• 한국조리학회지
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• 제22권5호
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• pp.214-230
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• 2016

본 연구는 포항시민들을 대상으로 향토음식에 대한 인지적 특성과 섭취빈도 및 기호도를 조사 연구함으로써 향토음식에 대한 이해와 관심을 가지는 계기를 마련하고, 앞으로의 효과적인 발전방향을 제시하기 위한 기초자료로 제공하고자 실시하였다. 본 연구 결과, 포항시민들의 포항향토음식에 대한 관심도는 대체로 높게 나타났고, 향토 음식의 가장 중요한 기준은 맛과 영양으로 나타났으며, 포항향토음식 발전에 가장 필요한 것은 조리법의 표준화 및 단순화로 나타났다. 또한, 포항향토음식에 대한 가치 인식은 건강과 관련된 항목에서 높게 나타났고, 50대 이상과 거주연한 이 26년 이상으로 오래된 집단이 가장 높은 인지적 특성을 나타내었다. 포항향토음식의 섭취빈도 및 기호도를 조사한 결과, "과메기", "물회", "구룡포대게", "회국수", "모리국수", "피데기오징어", "물곰탕", "홍치밥식해", "제사밥식해", "고래고기", "개복치", "두치찜", "문어회", "물가자미무침회", "물가자미조림", "물가자미튀김", "군수 소라산적", "생미역무침", "미역귀요리", "시금장", "부추요리", "부추달걀말이", "곡강시금치", "송이요리", "노란콩잎무침", "푸른콩잎장아찌", "푸른콩잎물김치", "포항해맞이빵", "검은돌장어요리", "고추찜", "고추잎나물무침", "산나물비빔밥", "도토리묵무침", "오이미역찬국", "동동주" 등 거의 모든 항목에서 50대 이상, 26년 거주이상 집단이 가장 높은 기호도와 섭취빈도를 나타내었고, 대체적으로 연령이 높을수록, 거주연한이 길수록 높은 기호도와 섭취빈도를 나타내었다. 향후 포항향토음식과 관련된 다양한 문화행사를 개최하고 홍보에 힘써야 할 것이며, 전문 판매점을 보급시킴과 동시에 전통의 맛을 유지하면서 현대감각에 맞게 개발하고 보편화시켜 세계적인 음식으로 만들고, 신세대의 입맛에 맞게 조리법의 변형 또한, 이루어져야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권6호
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• pp.683-694
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• 2003

인터넷 사용이 급속도로 증가함에 따라 XML/HTML 문서와 같이 트리 구조로 표현되는 데이터의 변화 탐지가 중요한 연구 분야로 등장하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 변화 탐지를 위한 데이터 구조로 X-tree와 이에 기초한 휴리스틱 변화 탐지 알고리즘 X-tree Diff 를 제안한다. X-tree Diff 는 X-tree 의 변화 내용에 대한 최소 비용 편집 스크립트를 찾는 알고리즘과는 달리 휴리스틱 트리 대응 알고리즘을 통해 병화 내용을 확인하는 알고리즘으로, X-tree 에 속한 모든 노드에 대해 각각의 노드를 루트로 하는 서브트리의 구조와 서브트리속에 속한 노드들의 데이터들을 128비트 해시값으로 표현한 값인 트리 MD를 각 노드에 저장하고, 이를 변화 탐지 과정에서 활용하여 신-구 버전의 X-tree들에 속한 서브트리들의 비교을 효율적으로 처리한다. X-tree Diff 는 4단계로 구성되며 1)신-구버넌의 X-tree노드들에 대해, 우선 1:1 대응이 가능한 모든 동등한 서브트리 쌍을 찾고, 2) 이들 서브트리 쌍의 루트로부터 신-구 버전의 X-tree의 루트까지의 경로 상에 존재하는 노드들에 대한 대응관계를 결정한다. 3) 그 후 신-구 버전의 X-tree의 루트들로부터 깊이 우선 탐색으로 노드를 방문하며 대응이 결정되지 않은 노드들에 대한 대응여부를 결정해 나간다. 4) 마지막까지 대응여부가 결정되지 않은 도드들은 삭제나 삽입된 것으로 간주한다. X-tree Diff XML 문서들에 대한 버저닝(Versioning) 을 목적으로 설계된 BUILD Diff 알고리즘과 달리 XML/HTML 에 공통적으로 사용할 수 있을 뿐 아니라, 알고리즘이 명확하고 간결하여 다양한 형태의 확장이 가능하다. 알고리즘의 성능도 개선되어 신-구 X-tree의 노드의 수를 n이라 할 때, O(n)의 시간 복잡도를 갖는다. 제안된 알고리즘은 현재 보안 관련 상용 시스템인 WIDS(Web-Document Instrusion Detection System) 에서 사용되고 있으며, 본 논문에서는 WIDS를 이용하여 20여개 신문-방송 사이트에서 변화가 탐지된 11,000 개 페이지에 대한 성능평가를 보이고 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.27-42
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• 2020

인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.