• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권1_2호
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• pp.173-183
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• 2003

형태소 분석을 한 후 명사를 추출하는 방법은 모든 어절에 대해 빈번한 사전 참조와 음운 복원을 위한 규칙 적용을 수행하므로 많은 연산을 필요로 하고, 중의성이 있는 어절에 대해 모든 가능한 분석결과를 생성하므로 명사 추출의 관점에서는 비효율적이다. 본 논문에서는 명사 추출의 관점에서 형태소 분석시 불필요한 연산을 줄이기 위해 명사 출현 특성을 고려하는 명사 추출 방법을 제안한다. 명사 출현 특성은 명사의 존재에 대한 긍정적 또는 부정적인 단서를 표현하는 한국어의 특성으로서, 배제 정보와 명사 접미 음절열이 있다. 배제 정보는 명사가 잃는 어절을 미리 배제하여 형태소 분석에 요구되는 탐색 공간을 줄이고. 명사 접미 음절열은 바로 알에 있는 병사를 검사함으로써 단순한 방법으로 명사를 추출하거나 미등록어를 인식하는 데에 사용한다. 또한 본 논문에서는 형태소 분석시 복잡한 음운 현상을 처리하기 위해 많은 음운 규칙을 적용하는 대신 음운 복인 정보를 사용하여 음운 현상을 처리한다. 실험 결과에 의하면 덕 방법은 기존의 형태소 분석 방법에 의한 명사 추출에 비해 정확도는 떨어지지 않으면서 수행 속도 면에서 매우 효율적임을 알 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제35권3호
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• pp.287-309
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• 2018

시니어전환 시대를 맞이하여 도서관의 주 이용군으로 부상된 시니어를 대상으로 디지털환경에서 정보접근 및 검색 편의정도, 요구사항을 파악하였다. 이를 위하여 55세 이상의 국회도서관 이용자의 이용행태 및 검색행태를 조사하였고 이러한 행태와 만족도를 시니어 세대별 즉 베이비붐세대의 액티브시니어 그룹과 노인세대의 시니어 그룹으로 나누어 비교분석하였다. 그 결과 첫째, 국회도서관을 이용하는 노인세대는 여가를 목적으로 방문하며 정치 사회, 종교 철학, 역사 지리분야를 선호하였으나, 베이비붐세대는 자기계발을 목적으로 경제 재테크, 예술 문화 분야를 선호하는 것으로 조사되었다. 둘째, 검색을 실패하였을 경우 베이비붐세대의 시니어는 스스로 결과를 제어하는 반면, 노인세대는 사서에 의존도가 높은 것으로 나타났다. 셋째, 시니어 두 그룹 모두 장시간 전자도서관을 이용하면서 자료를 브라우징하고 있음에도 불구하고 전자도서관에서 제공하고 있는 편의 정제 기능에 대한 이용률이 저조하였다. 따라서 시니어의 이용을 활성화하고 편의성을 높이기 위해서는 시니어 전담사서가 필요하고 전자도서관을 이용하는 시니어를 위해 따로 도움말, 메뉴 설명이 필요 없는 직관적인 인터페이스가 개발될 필요가 있다. 이로써 현 이용자뿐만 아니라 잠재적 시니어들의 정보 리터러시 향상과 이용성 제고를 도모할 수 있을 것으로 본다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권12호
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• pp.519-524
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• 2023

해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.73-79
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• 2013

최근 스마트 TV는 빠른 속도로 확산되고 있으나 스마트 폰이나 스마트 패드에 비하여 입력장치의 사용이 매우 불편하며 많은 양의 콘텐츠 중 자신에게 적합한 콘텐츠를 빠르게 찾기 어렵다는 한계로 인하여 스마트 기기 중 그 기능의 사용빈도가 낮다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하고 스마트 TV 상에서 사용자가 원하는 콘텐츠를 보다 쉽게 찾을 수 있는 개인화된 지능형 추천 시스템을 제안하고 구축하고자 한다. 사용자 선호정보를 이용한 프로파일 분석, TV 시청에 대한 패턴 분석, 애플리케이션에 대한 사용통계 분석 등 사용자에 대한 여러 가지 정보를 다차원적으로 고려하여 사용자에게 가장 적합한 콘텐츠를 추천할 수 있는 개인화된 지능형 시스템을 설계 및 구축하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권3호
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• pp.226-235
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• 2009

내비게이션 시스템에서 목적지를 찾기 위하여 목적지의 이름, 분류, 주소, 전화번호 등의 정보를 이용하게 되는데 대부분의 사용자들은 이들 중에서 목적지의 이름을 사용한다. 그런데 사용자들은 공급사에서 제공하는 POI DB에 등재된 이름을 정확히 알지 못할 뿐만 아니라 편의상 축약된 명칭이나 일반적으로 불리어지는 명칭 등으로 POI 검색을 시도하므로 검색이 실패하는 경우가 빈번하다. 본 논문에서는 내비게이션 시스템에서 이름으로 검색 할 때 검색 성공률을 제고할 수 있는 이형태 DB 구축 시스템을 제안한다. 이 시스템은 원 DB의 POI 명과 연결되는 이형태를 생성하여 DB화한다. 우리는 이형태의 생성을 위하여 약 650,000 개의 개체를 가지고 있는 원 DB의 POI 명으로부터 모은 패턴을 분석하여 이형태의 유형을 7 가지로 분류하였다 분류한 유형을 토대로 일정한 패턴이 존재하여 자동화가 가능한 유형들에 대하여 577개의 규칙을 만들어 자동으로 이형태를 구축하였다. 규칙으로 만들기가 어렵거나 빈도수가 적은 개체들에 대해서는 수동으로 이형태를 구축하였다. 생성된 비율은 전체 POI DB의 35.8%에 해당하며 구축한 이형태 DB를 사용한 검색 성공률은 89%이었다.

• Spatial Information Research
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• 제18권1호
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• pp.77-87
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• 2010

시공간 조인은 이동객체와 같이 시공간의 특성을 가지는 데이터를 처리할 때 요구되는 중요한 연산자로, 이동객체들의 움직임을 분석하거나 이동객체들의 시공간적 패턴을 찾는 것과 같이 다양하게 활용된다. 현재까지 실외공간에서의 시공간 조인 질의에 관한 연구는 많이 진행되어왔다. 최근에는 실내측위기술이 발전함에 따라 실외뿐만 아니라 실내에서도 다양한 위치기반 서비스가 점진적으로 제공되고 있으며, 특히 이동객체를 중심으로 다양한 응용 서비스들을 필요로 하게 된다. 하지만 실내공간에서의 시공간 조인에 관한 연구는 아직 전무하다. 본 논문에서는 실내공간에서 실시간으로 갱신되는 이동객체에 대한 연속 시공간 셀프조인 질의와 질의처리 방법론을 제안하였다. 연속 시공간 셀프조인 질의는 주어지는 특정 시간과 공간의 조건을 만족하는 모든 쌍들을 시간이 지남에 따라 지속적으로 갱신하는 질의이다. 본 논문에서는 방이나 복도와 같이 특정한 기호를 중심으로 이동객체의 위치를 표현하며 이러한 특징을 가지는 공간을 기호공간이라 한다. 그리고 방대한 스트림데이터를 효과적으로 필터링하고 관리하기 위한 후보쌍 버퍼 테이블이라는 자료구조와 이를 활용한 질의처리 방법론을 제안하였으며 실험을 통해 타당성을 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.358-377
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• 2015

In this paper, we propose a novel approach for trajectory recovery. Our system uses a triangulation procedure for skeletonization and graph theory to extract the trajectory. Skeletonization extracts the polyline skeleton according to the polygonal contours of the handwritten characters, and as a result, the junction becomes clear and the characters that are touching each other are separated. The approach for the trajectory recovery is based on graph theory to find the optimal path in the graph that has the best representation of the trajectory. An undirected graph model consisting of one or more strokes is constructed from a polyline skeleton. By using the polyline skeleton, our approach accelerates the process to search for an optimal path. In order to evaluate the performance, we built our own dataset, which includes testing and ground-truth. The dataset consist of thousands of handwritten characters and word images, which are extracted from five handwritten documents. To show the relative advantage of our skeletonization method, we first compare the results against those from Zhang-Suen, a state-of-the-art skeletonization method. For the trajectory recovery, we conduct a comparison using the Root Means Square Error (RMSE) and Dynamic Time Warping (DTW) in order to measure the error between the ground truth and the real output. The comparison reveals that our approach has better performance for both the skeletonization stage and the trajectory recovery stage. Moreover, the processing time comparison proves that our system is faster than the existing systems.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권1호
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• pp.133-142
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• 2019

연구목적: 본 연구는 테마파크에서 발생되는 안전사고의 발생 현황 및 형태, 그리고 사고원인 등을 조사 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구방법:연구를 위해 신문 검색프로그램인 스크랩마스터를 이용하여 언론에 보도되었던 해외 테마파크 안전사고를 조사하였으며, 한국소비자원 등에 의뢰하여 수집한 710건의 안전사고를 분석하였다. 연구결과: 언론에 보도되는 해외 테마파크의 안전사고는 매년 40~60건씩 발생하고 있다. 조사된 자료에 의해서만도 국내에서는 연평균 87건의 안전사고가 발생하고 있고, 사고의 발생형태 및 상해종류 등에 있어서 일정한 패턴을 나타내었다. 결론:본 연구를 통해 테마파크에서 발생되는 다양한 안전사고의 형태와 원인을 파악하여 효과적인 안전사고 예방대책을 수립하고, 시행해야 한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.47-65
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• 2022

Purpose With the recent development of Big Data and Artificial Intelligence technology, self-driving technology has developed into three stages (partial self-driving) or four stages (conditional self-driving), it is expected to bring a new paradigm to transportation in the city. Although many researchers are researching related technologies, there is no research on self-driving for disabled persons. In this study, the basic research was conducted based on the assumption that the shared self-driving car used by the disabled person is similar to the special transportation currently driving. Design In this study, data analysis and machine learning techniques were utilized to analyze the mobility patterns of disabled persons by type and to search for leading factors affecting the traffic volume of special transportation. Findings The study found that external physical disorders and developmental disorders often visit general welfare centers, internal organ disorders often visit general hospitals, and the elderly and mental disorders have various destinations. In addition, machine learning analysis showed that the main transportation routes for the disabled person use arterial roads and auxiliary arterial roads and that the ratio of building usage-related variables affecting the use of special transportation for a disabled person is high. In addition, the distance to the subway and bus stops was also mentioned as a meaningful variable. Based on these analysis results, it is expected that the necessary infrastructure for shared self-driving cars for disability person traffic will be used as meaningful research data in the future.

• 한국언론정보학보
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• 제45권
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• pp.463-495
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• 2009

미국 사회에서 1980년대에 시작된 시민저널리즘(civic journalism)이 한국에서는 2000년대에 들어와서야 그 자리를 잡고 활성화되기 시작했다. 기성 저널리즘의 구조적인 문제점들을 보완하기 위해 태동한 대안 저널리즘으로서의 시민저널리즘은 증가하는 온라인 시민기자와 온라인 뉴스 미디어 확산에 의해 새로운 국면을 맞이하고 있는 실정이다. 이에 따라, 두 나라의 시민저널리즘 양상과 그 실천에 있어서의 시민 영향력이 몇몇의 요인에 따라 유의미하게 차이를 드러낸다는 사실에 주목하며 본 연구에서는 그 요인들을 찾아내고 두 나라의 온라인 시민저널리즘을 실증적으로 비교 분석하고자 한다. 이러한 목적 하에 미국의 CNN "iReport", 한국의 "오마이뉴스"라는 양국의 대표적 온라인 시민저널리즘을 다음과 같은 4가지 측면에서 분석하였다: 탈객관주의 정도, 사회 문제에 대한 해결책 모색, 기사의 생산과 소비에 미치는 시민의 영향력 정도. 그 결과로, 미국의 시민저널리즘에서는 전통적인 저널리즘의 객관주의로부터 벗어난 경우가 많고, 사회 문제에 대한 대안 및 해결책 모색과 시민 기자의 활용 정도에 있어서 한국의 시민저널리즘보다 앞서 있다는 점을 알 수 있었다. 또한 기사 의제 설정에 있어서의 시민 의견 반영 정도나 생산된 기사에 대한 시민 참여 및 영향력에 있어서도 한국의 시민저널리즘보다 발전된 모습을 보이고 있었다. 그에 반해, 한국의 시민저널리즘은 기사 의제 설정에 있어서의 여론 조사 반영에 있어서만 미국의 저널리즘보다 앞서 있었고, 정부와 관련된 특정 이슈에 대한 기사에 대해서만 시민의 영향력 이 미치는 특징을 나타냈다.