• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.199-200
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• 2008

이 논문에서는 백서를 이용한 출혈성 쇼크 실험에서 수집되는 혈압 데이터 분석을 위한 프로그램을 개발하였다. 일반적인 혈압 데이터는 기존 프로그램을 이용하여 분석이 가능하지만 출혈성 쇼크 실험 중에 획득되는 혈압 데이터의 경우 일반적인 경우와 다른 모양의 파형이 나타나는 경우가 있으며 파형의 크기 변동이 크다. 이런 문제들로 인해 기존 프로그램으로 분석하는데 어려움이 있어 출혈성 쇼크 실험에 적합한 프로그램을 개발하였다. 본 논문에서 개발한 프로그램을 이용하여 혈압 파형을 분석한 결과 기존 프로그램에서 잘못 분석된 이완기 혈압을 정상적으로 분석 할 수 있었다. 또한 전체 구간 데이터를 분석하면서, 혈압 파형 크기의 급격한 변화로 인해 잘못된 수축기와 이완기 혈압이 출력되던 문제점을 해결 할 수 있었다. 이렇게 분석된 데이터를 이용하여 추후에 다양한 방법의 혈압분석이 가능할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.431-433
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• 2012

스파스 분석(Sparse analysis)은 프로그램의 데이터 의존관계(Data dependency)에 따라 필요한 정보를 필요한 부위와 시점으로 바로 보냄으로써 분석을 수행한다. 이 데이터 의존관계의 성질을 이용하면 프로그램 분석을 효율적으로 병렬화 할 수 있는 여지가 생긴다. 이 논문에서는 데이터 의존 관계를 이용하여 스파스 분석을 병렬화 하는 방법을 제시한다. 9개 오픈소스를 통해 실험해본 결과, 프로그램에 따라 6~37%, 평균적으로는 24% 가량 속도가 향상되었다.

• The Journal of Bigdata
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• v.3 no.2
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• pp.123-130
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• 2018

As the demand for analytics technologies in both industry and academia increases, the demand for analytics experts is also increasing. To meet this trend, universities have begun to develop new analytics curriculum and provide courses for training analytics experts. In this study, we surveyed curriculum of master's analytics programs of 9 Korean universities and 20 overseas universities. As a result of comparing the domestic university program with the overseas university programs, the average number of subjects per school program is more than that of the Korean university program, but it was found to be less in terms of diversity of subjects.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.35 no.4
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• pp.7-36
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• 2018

This study aimed to analyze the content of Records Data Management (RDM) training programs provided by 51 out of 121 university libraries in North America that implemented RDM services, and to provide implications from the results. For the content analysis, 317 titles of classroom training programs and 42 headings at the highest level from the tables of content of online tutorials were collected and coded based on 12 data literacy competencies identified from previous studies. Among classroom training programs, those regarding data processing and analysis competency were offered the most. The highest number of the libraries provided classroom training programs in relation to data management and organization competency. The third most classroom training programs dealt with data visualization and representation competency. However, each of the remaining 9 competencies was covered by only a few classroom training programs, and this implied that classroom training programs focused on the particular data literacy competencies. There were five university libraries that developed and provided their own online tutorials. The analysis of the headings showed that the competencies of data preservation, ethics and data citation, and data management and organization were mainly covered and the difference existed in the competencies stressed by the classroom training programs. For effective RDM training program, it is necessary to understand and support the education of data literacy competencies that researchers need to draw research results, in addition to competencies that university librarians traditionally have taught and emphasized. It is also needed to develop educational resources that support continuing education for the librarians involved in RDM services.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.349-357
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• 2000

인터넷 비즈니스나 전자상거래와 연관되어 고객관계관리 (Customer Relationship Management: CRM)가 널리 확산됨으로 해서 군집분석에 대한 관심이 한층 높아졌고, 다양한 군집분석 프로그램이 시장에 소개되어 지고 있다. 그러나, 군집분석 프로그램들은 다른 데이터 분석 기법과는 달리 그들의 정확성을 측정하기가 매우 힘들다. 본 논문에서는 이미 알려져 있는 군집구조를 지닌 인위적 데이터를 사용하여 반복적 군집분석 프로그램 (Convergent Cluster Analysis: CCA)과 보다 전통적인 단순군집 프로그램 (One-Shot Clustering Program: Howard-Harris 프로그램), 그리고 데이터 마이닝 기법 중의 하나인 데모그래픽 군집분실 프로그램의 정확성을 비교하기 위한 현재 진행 중인 연구의 방법론을 제시하는데 그 주요 목적을 두고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.426-428
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• 2016

컴퓨터 시스템은 악성 프로그램 또는 프로그램의 취약점을 통한 해커의 공격 등 위험에 항시 노출되어 있다. 따라서 이러한 컴퓨터 시스템에서 처리되는 보안적으로 중요한 데이터는 언제나 노출될 위험이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 보안적으로 중요한 데이터의 처리 과정을 다른 프로그램 부분과 분리하여 다른 프로그램 부분의 취약점을 통해 해당 데이터까지 위험에 노출되는 것을 막으려는 연구들이 있다. 이러한 연구들에서 필요한 것은 보안적으로 중요한 데이터가 프로그램 상에서 처리되는 시작점을 찾고, 해당 데이터가 처리되는 부분을 분석하는 것이다. 본 연구에서는 그 중 첫 번째 문제를 자동적으로 풀기 위한 컴파일러 기반 분석 도구를 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.520-522
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• 2011

위성으로부터 전송받은 Telemetry 플레이백 데이터 파일들을 적절한 크기로 또는 저장된 시간에 따라 병합하거나 분할할 수 있는 플레이백 파일 병합/분할 프로그램을 구현하였다. 기존에 플레이백 데이터가 정상적으로 수신되었는지를 점검하기 위한 플레이백 데이터 자동 분석 프로그램이 있는데, 기존의 프로그램을 윈도우 기반으로 보다 편리하게 사용할 수 있도록 전체적으로 보완하였고, 여기에 플레이백 파일 병합/분할 기능을 추가하여 전체적으로 하나로 통합하였다. 본 논문은 차세대 저궤도 위성에서 수행되는 데이터 저장 및 전송에 대한 내용과 새롭게 개선된 플레이백 데이터 자동분석 프로그램 및 플레이백 파일 병합/분할 프로그램에 대해 기술한 것이다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.7 no.2
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• pp.35-49
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• 2001

Over the years, cluster analysis has become a popular tool for marketing and segmentation researchers. There are various methods for cluster analysis. Among them, K-means partitioning cluster analysis is the most popular segmentation method. However, because the cluster analysis is very sensitive to the initial configurations of the data set at hand, it becomes an important issue to select an appropriate starting configuration that is comparable with the clustering of the whole data so as to improve the reliability of the clustering results. Many programs for K-mean cluster analysis employ various methods to choose the initial seeds and compute the centroids of clusters. In this paper, we suggest a methodology to evaluate various clustering programs. Furthermore, to explore the usability of the methodology, we evaluate four clustering programs by using the methodology.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.57 no.1
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• pp.115-137
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• 2023

The purpose of this study is to present a guide for the development of research data management education programs for researchers affiliated with domestic universities and research institutions. In order to present the relevant program guide, first, we investigated and analyzed educational programs for overseas research data management. The educational programs studied and analyzed are RDMRose, RDMLA, DataONE, Digital Research Alliance of Canada, NNLM, PARTHENOS and Coursera. In addition, in order to confirm the appropriateness of the education program, it was reviewed through the detailed competency of data literacy researched in Korea. As a result of the review, most of the detailed competencies for data literacy were satisfied. Finally, a program guide for researchers was presented by synthesizing the research data management education programs that were investigated and analyzed. The results of this study will help develop research data management education programs that can systematically support and activate researchers belonging to universities and institutions.

• KSBB Journal
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• v.16 no.4
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• pp.381-388
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• 2001

A program for integrated gene expression profile analysis such as hierarchical clustering, K-means, fuzzy c-means, self-organizing map(SOM), principal component analysis(PCA), and singular value decomposition(SVD) was made for DNA chip data anlysis by using Matlab. It also contained the normalization method of gene expression input data. The integrated data anlysis program could be effectively used in DNA chip data analysis and help researchers to get more comprehensive analysis view on gene expression data of their own.