• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1525-1530
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• 2011

다양한 센서들로부터 실시간으로 수집되는 데이터를 분석, 처리해야하는 유비쿼터스 환경의 다양한 응용서비스(모니터링 서비스)를 개발하기 위해서는 반드시 연속질의 처리 방법이 요구된다. 기존 연구에서 연속질의는 대부분 간격질의와 영역질의만으로 표현되고, 이러한 질의에 대한 처리 기법들이 제시되었다. 그러나 연속질의의 종류는 매우 다양하며, 속성 조건, 공간 조건, 시간 조건의 결합을 통해 표현될 수 있다. 이 논문에서는 연속질의의 종류를 분류하고, 여러 조건들의 결합을 통해 표현 가능한 연속질의 모델을 제안하고자 한다. 이 논문은 연속질의를 표현하는 질의 모델을 제안함으로써, 연속질의 처리를 위한 다양한 후속 연구에 대한 방향을 제시하는데 기여하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.441-443
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• 2010

다양한 센서들로부터 실시간으로 수집되는 데이터를 분석, 처리해야 하는 유비쿼터스 환경의 다양한 응용 서비스를 개발하기 위해서는 반드시 연속질의 처리 방법이 요구된다. 기존 연구에서 연속질의는 대부분 간격질의와 영역질의만으로 표현되고, 이러한 질의에 대한 처리 기법들이 제시되었다. 그러나 연속질의의 종류는 매우 다양하며, 속성 조건, 공간 조건, 시간 조건의 결합을 통해 표현될 수 있다. 이 논문에서는 연속질의의 종류를 분류하고, 여러 조건들의 결합을 통해 표현 가능한 연속질의 모델을 제안하고자 한다. 이 논문은 연속질의를 표현하는 질의 모델을 제안함으로써, 연속질의 처리를 위한 다양한 후속 연구에 대한 방향을 제시하는데 기여하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.1-10
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• 2018

이 연구는 초고속 인터넷 환경에서 세계 최고 수준의 디지털 네이티브(digital native)세대를 형성하고 있는 한국적 현실에서 이들의 미디어 이용행태에 대한 종합적인 이해를 위해 시작됐으며, 미디어 동시이용행태에 대한 한국적 디지털 네이티브의 속성을 파악하고자 했다. 이를 위해 2015년도 <한국미디어패널> 데이터를 기반으로 디지털 네이티브 세대에 해당하는 10대 청소년들의 시간대에 따른 공간적 속성과 이용매체, 동시이용 형태 등에 대해 다중대응분석을 실시하였다. 연구결과 한국의 디지털 네이티브 세대라고 할 수 있는 10대 청소년의 경우, 시간적, 공간적 매체이용은 매우 균질한 형태를 띠고 있으며, 미디어 동시이용비율도 제한된 형태로 나타났다. 이 연구는 추후 다양한 세대 간 비교 연구를 통해 보다 총체적인 미디어 이용행태연구의 필요성을 제기하고 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.1033-1041
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• 2018

본 연구는 모바일 게임에서 두드러지게 나타나고 있는 게임 패턴에 대한 내용을 담고 있다. 본 연구에서 사용하고 있는 '패턴'이라는 용어는 곽이삭(2016)이 <게임의 사용자 경험에 대한 연구: 게임 공간의 패턴과 속성을 중심으로>에서 사용한 개념을 계승한다. 앞선 연구와의 차이점은 '패턴'은 게이머의 경험 패턴을 '게임 공간'에서 '모바일 게임 시장'으로 범위를 확대하여 사용한다는 점이다. 모바일 게임 시장은 급속도로 성장하고 있으나, 모바일 게임을 개발하는 측면에 있어서는 개발 시간의 축소, 장르 파괴 등으로 인해 게임이 획일화되어가는 경향을 보인다. 때문에 연구자는 이러한 상황을 인지하여 현재의 모바일 게임 시장에서 나타나는 경험의 패턴을 '익숙한 플레이의 반복', '가치 있는 게임 행위', '시간의 가치와 소비', '취향과 선택'의 패턴으로 요약하여 설명하고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.28-35
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• 2000

데이터 웨어하우스에서 실체화 할 뷰들을 알맞게 선택하는 것은 분석적인 질의에 대한 정확하고 신속한 응답을 얻기 위해서 대단히 중요한 문제이다. 기존의 알고리즘들에서는 릴레이션 전체가 실체화 뷰들로서 고려되었다. 그러나, 릴레이션의 부분 대신 전체를 실체화한다는 것은 시간과 공간 비용측면에서 좋지 못한 성능을 초래한다. 따라서, 우리는 이러한 문제를 해결함과 동시에 데이터 웨어하우스의 성능을 향상시키기 위해서 새로운 실체화 뷰 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘 ASVMR(Algorithm for Selection of Views to Materialize using Reduced table)에서는 먼저 속성-값들의 농도에 기반을 둔 자동 클러스터링을 사용하여 축약 테이블들을 데이터 웨어하우스에서 생성하고, 그리고 원래의 베이스 릴레이션들의 조합 대신에 축약 테이블들의 조합을 실체화 뷰들로 고려한다. 실험결과에서 시간 및 공간 모두에서 기존 알고리즘들보다 약 1.8배의 성능향상이 있음을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.7-14
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• 1996

파티클시스템은 비정형적 물체를 표현하기 위해 모인 기본 파티클들의 집합으로 정의된다. 파티클시스템은 시간에 대해 동적인 성질을 가지므로 연기, 구름, 폭포, 폭발 등과 같이 비정형적이고 시간의 흐름에 따라 변화하는 물체를 표현하기 적합한 모델링방법이다. 그러나 표현하고자하는 물체의 모양이나 변화의 양상이 복잡한 경우 이를 조정하기 위하여 많은 수의 파라미터가 필요하게 되고, 이들 파라미터들의 상호영향을 고려하며 적절히 조절하기가 매우 어려워지게 된다. 또한 파티클의 움직임과 변화를 계산하기 위하여 운동방정식 및 변화함수를 근사화하여 사용하는데 이는 근원적인 부정확성(inaccuracy)을 내포하므로 이런 부정확성을 포함하고 있는 다수의 요인이 결합되었을 때 나타나는 궁극적 결과를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 기존의 파티클시스템에서의 파티클의 운동 및 변화를 제어하는 데에 퍼지제어기법을 도입하는 새로운 접근방식을 제안하고, 시스템을 구현하여 폭발장면 등을 대상으로 하여 실험한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권1호
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• pp.113-122
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• 2009

기존의 패턴 탐사 기법들은 제한된 시간 및 공간영역에서 발생하는 다양한 이동 패턴들 중 단순히 사용자 요구에 적합할 것으로 추정되는 불특정한 빈발 이동 패턴만을 탐사하기 때문에 특정지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간 내의 스케줄링 경로 탐색과 같은 복합적인 시간 및 공간 제약 조건을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제를 보이고, 적용 가능한 위치 기반 서비스로서 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 패턴 탐사 기법인 STOMP-F를 제안한다. 제안된 기법은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 패턴들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로로 결정하는 패턴 빈발도를 이용한 탐색 방법으로, 최적 이동 패턴 탐사 과정의 이동 시퀀스 생성 단계에서 객체의 위치 값과 공간영역 간의 위상 관계를 고려하여 이동 객체의 위치 속성에 대한 최하위 수준에서의 공간 일반화를 통해 보다 효율적으로 패턴 탐사를 수행할 수 있다. 제안 방법을 Dijkstra 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘을 대상으로 실험 평가한 결과 $A^*$ 알고리즘의 휴리스틱 가중치에 따라 차이는 있으나 연산 처리 시간을 기준으로 타 알고리즘들 보다 효과적임을 알 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.221-228
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• 2017

최근 IoT 기술이 발달함에 따라 헬스케어 서비스를 제공하는 많은 의료기관에서는 IoT 기술을 이용한 의료 서비스가 점점 증가하고 있는 추세이다. 그러나, 사용자 신체에 부착된 IoT 센서의 갯수가 증가하면서 서버에 전달되는 헬스케어 정보는 점점 복잡해져서 서버에서 사용자의 헬스케어 정보를 분석하는 시간이 증가하는 문제점이 발생하고 있다. 본 논문에서는 사용자에 부착된 IoT 장치를 통해 전달되는 다량의 헬스케어 정보를 서버에서 의료 목적에 맞게 헬스케어 정보를 수집 및 처리하기 위한 딥 러닝 기반의 헬스케어 정보 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 서버에 전달된 헬스케어 정보에 속성값을 부여하여 속성값에 따른 서브넷을 구축한 후 서브넷간 연계 정보를 시드로 추출하여 계층적 구조로 그룹화 한다. 제안 기법은 서버에서 그룹화된 헬스케어 정보를 딥 러닝에 적용하여 사용자의 치료 및 처방에 대한 관찰 속도 및 정확도를 향상시킬 수 있어 최적화된 정보를 추출할 수 있는 특징이 있다. 성능평가 결과, 제안기법은 헬스케어 서비스 모델에서 동작되는 의료 서비스의 처리속도가 기존기법에 비해 평균 14.1% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 기법보다 평균 6.7% 낮았다. 헬스케어 정보 추출에 대한 정확도는 기존 기법보다 평균 10.1% 높은 결과를 얻었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권1호
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• pp.19-30
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• 2014

시맨틱 웹의 확산을 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하는 연구가 활발히 진행 중이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하기 위한 연구들은 관계형 데이터베이스의 구성 요소와 RDF 구성 요소를 매핑하는 방식인 RDB to RDF 매핑 모델을 주로 사용한다. 하지만 지금까지 제안된 매핑 모델들은 그 표현방식이 서로 다르며, 이는 사용자의 접근성과 재사용성을 떨어트린다. 이로 인해 표준화된 매핑 언어의 필요성이 대두되었으며, W3C에서는 RDB to RDF 모델의 표준 매핑 언어로서 R2RML을 제안하였다. R2RML은 관계형 데이터베이스 스키마 정보만을 RDF로 변환하는 특징을 가진다. 이와 같은 이유로 관계형 데이터베이스의 테이블 명, 컬럼 명 사이의 관계정보에 대한 온톨로지를 추가할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 구성 요소의 의미 관계를 고려한 RDB to RDF 매핑 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 R2RML에서 정의한 관계형 데이터베이스의 스키마 정보에 RDFS 속성 정보를 확장하여 매핑 정보를 생성한다. 이러한 매핑 정보는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDFS 속성 정보가 포함된 RDF로 변환시킨다. 이 논문에서는 제안 시스템을 자바 기반의 프로토타입으로 구현하며, 비교 평가를 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDF로 변환하는 실험을 수행하고 결과를 D2RQ, RDBToOnto, Morph와 비교한다. 제안 시스템은 다른 연구들에 비해 변환한 온톨로지가 풍부한 의미관계를 표현하며, 데이터 변환 시간에서 가장 우수한 성능을 보인다.

• 한국조리학회지
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• 제17권4호
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• pp.169-184
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• 2011

본 연구에서는 대전지역 대학생과 대학원생들을 대상으로 치킨 전문점의 선택속성 중요도가 고객만족 및 고객충성도에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보고자 하였다. 선택속성 중요도-만족도간 IPA 분석 결과, 고객이 인지하는 중요도와 만족도가 모두 높게 나타난 항목들로는 '치킨의 맛과 질적 수준 '적당한 양', '신선한 재료 사용' 상품성 요인들로 나타나 현재의 좋은 상태를 계속 유지할 필요가 있는 것으로 나타났다. 반면, 고객들이 인지하는 중요도는 높으나 그 만족도가 낮게 나타난 항목들로는 '적절한 가격', '빠른 배달서비스'의 확신성 요인과 '종업원의 친절성'으로 나타나 이 항목들에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 본 연구의 가설 검증 결과 선택속성 요인들 중 '치킨과 함께 제공되는 사이드 음식', '깔끔하고 편리한 포장용기 사용', '쿠폰의 제공' 등의 부가서비스 요인이 고객만족과 고객충성도에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 치킨 전문점 경영자들은 고객과 함께 만족할 수 있는 적절한 가격을 측정할 필요가 있으며, 품질과 직접적인 연관이 있는 배달 시간을 단축시키기 위한 효율적인 방안을 마련하여야 할 것이다. 또한 지속적인 교육 및 훈련을 통한 서비스 개선과 함께 차별화된 부가서비스를 제공한다면 고객만족을 통한 고객의 재이용을 유도할 수 있을 것이라 사료된다.