• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.2 s.40
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• pp.341-349
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• 2006

These day, Internet Recruiting needs negotiation of recruiting items. So in this paper, Internet Recruiting Negotiation System(IRNS) proposes multilateral negotiation that substitutes applicants and employers. Previous NSS uses preference value of multi-attribute and sequential negotiation. But proposed IRNS uses parallel negotiation of multi-attribute. parallel negotiation supplies multi-attribute negotiation including single-attribute and results of parallel negotiation. This paper proposes effective negotiation using weight strategy of multi-attribute.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.30-32
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• 2000

전자상거래 기술의 발전에 따라 사용자를 대신하여 협상을 수행하는 소프트웨어 에이전트의 활용에 대한 연구가 진행되고 있다. 협상 에이전트는 협상의 양측인 구매자와 판매자를 대신하는 멀티 에이전트로 쌍방향의 협상이 이루어지며, 가격을 통한 단일 속성으로 시간에 따른 협상이 연구되어 왔다. 본 논문은 단일 속성과 다중 속성에 대한 두 가지 방식의 효율적인 협상을 제공하기 위한 협상 에이전트를 제안한다. 다중 속성에 대한 협상은 지원자가 원하는 협상 요소를 결정하며, 각 속성간의 중요도에 따른 가중치를 부여한 협상 알고리즘과 자율 협상을 위해 전략을 제안한다. 인터넷을 이용한 채용이 보편화되어 지원자와 고용자의 단일 속성과 다중 속성에 대한 협상이 요구되는 시점에서, 인터넷 채용 시스템에서 지원자, 고용주를 대신하는 협상 에이전트를 적용시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.235-237
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• 2004

본 논문은 객체 데이터베이스 속성을 적용하여 데이터베이스 스키마를 생성하고 XML문서를 저장하는 기법을 제안한다 기존의 관계형 데이터베이스는 트리 기반의 XML 문서를 플랫한 테이블에 저장하므로 모델 불일치 문제가 발생한다. 또한, 문서를 검색할 때 고비용의 조인 연산이 필요하다. 하지만 객체 데이터베이스의 집합값 속성과 객체참조 속성은 트리 기반의 IDA 문서를 저장할 때 모델 측면에서 자연스럽다. 집합간 속성과 객체참조 속성은 Uを질의에 자주 사용되는 경로질의 및 순서를 이용하는 질의를 처리할 때게도 유리하다. 본 논문에서는 객체 데이터베이스의 집합값 속성과 객체참조 속성을 이용하여 XML 문서를 저장하기 위한 2가지의 DTD의존적 스키마 설계 기법인 i) 기본 규칙, ii) 인라인 규칙을 제시한다. 다양한 XML 문서에 대해 각각의 규칙에 따른 클래스 수, 저장 공간, 그리고 질의처리 시간을 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1165-1168
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• 2010

본 논문에서는 Bethencourt등의 CP-ABE에서 효율적인 속성값 철회 기법에 대해 알아본다. 기존에 제안된 속성값 철회 기법은 대부분 KP-ABE에 대한 것이며, CP-ABE에서 속성값 철회는 철회를 위한 메시지 크기가 철회자에 비례해 커지고 NOT연산을 필요로 한다는 측면에서 효율적이지 못하다. 이에 대해 Bethencourt등의 CP-ABE와 기존의 속성값 철회 기법에 대해 알아본 후 Bethencourt등의 CP-ABE에서 효율적인 속성값 철회 기법에 대해 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.391-398
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• 1999

사례기반 추론을 포함한 Lazy Learning 방법들은 인공신경망이나 의사결정 나무와 같은 Eager Learning 방법들과 비교하여 여러 가지 상대적인 장점을 가지고 있다. 그러나 Lazy Learning 방법은 역시 상대적인 단점들도 가지고 있다. 첫째로 사례를 저장하기 위하여 많은 공간이 필요하며, 둘째로 문제해결 시점에서 시간이 많이 소요된다. 그러나 보다 심각한 문제점은 사례가 관련성이 낮은 속성들을 많이 가지고 있는 경우에 Lazy Learning 방법은 사례를 비교할 때에 혼란을 겪을 수 있다는 점이며, 이로 인하여 분류 정확도가 크게 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Lazy Learning 방법을 위한 속성 가중치 부여 방법들이 많이 연구되어 왔다. 그러나 기존에 발표된 대부분의 방법들이 속성 가중치의 유효 범위를 전역적으로 하는 것들이었다. 이에 본 연구에서는 새로운 지역적 속성 가중치 부여 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 속성 가중치 부여 방법(CBDFW : 사례기반 동적 속성 가중치 부여)은 사례별로 속성 가중치를 다르게 부여하는 방법으로서 사례기반 추론의 원리를 속성 가중치 부여 과정에 적용하는 것이다. CBDFW의 장점으로서 (1) 수행 방법이 간단하며, (2) 논리적인 처리 비용이 기존 방법들에 비해 낮으며, (3) 신축적이라는 점을 들 수 있다. 본 연구에서는 신용 평가 문제에 CBDFW의 적용을 시도하였고, 다른 기법들과 비교에서 비교적 우수한 결과를 얻었다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.37 no.3
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• pp.137-145
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• 2010

Wireless sensors play important roles in various areas as ubiquitous computing is generalized. Depending on applications properties, each sensor can be equipped with limited computing power in addition to general function of gathering environment-related information. One of main issues in this environment is to improve energy-efficiency in sensor nodes. In this paper, we devise a new attribute-query processing algorithm. Each sensor has to maintain partial information locally about attributes values gathered at its all descendent nodes. As the volume is higher, however, the maintenance cost also increases. And the update cost also has to be considered in the proposed algorithm. Thus, some bits, AVB(Attribute-Value Bits), are delivered instead of the value itself, where each bit represents a bound of attribute. Thus, the partial information can decrease the number of exchanged messages with a little cost during query processing. Through simulation works, the proposed algorithm is analyzed from several points of view.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.103-108
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• 2003

데이터마이닝을 위한 대용량 데이터베이스를 축소시키는 방법 중에 속성선택 방법이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 세 가지 속성선택 방법을 사용하여 조건속성 수를 60%이상 축소시켜 결정나무와 로지스틱 회귀모형에 적용시켜보고 이들의 효율을 비교해 본다. 세 가지 속성선택 방법은 MDI, 정보획득, ReliefF 방법이다. 결정나무 방법은 QUEST, CART, C4.5를 사용하였다. 속성선택 방법들의 분류 정확성은 UCI 데이터베이스에 주어진 Credit 승인 데이터베이스와 German Credit 데이터베이스를 사용하여 10층-교차확인 방법으로 평가하였다.

• Review of KIISC
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• v.20 no.2
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• pp.85-92
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• 2010

인터넷상에서 각종 민감한 데이터들이 공유 유통되어지는 가운데 외부공격자나 내부사용자의 관리 미흡으로 인해 데이터 유출문제가 발생되고 있다. 이를 안전하게 관리하기 암호방식으로 본 논문에서는 ID기반 암호의 확장된 개념의 속성 기반 암호방식에 대해 검토한다. 그리고 속성기반 프록시 재암호화 방식도 함께 검토 하였다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.29 no.8
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• pp.812-823
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• 2009

The purpose of this study is to search effective assessments methods by using the Fusion model of Cognitive diagnosis theory. Attributes are skills or cognitive processes that are required to perform correctly on a particular item. After test items were developed, item's attributes were decided and Q-matrix about item's attributes was made. After testing, the result was analyzed according to gender and achievement level. The results of the analysis showed that students mastered 'Interpreting data' best, and 'synthesizing' worst among the five attributes. Female students showed higher ability than male students in 'recalling.' Students of high achievement level mastered more scientific attributes than students of low achievement level. Conventional assessments only provided a single summary score but Cognitive diagnosis modeling provided useful information by estimating individual knowledge states by assessing whether an examinee has mastered specific attributes measured by the science test. The skill profiles can offer a skill level of strong, weak, or mixed for each student for each skill. Therefore, the skill profiles will provide useful diagnostic information in addition to single overall scores.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.6 no.2
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• pp.265-273
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• 2000

In relational database management systems(RDBMS), a table consIn relational database management systems(RDBMS), a table consists of sets of records which are composed of a set of attributes. The number of distinct values(NDV) of an attribute denotes the number of distinct attribute values that actually appear in the database records, and is widely used in optimizing queries and supporting statistic queries. Object-relational database management systems(ORBBMSS), however, support the inheritance between tables which enforces an attribute defined in a super-table to be inherited in sub-tables automatically. Hence, in ORDBMSS, not only NDV of an attribute In a single table but also NDV of an attribute in multiple tables(HNDV) is needed. In this paper, we propose a method that calculates HNDV using arrays of attribute value intervals. In this method, an array of attribute value intervals is created for an attribute of interest In each table in a table hierarchy, and HNDV can be calculated or estimated by merging the arrays of attribute value intervals. The proposed method accurately calculates HNDV using small additional storage space and is efficient for an environment where only some of the tables in a table hierarchy are frequently updated.