Kim, Sang-Kyun;Jang, Hyun-Chul;Yea, Sang-Jun;Kim, Chul;Eom, Dong-Myung;Song, Mi-Young
The Journal of Korean Medicine
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v.30
no.4
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pp.47-58
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2009
Objectives: Several domestic search systems for research projects providing capabilities of searching and managing the research information based on metadata have been completed, although they cannot search projects for specific domains such as the Oriental Medicine field. Therefore, in this paper we propose an effective method for collecting and refining information of research projects in the oriental medicine field. We also design and implement a search management system based on the collected information. Methods: We chose three search elements and defined the collecting process for research projects. The collected information was refined to enhance the quality of results. Then, the search management system was implemented by Adobe Flex. Results: We were able to collect 1,688 research projects in the oriental medicine field. We also implemented the search management system, which provides the functionalities of search and management such as input, update, delete, spreadsheet import/export of R&D projects, user management and access control. Conclusions: The collected information and the search management system will be used in a project analysis system which will be constructed in the future. The project analysis system could help to analyze trends in oriental medicine research as well as construct a technical roadmap.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.10
no.1
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pp.271-277
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1999
In this paper, a case study is introduced on the development of an inventory management system for the textile industry. For the low-cost and high-efficient production, a systematic management is needed from make-to-order to delivery. In this paper, an integrated inventory management system for the D company is developed to manage the whole information related with make-to-order, production, delivery, and inventory, and so forth.
Park, Sang-Sung;Jung, Won-Gyo;Shin, Young-Guen;Jang, Dong-Sik
IE interfaces
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v.20
no.3
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pp.309-314
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2007
By an explosive increase of proxy driving, customers require the quick and correct services of call center. But because most call centers have an unsystematic management system, grievance of customers is continually increasing. To solve these problem, we constructed a call center system of proxy driving that is based on CTI (Computer Telephony Integration) in this paper. The proposed system is constructed using CID (Caller Identify Display) terminal, SMS (Short Message Service) and call center management program etc. Customer service level could be improved through efficient customer management by using the proposed system. Also it could be convenient and easy to implement customer management, order management, staff management, SMS and settlement of accounts.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11b
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pp.681-684
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2003
이용자가 요구하는 정보량의 급증과 다양한 정보 제공을 위해 도서관들이 네트워크를 형성하고, 전문적인 원문 제공 기관들이 이용자들에게 양질의 서비스를 제공하고 있지만, 대부분의 대학생들은 소속 도서관의 서비스에만 의존하고 있다. 대학생들이 특별한 이용 권한 없이 소속 도서관의 승인만을 통해 원문 제공 기관의 다양한 서비스를 이용할 수 있는 원문서비스 게이트웨이 시스템을 구현하였다. 게이트웨이 시스템의 통합 인터페이스를 통해 분산된 자료들의 통합 검색 및 원문 신청, 내역 소회 등의 서비스를 쉽게 이용할 수 있다.
Recently, as data mining and artificial neural network techniques are developed, analyzing large amounts of data is proposed to reduce the dimension of the data. In general, empirical orthogonal function (EOF) used to reduce the dimension in the ocean data and recently, Self-organizing maps (SOM) algorithm have been investigated to apply to the ocean field. In this study, both algorithms used the monthly Sea level anomaly (SLA) data from 1993 to 2018 around the East Asia Coasts. There was dominated by the influence of the Kuroshio Extension and eddy kinetic energy. It was able to find the maximum amount of variance of EOF modes. SOM algorithm summarized the characteristic of spatial distributions and periods in EOF mode 1 and 2. It was useful to find the change of SLA variable through the movement of nodes. Node 1 and 5 appeared in the early 2000s and the early 2010s when the sea level was high. On the other hand, node 2 and 6 appeared in the late 1990s and the late 2000s, when the sea level was relatively low. Therefore, it is considered that the application of the SOM algorithm around the East Asia Coasts is well distinguished. In addition, SOM results processed by SLA data, it is able to apply the other climate data to explain more clearly SLA variation mechanisms.
Since aerosol has a relatively short duration and significant spatial variation, satellite observations become more important for the spatially and temporally continuous quantification of aerosol. However, optical remote sensing has the disadvantage that it cannot detect AOD (Aerosol Optical Depth) for the regions covered by clouds or the regions with extremely high concentrations. Such missing values can increase the data uncertainty in the analyses of the Earth's environment. This paper presents a spatial gap-filling framework using a univariate statistical method such as DCT-PLS (Discrete Cosine Transform-based Penalized Least Square Regression) and FMM (Fast Matching Method) inpainting. We conducted a feasibility test for the hourly AOD product from AHI (Advanced Himawari Imager) between January 1 and December 31, 2019, and compared the accuracy statistics of the two spatial gap-filling methods. When the null-pixel area is not very large (null-pixel ratio < 0.6), the validation statistics of DCT-PLS and FMM techniques showed high accuracy of CC=0.988 (MAE=0.020) and CC=0.980 (MAE=0.028), respectively. Together with the AI-based gap-filling method using extra explanatory variables, the DCT-PLS and FMM techniques can be tested for the low-resolution images from the AMI (Advanced Meteorological Imager) of GK2A (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2A), GEMS (Geostationary Environment Monitoring Spectrometer) and GOCI2 (Geostationary Ocean Color Imager) of GK2B (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2B) and the high-resolution images from the CAS500 (Compact Advanced Satellite) series soon.
In this letter, we simulated an atmospheric correction for Sentinel-2 images, of which spectral bands are similar to Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4). Using the second simulation of the satellite signal in the solar spectrum - vector (6SV)2.1 radiation transfer model and random forest (RF), a type of machine learning, we developed an RF-based atmospheric correction model to simulate 6SV2.1. As a result, the similarity between the reflectance calculated by 6SV2.1 and the reflectance predicted by the RF model was very high.
Albedo is one of the climate variables that modulate absorption of solar energy, and its retrieval is important process for climate change study. High spatial resolution and long-term consistent periods are important considerations in order to efficiently use the retrieved albedo data. This study retrieved surface broadband albedo based on Landsat 8 as high resolution which is consistent with Landsat 7. First of all, we analyzed consistency of Landsat 7 channel and Landsat 8 channel. As a result, correlation coefficient(R) on all channels is average 0.96. Based on this analysis, we used multiple linear regression model using Landsat 7 albedo, which is being used in many studies, and Landsat 8 reflectance channel data. The regression coefficients of each channel calculated by regression analysis were used to derive a formula for converting the Landsat 8 reflectance channel data to broadband albedo. After Landsat 8 albedo calculated using the derived formula is compared with Landsat 7 albedo data, we confirmed consistency of two satellite using Root Mean Square Error (RMSE), R-square ($R^2$) and bias. As a result, $R^2$ is 0.89 and RMSE is 0.003 between Landsat 7 albedo and Landsat 8 albedo.
We compared sea ice concentration(SIC) and sea ice extent(SIE) using EUMETSAT Ocean and Sea Ice Satellite Application Facilities(OSI SAF) and NASA Team(NT) sea ice algorithm in the Arctic during 1980-2010 to investigate the difference between sea ice data applied different algorithms. SIC and SIE of the two data showed different consistency by season and by sea area. Seasonally, SIC of OSI SAF was 0.85 % overall, 0.48 % in spring, 0.97 % in summer, 1.38 % in autumn and 0.66 % in winter higher than NT SIC. By sea area, OSI SAF SIC was 2.7 %, SIE was $198,000km^2$ higher than NT in Arctic Ocean, but in Lincoln Sea, OSI SAF SIC was 2.3 %, SIE was $20,000km^2$ lower than NT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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