적용 가능성을 입증하고자 하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.482-487
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• 2015

본 논문은 11,938명의 당뇨환자 의료데이터를 그래프 모델로 변환하고 중심성 분석 기법으로 처방과 검사결과 간 상관관계를 추출해내는 과정에 대해 다루고 있다. 관계형 데이터베이스로 저장되어있는 데이터를 RDB2Graph 프레임워크를 사용하여 유의미한 그래프로 변환하였다, 변환된 그래프에 Personalized PageRank를 적용하여 처방과 검사 간 상관관계를 분석했다. 사용된 그래프 모델에는 환자 별 의료 기록 모델과 의료 기록의 시간적 간격을 고려한 모델이 있다. 분석 결과 기존의 의학적 지식에 부합하는 상관관계를 다수 발견할 수 있었으며, 본 논문에서는 발견한 상관관계 중 주요 사례를 소개하여 본 분석 방법의 유효함을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.31-36
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• 2019

사용자로부터 입력되는 비정형 데이터를 대화 형태로 이해하여 사용자가 원하는 정보에 대한 맞춤 서비스를 제공하는 챗봇은 모바일 서비스의 중요한 분야로서 주목받고 있다. 그러나 사용자의 자연 언어 형태의 질의 대화를 완전하게 이해하여 서비스할 수 있는 방법은 아직 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 음식점 추천을 위하여 입력하는 대화 문장으로부터 지역, 음식분류, 음식점명 등의 의미 단어를 추출하고, 추출된 단어를 SNS의 음식점 추천 관련 해시태그를 기반으로 구축된 지식 데이터베이스의 내용과 대조하여 통계적으로 단어 유사성이 가장 큰 사용자 목적 정보를 제공한다. 본 논문에서 구현한 음식점 추천 챗봇 시스템의 성능 평가를 위해서 웹 기반의 모바일 환경을 구축하여 다양한 사용자 질의 정보에 대한 접근 편의성을 측정한 결과, 기존 유사 서비스와 비교하여 터치 횟수와 화면 전환 횟수에서 각각 37.2%와 73.3%의 감소함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.1-9
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• 2002

진화 신경망은 기존의 경험적 지식 대신에 진화 알고리즘의 전역 탐색 능력을 사용해서 최적의 신경망을 찾는다. 하지만 실세계의 복잡한 문제는 하나의 신경망으로 해결하기 어려운 경우가 많기 때문에 최근에 하나 이상의 신경망을 결합한 다중 신경망에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 진화과정 중 상호보완 가능한 다양한 신경망을 얻기 위한 종분화 방식을 제안한다. 또한 적합도 공유를 통해 종분화된 진화 신경망의 결과를 효과적으로 결합하기 위해 추상 레벨, 순위 레벨, 측정치 레벨의 여러 결합 방법을 이용한 다중 신경망 시스템을 개발한다. UCI 데이터베이스의 벤치마크 문제 중 호주 신용카드 승인 데이터에 대하여 실험한 결과, 종분화를 사용해 탐색한 신경망을 결합한 경우는 더 높은 인식률을 보였으며 Borda 결합의 경우 0.105의 오류율을 보여 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제28권1호
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• pp.19-24
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• 2005

방사선사를 위한 교육 및 영상 정보에 대한 정확한 판단에 유용한 주석-기반 방사선 의료영상 검색 시스템을 설계 및 구현하고, 방사선 의료영상에 대한 단순 속성정보, 부가적인 정보인 텍스트 설명정보로부터 추출한 중요 키워드에 대한 효율적인 검색을 위해 $B^+$-트리와 역화일 기법을 이용한 색인기법을 제안하고자 한다. 윈도우즈 XP에서 Delphi를 이용하여 구현하였으며, 방사선사는 방사선 의료영상에 대한 속성 정보, 부가적인 설명정보, 이미지 정보를 저장하도록 하고, 구축된 영상 데이터베이스로부터 속성정보와 텍스트 키워드 정보를 이용하여 검색 가능하도록 하였다. 임상방사선사가 단순속성정보 및 텍스트 설명정보를 찾아냄으로써 임상현장에서의 체계적인 교육뿐 만 아니라 지식을 구조화함으로써 교육시간의 단축과 방사선 의료영상에 대해 정확한 판단을 내릴 수 있다. 구현되어진 방사선 의료영상검색 시스템은 차후에 일반촬영, 특수조영영상을 포함한 통합화상시스템으로의 확장이 요구되며, 아울러 웹을 통한 서비스를 구축함으로써 의사결정시스템으로 발전 할 수 있는 기반기술로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.31-45
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• 2005

본 논문에서는 전자상거래 상점별로 상이하게 정의되고 표현되어 있는 디지털 캠코더에 대한 HTML 페이지의 상품 정보를 래퍼(Wrapper)기술을 이용하여 획득하고 이를 RDF 문서 변환기를 통해 RDF 트리플(triple)과 RDF 문서로 변환하여 디지털 캠코더에 대한 메타데이터 스키마를 설계한다. 설계된 메타데이터 스키마를 기반으로 OWL 웹 온톨로지로 변환하고 이를 관계형 데이터베이스로 구현된 디지털 캠코더(DC: Digital Camcoder) 도메인 온톨로지 저장소(Domain Ontology Repository)에 DCC 지식 베이스 온톨로지 (DCCKBO: DCC Knowledge Based Ontology)로 저장한다. 다음 각 상점의 RDF 트리플과 문서를 DCCKBO와 비교, 매핑 그리고 추론 과정을 통해 최적의 상품 구매 정보를 가진 상점의 DCC 정보를 구매자에게 제공하고, DCCKBO에 저장되어 있는 도메인 온톨로지를 최적의 상품 구매 정보의 내용으로 재 정의하는 동적 웹 온톨로지를 제안하고자 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권2호
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• pp.179-186
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• 2008

위치 기반 장치의 발전과, GIS 기능의 확장 그리고 위치 정보기술들의 정확성과 가용성이 증가함에 따라서 위치 기반 서비스들의 새로운 영역에 대한 새로운 가능성이 나타나게 되었다. 데이터의 시간과 공간 형태에 따라서 정의되는 Relationship에 기인하여 시공간 데이터 마이닝 영역에서 공간에 대한 지식 검색이 증가할 경우 매우 큰 문제에 직면한다. 이 논문에서는 모바일 환경에서 시공간 패턴 마이닝을 위한 알고리즘들을 제안한다. 이동 패턴들은 All_MOP와 Max_MOP 두 개의 알고리즘을 활용하여 생성된다. 이 알고리즘들은 먼저 모든 빈발 패턴들을 탐사한 후 오직 최대의 빈발 패턴만을 탐사한다. 아울러, 제안한 기법과 기존의 DFS_MINE 기법의 수행 시간 비교를 통하여 제안한 기법이 수행시간에서 다소 우수한 것을 나타낸다. 이러한 제안접근법은 관광 서비스, 교통 서비스 등과 같은 위치 기반 서비스 등에 활용할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.373-385
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• 2021

글로벌 데이터를 사용하여 암 건강정보문해력과 암 조기진단 행위 사이의 관계를 체계적으로 평가하고자 하였다. PRISMA 리뷰 가이드라인에 따라 2021년 1월31일까지 PubMed, CINAHL, Embase, Cochrane Library 4개의 웹 데이터베이스에 발표된 원문을 검색하였으며, 참고문헌 목록을 통해 추가로 검색하였다. 18세 이상의 참여자, 암 건강정보문해력과 암 조기진단 행위를 포함하여 측정하였다. 포함 기준에 충족되는 17건의 원문은 암 건강정보문해력을 측정했고 암 조기진단 행위에는 유방 촬영술, 임상 유방암 검진, Papanicolaou 검사, 대장 내시경 검사, PSA 검진 등이 포함되었다. 그중에 11건의 원문에서 암 건강정보문해력과 암 조기진단 행위 사이는 통계적으로 높은 긍정적인 상관관계를 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 추후 연구에서는 암 건강 지식에 대한 효과적인 중재프로그램과 가이드라인을 개발하는 것에 초점을 맞추어야 한다. 연구결과를 근거로 암 조기진단율 과 공중 보건 향상을 위해서 암 건강정보문해력과 암 조기진단 행위에 관한 모든 영역으로 연구 범위를 확대하여야 한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.247-271
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• 2019

과학에서 지식의 불확실성은 명제가 현재 상태로는 참도 거짓도 아닌 불확실한 상태를 의미한다. 기존의 연구들은 학술 문헌에 표현된 명제를 분석하여 불확실성을 의미하는 단어를 수동적으로 구축하고 구축한 코퍼스를 대상으로 규칙 기반, 기계 학습 기반의 성능평가를 수행해왔다. 불확실성 단어 구축의 중요성은 인지하고 있지만 단어의 의미를 분석하여 자동적으로 확장하고자 하는 시도들은 부족했다. 한편, 계량정보학이나 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 네트워크의 구조를 파악하는 연구들은 다양한 학문분야에서 지적 구조와 관계성을 파악하기 위한 방법으로 널리 활용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 불확실성 단어를 대상으로 Word2Vec을 적용하여 의미적 관계성을 분석하였고, 영어 어휘 데이터베이스이자 시소러스인 WordNet을 적용하여 불확실성 단어와 연결된 상위어, 하위어 관계와 동의어 기반 네트워크 분석을 수행하였다. 이를 통해 불확실성 단어의 의미적, 어휘적 관계성을 구조적으로 파악하였으며, 향후 불확실성 단어의 자동 구축의 확장 가능성을 제시하였다.