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Entrue Journal of Information Technology

  • : (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소)
  • : 공학분야  >  전자공학
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16권1호(2017) |수록논문 수 : 6
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16권1호(2017년) 수록논문
권호별 수록 논문
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KCI후보

1자율주행 시대, 차세대 소프트웨어에서 길을 찾다

저자 : 백승은 ( Baeck Seung-eun )

발행기관 : (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 간행물 : Entrue Journal of Information Technology 16권 1호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 7-33 (27 pages)

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아이폰의 등장과 함께 시작된 스마트폰이 최근 10년간 시장의 변화와 혁신의 중심을 주도해 왔다면, 이제 자율 주행, 커넥티드 서비스, 공유 모델 등으로 대별되는 스마트카가 향후 10년간 그 자리를 이어갈 양상이다. 맥킨지컨설팅에 따르면 기술적, 규제적 이슈들이 해결되어 갈 경우 2030년경에는 전 세계 신차 판매량의15%가 자율주행이 가능한 차량일 것으로 추정되고 있다. 
이러한 성장의 전제조건인 기술적 이슈의 핵심은 차량의 인지, 판단, 제어절차를 고도화할 수 있는 센서, 네트워크, 데이터분석 기술 등의 고도화와 밀접하게 연관되며, 특히 내외부 데이터를 취합하고 실시간으로 분석하여 판단할 수 있는 알고리즘과 소프트웨어 기술의 중요성이 더욱 부각되고 있다.
자율주행의 본격적 적용을 위해서는 기술적 발전을 넘어, 규제 및 사회적 수용 여부도 필수불가결한 조건이 될 것으로 전망된다. 또한 자율주행은 자동차산업의 비즈니스 모델 자체를 일회성 신차구매소유형 모델에서 우버 등으로 대표되는 사용료 기반의 모빌리티 공유형 모델로의 전환을 가속화할 것으로 예상된다.
이러한 시점에 본 보고서에서는 자율주행 기술과 관련된 기술적 요소 중 기존 하드웨어 중심의 기술요소 외에, 통합적 소프트웨어 아키텍처, 외부 정보 센싱 및 지능형 알고리즘, 유연한 내외부 인터페이스, 사이버 보안 및 표준화 등의 소프트웨어적 특징을 살펴보고자 한다.

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2공공데이터 개방 정책을 통한 공공 가치 창출 매커니즘

저자 : 임준원 ( Lim Junwon ) , 최경현 ( Choi Gyunghyun )

발행기관 : (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 간행물 : Entrue Journal of Information Technology 16권 1호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 37-49 (13 pages)

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공공데이터를 통한 데이터 개방 정책은 미국, 영국, 호주, 싱가폴 등 전세계적으로 활발하게 진행되고 있다. 공공데이터 개방 정책은 국가마다 그 방향과 목적이 조금씩 다르겠지만, 궁극적으로는 공공 가치를 창출하여 국민들에게 사회적인 가치와 경제적인 가치를 제공함에 그 목적을 둔다.
본 연구에서는 과연 공공데이터 개방 정책이 어떻게 공공 가치를 창출하고, 이에 영향을 주는 매커니즘이 무엇인지에 관한 모델을 설계하였다. 이를 검증하기 위하여 데이터 품질 평가 모델을 대한민국의 공공데이터를 평가할 수 있는 모델로 개선하여, 현재 공개된 총 632개 기관의 데이터를 전수조사하고 평가하였다. 그리고 이와 같이 평가된 데이터 개방 정책이 어떠한 공공 가치에 영향을 주는지 역시 평가하여, 최종적으로 공공 가치 창출 매커니즘을 도출하고, 현 개방 정책에 관한 개선점을 제안하였다.


Each country`s Open data policies will have a slightly different direction and purpose, but ultimately aims to create public value and provide social value and economic value to the people. In this research, we have designed a model of what kind of open data policy will create and affect public value. To verify this, the quality evaluation model of the data used in the previous research was improved to a model that can evaluate the open data of the Republic of Korea. We also assessed what kinds of public value influence the open data policy, and finally, we derive public value generating mechanism and also suggested improvements on current open policy.

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3머신 러닝 기반 소셜 빅데이터 분석을 이용한 금융자산 트레이딩 모델의 성능 향상에 관한 연구

저자 : 송성환 ( Song Sunghwan ) , 한경석 ( Han Kyeongseok ) , 최수정 ( Choi Sujung ) , 박성민 ( Park Sungmin )

발행기관 : (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 간행물 : Entrue Journal of Information Technology 16권 1호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 51-62 (12 pages)

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머신 러닝 기반 소셜 빅데이터 분석을 이용한 금융자산 트레이딩 모델의 성능향상에 관한 연구는 기존 연구들에 근간하여 사회를 구성하는 구성원들의 집단감성이 주가에 영향을 미친다는 가정하에서 출발했다. 최근 소셜 데이터가 양적인 측면에서 기하급수적으로 증가함에 따라 실시간으로 변화하는 사회구성원의 집단감성의 대표성을 갖게 되었다. 최근의 연구에 따르면, 인간의 의사결정이 이성과 깊은 성찰로부터 기인하기보다는 감성이 더 깊이 관여한다고 진단하고, 이러한 의사결정 모형을 경제사회로 확장시켜 Socio-economics라 명명한 바 있다. 본 연구는 시가총액이 한국 전체 주식시장의 70%를 차지하는 KOSPI200을 대상으로 한다. 본 모델은 자연언어처리를 이용하여 소셜 빅데이터로부터 주가의 전망과 관련성이 깊은 감성데이터를 추출한다. 머신 러닝을 활용해 각 기업의 Fundamental Ratio와 Technical Indicators, 소셜 감성데이터 등을 러닝하여 주식 시장을 전망한다. 현재 주요 펀드들의 운용에는 여러 시장 지표 데이터들이 활용되지만, 일반적으로는 펀드매니저 개개인의 지식과 경험을 활용한 통찰이 펀드의 운용에 결정적인 영향을 미친다. 본 모델에서는 사람의 개입 없이 머신 러닝을 통해 발굴된 종목들을 기반으로 포트폴리오를 형성한다. 이번 연구를 통해 소셜 빅데이터 분석을 이용한 머신 러닝 기반의 로보 트레이딩이 특정 기간 동안 한국의 주식시장에서 실제 시장지표 대비 높은 수익률을 보임을 확인했다.


This research aims to improve the performance of machine learning based on financial trading model applying social big data analysis. Based on the existing studies, it started from the assumption that collective emotions of society members have an impact on stock prices. As social data has been rapidly increasing to the extant that it can be called as `big data`, it could represent the real time flow of emotion from society members. According to recent studies, it is evident that people`s decisions result from neither rationality nor considerate introspection but emotion. This kind of decision making model has been ex-tended to economics which was named as `Socio-economics`. This study is conducted with KOSPI200 which occupies 70% of total Korea stock market capitalization. This model uses Natural Language Processing it extract emotion data closely related to stock prediction from social big data. It utilizes machine learning to learn fundamental ratio and social emotion data together with technical indicators of each company. On the current market, various indices are referred in managing major funds. However, it usually depends more on insights and knowledge of individual fund managers. In this study, portfolios are formulated based on confirmed stock items from machine learning without human intervention. Through this research, we proved machine learning based robot trading applying social big data analysis outperform higher than actual Korean stock market indices in a certain era.

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4사전 정보가 웹상점의 초기 이용 의도에 미치는 영향

저자 : 김진백 ( Kim Jin Baek )

발행기관 : (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 간행물 : Entrue Journal of Information Technology 16권 1호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 65-80 (16 pages)

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본 연구는 웹상점들이 직면한 신규 고객 확보 문제를 사전 정보 측면에서 해결하려고 하였다. 본 연구에서는 사전 정보의 제차원을 검토하기 위하여 먼저 사전 정보 체계를 수립하고, 웹상점의 초기 이용 의사결정에 필요한 사전 정보 차원들을 선별하였다. 웹상점의 초기 이용 의도에 영향을 미치는 사전 정보의 차원을 조사하기 위해서 초기 판매자 신뢰와 초기 웹사이트 신뢰를 매개변수로 사용하였다. 분석 결과에 의하면, 전문지식 사전정보가 초기 웹사이트 신뢰에 가장 큰 영향(β=0.639, p=0.001)을 미치는 것으로 나타났다. 평판 사전 정보가 두 번째로 큰 회귀계수 값(β=0.580, p=0.001)을 나타냈다. 하지만 초기 웹사이트 신뢰의 매개 효과로 인하여 정보 품질 사전 정보(β=0.403, p=0.001)가 웹상점의 초기 이용 의도에 두 번째로 큰 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 또한 구전(β=0.260, p=0.001)과 주관적 규범 사전 정보(β=0.125, p=0.1)도 초기 웹상점 신뢰 매개변수를 통해 웹상점의 초기 이용 의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 초기 웹상점 신뢰 요인 중에서는 초기 웹사이트 신뢰(β=0.536, p=0.001)가 초기 판매자 신뢰(β=0.329, p=0.001)보다 웹상점의 초기 이용의도에 미치는 영향력이 더 큰 것으로 나타났다. 따라서 종합적으로 보면, 사전 정보가 웹상점의 초기 이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 실증되었다.


This study focused on the challenge faced by web stores in securing new customers in the terms of prior information. To examine dimensions of prior information, this study firstly constructed a typology of prior information, then screened the prior information dimensions required to decide initial usage of web stores. To investigate what dimensions of prior information influence initial usage intention toward web stores, initial vendor trust and initial website trust were used as mediators. By the analysis results, expertise had the greatest impact on initial website trust. Reputation had a secondly great regression coefficient. However, information quality had a secondly more impact on initial usage intention toward web stores due to mediation effect differences of initial trusts. Other dimensions of prior information, word of mouth and subjective norm were also found to have significant impacts on initial usage intention toward web stores through intial trust mediators. Among intial trust mediators, initial website trust had more impact on initial usage intention toward web stores than initial vendor trust. Overall, it is proved that prior information influences initial usage intention toward web stores.

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5SVM+MTL을 이용한 감성분류 통합모형: 온라인 쇼핑몰의 고객리뷰를 중심으로

저자 : 이태원 ( Lee Taewon ) , 홍태호 ( Hong Taeho )

발행기관 : (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 간행물 : Entrue Journal of Information Technology 16권 1호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 81-95 (15 pages)

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본 연구에서는 온라인 쇼핑몰에서 생성되는 고객리뷰를 수집하고 활용하여 문서수준에서의 감성분류를 위한 통합모형을 개발하였다. 용어정보추출기법을 이용하여 핵심 용어를 선별하고, 품사별로 분류하여 정보력과 영향력을 높일 수 있는 용어를 선정한 후 SVM, SVM+, SVM+MTL 기법을 이용하여 오피니언마이닝 연구에 새롭게 적용하였다. 이에 대한 결과로 통합모형인 ISCOM 모형을 개발하여 감성분석의 효과를 높이는 연구를 진행하였다. 본 연구에서 제안하는 모델을 통해 온라인 쇼핑몰을 이용하는 고객에게 보다 개선된 서비스를 제공하고 경쟁력을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.


In this study, we used customer reviews of Amazon.com to extract terms that include most information on classifying a document using the feature selection methods to develop an integrated model for sentiment classification in document level. Although SVM+, SVM+MTL techniques is used to solve a binary classification problem in research, there is no case of Opinion Mining techniques has been applied to the current study. We analyze the performance of a single model applying the SVM, SVM+, SVM+MTL techniques for sentiment classification and then by developing The ISCOM(Integrated Sentiment Classification for Opinion mining) models conducted a study to improve the performance. Our proposed opinion mining model is expected to improve customer service and gain competitive advantage in online stores.

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6장벽특허의 무효화 분석을 위한 선행특허기술 발굴 시스템 개발

저자 : 정병기 ( Jeong Byeongki ) , 고남욱 ( Ko Namuk ) , 경진영 ( Kyung Jinyoung ) , 최덕용 ( Choi Dugyong ) , 윤장혁 ( Yoon Janghyeok )

발행기관 : (주)엘지씨엔에스(구 LGCNS 엔트루정보기술연구소) 간행물 : Entrue Journal of Information Technology 16권 1호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 97-108 (12 pages)

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기업에서 기술 아이템을 사업화할 경우 특허침해와 같이 사업화에 장애를 유발하는 장벽특허가 존재할 수 있다. 장벽특허가 존재할 경우, 기업은 무효화 전략, 회피설계, 비침해 논리개발과 같은 대응전략을 수립할 수 있으며, 본 논문은 장벽특허를 무력화시킬 수 있는 선행특허를 발굴하는 시스템의 제안을 목표로 한다. 미국특허청 특허에 대한 서지정보와 전문정보를 포괄하는 특허 데이터 베이스에 기반하여, 본 시스템은 장벽특허에 대한 관심어 그룹 설정 모듈, 임의의 특허가 관심어 그룹의 내용을 담고 있는 정도를 파악하는 정보엔트로피 계산 모듈, 토픽모델링을 통해 장벽특허와 임의의 특허 간의 의미론적 특허 유사도 계산 모듈을 거쳐, 최종적으로 장벽특허를 무효화시킬 수 있는 잠재성을 지닌 선행특허들을 추천한다. 본 시스템의 활용성을 검토하기 위해, 미국의 특허 무효화 소송 판정사례들에 대해 제안된 시스템을 적용한 사례연구가 제시된다. 본 시스템의 자동화 프로세스를 통해 선행특허기술 수집 및 내용분석에 소요되는 시간을 획기적으로 단축할 수 있으며, 이에 따라 기술전문가들이 연구개발 전략수립과 같은 본연의 고부가가치 업무에 많은 시간을 투자할 수 있는 긍정적 효과가 기대된다.


Barrier patents refer to the existing patents which impede technology-based firms from commercializing their technology item. When barrier patents exist, a firm usually employs some strategic alternatives to cope with these commercialization-hindering patents, such as invalidation analysis, avoidance design and non-infringement logic. The present study focuses on the invalidation analysis among those alternatives and thus aims to developing a patent prior art search system for invalidation analysis of such barrier patents. Building on the patent database constructed using all patent registrations in the United States Trademark and Patent Office, this system recommends potential prior patents for validation analysis of a barrier patent, using three modules: 1) a user interest term definition module to organize invalidation factors about a given barrier patent, 2) an information entropy calculation module to measure the amount of the user interests contained in each patent, and 3) a text similarity measurement module to calculate the relatedness between the barrier patent and any patent. We show the availability of this system by applying the system to real patent invalidation litigations. It is expected that this system will dramatically reduce the time and costs required for patent invalidation analysis and accordingly help researchers more concentrate on their own knowledge intensive tasks such as R&D planning.

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