• 정보관리학회지
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• 제31권1호
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• pp.163-187
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• 2014

이 연구의 목적은 해양과학기술 분야 연구자의 정보이용행태를 규명하기 위한 것으로, 연구자의 연령, 학력, 연구분야 등 개인적 특성에 따른 차별화된 정보서비스 수립과 전문도서관 서비스 고도화를 위한 기초자료를 확보하는데 있다. 자료수집은 2014년 1월 중 2주간 국내의 대표적인 해양연구기관 소속 연구자 348명을 대상으로 웹설문지를 배포하고 최총 115명의 데이터를 회수하였다. 분석결과, 연구자가 가장 선호하는 정보유형은 학술논문이며, 국내자료 보다 해외자료, 인쇄자료보다 전자자료를 주로 이용하고 있다. 정보입수경로는 '인터넷정보원'과 '소속 도서관 이용'이 높았고, 자료 수집 시 겪는 문제점은 '소속도서관의 전자자원 다양성 부족'과 '유료정보에 대한 이용부담'에 대한 의견이 가장 많았다. 도서관 만족도의 주요 영향요인은 '전자도서관 시스템', '도서관 직원', '도서관 소장자료' 순으로 나타났고, 이는 정보이용 만족도와 밀접한 관계가 있음을 보여준다. 마지막으로 전문도서관 정보서비스의 수요를 분석한 결과, 향후 중점적으로 실시해야하는 서비스는 '맞춤형 정보검색서비스', '프로젝트지원서비스', '연구동향분석서비스'로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.12-26
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• 2004

과거 지리정보시스템은 고유의 독립적인 형식으로 지리 정보를 구축하여 서비스를 제공하여 왔으며, 최근에는 기존의 이질적인 지리정보시스템간의 다양한 지리 정보를 효율적으로 활용하기 위해 지리정보시스템에서의 상호 운용성 제공이 요구되고 있다. 이에 OGC(Open GIS Consortium)에서는 분산 환경에서 이질적인 지리정보시스템들간의 상호 운용성을 제공하기 위해 GML(Geography Markup Language)을 제안하였다. GML은 XML(extensible Markup Language)을 기반으로 공간 정보와 비 공간 정보를 포함하는 지리정보를 저장하고 전송하기 위한 인코딩 방법에 대한 명세를 제공하고 있다. 또한, GML은 웹 환경에서 맵 서버를 통해 지리 정보를 서비스하기 위한 인터페이스의 구현에 관한 명세를 포함하고 있다. 이에 GML 문서에서의 지리 정보와 기존의 지리정보시스템들이 가지는 지리정보간의 호환을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이질적인 지리 정보들의 상호 운용성을 제공하기 위해 GML 문서와 지리정보시스템간의 지리 정보를 사상시키는 기법을 제안한다. 이를 위해 기존의 지리정보시스템의 지리 정보를 GML 문서로 표현하는 방법과 GML 문서에 나타나는 지리 정보를 공간데이터베이스로 구축하는 방법에 대해 기술한다. 제안된 지리 정보 사상 기법을 통해 기 구축된 지리 정보간의 상호 운용성을 제공하여 웹 기반의 통합된 지리 정보서비스를 위한 프레임워크로 제공될 수 있다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권5호
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• pp.505-516
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• 2022

Objective: To evaluate whether artificial intelligence (AI) for detecting breast cancer on mammography can improve the performance and time efficiency of radiologists reading mammograms. Materials and Methods: A commercial deep learning-based software for mammography was validated using external data collected from 200 patients, 100 each with and without breast cancer (40 with benign lesions and 60 without lesions) from one hospital. Ten readers, including five breast specialist radiologists (BSRs) and five general radiologists (GRs), assessed all mammography images using a seven-point scale to rate the likelihood of malignancy in two sessions, with and without the aid of the AI-based software, and the reading time was automatically recorded using a web-based reporting system. Two reading sessions were conducted with a two-month washout period in between. Differences in the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC), sensitivity, specificity, and reading time between reading with and without AI were analyzed, accounting for data clustering by readers when indicated. Results: The AUROC of the AI alone, BSR (average across five readers), and GR (average across five readers) groups was 0.915 (95% confidence interval, 0.876-0.954), 0.813 (0.756-0.870), and 0.684 (0.616-0.752), respectively. With AI assistance, the AUROC significantly increased to 0.884 (0.840-0.928) and 0.833 (0.779-0.887) in the BSR and GR groups, respectively (p = 0.007 and p < 0.001, respectively). Sensitivity was improved by AI assistance in both groups (74.6% vs. 88.6% in BSR, p < 0.001; 52.1% vs. 79.4% in GR, p < 0.001), but the specificity did not differ significantly (66.6% vs. 66.4% in BSR, p = 0.238; 70.8% vs. 70.0% in GR, p = 0.689). The average reading time pooled across readers was significantly decreased by AI assistance for BSRs (82.73 vs. 73.04 seconds, p < 0.001) but increased in GRs (35.44 vs. 42.52 seconds, p < 0.001). Conclusion: AI-based software improved the performance of radiologists regardless of their experience and affected the reading time.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.19-33
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• 2013

본 논문에서는 네트워크 기반 대용량의 자원들을 효율적으로 검색하기 위해 사용자의 요구사항에 기반해 검색에 요구되는 태그들 간의 의미론에 기반한 동적 가상 온톨로지(Dynamic Virtual Ontology using Tags: DyVOT)를 추출하고 이를 이용한 동적 검색 방법론을 제안한다. 태그는 소셜 네트워크 서비스를 지원하거나 이로부터 생성되는 정형 및 비정형의 다양한 자원들에 대한 자원을 대표하는 특성을 포함하는 메타적 정보들로 구성된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 태그들을 이용해 자원의 관계를 정의하고 이를 검색 등에 활용하고자 한다. 관계 등의 정의를 위해 태그들의 속성을 정의하는 것이 요구되며, 이를 위해 태그에 연결된 자원들을 이용하였다. 즉, 태그가 어떠한 자원들을 대표하고 있는 지를 추출하여 태그의 성격을 정의하고자 하였고, 태그를 포함하는 자원들이 무엇인지에 의해 태그간의 의미론적인 관계의 설정도 가능하다고 보았다. 즉, 본 연구에서 제안하는 검색 등의 활용을 목적으로 하는 DyVOT는 태그에 연결된 자원에 근거해 태그들 간의 의미론적 관계를 추출하고 이에 기반 하여 가상 동적 온톨로지를 추출한다. 생성된 DyVOT는 대용량의 데이터 처리를 위해 대표적인 예로 검색에 활용될 수 있으며, 태그들 간의 의미적 관계에 기반해 검색 자원의 뷰를 효과적으로 좁혀나가 효율적으로 자원을 탐색하는 것을 가능하도록 한다. 이를 위해 태그들 간의 상하 계층관계가 이미 정의된 시맨틱 태그 클라우드인 정적 온톨로지를 이용한다. 이에 더해, 태그들 간의 연관관계를 정의하고 이에 동적으로 온톨로지를 정의하여 자원 검색을 위한 동적 가상 온톨로지 DyVOT를 생성한다. DyVOT 생성은 먼저 정적온톨로지로부터 사용자 요구사항을 포함하는 태그를 포함한 부분-온톨로지들을 추출하고, 이들이 공유하는 자원의 정도에 따라 부분-온톨로지들 간의 새로운 연관관계 여부를 결정하여 검색에 요구되는 최소한의 동적 가상 온톨로지를 구축한다. 즉, 태그들이 공유하는 자원이 무엇인가에 의해 연관관계가 높은 태그들 간에는 이들의 관계를 설명하는 새로운 클래스를 가진 생성된 동적 가상 온톨로지를 이용하여 검색에 활용한다. 온톨로지의 인스턴스는 자원으로 정의되고, 즉 이는 사용자가 검색하고자 하는 해로서 정의된다. 태그들 간의 관계에 의해 생성된 DyVOT를 이용해 기존 정적 온톨로지나 키워드 기반 탐색에 비해 검색해야 할 자원의 량을 줄여 검색의 정확성과 신속성을 향상 시킨다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.173-183
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• 2019

최근 세종시는 개발 및 정비가 추진되면서 여러 분야에서 발생하는 사회문제를 해결하기 위해, 축적된 데이터의 활용이 대두되고 있다. 세종시가 추진 중이거나 추진예정 중인 정책의 품질 제고 및 사회적 변화에 대응하는 정책수립 및 운영에 축적된 데이터를 활용하여 과학적 정책수립의 필요성이 강조되고 있다. 특히, 경제사회구조의 급속한 변화 속에서 한정된 자원을 유효하게 활용하여 시민이 신뢰하는 정책을 전개하기 위해 데이터를 활용한 객관적인 접근으로 정책수립 과정에서 더욱 정확한 정책을 형성하는데 필요한 데이터 정비와 증거기반의 정책 검토가 더욱 강조되고 있다. 본 연구는 세종시 증거기반 정책수립을 위한 대시보드 구축을 위해 파일 데이터, 오픈 API, 주요 생활지표 데이터, 분야별 정보 데이터, 통계간행물, 통계DB 데이터를 활용하여 데이터 인포그래픽 대시보드를 디자인하였다. 대시보드 디자인은 세종시 생활지표인 사회, 인구, 경제, 부동산, 교통, 환경, 건강, 인프라 지표 데이터를 시각화하고, 데이터를 상호 연계하여 정책수립 및 운영에 주요 사회동향을 파악하는데 적용·활용될 수 있도록 구조적 마크업(HTML), 표현 및 레이아웃(CSS), 자바스크립트 (JavaScript)로 인포그래픽 대시보드를 디자인하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.33-56
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• 2016

대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.985-996
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• 2006

인터넷 기술의 발전에 따라 분산 지리정보 시스템 환경이 웹 기반 서비스로 변화되고 있는 추세이다. 기존의 웹 지리정보 서비스의 지리정보는 다양한 지도 포맷을 지원하여 상호운용하지 못하도록 독립적으로 개발되어 왔다. 동일한 지리정보임에도 불구하고 이러한 정보는 서로 다른 목적에 따라 개별적인 지리정보 시스템에 의해 중복된다 이는 중복된 지리정보 객체를 식별하는 문제와 중복된 지리정보 객체들 중에 클라이언트에게 가장 적합한 복사본을 선정하기 위한 지능적인 전략이 요구되고 있다. 그리고 중복 객체를 관리하기 위해 OMG와 GLOBE 그리고 GRID 컴퓨팅에서 관련 프레임워크를 제안하고 있다. 그러나 지리정보 객체에 대한 연구는 미흡하다. 따라서, 본 논문에서 이름 또는 속성으로 중복된 서비스 객체들의 효율적인 관리와 중복 서비스 객체들 중 가장 적합한 객체를 선정하기 위한 위치 서비스 모델을 제시하였다. 위치 서비스 모델은 세 개의 주요 서비스로 구성되어 있다. 첫 번째로 바인딩 서비스는 사용자가 객체의 이름과 속성으로 정의하여 서비스 오퍼 단위로 저장하고 클라이언트가 서비스 오퍼를 검색 할 수 있다. 두 번째는 위치 서비스로 컨택 레코드를 갖는 위치 정보를 관리한다. 그리고 컨택 주소를 갖는 독립적인 시스템상의 LSF에 의해 성능 정보를 획득한다. 세 번째는 지능형 선정 서비스로 바인딩/위치 서비스로부터 기본/성능 정보를 획득하고, 러프집합 기반의 지능형 모델에 의한 규칙에 의해 보다 빠르게 접근하고 성능이 우수한 특징을 제공한다. 본 논문에서 제시한 위치 서비스 모델에 대한 검증을 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 위치 서비스의 처리 과정을 보였다.효과를 나타냈다.\alpha}-amylase$ 활성을 고려한 적정 종자수분 함량은 단옥수수는 15%, 초당옥수수는 12%이었다.미관련(食味關聯) 미질특성(米質特性)을 이용한 토요식미치 추정(推定) 중회귀식(重回歸式)에 채택(採擇)된 주요 특성은 단백질함량, 알칼리붕괴도 및 최저점도(最低粘度)였으며 결정계수(決定係數)로 보아 약 49%의 적중율(的中率)을 나타내었다. 생물학적 기능의 상관관계를 이해하는데 활용될 수 있을 것이다.V는 앞으로 바이러스와 기주의 다양한 상호관계를 이해하는데 있어서 중요한 병원학적 성질을 가지고 있는 것으로 생각되었다.>$300^{\circ}C$ 이하, 공정압력 1 Torr, 그리고 bias전압과 기체 혼합비를 변화시키면서 증착하였다. 증착시 in-situ OES 분석결과 플라즈마 내의 질소종의 함유량 변화에 따라 증착속도가 크게 변화됨을 알 수 있었고, 많은 질소기체를 인입하면 질소종이 많아지지만 증착률은 급격히 감소하였고 박막내 탄소의 함량이 커지면서 막질이 비정질로 바뀌고 미세경도 또한 감소함을 알 수 있었다. 이는 in-situ 플라즈마 진단분석이 전체 PEMOCVD 공정에 있어서 대단히 중요하고, Ti(C,N)과 Hf(C,N) 코팅막의 탄소함량과 미세경도는 플라즈마내의 CH과 CN radical종의 세기에 크게 의존함을 의미한다. 그리고 Hf(C,N) 박막의 경우도 Ti(C,N) 박막의 경우와 유사하게 최대 미세경도값$(2460\;Hk_{0.025})$이 -600 V bias 전압과 10% 질소기체 혼합비를 사용한 경우에 얻어졌고, 이는 박막이 주로(111) 방향으로 성장됨에 기인한 것으로

• 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.

• 과학교육연구지
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• 제35권1호
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• pp.102-118
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• 2011

본 연구에서는 학교 밖 탐구활동의 실태 분석 결과와 수공적 기능이 강조된 HASA 교육과정 기준안에 근거하여 개발된 체험 중심 과학 캠프 프로그램을 적용하였다. 따라서 과학캠프 프로그램을 개발하여 적용한 후, 과학 캠프에 참여한 학생들의 반응에 기초하여 체험 중심 과학 캠프 활동 프로그램의 타당성을 검증하였다. 과학캠프 프로그램을 개발하여 적용하는 과정에 대해서는 캠프에 참여한 학생들이 캠프 기간 중에 작성한 탐구 보고서와 캠프가 끝난 후 인터넷에 올린 소감을 바탕으로 지식, 탐구, 수공적 기능, 태도 영역으로 구분하여 분석하였다. 그리고 사전 사후 설문지를 통해 과학캠프 프로그램 구성 영역과 캠프 프로그램의 타당성을 검증하고, 캠프에 참여한 학생들의 과학관련 태도 변화를 조사하였다. 과학 캠프 프로그램의 적용 결과, 과학지식의 이해 증진과 탐구능력 향상을 목적으로 하는 과학 캠프 프로그램의 개발에 있어서 내용면에서는 학생의 흥미와 참여를 고려하여 실생활과 첨단과학을 연계한 주제로 개발하고, 활동 면에서는 학생들이 직접 조작해보는 체험활동 및 선의의 경쟁심을 유발하는 과학경연 형태의 비중을 높일 필요가 있는 것으로 나타났다. 따라서 과학교육연구센터와 같은 과학교육 연구를 수행하는 기관들의 인적 체계나 경제적 지원을 보완하여 지속적인 과학 캠프 프로그램을 개발할 필요가 있다. 또한 공교육 차원에서 체험 중심 과학 캠프와 같은 학교 밖 탐구활동에 대하여 보다 적극적인 연구와 현실적인 노력을 실행한다면, 과학에 대한 학생들의 부정적 인식이나 이공계 기피 현상 등의 문제점들을 개선하는데 긍정적인 영향을 줄 것이라는 의미를 갖는다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권11호
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• pp.1025-1036
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• 2003

산업계에서 개발비용과 기간을 단축시키기 위해 시스템을 점차 Enterprise JavaBeans(EJB)로 개발하는 추세이다. 그러므로 시스템 재사용성, 확장성과 이식성을 높이기 위해 EJB를 위한 아키텍처가 중요해졌다. 그러나, 상위 레벨 수준의 추상적인 아키텍처는 제공되지만, 현재 가능한 J2EE기술을 사용하여 실제화 시키는 구체적 방법은 제공되지 않아 실용적인 소프트웨어 아키텍처에 관한 연구가 부족하다. EJB 규약(Specification)은 EJB를 운용하기 위한 세션빈, 엔티티빈들의 특성과 소규모(Fine Grained)방식의 컴포넌트 아키텍쳐만을 제시하고 있다. 그러므로 EJB는 작은 재사용 단위이기 때문에 EJB, 미들웨어 기술을 사용해도 기대만큼 재사용되지 않는다. 본 논문에서는 EJB 기반의 시스템을 위한 엔터프라이즈 소프트웨어 아키텍처를 구체적인 구현 기술과 기법을 함께 제안한다. 또한 효율적인 EJB 아키텍처를 설계하기 위한 EJB 설계 패턴을 제안한다. 설계 패턴들의 장단점을 분석하여 엔터프라이즈 아키텍처의 각 계층에 적합한 EJB 디자인 패턴을 식별하고, 디자인 패턴을 적용한 컴포넌트를 통해 최적의 컴포넌트간의 상호관계를 지원하는 아키텍처가 되도록 한다. EJB 설계기법을 객체수준의 화이트박스 형식인 소규모 EJB 컴포넌트로 부터 대규모(Coarse Grained) 방식의 EJB 컴포넌트로 설계하는 기법을 5가지로 제시하고, EJB 기반의 트랜잭션, 조립기법을 포함한 엔터프라이즈 아키텍처 설계 기법을 구체적으로 제안한다.