• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이터 웨어하우스의 등장은 이러한 데이터 마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성 없는(trivial, spurious and irrelevant)내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라도 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이터 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아텍쳐(architecture)를 제시하고다 한다. 먼저 데이터 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이터 웨어하우스으 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기위한 지식표현 방법으로 Relational Predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.5
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• pp.90-104
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• 2020

The current global economy is changing from a proprietary commercial economy to a shared economy of value sharing. In modern society, single-person households have become common type of households. The reason for the increase in single-person households is due to the rising age of first marriage, the increasing number of elderly people, which is a result of the extension of the average life expectancy, fewer marriages, more divorces, goose fathers, the separation between dwellings for work, etc. Especially a significant amount of single-person households is occupied by young people, which is common in large cities. Along with the increase in the number of single-person households, the youth has created a new demand for housing demand for single-person households. The purpose of this study is to identify which factors influence the preference of a share house as an alternative to a single-person household by making an empirical analysis. As a result of the analysis, the accessibility of a share house, the characteristics of the building and the facilities all had a significant effect on the preference.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.8 no.1
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• pp.227-233
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• 2018

The purpose of this study was to develop a warm cover for greenhouse with excellent thermal insulation and to propose ways of commercialization of the product. Feathers were used as filling materials because they formed the air layer to enhance insulation. Instead of downs for clothing or other textile products, we used disposed feathers. The developed product covers the outside of the greenhouse to keep the crops warm. It has multiple layers including feathers as filling materials, padding, inside fabric, heat insulation materials and outer fabric. It has proven to improve the insulation ratio. We developed other kinds of warm covers that are applicable to the inside of the greenhouse or the small houses in the greenhouse. Also, R&D system of educational industrial complex enables us to commercialize the products and building marketing strategies for them. This technology contributes to the expansion of energy-saving facilities for farmers, and it can serve the development and spread of various products utilizing feather.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2018.10a
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• pp.117-117
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• 2018

강황(Curcuma longa L.)은 생강과(Zingiberaceae)에 속하는 다년생 아열대 초본 식물로, 약 40여 종이 존재한다고 알려져 있으며, 특유한 맛과 향기가 있어 세계적으로 널리 이용되고 있다. 현재 국내에는 전남 진도를 중심으로 경남, 제주 등으로 재배지역이 확대되고 있으며, 생산량이 증가하는 것으로 나타나고 있다. 한편, 강황은 우리나라에서 한약재와 식품원료로 구분하여 사용되고 있으며, 한약재 강황은 대한 민국약전을 근거로 규격품 한약재로서 품질관리가 이루어지고 있다. 특히, 국내산 강황은 대한민국약전의 지표성분 함량(쿠르쿠민, 데메톡시쿠르쿠민 및 비스데메톡시 쿠르쿠민의 합 3.2 % 이상)의 기준 규격에 미달되어 대부분 식품원료로 사용되고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구는 강황의 비닐하우스 재배를 통해 한약재 활용 가능성을 알아보기 위해 수행되었다. 본 시험은 한약진흥재단 한약자원개발본부 시험포에서 수행되었으며, 강황 종근은 진도 재배 농가를 통해 수집되었다. 2017년 4월 20일에 일반 노지와 비닐하우스에 각각 정식하였다. 수확은 정식 후 200일에 각 실험구의 강황을 채취하여 초장, 엽수, 경경, 경수, 생체중, 건물중 등 생육 특성을 조사하였으며, 쿠르쿠민 함량 분석은 식품의약품안전처 고시법에 따라 HPLC를 이용하여 동시 분석 하였다. 하우스 재배가 강황의 생육에 미치는 영향을 살펴본 결과, 초장은 하우스 재배가 노지 재배에 비해 약 65% 높게 나타났으며, 엽수, 경경, 경수는 약 15~68% 높게 나타났다. 쿠르쿠민 함량은 하우스 재배가 노지 재배에 비해 약 53% 높게 나타났지만, 대한민국약전의 기준 규격에는 미달되었다. 따라서 본 연구 결과는 강황을 비닐하우스에서 재배할 때 생산성과 지표성분을 각각 68%, 53% 증수시켰지만, 한약재로 활용할 수 있는 기준 규격에는 못 미치는 것으로 나타났다. 향후, 강황 해외 지역종 수집 및 재배를 통하여 한약재 품질규격에 적합한 국내산 강황 재배기술 개발을 위한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.7 no.4
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• pp.311-323
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• 1998

This study was conducted to analyze the temperature characteristics under tunnel type greenhouse to cultivate watermelon in Sungju region. Air temperature of tunnel type greenhouse was descending rapidly after sunset, and the time required the air temperature inside greenhouse nearly reached the outside air temperature was about 2.5 hours. The maximum air temperature in tunnel type greenhouse, in case of high air temperature day, was exceeding 4$0^{\circ}C$ during day time. Air temperature inside greenhouse during night time could sustain about 2~3$^{\circ}C$ higher than the outside air temperature. But it was necessary to supply supplemental heat when the air temperature was below optimum growth temperature. Soil temperature in the depth of 20cm under soil surface could maintain higher than 2$0^{\circ}C$ and the variation range in a day was 3~5$^{\circ}C$, and the soil temperature descending due to irrigation was about 5~6$^{\circ}C$.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.24 no.2
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• pp.117-124
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• 2008

This paper introduces a novel approach for automated mapping of a map feature that is vinyl green house in high spatial resolution imagery Some map features have their unique spatial patterns. These patterns are normally detected in high spatial resolution remotely sensed data by human recognition system. When spatial patterns can be applied to map feature identification, it will improve image classification accuracy and will be contributed a lot to feature identification. In this study, an automated feature identification approach using spatial aucorrelation is developed, specifically for the vinyl green house that has distinctive spatial pattern in its array. The algorithm aimed to develop the method without any human intervention such as digitizing. The method can investigate the characteristics of repeated spatial pattern of vinyl green house. The repeated spatial pattern comes from the orderly array of vinyl green house. For this, object-based approaches are essential because the pattern is recognized when the shapes that are consists of the groups of pixels are involved. The experimental result shows very effective vinyl house extraction. The targeted three vinyl green houses were exactly identified in the IKONOS image for a part of Jeju area.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.6
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• pp.109-113
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• 2020

Against the backdrop of low-carbon, green growth, many attention is focused on a sustainable society where humans and nature coexist. Carbon emissions increase with energy consumption, which is 40 percent of the world's energy consumption by buildings. Korea has a plan to make zero-energy houses mandatory only for new buildings in 2025, but it is relying on private technology investment for its technology. The reality is that the current technology costs more than 1.5 times more than general buildings, and private companies do not have many zero-energy house complexes other than experimental houses. This study aims to study the new model of zero energy house by introducing IOT system that efficiently observes and controls energy in zero energy house, monitoring pleasant environment on the web and introducing resident proper temperature maintenance system.

• Food Science and Preservation
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• v.9 no.3
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• pp.277-281
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• 2002

To decrease the rot of onion bulb during storage in simple house, later cultivar 'Changnyeungdaego' was dried after harvest on the field, ventilation house and non-ventilation house during 1 to 3days in 1997 and 1998. The maximum air temperature during pre-drying maintained highest in the non-ventilation house and lowest in the field, especially higher than 41.6$^{\circ}C$ at second and third day in 1997 and second day in 1998 on the non-ventilation house. Water content of onion bulbs showed 90.3∼89.5% at harvest and reduced 0.3∼l.8% in 1997, 0.2∼2.6% in 1998 after pre-drying, the rate of reduction was highest on the field and lowest on the ventilation house. Mean of maximum air temperature was 39.2$^{\circ}C$ in 1997 and 37.1$^{\circ}C$ in 1998 and relative humidity was 79.3% and 72.7% in July of 1997 and 1998, 78.2% and 79.1% in August of 1997 and 1998 during storage on the simple house after pre-drying. Rotting ratio of onion bulb showed higher in 1998 than 1997, but rotting appeared earlier 1997 than 1998. Total rotting rate as influenced by place and days of pre-drying was the lowest on the ventilation house, and highest on the non-ventilation. As the days of pre-drying increase, rotting rate of onion bulbs were lower. As above results, 1 or 2days of pre-drying on the ventilation house and 2 or 3days of pre-drying on the field were recommended to decrease the rotting onion bulb during storage.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.3
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• pp.407-416
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• 2003

As the usage of database systems dramatically increases and the amount of data pouring into them is massive, the performance administration techniques for using database systems effectively are getting more important. Especially in data warehouses, the performance management is much more significant mainly because of large volume of data and complex queries. The objectives and characteristics of data warehouses are different from those of other operational systems so adequate techniques for performance monitoring and tuning are needed. In this paper we extend functionalities of the DBMax, a performance administration tool for Oracle database systems, to apply it to data warehouse systems. First we analyze requirements based on summary management and ETL functions they are supported for data warehouse performance improvement in Oracle 9i. Then, we design architecture for extending DBMax functionalities and implement it. In specifics, we support SQL tuning by providing details of schema objects for summary management and ETL processes and statistics information. Also we provide new function that advises useful materialized views on workload extracted from DBMax log files and analyze usage of existing materialized views.