• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.18 no.5
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• pp.63-70
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• 2015

In the environment that the complex conditions need to be satisfied, skyline query have been applied to various field. To processing a skyline query in centralized scheme, several techniques have been suggested and recently map/reduce platform based approaches has been proposed which divides data space into multiple partitions for the vast volume of multidimensional data. However, the performances of these approaches are fluctuated due to the uneven data loading between servers and redundant tasks. Motivated by these issues, this paper suggests a novel technique called MR-DEAP which solves the uneven data loading using the random sampling. The experimental result gains the proposed MR-DEAP outperforms MR-Angular and MR-BNL scheme.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.5 no.2 s.10
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• pp.179-192
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• 1997

The purpose of this paper is to implement a GIS and expert system based integrated computing environment for urban facility management, especially with an emphasis on transportation facilities. GIS has been utilized for constructing and managing the database of various transportation facilities, while expert system for executing human expert's role of making priorities, budgeting, and other functions associated with facility management Focusing on roadway sign system, the integrated system proposes new concept of managing sign facilities which leads to the birth of effective decision support system that may be used in local government like Seoul. The proposed concept and system, if supplemented with more functions required by local governments, can be a low cost solution for such facility management tasks. Son discussion and future research agenda have also been addressed.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.208-211
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• 2009

본 연구에서는 해부학 실습에 사용되었던 사체와 인체 모형을 활용하여 해부설명회를 개최하였고, 의학전문대학원생들이 간호학과, 응급구조학과, 스포츠 과학부 등 3개 학과 학부생들을 대상으로 사체 내부의 구조와 기능을 설명하고, 상호 질의응답과 토론을 진행한 후, 설문조사와 소감문을 통하여 학습 효과를 분석하였다. 해부학 설명자 요인, 설명 및 설명회 전체 만족도, 학습도움정도에 있어서 참가자가 설명자보다 유의하게 높은 수치를 보였다. 기반시설이나 교육여건이 아니라 설명 자체의 만족도가 설명회 전체 만족도를 결정하였으며, 학습에 도움을 주는 가장 중요한 요인은 해부학 설명자 요인으로 태도, 방법, 설명 내용 등이 포함되었다. 참가자들은 낯선 수업방식에도 불구하고 이론수업을 통해 얻은 해부학 지식을 체계화하는데 도움을 받았고, 설명자는 참가자를 위해 적절한 용어, 설명속도, 질의응답 등 의사소통의 중요성과 필요성을 깨닫게 되었다. 결론적으로 건강-보건-의료 분야의 학생들을 대상으로 해부설명회를 개최하여 해부학 실습에 대한 학생들의 능동적인 참여를 유도하였고, 의사소통을 통한 정보 전달과정에서 학습내용을 체계화하였을 뿐만 아니라 학문 간의 연계성, 타 전공자와의 상호교류를 통한 학문적 이해의 폭이 확대되었음을 확인하였다. 최근 건강-의료 분야의 학과 신설 및 전공자가 급격하게 늘어남에 따라 해부학 교육의 질적 향성 및 학습자의 학습효과 증진을 도모하기 위해서는 새로운 강의방식의 도입이 필요하다. 따라서 본 연구는 해부학 과목이 전공필수로 포함되어 있는 강원대학교 2개 학과(간호학과, 스포츠과학부) 전공자들을 대상으로 해부학 강의를 위하여 강원대학교 e-러닝 센터와 함께 가상강의 컨텐츠를 개발 과정에 있어 담당교수의 역할을 분석하고, 정규교육과정에서 적용한 후, 학생들의 설문 조사와 가상강의실 운영 성과를 평가하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.1
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• pp.1-8
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• 2017

Given a multi-dimensional dataset of tuples, a skyline query returns a subset of tuples which are not 'dominated' by any other tuples. Skyline query is very useful in Big data analysis since it filters out uninteresting items. Much interest was devoted to the MapReduce-based parallel processing of skyline queries in large-scale distributed environment. There are three requirements to improve parallelism in MapReduced-based algorithms: (1) workload should be well balanced (2) avoid redundant computations (3) Optimize network communication cost. In this paper, we introduce MR-SEAP (MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning), an efficient angular space partitioning based skyline query processing using sampling-based pruning, which satisfies requirements above. We conduct an extensive experiment to evaluate MR-SEAP.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.8
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• pp.691-697
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• 2016

Remanufacturing refers to restoring a used product to an acceptable condition for resale in the market of remanufactured items. In this paper, we deal with the acquisition price and remanufacturing decision for remanufacturing systems in the case where the demand for the remanufactured product in a single period is known and the return quantity of the used product is determined by its acquisition price. The quality of the acquired used product is categorized into two classes, high and low, through inspection and different qualities incur different remanufacturing costs. The probability that the acquired used product is categorized as high class can be a constant or random variable. We derive the expected total cost functions, obtain the optimal solutions, and interpret the managerial meaning of the optimal solution for each case. The sensitivity of the optimal solution with respect to the variation of the inspection cost and uncertainty of the quality of the used product is investigated through numerical examples.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.8A
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• pp.1265-1272
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• 2000

A data warehouse is able to accommodate efficient data mining query processing and subsequent response by providing information needed for decision making. In such an environment, the data warehouse stores materialized view derived from various sources to enhance query processing. The compensating algorithm to maintain materialized view is well known for a single source site environment. In the compensating algorithm, several problems arise to get results in view maintenance. The problems are due to the overhead in query management within the data warehouse, increased complexity to manage queries in the warehouse as updates occur and increased volume of message traffic between the data source and the warehouse. In this paper, we propose a new algorithm that reduces the overhead in managing queries for new maintenance and that enhances the correctness. We also measured the performance of the new algorithm by evaluating the performance of the existing recomputing view and compensating algorithm and comparing the results with the proposed algorithm.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.32 no.4
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• pp.289-305
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• 2015

This study aims to investigate information seeking behavior of Popshoes users. Transaction logs of Popshoes, a major Korean shopping search engine, were analyzed. These transaction logs were collected over 3 months period, from January 1 to March 31, 2015. The results of this study show that Popshoes users behave in a simple and passive way. In the total sessions, more users chose to browse a directory than typing and submitting a query. However, queries played a more crucial role in important decision makings such as search results clicks and product purchases than directory browsing. The results of this study can be implemented to the effective development of shopping search engines.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.11
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• pp.1372-1380
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• 1999

본 논문에서는 자연언어 문장의 객관적 정량적인 질 측정 방법의 구축에 대해 설명하고, 이를 문장 퇴고 시스템의 사례에 적용해 본다. 문장의 질을 평가한다는 것은 본질적으로 주관적이고 정량화가 어려운 작업이기 때문에, 이 과정에서 질의 객관적 계량화가 가능한지 여부가 가장 중요한 문제가 된다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 진화적 접근 방법을 통해 객관적이고 정량적인 질의 측정 공식을 유도하는 방법론을 제시하였다. 이 논문에서 제시한 방법론의 핵심은 간단히 말해서 사람이 행하는 정성적인 판단을, 이에 가장 근접하는 정량적 측정 체계로 전환시키는 것이라고 보면 된다. 이것을 위해 정량화 문제를 문장의 단순 언어 특징들의 변화값을 이용한 최적화 문제로 환원시키고, 다시 이 최적화 문제를 유전자 알고리즘을 이용해 해결함으로써 문제를 효과적으로 해결할 수 있었다. 실험 결과를 보면, 본 논문에서 제시한 최적화 방법은 주어진 훈련용 예제와 검증용 예제 중 각각 99.84%, 99.88%를 만족시키는 해를 찾아내었으므로 정량적 질 평가 공식의 유도에 매우 효과적임을 알 수 있었다. 또한 도출된 측정 공식을 이용해서 실제 퇴고 시스템 평가에 적용한 결과 문장 질의 측정에 매우 유용하게 이용될 수 있음을 알 수 있었다. 이와 같이 질의 정량적 평가가 가능하다는 사실이 갖는 또 한가지 중요한 의미는 최종 사용자의 구매 의사나 개발자의 공학적 의사 결정을 위한 객관적 성능 평가 자료의 제공에 이 방법이 유용하게 사용될 수 있다는 점이다.Abstract This paper describes a method of building a quantitative measure of the quality of natural language sentences, particularly produced by document revision systems. Evaluating the quality of natural language sentences is intrinsically subjective, so what is most important as to the evaluation is whether the quality can be measured objectively. To solve such problem of objective measurability, genetic algorithm, an evolutionary learning method, is employed in this paper. The underlying standpoint of this approach is that building the quality measures is a task of constructing a formulae that produces as close results as can to the qualitative decisions made by humans. For doing this, the problem of measurability has been simply reduced to an optimization problem using the change of the values of simple linguistic parameters found in sentences, and the reduced problem has been solved effectively by the genetic algorithm. Experimental result shows that the optimization task satisfied 99.84% and 99.88% of the given objectives for training and validation samples, respectively, which means the method is quite effective in constructing the quantitative measure of the quality of natural language sentences. The actual evaluation result of a revision system shows that the measure is useful to quantize the quality of sentences. Another important contribution of this measure would be to provide an objective performance evaluation data of natural language systems on a basis of which end-users and developers can make their decision to fit their own needs.

• The Journal of the Korean dental association
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• v.20 no.12 s.163
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• pp.1011-1013
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• 1982

년령이 증가함에 다라 치아도 신체 다른부위와 같이 노화현상이 나타나는데, 특히 보존영역에서는 상아질 및 치수의 노화에 대한 지식은 매우 중요하다고 생각된다. 일반적으로 상아질 및 치수의 노화는 치수강이나 치근관내 석회화된 조직의 양이 증가하고 세포나 혈관의 수가 감소되는 현상으로 나타나며, 임상에서는 흔히 치수강이나 치근관내 pub stone이나 dystrophic calcification을 발견하게 된다. 이러한 노화현상은 년령이 증가한다는 요소외도 우식, 마모, 교모, 또는 치과시술등이 그 원인이 된다고 알려져 있으며 실제 젊은환자에서도 상아질 및 치수가 노화되어 있는 치아를 볼 수 있다. 그러나 대개 년령적으로는 50세에서 60세사이의 환자에서는 치아의 노화가 있을수있는 가능성이 많다고 알려져 있으므로 임상에서 이점을 고려해야될 것으로 생각되며, 또 한가지는 상아질 및 치수에 이와같은 치유의 능력이 저하된다는 사실이다. 이러한 사실은 우리가 광범위한 충전물을 가진 치아에서 치수복조술을 시행할때는 충전물이 없고 우식이 생긴 치아에서 시술여부를 결정할 때 매우 중요한 점이 되고있는것 처럼 보존시술시 고려되어야 할 중요한 점으로 생각된다. 노인에서 보존치료의 결과는 환자가 신장질환이나 위장병, 폐결핵, 당뇨병등 만성적인 전신 질환을 가지고 있는 경우에는 그 치유가 지연되는 경우가 있기는 하나 시술시에 이러한 사실과 년령증가에 따른 치수 및 상아질의 형태학적 변화나 생리적변화등을 고려해서 치료술식을 약간 달리하면 젊은 환자에서와 똑같은 결과를 가져 올수 있다는 확신 또는 중요하다고 보겠다. 본 난에서는 노인환자의 보존치료시에 임상에서 고려해야할 사항들을 충전시술시와 근관치료시로 나누어서 각 시술 별로 간단히 살펴보조져 한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.10
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• pp.477-482
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• 2016

As being the advanced analytics indispensable on big data for agile decision-making and tactical planning in enterprises, distributed processing platforms, such as Hadoop and Spark which distribute and handle the large volume of data on multiple nodes, receive great attention in the field. In Spark platform stack, Spark SQL unveiled recently to make Spark able to support distributed processing framework based on SQL. However, Spark SQL cannot effectively handle advanced analytics that involves machine learning and graph processing in terms of iterative tasks and task allocations. Motivated by these issues, this paper proposes the design of SQL-based big data optimal processing engine and processing framework to support advanced analytics in Spark environments. Big data optimal processing engines copes with complex SQL queries that involves multiple parameters and join, aggregation and sorting operations in distributed/parallel manner and the proposing framework optimizes machine learning process in terms of relational operations.