• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.189-194
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• 2004

최근 정보통신기술의 급속한 발전은 Mobile 기반의 GIS 구현 및 활용을 가능하게 하였다. 현재 지자체 상하수도관리업무는 현장작업(외업)과 실내작업(내업)이 혼합되어 있으며, 시설물 관리 및 공사감독 업무의 경우 현장작업과 실내업무가 같은 연장선상에 있어 기존 업무흐름체계로는 업무를 이중으로 처리하여야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제점은 데이터의 오류 및 중복업무에 따른 업무가중을 초래하여 업무효율성 제고에 영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제점의 해결방안을 찾고자 경기도 고양시를 연구 대상지역으로 하여, Mobile GIS를 기반으로 한 상하수도 관리업무의 효율적인 지원방안을 연구하였고, 그에 따른 효율성을 정량적으로 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.383-385
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• 2018

정확하고 신속한 주택 통계를 도출하기 위해서는 관련 정보를 생성하는 여러 정보시스템들의 연계하여 데이터를 통합할 수 있어야 한다. 또한, 체계화된 업무프로세스를 수립하여 데이터의 중복이나 오류 등의 문제점을 해결할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국가정보시스템인 건축행정정보시스템(세움터), 주택공급통계시스템(HIS), 부동산실거래관리시스템(RTMS)을 중심으로 주택공급관련 프로세스를 분석하고 효율적인 프로세스 방안을 제시함으로써 향후 주택통계 업무프로세스 수립에 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.340-342
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• 2002

결함허용은 어떠한 시스템 요소에 결함이나 오류가 발생하더라도 시스템이 정상적으로 동작하게 하는 방안으로써 실시간 분산 시스템에서 피 효용성이 극대화된다. 본 연추는 실시간 분산 시스템의 결함 허용 기법 중 시간 제약성 측면에서 강한 여분기반 결함허용 기법을 수용한다. 이 기법의 구성 요소인 어플리케이션 서버는 그 상태가 결정적(deterministic)이냐 비결정적(nondeterministic)이냐에 따라 그 처리 기법을 달리하고 있다. 그 중 SAR(Semi-Active Replication)이 자원 활용도 측면에서 그 효율성 증명된바 있다. 본 논문에서는 SAR의 단점인 응답시간 지연문제와 클라이언트 측면에서의 결함 마스킹(fault-masking) 문제를 해결한 구조를 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2003.06a
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• pp.185-188
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• 2003

오늘날 많은 병원이 전산화를 통해 병원 경영을 개선하고자 병원정보시스템을 구축하고 있다. 병원정보시스템의 한 부분으로 간호사들의 업무수행을 지원하는 도구인 간호정보시스템은 환자 간호에서 효율성의 증가와 환자의 안전과 만족도가 증가하는 데 한 몫을 한다. 그러나 기존의 의료정보시스템에서는 전산 시스템과 실제 간호업무가 분리되어, 업무가 이중적으로 이뤄지고 있다. 이런 비효율적인 사례의 개선방법으로 PDA로의 업무 전환을 연구 하고자 한다. 본 논문에서는 무선 Online 시스템과, 데이터 동기화 기반의 Offline 시스템을 선택적으로 사용이 가능하도록 하여 모든 업무처리를 방문한 간호 현장에서 실시함으로써 시간 및 비용을 절감하고, 신속한 의사전달 체계를 확립함으로써 간호 업무의 효율을 향상시킬 수 있으며, 업무의 중복과 오류의 가능성을 줄일 수 있도록 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.725-728
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• 2011

멀티홉 네트워크에서 플러딩(Flooding) 기법은 토폴로지 내의 모든 노드에게 패킷을 전달하는 것이다. 대표적인 플러딩 기법인 Blind 플러딩은 패킷을 받은 모든 노드가 플러딩을 하기 때문에, 무선 네트워크의 전체적인 성능이 감소한다. 기존 연구에서는 성능 향상을 위해 중복 수신되는 패킷을 줄이는 데에만 초점이 맞춰져 있다. 하지만 실제 무선 네트워크 환경에서는 간섭에 따른 패킷 손실이 발생하고, 플러딩은 Broadcast 로 전송하기 때문에 재전송하여 손실 패킷을 복구할 수 없다. 본 논문에서는 Blind, Self-Pruning, Dominant-pruning 플러딩 기법에 재전송이 필요 없는 오류정정 기법(FEC)를 적용하여, 추가적인 잉여 데이터에 따른 전체 전송 패킷의 수와 플러딩 기법의 신뢰성을 분석 하였다.

• Journal of Genetic Medicine
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• v.6 no.2
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• pp.146-154
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• 2009

Multiplex ligation dependent probe amplification (MLPA) is a PCR-based method to detect gene dosage. Since its introduction, MLPA has been used to test a large number of genes for major deletions or duplications. Genetic testing, as a diagnostic tool for genetic disease, has been used primarily to identify point mutations, including base substitutions and small insertions/deletions, using PCR and sequence analysis. However, it is difficult to identify large deletions or duplications using routine PCR- gel based assays, especially in heterozygotes. The MLPA is a more feasible method for identification of gene dosage than another routine PCR-based methods, and better able to detect deleterious deletions or duplications. In addition to detection of gene dosage, MLPA can be applied to identify methylation patterns of target genes, aneuploidy during prenatal diagnoses, and large deletions or duplications that may be associated with various cancers. The MLPA method offers numerous advantages, as it requires only a small amount of template DNA, is applicable to a wide variety of applications, and is high-throughput. On the other hand, this method suffers from disadvantages including the possibility of false positive results affected by template DNA quality, difficulties identifying SNPs located in probe sequences, and analytical complications in quantitative aspects.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.33 no.4
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• pp.289-298
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• 2006

Algorithms for application-level multicast often use trees to deliver data from the source to the multiple receivers. With the tree structure, the throughput experienced by the descendant nodes will be determined by the performance of the slowest ancestor node. Furthermore, the failure of an ancestor node results in the suspension of the session of all the descendant nodes. This paper focuses on the transmission of data using multiple virtual forwarders, and suggests a scheme to overcome the drawbacks of the plain tree-based application layer multicast schemes. The proposed scheme elects multiple forwarders other than the parent node of the delivery tree. A receiver receives data from the multiple forwarders as well as the parent node and it can increase the amount of receiving data per time unit. The multiple forwarder helps a receiver to reduce the impact of the failure of an ancestor node. The proposed scheme suggests the forwarder selection algorithm to avoid the receipt of duplicate packets. We implemented the proposed scheme using MACEDON which provides a development environment for application layer multicast. We compared the proposed scheme with Bullet by applying the implementation in PlanetLab which is a global overlay network. The evaluation results show that the proposed scheme enhanced the throughput by 20 % and reduced the control overhead over 90 % compared with Bullet.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.22 no.5
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• pp.17-24
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• 2017

Recently Deep-learning, Technologies using Large or Deep Artificial Neural Networks, have Shown Remarkable Performance, and the Increasing Size of the Network Contributes to its Performance Improvement. However, the Increase in the Size of the Neural Network Leads to an Increase in the Calculation Amount, which Causes Problems Such as Circuit Complexity, Price, Heat Generation, and Real-time Restriction. In This Paper, We Propose and Test a Method to Reduce the Number of Network Connections by Effectively Pruning the Redundancy in the Connection and Showing the Difference between the Performance and the Desired Range of the Original Neural Network. In Particular, we Proposed a Simple Method to Improve the Performance by Re-learning and to Guarantee the Desired Performance by Allocating the Error Rate per Layer in Order to Consider the Difference of each Layer. Experiments have been Performed on a Typical Neural Network Structure such as FCN (full connection network) and CNN (convolution neural network) Structure and Confirmed that the Performance Similar to that of the Original Neural Network can be Obtained by Only about 1/10 Connection.

• Journal of Information Management
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• v.41 no.3
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• pp.155-173
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• 2010

With the advanced learning and the diversity of topics, researchers on each area keenly feel the need of precise and a quick discovery of required information at any time. This study presents a way of constructing the automatic mapping system that can compare and analyze duplicated data and that describes the result by building an effective reference extraction method and another way of correcting the wrong form of used Chinese characters with Traditional Korean Medicine dictionary. With this innovation, data duplication on references and Chinese characters errors can be fixed. Under the situation that a number of references of newly published papers that can continuously be extracted.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.9
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• pp.804-816
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• 2007

Sample training data for machine learning often contain irrelevant information or redundant concept. It is also the case that the original data may include noise. If the information collected for constructing learning model is not reliable, it is difficult to obtain accurate information. So the system attempts to find relations or regulations between features and categories in the teaming phase. The feature selection is to remove irrelevant or redundant information before constructing teaming model. for improving its performance. Existing feature selection methods assume that the distribution of documents is balanced in terms of the number of documents for each class and the length of each document. In practice, however, it is difficult not only to prepare a set of documents with almost equal length, but also to define a number of classes with fixed number of document elements. In this paper, we propose a new feature selection method that considers the impurities among the words and unbalanced distribution of documents in categories. We could obtain feature candidates using the word impurity and eventually select the features through unbalanced distribution of documents. We demonstrate that our method performs better than other existing methods via some experiments.