• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.179-187
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• 2009

세계시장은 글로벌(Global)기업의 등장과 함께 국가 간 경계를 약화시켰으며, 제품의 설계, 마케팅 활동은 현지시장 위주, R&D 활동은 지식활동이 활발한 지역 단순 제품의 조립 제조는 저임금 지역으로 분산되고 있다. 이는 생산거점과 판매거점을 연결하는 네트워크(Network) 구성의 중요성이 대두되고 있다는 반증이다. 90년대 초부터는 다품종 소량생산, 고급화 및 소비자의 생산 프로세스 참여를 통한 수요창출 등 소비자 중심의 시장으로 다변화하고 있다. 이는 물류 체계에 있어 기술적 변화 요구에 적절히 대응하는 현상으로, 이를 증명하는 것이 e-비즈니스 등장과 이를 지원하는 부가가치 통신망(VAN: Value added Network) 전자문서교환(EDI : Electronic Data Interchange) 등이다. 본 연구에서는 국내외 육상, 해상 항공물류 시스템에 관한 문헌 연구를 통하여 각 시스템에 대한 실용분석을 시도하였으며, 한편으로 국내 항공사의 모델을 기초하여 항공사 물류시스템의 향후 개선 및 발전 방향을 제시하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.297-302
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• 2021

The development of various phishing websites enables hackers to access confidential personal or financial data, thus, decreasing the trust in e-business. This paper compared the detection techniques utilizing URL-based features. To analyze and compare the performance of supervised machine learning classifiers, the machine learning classifiers were trained by using more than 11,005 phishing and legitimate URLs. 30 features were extracted from the URLs to detect a phishing or legitimate URL. Logistic Regression, Random Forest, and CatBoost classifiers were then analyzed and their performances were evaluated. The results yielded that CatBoost was much better classifier than Random Forest and Logistic Regression with up to 96% of detection accuracy.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.39-47
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• 2021

본 연구에서는 계절적인 요인과 급변하는 상품의 트렌드를 사전예측하기 위해 로지스틱 회귀 알고리즘을 이용한 상품기획 예측 모형을 제안하고자 수행되었다. 먼저 웹크롤링을 이용하여 포털 사이트 및 온라인 마켓의 소비자의 비정형 데이터를 수집하고 정형 데이터 변환을 위한 전처리 작업을 통해 상품에 대한 의미 있는 정보를 분석하였다. 최종 수집된 11,200개의 데이터셋은 Logistic Regression을 이용하여 상품에 대한 소비자의 만족도, 빈도분석, 상품에 대한 장점과 단점을 분석할 수 있었다. 분석 결과 소비자의 만족도는 92%이었으며, 빈도분석을 통해 상품에 대한 불량이슈를 확인할 수 있었다. 또한, 개발된 상품 기획 예측 프로그램에 대한 사용 만족도, 시스템 효율성, 시스템 효과성 항목에 대한 분석결과에서도 만족도가 높게 나타났다. 특히, 불량이슈는 상품에 대한 현 문제를 신속히 인지하고 개선 전략을 수립하는데 필요한 정보를 제공한다는 점에서 매우 의미 있는 자료가 된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제47권5호
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• pp.624-632
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• 2015

A self-diagnostic monitoring system is a system that has the ability to measure various physical quantities such as temperature, pressure, or acceleration from sensors scattered over a mechanical system such as a power plant, in order to monitor its various states, and to make a decision about its health status. We have developed a self-diagnostic monitoring system for an air-operated valve system to be used in a nuclear power plant. In this study, we have tried to improve the self-diagnostic monitoring system to increase its reliability. We have implemented three different machine learning algorithms, i.e., logistic regression, an artificial neural network, and a support vector machine. After each algorithm performs the decision process independently, the decision-making module collects these individual decisions and makes a final decision using a majority vote scheme. With this, we performed some simulations and presented some of its results. The contribution of this study is that, by employing more robust and stable algorithms, each of the algorithms performs the recognition task more accurately. Moreover, by integrating these results and employing the majority vote scheme, we can make a definite decision, which makes the self-diagnostic monitoring system more reliable.

• ETRI Journal
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• 제44권1호
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• pp.135-146
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• 2022

The importance of big data analytics has become apparent with the increasing volume of data on the Internet. The amount of data will increase even more with the widespread use of Internet of Things (IoT). One of the most important application areas of the IoT is healthcare. This study introduces new real-time data analytics architecture for an IoT-based smart healthcare system, which consists of a wireless sensor network and a radio-frequency identification technology in a vertical domain. The proposed platform also includes high-performance data analytics tools, such as Kafka, Spark, MongoDB, and NodeJS, in a horizontal domain. To investigate the performance of the system developed, a diagnosis of Wolff-Parkinson-White syndrome by logistic regression is discussed. The results show that the proposed IoT data analytics system can successfully process health data in real-time with an accuracy rate of 95% and it can handle large volumes of data. The developed system also communicates with a riverbed modeler using Transmission Control Protocol (TCP) to model any IoT-enabling technology. Therefore, the proposed architecture can be used as a time-saving experimental environment for any IoT-based system.

• 통상정보연구
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• 제12권2호
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• pp.267-290
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• 2010

The Kaes$\breve{o}$ng Industrial Park(KIP) is being developed in the region, as a collaborative economic development with South Korea. KIP construction started in June 2003, and in August 2003 North and South Korea ratified four tax and accountancy agreements to support investment. Pilot phase construction was completed in june 2004, and the KIP opened in December 2004. In the KIP's initial phase, 15 South Korean companies constructed manufacturing facilities. Three of the companies had started operations by march 2005. First phase plans envisaged participation by 250 South Korean companies from 2006, employing 100,000 people by 2007. Based on the 2009, 117 factories were employing approximately 41,000 north' workers and 1,000 south' staff. The industrial park is seen as a way for South Korean companies to employ cheap labour that is educated, skilled and speaks Korean which would make communication considerably easier. However the zone still faces a number of obstacles. In the view point of these obstacles, especially this study focused on the complementary issues for the improvement of trade goods management systems between South and North Korea. At the result of this study, it is suggested that, i) to establish portal system based on single window, ii) strengthen user-interface hands of logistic facilities, iii) stable foundations of trade and/or logistic management systems, iv) networking of IT infrastructure with South and North Korea, and so on.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.302-305
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• 2004

The aim of this study is to apply and crossvalidate a spatial logistic multiple-regression model at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations in the Boun area were identified by interpretation of aerial photographs and field surveys. Maps of the topography, soil type, forest cover, geology, and land-use were constructed from a spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect, and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Texture, material, drainage, and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database and land-use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using landslide-occurrence factors by logistic multiple-regression methods. For validation and cross-validation, the result of the analysis was applied both to the study area, Boun, and another area, Youngin, Korea. The validation and cross-validation results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data with respect to landslide locations. The GIS was used to analyze the vast amount of data efficiently, and statistical programs were used to maintain specificity and accuracy.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.441-449
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• 2005

국가정책에 있어서 아직도 연안해운은 소외되고 있어 남북해운합의서 발효에 따른 남북물류의 증대와 동북아 연안으로 부상하는 환황해권과 환동해권에서 우리나라가 물류거점화 되는데 많은 문제점이 노출되고 있다. 이러한 문제점을 해소하고 외항과 연안간 균형발전을 도모하여 우리나라가 동북아 물류거점화 할 수 있는 방안으로 크게 연계수송체제의 강화, 연안해운의 체질강화 및 정부의 체계적인 지원정책으로 구분 제시하는 것이 본 연구목적이다. 연구결과에 의하면, 첫째로, 연계수송체계를 강화하기 위해 거점항만내에 연안피더 전용선석의 구축으로 연안피더운송의 연계성 강화가 필요하며. 둘째로, 연안부두에 화주를 유인할 수 있는 공동 장치장 및 하역설비를 대폭 보강하여 One-Stop 서비스체제의 확립 그리고 연안선박의 노후된 비경제선을 Ro-Ro 선이나 고속컨이너선으로 대체 및 면세유공급과 각종 세재의 실질적인 혜택부여로 친환경적인 외항-연안간 균형된 물류사슬체계를 갖추는 것이 필요한 것으로 나타나고 있다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2007년도 추계 국제학술대회
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• pp.119-119
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• 2007

• 통상정보연구
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• 제18권1호
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• pp.29-54
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• 2016

본 논문은 지난 15년간 이루어졌던 e-logistics 분야의 연구동향 및 체계에 관하여 살펴보고 향후 연구방향 제시를 연구목적으로 하였다. 통상정보연구, e-비즈니스연구, 전자무역연구, 인터넷전자상거래연구, 물류학회지의 학술지에서 e-logistics와 관련된 논문을 연구대상으로 하였으며, 연구방법으로는 내용 분석법(content analysis)을 사용하였다. 우선 연구의 구분을 통한 분석으로 e-logistics의 경영과 관련하여 연구가 활발히 이루어 졌다는 것을 알 수 있었으며, 다른 학회지에 비해 "인터넷전자상거래연구"가 e-logistics와 관련하여 많은 연구가 진행되었다는 것을 확인할 수 있었다. 연구성격의 구분 결과, 실증 연구가 전체 연구 중 과반수 이상을 차지한다는 것을 알 수 있었으며, 방법론은 설문지를 통한 자료분석과 설문분석이 다수 연구되고 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과들은 연구가 이론적 접근이나 실증분석을 통한 연구가 대부분을 차지함으로써 정량적 분석이 주류를 이루고 정성적인 연구가 부족한 것으로 이해할 수 있다. 따라서 e-logistics에 관한 연구의 다양성을 위하여 연구 범위를 확장시키고 e-logistics의 중요성을 많은 연구자들에게 인식시킬 수 있는 연구가 많이 이루어 져야 할 것이다.