• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.29 no.8
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• pp.445-455
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• 2002

In this paper, we present a new task scheduling scheme ior the efficient execution of the tasks of compound nodes of hierarchical task graph(HTG) on shared memory system. The proposed scheme for exploitation functional parallelism is autoscheduling that performs the role of scheduling by processor itself without any dedicated global scheduler. To adapt the proposed scheduling scheme for various platforms, Including a uni-processor systems, Java threads were used for implementation, and the performance is analyzed in comparison with a conventional bit vector method. The experimental results showed that the proposed method was found to be more efficient in its execution time and exhibited good load-balancing when using the experimental parameter values. Furthermore, the memory size could be reduced when using the proposed algorithm compared with a conventional scheme.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.3
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• pp.117-126
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• 2009

Various dimensions of watershed structural/non-structural planning can be applied in comprehensive flood mitigation plan in a river basin. Especially structural counterplans have very broad and diverse nature as flood control facilities. It is not easy to find the optimum alternative to maximize the ability of a basin to reduce flood risk using a combination of structural counterplans. In addition, there is no standard for evaluating the performance of structural counterplans and for selecting optimal combination of them. This study focused on how to select the best alternative of a comprehensive watershed structural plan from various flood defense alternative candidates. By introducing an analytic hierarchy process, we would like to show how we decide the best alternative using standard worksheets developed in this study for economics and policy evaluation, and Expert Choice 11.5, which calculates weights for evaluation items. Based on the results from this study, we would like to suggest the best practice of a standardized watershed plan for flood protection.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.57-58
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• 2009

임베디드 시스템이 복잡해질수록, 성능 병목을 파악할 수 있는 성능 분석도구가 요구되고 있다. 현존하는 리눅스 기반의 소프트웨어 성능 분석 도구는 전체 시스템 관점에서 소프트웨어 계층에 따라 응용 소프트웨어의 실행 흐름을 파악하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 모든 소프트웨어 계층에서의 실행 흐름을 일관적으로 파악할 수 있는 문맥 분석 기법을 제안한다. 이 도구를 통해서 사용자 영역의 사용자 정의 함수와 라이브러리 함수, 커널 영역에서의 시스템 호출과 커널 이벤트에 대한 호출자와 피호출자에 대한 관계를 모두 파악할 수 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.3
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• pp.51-58
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• 2012

The goal of this paper is to set up the rank list of the critical success factors according to its weights. To get the empirical data for this research, the Internet-based questionnaires were performed. This research is carried out in two steps. At first step, the critical success factors(CSF) are crystallized through factor analysis methods. To find out the weights and ranks of critical success factors in second step, the analytical hierarchical process(AHP) method were performed. The order list of all CSFs will be determined according to their priorities. This order list shows which factors have the most useful influence on the performance and success of SCM. This result could play the role as milestone for the effective management of Supply Chain Management System in korean manufacturing company.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.5
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• pp.367-380
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• 2002

Due to recent increase in applications requiring huge amount of data such as spatial data analysis and image analysis, clustering on large databases has been actively studied. In a hierarchical clustering method, a tree representing hierarchical decomposition of the database is first created, and then, used for efficient clustering. Existing hierarchical clustering methods mainly adopted the bottom-up approach, which creates a tree from the bottom to the topmost level of the hierarchy. These bottom-up methods require at least one scan over the entire database in order to build the tree and need to search most nodes of the tree since the clustering algorithm starts from the leaf level. In this paper, we propose a novel top-down hierarchical clustering method that uses multidimensional indexes that are already maintained in most database applications. Generally, multidimensional indexes have the clustering property storing similar objects in the same (or adjacent) data pares. Using this property we can find adjacent objects without calculating distances among them. We first formally define the cluster based on the density of objects. For the definition, we propose the concept of the region contrast partition based on the density of the region. To speed up the clustering algorithm, we use the branch-and-bound algorithm. We propose the bounds and formally prove their correctness. Experimental results show that the proposed method is at least as effective in quality of clustering as BIRCH, a bottom-up hierarchical clustering method, while reducing the number of page accesses by up to 26～187 times depending on the size of the database. As a result, we believe that the proposed method significantly improves the clustering performance in large databases and is practically usable in various database applications.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2006.11a
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• pp.299-307
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• 2006

글로벌 비즈니스 환경에 있어서 경쟁력을 유지 혹은 강화시키기 위한 방법으로 많은 기업들이 경영혁신 활동에 주력하고 있다. 식스 시그마는 이러한 활동을 가능케 하는 핵심적인 방법론이자 도구로써 주목 받고 있다. 따라서 본 연구에서는 식스 시그마의 도입에 따른 성과요인을 분석하여 보다 체계적인 프레임워크를 제시함으로써 그 성공 가능성을 관리할 수 있도록 하는 것이 주요한 목적이라 하겠다. 이를 위해 전문가 집단을 대상으로 한 델파이 조사방법과 이를 분석하기 위한 도구로써 계층적 분석기법(AHP)을 적용하였다. 분석결과, 총 12개의 요인들이 도출되었으며 중요도에 따라 가중치를 계산하여 이를 실제 식스 시그마 프로젝트에 적용하여 연구에 제시된 프레임워크를 검증토록 하였다. 본 연구는 다양한 산업 및 기업에서 식스 시그마 방법론의 적용이 급속히 확대되어 가는 추세에서 프로젝트의 성패를 가늠짓게 하는 중요 요인들을 보다 객관적인 프레임워크로 제시되었다는 점에서 그 의의가 있을 것이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.405-414
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• 1999

양쪽중단(doubly censored)된 지수분포에서 모수와 신뢰도함수를 계층적 베이지안(hierarchical Bayesian)방법을 이용하여 추정하였다. 베이즈 계산은 깁스표본기법(Gibbs sampler)을 이용하고 또한 완전조건부 분포(full conditional distribution)의 정량화 상수를 모르는 경우에는 적합기각방법(adaptive rejection sampling)을 이용하였다. 그리고 실제자료를 이용하여 분석을 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.187-189
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• 2023

IoT(Internet of Things), 빅데이터, AI(Artificial Intelligence), 클라우드와 같은 ICT(Information and Communications Technology) 기술이 발전함에 따라 ICT와 제조기술이 융합된 스마트팩토리가 발전하고 있다. 이는 2개의 영역과 5개의 계층으로 구성되어 기타 환경들과 상이한 구조를 가지고 있으며, 각 영역·계층별 발생 가능한 보안위협도 상이하다. 또한, 각 영역과 계층이 연결됨에 따라 발생 가능한 보안위협이 증가하고 있으며, 이에 대한 효율적인 대응을 위하여 스마트팩토리 영역·계층별 환경을 고려한 대응체계 마련이 필요한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 스마트팩토리 영역·계층별 발생 가능한 보안위협을 분석하고, 이에 대응하기 위한 대응체계 도출 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.952-955
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• 2014

본 논문에서는 정보 검색 분야에서 잘 알려진 잠재 의미 분석 방법과 계층적 군집화 방법의 단점을 상호 보완하여 보다 효율적인 정보 검색을 위한 혼합형 군집화 방법을 제안한다. 먼저, 잠재 의미 분석 방법은 벡터 연산을 통하여 자동적으로 문서 내에 있는 잠재적인 의미를 찾는 정보 검색분야에서 많이 사용되는 고전적인 방법이다. 그러나 이 방법은 언어의 유의성이나 다의성으로 인하여 발생되는 백-오브-워드(bag-of-word) 문제를 가지고 있다. 두 번째 방법인 문서 군집화를 위하여 범용적으로 사용되고 있는 계층적 군집화 방법이다. 이 방법은 이를 통하여 분석된 군집의 질적 측면에서 볼 때, 여전히 단층적 군집들이 많이 형성되어 세부적인 분석을 통한 추가적인 군집화가 필요함을 알 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위하여 혼합적인 방법으로 잠재 의미 분석 방법을 이용한 응집 계층 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용하여 잘 알려진 두 개의 데이터에 적용하고 기존의 방법과 그 결과를 비교함으로써 군집의 질적 측면에서의 우수함을 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.3
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• pp.217-222
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• 2015

Clustering is one of important data mining techniques known as exploratory data analysis and is being applied in various engineering and scientific fields such as pattern recognition, remote sensing, and so on. The method organizes data by abstracting underlying structure either as a grouping of individuals or as a hierarchy of groups. Weather radar observes atmospheric objects by utilizing reflected signals and stores observed data in corresponding coordinate. To analyze the radar data, it is needed to be separately organized precipitation and non-precipitation echo based on similarities. Thus, this paper studies to apply clustering method to radar data. In addition, in order to solve the problem when precipitation echo locates close to non-precipitation echo, fuzzy logic based clustering method which can consider both distance and other properties such as reflectivity and Doppler velocity is suggested in this paper. By using actual cases, the suggested clustering method derives better results than previous method in near-located precipitation and non-precipitation echo case.