• 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.

• Journal of Korean Academy of Nursing
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• v.16 no.1
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• pp.89-104
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• 1986

복잡한 사회문제해결에 유용한 접근방법의 하나인 계층분석과정은 수학자인 사티(Saaty)가 개발한 것으로서 이미 사회과학의 여러 분야에 적용되고 있다. 본 논문의 목적은 이 계층분석과정을 간호교육과 관련된 문제에 적용해 봄으로써 이 방법이 실제 문제해결을 위한 유용한 접근방법이 될 수 있는가를 고찰해 보는데 있다. .현대사회문제들은 다양한 관련요소, 그 요소들간이나 다른 문제들과의 복잡한 상호관계, 다수의 의사결정자의 참여, 무한한 대안, 문제의 결과에 대한 불확실성 등으로 인하여 단순한 모델이나 간단한 논리적 혹은 직관적인 판단에 준하여 일시에 해결하기 어려운 경우가 많다. 이러한 상황 하에서 문제와 관련된 요소들을 찾아내고 그 요소들을 계층적으로 분석하여 단계적으로 문제해결에 접근하는 계층분석과정을 활용함으로써 사회과학분야의 문제해결에 유용한 수단이 될 수 있다. 또한 문제와 관련된 요소를 규명하고 계층적으로 분화하는 과정에서 그 문제에 대한 보다 명확한 이해, 분석 및 현상의 흐름을 더 잘 인해하게 된다. 계층분석과정은 1) 계층구조의 설정 2) 구성요소들의 중요도 측정 3) 중요도에 따른 우선 순위의 산정 4) 우선 순위의 일관성 검토과정으로 요약된다. 본 논문에서는 이러한 과정을 통하여 미국 간호계에서 심각한 문제로 대두되어온 기본교육제도상의 쟁점(Issue of Entry into Practice）에 대한 문제 해결책이 마련되는지를 시도하였다. 즉, 기본교육 제도에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 규명하여 계층화하고 계층내에 위치하는 구성요소들의 수평적 관계와 계층간의 수직적 관계를 체계적으로 검토하여 간호교육의 미래를 예측해 보았다. 간호교육제도에 영향을 미칠 수 있는 주요 요인들의 계층화는 거시적 환경차원(factors), 관련 이해자 집단차원(actors), 이해자 집단의 목표차원(objectives), 목표달성을 위한 정책차원(Policies), 그리고 간호교육제도의 미래를 예견한 시나리오(scenario)로 이루어졌다. 각 계층을 따라 단계적으로 중요도를 비교하여 최종적으로 각 시나리오의 우선순위 중요도(priority weight)를 구하였다. 각 시나리오의 우선순위 중요도를 간호교육과 관련된 4가지 차원들(학생, 교수, 교육기관, 직업)을 구성하고 있는 특성들에 가중하여 결과를 해석 하였다. 간호교육의 미래에 정치적(55%)과 경제적(25%) 요인이 가장 강한 영향을 미치고, 관련자중에서는 병원(38%) 의사(33%) 그리고 정부(23%)의 순으로 영향을 미친다고 분석되었다. 의외로 간호원 자신들은 큰 영향력이 없는 것으로 보여졌다. 4개의 시나리오 중에서는 그 우선순위 중요도가 현상유지(33%) 자발적4년제(32%), 강제 4년제(19%), 그리고 2~3년제의 우위(18%) 순으로 나타났다. 최종 시나리오 결과를 요약하면 1) 전체 학생수는 감소하나 양질의 간호학생수는 증가하며 2) 박사학위를 소지한 간호학 교수 및 전체 교수의 수가 증가할 것이다. 3) 전체 간호교육기여의 수는 약간 줄 것이며 그중 4년제 기관이 증가하고 반면에 2~3년제의 기관은 감소할 것이다. 4) 전문간호원이 되기 위한 입학용이도에는 별차이가 없겠으나 간호원들의 보수, 지위 및 자율성이 증가하면서 전반적인 간호의 질이 향상될 것이다. 계층분석과정의 적용으로 미국 간호교육계의 가까운 미래를 위와 같이 예견하여 보았으나 이 과정은 예견 뿐 만 아니라 일반적인 의사결정이나 문제 해결의 도구이외에도 복잡한 사회문제의 본질을 분석, 이해함으로써 보다 정화한 정책문제를 규정하는 데에도 유용할 것이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.1B
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• pp.8-17
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• 2004

In this paper: we propose the adaptive error concealment technique for scalable video coding over wireless network error prove environment. We prove it is very effective that Error concealment techniques proposed in this paper are applied to scalable video data. In this paper, we propose two methods of error concealment. First one is that the en·or is concealed using the motion vector of base layer and previous VOP data. Second one is that according to existence of motion vector in error position, the error is concealed using the same position data of base layer when the motion vector is existing otherwise using the same position data of previous VOP when the motion vector is 0(zero) adaptively. We show that according to various error pattern caused by condition of wireless network and characteristics of sequence, we refer decoder to base layer data or previous enhancement layer data to effective error concealment. Using scalable coding of MPEG-4 In this paper, this error concealment techniques are available to be used every codec based on DCT.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.1439-1441
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• 2015

본 연구는 비디오 이해를 위해 비디오에 등장하는 주요 객체들의 행동이나 상태를 시각 동사라고 명명하고, 도메인 확장성 있는 계층적 시각 동사의 인식을 위해 온톨로지와 규칙을 기반으로 도메인 독립적인 시각 동사를 계층적으로 인식하는 방법과 특정 도메인에 관련된 시각 동사를 도메인 독립적 시각 동사를 기반으로 확장하여 인식하는 방법을 제안하고, CCTV 감시 비디오에서 인식 시뮬레이션 결과를 보여준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11c
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• pp.1505-1508
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• 2003

XML DTD 매칭은 데이터 통합이나 데이터 웨어하우스, 웹 마이닝, 전자상거래, 의미적 질의 처리등과 같은 데이터베이스 관련 응용분야에서 수행해야 할 근본적인 연구 분야이다. 웹이 발전됨에 따라 웹 상의 데이터 교환의 표준인 XML로 많은 데이터를 표현하게 되었고, 이 XML DTD에 대한 매칭이 주된 연구 분야로 대두되었다. XML 스키마는 플랫 구조인 기존의 관계형 데이터베이스 스키마와는 달리 계층적인 트리 구조로 이루어져 DTD를 직접 비교하기가 어렵다. 본 논문에서는 계층적 구조인 XML DTD의 계층적 구조 정보와 무결성 제약조건을 추출하여 일차원적인 직렬 구조로 변환한 후, 유사한 DTD를 매칭하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2003.06a
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• pp.275-278
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• 2003

원격 조작기는 같은 일을 반복적으로 수행하지 않는다는 점에서 산업용 로봇과는 구별된다. 같은 작업을 연속적으로 수행한다는 점에서 산업용 로봇은 실시간용 로봇과 구별된다고 할 수 있다. 그런데 로봇의 제어용 프로세싱 방법은 여러 거지 요인들이 복합되어 하나의 출력으로 양상된다. 본 논문에서는 원격 제어기의 모델링 오차를 입력 요인으로 힘, 위치, 운동량이 문제가 되었을 경우에 이를 계층적으로 방식으로 대안을 제시하고 이를 해결하는 방식을 다속성 가치 평가 방식으로 평가하였을 경우에 나오는 출력 방식을 PID 출력 방식과 비교하여 평가함으로서 유효함을 들어 실시간을 제어방식으로 계층적 제어방식이 적절하게 사용될 수 있음을 증명한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.628-631
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• 2002

차세대 유무선 통신망은 IP기반으로 통합 발전될 것이라고 기대하고 있고, 현재 연구중인 Mobile IP는 필수적으로 사용하게 될 것이다. 문제점이 많은 기본 Mobile IP에 기존의 하위계층에서 사용하던 여러 가지 기술들을 추가하려고 노력하고 있는데, 그 중 대표적인 것이 위치등록과 페이징 기법이라고 할 수 있다. 본 논문은 3계층에서의 이동성 프로토콜인 Mobile IP에 기존의 2계층에서의 거리기반 위치등록 방법을 적용시켜 IP망에서의 효율적인 페이징 방안을 제시한다. 그리고, 네트워크 시뮬레이션 도구인 OPNET을 이용하여 제시한 방안을 구현하고 검증하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.5
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• pp.512-519
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• 2003

In this paper, we propose a neuro-fuzzy modeling to improve the performance using the hierarchical clustering and Gaussian Mixture Model(GMM). The hierarchical clustering algorithm has a property of producing unique parameters for the given data because it does not use the object function to perform the clustering. After optimizing the obtained parameters using the GMM, we apply them as initial parameters for Adaptive Network-based Fuzzy Inference System. Here, the number of fuzzy rules becomes to the cluster numbers. From this, we can improve the performance index and reduce the number of rules simultaneously. The proposed method is verified by applying to a neuro-fuzzy modeling for Box-Jenkins s gas furnace data and Sugeno's nonlinear system, which yields better results than previous oiles.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.24 no.4 s.203
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• pp.24-30
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• 2006

온톨로지의 기본개념, 응용 분야 및 학습 단계에 대하여 간단하게 설명하였고, 온톨로지 학습단계에서 전문 분야의 개념간 계층 관계 학습 방법에 대하여 자세하게 알아보았다. 전문분야 개념을 표현하는 전문 용어 사이의 계층 관계를 학습하는 방법은 크게 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 그리고 용어의 전문성과 유사도를 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 규칙 기반 방법은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있는 장점이 있지만 재현율이 낮은 단점이 있다. 기존은 통계 기반 방법에서는 재현율이 높은 장점이 있지만 정확률이 낮은 단점이 있다. 또한 이 방법에서는 순수하게 통계 정보만 이용하기 때문에 오류에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 용어의 전문성과 용어간 유사도를 이용한 방법에서는 용어의 전문성을 이용하여 기존의 계층 구조에서 상위에 후보를 선택하고, 용어간 유사도를 이용하여 선택한 후보를 정렬하여 최적의 후보를 찾는다. 이 방법은 상위어 선정 과정을 두 단계로 분리하여 수행하기 때문에 오류 분석이 용이한 장점이 있다. 향후 온톨로지 학습 과정에서 계층 관계뿐 아니라 인과 관계 및 다양한 관계의 학습과 관련된 연구가 진행되어야 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.164-169
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• 2010

본 논문에서는 계층적 데이터를 관계형 데이터베이스 시스템에 저장하기 위한 요구사항을 만족하는 XML 레이블링 기법으로서 Farey Sequence 를 응용한 Faray 레이블링 기법을 제안한다. 이는 일반적인 동적 삽입연산 외에 형제간 노드 사이에 새 노드를 삽입할 경우 추가적인 레이블의 사이즈 증가 없이 기존노드의 리레이블링이 없고, 말단 노드의 삭제시 레이블의 재사용이 원할하며, 부모와 자식 사이에 새 노드를 삽입하는 경우가 빈번한 계층적 데이터 관리 시에 리레이블링을 최소화 할 수 있는 방법이다. 기존 XML 레이블링 기법이 부모 자식사이에 삽입 연산을 하는 경우 하위의 모든 노드를 리레이블링 해야 하는것에 비하여 본 기법은 오직 1개의 하위 노드만을 리레이블링 하기 때문에 해당 경우의 계층적 데이터의 동적 삽입 시 하위 노드의 개수에 상관없이 일정하게 연산시간을 유지할 수 있다.