• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2008년도 연합학회학술대회
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• pp.389-403
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• 2008

웹에서의 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 현재의 웹은 더욱 더 많은 한계를 드러내고 있다. 정보검색의 측면에서 본다면 웹 페이지는 사람이 이해하기 위한 표현 정보만을 담고 있기 때문에 사용자는 단순히 키워드의 포함 여부에 따라 많은 문서를 검색 결과로 제공받게 되며, 이들 사이에 필요한 정보를 발췌하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 노력의 일환으로 W3C에 의해 시맨틱 웹이 제안되었다. 시맨틱 웹은 자원과 자원간의 관계 정보로 이루어진 온톨로지를 기반으로 하고 있으며, 따라서 사용자는 온톨리지 기반의 검색을 통해 의미 있는 정보를 제공받을 수 있다. 온톨로지는 의미적인 정보를 담고 있기 때문에 사용자에게 적절한 정보를 제공해 줄 수 있는 새로운 검색 방법과 이를 사용자에게 보여줄 수 있는 시각화 방법을 요구하게 된다. 본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 한 의미적 정보의 연관관계를 찾아나가는 검색 방법과 이를 사용자에게 제공해 주기 위한 시각화 방법을 제안하고자 한다. 논문에서 제안하고자 하는 바는 온톨로지로부터 사용자의 질의와 관련된 자원과 다른 자원 사이의 관계를 검색해서 제공하고자 하는 것이다. 이를 통해 사용자는 단순히 질의어가 포함된 결과가 아닌 질의어와 다른 자원간의 관계를 파악할 수 있으며, 자원 간의 관계를 기반으로 탐색해 나갈 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.461-467
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• 2020

잡음이 많고 여러 사람이 있는 공간에서 음성인식의 성능은 깨끗한 환경보다 저하될 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 신호가 섞인 혼합 음성에서 관심 있는 화자의 음성만 추출한다. 중첩된 구간에서도 효과적으로 분리해내기 위해 VoiceFilter 모델을 사용하였으며, VoiceFilter 모델은 여러 화자의 발화로 이루어진 음성과 관심 있는 화자의 발화로만 이루어진 참조 음성이 입력으로 필요하다. 따라서 본 논문에서는 Probabilistic Linear Discriminant Analysis(PLDA) 유사도 점수로 군집화하여 혼합 음성만으로도 참조 음성을 대체해 사용하였다. 군집화로 생성한 음성에서 추출한 화자 특징과 혼합 음성을 VoiceFilter 모델에 넣어 관심 있는 화자의 음성만 분리함으로써 혼합 음성만으로 화자 구분 시스템을 구축하였다. 2명의 화자로 이루어진 전화 상담 데이터로 화자 구분 시스템의 성능을 평가하였으며, 분리 전 상담사(Rx)와 고객(Tx)의 음성 Source to Distortion Ratio(SDR)은 각각 5.22 dB와 -5.22 dB에서 분리 후 각각 11.26 dB와 8.53 dB로 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권1_2호
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• pp.58-72
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• 2003

자바 언어에서 new라는 키워드로 생성된 객체들은 C나 C++언어에서의 free 또는 delete와 같은 키워드를 사용하지 않고 자바가상머신의 쓰레기 수집기에 의하여 자동적으로 관리 (유지 또는 제거) 되어진다. 따라서. 응용프로그래머는 메모리 관리에 대한 부담을 전혀 가지지 않고 프로그래밍을 할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 쓰레기 수집기는 자체 실행시간 오버헤드로 인하여 자바가상머신의 성능을 저하시킨다. 이러한 점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 쓰레기 수집기를 사용하는 자바환경에서 프로그래머가 최소한의 프로그래밍 오버헤드를 가지고 명시적으로 객체를 수거함으로 쓰레기 수집기의 실행시간 오버헤드를 줄일 수 있는 방안을 제시한다. 이를 위하여, 제안된 기법에서는 자바 어플리케이션이 순수 자바로 자성된 API를 호출하고, 이것이 다시 가상머신의 종속적인 루틴을 호출함으로써 자바가 가지는 이식성을 그대로 유지하도록 하였다. 다시 말하면 어플리케이션 수행의 안정성은 유지하면서 프로그래머가 단순히 API만을 호출함으로 자바가상머신의 성능향상을 이룰 수 있게 하였다. 마크-수거(Mark-and-Sweep) 알고리즘에 제안한 방법을 적용한 결과 쓰레기 수집기만으로 작동되는 경우의 객체수거 시간에 비해 최저 10%에서 최고 52% 이상의 수행시간 향상을 보였다.

• 대한인간공학회지
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• 제33권1호
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• pp.69-76
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• 2014

Objective: This study aims to present literature providing researchers with insights on specific fields of research and highlighting the major issues in the research topics. A systematic review is suggested using content analysis on literatures regarding "visual search", "eye movement", and "eye track". Background: Literature review can be classified as "narrative" or "systematic" depending on its approach in structuring the content of the research. Narrative review is a traditional approach that describes the current state of a study field and discusses relevant topics. However, since literatures on specific area cover a broad range, reviewers inherently give subjective weight on specific issues. On the contrary, systematic review applies explicit structured methodology to observe the study trends quantitatively. Method: We collected meta-data of journal papers using three search keywords: visual search, eye movement, and eye track. The collected information contains an unstructured data set including many natural languages which compose titles and abstracts, while the keyword of the journal paper is the only structured one. Based on the collected terms, seven categories were evaluated by inductive categorization and quantitative analysis from the chronological trend of the research area. Results: Unstructured information contains heavier content on "stimuli" and "condition" categories as compared with structured information. Studies on visual search cover a wide range of cognitive area whereas studies on eye movement and eye track are closely related to the physiological aspect. In addition, experimental studies show an increasing trend as opposed to the theoretical studies. Conclusion: By systematic review, we could quantitatively identify the characteristic of the research keyword which presented specific research topics. We also found out that the structured information was more suitable to observe the aim of the research. Chronological analysis on the structured keyword data showed that studies on "physical eye movement" and "cognitive process" were jointly studied in increasing fashion. Application: While conventional narrative literature reviews were largely dependent on authors' instinct, quantitative approach enabled more objective and macroscopic views. Moreover, the characteristics of information type were specified by comparing unstructured and structured information. Systematic literature review also could be used to support the authors' instinct in narrative literature reviews.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권3호
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• pp.95-99
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• 2015

The IRR(internal rate of return) is often used by investors for the evaluation of engineering projects. Unfortunately, it has serial flaws: (1) multiple real-valued IRRs may arise; (2) complex-valued IRRs may arise; (3) the IRR is, in special cases, incompatible with the net present value (NPV) in accept/reject decisions. The efforts of management scientists and economists in providing a reliable project rate of return have generated over the decades an immense amount of contributions aiming to solve these shortcomings. Especially, multiple internal rate of returns (IRRs) have a fatal flaw when we decide to accep it or not. To solve it, some researchers came up with external rate of returns (ERRs) such as ARR (Average Rate of Return) or MIRR (MIRR, Modified Internal Rate of Return). ARR or MIRR. will also always yield the same decision for a engineering project consistent with the NPV criterion. The ERRs are to modify the procedure for computing the rate of return by making explicit and consistent assumptions about the interest rate at which intermediate receipts from projects may be invested. This reinvestment could be either in other projects or in the outside market. However, when we use traditional ERRs, a volume of capital investment is still unclear. Alternatively, the productive rate of return (PRR) can settle these problems. Generally, a rate of return is a profit on an investment over a period of time, expressed as a proportion of the original investment. The time period is typically the life of a project. The PRR is based on the full life of the engineering project. but has been annualised to project one year. And the PRR uses the effective investment instead of the original investment. This method requires that the cash flow of an engineering project must be separated into 'investment' and 'loss' to calculate the PRR value. In this paper, we proposed a tabulated form for easy calculation of the PRR by modifing the profit and loss statement, and the cash flow statement.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.651-660
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• 2013

객체지향 설계는 상속 및 은닉과 같은 개념이 도입되어 소프트웨어 개발 생산성 및 품질 향상을 가져다 주었다. 하지만 소프트웨어의 크기가 커지게 되면 이를 구성하는 객체의 수가 증가하고 이에 비례하여 상속 또는 호출과 같은 객체간 결합관계가 증가한다. 또한 이러한 객체간 결합관계는 객체지향 소프트웨어의 복잡도와 밀접한 관계를 갖고 있는데 다수의 결합관계는 소프트웨어의 복잡도를 높이어 결국에는 소프트웨어 품질저하로 이어지게 된다. 그래서 소프트웨어 개발 분야에서는 컴포넌트 기반의 설계와 같은 방법을 통하여 객체간 결합관계를 명확히 함으로써 소프트웨어의 품질을 높이려는 노력이 진행되고 있다. 또한 객체 품질 메트릭을 정의, 산출하여 소프트웨어의 품질을 측정하고 이를 활용하여 높은 품질의 소프트웨어가 될 수 있는 방법들을 찾는 연구가 함께 진행되고 있다. 이러한 연구의 일환으로 본 연구는 컴포넌트와 같은 시스템 분해 관점에서 객체 상호간 결합링크 속성의 분석을 통하여 서브시스템 분해를 위한 기초자료를 구축하고자 한다. 이전까지의 연구들이 개별객체를 평가하고 수치화하여 이를 누적하는 방식이었다면 이번 연구는 소프트웨어 복잡도와 밀접한 관계가 있는 객체간 상호간의 링크결합관계를 분석 대상으로 선정하고 객체간 링크의 속성분석 및 결합강도 예측에 기계학습을 활용한 새로운 관점에서의 소프트웨어 분석 방법을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.7-13
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• 2019

본 연구에서는 이종경량재료의 마찰교반용접을 모사할 수 있는 유한요소 해석모델을 개발하고, 이를 통해 기초분석과 실용적 적용 가능성에 대해 고찰하였다. Coupled Eulerian Lagrangian 에 기반한 유한요소모델을 구성하였으며, 해석 모델은 외연적 시간적분을 이용하여 열-온도, 변위-응력 물리계로 이루어진 다중 물리계를 복합적으로 계산하며, 용접툴 표면과 피용접 재료 간 마찰, 극심한 소성변형으로 인한 열에너지 발생, 그리고, 밑면을 통한 열에너지 소산 등 열발생원과 열전달 메카니즘이 모두 고려되었다. Al6061T6와 AZ61 판재의 맞대기용접을 고려하였으며, 주요 용접변수인 용접 속도와 용접툴 회전속도를 변화시킨 세 가지 조건에 대해 해석을 실시하였다. 각 해석은 피용접물의 온도분포, 결함의 분포, 소성변형률 분포가 출력이 가능하였다. 구축한 모델을 이용한 해석 결과 알루미늄보다는 마그네슘부에서 더 높은 온도가 발생하였으며, 회전속도가 커질수록 최대 온도가 증가하기보다는 알루미늄쪽으로 높은 온도가 분산되어 가는 경향을 보였다. 또한, 회전속도가 커질수록 피용접물 재료가 위로 올라오는 플래시 결함의 경향 예측이 가능하였으나, 툴 주변 결함 형성예측은 메시가 세밀하지 못하여 정확한 결과를 산출하기에는 부족하다고 볼 수 있다. 본 모델은 마찰교반용접 중 발생 가능한 여러 물리계의 여러 물리적 현상을 실제에 가깝게 반영하고 있으며, 실험적으로 밝히기 어려운 기초 분석에 응용될 수 있으나, 1달이 넘는 해석소요시간을 감안하면 실용적으로 최적의 용접조건 도출에 응용되기는 어렵다고 판단된다.

• 한국노년학
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• 제40권4호
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• pp.659-689
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• 2020

본 연구는 연령차별을 경험한 노인들이 스스로 부정적 차별 인식을 내면화하는 일련의 과정에 집중하는 연구이다. 노인들이 일상생활에서 경험하는 연령차별의 모습을 규명하고 이같은 차별경험이 '자기연령주의(self-ageism)'를 통해서 어떤 결과로 이어지는지를 탐색하기 위해 근거이론방법을 활용하였다. 분석결과에 따르면 노인들은 명시적 차별 뿐 아니라 암묵적 차별에도 반응하는데 이 과정에서 노인의 고통(빈곤, 질병, 무위, 고독)의 강도가 높고 객관적인 차별상황에 속에서 차별대응에 실패한 기억이 강할수록 더욱 높은 수준의 자기연령주의를 갖게 되는 것으로 나타났다. '자기연령주의'는 나이에 의한 '차별'을 당한 노인들이 스스로에 대한 부정적 이미지를 내재화함으로써, 현실에서 다양한 거부/분리/멈춤 등의 행동을 통해 삶의 질적 측면에서의 불이익을 감수하는 현상이다. 건강, 제도적 지원, 보듬어주는 사람들과 같은 지지적 자원들이 존재하는 경우에 노인들은 보다 적극적인 방식으로 작용/상호작용을 통해 자기연령주의를 극복할 여지를 보이지만, 반면 이러한 자원들의 부족으로 스스로 동기부여하지 못하는 노인들의 경우 자기연령주의로 인한 부정적 환류에 갇혀버리게 됨으로서 침체되고 위축된 삶을 살아가게 된다. 이런 상태에서 스스로를 동기화(motivation)해서 신체, 인지, 정서, 사회적 반응을 해나가는 것은 매우 쉽지 않은 일이다. 그러므로 분석과정에서 특별히 두 가지 부분, 맥락적 조건과 중재적 조건에 주목하며 미시적으로는 노인의 동기화와 회복력(resilience) 향상을 위한 프로그램을 제안하였고, 거시적으로는 전 생애주기와 관련한 복지 및 건강서비스 체계 보완, 커뮤니티케어를 통한 접근성과 통합성 확대, 인식개선과 차별금지법과 같은 시스템 마련의 필요성을 주장하였다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.277-299
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• 2022

관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.