• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.11
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• pp.30-37
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• 2010

It is very important to analyze online customer reviews, which are small documents of writing opinions or experiences about products or services, for both customers and companies because the customers can get good informations and the companies can establish good marketing strategies. In this paper, we did not propose only dependency network model which is tool for analyzing online customer reviews, but also designed and implemented the system based on the dependency network model. The dependency network model analyzes both subjective and objective sentences, so that it can represent relative importance and relationship between the nouns in the sentences. In the result of implementing, we recognized that relative importance and relationship between the features of products or services, which can not be mined by opinion mining, can be represented by the dependency network model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.40-42
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• 2004

유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라 센서 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 기존의 센서 네트워크에서는 센서들이 하나의 데이터 처리 서버 (DPS : Data Processing Server) 에 종속되어 있어 수많은 센서들에 의해 수집된 정보를 다양한 데이터 처리 서버에서 이용하지 못하는 문제점이 있다. 이는 각 센서들에 의해 수집된 데이터간의 의미 이질성 때문이다. 이 논문에서는 특정 데이터 처리 서버에 종속적으로 센서들이 이용되는 한계를 극복할 수 있는 의미 일관성 유지를 위한 아키텍처에 중점을 둔다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.2
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• pp.61-72
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• 2001

기존의 링크교통량으로부터 OD추정모형은 기존 OD에 대한 추정의 종속성이 커, 기존 OD나 관측링크교통량의 오차에 따라 추정결과가 일관적이지 않은 문제점을 가지고 있다. 또한 관측링크교통량의 정확도가 중요함에도 불구하고 차종구분 없이 링크교통량을 이용하여 정보의 손실을 초래하였고 결과적으로 OD 추정력을 저하시켰다. 그렇지만 다차종 링크교통량으로부터 다차종 OD를 구하는 연구는 거의 없었으며, 그 추정결과가 단일차종에 대한 추정결과와 어떻게 다른지에 대한 연구도 전무하였다. 본 연구의 목적은 기존의 OD 추정모형이 기존 OD에 대해 종속성을 가지며 차종구분 없이 모형을 구성함으로써 추정력의 저하를 초래하였음을 밝히고, 이에 대한 대안으로 종속성 문제를 완화하고 차종구분을 통해 OD 추정모형의 추정력을 증진시키자 하는 것이다. 이를 위해 유전알고리즘을 이용한 다차종 OD행렬 추정모형(GAMUC)을 구축하고, 이를 기존의 바이레벨 모형의 IEA 알고리즘 및 다차종으로 확장한 모형(IEAMUC)과 게임이론측면에서 검토하였으며, 사례네트워크에 대해 각 기법을 비교하였다. 본 연구는 유전알고리즘을 이용한 OD 추정기법을 축도로에 적용한 임용택 등(2000)과 이를 네트워크로 확장한 백승걸 등(2000)의 연구를 다차종으로 확장한 것이다. 사례분석 결과 기존 OD의 오차변화나 관측링크교통량의 오차변화 등에 있어 GAMUC가 IEA나 IEAMUC보다 추정력이 양호하여, 실제 OD를 알 수 없는 도시부 네트워크에서 GAMUC 모형의 적용력이 우수하였다. 또한 차종을 구분하지 않은 기존 모형은 실제 OD와는 전혀 다른 OD 구조를 도출할 수 있음을 보였으며, 단일 차종을 여러 차종으로 구분하여 OD를 추정하는 것이 더 양호한 추정력을 확보하는 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.1
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• pp.69-81
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• 2019

We consider bivariate long range dependent (LRD) time series forecasting using a deep learning method. A long short-term memory (LSTM) network well-suited to time series data is applied to forecast bivariate time series; in addition, we compare the forecasting performance with bivariate fractional autoregressive integrated moving average (FARIMA) models. Out-of-sample forecasting errors are compared with various performance measures for functional MRI (fMRI) data and daily realized volatility data. The results show a subtle difference in the predicted values of the FIVARMA model and VARFIMA model. LSTM is computationally demanding due to hyper-parameter selection, but is more stable and the forecasting performance is competitively good to that of parametric long range dependent time series models.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.1
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• pp.16-21
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• 2001

전자 상거래에서 고객의 성향을 이해하기 위해서는 일반적으로 판매 실무에서의 경험과 전문적인 지식을 필요로 하게 된다. 데이터 마이닝은 고객들에 대한 데이터의 분석을 통해서 이러한 성향들을 알아내는 것을 목표로 한다. 베이지안 네트워크는 DAG(Directed Acyclic Graph)를 이용하여 데이터의 구조를 시각적으로 표현하여 주는 확률모형으로 변수사이의 종속관계를 밝히고 데이터 마이닝의 기법으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 사용하여 전자 상거래 고객들의 성향을 분석하기 위한 방법을 제시한다. 또한 고객성향에 대한 주요 요인을 분석하기 위해 Discriminant 모형을 이용하고 그 유용성을 다른 방법들과 비교하였다.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.14 no.1
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• pp.60-84
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• 2011

This study accomplished technology improvement assessment of Gashydrate R&D project using ANP method which can deal with the sophisticated decisions involving a variety of interactions and dependencies. Criteria were selected by consultation and questionnaires with experts in four technology parts of gas hydrate project, and then the network was formed from relation with criteria and alternatives. As the result of analysis, the weight matrix was derived and the various relation in the network was able to be verified. The analysis was accomplished with four technology parts - geophysical exploration technology, geological and geochemical technology, analysis of deep-drill cores and stability technology, production technology - and the 'reliability' criterion ranked the highest of all parts. The rank of other criteria and the result of technology improvement assessment reflected the level of each technology. Thus, the result of this study will contribute to policy decision-making for developing and evaluating gas hydrate technology and other R&D projects.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.491-492
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• 2004

선박의 수중방사소음은 다양한 기계류나 추진기 흑은 선체와 유체간의 상호 작용으로 인하여 여러 형태의 특성신호로 나타나며, 속력 종속적인 추진계통 신호 성분과 비종속적인 보기류 신호 성분이 혼재되어 다수의 신호성분으로 나타난다. 또한 토널 신호의 세기와 바다의 음향 전달 특성 등으로 인하여 신호가 미약하게 되거나 끊어져서 불연속하게 나타나기도 한다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 선박의 Tonal성 신호를 자동으로 탐지하고 분류하기 위해 스펙트로그램 상에서 연속되는 신호에 가중치를 주어 지속성 신호여부를 판별한 후에 정해진 임계치를 초과하는 성분을 Tonal로 선정하였으며, 선정된 Tonal 신호의 발생 기원이 속력 종속/비종속적인지를 자동으로 판별하는 알고리즘을 실제 선박 방사소음에 대해 적용한 결과에 대해 보고한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.2
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• pp.197-208
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• 2003

Abstract Workflow is not appropriately applied to coordinated execution of applications(steps) that comprise business process such as a collaborative series of tasks because of the lacks of network infra, standard of information exchange and data consistency management with conflict mode of shared data. Particularly we have not mentioned the problem which can be occurred by shared data with conflict mode. In this paper, to handle data consistency in the process of rollback for failure handling or recovery policy, we have classified rollback dependency into three types such as implicit rollback dependency in a transactional workflow, implicit rollback dependency in collaborative transactional workflows and explicit rollback dependency in collaborative transactional workflows. Also, we have proposed the rollback dependency compiler that determines above three types of rollback dependency. A workflow designer specifies the workflow schema and the resources accessed by the steps from a global database of resources. The rollback dependency compiler generates the enhanced workflow schema with the rollback dependency specification. The run-time system interprets this specification and executes the rollback policy with data consistency if failure of steps is occurred. After all, this paper can offer better correctness and performance than state-of-the-art WFMSs.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.387-392
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• 2000

전자 상거래에서 고객의 성향을 이해하기 위해서는 일반적으로 판매 실무에서의 경험과 전문적인 지식을 필요로 하게 된다. 데이터 마이닝은 고객들에 대한 데이터의 분석을 통해서 이러한 성향들을 알아내는 것을 목표로 한다. 베이지안 네트워크는 DAG(Directed Acyclic Graph)를 이용하여 데이터의 구조를 시각적으로 표현하여 주는 확률모형으로 변수사이의 종속관계를 밝히고 데이터 마이닝의 기법으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 사용하여 전자 상거래 고객들의 성향을 분석하기 위한 방법을 제시한다. 또한 고객성향에 대한 주요 요인을 분석하기 위해 Descriminant 모형을 이용하고 그 유용성을 다른 방법들과 비교하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.3
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• pp.83-89
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• 2010

Scalable routing is one of the key challenges in designing and operating large scale MANETs. Performance of routing protocols proposed so far is only guaranteed under various limitation, i.e., dependent of the number of nodes in the network or needs the location information of destination node. Due to the dependency to the number of nodes in the network, as the number of nodes increases the performance of previous routing protocols degrade dramatically. We propose Cluster Overlay Dynamic Source Routing (CODSR) protocol. We conduct performance analysis by means of computer simulation under various conditions - diameter scaling and density scaling. Developed algorithm outperforms the DSR algorithm, e.g., more than 90% improvement as for the normalized routing load. Operation of CODSR is very simple and we show that the message and time complexity of CODSR is independent of the number of nodes in the network which makes CODSR highly scalable.