• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권1호
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• pp.133-138
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• 2009

이 논문에서는 2018 평창 동계올림픽 개최를 위한 사전 준비 및 지역 전략 산업 육성정책의 일환으로 추진 중인 강원도의 u-Sports 사업의 하나로 강원도 용평 스키장에 구축된 무선 구간기록 측정 시스템에 적용된 기술과 그 성과를 소개한다. 기록 측정이 필요한 슬로프 구간의 진입점과 진출점에 각각 레이저 센서를 설치하고 각각의 레이저 센서를 센서 노드와 유선으로 연결하여 스키 선수가 해당 구간에 진입하거나 해당 구간을 빠져나가는 순간 센서 노드는 이를 감지하도록 하였다. 각각의 센서 노드는 또한 모뎀을 통하여 CDMA 망에 연결되어 있어서 망을 통하여 NTP 서버로부터 표준 시간을 수신한다. 센서 노드는 분해능이 높은 내부 타이머를 CDMA 망을 통하여 수신한 표준 시간에 동기를 맞추는 NTP 알고리즘으로 기록 측정에 필요한 최소 10 ms의 분해능을 확보하도록 하였다. 각각의 센서 노드에서 측정된 시간 정보는 CDMA 망을 통하여 중앙 관제 센터에 전송된다. 이 논문에서 소개한 무선 구간 기록 측정 시스템은 고가의 장비를 필요로 하지 않으므로 비용이 저렴하며 이 시스템을 사용하면 기존의 수동 측정 방식을 사용한 경우보다 더 간편하게 중앙 관제 센터에서 구간별 기록 정보를 획득할 수 있다는 장점이 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.49-71
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• 2021

문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권3호
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• pp.95-108
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• 2020

대용량 데이터를 실시간으로 처리할 수 있고 지연 현상을 해소할 수 있는 차세대 통신 기술인 5G 기술 개발이 주목받고 있다. 미국과 다른 여러 나라뿐만 아니라 우리나라에서도 국가전략기술로 삼아 관련 연구 개발을 중점적으로 지원하고 있다. 5G 발전전략의 핵심 서비스 중 하나로 스마트공장이 제시되었으며, 제조 생산 라인의 유연성을 높이는 것을 목표로 한다. 기존 유선 기반의 설비를 5G의 초저지연, 초고속 특성을 이용하여 무선으로 대체하여 구축할 수 있다. 본 연구는 스마트공장과 관련된 5G 기술의 효율적 개발을 위해 기술개발 동향을 분석하였다. 국내 특허청 데이터 1517건과 미국 특허청 데이터 1928건을 수집하였다. 해당 데이터를 바탕으로 네트워크분석 및 토픽모델링 기법을 이용하여 기술 추세와 핵심기술을 파악했을 때 한국과 미국의 경우 5G 기술이 초저지연과 초고속 특성에 초점 맞춰 기술 개발이 진행되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 제시된 스마트공장의 5G 활용과 관련된 기술개발 동향은 관련 산업의 정책수립 및 기술전략 수립을 위한 의사결정에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권4호
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• pp.55-67
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• 2016

최근 국내외 택배업체들은 가격경쟁에 의한 수익성 악화로 서비스의 차별화를 통한 고객 및 수익성 확보에 많은 노력을 기울이고 있다. 따라서, 택배 서비스의 품질 개선을 통한 고객만족도를 높이는 노력이 어느 때 보다 중요한 실정이다. 하지만 기존의 택배서비스 품질 측정은 오프라인 설문조사로 이루어져 많은 시간과 비용을 들어간다는 한계를 지니고 있다. 이러한 한계는 온라인상의 소셜 빅데이터 분석을 활용한다면 보다 적은 비용과 노력으로 극복 가능할 것이며, 택배업체 경쟁력 강화에 크게 도움이 될 수 있을 것이다. 따라서, 본 연구에서는 SNS상의 빅데이터를 활용하여 국내외 택배업체들에 대한 의견을 수집하고, R을 통해 각 택배업체들의 고객만족도를 분석하고 이를 미국고객만족도(ACSI), 한국국가고객만족도(NCSI)와 비교하여 검증을 실시하였다. 그 결과 SNS 분석 결과와 고객만족도가 뚜렷한 양적 선형관계를 형성하였다. 이는 향후 실시간 소셜 네트워크의 정보를 이용하여 간편하게 고객만족도 결과를 예측할 수 있다는 것을 의미한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권4호
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• pp.21-38
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• 2017

금융회사, 공공기관 등이 보유하고 있는 다양한 정보를 오픈 플랫폼을 통해 적극적으로 핀테크 기업에게 개방하고 있는 추세다. 본 연구에서는 개인정보보호법, 정보통신망 이용 및 촉진에 관한 법률 등 정보보호 관련 법상 개인정보처리의 "제3자 제공"과 "위탁"의 개념 차이를 살펴볼 것이다. 그리고 "위탁"과 달리 핀테크 기업처럼 "제3자 제공", 즉 일반적으로 "제휴" 관계인 경우 제공하는 기업의 법적 의무가 지나치게 완화되어 있는데 반해 정보유출 위험은 상대적으로 높기 때문에 현실에 맞는 정보보호 관련 법제도 정비를 제언하고자 한다. 또한 "제3자 제공"시 제공받는 기업이 스스로 정보보호 수준을 높일 수 있도록 정보보호 자가진단 체크리스트를 제시한다. 이를 통해 금융회사 오픈 플랫폼을 활용하는 31개 핀테크 기업을 진단한 결과, 수탁자보다 정보보호 수준이 상대적으로 미흡하다는 것을 확인하였다. 금융회사와 "제3자 제공" 관계인 핀테크 기업의 정보보호 수준이 높아질 수 있도록 체크 리스트의 적극적인 활용을 제언한다.

• 경영과정보연구
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• 제37권3호
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• pp.131-145
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• 2018

치열한 경영환경에서 경쟁우위를 점하기 위해 기업은 끊임없는 혁신을 추구해야 하고, 혁신전략을 효율적으로 추진하여 성과를 창출하기 위해서는 기업 내외부 시스템을 전략수행에 맞게 설계하여 운영해야 한다. 이에 본 연구에서는 기업의 혁신전략 수준과 기업특성간의 적합성이 혁신성과에 미치는 영향에 대해 분석해 보고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 혁신전략 추진을 뒷받침해 줄 기업특성을 사회적 네트워크, 관리통제시스템, 혁신문화로 구분한 후 혁신전략 수준과 이들 기업특성 변수들간의 적합성이 높을수록 혁신성과에 긍정적인 영향을 미치는지를 분석하고자 한다. 상기의 목적을 분석하기 위해 동남권 소재 중소벤처기업을 대상으로 설문조사를 통해 자료를 수집하였고, 수집된 135부의 기업 설문자료를 바탕으로 다중회귀분석을 통해 실증 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 혁신전략과 사회적 네트워크 수준간의 적합성이 높을수록 혁신성과가 더욱 높은 것으로 나타났다. 둘째, 혁신전략과 혁신적 관리통제시스템 수준 사이의 적합성이 높을수록 그렇지 않은 경우에 비해 혁신성과가 더욱 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 혁신전략과 혁신문화 수준사이의 적합성이 높을수록 혁신성과가 더욱 높은 겻으로 나타났다. 이런 분석결과는 기업이 추진하는 혁신전략에 맞게 기업의 내외부 시스템을 설계하여 운영하는 기업의 경우 그렇지 않은 경우보다 혁신성과가 더욱 높다는 것으로 추진하는 전략이 효율적으로 추진되기 위해서는 그에 맞는 기업환경을 구축할 필요가 있다는 것을 의미하는 결과라 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.91-107
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• 2012

인터넷의 성장과 개인의 참여는 사생활 정보 보호에 관련된 비효율적 관리 방안에 대한 문제의식을 불러일으키고 있으며 이를 해결하기 위한 여러 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 기존에 존재하는 문서 분류 방법론을 이용하여 개인의 사적 공간을 나타내는 프라이버시의 항목 중 개인을 식별할 수 있거나 개인이 민감해 할 수 있는 사생활 정보를 담고 있는 문서를 탐지 혹은 분류하는 방법에 대해서 다룬다. 논문의 실험에서 기존의 학습데이터에 추가적으로 개인정보의 유형에 관련된 하위 학습 데이터를 추가함으로써 자동 문서 분류 알고리즘의 성능 측정치를 높이는 것을 시도하였다. 또한 개인정보의 유형에 따라 알고리즘에 효과적으로 적용하는 방향을 제시하기 위하여 기존 논문에서 나타난 개인정보의 유형들을 분석하였다. 개인정보 관련 문서로 분류된 학습 대상과 함께 개인정보에 영향력이 있는 개인정보 유형들을 추가 학습시켜 알고리즘이 학습하는 문서 자질(feature)의 질(quality)을 높였다. 높아진 학습 자질의 질로 인하여 기존의 Na$\ddot{i}$ve Bayes 방법론을 이용한 평가 측정치가 높아질 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권3호
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• pp.235-244
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• 2021

The change of the development of transport and logistics systems occurs with the active change of technology and the advent of the era of Industry 4.0. It requires modernization of approaches to the development of transport and logistics systems at the macro and micro levels. The present study aims to identify perspective directions of development and evolution, find out the existing obstacles in the integration of technological solutions of transport and logistics systems at the macro and micro levels. This study is based on a quantitative and qualitative methodology for assessing the level of integration of technologies into transport and logistics systems to study the prospects for their development at the micro level. Macroeconomic indicators of transport and logistics in the context of different regions of the world were used to quantify the development prospects. For a qualitative assessment of the development of the transport and logistics system, the case study method was used. The object of the study was selected logistics company Sensco Logistics Inc., Austin TX. At the macro level, countries with more innovative logistics sectors have stronger mechanisms for coordinating private sector activities. Simplification of administrative procedures of control and regulation by the public sector in order to facilitate trade between countries is a promising direction for the development of transport and logistics systems. Such reforms are more effective in developing a "rigid" transport infrastructure. The integration of Industry 4.0 technology solutions into the international logistics sector is defined by political and legal barriers, especially in developing countries. In low-income countries, hard and soft infrastructure reforms are hindering the development of logistics companies that provide transport services. This determines the national level of development of transport and logistics systems, and in general the global level of development of transport and logistics. In developed countries, the legal barriers to the development of new technological logistics are environmental requirements for the integration of technologies into the transport system. These trends are slowing down the development of International Logistics, which, compared to other industries, is slower to integrate Industry 4.0 technologies. This study combines macroeconomic factors that determine the prospects for the development of transport and logistics systems at the micro level.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.27-40
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• 2021

Click-Through Rate(CTR) 예측은 추천시스템에서 후보 항목의 순위를 결정하고 높은 순위의 항목들을 추천하여 고객의 정보 과부하를 줄임과 동시에 판매 촉진을 통한 수익 극대화를 달성할 수 있는 핵심 기능이다. 자연어 처리와 이미지 분류 분야는 심층신경망(deep neural network)의 활용을 통한 괄목한 성장을 하고 있다. 최근 이 분야의 주류를 이루던 모델과 차별화된 어텐션(attention) 메커니즘 기반의 트랜스포머(transformer) 모델이 제안되어 state-of-the-art를 달성하였다. 본 연구에서는 CTR 예측을 위한 트랜스포머 기반 모델의 성능 향상 방안을 제시한다. 자연어와 이미지 데이터와는 다른 이산적(discrete)이며 범주적(categorical)인 CTR 데이터 특성이 모델 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위해 임베딩의 일반화(regularization)와 트랜스포머의 정규화(normalization)에 관한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, CTR 데이터 입력 처리를 위한 임베딩 과정에서 L2 일반화의 적용과 트랜스포머 모델의 기본 정규화 방법인 레이어 정규화 대신 배치 정규화를 적용할 때 예측 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.