• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.129-132
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• 2000

It is difficult to find web contents for visual disabilities in spite of rapid growing internet users, infrastructures and advance of computer technology. For the case of usenet newsgroup concerning disabilities, hit rate is even less than E-mail because of lack of accessibility, educational support and economical expense for internet. This paper is addressed to voice usenet newsgroup service by using telephone or web browser for visual disabilities without additional S/W support such as 775, usenet program and installation program, suggests a design method and an implementation example for it. Main features of it are easiness of man machine interface, popularity of access device such as telephone or web browser and independency of particular news server by using NNTP. This system supports general MIME format, is implemented for usenet server of Korean Social Worker's Community and will be implemented for Gomduri InfoNet BBS of Korean Society for Rehabilitation of Persons with Disabilities.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권1호
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• pp.19-30
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• 2000

정보통신기술의 비약적인 발전은 온라인으로 생성되는 전자문서의 양을 폭발적으로 증가시키고 있다. 따라서 수동으로 문서를 분류하던 종래의 방법 대신 문서의 자동분유 기술 개발이 특별히 요구되고 있다. 본 논문에서는 베이지안 학습 기법을 이용하여 문서를 자동으로 분류하는 방법을 연구하고, 20개의 유즈넷 뉴스그룹 문서들을 분류하도록 시험하였다. 사용한 알고리즘은 Naive Bayes Classifier이며, 구현한 시스템을 이용해 유즈넷 문서를 대상으로 자동분류를 실험한 결과 분류의 정확률이 약 77%로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.60-62
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• 1999

다중 클래스 문서분류는 주어진 여러 개의 관심사별로 문서를 선별해 주는 문제이다. 문서 분류 문제의 특징은 문서가 매우 높은 차원으로 표현된다는 것이다. 다른 학습 알고리즘에 비해 SVM 알고리즘은 차원을 전혀 줄이지 않고 문제를 해결한다. 본 논문에서는 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 대규모의 뉴스 그룹 문서 분류 문제를 다룬다. 다중 클래스 문서 분류를 위해서 각 클래스에 대한 SVM학습 결과를 효과적으로 결합하였으며 실험을 통하여 SVM과 다른 학습 알고리즘과의 성능을 비교하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.292-294
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• 2001

문서 클러스터링은 정보검색 시스템에서 검색과정의 효율성을 향상시키기 위해서 많이 사용된다. 기존의 K-means 클러스터링과 같은 거리-기반 접근 방법은 거리에 대한 척도를 정해야 하는 문제가 있고, 또한 전체 자질 공간에서 지역적 특성에 민감하기 때문에 문서 내에 노이즈가 존재할 경우 만족스러운 결과를 내지 못할 수 있다. 그리고 기본적으로 문서 데이터는 희소성(sparseness)을 가기 때문에 정규 분포를 가정한 mixture 모델을 적용하기도 어려움이 있다. 본 논문에서는 Helmoholtz machine에 의한 문서 클러스터링 방법을 제안한다. 제안되는 방법에서는 하나의 문서를 어떤 내재적인 요인(factor)들의 다양한 결합에 의한 결과로 가정하는데, 이 때의 요인은 주제어 집합 또는 적어도 의미적으로 유사한 단어들의 집합이다. 그리고 기본적으로 Helmholtz machine은 이진 데이터를 다루는데, 텍스트 문서에 나타나는 단어들의 빈도를 고려하기 위해 수정된 Helmholtz machine을 제시한다. TREC-8 adhoe 데이터와 20 Newsgroup 문서 집합에 대한 클러스터링 실험 결과, 제안된 방법이 K-means 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였으며 주제어 추출을 통해 문서 집합의 전체 내용 파악을 용이하게 하는 특성이 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.259-267
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• 2003

단순 베이지언 분류모형은 구현이 간단하고 효율적이기 때문에 실용적으로 사용하기에 적합하다. 그러나 이 분류모형은 많은 기계학습 도메인에서 우수한 성능을 보임에도 불구하고 문서분류에 적용되었을 경우에는 그 성능이 매우 낮은 것으로 알려져왔다. 본 논문에서는 단순 베이지언 분류모형중 가장 성능이 우수한 것으로 알려진 다항 시행접근 단순 베이지언 분류모형을 개선하는 세가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 범주에 대한 단어의 확률추정방법을 문서모델에 기반하여 개선하는 것이고, 두 번째는 문서의 길이에 따라 범주와의 관련성이 선형적으로 증가하는 것을 억제하기 위해 길이에 대한 정규화를 수행하는 것이며, 마지막으로 범주판정에 중요한 역할을 하는 단어들의 영향력을 높여주기 위하여 상호정보가중 단순 베이지언 분류방법을 사용하는 것이다. 제안하는 방법들은 문서분류기의 성능 평가를 위한 벤치마크 문서집합인 Reuters21578과 20Newsgroup에서 기존의 방범에 비해 상당한 성능향상을 가져옴을 알 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.71-78
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• 2002

교육시스템에서 분산된 교육 정보를 검색, 공유하는 새로운 기술로 이동 에이전트가 주목을 받고 있다. 효율적인 검색을 수행하기 위해 많은 양의 컨텐츠를 전송받는 대신 검색을 수행하는 에이전트를 직접 서버에 전달하는 방식을 이용한다. 본 연구에서는 이동 에이전트를 이용하여 교육용 사이트에 분산적으로 존재하는 질의응답 게시판과 유즈넷의 자료를 검색, 공유하는 시스템의 모델을 제안한다. 제안된 시스템의 효율성을 살펴보기 위해 기존의 검색 모델과의 비교 실험을 하였으며 교육용 서버로 에이전트가 이동함에 따라 네트워크 트래픽이 감소됨을 볼 수 있었다 또한 이동 에이전트가 검색 위치로 이동 후 게시판과 유즈넷의 자료 변환을 위한 최적 검색 시간이 단축되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.3470-3478
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• 2000

세계적으로 급속히 발전하고 있는 웹(WWW) 기술은 원격학습의 새로운 기회를 인터넷을 통하여 제공하고 있다. 가상 교육 또는 원격 교육 운영에 관한 일부 실험에 관한 성공적인 보고도 나와있다. 웹은 다른 네트워크 도구와 병합하여 원격으로 떨어진 학습자들에게 대화형 학습을 할 수 있는 가상 교실을 생성할 수 있음을 연구하였다. 전자우편, 다자참여 학습보드, 뉴스그룹, 또는 화상회의 같은 원격 학습 도구의 표준에 관한 필요 사항들을 연구하고, 자바 프로그래밍 언어와 객체지향 프로그래밍 기법을 이용하여 이들 학습 도구들을 개발하였다. 객체지향 프로그래밍을 통하여 개발되는 코드의 내구성, 확장성 및 재활용성을 증가시킬 수 있었다. 이들 도구를 활용하여 개발된 시스템은 교사와 학생, 또는 학생들 간에 상호작용을 허용하여 실질적인 원격 교육 시스템에 사용 될 수 있음을 알 수 있었다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제15권1호
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• pp.121-136
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• 2013

본 연구는 수학영재 프로그램의 특성과 원격 영재교육의 특성을 결합한 원격교육용 초등수학영재 프로그램 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 원격교육에 투입하는 프로그램 개발의 준거를 설정하고 원격교육용 프로그램의 절차 모형을 구안하였다. 이에 따라 디피(Diffy) 게임을 활용한 원격교육용 초등수학영재 프로그램을 개발하였고, 이를 실제 현장에 적용하여 얻은 결과를 초등수학영재 프로그램, 원격교육용 프로그램으로서의 두 가지 측면의 분석기준을 이용하여 프로그램 개발의 타당성을 검증하였다. 본 연구는 이 프로그램이 원격교육이라는 방식을 통하더라도 고차원적인 수준의 다양한 수학적 사고력을 신장시킬 수 있고, 토론방이나 성찰 저널을 통해 적극적인 수학적 의사소통 활동에도 기여하는 부분이 있음을 확인하였다.

• 통상정보연구
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• 제14권1호
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• pp.391-418
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• 2012

최근의 소셜 네트워크 서비스 (Social Network Service)는 그 사용범위와 목적이 확장하고 있다. 초기의 이메일, 리스트서브, 뉴스그룹 등 비교적 동질적 집단 간의 네트워킹 중심의 SNS로부터, 이제는 기업들에게도 게시판, 개인의 미니홈피나 블로그, Facebook, Twitter를 이용한 소셜미디어 마케팅이라는 개념이 형성되고 있다. 본 연구에서는 소셜미디어 활용과 수출마케팅 성과의 관계성을 검증하는 것이 목적이다. 이를 위하여 SNS활용의 유형을 살펴보고, 이들과 수출마케팅 성과와의 관계를 검증하고자 하였다. 연구결과, SNS활용은 수출마케팅 성과와 직접적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한 제품의 온라인 적합성과 조직의 혁신수용성은 SNS활용에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 도출된 반면, 마케팅역량과 국제화역량은 SNS활용을 통하여 수출마케팅성과로 이어지지 않는다고 파악되었다. 따라서 SNS의 활용을 증진시킬 수 있는 제품과 서비스의 개발과 함께, 조직 내부의 SNS활용에 대한 적극적 관심과 수용이 필요하다는 점을 시사하고 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권5호
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• pp.541-546
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• 2006

데이터 마이닝은 방대한 양의 데이터를 다루는 응용영역에서 학습과 함께 연구되어 실세계의 문제를 해결할 수 있는 구체적인 방법을 제시해 주고 있다. 데이터 마이닝을 위한 보편적인 방법으로 사용되어 온 클러스터 분석 방법은 데이터의 양이 많아질수록, 실세계에서 직접 얻은 데이터일수록 경계가 불분명하고 처리과정에서 많은 오차가 발생하게 되어 직접 적용하고자할 때 고려해야할 점이 많다. 이를 위하여 퍼지 개념이 도입된 퍼지 클러스터링 방법론은 클러스터 타당성문제와 함께 널리 연구되어왔다. 본 논문에서는 클러스터링의 결과가 만들어 내는 오류 값을 최소화하는 방향으로 학습하는 비교사 학습신경망에 의하여 클러스터링이 이루어지고 이를 퍼지 성능 측정자에 의하여 평가하면서 최적의 클러스터 수를 찾아가는 적응형 데이터 마이닝 모델을 제안하고자 한다 또한 뉴스그룹의 텍스트 데이터를 처리하여 문서분류에 활용할 수 있음을 보임으로 제안된 모델의 타당성을 확인하고자 한다.