• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권5호
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• pp.461-470
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• 2005

학습자 스스로 학습내용, 학습방법, 학습순서 등을 결정하고 재구조화할 수 있는 학습자 통제 환경에서는 학습자의 특성을 고려한 개별화 학습이 가능하다. 본 연구에서는 웹 기반 교수 학습 과정에서 중요시되고 있는 학습자 특성 변인 중에서 학습자의 학습경로 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석하고, 유사한 학습경로 패턴을 갖는 학습자들로 그룹화하였다. 이를 기반으로 학습자 개인에게 학습경로, 학습내용. 학습매체, 보조학습콘텐츠, 자료제시유형 등을 다차원적으로 제공하기 위한 다차원 학습경로 패턴 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 개발된 시스템에 대하여 만족도 검사를 실시한 결과 보조학습콘텐츠에 대한 만족도가 "매우 만족" $24.5\%$, "만족" $35.17\%$로 가장 높게 나타났다. 학습자 수준별로는 하위수준의 학습자에 대한 만족도가 "매우 만족" $20.2\%$, "만족" $31.2\%$로 상위수준의 학습자 "매우 만족" $18.4\%$, "만족" $28.54\%$ 보다 높게 나타났다. 개발된 시스템은 드릴-업, 드릴-다운 등의 OLAP 기술을 이용하여 학습자들에게 다양한 각도로 다차원적으로 의미 있는 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권2호
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• pp.174-188
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• 2004

제품의 품질 및 가격뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS-pro)을 제안한다. 텍스타일 기반의 협력적 필터링 기술에서, 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 텍스타일의 대표 감성 어휘를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 어휘 데이타베이스를 구축한다. FDRAS-pro는 구축된 감성 어휘 데이타베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 텍스타일 디자인을 추천한다. 디자인 요소에 따른 감성 분석을 하기 위해서, 텍스타일 디자인을 9가지 디자인 요소(디자인 소재, 모티브대 배경비율, 모티브의 변화도, 해석법, 모티브의 배열, 모티브의 명료성, 명도차, 색상차, 채도차)에 따라 분석하였다. 패션 디자인 추천 시스템으로 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권7호
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• pp.655-666
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• 2007

RacerPro, Pellet 등 지금까지의 전혈적인 추론 시스템들은 주로 Tableaux Algorithm 기반의 추론 시스템으로 Tableaux Algorithm의 특성상 대용량 ABox 추론에서 문제점을 나타낸다. 이를 해결하기 위한 연구로 Tableaux Algorithm 기반에 DBMS를 함께 사용한 영국 Manchester 대학의 Instance Store와 Disjunctive Datalog Approach를 사용한 독일 Karlsruhe 대학의 KAON2가 있다. 현재 추론 시스템들에 대한 벤치마크 실험은 대부분 Tableaux Algorithm 기반의 TBox 추론 위주이며 ABox 추론에 대한 평가는 거의 진행되지 않았다. 특히 최근 이슈로 부각된 (대용량 ABox 추론을 위한 추론 시스템)의 특성별 벤치마크 실험은 거의 보고되지 않았다. 이에 본 논문에서는 각 추론엔진들의 이론적 배경을 근간으로 전형적 추론엔진들과 최근 이슈에 따른 대용량 ABox론 위한 추론엔진들을 상호 비교를 통해 살펴보며 특히, 대용량 ABox 처리론 위한 추론엔진인 Manchester 대학의 Instance Store와 Karlsruhe 대학의 KAON2를 LUBM을 통하여 분석 평가함으로 사용자의 요구에 따른 대용량 ABox 추론엔진을 제시한다. 평가방법에서는 LUBM(Lehigh University BenchMark)에 대한 소개와 이를 이용한 벤치마크 실험 방법 및 평가 시스템에 대하여 소개한다. 본 논문은 결론을 통해 실험 결과와 각 추론엔진의 사용 Algorithm 특성을 기초로 다양한 환경에서의 대용량 ABox 처리에 적합한 추론엔진을 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권12B호
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• pp.1450-1458
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• 2011

연구망에서 융합망이란 의료, 바이오, 항공우주, e-Science 분야 등의 응용 연구자들에게 슈퍼컴퓨터, 클러스터 등의 컴퓨팅 자원을 네트워크 자원과 동시에 동적으로 제공해 줄 수 있는 환경을 의미한다. 한국을 대표하는 연구망인 KREONET은 2008년도부터 융합망 프로젝트를 통해 다음과 같은 기술을 개발하고 있다. 먼저 이기종 네트워크 환경에서 동적으로 연결 지향형 네트워크를 구성 할 수 있는 제어평면 기술을 제공하고 있으며, 그와 더불어 사용자가 원하는 시간 때에 컴퓨팅 자원 및 네트워크 자원을 예약, 할당해 줄 수 있는 통합자원관리시스템 기술을 개발하고 있다. 본 논문에서는 개발되어진 통합자원관리시스템을 이용허여 네트워크 자원의 예약 및 할당이 가능한 테스트베드 네트워크를 소개한다. 사용자로부터 제공 되어진 예약정보를 받아 GRS와 NRM 간에, NRM와 라우터 간에 각각 GNSI, GUNI 인터페이스 메시지를 통해 네트워크 자원을 예약 할당 할 수 있다. 예약 시각의 시작시점에 NRM으로부터 GUNI 인터페이스 메시지가 각 라우터에 전달되어지고 할당된 LSP (Label Switched Path) 경로를 통해 트래픽이 전송됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권1호
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• pp.50-56
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• 2009

본 논문에서는 P2P 네트워크 환경에서 유사한 특성을 가진 다른 노드(node)를 찾아 추천자(recommender) 그룹을 형성하고 유지하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 두 노드의 유사한 특성을 비교하기 위해 본 논문에서는 두 노드의 특성값(characteristic value. 이하 CV)을 이용한 적합도 검사(fitness evaluation)를 사용하여 유사도(similarity)를 확인한다. 유사도의 크기가 작을수록 두 노드는 매우 유사한 특성을 가지게 된다. 또한, 본 논문에서 제안하는 GORGFM(Globally Optimal Recommender Group Formation and Maintenance) 알고리즘은 최단 기간 내에 최적의 추천자 그룹을 형성하고 사용자의 선호도 변화에 대응할 수 있는 알고리즘이다. GORGFM 알고리즘을 평가하기 위해 본 논문에서는 매칭율(matching rate)과 얼마나 빠르고 정확하게 추천자 그룹을 형성하는가에 대해 시뮬레이션 한다. GORGFM 알고리즘은 네트워크에서뿐만 아니라 인터넷상에서 컨텐츠(contents) 검색 등과 같이 적합도 함수(fitness function)를 이용할 수 있는 모든 시스템에 적용할 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제35권3호
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• pp.165-187
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• 2018

전거데이터 공동구축을 목표로 하는 많은 국내 연구가 시행되었음에도 불구하고 국가전거구축의 협업 환경은 표준 전거의 제정, 표준 전거 구축원칙의 제정, 기존 전거구축 기관의 업무 개편, 공동구축 업무의 핵심기관 선정 등과 같은 전제 조건의 미비로 인해 그 실질적 조성이 막혀 있다. 국가전거를 공동으로 구축하고 원활하게 활용하기 위해서는 기존 전거구축기관의 업무에 지장을 초래하지 않는 현실적 협업 방안과 지속적 추진력을 보유한 국가기관의 참여와 아울러 다수 기관의 데이터 병합을 가능케 하는 표준식별체계가 요구된다. 본 연구의 목적은 국가전거의 공동 구축을 위한 여건 조성에 있어서 필수사항이 무엇인가를 문헌조사로 밝히고, 시맨틱웹 기반으로 구축되어 상호운용성이 우수한 VIVO 온톨로지 모델의 활용을 통해 구현 가능한 국가전거 구축모델을 제시하는 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1-11
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• 2017

기업 내부 및 외부 환경 요인 분석을 통한 올바른 비즈니스 전략 수립은 기업의 혁신성과 창출로 이어질 수 있다. 때문에 SWOT 분석을 통해 기업 내부의 강점요인과 약점요인을 인지하고, 기업 외부의 기회요인과 위협요인을 정확하게 분석하는 과정은 매우 중요하다. 그러나 많은 기업들이 그들의 상대적인 강점요인과 약점요인, 기회요인과 위협요인에 대해 정확하게 판단하지 못하는 경우가 많다. 본 연구는 기업이 환경분석 과정에서 보편적으로 활용하는 분석모델 중 하나인 SWOT 분석을 지원하는 도구를 설계 및 구현한 것으로, 각 분야의 전문가들이 작성한 SWOT 분석 결과를 바탕으로 SWOT 분석 사례 DB를 만들어 사용자가 데이터베이스에 저장되어있는 각각의 환경요소를 조회하여 기업에 적합한 환경요소들을 선택, 수정, 추가하게 함으로써 SWOT 분석 시에 기업들이 고려해야하는 내부 및 외부 환경 요인에 대한 정보를 제공하고자 한다. 이를 통해 기업들이 자신의 내부 역량에 대해 보다 정확하게 인지하고, 외부 환경 변화에 대한 고찰을 도울 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.163-170
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• 2017

Internet of things (IoT) is a new paradigm for collecting, processing and analyzing various contents in order to detect anomalies and to monitor particular patterns in a specific environment. The collected data can be used to discover new patterns and to offer new insights. IoT-enabled data mashup is a new technology to combine various types of information from multiple sources into a single web service. Mashup services create a new horizon for different applications. Environmental monitoring is a serious tool for the state and private organizations, which are located in regions with environmental hazards and seek to gain insights to detect hazards and locate them clearly. These organizations may utilize IoT - enabled data mashup service to merge different types of datasets from different IoT sensor networks in order to leverage their data analytics performance and the accuracy of the predictions. This paper presents an IoT - enabled data mashup service, where the multimedia data is collected from the various IoT platforms, then fed into an environmental cognition service which executes different image processing techniques such as noise removal, segmentation, and feature extraction, in order to detect interesting patterns in hazardous areas. The noise present in the captured images is eliminated with the help of a noise removal and background subtraction processes. Markov based approach was utilized to segment the possible regions of interest. The viable features within each region were extracted using a multiresolution wavelet transform, then fed into a discriminative classifier to extract various patterns. Experimental results have shown an accurate detection performance and adequate processing time for the proposed approach. We also provide a data mashup scenario for an IoT-enabled environmental hazard detection service and experimentation results.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1-6
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• 2016

최근 빅데이터 활용과 분석기술의 발전을 위하여 많은 연구가 이루어지고 있고, 빅데이터를 분석하기 위하여 처리 플랫폼인 하둡을 도입하는 정부기관 및 기업이 점차 늘어가고 있는 추세이다. 이러한 빅데이터의 처리와 분석에 대한 관심이 고조되면서 그와 병행하여 데이터의 수집 기술이 주요한 이슈가 되고 있으나, 데이터 분석 기법의 연구에 비하여 수집 기술에 대한 연구는 미미한 상황이다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 분석 플랫폼인 하둡을 클러스터로 구축하고 아파치 스쿱을 통하여 관계형 데이터베이스로부터 정형화된 데이터를 수집하고, 아파치 플룸을 통하여 센서 및 웹 애플리케이션의 데이터 파일, 로그 파일과 같은 비정형 데이터를 스트림 기반으로 수집하는 시스템을 제안한다. 이러한 융합을 통한 데이터 수집으로 빅데이터 분석의 기초적인 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제109권1호
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• pp.23-30
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• 2020

최근 급변하는 컴퓨터 기술의 발전을 통해 컴퓨터 비전과 머신러닝을 이용한 사물인식 기법이 다양한 학문 분야에서 사용되고 있다. 국내의 연구 사례를 보면 주로 대면적 산림을 분석하기 위한 이미지 학습 및 객체인식 기법이 사용되는 반면 개체목 단위의 수종 분류 및 특징을 학습하는 연구는 아직 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 한국의 침엽수 5종을 대상으로 이미지 학습을 통한 자동분류 연구의 가능성을 분석해 보았다. 데이터 형태에 따른 분류 결과의 차이를 분석하기 위하여 산림전문가가 직접 촬영한 영상(D1)과 웹크롤링을 이용한 영상(D2)을 사용하여 수종 분류를 실시하였다. 그 결과 D1과 D2의 분류 정확도에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, D1은 D2보다 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한, D2의 분류 정확도를 높이기 위해서는 검열되지 않은 영상 데이터의 노이즈를 줄이기 위한 추가 데이터 필터링 기법이 필요한 것으로 사료된다.