• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7893-7901
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• 2015

공용중인 교량의 보다 안전하고 효율적인 유지관리를 위해서는 시간에 따른 교량 유지관리 정보의 수집과 분석이 중요하다. 교량관리시스템을 통한 안전하고 경제적인 관리를 위한 전략 수립의 기본이 되는 현장조사 정보의 신뢰도 및 획득의 편의성을 증진하기 위하여 교량 현장조사용 스마트폰 응용프로그램을 개발하고, 실 적용성을 확보하였다. 개발된 프로그램은 교량의 생애주기관리를 위한 교량관리시스템과 연계되어 유지관리 관련 정보의 조회, 수정, 전송 등이 실시간으로 가능하며, 현장조사 보고서의 자동 작성을 통해 업무를 크게 경감할 수 있을 것으로 판단된다. 본 프로그램을 이용한 점검은 편의성, 정확성 등의 향상, 정보의 지속가능성, 향후 활용성 등 직간접적으로 기대되는 가치향상 효과가 기존의 점검방법에 비해 매우 높을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권2호
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• pp.99-109
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• 2002

ROLAP(Relational Online Analytical Processing)은 다차원적 데이타 분석을 위한 제반 기술로써, 전사적 데이타 웨어하우스로부터 고부가가치를 창출하는데 필수적인 기술이다. 질의처리 성능을 높이기 위해서 대부분의 ROLAP 시스템들은 집계 테이블들을 미리 계산해 둔다. 이를 큐브 생성이라고 하며, 이 과정에서 기존의 방법들은 데이타를 여러 차례 정렬해야 하고 이는 큐브 생성의 성능을 저하시키는 큰 요인이다. (1)은 MOLAP 큐브 생성 알고리즘을 통해 간접적으로 ROLAP 큐브를 생성하는 것이 훨씬 빠르다는 것을 보였다. 본 연구에서도 MOLAP 큐브 생성 알고리즘을 사용한 신속하고 확장적인 ROLAP 큐브 생성 알고리즘을 제시하였다. 분석할 입력 사실 테이블을 적절하게 조각내어 메모리 효율을 높였고, 집계 테이블들을 최소 부모 집계 테이블로부터 생성하도록 하여 큐브 생성 시간을 단축하였다. 제안한 방법의 효율성은 실험을 통해 검증하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.580-590
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• 2015

최근 그린 컴퓨팅의 일환으로 데이터센터의 효율적인 전력관리가 부각되고 있으며, 이러한 효율적인 데이터센터의 전력관리를 위해서는 서버 모니터링이 필수적이다. 하지만 기존 서버 모니터링 기법은 주로 데이터베이스만을 이용해 관리하였기 때문에, 관리자는 데이터센터 및 데이터베이스의 구조를 명확하게 알고 있어야 하고, 관측한 데이터 간 상관관계를 분석해야 한다. 또한 관리자는 데이터베이스에 명시되지 않은 부분에 대한 모니터링이 불가능하다. 이에 본 논문에서는 효율적인 데이터센터 내 전력관리를 위한 온톨로지 기반의 모니터링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 서버관리를 위한 도메인 온톨로지를 구축하고, 구축한 온톨로지를 시맨틱 어노테이션 기술을 통해 데이터베이스와 연동하였으며, 서버의 상태 및 질의문 생성에 대한 규칙을 정의하였다. 그리고 제안하는 기법의 유효성 입증을 위해 온톨로지 기반 모니터링 시스템 아키텍처를 설계하고, 지식 체계를 구축하였으며, 파일럿 시스템을 구현하여 검증을 실시하였다.

• 정보관리연구
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• 제40권1호
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• pp.133-156
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• 2009

이 연구에서는 KISTI NDSL의 학술논문 정보를 웹 학술자원과 연계하는 실험적 연구를 수행함으로써 KISTI의 정보 유통 서비스의 확대 가능성을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 웹 학술자원을 수집하여 STEAK 시스템을 이용한 자동 의미 연계를 생성하고 이를 학술논문 검색결과와 결합하였다. 시스템의 검색 정확률을 평가한 결과 매크로 정확률은 62.6%, 마이크로 정확률은 66.9%를 보였으며, 자동연계 성능에 대한 전문가 평가는 76.7점을 보였다. 주제 범주별 전문가 평가는 본 연구를 통해 의미연계를 잘 수행하는 경우에 높게 측정되어 시스템적 성능과 동일한 경향을 보였다. 이 연구는 다양한 웹 학술자원의 서비스 연계를 위하여 논문정보로부터 생성한 언어자원을 의미색인에 사용한 것으로 이를 통해 지속적인 웹 자원의 학술적 활용에 대한 가능성을 제시하고자 하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권5호
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• pp.789-796
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• 2005

현재 대부분의 도서관 정보검색 시스템들은 키워드 정합매칭(exacting matching) 방법으로 검색 서비스를 제공하고 있으므로, 검색 결과의 양이 방대하고 비적합한 결과가 많이 포함되어 있다. 따라서 본 논문에서는 키워드기반 검색 엔진의 단점을 보완하고 현재 도서관 검색 환경을 고려하여 보다 적합한 결과를 사용자에게 신속하게 제공하기 위하여 전공분류표와 사용자 프로파일을 이용한 검색 모델 SULRM(Retrieval Model using Subject Classification Table, User Profile & LSI)을 제안한다. SULRM은 키워드 검색 결과로 얻은 자료들을 분류된 자료의 경우와 미분류된 자료의 경우로 나누어, 분류된 자료의 경우에는 전공분류표를 생성하여 자료 필터링을 수행하고, 미분류된 자료의 경우에는 사용자 프로파일과 LSI(Latent Semantic Indexing)을 이용하여 자료의 순위를 결정해서 사용자에게 제시한다. 실험평가는 우리 대학의 디지털 도서관을 실험환경으로 하여 필터링 방법, 사용자 프로파일 갱신 방법, 그리고 문서순위결정 방법의 성능을 측정한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1372-1381
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• 2017

In this paper, a texture feature extraction method using local energy and local correlation of Gabor transformed images is proposed and applied to an image retrieval system. The Gabor wavelet is known to be similar to the response of the human visual system. The outputs of the Gabor transformation are robust to variants of object size and illumination. Due to such advantages, it has been actively studied in various fields such as image retrieval, classification, analysis, etc. In this paper, in order to fully exploit the superior aspects of Gabor wavelet, local energy and local correlation features are extracted from Gabor transformed images and then applied to an image retrieval system. Some experiments are conducted to compare the performance of the proposed method with those of the conventional Gabor method and the popular rotation-invariant uniform local binary pattern (RULBP) method in terms of precision vs recall. The Mahalanobis distance is used to measure the similarity between a query image and a database (DB) image. Experimental results for Corel DB and VisTex DB show that the proposed method is superior to the conventional Gabor method. The proposed method also yields precision and recall 6.58% and 3.66% higher on average in Corel DB, respectively, and 4.87% and 3.37% higher on average in VisTex DB, respectively, than the popular RULBP method.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.181-188
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• 2021

일반인에게 난해한 법률분야를 이해하기 쉽고 예측 가능 할 수 있도록 인공지능을 적용한 법률 서비스에 대한 연구의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 조세심판원의 결정정보를 수집하고 데이터 처리와 자체 학습을 통한 모델을 구축하여 사용자의 질의에 맞는 답변을 예측하기 위한 시스템을 제안한다. 제안 모델은 웹크롤링을 통해서 조세 결정문의 정보 수집 및 자연어 처리과정을 통하여 유용한 데이터를 추출하고, 최적화된 산출물을 Word2Vec의 Fast Text 알고리즘을 적용하여 단어의 벡터를 생성하였다. 2017년부터 2019년까지 총 11,103건의 정보를 수집하고 분류하였으며 RNN 기술의 BiLSTM을 적용하여 자체학습을 통한 결과 예측 프로그램을 구축하여 70%정확도로 실증하였다. 향후 다양한 법률시스템으로 활용성을 기대할 수 있으며 보다 효율적인 적용을 위한 연구와 정확도 향상을 위한 연구가 계속되어야 한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.179-186
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• 2021

We have been developed the smart tourism app and the Instagram and YouTube contents to provide personalized tourism information and travel product information to individual tourists. In this paper, we develop a rule-based smart tourism chatbot with the khaiii (Kakao Hangul Analyzer III) morphological analyzer and Neo4J graph database. In the proposed chatbot system, we use a morpheme analyzer, a proper noun dictionary including tourist destination names, and a general noun dictionary including containing frequently used words in tourist information search to understand the intention of the user's question. The tourism knowledge base built using the Neo4J graph database provides adequate answers to tourists' questions. In this paper, the nodes of Neo4J are Area based on tourist destination address, Contents with property of tourist information, and Service including service attribute data frequently used for search. A Neo4J query is created based on the result of analyzing the intention of a tourist's question with the property of nodes and relationships in Neo4J database. An answer to the question is made by searching in the tourism knowledge base. In this paper, we create the tourism knowledge base using more than 1300 Jeju tourism information used in the smart tourism app. We plan to develop a multilingual smart tour chatbot using the named entity recognition (NER), intention classification using conditional random field(CRF), and transfer learning using the pretrained language models.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.15-23
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• 2020

기후 변화에 대응하기 위한 농업분야의 연구활동이 활발하게 이루어지고 있는 가운데 4차 산업혁명에 맞춰 정보통신기술을 활용한 스마트농업이 새로운 트랜드가 되었다. 이에 따라 다양한 노지 환경과 토양 조건에서 농작물의 스트레스를 모니터링하여 생육 이상 징후를 미리 식별하고 대응하려는 연구가 진행되고 있다. 다양한 센서를 거쳐 실시간으로 수집되는 데이터들을 인공지능 기법이나 빅데이터 기술을 활용하여 분석하려는 시도도 있다. 본 논문은 빅데이터 분석을 위해 기존 관계형 데이터베이스를 이용하여 농작물의 생육환경정보와 생체정보 분석에 효과적인 빅데이터 모델을 제안한다. 모델의 성능은 데이터 양에 따른 쿼리에 대한 응답 시간으로 측정하였다. 그 결과 최대 23.8%의 시간 단축 효과가 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.192-197
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• 2020

대규모 발전소나 화학공정과 같은 다변량 공정은 매우 위험한 환경에서 운전되기 때문에 고장이 발생하면 심각한 인적·물적 손실이 발생할 수 있다. 따라서 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 온라인 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 세 가지의 다른 다변량 공정 데이터에 ICA를 적용하여 고장탐지를 수행하였고, PCA와 성능을 비교하였다. ICA 기반의 고장탐지 절차는 크게 오프라인 과정과 온라인 과정으로 나뉜다. 오프라인 과정에서는 시스템이 정상일 때 계측된 데이터를 이용하여 고장판별을 위한 문턱 값을 설정한다. 그리고 온라인 과정에서는 실시간으로 계측되는 질의벡터에 대한 통계량을 계산한 후, 계산된 통계량과 사전에 정의된 문턱 값과 비교하여 고장을 판별한다. 본 논문에서 이용한 세 가지의 다변량 공정 데이터에 실험한 결과, ICA 기반 고장탐지 방법이 시스템의 고장을 사전에 탐지하였고, PCA 보다 우수한 고장탐지 성능을 보여주었다.