Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.20
no.6
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pp.62-68
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1983
We suggest a Quasi- dual graph model in consideration of dynamic module assignment and relocation to assign task optimally to two processors that have different processing abilities. An optimal module partitioning and allocation to minimize total processing cost can be achieved by applying shortest-path algorithm with time complexity 0(n2) on this graph model.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.65-68
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2003
컴퓨팅 환경이 유리쿼터스 환경으로 변해가면서 다양한 컨텐츠와 다양한 디바이스들이 등장하게 되었고, 디지털 컨텐츠를 보호하기 위해 DRM(Digital Rights Management) 기술이 적용된 서비스가 제공되고 있다. 그러나 현재 DRM 기술의 디지털 컨텐츠 보안 정책은 일정한 키 길이에 동일한 암호 알고리즘을 사용함으로써 비효율적이고, 사용자의 다양한 요구를 만족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 디지털 컨텐츠에 보안 정책을 효율적으로 적용하고 디바이스의 성능과 디지털 컨텐츠의 가치에 따라 의사 결정 방법인 MAUT(Multi-Attribute Utility Theory) 알고리즘을 이용하여 최적의 보안 등급을 동적으로 결정하는 컨텐츠 암호화 모듈을 설계하고 구현한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.741-744
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2015
최근 소셜 미디어를 이용한 대량의 데이터로부터 사용자의 의사결정을 지원하기위한 맞춤형 데이터 추천 서비스가 관심을 받고 있으며 사용자의 선호도에 근접한 데이터 추천기법으로 스카이라인 질의가 연구되어왔다. 그러나 기존의 스카이라인 질의는 데이터의 정적속성(위도, 경도, 가격 등)만을 기준으로 모든 사용자에게 동일한 데이터를 반환하기 때문에 맞춤형 데이터를 추천하기 어렵다. 본 논문에서는 사용자의 기호에 대한 정밀도를 높이기 위해 정적속성에서 동적속성(계산속성)을 유도하는 분기한정 동적 스카이라인 질의 기법(Branch and Bound Dynamic Skyline, BBDS)을 구현하였다. 시뮬레이션에서는 대규모 데이터 및 다양한 분포에 따른 실험을 수행한 결과 BBDS가 기존 기법에 비해 데이터 탐색과 추천에 있어서 향상된 성능을 나타내는 것으로 평가되었다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1994.04a
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pp.635-645
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1994
생산현장은 생산일정을 실천하는 과정에서 생산일정수립시에 이용하는 정보의 부정확성과 작업장내의 동적특성 때문에 기존에 수립했던 일정을 더 이상 수행하기 어려운 상황에 놓이게 되는 경우가 잦다. 따라서 변화된 방황에 맞게끔 재일정을 신속하게 수립해 주어야 한다. 일정에 동적인 상황을 반영하기 쉽게 하고 일정에 대한 사용자의 이해를 도와서 좋은 일정을 빠른 시간내에 수립하기 위해 생산통제시스템을 사용자 편의의 일정편집기능과 일정수립기능을 제공하는 의사결정 지원시스템으로 설계하였다. 일정편집기능은 규칙기반 시스템으로 구현되었으며 사용자가 편집작업을 수행했을 경우 일저으이 국소적인 변화가 전체에 파급시키는 효과를 추적하여 생산일정의 실행가능성을 유지시켜 준다. 이를 통해 사용자가 일정에 대한 이해와 확신을 가지고 일정을 실천에 옮기게 할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자의 의사를 적극 반영할 수 있어서 좀 더 현실적인 일정운영이 가능하다. 한편 일정수립기능을 위해 2단계 일정계획 방법을 고안하였다. 단계 1에서는 우선순위 규칙으로 일정을 수립하고 단계 2에서는 단계 1에서 수립된 일정을 makespan 측면에서 개선시켜 일정을 향상시키는 방법을 취하므로서 우선순위 규칙만을 사용하는 근시안적인 방법보다는 수행도가 좋으면서 타당한 시간내에 일정을 수립할 수 있도록 하였다.
이탈 고객 예측은 데이터 마이닝에서 다루는 주요한 문제 중에 하나이다. 이탈 고객 예측은 일종의 분류(classification) 문제로 의사결정나무추론, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 등의 기법이 많이 활용되어왔다. 일반적으로 이탈 고객 예측을 위한 모델은 고객의 인구통계학적 정보와 계약이나 거래 정보를 입력변수로 하여 이탈 여부를 목표변수로 보는 형태로 분류 모델을 생성하게 된다. 본 연구에서는 고객과의 지속적인 접촉으로 발생되는 추가적인 사건 정보를 활용하여 연관성 규칙을 생성하고 이 결과를 기존의 방식으로 생성된 분류 모델과 결합하는 이탈 고객 예측 방법을 제시한다. 제시한 방법의 유용성을 확인하기 위해서 특정 국내 신용카드사의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시된 방법이 기존의 전통적인 분류 모델에 비해서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 제시된 예측 방법의 장점은 기존의 이탈 예측을 위한 입력 변수들 이외에 고객과 회사간의 접촉을 통해서 생성된 동적 정보들을 통합적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 실시간으로 이탈 확률을 갱신할 수 있다는 점이다.
GIS is a powerful toolbox in managing spatial data associated with attribute data. However GIS is short of spatial analysis function and graphic user interface(GUI) function in dealing with dynamic planning problems. Decision Support Systems(DSS) make up for the shortage of GIS by providing GUI function, modeling function and database function. Spatial Decision Support Systems(SDSS), a new kind of DSS, incorporate display function, basic spatial analysis function and manipulation function of spatial data and attribute data of GIS and GUI function, modeling function and database function of DSS in dealing with spatial planning problems. Planning Support Systems(PSS) add more advanced spatial analysis function and intertemporal function to the functions of SDSS. This study focuses on the modeling of a PSS for capacity expansion of water-distribution network depending upon land use planning by using GIS, value engineering(VE) and life cycle costing(LCC). The PSS shows a guideline about the investment of water-distribution networks related to urban growth management through generating certain numbers of dynamic alternatives to supply the amount of water caused by land use planning.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.4
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pp.260-266
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2017
The global economy, including Korea, has continuously searched for various market-friendly policies and new economic systems in pursuit of the forth industrial revolution. As a result, economic markets have grown, and factors affecting markets have diversified. Therefore, as for many company's decision makers, it has become an important issue to analyze and forecast markets accurately and effectively for rapid and appropriate decision making. In this study, we aim to improve the accuracy and validity of forecast models by applying extended information criteria in existing restricted information criteria to determine optimized modeling for the accurate analysis and prediction of complex market environments. In order to verify the practical use of the extended information criteria adopted in this study, we compare this study employing KOSPI data with previous studies. Experimental results show that applying extended information criteria is more accurate than using the existing information criteria.
Technology evaluation for technology innovation of venture firms should take the rapidly changing corporate environment, the ambiguity of language used in evaluation, and the inaccuracy of evaluation index into consideration. In this paper, targeting the absorptive capacity and technological entrepreneurship which are typical evaluation factors of venture firms, an ACTEM model to calculate the importance, priority, and dynamic capability of factors, applying Fuzzy-AHP was proposed. The fuzzy theory was introduced to compensate for the ambiguity of cognitive judgments when calculating weighted values for the factors that made up an assessment scale. An assessment criteria framework for absorptive capacity, technological entrepreneurship, and dynamic capability, which were not considered in previous studies on the evaluation and measurement of technological prowess, so that the users could have a realistic alternative to choose. The study compared the ACTEM model with the old AHP assessment method and found that "knowledge acquisition" and "producing ability" were the highest in absorptive capacity and technological entrepreneurship, respectively, thus demonstrating its validity.
A matchmaking system is a type of recommender systems that provides a set of dating partners suitable for the user by online. Many matchmaking systems, which are widely used these days, require users to specify their preferences with regards to ideal dating partners based on criteria such as age, job and salary. However, some users are not aware of their exact preferences, or are reluctant to reveal this information even if they do know. Also, users' selection standards are not fixed and can change according to circumstances. This paper suggests a new matchmaking system called Decision Tree based Matchmaking System (DTMS) that automatically adjusts the stated standards of a user by analyzing the characteristics of the people the user chose to contact. AMMS provides recommendations for new users on the basis of their explicit preferences. However, as a user's behavioral records are accumulated, it begins to analyze their hidden implicit preferences using a decision tree technique. Subsequently, DTMS reflects these implicit preferences in proportion to their predictive accuracy. The DTMS is regularly updated when a user's data size increases by a set amount. This paper suggests an architecture for the DTMS and presents the results of the implementation of a prototype.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2019.05a
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pp.7-7
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2019
해상교통모의 기술은 자선 중심의 조종과 사람에 의한 인위적인 해상교통환경 모의로 실제 해상교통 상황이 반영된 타선 동적 특성과 해상교통관제 상황을 반영하는데 한계가 있음. 정확한 해상교통 모의 및 평가를 위해 교통흐름 영향의 주요 요소인 관제 영역의 적용이 필요함. 본 연구에서는 에이전트 기반의 관제 모델을 구축하는 기초 연구를 소개하였음.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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