• 한국산학기술학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.44-48
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• 2004

본 논문에서는 자연언어 처리 기술인 구문 분석 모듈을 도입해 단어 이상의 단위인 구 단위를 색인과 검색의 단위로 삼는 구 단위 색인 및 검색 기법의 사용을 제안한다. 초기의 정보검색의 방법으로 단일 주제어를 키워드로 색인하여 검색하는 방식이 널리 사용되어 왔으나 문서의 내용을 정확히 표현하기 어렵고 검색 결과의 문서 집합 또한 너무 커서 사용자의 만족도가 낮다 고도의 문서 처리 측면에서는 웹 문서들 자체가 갖는 다양한 오류들로 인해 현실적으로 충분히 만족할 만할 우수한 성능의 구문 분석 모듈이 구현되기는 어려우므로 상향식 구문 분석 모듈을 구현하여 완전한 구문 분석 결과를 얻지 못하는 많은 문장에 대해서도 가능한 구 단위 색인을 이용하여 검색 정확률과 재현률이 향상되고 검색 과정의 처리 부하도 줄이는 장점을 얻는다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제36권3호
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• pp.51-62
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• 2013

We propose a method using QFD for design the hierarchical structure of AHP. This method provides definition for each area of House of Quality and design the hierarchical structure of the bottom-up QFD/AHP in which the upper hierarchy is designed through the classification of common characteristics with a focus on the lower hierarchy. Finally, we apply it to the development of an evaluation index for selecting heavy lifting service providers. This study has significance as the first instance of designing the archical structure of AHP after objectively verifying whether MECE condition, the basic requirement for AHP design, is satisfied.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.1-22
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• 2017

사업타당성 분석이나 기업 기술가치평가 등 미래의 사업에 대한 진입이나 투자 타당성을 분석하기 위해서는 새로운 사업과 관련한 시장을 추정하고 그 안에서 확보 가능한 매출을 객관적으로 추정하는 과정이 필수 불가결하다. 이런 신규 매출이나 시장규모의 추정 방법은 다양한 방법으로 구분이 가능한데 크게 정량적인 방법과 정성적인 방법으로 구분할 수 있다. 그러나 두 가지 방법 모두 많은 자원과 시간을 필요로 한다. 그래서 우리는 신규 사업의 평가지원을 위한 데이터 기반의 지능형 매출 예측 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구는 사업타당성 분석이나 기술가치평가를 위한 신규 사업의 매출 추정 시스템을 개발하는데, 알고리즘 기반으로 전통적인 정량 예측방법 중 하나인 유추방법에 주목했다. 동일한 국내 산업에서 최근 창업한 기업의 매출 실적을 국내 신규 사업의 매출액을 추정하는 유추 대상 변수로 활용할 수 있는지 검토한다. 여기서 유추예측 대상은 최초 매출액과 초기 성장률이며, 주요 비교 차원은 산업분류, 창업시기 등이 고려된다. 특히 본 연구는 우리나라 창업 기업이 가지는 매출 성장률의 평균회귀 현상을 활용하는 지능형 정보 지원 시스템을 제안하다. 본 연구에서는 신규 매출 추정을 위해서 역사적 자료인 창업 매출 실적을 활용하는 방법이 적절한지 판단하기 위해서 잠재성장모형 등을 활용해 산업분류에 따른 신규 사업의 초기 매출액과 연도별 성장률이 산업분류별로 차이가 있는지 분석한다. 기존 기업의 창업 후 4년간 매출 성과의 종단자료를 잠재성장모형으로 분석하는데, 특정 산업분류에서 차이를 보여주는지 분석해 산업분류가 유추 예측에서 고려해야할 유의미한 변수인지 분석하는 것이다. 본 연구의 결과는 신속하고 객관적인 신규 사업 매출 추정을 가능하게 하는 지능형 정보시스템을 개발하게 해서 사업성타당성 분석이나 기술가치평가 과정의 효율성을 개선시켜 줄 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.87-99
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• 2009

SOA를 도입하는 하향식 (top-down) 방법은 온톨로지를 기반으로 서비스를 분석하고 설계하는 서비스 모델링 단계를 핵심으로 봄으로써 SOA의 장점을 가장 잘 반영할 수 있는 방법으로 권장되고 있다. 그러나 대부분의 기업들은 하향식 방법이 최상이라는 것을 알면서도 기업 이윤 창출에 단기적인 효과가 드러나지 않고 도입 초기에 개발시간과 비용이 증대되므로 이를 꺼리게 된다. 특히 잘 정의된 컴포넌트 시스템을 이미 사용하고 있는 경우에 더욱 그러하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 잘 정의된 컴포넌트시스템을 최대한 이용할 수 있는 상향식 (bottom-up) 서비스식별 방법을 제안한다. GUI는 직접 사용자의 입력을 받아 들여 이벤트를 발생시킨다는 점에 착안하여 이벤트의 경로를 연결하면 비즈니스 프로세스에 근사시킬 수 있다. 따라서 컴포넌트와 상호작용하는 GUI의 이벤트 수를 기준으로 핵심 GUI를 선정하고 핵심 GUI로부터 연결되는 이벤트 경로를 대상으로 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘을 변형하여 사용자의 서비스 사용 패턴을 추출한다. 실험결과 추출된 이벤트 패턴에 응집도를 적용하여 다양한 크기의 비즈니스 서비스를 식별할 수 있음을 보였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제32권1호
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• pp.79-84
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• 2009

In this paper, a best-first branch and bound algorithm based upon the bottom-up approach for the unweighted unconstrained two-dimensional cutting problem is proposed to find the optimal solution to the problem. The algorithm uses simple and effective methods to prevent constructing duplicated patterns and reduces the searching space by dividing the branched node set. It also uses a efficient bounding strategy to fathom the set of patterns. Computational results are compared with veil-known exact algorithms and demonstrate the efficiency of the proposed algorithm.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.853-856
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• 2008

최근 모바일 기기 사용자의 수가 증가함에 따라 모바일 기기 사용자의 위치정보를 관리하기 위한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 기존의 모바일 시스템에서 위치정보를 관리하기 위한 방법으로 two-tier 방식과 two-tier 방식을 개선한 구조적 기법이 제시되었다. 구조적 기법에서는 어떻게 위치 데이터베이스를 군집화시키는 것이 매우 중요하다. 왜냐하면 데이터베이스를 군집하는 방법에 따라 업데이트 비용의 차이가 크기 때문이다. 구조적 기법을 위한 이전 연구는 set-cover 알고리즘을 기반한 bottom-up 방식의 시스템 이다. 본 논문에서는 구조적 기법의 데이터베이스 군집화를 위해 K-means clustering 알고리즘을 기반한 top-down 방식의 시스템을 사용하였고, 실험을 통해 본 논문에서 제시된 방식의 시스템이 기존 방식의 시스템보다 데이터베이스 업데이트측면에서 13.67%의 성능이 향상되었음을 보였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2008년도 추계 공동 국제학술대회
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• pp.104-112
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• 2008

본 연구에서는 정보통신 시장의 급격한 변화를 감지하여 경제 및 사회적 미래예측을 함으로써 고객의 니즈에 부합하기 위한 미래기술을 발굴하기 위하여 통계적 메타 분석을 실시하여 미래기술예측을 위한 트렌드를 도출하였다. 특히, 핵심미래기술의 예측을 위해 주요 핵심트렌드를 기술, 고객니즈 차원에서 검토하고, 도출된 동인과 장애요인을 기반으로 한 메타 분석을 통하여 핵심미래기술을 도출하고 우선순위를 통하여 미래기술을 예측하였으며, ICT분야에서 메타 분석을 이용하여 예측 가능한 미래기술을 도출하여 미래기술개발 로드맵 작성을 위한 프로세스를 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권8호
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• pp.3791-3805
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• 2016

The visual attention mechanism includes 2 attention models, the bottom-up (B-U) and the top-down (T-D), the physiology of which have not yet been accurately described. In this paper, the visual attention mechanism is regarded as a Bayesian fusion process, and a visual attention model based on particle filter is proposed. Under certain particular assumed conditions, a calculation formula of Bayesian posterior probability is deduced. The visual attention fusion process based on the particle filter is realized through importance sampling, particle weight updating, and resampling, and visual attention is finally determined by the particle distribution state. The test results of multigroup images show that the calculation result of this model has better subjective and objective effects than that of other models.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.676-692
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• 2018

Saliency detection in neurobiology is a vehement research during the last few years, several cognitive and interactive systems are designed to simulate saliency model (an attentional mechanism, which focuses on the worthiest part in the image). In this paper, a bottom up saliency detection model is proposed by taking into account the color and luminance frequency features of RGB, CIE $L^*a^*b^*$ color space of the image. We employ low-level features of image and apply band pass filter to estimate and highlight salient region. We compute the likelihood probability by applying Bayesian framework at pixels. Experiments on two publically available datasets (MSRA and SED2) show that our saliency model performs better as compared to the ten state of the art algorithms by achieving higher precision, better recall and F-Measure.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권2호
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• pp.165-188
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• 2021

Purpose This study was conducted to identify the multidimensional role of institutional mechanisms in the linear relationship of satisfaction, trust and repurchase intention, which are used as an important concept in the research of e-commerce. To this end, a research model was proposed by combining concepts which are the concept of perceived effectiveness of institutional mechanisms for overall e-commerce environment(e.g., PEEIM) and the concep of perceived effectiveness of institutional structures(e.g., PEIS) of a specific marketplace based on the social cognitive theory. Design/methodology/approach This study was conducted by dividing the data into two groups to identify institutional mechanisms and trust-building relationships according to the institutional contexts inherent in e-commerce. The institutional contexts were set up for the top two online companies and the bottom two online companies according to the results of the open market brand assessment from 2018 to 2019 in South Korea. Findings The result of this study found that PEIS had a direct impact on trust in both high and low groups respectively whereas PEEIM presented different paradoxical results in high and low groups. In the relationship between the satisfaction and the trust in the vendor of the high group, PEEIM showed negative moderating effects but in the relationship between the trust and the repurchase intention of the low group PEEIM showed positive moderating effects.