• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.372-376
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• 2006

본 논문에서는 홈 내에서 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위한 모바일 프락시에 대해 기술한다. 모바일 프락시는 헬스케어 홈 서비스의 목적에 따라 분산자원의 통합 및 맞춤형 관리모델인 분산객체그룹 프레임워크를 기반으로 한다. 모바일 프락시의 주요 기능은 이동성을 지원 및 멀티미디어 스트림 동기화 그리고 그룹통신 지원한다. 특히, 클라이언트의 가용환경에 따라 수행객체에 대한 이동성을 제공한다. 이를 기반으로 헬스케어 상황정보 서비스를 제공하기 위해 사용되는 상황정보는 거주자의 위치, 홈 내에 설치된 센서/기기로부터 수집된 위치, 건강 그리고 쾌적환경 정보를 포함한다. 또한 헬스케어 상황정보 서비스를 위한 응용객체, 자원들의 그룹관리 지원 DOGF를 기반으로 이동성 지원 컴포넌트인 모바일프락시는 거주자 위치이동에 따라 적합한 헬스케어 상황정보 서비스를 제공한다. 모바일프락시를 이용한 헬스케어 상황정보 서비스는 헬스케어 지원 음악치료, 원격상담 서비스와 처방 주의 및 스케줄 알림서비스를 구현했다. 끝으로 제안한 환경에서 거주자의 위치, 시간 및 상황인식에 따라 구현하여 수행한 헬스케어 상황정보 서비스 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.561-564
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• 2018

최근 빠르게 발생하는 빅데이터 스트림이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 빅데이터 전체를 수집하고 처리하는 것은 매우 비경제적이므로, 데이터 스트림 중 필요한 데이터를 걸러내는 필터링 과정이 필요하다. 본 논문에서는 아파치 스톰(Apache Storm)을 사용하여 데이터 스트림의 질의 필터링 시스템을 구축한다. 스톰은 대용량 데이터 스트림을 처리하기 위한 실시간 분산 병렬 처리 프레임워크이다. 하지만, 스톰은 입력 데이터 구조나 알고리즘 변경 시, 코드의 수정과 재배포, 재시작 등이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 이 같은 문제를 해결하기 위해 아파치 카프카(Apache Kafka)를 사용하여 데이터 수집 모듈과 스톰의 처리 모듈을 분리함으로써 시스템의 가용성을 크게 높인다. 또한, 시스템을 웹 기반 클라이언트-서버 모델로 구현하여 사용자가 언제 어디에서든 질의 필터링 시스템을 사용할 수 있게 하며, 웹 클라이언트를 통해 입력한 질의를 자동적 분석하는 쿼리 파서를 구현하여 별도의 프로그램의 수정 없이 질의 필터링을 적용할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.17D no.4
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• pp.259-270
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• 2010

Information systems nowadays are heterogeneous and distributed which integrate the enterprise information by processes. They are also very complex, because they are linked together by processes. It aims to integrate the systems so that these systems work as one system. A process is a framework which contains all of the business activities in an enterprise, and has a lot of information which is needed for measuring performance. A process consists of activities, and an activity contains events which can be considered information sources. In most cases, it is very valuable to determine if a process is meaningful, but it is difficult because of the complexity in measuring performance, and also because finding relationships between business factors and events is not a simple problem. So it would reduce operation cost and allow efficient process execution if I could evaluate the process before it ends. In this paper we propose an event based process measurement model. First, we propose the concept of process performance measurement, and a model for selecting process and activity indexes from the events which are collected from information systems. Second, we propose at methodologies and data schema that can store and manage the selected process indexes, the mapping methods between indexes and events. Finally, we propose a process Performance measurement model using the collected events which gives users a valuable managerial information.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.2
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• pp.201-211
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• 2021

In this paper, we propose that logistics companies will have different business models when using blockchain technology. In addition, it intends to understand the difference in absorptive capacity and performance of logistics companies using blockchain technology. In order to achieve this research objective, this study conducted a survey on logistics companies and analyzed the collected data. Cluster analysis was performed to understand the business model, and ANOVA was performed to understand the significance of cluster analysis. The difference in absorptive capacity and performance was analyzed according to the business model identified through cluster analysis. In addition, PLS analysis was conducted to determine the difference in absorption capacity and performance. The results show that logistics companies have different types of business models in adopting blockchain technology. Logistics companies groups with high degree of development of business models showed high results in terms of absorption capacity and performance level.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.10
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• pp.75-80
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• 2018

In this paper, we propose heterogeneous lifelog mining model in health big-data platform. It is an ontology-based mining model for collecting user's lifelog in real-time and providing healthcare services. The proposed method distributes heterogeneous lifelog data and processes it in real time in a cloud computing environment. The knowledge base is reconstructed by an upper ontology method suitable for the environment constructed based on the heterogeneous ontology. The restructured knowledge base generates inference rules using Jena 4.0 inference engines, and provides real-time healthcare services by rule-based inference methods. Lifelog mining constructs an analysis of hidden relationships and a predictive model for time-series bio-signal. This enables real-time healthcare services that realize preventive health services to detect changes in the users' bio-signal by exploring negative or positive correlations that are not included in the relationships or inference rules. The performance evaluation shows that the proposed heterogeneous lifelog mining model method is superior to other models with an accuracy of 0.734, a precision of 0.752.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.6
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• pp.157-167
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• 2023

The use of big data for transportation often involves using data that includes personal information, such as the driver's driving routes and coordinates. This study explores the creation of a route choice prediction model using a large dataset from mobile navigation apps using federated learning. This privacy-focused method used distributed computing and individual device usage. This study established preprocessing and analysis methods for driver data that can be used in route choice modeling and compared the performance and characteristics of widely used learning methods with federated learning methods. The performance of the model through federated learning did not show significantly superior results compared to previous models, but there was no substantial difference in the prediction accuracy. In conclusion, federated learning-based prediction models can be utilized appropriately in areas sensitive to privacy without requiring relatively high predictive accuracy, such as a driver's preferred route choice.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.10a
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• pp.6-7
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• 1993

MIS는 1970년대부터 국내기업에 도입되어 초기에는 단순한 데이타 처리용(TPS:Transaction Process System)으로 수립, 실행, 평가하는데 없어서는 안 될 요인이 되었다. 그러한 반면에 정부의 정보시스템 (IS:Information System)의 도입은 매우 저조한 수준에 머무르고 있다. 정부는 이익집단이 아니라는 이유 때문에 정부업무의 효율성을 위한 정보시스템 도입 방안-기자재의 도입, 새로운 시스템 구축, 우수한 인력의 도입-이 번번히 좌절되고 있다. 아울러 정부의 최고 의사결정자인 각료층의 잦은 교체도 IS 도입의 걸림돌이 되고 있다. 그러나 정부는 기업전체를 포함하여 국민을 전체 고객으로 상대하는 기관이라는 점에서 비록 이익집단은 아니더라도 전폭적인 투자가 필요하다. 가장 시급한 것은 각 부처의 정보를 종합한 통합된 데이타베이스의 구축이다. 이 중앙 데이타베이스에 의해서 정부는 보다 일관성 있고 신속하며 신뢰성 있는 정책을 결정하고 수행할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 정부를 포함한 공공기관에 있어서 정보시스템 도입의 필요성에 대해서 분석해 보았다. 또 이를 토대로 정부 각 부처에 분산되어 있는 정보를 수집하여 통합된 데이타베이스를 구축하는데 필요한 개발모델을 세워보았다. 아울러 이러한 통합시스템의 파급효과 및 운용방법도 예측, 분석해 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.196-197
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• 2017

합법적 감청(LI: Lawful Interception)이란, 합법적으로 음성 통신 내용 및 데이터와 그와 관련된 일련의 정보를 수집하는 활동을 말한다. 그러나 IP 기반의 4G-LTE 네트워크와 다수의 사업자망을 이동하는 과정에서 발생되는 반복적인 법원의 영장 재발부 절차는 합법적 감청의 연속성을 저해하는 요소가 되어왔다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 재발부 과정을 생략하고, 기존 영장 그대로 다음 국가나 네트워크 사업자에게 전달하는 방식이 제안되었지만, 보안성에 대한 문제가 여전히 존재한다. 본 연구에서는 블록체인 기반의 분산 데이터베이스 상에서 디지털 영장을 발부함으로써 영장의 재발부 과정을 거치지 않으면서도 보안성이 높고 안전하게 연속적인 합법적 감청을 수행할 수 있는 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06a
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• pp.84-89
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• 2010

서비스 지향 컴퓨팅은 서비스를 동적으로 조합하여 사용자가 요구하는 비즈니스 프로세스를 개발하는 효율적인 개발 방법이다. 서비스는 분산환경에 배치되고 인터페이스만을 외부로 노출하여 내부의 세부사항은 숨긴다. 이러한 서비스의 특징은 서비스 사용자가 서비스의 품질을 알기 어렵게 만든다. 서비스 소비자가 중요한 도메인에서 서비스를 사용하려면 서비스 품질(QoS)이 보장되어야 한다. 서비스 품질을 보장하기 위해서는 서비스 품질 측정이 먼저 선행되어야 한다. 하지만 현재까지 서비스 품질 모델의 표준화가 이루어 지지 않아 모니터링 해야 할 명확한 대상이 정의되지 않았고, 그로 인해 서비스 모니터링 방법 및 모니터링 효율성에 대한 연구는 거의 이루어 지지 않았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 먼저 서비스 모니터링 해야 할 데이터를 명확하게 정의한다. 또한 정의된 모니터링 데이터를 분류하고 분류된 데이터의 수집을 위한 모니터링 가능한 서비스 설계방법을 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안된 기법의 실효성과 효율성을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.335-339
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• 2006

자원 제약적인 무선 센서네트워크상에서 전송비용을 최대한 줄이기 위하여 데이터의 수집 및 처리를 분산된 형태로 처리하는 방법이 필수적이다. 또한 Declarative Query를 이용하여 다양한 질의를 표현하고 처리할 필요성이 있다. 센서네트워크 데이터베이스는 이와 밀접한 관련이 있고 본 논문에서는 기존의 센서네트워크 데이터베이스 시스템의 문제점을 분석해보고 해결책을 제안하고자 한다. 아울러 유한 상태 머신 기반의 실행모델을 이용하고 응용의 변화에 대처할 수 있게 동적 재구성 기능을 지원하도록 설계된 SenOS상에서 센서네트워크 질의 처리 시스템의 구조와 설계방법에 대하여 살펴보겠다.