• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.100-103
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• 2021

Most companies study why employees resign their jobs to prevent the outflow of excellent human resources. To obtain the data needed for the study, employees are interviewed or surveyed before resignation. However, it is difficult to get accurate results because employees do not want to express their opinions that may be disadvantageous to working in a survey. Meanwhile, according to the data released by the Korea Labor Institute, the greater the difference between the minimum level of education required by companies and the level of employees' academic background, the greater the tendency to resign jobs. Therefore, based on these data, in this study, we would like to predict whether employees will leave the company based on data such as major, education level and company type. We generate four kinds of resignation prediction models using Decision Tree, XGBoost, kNN and SVM, and compared their respective performance. As a result, we could identify various factors that were not covered in previous study. It is expected that the resignation prediction model help companies recognize employees who intend to leave the company in advance.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.15 no.2
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• pp.121-128
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• 2019

Computing systems have various vulnerabilities to cyber attacks. In particular, various cyber attacks that are intelligent in the information society have caused serious social problems and economic losses. Traditional security systems are based on misuse-based technology, which requires the continuous updating of new attack patterns and the real-time analysis of vast amounts of data generated by numerous security devices in order to accurately detect. However, traditional security systems are unable to respond through detection and analysis in real time, which can delay the recognition of intrusions and cause a lot of damage. Therefore, there is a need for a new security system that can quickly detect, analyze, and predict the ever-increasing cyber security threats based on machine learning and big data analysis models. In this paper, we present a IDS model that combines machine learning and big data technology.

• Journal of Information Management
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• v.43 no.4
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• pp.191-210
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• 2012

Scholarly science citation data is typically of large volume and consists of a variety of data. Moreover, the volume of data is increasing more and more. Therefore, there are some requirements to store and manage the data efficiently and Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) develops Korea Science Citation Database (KSCD) which manage and serve very large-volume of korea science technique information including citation data. However, current services based on KSCD are not enough for various users. Thus, it is important issue to offer a variety of services using KSCD. For example, if a user searches articles described by a specific author, then a user may want to find not only the articles cited by a certain author but also those articles that study similar topics. However, it is not always easy to provide these services with citation data. Therefore, this paper surveys studies about services using citation data in order to find approaches for better utilizing KSCD. Especially, this paper considers data mining techniques, because data mining is one of the main techniques to extracting semantic information from big data. Therefore, this paper discusses methods for utilizing large volume of KSCD based on data mining technique.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2009.06a
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• pp.175-175
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• 2009

최근 전자 소자의 소형화 집적화에 따른 대응 방안으로 한 개의 소자에 두가지 이상의 물리적 특성을 갖는 다기능성 소재의 개발에 많은 연구가 진행되고 있다. 다강체는 강유전성 (ferroelectricty ), 강자성 (ferromagnetism), 강탄성 (ferroelasticity) 중에서 두 개 이상의 현상을 나타내는 재료로, 이중에서도 특히 강유전성과 강자성을 동시에 나타내는 다강체가 학계 및 산업계로부터 집중적인 관심을 받으면서 최근 이 분야 연구가 국내 외적으로 매우 활발하게 이루어지고 있다. 이는 다강체를 이용하면 기존의 강유전 현상을 이용한 메모리소자인 FRAM이나 차세대 메모리소자로 주목을 받고 있는 MRAM을 결합한 새로운 방식의 메모리소자의 탄생이 가능할 수도 있기 때문이다. 즉, 일부 다강체가 나타내는 magnetoelectric (ME) 현상을 이용하면 자기적으로 신호를 인가하여 전기신호로 데이터를 저장하거나 또는 전기적으로 신호를 인가하여 자기적으로 데이터를 저장하는 것이 가능해지기 때문이다. 이 연구에서는 다강체 특성을 가지는 $Fe/BaTiO_3$ 이중박막을 IBSD(Ion Beam Sputter Deposition)을 이용하여 (111)Pt/Ti/$SiO_2/Si$ 기판에 증착을 하여 구조적, 전기적, 자기적 특성을 토론할 것이다.

• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.3 no.2
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• pp.1-8
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• 2008

We introduce VRSMS(VR-based sensor management system) which is the visualization system of micro-scale air quality monitoring system Airscope[3]. By adopting VR-based visualization method, casual users can get insight of air quality data intuitively. Users can also manipulate sensors in VR space to get specific data they needed. For adaptive visualization, we separated visualization and interaction methods from air quality data. By separation, we can get consistent way for data access so new visualization and interaction methods are easily attached. As one of the adaptive visualization method, we constructed large display system which consists of several small displays. This system can provide accessibility for air quality data to people one public space.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.12 no.5
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• pp.829-836
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• 2017

This paper is a study on development of a new structured AMR/AMI(automatic meter reading/advance metering infrastructure) system. The developed system has a faster reading and is cheaper and easier to install compared to the existing AMR/AMI system. The system can be applied to AMR/AMI for five kinds of meters, electricity, gas, water, hot-water and calorie meter, which are used in most Korean households. Test results show that the developed system is both economical and reliable both in theoretical and practical applications. The resuts also show that the developed system is more suitable than existing system for AMR/AMI applications.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.1
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• pp.17-34
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• 2000

본 논문에서는 분신과 지능형 쇼핑에이전트에 입각한 새로운 개념의 가상현실 인터넷 쇼핑몰을 제안한다. 특히 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰은 기존의 쇼핑몰과는 달리 전체적인 설계를 웹에 기초한 의사결정지원시스템 즉 웹 DSS 개념에 기초하고 있다 일반적으로 전통적인 DSS의 경우 모델 데이터 그리고 사용자 인터페이스를 기본 구성요소로하고 있는데 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰은 모델로서는 지능형 쇼핑에이전트를 데이터로서는 각종 제품 정보 및 상용자 기호를 사용자 인터페이서로서는 분신(Avatar) 및 웹 환경을 전제로 한다. 특히 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰의 모든 의사결정지원과정은 웹 DSS 개념에 기초한다. 또한 소비자들의 흥미성과 몰입감 증대를 위하여 전체적인 환경을 가상현실로 하였다 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰인 VRISA의 특징을 요약하면 우선 라이프스타일 에이전트와 선호속성 에이전트를 가지고 있어서 이를 기초로 하여 소비자의 라이프스타일 확인 및 선호속성을 파악할 수가 있으며 또한 해당 라이프스타일 및 선호속성에 맞는 제품을 추천할 수도 있다 이같은 에이전트의 작동결과는 분신으로 반영되어 해당 분신이 적절한 제품을 소비자에게 추천할 수 있으며 모든 제품추천환경 및 분신의 작동환경은 가상현실 환경으로 구축되어 있어서 소비자들의 흥미성과 몰입감을 증대시킬 수가 있다. 이는 소비자들의 구매의도 향상에 크게 기여할 수가 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.5 s.37
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• pp.151-160
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• 2005

High availability and business continuity in the mission critical enterprise environment have been a matter of primary concern. It is desirable to implement replicated servers, duplicated devices and disaster recovery sites so that these issues are accomplished. When that happens, web browser's users may be accessed web server through a specific Uniform Resource Locator. A critical issue arises if web browser's users recklessly change the URL and access into other site. In this case, data integrity between duplicated sites may not be guaranteed. In this paper, we introduce the method of integrating the technologies of user authentication, certificate authority and business continuity and Propose the design and implementation of intelligent service access management.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.41 no.4
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• pp.13-20
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• 2004

In this paper, we developed a method for predicting the tracking performance of the multiple hypothesis tracking (MHT) algorithm. The MHT algerithm is known to be a measurement-oriented optimal Bayesian approach and is superior to any other tracking filters because it takes into account the events that the measurements can be originated from new targets and false alarms as well as interesting targets. In the MHT algorithm, a number of candidate hypotheses are generated and evaluated later as more data are received. The probability of each candidate hypotheses is approximately evaluated by using the hybrid conditional average approach (HYCA). We performed numerical experiments to show the validity of our performance prediction.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.95-96
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• 2008

사회가 발전함에 따라 전력 수요는 기하급수적으로 증가한다. 늘어나는 전력 수요는 전압안정도 마진을 감소시키고 이는 대정전의 원인이 될 수도 있기 때문에 전력계통에서 전압유지 및 전압안정도 여유확보는 중요한 이슈가 된다. 무효전력은 전압과 큰 관련이 있기 때문에 전압유지 및 전압안정도 여유확보 방안으로써 가장 최우선적으로 고려되는 사항이 조상설비를 추가하는 것이다. 하지만 조상설비를 추가하기 위한 용지확보, 비용, 환경문제 등의 영향으로 인한 전원의 원격화, 편재화 그리고 부하의 수요집중화에 의한 송전설비의 장거리화와 대용량화가 진행되고 있으며 이와 같은 장거리 송전에 따라 계통손실의 증가와 수요지의 저전압문제가 발생하고 있다. 그러므로 전압안정도 마진을 고려하면서 조상설비를 적절하게 투입하는 것은 중요한 고려사항이다. 본 논문은 2007년 8월 EMS Peak 데이터를 시뮬레이션 해 조상설비를 투입함에 있어 최적의 위치와 용량을 산정하는 위한 방안을 제시한다. 이러한 조상설비 추가를 최소로 하는 경제적인 측면 뿐 아니라 전압 안정성 측면도 고려하기 위한 부하 scaling 기법을 적용해 전압안정도 여유를 확보하기 위한 방안을 추가한다. 또한 여러 가지 상정사고를 가정한 후 heuristic method를 적용해 조상설비 최적화를 수행하고 한전데이터를 근거로 추가할 조상설비의 가장 적절한 투입위치 및 용량을 산정해 제시한다.