• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.425-428
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• 2005

본 연구는 건설장비 차량 조립부품을 제작하는 가공공장의 계획 및 운영 시스템 개발에 대한 내용이다. 연구의 대상은 건설장비 차량인 굴삭기, 휠로더, 지게차의 조립부품을 제작하는 공장으로 제작품별 제작라인이 구성되어 있다. 그리고 각 제작라인에는 여러 개의 공정이 있으며, 일부 공정은 작업자에 의해 작업이 이루어지고, 용접 및 가공 등은 자동화된 장비 및 설비에 의해 작업이 된다. 가공공장에서 관리 및 운영의 주요 관점은 이후 공정인 조립공장의 조립 착수일에 늦지 않게 제작된 부품을 공급하는 것이다. 그리고 공장 자체적으로 제작라인 내의 재공재고 감소, 작업일간 작업부하평준화, 자동화 장비 및 설비의 효율 극대화 등이 공장의 주요 관리 사항이다. 따라서 본 연구에서는 가공공장에서 제작되는 조립부품의 납기일 준수, 재고 감소, 부하 평준화, 장비효율의 극대화를 위해 공장을 체계적으로 관리하기 위한 계획 및 운영 시스템을 개발하였다. 개발시스템에는 제작라인별 제작 착수 및 자재발주${\cdot}$입고 관리, 공정별 실적관리, 실시간 작업 진행 관리, 용접 불량 관리 기능 등이 있다. 시스템은 MSSQL 서버, 오라클과 Visual Basic, Visual C# ASP로 개발되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.530-539
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• 2009

본 논문에서는 프락시 재암호화 기술의 특성을 제공하면서 무인증서기반 암호 기술의 장점을 활용하기 위하여 무인증서기반 프락시 재암호화 기술의 개념을 소개하고, Bilinear Pairing을 이용한 안전한 무인증서 기반 프락시 재암호화 기법을 설계한다. 제안 기법은 단방향성을 제공할 뿐만 아니라 기존의 무인증서 기반 암호 환경에 적합하도록 설계되었다. 또한, 제안 기법에 대하여 랜덤 오라클 모델에서 선택 암호문 공격에 대한 안전성을 증명한다. 마지막으로, 제안 기법을 다중 KGC 환경에 적합한 무인증서기반 단방향 프락시 재암호화 기법으로 확장한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.327-338
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• 2018

온라인/오프라인(On-line/off-line) 서명은 오프라인 단계에서 서명생성에 필요한 무거운 연산을 수행하고, 온라인 단계에서 간단한 연산만으로 최종 서명을 완성하는 기법이다. 이는 다수의 사용자에게 즉각적인 서명 응답을 해야 하는 응용환경에 적합하다. 본 논문에서는 RSA 문제에 기반한 새로운 온라인/오프라인 서명기법을 두 가지로 제안한다. 첫 번째 기법은 온라인 서명 시 고정된 밑수에서의 지수승이면 되고, 두 번째 기법은 해쉬연산과 같은 매우 간단한 계산만으로 온라인 서명을 완성할 수 있다. 두 서명의 안전성은 모두 RSA 문제로 환원되는데, 랜덤 오라클 모델에서 안전성 손실 없이 증명이 된다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제11권3호
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• pp.39-48
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• 2012

It is essential that firm makes a rational and scientific decision making and creates a news value for the future direction. To do so, many firms attempt to collect meaningful data and find the filtered and refined implication for the better customer relationship and the active market drive through the various analytic tools. Among the possible IT solutions, utilization of 'Big Data' is becoming more attractive and necessary in such a way that it would help firms obtain the systemized and demanding information and facilitate their decision making process to keep up with the market needs. In this paper, it introduces the concepts and development of 'Big Data' recognized as a IT resource and solution under the rapidly changing firm environment. This study also presents the several firm cases using Big Data' and the Oracle's total data management and analytic solutions in order to support the application of 'Big Data'. Finally this paper provides a holistic viewpoint and realistic approach on use of 'Big Data' to create a new value.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권2호
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• pp.189-198
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• 2005

XML은 데이터 표현과 교환을 위한 표준으로 급격히 자리잡아가고 있으며, XML문서는 다양한 응용분야에 도입되고 있다. 1990년대 후반부터, XML 전용 DBMS(Database Management Systems)들이 개발되어왔고, 최근 들어서는 상용 관계형 DBMS 벤더들도 XML 기능을 자사 제품들(예들 들어 오라클, IBM DB2, 그리고 MS SQL Server)에서 지원하기 시작했다. 본 논문에서는 XML 저장과 인덱싱 기법의 하나인 XPath Accelerator을 특정 관계형 DBMS상에 구현하고 이를 최적으로 튜닝하는 방안을 설명한다. 본 논문의 기여사항은 1) XPath Accelerator의 자세한 구현 방안과 2) 상용 관계형 DBMS의 최신 질의 처리 기법들을 활용한 튜닝 방법이다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권4호
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• pp.209-213
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• 2013

본 논문은 N-티어 모바일 웹앱 프레임워크 환경에서 스마트폰 기반의 모바일 웹앱 티켓 예매 시스템의 설계 및 구현을 하는데 목적이 있다. 모바일 프레임워크에서 표현 티어는 HTML5/CSS3와 센차터치를 이용하고, 미들 티어는 스프링 프레임워크와 마이바티스로 구성하며, 데이터베이스 티어는 오라클을 이용하여 엔터프라이즈 서비스의 모바일 웹앱 오피스에 적용 가능하도록 하였다. 본 연구에서는 N-티어에서 앱의 지원 없이 배포 및 형상 관리에 신경 쓰지 않아도 되는 장점을 가진 모바일 프레임워크 환경에서 스마트폰 기반의 모바일 웹앱 티켓 예매 시스템을 분석 및 설계한 후 구현하고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제4권1호
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• pp.115-126
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• 2003

본 논문은 학교 내에 구축된 교내 망을 이용하여 구축된 인트라넷 환경에서 구축되어 있는 XML DB의 정보를 이용하는 학교의 구성원인 교수와 학생들이 좀더 쉽게 인트라넷에 구축되어 있는 정보를 확인하고 활용할 수 있는 메신저를 만들어 사용자 본인이 소속된 집단의 구성원의 정보를 확인할 수 있도록 하고 자신이 소속된 그룹 안에서 사용자가 선택한 범위의 인원들을 자동으로 친구로 등록 하여 사용자가 일일이 친구를 추가하는 불편함을 줄여주고 인트라넷의 기능과 기타 추가 기능들을 통해 사용자의 인트라넷의 이용의 편의성을 제공하기 위한 연구이다. 특히 본논문에서는 XML 표준데이타를 학사 데이타베이스에 해당하는 오라클에 JDBC를 이용하여 학생의 데이타를 입력 Form을 통하여 저장한다. 그리고 SQL질의를 통해 web client에서 web server의 데이타베이스에 저장된 데이타를 검색 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.558-561
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• 2016

선로전환기는 분기기에서 철도의 궤도를 변경하는 핵심장치 중 하나로서, 해당 부품의 고장은 열차사고에 직접적인 영향을 미친다. 현재 철도 현장에서는 관리자가 모니터링 시스템을 통해 선로전환기의 장애 및 이상상황을 감시하고 지침서에 따라 관리를 수행한다. 본 논문에서는 실제 현장에서 발생하는 대규모의 선로전환기 이상상황 데이터를 대상으로 빅 데이터 해석학적 입장에서 심층 분석이 가능한 새로운 철도 유지보수 분석 시스템의 프로토타입을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 유지관리시스템에 저장된 선로전환기 데이터와 이상상황 데이터를 정규화하고 추출하여 베이스 테이블을 생성한다. 둘째, 베이스 테이블 상의 속성들을 스타 스키마로 설계하여 철도 유지보수 큐브로 구축한다. 마지막으로, 매핑된 철도 유지보수 큐브와 오라클에서 제공하는 AWM을 활용해 다차원적이고 심층적인 OLAP(On-Line Analytical Processing) 분석이 가능하다.

• 한국의류산업학회지
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• 제23권4호
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• pp.480-490
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• 2021

Sales forecasting is crucial for many retail operations. For apparel retailers, accurate sales forecast for the next season is critical to properly manage inventory and plan their supply chains. The challenge in this increases because apparel products are always new for the next season, have numerous variations, short life cycles, long lead times, and seasonal trends. In this study, a sales forecasting model is proposed for apparel products using machine learning techniques. The sales data pertaining to outerwear items for four years were collected from a Korean sports brand and filtered with outliers. Subsequently, the data were standardized by removing the effects of exogenous variables. The sales patterns of outerwear items were clustered by applying K-means clustering, and outerwear attributes associated with the specific sales-pattern type were determined by using a decision tree classifier. Six types of sales pattern clusters were derived and classified using a hybrid model of clustering and decision tree algorithm, and finally, the relationship between outerwear attributes and sales patterns was revealed. Each sales pattern can be used to predict stock-keeping-unit-level sales based on item attributes.

• 한국의류학회지
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• 제44권6호
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• pp.1053-1069
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• 2020

This study examined the sales pattern relationship with respect to product attributes to propose sales forecasting for fashion products. We analyzed 537 SKU sales data of T-shirts in the domestic sports brand using SAS program. The sales pattern of fashion products fluctuated and were influenced by exogenous factors; therefore, we removed the influence of exogenous factors found to be price discounts and holiday effects as a result of regression analysis. In addition, it was difficult to predict sales using the sales patterns of the same product since fashion products were released as new products every year. Therefore, the forecasting model was proposed using sales patterns of related product attributes when attributes were considered descriptive variables. We classified sales patterns using K-means clustering in order to explain the relationship between sales patterns and product attributes along with creating a decision tree classifier using attributes as input and sales patterns as output. As a result, the sales patterns of T-shirts were clustered into six types that featured the characteristic shape of peak and slope. It was also associated with the combination of product attributes and their values in regards to the proposed sales pattern prediction model.