• 정보관리학회지
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• 제27권4호
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• pp.33-47
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• 2010

정보기술혁명 및 네트워크 기반 정보공유 대중화는 국방 분야 디지털콘텐츠 수를 증가시켰다. 이에 따라 급격하게 그 수가 증가한 장기 보존된 디지털화된 공공정보 가운데 사용자 본인에게 적합한 공공정보를 찾는 것은 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 디지털콘텐츠는 원 자료의 출처 및 생산 시기에 따라 그 형태가 매우 다양하고, 디지털콘텐츠간에는 많은 상호 연관 관계가 존재한다. 비즈니스 서비스 온톨로지는 공공분야 디지털 아카이브 정보 생산자와 정보 이용자 간의 상호 지식을 명시화하고 지식을 공유할 수 있는 방안을 제공함으로써 디지털 공공정보 검색능력을 증진시키는데 많은 도움을 줄 수 있다. 비즈니스 서비스 온톨로지는 정보 생산자와 정보 이용자 간의 교량과 같은 인터페이스 역할을 수행하는 것이다. 그러나 업무 처리절차에 대한 의미 지식 추출의 어려움으로 인하여, 비정형의 업무 활동들로부터 정형화된 비즈니스 서비스로의 매핑 정보를 제공하는 비즈니스 서비스 온톨로지 자동화는 실용화하기가 매우 힘든 실정이다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 비즈니스 서비스 온톨로지 구축을 위한 첫단계로써 전사적 아키텍처(ITA/EA)로부터 단위 비즈니스 서비스 식별 자동화 방안을 제안한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.87-96
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• 2023

최근 의학계에서도 딥러닝 기술을 이용한 질병의 치료결과 예측 연구가 활발하다. 그러나, 소규모 환자 데이터와 특정한 딥러닝 알고리즘을 선택·활용, 연구를 진행하여 특정 조건 아래에서 의미 있는 결과를 보여주었다. 본 연구에서는 연구 결과의 일반화를 위하여 환자 대상을 좀 더 확대·세분화하여 80대·90대·100대 남녀 대상으로 폐암 진단 후 사망률 예측 연구 결과를 도출하였다. 건강보험심사평가원의 대규모 진료 정보와 다종의 딥러닝 알고리즘을 제공하는 AutoML을 이용, 80대·90대·100대 남녀의 폐암 진단 후 84개월간의 사망률 예측을 위해 Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, Logistic Regression 등 5개 알고리즘별 모델을 생성하고 이를 통해 예측 성능을 비교하고 사망률에 영향을 미치는 요인에 대한 분석도 추진하였다. 연구 결과, 80대와 90대에서 남성이 여성보다 사망 예측률이 더 높았으며 100대에서는 여성의 사망 예측률이 남성보다 높게 나타났다. 그리고 사망률에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로는 치료기간으로 분석되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.239-244
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• 2015

SNS(Social Networking Service)와 쇼핑몰을 결합하면 오프라인 거래에서처럼 단골 관계를 형성할 수 있다. 농산물 직거래의 예를 들면, 소비자는 자신의 SNS 홈에서 기존의 단골 관계인 생산자의 소식(파종, 농사, 수확, 신상품 등)을 타임라인에서 확인하여 필요한 상품을 원클릭(one click)으로 구매할 수 있고 생산자는 소비자에게 뉴스 및 할인 등의 정보를 제공하여 단골로 만드는 고객 관리가 가능하다. 이처럼 SNS의 인맥 마케팅 기능에 더하여 시스템은 생산자의 판매 물품을 자동 분류한 카테고리로 소비자의 SNS 홈 페이지에 쇼핑물의 기능을 제공하여 소비자가 원하는 상품을 검색하고 구매할 수 있으며 구매는 자동으로 소비자와 생산자를 단골관계로 이어준다. 구매자는 구매한 상품에 대한 추천 및 리뷰 작성을 통해 기존의 리뷰 재배포도 가능하며 서로 알지 못하는 구매자 간의 소통을 가능하게 한다는 것이 이 시스템의 가장 큰 특징이다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권2호
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• pp.1-21
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• 2023

Due to the convergence and complexity of the 4th Industrial Revolution, the boundaries between industries have become unclear and ambiguous. Consequently, there is a lack of research on how firms engaged in this industry are changing their location behavior. Recently, some attempts to classify the industrial groups of the 4th Industrial Revolution and their detail occupations have been made, and this study adopts the classification of Lee and Jung (2020) of the Korea Institute for Industrial Economics & Trade. In this study, the 18 detailed industries commonly included in multiple industrial groups are defined as 'core industries' and are classified into manufacturing and service industries to explore the spatial patterns of firms' location. Specifically, this study aims to examine how the location behavior of firms in core industries of the 4th Industrial Revolution has changed from 2010 to 2019 in the Seoul metropolitan area, using the 「National Business Survey」 data. We employed two methods based on spatial auto-correlation: (i) spatial kernel density estimation analysis and (ii) local Moran's I_i analysis. The results indicate that the core industry firms form more distinct and larger clusters in 2019 based on the clusters formed in 2010. Specifically, manufacturing industry firms tended to concentrate in the southern region of Gyeonggi and parts of Seoul, while serivce industry firms were more concentrated in Seoul. These core industries play a critical role in industries and are closely related to the ICT industries, which generate high-added value and increase productivity in the front and rear industries. This study reveals that the agglomeration of these industries in specific regions is intensifying and may exacerbate regional inequality.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.1-23
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• 2011

상황인식 컴퓨팅 사용자의 상황적이고 주관적 웰빙(SWB) 측정은 그에 맞는 정신건강 추천, 특히 대사증후군이나 우울증을 위한 추천에 매우 도움이 될 것이다. 현존하는 자가 진단식 측정법이나 자가 센싱 방법이 주관적 웰빙정보를 모니터링 하는데 제안되고 있음에도 불구하고 시의 적절한 서비스를 제공하지 못하여 상황인식 서비스로 쓰이기에는 부적합하다. 따라서 본 논문의 목적은 상황적이고 주관적 웰빙을 추정하는 방법을 제안하는 것이다. 이 방법은 사용자가 남기는 응답 글로부터 상황 자료를 획득하기 때문에 매우 적시적이며 따라서 그때마다의 감정 상태를 파악할 수 있다. 특히 본 연구에서는 온라인 대화나 기타 텍스트 기반의 의사소통에서 노출되는 분노심 등 부정적 감정에 관련된 감정동사와 정도 부사에 초점을 두어 측정한다. 제안된 상황적이고 주관적 웰빙 추정 방법을 기반으로 하여 웰빙 생활을 위한 추천 시스템을 개발하고자 한다. 이러한 아이디어의 실현가능성을 보이기 위하여 실제 운전자들을 대상으로 제안 방법이 얼마나 실제 감정을 잘 추론하는지에 대해 실험을 수행하였다.

• 융합보안논문지
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• 제15권7호
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• pp.111-118
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• 2015

급변하는 사회의 변화로 말미암아 강력 범죄가 급격하게 증가하고 있다. 하지만 이에 대한 경찰 인력의 부족, 현장출동을 하더라도 범죄 상황에 대한 파악 등을 위한 시간 지연 등의 문제가 심각하다. 이미 오래전부터 관련 연구자들이 이를 해결하고자 많은 연구방법들을 제안하였다. 하지만 현실적으로 기존에 제안된 연구방법들이 아직도 부족한 점이 많다. 그러므로 본 연구에서는 스마트폰과 초고속 인터넷서비스 기술을 활용해서 범죄 상황에 대한 신속한 파악과 푸쉬 서비스를 사용해서 보안 서비스를 제공하고자 한다. 제안한 시스템은 스마트폰 사용자가 사전에 설정한 단축키를 누르면 주변에서 발생하는 음성 정보를 실시간으로 녹음하고, 저장된 음성 정보와 LBS 정보를 인증 과정을 거쳐 서버에 저장한다. 그리고 서버는 저장된 음성 정보와 LBS 정보를 푸쉬 서비스를 사용해서 가족들에게 알린다. 현재까지 우리는 제안시스템에 설계를 마쳤다. 그리고 스마트폰 사용자 앱과 인증 서버를 구현했다. 그리고 인증 서버에서 푸쉬 서비스를 사용해서 사용자 가족에게 메시지를 전달해서 알릴 수 있는 상태이다. 하지만 향후 연구를 통해 좀 더 제안한 연구가 타당성을 검토해야만 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1435-1439
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• 2004

Most recently, CP(Cellular Phone) has been one of the most important technologies in the IT(Information Tech-nology) field, and it is situated in a position of great importance industrially and economically. To produce the best CP in the world, a new technological concept and its advanced implementation technique is required, due to the extreme level of competition in the world market. The RT(Robot Technology) has been developed as the next generation of a future technology. Current robots require advanced technology, such as soft computing, human-friendly interface, interaction technique, speech recognition, object recognition etc. unlike the industrial robots of the past. Therefore, this paper explains conceptual research for development of the RCP(Robotic Cellular Phone), a new technological concept, in which a synergy effect is generated by the merging of IT & RT. RCP infra consists of $RCP^{Mobility}$ $RCP^{Interaction}$, $RCP^{Integration}$ technologies. For $RCP^{Mobility}$, human-friendly motion automation and personal service with walking and arming ability are developed. $RCP^{Interaction}$ ability is achieved by modeling an emotion-generating engine and $RCP^{Integration}$ that recognizes environmental and self conditions is developed. By joining intelligent algorithms and CP communication network with the three base modules, a RCP system is constructed. Especially, the RCP mobility system is focused in this paper. $RCP^{Mobility}$ is to apply a mobility technology, which is popular robot technology, to CP and combine human-friendly motion and navigation function to CP. It develops a new technological application system of auto-charging and real-world entertainment function etc. This technology can make a CP companion pet robot. It is an automation of human-friendly motions such as opening and closing of CPs, rotation of antenna, manipulation and wheel-walking. It's target is the implementation of wheel and manipulator functions that can give service to humans with human-friendly motion. So, this paper presents the definition, the basic theory and experiment results of the RCP mobility system. We confirm a good performance of the RCP mobility system through the experiment results.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.2153-2159
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• 2013

자동차를 안전운행하기 위해선 운전자는 항상 자동차 상태를 점검해야 한다. 많은 현대인이 자신의 주된 업무 이외에 시간을 따로 할애하여 전문 정비 업소에 방문해 자신의 자동차 상태를 점검받는 것은 정말 어려운 일이다. 지속적으로 자동차 상태를 점검 받지 못하면 운전자 자신의 생명은 물론 주변의 상황까지 어렵게 만드는 큰 사고를 발생할 가능성이 크다. 이를 방지하기 위해 운전자 스스로 자동차 상태를 손쉽게 확인 할 수 있게 도와주는 점검 도구 및 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 운전 중 변화하는 데이터(위치 및 자동차 내부 데이터)를 근거로 주행정보를 기록 후 스마트폰을 활용해 운전자가 스스로 자동차 상태를 손쉽게 점검할 수 있고, 좀 더 나아가 인터넷을 이용해 주행정보를 전문 정비업소에게 공유하여 자동차 상태를 자세히 점검 받을 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.475-485
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• 2020

최근, 별도의 센서를 설치하지 않고 센서가 포함된 사용자의 기기로부터 제공되는 실시간 센싱 데이터를 가지고 새로운 센싱 서비스를 제공하는 크라우드센싱(Crowdsensing) 시스템이 주목받고 있다. 크라우드센싱 시스템에서는 사용자의 조작실수나 통신 문제로 인해 의미 없는 데이터가 제공되거나 보상을 얻기 위해 거짓 데이터를 제공할 수 있어 해당 이상 데이터의 탐지 및 제거가 크라우드센싱 서비스의 질을 결정짓는다. 이러한 이상데이터를 탐지하기 위해 제안되었던 방법들은 크라우드센싱의 빠른 변화 환경에 효율적이지 않다. 본 논문은 머신러닝 기술을 활용하여 지속적이고 빠르게 변화하는 센싱 데이터의 특징을 추출하고 적절한 알고리즘을 통해 모델링하여 이상데이터를 탐지하는 방법을 제안한다. 지도학습의 딥러닝 이진 분류 모델과 비지도학습의 오토인코더 모델을 사용하여 제안 시스템의 성능 및 실현 가능성을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1890-1897
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• 2021

사람 수 추정은 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 자동차 등과 같은 응용 서비스를 제공하기 위해 중요한 기술이다. 최근 COVID-19의 영향으로 사회적 거리두기가 시행되면서 사람 수 추정 기술은 새롭게 주목받고 있다. 사람 수 추정 시스템은 서비스 요구사항에 따라 카메라, 센서, 무선 등과 같은 다양한 방법으로 구현 가능하다. WiFi AP를 활용한 사람 수 추정 방식은 다중경로 정보를 반영하는 WiFi CSI를 활용하는 기술로 낮은 비용으로 실내에서 사용하기에 효과적이다. 기존에 제안된 WiFi CSI 기반 사람 수 추정 시스템은 정확도가 낮아 고품질 서비스를 제공하기 어렵다. 본 논문은 WiFi CSI 데이터에 기반한 딥러닝 사람 수 추정 시스템을 제안한다. 오토인코더를 활용한 데이터 전처리 방식, WiFi CSI 데이터를 변형하는 데이터 증강 기법, 그리고 딥러닝 모델링을 통해 추정 정확도를 높인다. 실험 결과 제안하는 시스템은 최대 6명에 대해 89.29%의 정확도를 보였다.