• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.311-328
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• 2022

정보통신기술 발달로 스마트폰이 보급되면서, 온라인 쇼핑몰 서비스는 컴퓨터가 아닌 모바일로도 사용이 가능해졌다. 그로 인해 온라인 쇼핑몰 서비스를 이용하는 사용자는 급격히 증가하게 되고, 거래되는 제품의 종류 또한 방대해지고 있다. 따라서 기업은 이익을 최대화하기 위해서는 사용자가 관심을 가질만한 정보를 제공해주는 것이 중요하다. 이를 위해 사용자의 과거 행동 데이터나 행동 구매 기록을 기반으로 사용자에게 필요한 정보 또는 제품을 제시하는 것을 추천 시스템이라 한다. 현재 추천 서비스를 제공하는 대표적인 해외 기업으로는 Netflix, Amazon, YouTube 등이 있다. 최근 이러한 전자상거래 사이트에서는 사용자가 해당 제품에 대한 리뷰가 유용한지에 대해 투표할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 이를 통해, 사용자는 유용하다고 판단되는 제품에 대한 리뷰와 평점을 참고하여 구매 의사결정을 내린다. 따라서 본 연구에서는 제품에 대한 평점과 리뷰의 유용성 정보 간의 상관관계를 파악하고, 리뷰의 유용성 정보를 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 확인하고자 한다. 또한 대부분의 사용자들은 만족한 제품에만 평점을 부여하는 경향이 있고 제품에 대한 평점이 높을수록 구매 의도가 높아지는 경향이 있다. 따라서 전통적인 협업 필터링 기법에 모든 평점을 반영한 결과와 4점과 5점 평점만을 반영한 추천 성능 결과를 비교하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 Amazon에서 수집한 전자 제품 데이터를 사용하였으며, 실험 결과는 평점과 리뷰 유용성 정보 간 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한 모든 평점과 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 비교한 결과, 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영한 결과의 추천 성능이 더 높게 나타났다. 그리고 리뷰 유용성 정보를 추천 시스템에 반영한 결과는 리뷰가 유용할수록 추천 성능은 높게 나타나는 것으로 확인하였다. 따라서 이러한 실험 결과는 향후 개인화 추천 서비스의 성능 향상에 기여하고, 전자상거래 사이트에 시사점을 제공할 수 있을 것으로 본다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.60-70
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• 2011

기존의 콘텐츠관리시스템(CMS: Contents Management System)들은 일반적으로 응용분야에 독립된 도메인을 기반으로 개발되어 콘텐츠의 활용이 해당 CMS 분야로 한정된다. 이러한 특성은 CMS를 통한 정보의 교류와 공유를 효율적으로 지원하지 못하는 단점을 들어낸다. 한편, 메타데이터 표준화는 주로 콘텐츠의 응용분야에 따라 다양하게 이루어지고 있어, 분야별 표준화 방법과 표현방법에 큰 차이를 보이고 있으며, 서로 다른 분야의 콘텐츠에 대한 상호활용은 거의 불가능하다. 본 논문에서는 통합메타데이터 개념으로 진정한 표준화가 이루어질 수 있는 METS 기반 스키마를 제안함으로써 이기종 CMS에서 생성된 콘텐츠들의 중복 사용문제를 해결하였다. 여기서 제안된 새로운 통합메타데이터 프레임워크는 콘텐츠 활용분야의 제한을 받지 않고 콘텐츠의 내용 기반으로 진정한 표준 메타데이터로 활용될 수 있도록 서로 다른 분야에서 생성된 콘텐츠들의 상호운용성을 확보하였다. 또한 메타데이터 수신 기술들의 통합을 통하여 메타데이터 정보를 폭넓게 이용하고, 중복된 콘텐츠를 제거하여 다양한 프로그램과 서비스에서 응용할 수 있는 효율적인 메타데이터 통합 체계를 제안하였다. 제안된 기술에 대한 검증을 실시한 결과, 기존의 10.3% 수준의 중복률을 최저 0.5% 수준으로 감소시키는 효과를 얻었으며, 제안된 기술의 효율성과 안정성을 검증하고 기술개발의 타당성을 검증하기 위한 중복 메타데이터 필터링 능력은 최저 92%에서 최대 96% 수준으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제5권2호
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• pp.16-24
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• 2002

원격탐사 응용분야 중 토지피복 분류를 통한 지구환경의 원격탐지기법은 환경 관리, 도시계획 및 지리정보시스템의 응용분야에 광범위하게 사용되고 있는 접근방식이다. 본 연구는 다목적 실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite : KOMPSAT)의 전자광학카메라(electro-optical camera : EOC)를 통해 취득한 영상의 토지피복 정보를 추출하는 방안을 제시하였다. 사용영상은 다중 분광정보를 보유하고 있는 공간해상도 30m의 Landsat TM과 6.6m의 공간해상도와 단일밴드로 구성되어 있는 KOMPSAT EOC영상이며, 연구 대상지역은 청주시 미호천 수계이다. 영상합성은 IHS(intensity hue saturation), HPF(high pass filtering), CN(color normalization), 그리고 Wavelet 변환방식을 적용하여 결과를 비교하였다. 합성된 영상은 RBF-NN(radial basis function neural network)과 ANN(artificial neural network)법을 이용하여 피복분류를 실시하였으며, 이상의 과정을 통해 최적 결과를 도출하는 영상합성 및 분류기법을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.185-185
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• 2011

Mapping of artificial levee lines, one of major tasks in river zone mapping, is critical to prevention of river flood, protection of environments and eco systems in river zones. Thus, mapping of artificial levee lines is essential for management and development of river zones. Coastal mapping including river zone mapping has been historically carried out using surveying technologies. Photogrammetry, one of the surveying technologies, is recently used technology for national river zone mapping in Korea. Airborne laser scanning has been used in most advanced countries for coastal mapping due to its ability to penetrate shallow water and its high vertical accuracy. Due to these advantages, use of LiDAR data in coastal mapping is efficient for monitoring and predicting significant topographic change in river zones. This paper introduces a method for construction of a 3D artificial levee line using a set of LiDAR points that uses normal vectors. Multiple steps are involved in this method. First, a 2.5-dimensional Delaunay triangle mesh is generated based on three nearest-neighbor points in the LiDAR data. Second, a median filtering is applied to minimize noise. Third, edge selection algorithms are applied to extract break edges from a Delaunay triangle mesh using two normal vectors. In this research, two methods for edge selection algorithms using hypothesis testing are used to extract break edges. Fourth, intersection edges which are extracted using both methods at the same range are selected as the intersection edge group. Fifth, among intersection edge group, some linear feature edges which are not suitable to compose a levee line are removed as much as possible considering vertical distance, slope and connectivity of an edge. Sixth, with all line segments which are suitable to constitute a levee line, one river levee line segment is connected to another river levee line segment with the end points of both river levee line segments located nearest horizontally and vertically to each other. After linkage of all the river levee line segments, the initial river levee line is generated. Since the initial river levee line consists of the LiDAR points, the pattern of the initial river levee line is being zigzag along the river levee. Thus, for the last step, a algorithm for smoothing the initial river levee line is applied to fit the initial river levee line into the reference line, and the final 3D river levee line is constructed. After the algorithm is completed, the proposed algorithm is applied to construct the 3D river levee line in Zng-San levee nearby Ham-Ahn Bo in Nak-Dong river. Statistical results show that the constructed river levee line generated using a proposed method has high accuracy in comparison to the ground truth. This paper shows that use of LiDAR data for construction of the 3D river levee line for river zone mapping is useful and efficient; and, as a result, it can be replaced with ground surveying method for construction of the 3D river levee line.

• Smart Structures and Systems
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• 제20권5호
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• pp.549-562
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• 2017

The US railroad network carries 40% of the nation's total freight. Railroad bridges are the most critical part of the network infrastructure and, therefore, must be properly maintained for the operational safety. Railroad managers inspect bridges by measuring displacements under train crossing events to assess their structural condition and prioritize bridge management and safety decisions accordingly. The displacement of a railroad bridge under train crossings is one parameter of interest to railroad bridge owners, as it quantifies a bridge's ability to perform safely and addresses its serviceability. Railroad bridges with poor track conditions will have amplified displacements under heavy loads due to impacts between the wheels and rail joints. Under these circumstances, vehicle-track-bridge interactions could cause excessive bridge displacements, and hence, unsafe train crossings. If displacements during train crossings could be measured objectively, owners could repair or replace less safe bridges first. However, data on bridge displacements is difficult to collect in the field as a fixed point of reference is required for measurement. Accelerations can be used to estimate dynamic displacements, but to date, the pseudo-static displacements cannot be measured using reference-free sensors. This study proposes a method to estimate total transverse displacements of a railroad bridge under live train loads using acceleration and tilt data at the top of the exterior pile bent of a standard timber trestle, where train derailment due to excessive lateral movement is the main concern. Researchers used real bridge transverse displacement data under train traffic from varying bridge serviceability levels. This study explores the design of a new bridge deck-pier experimental model that simulates the vibrations of railroad bridges under traffic using a shake table for the input of train crossing data collected from the field into a laboratory model of a standard timber railroad pile bent. Reference-free sensors measured both the inclination angle and accelerations of the pile cap. Various readings are used to estimate the total displacements of the bridge using data filtering. The estimated displacements are then compared to the true responses of the model measured with displacement sensors. An average peak error of 10% and a root mean square error average of 5% resulted, concluding that this method can cost-effectively measure the total displacement of railroad bridges without a fixed reference.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.161-168
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• 2007

웹에 대한 공격은 웹 서버 자체의 취약점 보다 웹 어플리케이션의 구조, 논리, 코딩상의 오류를 이용한다. OWASP에서 웹 어플리케이션 취약점을 10가지로 분류하여 발표한 자료에 의하면 웹 해킹의 위험성과 피해가 심각함을 잘 알 수 있다. 이에 따라 웹 해킹에 대한 탐지능력 및 대응이 절실히 요구된다. 이러한 웹 공격을 방어하기 위해 패턴 매칭을 이용한 필터링을 수행하거나 코드를 수정하는 방법이 있을 수 있지만 새로운 공격에 대해서는 탐지 및 방어가 어렵다. 또한 침입탐지시스템이나 웹 방화벽과 같은 단위보안 제품을 도입할 수 있지만 운영과 지속적인 유지를 위해서는 많은 비용과 노력이 요구되며 많은 탐지의 오류를 발생한다. 본 연구에서는 웹 어플리케이션의 구조와 파라미터 입력 값에 대한 타입, 길이와 같은 특성 값들을 추출하는 프로파일링 기법을 이용하여 사전에 웹 어플리케이션 구조 데이터베이스를 구축함으로서 사용자 입력 값 검증의 부재에 대한 해결과 비정상적인 요청에 대해 데이터베이스의 프로파일 식별자를 이용하여 검증하고 공격 탐지가 가능하다. 통합보안관리시스템은 현재 대부분 조직에서 도입하여 운영하고 있으며 일반화 되어있다. 그래서 통합보안관리시스템의 보안 감사 로그 수집 에이전트에 웹 어플리케이션 공격 탐지 기능을 추가한 모델을 제시함으로서 추가 단위보안제품을 도입하지 않고서도 웹 어플리케이션 공격을 탐지할 수 있도록 하였다.

• 환경생물
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• 제32권1호
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• pp.49-57
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• 2014

인간의 생태계와 서식환경을 공유하고 있는 정주성 거미류의 경우 제한된 서식지 이동 특성으로 인해, 특정 유해환경을 효과적으로 감시할 수 있는 환경 지표생물로서의 활용가치가 매우 높은 생명체로 판단된다. 따라서 본 연구는 석면 섬유에 노출시킨 거미의 서폐 미세구조를 관찰하고, 그 결과를 토대로 유해환경을 모니터링할 수 있는 생물지표로서의 활용 가능성에 대해 논의하였다. 고해상도의 주사전자현미경으로 서폐의 미세구조를 관찰한 결과, 기공 주위에 분지된 수지상의 큐티클지주(spike)는 기낭으로 유입되는 공기를 정화하는 필터구조로 작동하였고, 기낭 내부에 수직돌출된 큐티클 지주는 기낭 공간을 안정적으로 확보하고 호흡 표면적을 극대화하는 구조체임이 확인되었다. 짧은 노출 기간에도 불구하고, 기공 개구부의 전 영역에서 청석면의 미세섬유가 검출되어 석면과 같은 환경 오염원에 대한 효과적인 생물지표로서의 가능성을 거미의 서폐에서 확인하였다. 또한, 기낭으로 유입되어 혈림프 공간을 관통한 미세섬유는 고착구조를 형성하고 조직손상을 유발함이 관찰되었는데, 섬유 주위에 밀집된 혈구는 흔히 관찰되었으나, 섬유 표면에 부착된 혈구나 석면소체 등은 관찰되지 않았다. 이는 상대적으로 짧은 석면노출기간에서 기인하는 것으로 해석되었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권1호
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• pp.248-252
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• 2022

The environment refers to what is surrounded by something during human life. This environment is related to the way humans live, and presents various problems on how to perceive the surrounding environment and how the behaviors that constitute the environment support the elements necessary for human life. Humans have an interest in the supportability of the environment as the interrelationship increases as humans perceive and understand the environment and accept the factors supported by the environment. In space, human movement starts from one space to the next and exchanges stimuli and reactions with the environment until reaching a target point. These human movements start with subjective judgment and during gait movement, the spatial environment surrounding humans becomes a collection of information necessary for humans and gives stimulation. will do. In this process, in particular, humans move along the movement path through movement in space and go through displacement perception and psychological changes, and recognize a series of spatial continuity. An image of thinking is formed[1]. In this process, spatial experience is perceived through the process of filtering by the senses in the real space, and the result of cognition is added through the process of subjective change accompanied by memory and knowledge, resulting in human movement. As such, the spatial search behavior begins with a series of perceptual and cognitive behaviors that arise in the process of human beings trying to read meaning from objects in the environment. Here, cognition includes the psychological process of sorting out and judging what the information is in the process of reading the meaning of the external environment, conditions, and material composition, and perception is the process of accepting information as the first step. It can be said to be the cognitive ability to read the meaning of the environment given to humans. Therefore, if we can grasp the perception of space while moving and human behavior as a response to perception, it will be possible to predict how to grasp it from a human point of view in a space that does not exist. Modern people have the theme of reminiscing dog-friendly hotels for the healing of petloss syndrome, and this thesis attempts to approach the life of companions.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 대한지리학회지
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• 제42권4호
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• pp.469-487
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• 2007

입도경향 분석법은 파이척도로 표현된 평균입도, 분급, 왜도 등 퇴적물 입도조직변수가 퇴적물의 이동경로를 따라 특정한 경향을 보이는 성질을 이용한 퇴적물 이동경로 식별 방법론이다. 적용이 간편하고 저렴하여 지형학 연구에 널리 응용될 수 있는 가능성을 지니고 있으나 방법론상의 한계도 몇 가지 측면에서 지적되고 있어 주의가 필요하다. 이 연구는 McLaren과 Bowles의 1차원 경로분석법, Gao와 Collins, Le Roux의 2차원 이동벡터법 등 현재까지 정립된 입도경향 분석의 대표적인 세 가지 기법을 비교 평가하여 적절한 활용법을 도출하고, 입도경향 분석의 추후 연구과제를 제안한 것이다. McLaren-Bowles의 1차원 경로분석법은 연구자의 현장경험을 분석에 효과적으로 결합시킬 수 있고 X-분포를 통해 퇴적환경에 대한 해석을 제공해주며 장기적인 퇴적물 순이동 패턴을 파악하는데 효과적이나 연구자의 주관적 해석에 의존해야 한다는 점, 식별할 수 있는 시간 해상도가 낮다는 점등이 단점이다. Gao-Collins의 2차원 이동벡터법은 명확한 절차, 2차원적인 시각화, 세밀한 시간 해상도 등이 장점이지만, 임계거리 선정, 잡벡터 제거과정 등이 문제를 유발할 수 있으므로 분석 시 주의를 요한다. 셋째, Le Roux의 2차원 이동벡터법은 확장된 경험규칙과 조직변수 간의 구배를 고려하고 시간해상도도 세밀하지만, 분석개념이 모호하고 복잡하다. 입도경향 분석은 현장에 대한 연구자의 이해도, 조사하고자 하는 퇴적물 순이동 패턴의 시간적 스케일, 초점을 맞추고자 하는 정보 등에 따라 적절한 기법을 선택하고, 거기에 부합되는 시료채취방안을 기획하는 것이 중요하다. 또한 입도경향 분석이 지형학 연구에 기여하기 위해서는 시료채취 깊이, 교란층의 두께 등 시료채취 과정의 요소들과 퇴적물 순이동 패턴이 지시하는 시간스케일 간의 관계가 체계적으로 규명되어야 한다고 판단된다.