• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.05a
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• pp.416-420
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• 2003

In this paper, we implemented a dual-resolution image database system for the fast naked-eye retrieval using interpolation. This system can solve two conventional problems : a blocking noise at zoom-out image in single high resolution method and a big storage to store in simple dual-resolution image database system. The proposed method makes a subsampled image by subsampling a original image, and then a interpolated image of it using interpolation. After that, a hybrid dual-resolution image database is composed based on the differential image between the interpolated image and the original image. Experimental results of simulating through 60 sample images shows that the proposed method is 0.011 second faster than simple high-resolution method in the retrieval time - one is 0.003 second, the other is 0.014 second, respectively. Also, that improves 14.7% more than simple dual-resolution method in the stored size - one is 19,821 byte, the other is 16,910 byte, respectively.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.125-127
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• 2006

A number of museums and related parties have tangible heritage data and those data are collected by different types and formats. In these days, there are no service which connect each others so if a user wants to search a data, user have to log on certain homepage and search data. In general relational database systems have used for tangible heritage but sometime there is no ontology information for such relational database system. Therefore, for efficient searching of tangible heritage, we need a method which is extracting ontology information from relational database system. And we need a method which makes alignment between local ontologies extracted from relational database system and global ontology which has global information of tangible heritage. In this paper, we propose a system which can search tangible heritage efficiently using a method of extracting ontology from RDBMS and a method of aligning between local ontology and global ontology.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1055-1060
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• 2009

In this paper, we design an e-Learning system for the Driver's License Teste studying through the Internet. The proposed system make users to be arrived at the goal for the license in a shorter time by offering learning contents and items according to the item-responses made by the users based on the Item Response Theory. Moreover we design the scheme to give the optimum items and the most necessary content to the user during the learning procedure in the form of concept-based objects. All the items in the problem bank DB maintain their difficulties, discriminations, and guessing parameters as is the case of 3-parameter logistic model. In addition user profile DB stores users' status informations, item responses, and ability parameters. Using these structures and combining agents, we can offer the optimum learning process or dynamic personalized studying structure to the user. We can construct interface agent and content selection and feedback agent with the DB's described above. User can study without any awareness of system operations or personal fitting scheme.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.121-124
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• 2001

음성 합성기의 합성음의 자연감을 높이기 위해 자연음에 내재하는 정확한 운율 법칙을 구하여 음성합성 시스템에서 이를 구현해 주어야 한다 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기에서 필요한 운율 법칙은 언어학적 정보를 이용해 구하거나, 자연음에서 추출하고 있다 그러나 추출한 운율 법칙이 자연음에 내재하는 모든 운율 법칙을 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 본 논문에서는 한국어 자연음을 분석하여 추출한 운율 정보를 인공 신경망이 학습하도록 하고 훈련을 마친 인공 신경망에 문장을 입력하고, 출력으로 나오는 운율 정보와 자연음의 운율 정보를 비교한 결과 제안한 인공 신경망이 자연음에 내재하고 있는 운율을 학습할 수 있음을 알 수 있었다. 운율의 3대 요소는 피치 , 지속시간, 크기의 변화이다. 제안한 인공 신경망이 한국어 문장의 음소 열을 입력으로 받아들이고, 각 음소의 지속시간에 따른 피치변화와 크기 변화를 출력으로 내보내면 자연음을 분석해 구한 각 음소의 운율 정보인 목표 패턴과 출력 패턴 의 오차를 최소화하도록 인공 신경망의 가중치를 조절할 수 있도록 설계하였다. 지속시간에 따른 각 음소의 피치와 크기 변화를 학습시키기 위해 피치 및 크기 인공 신경망을 구성하였다. 이들 인공 신경망을 훈련시키기 위해 먼저 음소 균형 문장 군을 구축하여야 하고, 이들 언어 자료를 특정 화자가 일정 환경에서 읽고 이를 녹음하여 , 분석하여 구한운율 정보를 운율 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속 시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기 값을 구해 운율 데이터베이스를 구축한다. 이 운율 데이터베이스의 일부는 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지로 인공 신경망의 성능을 평가하여 인공 신경망이 운율 법칙을 학습할 수 있었다. 언어 자료의 문장 수를 늘리고 발음 횟수를 늘려 운율 데이터베이스를 확장하면 인공 신경망의 성능을 높일 수 있고, 문장 내의 음소의 수를 감안하여 인공 신경망의 입력 단자의 수는 계산량과 초분절 요인을 감안하여 결정해야 할 것이다

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.470-483
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• 2003

As the amount of radioactive waste and related information to be managed are increasing, some organizations are trying or planning to computerize the management on radioactive waste. When we consider that information on safe management of radioactive waste should be used In association with national radioactive waste management project, standardization of data form and its protocol is required. Korea Institute of Nuclear Safety(KINS) will establish and operate nationwide integrated database in order to effectively manage a large amount of information on national radioactive waste. This database allows not only to trace and manage the trend of radioactive waste occurrence and in storage but also to produce reliable analysis results for the quantity accumulated. Consequently, we can provide necessary information for national radioactive waste management policy and related industry's planing. This study explains the database design which is the essential element for information management.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.6-11
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• 2000

수출입 관련 항만물류업무 처리의 효율화를 위해 1996년부터 도입된 EDI는 서류없이 각종 항만물류 및 통관업무를 효율적으로 처리하는데 큰 기여를 하고 있다. 그러나 기존의 방식은 VAN EDI 로써 폐쇄적인 VAN 망을 통하여 EDI VAN사업자가 사용자의 EDI문서를 관련 정부기관에 중계만을 하여 EDI문서에 나타난 각종 데이터의 누적을 통한 물류정보서비스는 제공되고 있지 않다. 한편, EDI를 수신한 각 정부기관에서는 필요한 물류요약정보를 얻기 위해 해당 EDI 문서에서 추출한 데이터를 저장하는 운영 데이터베이스에 접근하여 필요한 요약 정보를 리포트 형태로 프로그램하여 생성하고 있어 정보제공의 시간지연과 프로그램 업무의 과중 및 운영 데이터베이스에 대한 부하가 발생하고 있다. 본 논문의 목적은 이러한 상황에서 수출입 항만물류와 관련한 다차원 정보를 실시간제공하기 위한 데이터웨어하우스를 구축하는데 있다. 일반적으로 데이터웨어하우스는 운영데이터베이스로부터 다차원 구조의 데이터웨어하우스로 데이터를 추출, 전환, 복사함으로써 이루어지지만, 본 연구에서는 EDI 수신 기관의 운영데이터베이스보다 더 원천 데이터인EDI 문서로부터 데이터웨어하우스로 데이터 변환을 함으로써 항만물류 데이터웨어하우스의 데이터 추출 단계를 한 단계 줄였다. 현재 VAN EDI 방식은 그 폐쇄성과 비용 때문에 향후 인터넷을 이용한 XML/EDI로 기술 이전될 것이 예상되며 이러한 상황에서VAN EDI 포맷이 아닌 XML/EDI 문서로 부터 데이터웨어하우스로의 전환을 구현하였다. 본 연구에서는 관세청의 수출통관 EDI에 대해 이를 XML/EDI 로 XML 스키마를 정의하고 이로 생성된 XML 문서를 SQL 서버로 구현된 OLAP 용 데이터웨어하우스로 전환하였다. 본 연구를 통해 XML을 이용한 EDI체제에서 전자문서전송기능과 정보제공기능을 위한 데이터웨어하우스의 연동을 동해 EDI시스템을 다차원 의사결정정보 시스템과 통합하게 하여, 향후 인터넷 기반 XML/EDI 중계서비스에 있어 물류정보서비스도 원활하게 제공할 수 있게될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.97-100
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• 2016

Using the CNN(Convolutinal Neural Network), Deep Learning for variety of fields are being developed and these are showing significantly high level of performance at image recognition field. In this paper, we show the test accuracy which is learned by large-scale training data, over 5,000,000 of Korean characters. The architecture of CNN used in this paper is KCR(Korean Character Recognition)-AlexNet newly created based on AlexNet. KCR-AlexNet finally showed over 98% of test accuracy. The experimental data used in this paper is large-scale Korean character database PHD08 which has 2,187 samples for each Korean character and there are 2,350 Korean characters that makes total 5,139,450 sample data. Through this study, we show the excellence of architecture of KCR-AlexNet for learning PHD08.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.345-349
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• 2004

In order to index exactly moving objects(vehicle, mobile phone, PDA, etc.) in the mobile database, continuous updates of their locations are inevitable as well as time-consuming. The studies of pure spatial indices have focused on the efficient retrievals. However, the acquisition and management of the terminal Location of moving objects are more important than the efficiency of the query processing in the moving object databases. Therefore, it will be need to adopt parallel processing system for the moving object databases which should maintain the object's current location as precise as possible. This paper proposes a architecture of spatial indexing mobile objects using multiple processors. More precisely, we newly propose a method of splitting buckets using the properties of moving objects in order to minimize the number of database updates. We also propose a acquisition method for gathering the location information of moving objects and passing the information of the bucket extents in order to reduce the amount of passed messages between processors.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2020.06a
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• pp.69-74
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• 2020

본 연구는 국내 앙트러프러너십 교육 연구의 역사와 흐름을 파악하고 국내 앙트러프러너십 교육의 문헌분석을 통해 교육의 성과를 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 국내의 앙트러프러너십 교육은 일반적으로 '기업가정신 교육'이나 '창업교육'과 같은 의미로 사용되고 있으며, 본 연구에서는 보다 정확한 의미전달을 위해 앙트러프러너십 교육으로 표기하였다. 국내 앙트러프러너십 교육에 대한 메타분석을 위해 2010년부터 가장 최근 논문인 2020년 5월까지의 논문을 수집하여 선별하고 분석하였으며, 한국학술지인용색인(KCI)에 공식적으로 등재된 학술지 1,662편중에서 최종적으로 27편을 선정하여 분석하였다. 국내 학술지 논문을 수집하기 위해 KCI(한국학술지인용색인), DBpia(누리미디어), KISTI(NDSL), eArticle(학술교육원), KISS(한국학술정보), 교보문고(스콜라), RISS(한국교육학술정보원), 코리아스콜라의 데이터베이스를 활용하였다. 주요 검색어로는 앙트러프러너십 교육, 창업교육, 창업의지, 커리큘럼, 창업교육 성과, 기업가정신, 메타분석, entrepreneurship education, entrepreneurship intention, entrepreneurship curriculum, meta 등의 키워드를 혼합하여 사용하였다. 본 연구는 메타분석을 사용하여 앙트러프러너십 교육의 성과를 어떠한 조건에서 관계가 더 효과적이거나 덜 효과적인지에 대해 증거기반으로 다양한 변인을 체계적으로 분석하였다. 본 연구는 국내 앙트러프러너십 교육과 관련된 실증연구들을 종합적으로 분석하여 앙트러프러너십 교육의 성과에 대하여 유일하게 진행하는 연구로서 의의를 가진다. 최근 들어 더 증가하고 있는 국내 앙트러프러너십 교육의 필요성을 재고하고 더 실제적인 효과와 교육 프로그램 개선에 기여할 수 있기를 기대한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.28 no.2
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• pp.79-96
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• 2011

Despite the widespread use, critics claim that citation analysis has serious limitations in evaluating the research performance of scholars. First, conventional citation analysis methods yield one-dimensional and sometimes misleading evaluation as a result of not taking into account differences in citation quality, not filtering out citation noise such as self-citations, and not considering non-numeric aspects of citations such as language, culture, and time. Second, the citation database coverage of today is disjoint and incomplete, which can result in conflicting quality assessment outcomes across different data sources. This paper discuss the findings from a citation analysis study that measured the impact of scholarly publications based on the data mined from Web of Science, Scopus, and Google Scholar, and briefly describes a work-in-progress prototype system called CiteSearch, which is designed to overcome the weaknesses of existing citation analysis methods with a robust citation-based quality assessment approach.