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정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 update

KIPS Transactions on Software and Data Engineering

  • : 한국정보처리학회
  • : 공학분야  >  전자공학
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  • : 월간
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수록정보
수록범위 : 1권1호(2012)~7권10호(2018) |수록논문 수 : 473
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
7권10호(2018년) 수록논문
최근 권호 논문
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KCI등재

1대학정보화 거버넌스를 위한 CobiT 기반 프레임워크 개발

저자 : 최재준 ( Choi Jae Jun ) , 김치수 ( Kim Chi Su )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 7권 10호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 367-376 (10 pages)

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대부분 대학정보화는 전산실에서 정보화를 주도하고, 행정과는 별도의 조직으로 업무를 해왔다. 대학정보화에서의 IT 거버넌스를 위해 대학정보시스템에 고유한 거버넌스 프레임워크를 적용해 나간다면 IT의 투명성, 효율성이 증대되고, 더 이상 IT가 단순한 도구가 아닌 대학 고유의 목적을 위한 대학정보화 거버넌스로 자리 잡게 될 것이다. 이러한 대학에서의 기존 문제점 개선을 위해 CobiT Cube를 기반으로 대학조직 고유의 프레임워크를 개발하였고, 대학정보화 각 측면에서 이를 효과적으로 사용할 수 있도록 하였다. 또한 정보화업무를 5대 영역으로 분류하고 프로세스를 점진적으로 반영해 갈수 있도록 UCSP 나선형 프로세스를 통해 순차적으로 대학정보시스템에 적용할 수 있는 방법을 제시한다.


University IT center usually has led IT system and headquarters have been working as a separate organization. If we apply the governance framework that is unique to the university system for IT governance in university IT project, IT transparency and efficiency are increased, and IT is no longer a simple tool but a university IT governance it will be stabilized. To improve existing problems, UCC was developed a unique framework of university organization based on CobiT Cube. So it can use effectively University IT on various side. I propose a method that can be applied to university information system sequentially through UCSP spiral process so that information service is classified into 5 areas and process is gradually applied.

KCI등재

2Back-Projection을 활용한 홍삼 내부 측정 시스템

저자 : 박재영 ( Jaeyoung Park ) , 이상준 ( Sangjoon Lee )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 7권 10호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 377-382 (6 pages)

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본 연구는 홍삼 등급 판정을 위한 내부 상태 및 조직의 치밀도 분석 방법에 관한 것이다. 홍삼 내부 측정을 위해 1990년대 이후부터는 자기공명영상법(MRI), X-ray 판별 등의 비파괴 검사 방법에 대한 연구가 다양하게 이루어졌지만, 등급 판정에 가장 중요한 내공(內空), 내백(內白)을 파악하는데 어려움이 있어 정확한 내부 판정이 불가능하였다. 그리하여 본 연구에서는 적외선 조명 환경의 폐쇄형 영상 취득 장치를 제작하고 내공, 내백의 유무와 직경을 파악할 수 있는 내부 측정 시스템을 개발하였다. 제작한 장치는 홍삼 내부 투과율이 높은 950nm 파장대역의 적외선 조명, 적외선 대역 촬영이 가능한 카메라, 카메라에 홍삼의 초점을 자동제어 할 수 있는 Y축 제어 액추에이터 그리고 홍삼을 1°의 간격으로 360° 회전하며 영상을 취득할 수 있는 회전 액추에이터로 구성이 되어있다. 제안하는 알고리즘은 Y축 액추에이터에서 Auto-Focus 알고리즘을 수행하여 홍삼의 크기와 두께 변화에 따라 객체의 선명한 초점을 자동으로 맞춰준다. 그다음 홍삼을 1° 간격으로 360° 회전하며 총 360장의 홍삼 영상을 취득하면 라돈 변환(Radon transform)을 통해 사이노그램(Sinogram)으로 재구성하고, 역 라돈 변환(Inverse Radon transform)을 통해 단층영상복원(Back-projection) 알고리즘이 수행되어 홍삼 내부 영상을 획득하였다. 알고리즘 수행 결과 홍삼 두께나 모양에 관계없이 내부 단면영상 획득이 가능하였고 영상을 통해 내공, 내백의 유무와 직경을 파악할 수 있었다. 추후 10,000개 이상의 다양한 모양과 크기를 가지는 홍삼에 대하여 내부 영상을 취득하여 등급 판별 기준을 적용한다면 신뢰성 있는 홍삼 등급 자동화 측정 방법으로 사용가능 할 것이다.


This study deals with internal state and tissue density analysis methods for red ginseng grade determination. For internal measurement of red ginseng, there have been various studies on nondestructive testing methods since the 1990s, It was difficult to grasp the most important inner hole and inside whites in the grading. So in this study, we developed a closed capturing device for infra-red illumination environment, and developed an internal measurement system that can detect the presence and diameter of inner hole and inside whites. Made devices consisted of infrared lights with a high transmission rate of red ginseng in 920 nanometer wave band, a infra-red camera and a Y axis actuator with a red ginseng automatically controlled focus on the camera. The proposed algorithm performs an auto-focus system on the Y-axis actuator to automatically adjust the sharp focus of the object according to the size and thickness. Then red ginseng is rotated 360° at 1° intervals and 360 total images are acquired, and reconstructed as a sinogram through Radon transform and Back-projection algorithm was performed to acquire internal images of red ginseng. As a result of the algorithm, it was possible to acquire internal cross-sectional image regardless of the thickness and shape of red ginseng. In the future, if more than 10,000 different shapes and sizes of red ginseng internal cross-sectional image are acquired and the classification criterion is applied, it can be used as a reliable automated ginseng grade automatic measurement method.

KCI등재

3임베디드 소프트웨어 품질 향상을 위한 이식성 품질 수준 평가에 관한 연구

저자 : 이은서 ( Eun Ser Lee )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 7권 10호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 383-386 (4 pages)

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소프트웨어의 중요성이 인식되면서 임베디드 소프트웨어의 품질이 제품 품질에 미치는 영향이 증가함에 따라 소프트웨어의 신뢰성 확보가 매우 중요한 문제로 떠올랐다. 따라서 본 연구에서는 임베디드 특성에 맞춰 신뢰성을 추출하여 임베디드 소프트웨어의 신뢰성 평가를 보다 쉽게 할 수 있도록 기술하였다.


As the importance of software has been recognized, the impact of embedded software quality on product quality has become increasingly important. Therefore, in this study, reliability is extracted according to the embedded characteristics and it is described that the reliability evaluation of the embedded software is made easier.

KCI등재

4그래디언트 부스팅을 활용한 암호화폐 가격동향 예측

저자 : 허주성 ( Joo-seong Heo ) , 권도형 ( Do-hyung Kwon ) , 김주봉 ( Ju-bong Kim ) , 한연희 ( Youn-hee Han ) , 안채헌 ( Chae-hun An )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 7권 10호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 387-396 (10 pages)

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과거부터 주식시장의 주가 예측은 풀리지 않는 난제이다. 이를 과학적으로 예측하기 위해 다양한 시도 및 연구들이 있어왔지만 정확한 가격을 예측하는 것은 불가능하다. 최근 분산 원장이라는 개념을 기술적으로 구현한 최초의 암호화폐인 비트코인을 시작으로 다양한 종류의 암호화폐가 개발되면서 암호화폐 시장이 형성되었고, 그 가격을 예측하기 위해 다양한 접근들이 시도되고 있다. 특히, 기존의 전통적인 주식시장에서의 주가 예측 기법들을 적용하려는 시도부터 딥러닝과 강화학습을 적용하려는 시도까지 다양하다. 하지만 암호화폐 시장은 기존 주식 시장에는 없던 여러 가지 새로운 특징을 가지는 시장으로서 전통적인 주식 시장 분석 기술뿐만 아니라 암호화폐 시장에 적합한 새로운 분석 기술에 관한 수요가 증가하고 있는 상황이다. 본 연구에서는 우선 빗썸의 API를 통하여 7개의 암호화폐 가격 데이터를 수집 및 가공하였다. 이후, Data-Driven 방식의 지도학습 기반 기계학습 모델인 그래디언트 부스팅 모델을 채택하여 암호화폐 가격 데이터 변화를 학습하고, 검증단계에서 가장 최적의 모델 파라미터를 산출하고, 최종적으로 테스트 데이터를 활용하여 암호화폐 가격동향 예측 성능을 평가한다.


Stock price prediction has been a difficult problem to solve. There have been many studies to predict stock price scientifically, but it is still impossible to predict the exact price. Recently, a variety of types of cryptocurrency has been developed, beginning with Bitcoin, which is technically implemented as the concept of distributed ledger. Various approaches have been attempted to predict the price of cryptocurrency. Especially, it is various from attempts to stock prediction techniques in traditional stock market, to attempts to apply deep learning and reinforcement learning. Since the market for cryptocurrency has many new features that are not present in the existing traditional stock market, there is a growing demand for new analytical techniques suitable for the cryptocurrency market. In this study, we first collect and process seven cryptocurrency price data through Bithumb's API. Then, we use the gradient boosting model, which is a data-driven learning based machine learning model, and let the model learn the price data change of cryptocurrency. We also find the most optimal model parameters in the verification step, and finally evaluate the prediction performance of the cryptocurrency price trends.

KCI등재

5다중 테이블을 활용한 챗봇의 중복 응답 감소 연구

저자 : 권혁무 ( Hyuck-moo Gwon ) , 서영석 ( Yeong-seok Seo )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 7권 10호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 397-404 (8 pages)

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현재 스마트폰에서는 사용자의 요구에 맞는 다양한 앱(App)들이 활용되고 있는데, 특히 많은 기업들에서 비즈니스 마케팅, 상업적인 홍보 등을 위해 모바일 메신저 형태의 대화형 시스템을 연구 개발하여 고객들에게 다양한 서비스를 제공하고 있다. 이러한 대화형 시스템을 우리는 '챗봇(Chatbot)'이라고 부른다. 이러한 챗봇의 경우 사용자와 대화시 중복 응답이 자주 발생할 수 있는데, 이러한 중복응답의 경우 특정 서비스에 대한 사용자의 흥미와 관심도를 떨어뜨린다. 따라서 본 논문에서는 이러한 챗봇 개발시 사용자로부터 입력된 발화(utterance)에 따른 챗봇의 중복 응답을 정의하고 이를 감소시킬 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해 데이터베이스 내 다중 테이블을 구축하고 테이블별로 사용자 입력에 따른 챗봇의 응답 조합을 구성하여 새로운 중복 회피 알고리즘을 통해 챗봇의 중복 응답을 감소시킬 수 있도록 한다. 이렇게 제안한 기법의 검증을 위해 자동화된 챗봇을 구현하였고, 본 연구에서 제시한 기법과 기존 응답 방식 연구를 분석해본 결과, 본 연구에서 제안한 기법을 통해 평균 70% 정도의 중복 감소 효과를 확인할 수 있었다.


Various applications are widely developed for smartphones to meet customer's needs. In many companies, messenger's typed interactive systems have been studied for business marketing, advertising and promotion to provide useful services for the customers. Such interactive systems are usually called as “Chatbot”. In Chatbot, duplicated responses from Chatbot could occur frequently, and these make one lose interest. In this paper, we define a case that the response of Chatbot is duplicated according to the user's input, and propose a method to reduce duplicated responses of Chatbot. In the proposed method, we try to reduce duplication responses through a new duplication avoidance algorithm by building multiple tables in a database and by making combinations of user's input and its response in each table. In our experiments, the proposed method shows that duplicated responses are reduced by an average of 70%, compared with the existing method.

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