• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.16 no.2
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• pp.73-83
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• 2011

In the manufacturing system, production-planning is very important in effective management for expensive production facilities and machineries. To enhance efficiency of Manufacturing Execution System(MES), a manufacturing system that reduces the difference between planning and execution, certain production-planning needs a dispatching rule that is properly designed for characteristic of work information and there should be a appropriate selection for the rule as well. Therefore, in this paper dispatching rule will be selected by several simulations based on characteristics of work information derived from process planning data. By constructing information that are from simulation into ontology, one of the knowledge-based-reasoning, production planning platform based on the selection of dispatching rule will be demonstrated. The platform has strength in its wider usage that is not limited to where it is applied. To demonstrate the platform, RacerPro and Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$ are used in parts of ontology reasoning, and JAVA and FlexChart were applied for production-planning simulation.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.9
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• pp.2281-2293
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• 1999

Many applications such as nuclear power plant monitoring, plant process control, stock market management, and network data management require a database system supporting both temporal data model and active rule processing. There have been some efforts to extend the temporal functionalities of the active database system, but an active database system based on temporal database, especially the one applied to the real application is rare. In this paper, we proposed an active temporal rule model based on bi-temporal database. And a rule language following the proposed rule model was described with its execution semantics. Then, how to apply to the nuclear power plant monitoring system was given as the examples.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.8
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• pp.945-957
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• 2007

Quantitative association rules apply a binary association to the data which have the relatively strong quantitative attributions in a large database system. When a domain range of quantitative data which involve the significant meanings for the association is too broad, a domain requires to be divided into a proper interval which satisfies the minimum support for the generation of large interval items. The reliability of formulated rules is enormously influenced by the generation of large interval items. Therefore, this paper proposes a new method to efficiently generate the large interval items. The proposed method does not lose any meaningful intervals compared to other existing methods, provides the accurate large interval items which are close to the minimum support, and minimizes the loss of characteristics of data. In addition, since our method merges data where the frequency of data is high enough, it provides the fast run time compared with other methods for the broad quantitative domain. To verify the superiority of proposed method, the real national census data are used for the performance analysis and a Clunix HPC system is used for the parallel processing.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.208-210
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• 2004

오늘날 인터넷상에서 존재하는 않은 정보들은 다양한 사용자의 개인 특성에 안게 새로운 정보의 지식으로 제공되어지기를 원한다. 기존의 연구는 단일 학술 기법을 통해 정보를 추출했으나 사용자에게 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위해 다중 전략 학습 기법인 PMSL(Personalized Multi-Strategy Learning) 모듈 시스템을 제안하고자 한다. PMSL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시킴으로 결과의 효율성을 높이고자 하였으며, 연관규칙의 문제점을 보완하기 위해 가중치 기법인 TF＊IDF 학습 기법을 적용시켰다. PMSL 모듈을 실행한 결과 기존 학습 기법에 비해 보다 더 의미 있는 연관 지식을 추출하게 되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.945-946
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• 2009

현재의 컴퓨터 설문 시스템은 설문의 규칙이나 처리절차들을 하드코딩하는 방식으로 구현하기 때문에 설문이 변경되면 처리엔진을 수정해야 한다. 이것은 설문 처리엔진이 설문에 종속되어 있음을 의미한다. 본 논문에서는 이러한 약점을 해결하고자 능동문서 모델을 이용하여 설문으로부터 처리엔진을 독립시키는 방법을 고안하였다. 능동문서 기반의 설문지는 컨텐츠, 로직, 지식베이스(사용자 응답), 질의로 구성된다. 이 중에서 로직은 다양한 질문유형에 대한 처리 방법을 기술하는 것으로서 어떤 설문 설계자도 정의할 수 있어야 한다. 또한 로직은 직관적으로 서술할 수 있고 실행가능 하도록 XML 형식의 규칙 마크업 언어인 ERML로 표현하였다. ERML로 작성된 로직은 Prolog로 변환된 후 추론기에 등록되며, 사용자 응답에 따라 설문을 제어하고 처리한다. 마지막으로 몇 가지 질문유형을 ERML로 구현하고 설문 시스템(WINAD: The Web Interview System with Active Documents)에 적용한 실험 결과 설문으로부터 처리엔진을 독립시킬 수 있음을 확인했다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.11
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• pp.277-286
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• 2020

In this paper, we propose a new educational approach to help learners form concepts by identifying the properties of programming concepts targeting a group of experts in programming education. Therefore, we confirmed the typical properties of concepts by programming education experts for programming learning elements through conceptual metaphor analysis, which is a qualitative research method, and confirmed the validity through the delphi method. As a result of this study, we identified 17 typical properties of programming concepts that learners should form in programming education. The conclusions of this study are that need to compose the educational content more specifically for the conceptualization of learners' programming as follows: 1)the concept of a variable is to understand how to store data, how to set a name, what an address has, how to change a value, various types of variables, and the meaning of the size of a variable, 2)the concept of operator is to understand how to operate the four rules, how to deal with it logically, how to connect according to priority, meaning of operation symbols, and how to compare, 3)the concept of the control structure is to understand how to control the execution flow, how to make a logical judgment, how to set an execution rule, meaning of sequential execution, and how to repeat executing.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.10 no.5
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• pp.419-433
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• 2004

As XML becomes a standard for data representation, integration, and exchange on the Web, several XML query languages have been proposed. World Wide Web Consortium(W3C) has proposed XQuery as a standard for the XML query language. Like SQL, XQuery allows nested queries. Thus, normalization rules have been proposed to transform nested XQuery queries to semantically equivalent ones that could be executed more efficiently. However, previous normalization rules are applicable only to restricted forms of nested XQuery queries. Specifically, they can not handle FLWR expressions having nested expressions in the where clause. In this paper, we propose normalization rules for XQuery queries by extending those for SQL queries. Our proposed rules can handle FLWR expressions haying nested expressions in every clause. The major contributions of this paper are as follows. First, we classily nesting types of XQuery queries according to the existence of correlation and aggregation. We then propose normalization rules for each nesting type. Second, we propose detailed algorithms that apply the normalization rules to nested XQuery queries.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.303-306
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심은 네트워크 환경에 대한 고 가용성이라 할 수 있다. 이러한 사실은 사용자 컨텍스트(Context)가 반영된 서비스를 제공하기 위한 필수조건이 이미 갖추어져 있다는 것을 시사한다. 지금까지 상황인지(Context-Aware) 서비스를 위한 여러 응용들이 제시되어 왔지만, 동적으로 변화하는, 즉 예측하기 어려운 환경을 충분히 반영할 만큼의 유연성을 제공하지 못했다. 왜냐하면, 응용 태스크 시나리오가 시작단계부터 이미 정해져 있었기 때문이다. 여기에, 본 고는 평생동안 개인화된 태스크를 동적으로 생성, 제공할 수 있는 멀티 에이전트 시스템 구조를 제안하고자 한다. 평생 개인화 태스크(Life Long Personalized Task)는 끊임없이 변화하는 사용자의 행동패턴을 반영할 수 있도록, 동적으로 생성, 제공되는 태스크를 의미한다. 이는 태스크 시나리오가 컴파일 타임에 이미 결정되지 않고, 실행 시간 중에 자동으로 생성된다는 것을 의미한다. 이러한 유연성은 평생학습 엔진(Life Long Learning Engine)을 활용함으로써 가능하다. 이 엔진은 사용자의 행동패턴을 학습하며, 결과적으로 사용자 행동패턴 규칙들을 생성한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.271-273
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• 2001

웹 로그는 웹 서버를 통해 이루어지는 작업들에 관한 기록으로써, OLAP이나 데이터 마이닝과 같은 비즈니스 인텔리전스 기술로 분석되어 고부가가치 창출에 사용되는 중요한 자료이다. 웹 로그에는 파일 이름과 같은 물리적인 데이터가 저장되는데 이러한 데이터는 분석에 사용되기 전에 정제과정을 통해 의미 있는 데이터로 변환되거나 불필요한 경우에는 삭제된다. 웹 로그 데이터의 분량을 적정선으로 유지하면서 데이터 정제 작업의 일부가 해결되도록 하는 방법으로 웹로그 생성단계에서 시스템이 제공하는 필터를 쓸 수 있다. 그러나, 필터로는 웹 페이지의 내용이 동적으로 변경되는 경우 그 상황을 즉시 반영하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 웹 로그가 ‘지능적 웹 로거’를 통해 생성되도록 하여 이러한 문제를 해결하였다. ‘지능적 웹 로거’를 통해 불필요한 데이터의 생성을 막고, 물리적인 데이터를 신속하게 의미 있는 데이터로 변환하도록 하였다. 웹 페이지의 변경 내용을 웹 로그 생성에 즉시 반영하여 의미 있는 데이터 생성에 이용함으로써, 웹 로그 생성 후에 실행되던 데이터 정제작업 자체를 단순화시켰고, 웹사이트 관리자가 편리한 사용자 인터페이스로 로그 규칙을 만들어 적용할 수 있도록 하였다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.13 no.3
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• pp.51-66
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• 2008

The Business Process Management System(BPMS) has received more attentions as companies increasingly realize the importance of business processes. However, traditional BPMS has focused mainly on correct modeling and exact automation of process flow, and paid little attention to the achievement of final goals of improving process efficiency and innovating processes. BPMS usually generates enormous amounts of log data during and after execution of processes, where numerous meaningful rules and patterns are hidden. In the present study we employ the data mining technique to find out useful knowledge from the complicated process log data. A data model and a system framework for process mining are provided to help understand the existing BPMS. Experiments with the simulated data demonstrate the effectiveness of the model and the framework.