• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.141-147
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• 2005

공간정보체계 관련 구축 사업들이 시작되면서 전문분야별 소요인력에 대한 문제가 제기되었고, 다양한 방법에 의하여 전문 인력양성을 추진하여 왔다. 초장기 인력 규모의 예측은 사업 규모에 기반하여 예측되어졌고 인력 수요기관의 요구와 특징이 반영되지 못한게 사실이다. 이제는 공간정보체계가 광범위하게 확산되어 산업 현장을 통하여 소요 인력의 예측이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 인력 소요처들로부터 필요한 인력 규모를 조사하여 소요인력을 예측하고, 인력의 변화 특성들을 파악함으로서 기술수요에 따른 인력 육성분야와 수요량을 기반으로 하는 인력양성에 활용하고자 하는데 그 목적이 있다. 인력 소요예측은 소요 인력이 활용되는 기업 등을 중심으로 산업적 성장성과 개별 기업의 인력 요구 등을 고려한 공간정보체계의 각 분야별 인력 소요 예측을 수행하도록 한다. 이를 토대로 산업적 특성, 기술적 특성, 소요 인력의 수요 증가 형태 및 특징을 분석하여 종합적인 소요 인력 규모를 산정하고 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.3 s.99
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• pp.409-416
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• 2005

Even though development paradigm of software has been changing very fast at the beginning of 21st Centuries, there are just few studies of quality and estimation metrics appropriate for Web environment. So in this study after analyzing the correlation between the size of the final code and property of objects, three industrial real world projects written in ASP have been used for deriving programs with high possibilities of faults. And then the size of programs was analyzed to correlate with the number of classes or the number of methods through linear regression. Among the web software with the complex architecture or server, client and un, type or form file written in Javascript for client has the high correlation and the number of methods is well correlated with the size of final code.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.9 no.4
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• pp.1-17
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• 2004

We guarantee the significance of the provided prediction model and predicted figures from the experts consulting group and we product the prediction figures of the domestic e-commerce market size in future by business subjects, BtoB, BtoG and BtoC. Besides, we do predict by the high raked 6 merchandises in the case of BtoC market size prediction. We use the KNSO(Korea National Statistical Office) BtoB, BtoG and BtoC data to ensure the significance of data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.580-582
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• 2001

현재 소프트웨어 개발 주기의 초기 단계에서 소프트웨어의 개발과 유지보수를 위한 비용과 노력을 미리 예측하는 소프트웨어 규모 예측 방법이 요구되고 있다. 이에 따라 소프트웨어 규모 예측 방법을 위한 수백개의 메트릭스가 제안되고 있지만, 난해하고 복잡한 측정 방법으로 인해 소수의 실제 전문가에 의해 사용되고 있다. 이용할 해당 메트릭스의 장점과 단점을 파악하고 적용시켜야 시행착오를 피할 수 있다. 본 논문에서는 객체지향 시스템 분석 단계에서 주로 작성되는 UML Use Case 다이어그램 분석을 통해 소프트웨어 규모 예측을 하는 방법을 비교 분석한다. 이를 따르면 메트릭스를 적절히 사용하여 보다 효율적인 소프트웨어 프로젝트 관리를 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.331-331
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• 2017

2011 년부터 2014 년까지 4 년간의 여름철에 한반도에 비교적 많은 강수를 남긴 23 개의 중규모 저기압-구름무리 집중호우 사례를 선정하여, 이들 사례에서의 중규모 저기압 발생과 이동 그리고 그것에 동반된 강수계에 의한 강수 발생을 수치예측하는 실험을 수행하였다. WRF 모델을 이용하여 12 km와 4 km 수평격자 크기로 수치실험을 진행하였으며, 각 사례에 대해 중규모 저기압이 발생한 시점을 초기 시각으로 하여 수치적분을 수행하였다. 수치실험 결과와 AWS 강수량 관측 자료를 $0.1^{\circ}{\times}0.1^{\circ}$ 격자에 각각 내삽한 후 비교하였다. 12 km 격자 실험에서는 25 mm/12h 문턱값에 대해 23개의 사례 중 9개 (39 %)만이 0.3이 넘는 성공임계지수(TS)를 나타냈고, 50 mm/12h 문턱값에 대해서는 17개 사례 중 7개 (41 %)의 사례에서 0.3이 넘는 TS가 나타났다. 4 km 실험에서는 25 mm/12h 문턱값에 대해 23개의 사례 중 10개 (43 %) 사례에서 0.3이 넘는 TS 값이 나타났고, 50 mm/12h 문턱값에 대해서는 17개 사례 중 7개 (41 %)로 나타나 WRF 모델의 수평격자 크기와 관계없이 비슷한 성능을 보였다. 중규모 저기압이 진행하는 경로에 따라 예측 능력에 차이가 나타났다. 23개 사례를 중규모 저기압 발생지점으로부터의 이동경로에 따라 준 직선 경로 사례 그룹, 곡선형 경로 사례 그룹, 정체사례 그룹으로 분류하여 각 그룹에 대해 예측 능력을 조사한 결과, 직전 경로 사례들에 대한 4km 격자 모델 예측은 55 %의 사례에서 0.3보다 큰 TS값을 보여, 30 %의 사례에서 0.3 이상의 TS 값을 보인 곡선형 경로 사례들에 대한 예측보다 상대적으로 높은 예측 신뢰도를 보여 주었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.4
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• pp.139-148
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• 2014

With the development of IT, the financial sector has grown dramatically in Non face-to-face channel. However, because the initial costs calculation model which reflects the characteristics of the financial system does not exist, deteriorating reliability of budget establishment and low-price booking competition appeared. This negative situation leads to degradation of Internet Banking systems and customers who use these financial products have many troubles. Therefore, this paper improves the Initial Costs Expectation Model based on FPA & Expert Judgement Model. And it verified the effectiveness of this model through the regression analysis. As a result, we developed the Initial Costs Expectation Model for Internet Banking systems based on FPA, which is increased in accuracy than existing Cost Expectation Models.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.10 no.2
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• pp.58-70
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• 2007

The purpose of this study is to predict future land use using Landsat images through assessing the effect of spatial scale and resolution in applying CA (Cellular Automata)-Markov technique. The scale for areas ranging from $31.26km^2$ to $84.48km^2$ showed about 11% difference of overall accuracies. Among the five spatial resolutions (10m, 30m, 50m, 100m, 150m), 30m resolution showed the best result in the prediction of area and spatial distribution of urban areas. Based on the results, the 2004 land use by CA-Markov was predicted using 1996 and 2001 land use data and compared with the 2004 land use by maximum likelihood classification. After that, future land uses of 2030, 2060 and 2090 were predicted and the results showed a tendency of gradual increase in urban area and high decrease in forest area.

• 전기의세계
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• v.53 no.4
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• pp.32-36
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• 2004

세계 전력산업 시장의 매출규모는 1999년의 2,385억 유로에서 2004년에는 3500억 유로로 증가될 것으로 선진기업들은 예측하고 있으며, IT기술과 융합된 전력산업 부분의 증가율은 기존 설비의 매출규모 증가율의 6배 이상으로 전체 매출규모의 46.9%에 달할 것으로 예측되고 있다.(중략)

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.475-476
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• 2017

본 논문은 다수의 국외 시장 전망 보고서를 기반으로 최근 해외 도입 및 국내 구축 예정인 DC 배전 시장 동향과 경제적 효율성을 분석하였다. 분석 방법은 3가지 시나리오에 따라 2030년까지의 시장 규모 추이를 예측하고, DC 배전을 구성하는 배전용 전력기기의 시장 규모를 도출하였다. 또한 시장점유율, 부가가치율, 온실가스 감축 등의 요소를 적용하여, 세계 시장에 대한 국내 기업 점유율에 따른 DC 배전의 편익을 계산하였다. 그 결과 2030년 기준 DC 배전 시장 규모의 긍정적 확장성을 예측할 수 있었으며, DC 배전용 전력기기 시장 규모와 이에 따른 경제적 편익을 확인하였다. 추후 연구에서는 DC 배전 시장을 구성하는 각 부문들의 규모 추이를 파악하고, 국내 DC 배전용 전력기기 개발 실데이터를 적용하여 비용편익비(BCR)를 도출하고자 한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.11
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• pp.1041-1045
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• 2010

Clusters can provide scalable and flexible architectures for parallel computing servers and data centers. Their performance prediction has been a very challenging issue. Existing performance measurement methodologies are able to measure the performance of servers already constructed. Thus they cannot provide a way to predict the overall system performance in advance when designing the system at the initial phase or adding more nodes for more capacity. Therefore, the performance modeling and prediction methodology for large-scale clusters is highly required. In this paper, we suggest a methodology to predict the performance of large-scale clusters, which consists of measurement, modeling and prediction steps. We apply the methodology to a real cluster server and show its usefulness.