• Geomechanics and Engineering
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• 제7권1호
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• pp.37-53
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• 2014

A Web-based pile load test (WBPLT) system was developed and implemented in this study. Object-oriented and concept-based software design techniques were adopted to integrate the pile load test database into the system. A total of 673 case histories of pile load test were included in the database. The data consisted of drilled shaft and driven precast concrete pile axial load tests in drained, undrained, and gravel loading conditions as well as pre-analyzed data and back-calculated design parameters. Unified modeling language, a standard software design tool, was utilized to design the WBPLT system architecture with five major concept-based components. These components provide the static structure and dynamic behavior of system message flows in a visualized manner. The open-source Apache Web server is the building block of the WBPLT system, and PHP Web programming language implements the operation of the WBPLT components, particularly the automatic translation of user query into structured query language. A simple search and inexpensive query can be implemented through the Internet browser. The pile load test database is helpful, and data can be easily retrieved and utilized worldwide for research and advanced applications.

• 한국정밀공학회지
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• 제25권5호
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• pp.82-88
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• 2008

This paper proposes a novel method of 2 dimensional shape display. Shape displays allow us to feel tile actual volume of the object, unlike conventional 2D visual displays of 3D objects. The proposed method employs a wireframe structure to present 2D or 3D objects. The wireframe is composed of small units driven by shape memory alloy (SMA) actuators. The drive unit is analogous to the agonist-antagonist system of animal musculoskeletal systems, where the SMA actuators serve as agonist and antagonist muscles. The force in the SMA actuator is controlled by electrical current. The drive unit is equipped with the locking mechanism so that it can sustain the external force exerted by the user as well as the own weight of the wireframe structure. By controlling the current into the SMA actuator and locking mechanism, we can control the angle of the drive unit. A chain of drive units enables presentation of 2 dimensional objects. 3 dimensional presentations are possible by collecting the chains of drive units.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권6호
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• pp.417-423
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• 2022

The present study proposed a new interface system for capsule endoscopy by using head mounted display (HMD) device, which can control the orientation of the capsule endoscope with electromagnetic actuator (EMA) system. The orientation information of the HMD user was detected by the gyroscope sensor built into the device and then calculated to as an angle increment using Unity Engine compiler. The measured angle changes from the HMD were converted to the current values of the corresponding coils to be changed in the EMA system. Two experiments were designed to measure the accuracy and the intuitiveness of the HMD interface system. In the angle accuracy measurement, the capsule endoscope driven by HMD interface system showed the averaged errors of 0.68 degrees horizontally and 1.001 degrees vertically for given test angles. In the intuitiveness measurement, HMD interface system showed 1.33 times faster manipulation speed rather than the joystick interface system. In this respect, the HMD interface system for capsule endoscopy was expected to improve the overall diagnostic environment while maintaining comfort of patients and clinicians.

• Journal of Smart Tourism
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• 제3권1호
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• pp.41-47
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• 2023

Tourism and hospitality have encountered significant changes in recent years as a result of the rapid development of information technology (IT). Customers now expect more expedient services and customized travel experiences, which has intensified competition among service providers. To meet these demands, businesses have adopted sophisticated IT applications such as ChatGPT, which enables real-time interaction with consumers and provides recommendations based on their preferences. This paper focuses on the AI support-prompt middleware system, which functions as a mediator between generative AI and human users, and discusses two operational rules associated with it. The first rule is the Information Processing Rule, which requires the middleware system to determine appropriate responses based on the context of the conversation using techniques for natural language processing. The second rule is the Information Presentation Rule, which requires the middleware system to choose an appropriate language style and conversational attitude based on the gravity of the topic or the conversational context. These rules are essential for guaranteeing that the middleware system can fathom user intent and respond appropriately in various conversational contexts. This study contributes to the planning and analysis of service design by deriving design rules for middleware systems to incorporate artificial intelligence into tourism services. By comprehending the operation of AI support-prompt middleware systems, service providers can design more effective and efficient AI-driven tourism services, thereby improving the customer experience and obtaining a market advantage.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.489-496
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• 2011

문화상품 및 체험기기 디자인에 있어 최종 사용자의 체험 감성 및 형상에 대한 감성은 중요한 비중을 차지한다. 하지만 지금까지 문화상품과 체험기기들은 일반적으로 전통적인 제작 방법을 사용하여 옛것을 그대로 재현하거나 디자이너, 제작자의 직관과 추정에 의존해 왔다. 본 사례 연구에서는 감성공학적 평가, 분석 기법과 디지털 방식의 현대 운송기기 디자인 프로세스를 문화 체험기기 디자인 개발에 적용하였다. 디자인 프로세스 각 세부 단계에서 인터넷을 활용한 전체형상 위주의 신속한 감성평가, 분석을 수행하고 이를 디자인 안들에 대한 품평에 활용함으로써, 사용자의 감성이 디자인 개발 각 단계에 반영될 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 슬로시티(Cittaslow)로 지정된 신안 증도에서 사용될 관광용 마차에 대한 감성 디자인 프로세스 적용사례를 예시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.131-138
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• 2008

본 논문은 지식정보화 사회에서 국제회의와 컨벤션 관련 정보 활용 시에 축적된 경험과 지식을 통한 인터넷 컨벤션이포탈 정보시스템을 설계하였다. H/W 측면인 무정지 Cluster시스템, L4와 WAS를 사용한 3-tier구조와 Firewall, VPN, IDS/IPS, 보안관제시스템과 S/W 측면인 WAS MVC 아키텍처, SOA 아키텍처, ASP EAI기능을 활용한 응용체계를 구축하였다. 사용자와 운영자, 설계 및 구축자, 검증위원의 평가 기준인 사용자효율성, 유비쿼터스 가용성, 시스템 안정성, 정보 보안성을 평가하여 이전 시스템과 비교 평가를 하였다. 그 결과 기존의 컨벤션이포탈 시스템에 비해 25.9%의 성능 향상이 이루어진 우수한 컨벤션이포탈 시스템으로 평가되어, 우리나라 컨벤션 산업과 유비쿼터스 인터넷 IT 정보 산업의 발전과 국제사회 컨벤션에서 주도적 역할을 수행할 수 있게 기여할 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.311-326
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• 2024

The rapid development of neural network technology promotes the neural network model driven by big data to overcome the texture effect of complex objects. Due to the limitations in complex scenes, it is necessary to establish custom template matching and apply it to the research of many fields of computational vision technology. The dependence on high-quality small label sample database data is not very strong, and the machine learning system of deep feature connection to complete the task of texture effect inference and speculation is relatively poor. The style transfer algorithm based on neural network collects and preserves the data of patterns, extracts and modernizes their features. Through the algorithm model, it is easier to present the texture color of patterns and display them digitally. In this paper, according to the texture effect reasoning of custom template matching, the 3D visualization of the target is transformed into a 3D model. The high similarity between the scene to be inferred and the user-defined template is calculated by the user-defined template of the multi-dimensional external feature label. The convolutional neural network is adopted to optimize the external area of the object to improve the sampling quality and computational performance of the sample pyramid structure. The results indicate that the proposed algorithm can accurately capture the significant target, achieve more ablation noise, and improve the visualization results. The proposed deep convolutional neural network optimization algorithm has good rapidity, data accuracy and robustness. The proposed algorithm can adapt to the calculation of more task scenes, display the redundant vision-related information of image conversion, enhance the powerful computing power, and further improve the computational efficiency and accuracy of convolutional networks, which has a high research significance for the study of image information conversion.

• 기술혁신학회지
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• 제19권1호
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• pp.1-28
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• 2016

현재 우리나라 혁신시스템은 기존의 성장 및 기술공급 위주의 발전전략이 한계를 노정하면서 새로운 전환기를 맞고 있다. 이에 새로운 혁신 경로 창출을 위한 과학기술 ICT 정책 패러다임 전환은 물론 지속가능한 에너지, 농업 농촌 등 다양한 영역에서의 시스템 전환이 필요한 상황이다. 리빙랩은 사용자 참여를 기반으로 하는 새로운 혁신모델이자 지속가능한 시스템 전환의 니치 실험으로서 유럽을 중심으로 논의되고 있다. 본 연구에서는 과학기술 ICT가 에너지 전환, 농업 농촌 시스템 전환, ICT 정책 패러다임의 전환에 적용된 리빙랩 사례를 살펴보고 우리나라에서의 시사점을 도출하였다. 유럽의 SusLab 프로젝트, C@R 프로그램, 대만의 리빙랩 사례 모두 사전기획 단계부터 지역 사용자의 배경과 경험을 적극적으로 수집하고, 사용자 주도의 혁신활동을 개발프로세스 전반에서 유지함으로써 다양한 전환 실험을 성공적으로 추진하였다. 이러한 결과는 중앙정부와 지자체가 리빙랩 도입을 검토하는 현 상황에 맞춰 다양한 시사점을 제공한다. 리빙랩은 국가 또는 지역 전반의 사회 기술시스템의 전환을 위한 전략적 니치 실험, 정책 간 연계통합의 수단, 새로운 지역혁신 모델로 활용될 수 있다. 또한 최근 혁신정책 패러다임에서 강조하고 있는 사용자 및 수요 측면을 반영한 정책통합을 실현할 수 있는 중요한 플랫폼이 될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.101-116
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• 2015

많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.1-15
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• 2021

추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.