• The Journal of Information Systems
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• v.14 no.2
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• pp.237-256
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• 2005

데이터 웨어하우스는 기업의 통합된 데이터의 저장하는 곳이며, 대게는 상당한 규모를 가지고 있다. 또한, 데이터 웨어하우스는 일반적으로 다양한 종류의 데이터를 저장함으로 데이터 웨어하우스에 저장된 데이터는 의사결정 임무에 따라서는 그 질적, 적합성에 차이를 나타내고는 한다. 이러한 데이터 웨어하우스의 특성으로 인해서 때로는 데이터 웨어하우스의 데이터의 효용성이 기업의 의사결정을 지원하는데 있어 제한적일 수 있다. 정보 시스템의 문헌에는 데이터의 질이 의사결정 성과에 미치는 영향에 대해서 많이 알려져 있지 않다. 그래서, 본 연구는 contextual data(상황적 데이터)의 질과 업무의 복잡성이 의사결정 성과에 미치는 영향에 대해서 탐구해보고자 한다. Contextual data의 질과 업무의 복잡성이 의사결정의 성과에 미치는 영향을 조사하기 위하여 웹을 기반으로 하는 데이터 웨어하우스를 이용하는 실험을 실행했다. 연구의 결과는 contextual data의 질이 의사결정의 성과에 영향을 미친다는 것을 통계적으로 보여주었다. 이러한 연구결과는 의사결정자의 의사결정 성과를 향상시키기 위해서는 데이터 웨어하우스의 contextual data의 질을 향상시켜야한다는 것을 제시하고 있다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2010.06a
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• pp.141-163
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• 2010

본 연구는 조직내 정보시스템의 구축과 활용이 의사결정과정과 기업성과에 미치는 영향에 대해 조사하고자 한다. 기존 연구들에 의하면, 기업의 정보시스템은 의사결정과정에 중요한 역할을 할 수 있는 것으로 논의되어 왔다. 하지만 정보시스템이 여러 형태의 의사결정 과정에 구체적으로 어떤 역할을 하며 기업성과에 또한 어떤 영향을 미치는지에 관해서는 명확한 결론을 제시하지 못하고 있다. 이에 따라 본 연구는 정보시스템의 구축과 활용이 의사결정의 질(quality)을 높여주고 그 결과 재무적 성과를 향상시키는 데 기여할 수 있음을 보여주고자 한다. 또한 환경의 불확실성이 높을수록 정보시스템의 구축과 활용이 의사결정의 질과 재무적 성과에 미치는 영향은 더욱 커질 것으로 기대된다. 본 연구는 이러한 연구목적을 달성하기 위해 섬유, 기계, 자동차부품, 전기 전자 산업으로부터 129개의 표본을 확보했다. 그리고 분석결과 정보처리, 상호협력, 진취성과 같은 의사결정 과정과 정보시스템의 상호작용이 총자산이익률(ROA)에 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 환경의 불확실성이 높을수록 세 가지 형태의 의사결정과정과 정보시스템의 상호작용이 기업의 재무적 성과에 더 큰 영향을 미친다는 사실도 관찰되었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.17 no.2
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• pp.180-190
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• 2014

Social network services are increasingly being used in organizational settings to improve relationships among employees and enhance prospects for information exchange and cooperative work. Social Networking Service(SNS) has deeply penetrated organizational job settings, influencing multiple aspects of employee's life. This study is designed to explore the impact of SNS engagement on the job performance mediated as team cooperation and decision making quality effects. Data were collected from 146 employees who use organizational SNS in there company. Factor analysis and structural equation method are employed. Results from a survey accompanied by the substantial impacts of organizational employee's social networking engagement on social learning processes and outcomes. SNS engagement not only directly influences organizational employee's job performance, but also helps their team cooperation and decision making quality from others and adapt to organizational culture, both of which play prominent roles in improving their job performance.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.8
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• pp.163-176
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• 2021

This study tries to examine the impact relationship between the organizational justice perceived by the employees and the information system quality on the decision quality through absorption capabilities in order to find the factors that influences the corporate decision making in the rapidly changing market environment. With regards to this, 239 copies of survey data were collected subjecting the employees of the SMEs, and the hypothesis of this study was verified using SPSS 22.0 and PLS 3.0. As the result of the study, the organizational justice and information system quality has individually shown a positive (+) effect on the absorption capability, and the absorption capability has shown positive (+) effect on the decision quality. Through this study, a theological foundation for the organizational justice and information system quality was prepared as a prerequisite for the absorption capacity, and this study targets to suggest a theological and practical implications which secures the competitiveness by increasing the decision quality of the SMEs through comprehensive analysis of the organizational justice and information system quality which motivates the human resource. Future study requires additional research regarding the information system quality and finds various studies on the performance part due to necesssary decision quality.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.4
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• pp.408-419
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• 2003

Data warehouses are usually dedicated to the processing of quires issued by decision support system(DSS). The response time of DSS queries is typically several orders of magnitude higher than the one of OLTP queries. Since DSS queries are often submitted interactively, techniques for reducing their response time are important. The caching of query results is one such technique particularly well suited to the DSS environment. In this paper, we present a cache manager for such an environment. Specifically, we define a canonical form of query. The cache manager looks up a query based on the exact query match or using a suggested query split process if the query is found is non-canonical form or in canonical form, respectively. It dynamically maintains the cache content by employing a profit function which reflects in an integrated manner the query execution cost, the size of query result, the reference rate, the maintenance cost of each result due to updates of their base tables, and the frequency of such updates. We performed the experimental evaluation and it positively shows the performance benefit of our cache manager.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.32 no.1
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• pp.89-98
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• 2022

As deep learning technology was applied to various fields, research on adversarial attack techniques, a security problem of deep learning models, was actively studied. adversarial attacks have been mainly studied in the field of images. Recently, they have even developed a complete decision-based attack technique that can attack with just the classification results of the model. However, in the case of the audio field, research is relatively slow. In this paper, we applied several decision-based attack techniques to the audio field and improved state-of-the-art attack techniques. State-of-the-art decision-attack techniques have the disadvantage of requiring many queries for gradient approximation. In this paper, we improve query efficiency by proposing a method of reducing the vector search space required for gradient approximation. Experimental results showed that the attack success rate was increased by 50%, and the difference between original audio and adversarial examples was reduced by 75%, proving that our method could generate adversarial examples with smaller noise.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.32 no.6
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• pp.1081-1090
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• 2022

The face recognition model is used for identity recognition of smartphones, providing convenience to many users. As a result, the security review of the DNN model is becoming important, with adversarial attacks present as a well-known vulnerability of the DNN model. Adversarial attacks have evolved to decision-based attack techniques that use only the recognition results of deep learning models to perform attacks. However, existing decision-based attack technique[14] have a problem that requires a large number of queries when generating adversarial examples. In particular, it takes a large number of queries to approximate the gradient. Therefore, in this paper, we propose a method of generating adversarial examples using orthogonal space sampling and dimensionality reduction sampling to avoid wasting queries that are consumed to approximate the gradient of existing decision-based attack technique[14]. Experiments show that our method can reduce the perturbation size of adversarial examples by about 2.4 compared to existing attack technique[14] and increase the attack success rate by 14% compared to existing attack technique[14]. Experimental results demonstrate that the adversarial example generation method proposed in this paper has superior attack performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.63-66
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• 2006

실체화 뷰 선택은 질의 수행 시간과 제한된 저장 공간 등의 유지 비용을 고려하여 최적의 실체화 뷰 집합을 선택하고 유지하는 것이다. 본 논문에서는 의사결정 트리를 이용한 실체화 뷰 선택기법을 제안한다. 제안기법은 의사결정 트리를 이용하여 실체화 뷰로 생성될 질의를 판단하고 실체화 뷰 교체가 필요한 경우 메타데이터 테이블을 이용하여 교체 대상을 결정한다. 의사결정 트리는 높은 우선순위를 가진 속성으로부터 차례대로 데이터를 분류하기 때문에 이용도가 높은 실체화 뷰를 선택하는 방법을 제공하고 메타데이터 테이블은 실체화 뷰 집합의 빠른 교체 수행과 효율적인 유지보수를 제공한다. 성능평가를 통해 제안된 기법은 실체화 뷰 비율에 따른 질의처리 시간이 기존기법보다 약 13%의 성능 향상을 보였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.2
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• pp.255-264
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• 2019

This study was a cross-sectional study done to determine the relevance and impact factors of critical thinking and nursing practice environment on clinical decision making among nurses. A survey was conducted for April 2017 with self-report questionnaire. Participants were 261 registered nurses working in one tertiary hospital. Data were analyzed using descriptive statistics, independent t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and hierarchical regression analysis with SPSS/WIN(21.0). Factors affecting clinical decision making included age, educational background, position, work shift, clinical career. Clinical decision making had a positive correlation with critical thinking and nursing practice environment. And position, critical thinking and nursing practice environment accounted for 35.8% of the variance in clinical decision making. Therefore, quality management for developing nursing professionalism and administrative support for effective staffing and resource adequacy in addition improving critical thinking increase nurses'clinical decision making.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1643-1646
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• 2003

데이터 웨어하우스 시스템은 사용자에게 다양하고 고품질의 정보 서비스를 제공하며, 의사 결정을 지언하는데 빠른 질의 처리 요구에 적합한 시스템이다. 고품질의 정보 서비스를 제공하기 위해서는 축적된 많은 정보가 요구되며, 이들 데이터들에 대한 분석을 수행함으로써 경영자의 의사 결정에 최적의 정보를 추출하여 제공해주는 시스템이다. 이러한 의사 결정을 위한 기존의 관계형 데이터베이스 환경하에서는 많은 시간적인 낭비 요소가 존재한다. 이에 본 논문에서는 데이터 통합을 보다 향상시킬 수 있는 전략을 제시하고 기존에 알려진 방법들과 이에 대한 비친 분석을 통하여 향상된 곁과에 대해 살펴본다.