• 대한안전경영과학회지
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• 제3권4호
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• pp.181-191
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• 2001

Integrated Supply Chain Management is a important subject for all enterprise activities as include logistics/sales, transfer and storage, manufacturing, purchasing of materials. A recent customer wants to receive high level service of all parts as Qualify, Delivery, Cost and Product. Therefore, Enterprise effort to supply for customers needs use some techniques like Data Mining, POS, MIS. Inventory and Logistics cost is the highest expense of all cost from first supplier to final customer on supply routine. So, SCM's basic purpose is reduce to that cost. So that this paper explain necessary, background, concept of SCM, analyze several using methodology and function of main SCM solution, after propose to ATP model include arithmetic procedure, functions, input data for determines available due date.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권12호
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• pp.1581-1590
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• 2001

본 연구에서는 동형이의어 분별을 위하여 허정(2000)이 제시한 "사전 뜻풀이말에서 추출한 의미정보에 기반한 동형이의어 중의성 해결 시스템"이 가지는 문제점과 향후 연구과제로 제시한 문제들을 개선하기 위하여 Bayes 정리에 기반한 동형이의어 분별 모델을 제안한다. 의미 분별된 사전 뜻풀이말 코퍼스에서 동형이의어를 포함하고 있는 뜻풀이말을 구성하는 체언류(보통 명사), 용언류(형용사, 동사) 및 부사류(부사)를 의미 정보로 추출한다. 동형이의어의 의미별 사전 출현 빈도수가 비교적 균등한 기존 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하여 비교하였고, 새로 7개의 동형이의어 용언(형용사, 동사)을 추가하여 실험하였다. 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 한 내부 실험에서 평균 99.37% 정확률을 보였으며 7개의 동형이의어 용언을 대상으로 한 내부 실험에서 평균 99.53% 정확률을 보였다. 외부 실험은 국어 정보베이스와 ETRI 코퍼스를 이용하여 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 평균 84.42% 정확률과 세종계획의 350만 어절 규모의 외부 코퍼스를 이용하여 7개의 동형이의 어 용언을 대상으로 평균 70.81%의 정확률을 보였다. 정확률을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1729-1735
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• 2009

무선센서 네트워크 환경에서 활용될 수 있는 계층구조 라우팅 프로토콜은 망상의 노드들이 물리적으로 가까운 위치에 존재하더라도 경로는 계층적으로 제공되어 데이터 전달에 많은 홉 수가 소요된다. 또한, Node Failure와 Association Error가 발생했을 때도 관리용 메시지의 발생으로 추가적인 에너지를 소모한다. 본 논문에서는 이러한 경로 배정 시 발생되는 비효율성을 개선하고 싱크(Sink) 주위 노드의 에너지 소모율을 줄일 수 있는 경로 배정 알고리즘인 SHP(Shortest Hop Routing)의 성능을 분석한다. SHP는 Redirect_ACK의 메시지 형식을 추가하고 계층적 라우팅의 NL(Neighbor List)을 효율적으로 사용한 라우팅 알고리즘이다. 본 논문에서 네트워크 크기별과 형태별, Sink Position의 위치별, POS(Personal Operating Space)의 크기 별로 나눠 시뮬레이션 하였다. 그 결과, 대표적 계층적 라우팅의 Zigbee Hierarchical Routing과 HiLow보다 나은 성능을 보였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권4호
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• pp.2075-2081
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• 2016

Background: Breast cancer incidence and mortality rates are increasing in North-Eastern Brazil and the patients with the disease often presented at advanced stages. The present study was focused on identifying variables that affect women's frequency of breast self- examination (BSE) performance. Materials and Methods: Data on BSE, socio-economic parameters and risk factors for breast cancer were obtained from 417 women from a community in North-Eastern Brazil by a self-informant method. To identify independent variables that affect frequency of BSE, nominal logistic regression analysis was performed. Results: Of 417 women, 330 (79.3%) reported performing BSE. Compared to high-income women, BSE performance by low-income women every month was 7.69 (OD=0.130; CI 95%: 0.044- 0.0386; p=0.000) times lower. Women who did not live in a stable union performed BSE each month 2.73 (OD=0.366; CI 95%: 0.171-0.782; p=0.010) less often than those living in a stable union. BSE performance every month and every six months or every year by women with poor knowledge about risk factors for breast cancer was 3.195 (OD=0.313; CI 95%: 0.141- 0.695; p=0.004) times and 2.028 (OD=0.493; CI 95%: 0.248- 0.979; p=0.043) times lower, compared to women with good knowledge. Participants who had a close relative with cancer performed BSE every month and every six months or every year 2.132 (OD=0.469; CI 95%: 0.220-0.997; p=0.049) times and 2.337 (OD=0.428; CI 95%: 0.219-0.836; p=0.013) times less often, compared to those women without close relatives with cancer. Conclusions: The results of this study indicated that income, marital status, knowledge about risk factors and having a close relative with breast cancer, affect the frequency of BSE performance. Information about risk factors in public health campaigns could additionally strengthen avoidance behaviour and also motivate BSE performance.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.135-144
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• 2017

감성 분석은 글을 통해 작성자의 주관적인 생각이나 느낌을 분석하는 방법으로 효과적인 감성 분석을 위해서는 감성 단어 극성 사전 구축이 필수적이다. 본 논문은 효율적인 한국어 극성 사전 구축을 위해 우리가 개발한 크라우드소싱 기반 게임을 소개한다. 먼저, 크롤러를 이용해 인터넷 커뮤니티에서 말뭉치들을 수집했고, Twitter 형태소를 이용해 수집한 말뭉치를 형태소별로 분류하고 단어화했다. 이 단어들은 모바일 플랫폼 기반 태깅 게임 형태로 제공되어 게임플레이를 통해 플레이어들이 자발적으로 단어들의 극성을 선택하고 결과가 데이터 베이스에 축적되도록 게임이 설계되었다. 현재까지 약 1200여개의 단어들의 극성을 태깅하였으며, 향후 좀 더 많은 감성 단어 데이터들을 축적함으로써 특히 게임 도메인에서 한국어 감성 분석 연구에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.410-418
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• 2021

공학교육인증제를 운용하는 공학교육 프로그램에서 프로그램 학습성과는 학생이 졸업하는 시점까지 갖추어야 할 지식, 기술 그리고 태도를 말한다. 일반적으로, 프로그램 학습성과 성취도를 측정하는 평가도구로 캡스톤디자인을 사용한다. 본 논문에서는 프로그램 학습성과 평가에 참여한 수요지향 평가자들의 평가 결과의 신뢰도를 측정하기 위해 급내 상관계수(ICC)를 계산한다. 즉, 같은 평가도구를 이용하여, 여러 명의 평가자가 학습성과를 평가하게 하고, 그 결과를 이용하여 평가자의 ICC를 구한다. ICC는 단체로 수집되거나 단체로 분류된 데이터에 대한 신뢰도의 등급을 측정하는 데 이용된다. ICC가 1에 가까우면 평가자 간 신뢰도가 높다고 판단할 수 있다. 이러한 방법을 지난 2년간의 4년제 대학 컴퓨터공학과 PO 평가 결과에 적용하여 평가도구의 신뢰성을 측정하고 분석하였다. 그리고 이 결과를 이용하여 평가자 간 ICC 측정값을 이용하면, 객관성이 부족한 평가도구를 찾아 보완할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로, PO 평가체계에 대한 개선방안과 PO 수행 지침을 도출한다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제43호
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• pp.1-9
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• 2002

This study aims to model Korean prosodic phrasing using CART(classification and regression tree) method. Our data are limited to Korean read speech. We used 400 sentences made up of editorials, essays, novels and news scripts. Professional radio actress read 400sentences for about two hours. We used K-ToBI transcription system. For technical reason, original break indices 1,2 are merged into AP. Differ from original K-ToBI, we have three break index Zero, AP and IP. Linguistic information selected for this study is as follows: the number of syllables in ‘Eojeol’, the location of ‘Eojeol’ in sentence and part-of-speech(POS) of adjacent ‘Eojeol’s. We trained CART tree using above information as variables. Average accuracy of predicting NonIP(Zero and AP) and IP was 90.4% in training data and 88.5% in test data. Average prediction accuracy of Zero and AP was 79.7% in training data and 78.7% in test data.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.217-245
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• 2016

이 연구의 목적은 소셜 미디어에서 추출된 7개의 감성 도메인이 기업의 성과에 대한 영향 분석실험을 위한 데이터로서 적합한 지에 대해 신뢰성을 확인하고, 실제 고객감성이 자동차 시장점유율에 어떠한 영향을 미치는 지에 대하여 확인하기 위한 것이다. 본 연구는 총 3단계 구성으로서, 단계 1은 감성사전 구축 단계로서 미국 내 26개의 자동차 제조 회사의 고객의 소리 (VOC: Voice of Customer) 총 45,447개를 자동차 커뮤니티로부터 crawling하여 POS 정보 추출 후 감성사전을 구축하였고, 7개의 감성도메인을 만들었다. 단계 2는 신뢰성분석의 단계로서 자기상관관계분석과 주성분 분석 (PCA)을 통해 데이터의 실험 적합성을 검증하였다. 단계 3에서는 PCA를 근거로 2개의 선형회귀분석 모델을 구축하였고 GM, FCA, VOLKSWAGEN 등 3개의 기업을 선정, 2013년부터 2015년까지 7개 감성영역의 자동차 시장점유율에 대한 영향을 실험하였다. 실험 결과, 자기상관관계분석에 의해서 감성 데이터에 자기상관성과 시계열적 패턴이 관찰되었다. PCA 결과, 감성영역이 부정성, 긍정성, 중립성을 주성분으로 연결되어 있음이 확인되었다. VOC 감성 데이터에 대한 신뢰성을 바탕으로 한 2개 Model의 선형회귀분석 결과, 기업마다 시장점유율에 유의미한 영향을 미치는 감성들이 존재하며 Model 1과, 2의 감성영향력이 차이가 있고 중립성의 영향을 발견하였다. 본 연구를 통해, 데이터 상에 나타난 정보를 가진 감성이 과거 값에 기초하여 자동차 시장에서 변화를 수반할 수 있다는 것을 나타내고 있음을 확인하였다. 또한, 우리가 시장 데이터의 가용성을 적용하려고 할 때, 자동차 시장 관련 정보나 감성의 자기상관성을 잘 활용할 수 있다면, 감정 분석에 대한 연구에 큰 기여를 할 수 있을 뿐만 아니라, 실제 시장에서의 비지니스 성과에도 다양한 방법으로 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.339-345
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• 2022

Outcome-based education (OBE) is a tried-and-true teaching technique based on a set of predetermined goals. Program Educational Objectives (PEOs), Program Outcomes (POs), and Course Outcomes (COs) are the components of OBE. At the end of each year, the Program Outcomes are evaluated, and faculty members can submit many recommended measures which dependent on the relationship between the program outcomes and its courses outcomes to improve the quality of program and hence the overall educational program. When a vast number of courses are considered, bad actions may be proposed, resulting in unwanted and incorrect decisions. In this paper, a recommender system, using collaborative filtering and association rules algorithms, is proposed for predicting the best relationship between the program outcomes and its courses in order to improve the attributes of the graduates. First, a parallel algorithm is used for Collaborative Filtering on Data Model, which is designed to increase the efficiency of processing big data. Then, a parallel similar learning outcomes discovery method based on matrix correlation is proposed by mining association rules. As a case study, the proposed recommender system is applied to the Computer Information Systems program, College of Computer Sciences and Information Technology, Al-Baha University, Saudi Arabia for helping Program Quality Administration improving the quality of program outcomes. The obtained results revealed that the suggested recommender system provides more actions for boosting Graduate Attributes quality.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.178-179
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• 2008

최근 들어 VSAT 시스템은 수요자의 필요에 의해 많은 기술발전을 가져왔다. 과거에는 저속의 데이터 통신 및 전화위주로 많이 사용되었으나 최근에는 통신량의 증가와 인터넷의 발달로 고속의 데이터통신 시스템으로 발전하고 있다.[1] 따라서 Application Service에 따라 기존의 TDMA 방식의 VSAT 시스템과 고속통신용의 DVB-RCS 시스템으로 양분되어 사용하고 있다. 기존의 TDMA 방식은 주로 SCADA, POS, VOICE 통신 등의 저속 데이터 통신 위주로 많이 사용하고 DVB-RCS 방식은 Multi Media 및 인터넷 서비스로 고속의 데이터 통신 용으로 많이 사용되고 있다. 이에 본 논문에서는 원격 무인 사이트가 Solar-Cell Battery를 이용하는 측면에서 소비전력 최소화 및 유지보수 편리성을 증대하기 위한 측면을 고려하여 무선 원격 자료 전송을 위한 VSAT 시스템 설계, 알고리즘 및 H/W제작을 소개하고자 한다.