• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.181-188
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• 2020

급증하는 항공 여객의 성장세에 맞춰 여객 터미널의 규모가 대형화됨에 따라 출발, 도착, 환승 여객들이 소지한 수하물을 최단 시간 내에 신속, 정확하게 처리할 수 있는 다양한 데이터 기술들이 접목된 첨단 수하물 처리시스템(Baggage Handling System; 이하 BHS)이 필수 요소가 되었다. 따라서 본 연구에서는 공항 수하물 처리시스템 운영의 고도화를 위해, 프로세스 관점의 데이터 분석 방법론을 통한 국내 공항의 수하물 처리능력 분석 방법을 소개하고, 이벤트 로그 기반 주요 지점의 정확한 부하예측 방법을 제시하여, 자원의 선제적 배치 및 flight-carrocel 스케줄링 최적화 문제 등 향후 첨단화된 BHS 운영 전략으로 이어질 수 있도록 한다. 분석에 사용된 데이터는 공공데이터 포털에서 얻을 수 있는 '전국 공항 수송실적', '항공기 운항 정보' API를 활용하였다. 국내 공항 BHS 시뮬레이션 모델에 해당 방법을 적용한 결과, 높은 수준의 예측성능을 확인 할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권5호
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• pp.359-368
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• 2013

매쉬업은 공개된 Open API를 이용하여 두 가지 이상의 서로 다른 자원을 섞어서 완전히 새로운 서비스를 만드는 웹 애플리케이션이다. 지난 몇 년간 매쉬업에 대한 관심도가 매우 높아 졌지만 수많은 API들을 매쉬업 속으로 결합할 때 여러 가지 이슈들이 존재한다. 특히, 조합 가능한 API들이 매쉬업 개발자에 의해 수동으로 통합될 때 이는 더욱 심각해진다. 본 논문에서는 Open API 자동 조합을 위한 하나의 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 오퍼레이션 연결 그래프 구축 및 조합 후보군 탐색으로 구성되어 있다. 우리는 Open API 입출력 사이의 시맨틱 유사도를 기반으로 오퍼레이션 연결 그래프를 구축하고, 원하는 목표를 만족하는 출력을 산출할 수 있는 사이클 없는 방향성 그래프(DAG)를 생성한다. 또한, DAG들을 효율적으로 생성하기 위해 조합에 도움이 되지 않은 API들은 사전에 신속히 필터링되는 전략을 수립한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 ProgrammableWeb.com 사이트로부터 REST와 SOAP API 집합을 다운로드 받아 실험 분석을 수행하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권1호
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• pp.13-21
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• 2020

유도무기의 설계 및 제어에서 6자유도 공력계수의 신속한 추정을 위해 공력계수 데이터에 기반한 예측 모형이 주로 이용된다. 고정확도의 공력계수 예측 모형은 다수의 풍동시험 데이터로 생성할 수 있지만, 이는 많은 시간과 자원을 요구한다. 따라서 본 연구에서는 소수의 풍동시험 데이터를 다수의 전산유체역학 데이터와 혼합한 코크리깅 기법을 활용해 고정확도의 공력계수를 신속하고 효율적으로 예측하고자 한다. 풍동시험과 전산유체역학 데이터를 혼용한 예측 모형의 우수성을 보기 위해, 전산유체역학 데이터 보조의 유무에 따라 두 가지 공력계수 예측 모형을 생성한 후 수치적 검증과 예측 경향성 점검으로 두 모형의 예측 정확도를 비교하였다. 그 결과, 전산유체역학 데이터의 도움 덕분에 코크리깅 모형으로 크리깅 모형보다 더 정확한 공력계수 산출이 가능한 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.581-584
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• 2006

휴대폰은 사용이 대중화되고 용도 또한 확대되어 모바일 인터넷 활용이 증가하고 있지만 특정 서비스에 편중되어 있고 학습에는 이용되고 있지 않다. 이것은 휴대폰을 이용한 교육 서비스는 대부분이 저용량의 텍스트 중심이므로 본 논문에서는 멀티미디어 동기화 표현 언어인 SMIL을 휴대폰에 적용한 멀티미디어 교육 시스템을 제안한다. 모바일에서 교육용 멀티미디어 제작에 필요한 SMIL 태그만 구성하여 정의함으로써 Parser의 크기를 줄이고 파싱을 위한 메인 CPU 자원을 절약할 수 있다. 또한 강의 정보 생성시 매크로화 방식의 제안으로 멀티미디어 컨텐츠의 전송량 감소, 전송 효율 증대의 효과를 가지는데 이는 이동 단말기들이 공통적으로 가지는 CPU, 메모리 등의 한계를 극복하는 방안이 될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권1호
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• pp.103-112
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• 2006

인터넷 트래픽 관리를 위한 IETF 차별화 서비스에서는 우선순위 방식의 가격정책이 널리 채택되고 있으며, 이러한 우선순위 방식의 서비스에서 최적가격을 정하기 위해 균형분석을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 '사용자들의 유틸리티 함수를 정확히 알고 있다'는 균형분석의 가정의 타당성에 대한 비판 또한 끊이지 않는다. 따라서 이 논문은 최적가격을 정하는 문제에 있어서, 현존하는 이론적인 연구의 기본 가정과 사용자 유틸리티 함수를 알 수 없는 현실적인 네트워크 환경과의 차이를 좁힐 수 있는 해결책을 제시하고자 한다. 기본 아이디어는 네트워크 서비스 제공자가 서비스 레벨의 가격을 조정하여 사용자들의 레벨 선택 결정을 바꾸도록 유도하고 그를 통해 더 정확한 유틸리티 정보를 알아내도록 하자는 것이다. 이 연구의 공헌은 크게 두 가지로 볼 수 있다. 첫째, 사용자 유틸리티 함수를 추정해나가는 일반적인 원리를 제시하였다 둘째, 유틸리티 함수에 대한 정보를 최대한으로 끌어낼 수 있도록 하는 가격을 정하는 방법을 개발하였다. 우리는 실험을 통해 제안된 추정법의 효과적인 성능을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권2호
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• pp.81-86
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• 2014

본 논문에서는 스마트폰 사용자의 실시간 상황 인식을 위한 효과적인 사운드 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전처리 과정에서 입력 사운드 데이터로부터 고요한 사운드와 화이트 노이즈를 미리 여과해버림으로써, 제한적인 계산 자원의 불필요한 소모를 막을 수 있다. 또한 에너지 레벨이 낮은 사운드 데이터들은 사전에 증폭시킴으로써, 이들에 대한 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 또, 제안하는 사운드 분류 시스템은 HMM 분류 모델의 효율적인 학습과 적용을 위해 k-평균 군집화를 이용하여 특징 벡터들에 대한 차원 축소와 이산화를 수행한다. 한 대학 연구동내 일상생활로부터 수집한 8가지 유형의 사운드 데이터 집합을 이용하여 제안한 시스템의 성능 분석 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본 논문에서 제안한 사운드 분류 시스템은 높은 분류 성능을 보여 주었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1-8
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• 2019

식물 표현체(plant phenomics) 연구는 우수한 형질의 식물 품종과 유전적 특성을 선별하기 위해 여러 식물체의 형태적 특징을 관측하고, 획득한 영상 빅데이터를 분석하는 기술이다. 기존의 방법은 검출 대상에 따라 직접 색상 임계값을 변경해야 하기 때문에 빅데이터를 다루는 정밀검정시스템에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 정밀검정시스템을 위한 식물체와 배경의 자동 분할이 가능한 합성곱 신경망(Convolution neural network: CNN) 구조를 제안한다. LeafNet은 9개의 컨벌루션 계층과 식물의 유무를 판단하기 위한 시그모이드(Sigmoid) 활성화 함수로 구성된다. LeafNet을 이용한 학습 결과, 식물 모종 영상에 대하여 정밀도 98.0%, 재현율 90.3%의 결과가 도출되어 정밀검정시스템의 적용 가능성을 확인하였다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제12권2호
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• pp.151-164
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• 2019

이 연구의 목적은 단계별 질문을 활용해 '계절의 변화' 단원을 재구성함으로써 학생들의 오개념 변화에 어떠한 효과가 있는지 확인해 보고자 한 것이다. 대부분의 학생들은 계절 변화의 원인을 설명하는데 자신의 경험을 바탕으로 하여 선개념을 구성하고 있었다. 그래서 개발한 수업에서는 학생들이 갖고 있는 선개념 중 오개념을 조사하고 이에 대한 지도 계획을 '개념 변화를 위한 수업 설계 요소'로 명시하여 핵심 교수 학습 내용이 되도록 단원을 재구성하였다. 연구 결과, 실험 집단의 24명 학생들을 대상으로 과학 개념 검사를 실시하여 통계적으로 유의미한 효과가 있음을 알 수 있었다. 또한 질적 분석을 실시한 결과, 계절 변화를 설명할 때 활성화한 개념적 자원의 수와 계절 변화를 설명하는 구체성의 정도가 비교 집단에 비해 높음을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.77-82
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• 2019

인공지능은 기술개발 속도가 가속화되어 생활, 의료, 금융 서비스 및 자율자동차 등 산업 전반에 적용되고 있다. 4차 산업혁명 시대의 핵심기술로 자리 잡고 있는 인공지능 경쟁력 확보를 위해 선진국들은 국가적 역량을 집중하고 있다. 반면 IT강국으로서의 인프라와 인적자원을 보유한 한국은 미국, 캐나다, 일본, 등 전통적인 인공지능 선진국뿐만 아니라 지능형 기술집약 산업 육성에 총력을 기울이는 후발주자 중국에도 뒤쳐져있는 상황이다. 지능정보 사회의 고도화에 따라 인공지능은 향후 국가의 산업경쟁력을 좌우할 기반기술인바, 국가적인 관심과 역량 결집이 필요하다. 또한 인공지능 기술의 종속을 막기 위하여 자체 기술개발 노력과 함께 선두업체와의 공동 개발이 중요하다. 이에 더하여 인공지능 시장 저변 확대를 위하여 제도 개선과 법률적 기반 마련이 시급하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.125-133
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• 2021

체험의 시대를 맞아 사용자 체험은 다양한 분야에서 주목받고 있으며 사용자 체험의 중요성을 강조하기 시작하였다. 본 논문은 스마트폰 의료 앱의 사용자 체험에서 중요한 요인이 무엇인지 분석하며 이러한 요인들의 상대적 중요도를 평가함으로써 의료 앱을 개발 시 우선시해야 할 사항에 대하여 제의를 하며 의료 엡 디자인의 최적화 및 서비스 품질 개선에 참고로 체공하고자 한다. 우선 사용자 체험 이론, 스마트폰 앱의 사용자 체험과 모바일 의료 앱에 관한 연구를 바탕으로 스마트폰 의료 앱 사용자 체험 요인을 정리한다. 다음으로 스마트폰 앱 다운로드 경험이 많고 의료 앱을 사용하는 20~40대 200명을 대상으로 설문조사를 실시하며 18가지 영향요인에 대하여 점수를 매긴다. 마지막으로 개발자가 새로운 앱을 개발할 경우 제품자원, 의료 광고 추천, 의사와 환자의 상호 작용성, 정서적 재미 유발, 응용 프로그램 학습 용이성 등의 영향요인이 사용자가 앱을 사용한 경우 좋은 체험을 얻게 하는 데 큰 영향을 미친다는 것을 알았다.