• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.97-117
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• 2012

인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.23-46
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• 2017

2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.441-444
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• 2007

현재 물류, 유통 산업분야에서 RFID를 활용하여 보다 편리한 서비스를 제공하고 있지만 아직도 개선의 여지가 많다. 그리하여 RFID로 물품을 신속하고 간편하게 관리하고, GPS로 현재의 위치정보를 얻을 수 있는 이점을 활용하여 물품의 유통과정에 대한 정보를 보다 수월하게 관리 가능한 물류 관리 시스템을 구현하였다. 차량에 RFID Reader를 설치함으로써 적재한 물품의 수량과 제품정보, 배송상태, 분실여부 등 많은 정보를 얻을 수 있고 차량이 이동하면 GPS로부터 위치정보를 수신 받아 차량에 적재한 물품의 실시간 위치정보, 유통경로, 생산지 등의 소비자가 필요로 하는 많은 정보를 얻을 수 있다. 이러한 정보를 데이터베이스 서버에 기록, 관리되어지고, Google map과 연동하여 물품의 유통정보를 웹서비스를 통해 위성지도에서 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 이는 텍스트가 아닌 이미지 중심의 서비스로 관리자뿐만 아니라 소비자가 요구하는 정보를 시각적으로 제공할 수 있기 때문에 기존의 서비스와는 다르다. 또한 RFID와 GPS가 산업 전반에 활용되고 있는 시점에서 이러한 서비스를 물류, 유통 산업뿐만 아니라 교통, 운송, 관광 산업 등 기타 산업과 함께 연계하여 연구 개발된다면 보다 폭 넓게 활용 가능하다.

• 지적과 국토정보
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• 제53권1호
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• pp.37-46
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• 2023

드론을 운용한 지적재조사사업이 활발히 진행됨에 따라 사업 추진현황에 대한 국민적 관심과 축적되는 드론영상 등 성과물의 활용과 관리의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 드론영상 관리 및 활용의 한계점을 해결하고 드론영상 기반의 3차원 지적정보를 제공하기 위해 3차원 공간정보 플랫폼을 구축하여 활용하는 방안을 제시하였다. 연구 대상지역은 2023년 2월에 지적공부 정리가 완료된 최신 지적재조사사업 완료 지구를 선정하였다. 이후 사용자의 공간적 제한을 해소하기 위한 웹기반 3차원 플랫폼을 연구에 적용하여 드론영상, 공간정보, 속성정보를 기반으로 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 3차원 정보 기반의 지적재조사 성과물 가시화, 종전지적도와 확정지적도 성과 비교 등 주요 기능을 구현하였다. 본 연구에서 구축한 개방형 플랫폼을 통해 지적재조사 성과물에 대해 누구나 쉽게 활용할 수 있으며, 실제 사업 지구를 반영한 3차원 정보 기반의 체계적인 지적재조사 성과물 활용 및 공유를 기대할 수 있다. 또한, 분산된 성과물을 하나의 플랫폼에 통합하여 지속적인 관리방안을 제시하였다. 추후 전국을 대상으로 플랫폼을 구축하고, 지적재조사 행정시스템(바른땅)과 연계 서비스가 구축된다면 3차원 플랫폼의 활용성이 더욱 향상될 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권6호
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• pp.1-10
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• 2005

본 논문은 무선 응용 프로토콜 환경에서 무선 인터넷 액세스를 위한 HTML 변환기의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 구현된 HTML 변환기는 콘텐츠 변환, 변환 규칙 집합, WML 파일 생성, 프레임 콘텐츠 재구성 모듈로 구성된다. 일반 텍스트 콘텐츠의 경우, 변한 규칙 집합을 참조하여 콘텐츠 변환 모듈에서 일대일 태그 매핑을 통해 WML 콘텐츠로 변환이 되며, 프레임으로 구성된 콘텐츠는 프레임 콘텐츠 재구성 모듈에서 최초에 받은 프레임 셋 소스를 파싱하여, 포함되어 있는 모든 파일 이름들을 가지고 요구 메시지를 구성하여, 파일 개수만큼 다시 서버에 연결해서 각각의 문서들을 받아 처음에 받은 HTML 문서에 연결시키고, 일련의 재구성 과정을 거친 후, 테이블 형태의 WML 콘텐츠로 변환이 된다. 이미지 맵이 포함된 콘텐츠는 이미지 맵 관련 태그를 파싱한 후, 링크되어 있는 HTML 문서의 이름을 추출해서 WML 콘텐츠 데이터로 대체하고, 해당 콘텐츠로 링크시킴으로써 변환이 가능하게 한다. 제안한 프레임 콘텐츠 변환 방법은 기존 상용 변환기와는 달리 사용자의 편의와 상호 운용성이 고려된 변환 방법이며, 이미지 맵의 경우 상용 변환기에서는 지원되지 않는 부분이다.

• 토지주택연구
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• 제2권3호
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• pp.249-258
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• 2011

도시재생을 효율적으로 수행하기 위해서는 전국적으로 쇠퇴정도를 파악하고 지구단위별 쇠퇴지역 및 잠재력 등을 평가할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 다양성과 복합성을 고려한 공간정보 기반의 종합적 진단체계의 구축이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 진단체계 구축의 일환으로 도시재생 종합정보시스템 아키텍처를 설계하였다. 시스템 개발을 위해 일차적으로 시군구단위 쇠퇴진단지표 DB를 구축하고, 쇠퇴진단시스템을 개발하였다. 또한 시스템의 고도화 추진방안을 제시하였다. DB 구축은 전국 시군구를 대상으로 하였으며 이에 대한 메타데이터를 구축하였다. 시스템은 Open API 기반으로 확장이 용이하도록 설계하였다. 그리고 RIA 기술 기반의 직관적인 UI를 구현하였다. 시스템의 주요기능은 지표관리, 진단분석(시군구단위 쇠퇴진단), 정보공개 등으로 구성하였다. 고도화 방안에서는 도시재생 DB의 공간적 관계성을 고려한 정보모형을 설계하고, 시멘틱 웹의 적용방안을 제시하였다. 지구단위 분석모형의 개선방안으로 지구단위 분석모형, GIS 기반의 공간분석 플랫폼, KOPSS 분석 모듈의 연계 활용방안 등을 제시하였다. 도시재생 종합정보시스템의 활용을 통해 도시쇠퇴의 현황 파악 및 재생대상의 우선적인 수요파악을 통해 정책결정이 용이해질 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제24권3호
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• pp.299-309
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• 2006

최근 세계적인 기상이변으로 대규모의 자연재해가 발생되고 있으며, 도시지역의 인구 과밀화와 시설물의 대형화로 피해규모도 대형화되고 있다. 본 연구에서는 매미 태풍 시 침수피해가 크게 발생하였던 마산시 월영동지역에 대해 도시홍수량을 추정할 수 있는 SWMM모형을 이용하여 빈도강우와 해수위별 침수예상지를 추정하고 이것을 GIS데이터베이스와 연결하여 침수예상피해를 분석하였다. 그 결과, GIS자료를 이용하여 대상지역을 소유역으로 구분하고 홍수추정모형인 SWMM을 이용하여 침수위치와 침수심을 예측함으로서 빈도강우와 해수위 상승에 따른 침수예상지역을 정확하게 예측할 수 있었다. 또한 침수가 예상되는 지역에 대해 건물용도별로 침수위험도를 예측하거나 침수에 따른 대피계획수립에 이용할 수 있는 자료를 제공할 수 있었으며, 향 후 웹이나 무선통신기술 등과 연계된 재난관리체계구축에 대한 연구가 이뤄질 경우 활용성이 증대될 것으로 판단된다.

• 대한한의학방제학회지
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• 제21권2호
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• pp.72-80
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• 2013

Objectives : Ontology is a good tool to represent the knowledge and has developed for Traditional Korean Medicine(TKM) in Korea Institute of Oriental Medicine. There are a lot of TKM terms, which have a complex meaning, especially major indication terms of medicinal treatment and terms of symptom and disease. These complex meaning terms result in the low linkage between major indication terms of medicinal treatment and terms of symptom and disease in TKM ontology. We studied to enhance the percentage of the linkage among those data in TKM ontology. Methods : We disassembled major indication terms of medicinal treatment into minimum meaning units and then linked them to enhance the percentage of the linkage among medicinal material, formula and disease ontology based on Traditional Korean Medicine. To retain objectivity, several experts of Korean Medicine used a web-based tool that supports users in refining terms and disassembling them into the minimum meaning efficiently. Results : The outcome shows that the percentage of the linkage among medicinal material, formula and disease ontology increased. By linking disassembled major indication terms to symptoms and diseases, the amount of information for medicinal materials and formulas also increased quantitatively in comparison with given formula for diseases in disease ontology. Conclusions : By this study, disassembled data increases the percentage of linkage between diseases and medicinal treatments. And the applicability of TKM ontology is also increased.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1348-1356
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• 2010

정보통신기술의 발달로 인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 패션/코디 쇼핑몰의 개수가 증가함에 따라 소규모 쇼핑몰 운영자들은 자신의 사이트에 방문자를 늘이기 위하여 첫 페이지에 다양한 이벤트나 어울리는 상의-하의로 치장을 하게 된다. 운영자는 매일 혹은 며칠에 한번 씩 첫 페이지의 내용을 수작업으로 바꾸어서 방문자에게 항상 신선한 느낌으로 상품을 소개한다. 온라인 패션 쇼핑몰에서 판매하는 다양한 상품들에 대하여 상의와 하의의 어울리는 정도를 자동으로 계산하여 표기할 수 있다면, 첫 페이지의 장식을 도와줄 수 있을 뿐 아니라 오프라인에서의 점원에 의한 추천을 대신하여 사용자들의 연계 구매에도 한층 편리할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 코디 전문가가 상의-하의 의류에 대하여 휴리스틱에 의한 어울림 값을 속성별 매트릭스 형태로 등록하여, 실제 의류들에 대하여 상의-하의 의류를 자동 매칭해주는 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.123-130
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• 2019

웹 추천기법에서 가장 많이 사용하는 방식 중의 하나는 협업필터링 기법이다. 협업필터링 관련 많은 연구에서 정확도를 개선하기 위한 방안이 제시되어 왔다. 본 연구는 Word2Vec과 앙상블 합성곱 신경망을 활용한 영화추천 방안에 대해 제안한다. 먼저 사용자, 영화, 평점 정보에서 사용자 문장과 영화 문장을 구성한다. 사용자 문장과 영화 문장을 Word2Vec에 입력으로 넣어 사용자 벡터와 영화 벡터를 구한다. 사용자 벡터는 사용자 합성곱 모델에 입력하고, 영화 벡터는 영화 합성곱 모델에 입력한다. 사용자 합성곱 모델과 영화 합성곱 모델은 완전연결 신경망 모델로 연결된다. 최종적으로 완전연결 신경망의 출력 계층은 사용자 영화 평점의 예측값을 출력한다. 실험결과 전통적인 협업필터링 기법과 유사 연구에서 제안한 Word2Vec과 심층 신경망을 사용한 기법에 비해 본 연구의 제안기법이 정확도를 개선함을 알 수 있었다.