• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.352-355
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• 2009

본 논문에서는 Mobbing(집단 따돌림) 현상에 관련된 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 60개의 속성(Attribute)들을 선정한다. 다음으로 선정한 속성들에 대해 나와 사용자들 사이에 관계가 있으면 '1', 관계가 없으면 '0'으로 표현하고, 나와 사용자들간의 유사도 산정을 위해 각 요소안에 포함된 속성들의 합에 유사도 함수를 적용한다. 다음으로 클레멘타인의 인공신경망 알고리즘을 통해 속성들을 포함한 요소들이 취할 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing 지수를 산정한다. 마지막으로 Social Network 사용자들의 Mobbing 지수를 본 논문에서 설계한 G2 Mobbing 성향 분류 모델(4개의 그룹; Ideal Group of the Social Network, Bullies, Aggressive victimes, Victimes)에 매핑하여 사용자들의 Mobbing 성향을 알아본다.

• 경영정보학연구
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• 제4권1호
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• pp.47-67
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• 2002

1990년대 중반 이후 기업들은 인터넷상에서 사용자의 행동에 대한 관심이 높아짐에 따라, 인터넷상에서 사용자의 웹 사이트 클릭 정보가 남아 있는 웹 로그파일에 대한 관심 역시 높아지고 있다. 웹 로그파일에는 사용자 IP, 사용시간, 방문한 주소, 참조주소, 쿠키 파일 등 다양한 정보가 남기 때문에 이것을 이용하면 사용자의 웹 사이트 행위를 구체적으로 분석할 수 있다. 또한, 특정한 유형의 사용자와 관련된 웹 사이트를 찾아 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수도 있다. 본 연구에서는 SPSS사의 데이터마이닝 도구인 클레멘타인을 이용하여 웹 마이닝을 할 수 있는 방법론을 소개하고, 실제 인터넷 허브 사이트의 로그화일을 대상으로 분석을 수행하였다.

• 항공우주산업기술동향
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• 제5권1호
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• pp.39-55
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• 2007

인류는 달을 보며 우주개발에 대한 꿈을 꾸어왔다. 60년대에서 70년대 중반까지 미 소간의 우주경쟁으로 달 탐사에 큰 예산을 들여 마침내 인류를 달에 착륙시켜 달 탐사를 실현할 수 있었다. 이젠 화성에 인류를 보내기 위한 전초기지를 달에 구축하려고 다시금 미국이 달 탐사를 가동시켰다. 이에 따라 세계 여러 나라가 달에 대해 다시 관심을 고조 시키고 있다. 그래서 이 논문에서는 90년대와 최근에 재 시작된 달 탐사위성의 개발동향을 조사하여 기술하였다. 대상 위성 프로젝트는 미국의 클레멘타인과 루나 프로스펙터, 유럽연합의 스마트-1호, 일본의 셀레네, 중국의 창어-1호, 인도의 찬드라얀-1호, 미국의 LRO 달 탐사 궤도선, 러시아의 루나-글로브 위성들의 주요특성과 탑재체, 지상국, 임무궤적 및 달 임무 궤도에 대해 개괄적으로 기술하였다. 기술 특징으로는 위성 제작기술 발전에 따라 경량화에 중점을 두어 위성을 소형화 하였으며, 통신방식에 있어서는 X 및 Ka대역을 사용하여 데이터 전송속도를 현저히 증가 시켰으며, 위성 및 지상의 안테나의 크기를 줄일 수 있었으며, 전기추력기를 사용하여 소형위성으로도 달 탐사를 실현시켰다. 그리고 다른 나라에서 개발되는 달 탐사위성의 개발 예산을 살펴보면 약 1억불 정도이면 소형 급의 위성을 개발하여 달 궤도에 진입시켜 달 과학탐사 임무를 수행할 수 있다고 할 수 있겠다. 따라서 우리나라도 지난 15년 이상 지구궤도 위성을 성공적으로 개발하며 구축한 기술을 바탕으로 달 탐사 위성의 개발에 대한 가능성을 가지고 있다고 본다. 이제 우리나라도 인류의 미래우주개발의 일익을 담당하고자 달 탐사위성 프로젝트를 준비해야한다

• 건축역사연구
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• 제31권5호
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• pp.57-64
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• 2022

Architectural Monuments have to overcome the challenge of time due to physical properties. The fundamental issue must be grounded in an understanding of history and art to overcome this challenge and make themsustainable. Many efforts to preserve the monuments through the 19^th century and at the beginning of the 20^th century to record them in scientific form were successful. To be aware of the meaning of the art and not to be 'barbare' anymore was behind the promotion of these activities. Above all, the 19th-century French architect Viollet-le-Duc contrasted the concept of barbarism with the concept of art and tried to redefine architecture as art. The ritual to escape 'barbare' played an important role in the end. This consciousness was also at work in the propaganda for the preservation of medieval architectural monuments in France, led by intellectuals such as Rodin. Also, the concept of 'barbare' served as an important yardstick whenever the cause of their loss was questioned while important monuments were destroyed in the First World War. From the viewpoint of Germany, Dehio was the pioneer of the preservation movement and documentation of monuments. The principle he advocated was preservation, not restoration. The historian Pevsner, who moved to England, also surveyed monuments in various parts of England and left them in the same format as Dehio. These facts show that architecture as art plays a fundamental role in the history of human life.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권6호
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• pp.851-858
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• 2009

집단 따돌림을 청소년 문제로 국한했던 것과는 달리 오늘날 직장 내 집단 따돌림은 커다란 문제로 대두되고 있다. 국제 노동기구(ILO)의 따돌림 관련 유수의 보고와 국내의 경우를 볼 때 직장 내 따돌림 경험 응답 비율이 9.1%('03)에서 30.7%('08)로 증가하고 있다. 이러한 따돌림은 개인적, 사회적으로 커다란 손실을 초래한다. 제안한 알고리즘은 사용자 프로파일을 통해 현재 Mobbing(집단 따돌림)1) 희생자뿐 만 아니라 잠정적인 Mobbing 희생자의 가능성을 파악하여 효율적인 인원관리가 가능하다. 본 논문에서는 Mobbing 현상에 관련된 사용자 프로파일 즉, 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 50개의 속성(Attribute)들을 선정한다. 다음으로 선정한 속성들에 대해 나와 사용자들 사이에 관계가 있으면 ‘1', 관계가 없으면 ‘0'으로 표현한다. 그리고 나와 사용자들간의 유사도 산정을 위해 각 요소안에 포함된 속성들의 합에 유사도 함수를 적용한다. 다음으로 클레멘타인의 인공신경망 알고리즘을 통해 속성들이 포함된 요소가 취할 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing 지수를 산정한다. 마지막으로 online social network 사용자들의 Mobbing 지수를 본 논문에서 설계한 G22) Mobbing 성향 분류 모델(4개의 그룹; Ideal Group of the online social network, Bullies, Aggressive victims, Victims)에 매핑하여 사용자들의 Mobbing 성향을 파악하고 이를 토대로 효율적인 인원관리에 기여할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1-12
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• 2009

집단따돌림(모빙: Mobbing, 이하 '모빙')은 사회 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있으며 군 조직도 예외가 될 수 없다. 군 조직에서의 모빙 현상은 성인사회 따돌림의 형태인 심리적 배제뿐만 아니라 때로는 심리적, 신체적 괴롭힘까지 나타나기 때문에 자살이나 난동 같은 심각한 군기 사고로 이어지기도 한다. 특히 군 조직에서는 집단 따돌림 예방을 위한 여러 가지 제도 및 관리방안의 시행에도 불구하고 그 피해자가 계속 발생하므로 문제 해결을 위한 어떤 제도와 관리방안을 마련하는 것 보다 그 희생 대상자와 잠정적 희생 대상자를 파악하는 것이 보다 효율적이라는 것을 말해준다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제 해결을 위해 모빙 현상에 관련된 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 50개의 속성 (Attribute)들을 선정한다. 이후 자체 개발한 Gunwoo's 소셜 네트워크 서비스를 이용하여 나와 커뮤니티를 형성한 그룹들에 대해 연관성 유무에 따라 관계가 있으면 '1', 관계가 없으면 '0'으로 표현하여 지수화 한다. 그리고 나와 사용자들 간의 유사도 산정을 위해 유사도 함수(Dice 계수)를 적용한다. 다음으로 SPSS 클레멘타인의 인공신경망(ANN: Artificial Neural Network) 알고리즘을 통해 7개 요소들에 대한 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing Value(이하 '모빙 지수')를 산정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 현재의 모빙 희생자와 잠정적인 희생자를 파악하여 희생자 관리 개선에 도움이 될 것이다.