• 대한산업공학회지
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• 제41권6호
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• pp.540-550
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• 2015

There have been many attempts to find knowledge from data using conventional statistics, data mining, artificial intelligence, machine learning and pattern recognition. In those research areas, knowledge is approached in two ways. Firstly, researchers discover knowledge represented in general features for universal recognition, and secondly, they discover exceptional and distinctive features. In process mining, an instance is sequential information bounded by case ID, known as process instance. Here, an exceptional process instance can cause a problem in the analysis and discovery algorithm. Hence, in this paper we develop a method to detect the knowledge of exceptional and distinctive features when performing process mining. We propose a method for anomaly detection named Distance-based Anomaly Process Instance Detection (DAPID) which utilizes distance between process instances. DAPID contributes to a discovery of distinctive characteristic of process instance. For verifying the suggested methodology, we discovered characteristics of exceptional situations from log data. Additionally, we experiment on real data from a domestic port terminal to demonstrate our proposed methodology.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권4호
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• pp.41-59
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• 2015

시스템이 다양화 되면서 동시에 저장된 로그도 다양하게 분석할 필요가 생겼다. 이러한 로그 데이터 분석에 관한 필요성이 강해지는 환경이 시간 순으로 발생하는 이벤트 단위의 로그로부터 프로세스 모델을 도출하고, 시스템을 개선시키는 활동에 이바지하도록 요구하고 있다. 기존에는 개별 이벤트 단위의 로그를 분석하면서 속성들의 관계를 파악하는 연구가 활발했다. 본 논문에서는 로그 데이터를 활용한 예외적인 형태의 프로세스 인스턴스를 판별하는 방법으로 LAPID(Local Anomaly Process Instance Detection)를 제안한다. LAPID는 액티비티-릴레이션 매트릭스(Activity relation matrix)를 사용해서 계산된 거리 값을 활용하여, API(Anomaly Process Instance)를 탐색한다. 제시한 방법의 유용성을 검증하기 위하여 항만 물류에서 발생하는 컨테이너 이동에 대한 트레이스(Trace)를 포함하는 로그 데이터에서 예외적인 상황의 프로세스 실행이 가지는 특징을 도출하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 국내의 실제 항만에서 발생한 이벤트 로그를 이용하여 사례연구를 수행하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권9호
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• pp.3126-3145
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• 2014

Cloud computing is a computing paradigm in which users can rent computing resources from service providers according to their requirements. A spot instance in cloud computing helps a user to obtain resources at a lower cost. However, a crucial weakness of spot instances is that the resources can be unreliable anytime due to the fluctuation of instance prices, resulting in increasing the failure time of users' job. In this paper, we propose a Genetic Algorithm (GA)-based workflow scheduling scheme that can find the optimal task size of each instance in a spot instance-based cloud computing environment without increasing users' budgets. Our scheme reduces total task execution time even if an out-of-bid situation occurs in an instance. The simulation results, based on a before-and-after GA comparison, reveal that our scheme achieves performance improvements in terms of reducing the task execution time on average by 7.06%. Additionally, the cost in our scheme is similar to that when GA is not applied. Therefore, our scheme can achieve better performance than the existing scheme, by optimizing the task size allocated to each available instance throughout the evolutionary process of GA.

• 한국IT서비스학회지
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• 제7권3호
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• pp.97-114
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• 2008

Many companies have implemented ERP systems to enhance their process competitiveness. Since most ERP systems down to date are implemented and managed on each separated business-unit or company level, such systems run short of the consideration about global business processes and global system managements. In order to integrate a successful global ERP, it is essential to apply the well-systematic implementation methodology which considers global standardization and global IT requirements. It is, however, the actual circumstance that such well-structured methodologies for global ERP implementation are hardly shown not only from domestic site but from foreign one. This paper indicates the global ERP implementation guideline with integrated approach including; the standard process design for efficient execution of global business; the ERP implementation method considering global IT requirements; and, the management method for global system operation. GSI ERP methodology is composed of 3 Phase：Global Strategy Planning, Global Template Construction and Global Roll-Out. Phase1; Global Strategy Planning contains Environment Analysis, GSI direction and Implementation Plan. Phase2; Global Template Construction contains Business blueprint, GSI operation design and Global template implementation. Phase3; Global Roll-out contains local business analysis, local ERP implementation and Global ERP Operation.

• 한국전자거래학회지
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• 제3권2호
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• pp.179-202
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• 1998

This study reviews the concept of Integrated Logistic Support(ILS), ILS standards, ILS elements, and the processes of developing ILS elements and Logistics Support Analysis(LSA). It also examines the potentials of applying ILS development process to building CALS systems in commercial sectors in order to accomplish business process innovation and achieve life-cycle cost savings in product and equipment management. In order to utilize the ILS approach for commercial industries, we need customizing the process of Logistics Support Analysis defined in MIL-STD-1388-lA. The success of ILS implementation depends on the determination of the range of ILS elements in relation with the application environment, and the appropriate development of those elements. During the development process, in order to analyze and design logistics flow processes and supporting activities, we suggest the object-oriented logistics process modeling approach with basic concepts and constructs embedded in objects. Several diagrams including Class Diagram, Class-Instance Diagram, and Integrated Instance Diagram, are provided. Simple Steps to follow are suggested for the analysis and design of inter-organizational logistics flow and support processes. The outcomes of the study are expected to contribute to stimulating the utilization of ILS concepts and development process during building commercial CALS systems.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제3권4호
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• pp.209-212
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• 2005

This study proposes hybrid case-based reasoning and genetic algorithms model for customer classification. In this study, vertical and horizontal dimensions of the research data are reduced through integrated feature and instance selection process using genetic algorithms. We applied the proposed model to customer classification model which utilizes customers' demographic characteristics as inputs to predict their buying behavior for the specific product. Experimental results show that the proposed model may improve the classification accuracy and outperform various optimization models of typical CBR system.

• 한국CDE학회지
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• 제9권3호
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• pp.31-35
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• 2003

Product Data Management(PDM) is a tool that helps engineers and others manage both data and the product development process. Now a day, automotive industry is interested in PDM for their product's quality and cost. In this study, we introduce about samlip PDM construction instance. This case explains the demanded function of PDM and the detail implementation methodology for automotive company.

• 한국전자거래학회지
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• 제10권4호
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• pp.1-18
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• 2005

대표적인 전자거래 프레임워크인 ebXML에서 비즈니스 프로세스 명세(BPS: Business Process Specification)는 최종적으로 XML 버전의 BPSS( Business Process Specification Schema)를 준수하는 사례로서 규정되어야 한다. 보다 완전하고 일치되게 XML버전의 BPSS 사례를 정의하기 위해서는 모든 의미 제약을 검증하는 과정이 필수적이다. 그러나, XML Schema 구조체의 제약으로 인해서 XML버전의 BPSS는 이러한 의미 제약을 완벽하게 규정하고 있지 못하다. 이 논문에서는 최종적으로 실행될 XML 버전의 BPSS사례에 대한 검증을 지원하기 위해서, BPSS의 XML Schema에 표현되지 못한 의미 제약들을 체계적으로 발견하고, 이들을 명시적으로 표현하여 재활용하는 방법을 제시한다. 이러한 방법으로 XML 버전 BPSS 사례를 편리하게 검증하고, 오류 수정을 안내하며, 기업간 비즈니스 프로세스 표준화와 적용의 효율성을 증대시킬 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.601-616
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• 2004

구조적 문서들에 대한 검색시스템은 구조 기반 검색 질의를 지원하여 다양한 수준의 검색 기능을 제공한다. 완전한 구조 기반 질의를 처리하기 위해서는 구조적 문서가 가지는 엘리먼트 간의 구조적 포함관계나 순서에 관한 정보를 유지되어야 한다. 본 논문에서는 엘리먼트와 엘리먼트 사이의 구조적 상관관계와 엘리먼트의 발생순서에 관련된 질의 등 여러 유형의 순수 구조 질의를 처리할 수 있는 네 가지 색인구조를 제시하고 그 성능을 평가한다. 제안된 색인 알고리즘은 전체 문서 인스턴스 트리 개념에 바탕을 두고 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권10호
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• pp.757-763
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• 2001

본 논문에서는 상대인력 모델에 기반한 새로운 군집화 알고리즘, G-CLUS를 제안한다. 제한한 방법에서 모든 개체들은 초기에 동일한 질량을 가지고, 개체간의 인력에 의해 인력이 작용하는 방향으로 점진적으로 이동하게 되어, 초기 시작점 선택이나 군집의 개수를 미리 지정하지 않은 상태에서 자연스럽게 군집을 형성한다. 제안한 방법을 인력작용과정에서 군집의 수가 자연스럽게 결정되며, 한 개체가 받는 힘은 개체간의 인력을 합한 합력을 사용하기 때문에 이상치에 대한 민감성을 완화하였다. 본 알고리즘은 계산복잡도를 낮추기 위하여 큐브개념을 적용하여 O(nk)의 계산 복잡도를 유지하도록 하였다. 실험에서는 개체들의 움직임 특성, 군집화 모델에 따른 군집화 과정, 임의의 데이타 집합에 대한 군집화 결과를 보이고, 또한 타 군집화 알고리즘과 제안한 알고리즘 군집화 결화를 비교한다.