• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.20-26
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• 2019

미세먼지의 인체 영향으로 인해 기존 대기 환경 모니터링 네트워크에서 측정된 과거 데이터를 활용하여 미세먼지를 예측하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 설계된 예측 모델의 측정 환경, 세부 조건을 정확히 설정하기 어려우며, 측정된 기상 데이터의 누락과 같은 문제로 기존 연구 결과에 기반 한 새로운 예측 모델의 설계가 필요하다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위한 선행 연구로서 다수의 연구에서 사용된 기계 학습 알고리즘인 다중 선형 회귀와 인공 신경망을 통해 예측 모델을 설계하여 미세먼지 예측을 위한 알고리즘의 적합성을 평가하였다. RMSE를 통한 예측 성능 비교 결과, MLR 모델의 경우 18.13, MLP 모델의 경우 14.31의 값을 보여 미세먼지 농도를 예측함에 있어 인공 신경망 모델이 예측에 더 적합함을 보였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권2호
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• pp.153-179
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• 2019

Purpose This study collects the issues about work-life balance in Korea and United States and suggests the specific plans for work-life balance by the comparison and analysis. The objective of this study is to contribute to the improvement of people's life quality by understanding the concept of work-life balance that has become the issue recently and offering the detailed plans to be considered in respect of individual, corporate and governmental level for society of work-life balance. Design/methodology/approach This study collects work-life balance related issues through recruit sites in Korea and United States, compares and analyzes the collected data from the results of three text mining techniques such as LDA topic modeling, term frequency analysis and keyword extraction analysis. Findings According to the text mining results, this study shows that it is important to build corporate culture that support work-life balance in free organizational atmosphere especially in Korea. It also appears that there are the differences against whether work-life balance can be achieved and recognition and satisfaction about work-life balance along type of company or sort of working. In case of United States, it shows that it is important for them to work more efficiently by raising teamwork level among team members who work together as well as the role of the leaders who lead the teams in the organization. It is also significant for the company to provide their employees with the opportunity of education and training that enables them to improve their individual capability or skill. Furthermore, it suggests the roles of individuals, company and government and specific plans based on the analysis of text mining results in both countries.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5179-5202
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• 2018

Transmission Control Protocol (TCP) is the most widely used protocol in the cloud data centers today. However, cloud data centers using TCP experience many issues as TCP was designed based on the assumption that it would primarily be used in Wide Area Networks (WANs). One of the major issues with TCP in the cloud data centers is the Incast issue. This issue arises because of the many-to-one communication pattern that commonly exists in the modern cloud data centers. In many-to-one communication pattern, multiple senders simultaneously send data to a single receiver. This causes packet loss at the switch buffer which results in TCP throughput collapse that leads to high Flow Completion Time (FCT). Recently, Software-Defined Networking (SDN) has been used by many researchers to mitigate the Incast issue. In this paper, a detailed survey of various SDN based solutions to the Incast issue is carried out. In this survey, various SDN based solutions are classified into four categories i.e. TCP Receive Window based solutions, Tuning TCP Parameters based solutions, Quick Recovery based solutions and Application Layer based solutions. All the solutions are critically evaluated in terms of their principles, advantages, and shortcomings. Another important feature of this survey is to compare various SDN based solutions with respect to different performance metrics e.g. maximum number of concurrent senders supported, calculation of delay at the controller etc. These performance metrics are important for deployment of any SDN based solution in modern cloud data centers. In addition, future research directions are also discussed in this survey that can be explored to design and develop better SDN based solutions to the Incast issue.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.859-869
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• 2021

본 연구에서는 초중등 모든 전공의 예비교사를 대상으로 하는 AI 교양 교과목을 설계하고자 하였다. 이를 위해 AI 교과목의 주요 영역 및 주차별 하위 주제들과 학생활동 등을 구체적으로 설계하고 13명의 전문가를 통해 2차에 걸친 델파이를 통해 검증받았다. 본 연구의 AI 교양 교과목은 'AI 이해' 영역, 'AI 윤리' 영역, 'AI 교육' 영역의 3개 영역으로 구성하였다. 또한, 연구진 및 전문가의 의견에 따라 주차별 세부 주제를 확정하고 자연스러운 흐름에 따라 총 13주차로 배치하였다. 컴퓨터교육 비전공 학생들의 학습동기 및 학습이해도를 높이기 위해 경험학습 기반 모델을 적용한 학습활동을 학습 내용에 맞게 적절히 배치하여 교수학습에 도움을 주고자 하였다. 향후 초중등 예비교사를 위한 다양한 AI 교육 교과목 개발에 본 연구가 기초 자료로 활용되길 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.37-43
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• 2020

최근 심전도 (ECG) 신호를 사용하여 심장병을 진단하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 심전도 신호는 비정상적인 심장 상태를 나타내는 부정맥을 모니터링하고 진단하는 데 유용하게 쓰인다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 ECG 신호에 대하여 부정맥을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안하는 신경망 알고리즘은 부정맥 신호의 특징을 세밀하게 추출하도록 4개의 합성곱 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 대해 학습한 신경망은 시뮬레이션을 통해 99% 이상의 정확도의 분류 성능을 가진다는 것을 보여준다. 비교적 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 또한 제안된 신경망을 활용한 실제 시스템을 구현하여 실시간으로 부정맥을 분류하는 결과를 검증하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제20권2호
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• pp.127-146
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• 2021

Donation-based crowdfunding(DBC) is conducted from voluntary participation by project operators. It requires a different operational strategy than general crowdfunding. However, there is a limited amount of research on the operational strategy of DBC. This study explores the value co-creation(VCC) strategy of DBC and analyzes the operation of DonorsChoose.org. The research questions encompass the following: First, we identify the VCC activities of DBC. Second, we uncover activities of the platform operators that facilitate the participation of project operators in VCC activities. Third, we explore how VCC activities affect project operational performance and platform performance in DBC. By adopting a single case study method on DonorsChoose.org, this study provides meaningful insight and detailed understanding into the VCC in DBC. First, VCC processes of DBC are identified(Co-ideation, Co-design, Co-funding, Co-operation, and Co-evaluation). Also, interactions between platform operators and project operators were defined at each stage. Second, this study confirmed that standardization and simplification of platform operators, support for pre- and post-activity, and high-quality information delivery activities were critical. Third, we confirm that these VCC activities improve VCC operational performance and platform performance. The theoretical significance of this study is that the concept of VCC, previously concentrated on participants with economic drivers(consumers and investors), has been applied to the context of DBC, a form of participation by participants with non-economic drivers(supporters and donors). In addition, this study practically contributes to the practice of VCC strategy among various platform operating strategies in DBC.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제10권4호
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• pp.22-31
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• 2020

Shop drawing tasks conducted after finishing coordinated or engineering design have great influences on the quality and cost of a project. However, despite the development of commercial BIM applications, shop drawings have mainly produced manually in certain engineering fields. Incorrect shop drawings with human errors have occurred various problems such as cost overrun, time delay and reworks. An automated shop drawing publishing from BIM is expected to resolve these problems. Despite attempts for automate shop drawing production, the field of mechanical, electrical and plumbing (MEP) is yet regarded challenging due to complexity of components and connection. In this research, we develop a process for automated producing 3D MEP shop drawings in BIM environment as following steps: to analyze conventional MEP shop drawing process, to identify detailed process that can be automated, to classify existing MEP objects and assign codes usable in BIM, and to develop an application. The validation of automated process is conducted against 10 clean room projects in which MEP is more complex and its cost is higher than other projects in terms of productivity and workers' satisfaction. Results show that the number of manpower for shop drawing is reduced by 30%, and the working time is shortened by 31%. Personal opinions of involved practitioners is interpreted as positive as the average rate of agrement on practicability, easy-to-use and necessary retouch tasks is around 66%.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1469-1476
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• 2022

최근 심전도 (ECG) 및 광전용맥파 (PPG) 신호를 사용하여 혈압을 추정하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 실시간으로 혈압을 추정하고 모니터링 할 수 있는 모바일 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 신경망 알고리즘은 ECG 및 PPG 신호의 다양한 특징을 세밀하게 추출하도록 11개의 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. 모의실험 결과는 학습한 신경망의 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 및 PPG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 선형 회귀 모델보다 평균 제곱 오차가 적어져 더 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 모바일 시스템은 몸에 부착된 ECG 및 PPG 센서 장치로부터 블루투스 통신으로 전송된 측정 신호를 입력받고 실시간으로 학습된 모델로 수축기 및 이완기 혈압 수치를 추정하고 그래프로 표시하게 된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.149-159
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• 2021

본 연구에서는 문자가 적용된 의복 및 패션제품을 많이 착용하는 20대 여성을 대상으로 의복에 표현된 메시지에 대한 인식유형을 분석해보고자 하였다. 20대 여성이 패션에 표현된 문자를 어떻게 유형화하는지에 대한 주관적인 평가와 유형별 특성을 고찰하고자 하였다. 본 연구는 Q 방법론으로 진행되었으며, 분석에는 QUANL pc program을 활용하였다. 제1유형은 문자는 하나의 디자인 요소이고 패션이라고 생각하고 의복에 표현된 문자가 이미지로 인식되었다. 제2유형은 의복에 표현된 문자가 메시지로 인식되며, 문자가 사회적 메시지와 시사성을 가지고 있는 것이 중요하다고 생각하였다. 제3유형은 문자가 캐주얼 의상에 접목되는 것을 선호하고 문자의 조형성을 중요시하였다. 제4유형은 문자가 브랜드를 나타내 주는 것을 선호하고 보이는 위치에 크게 배치되는 것을 좋아하였다. 향후 다양한 연령층과 성별에 따른 추가적인 연구와 글자체, 컬러, 문장의 길이 등에 따른 차이를 파악하기 위한 세부적인 연구가 이루어져야 할 것으로 생각된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.802-807
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• 2022

다중 프로젝트 관리가 요구되고 생산 활동(Activity)에 대한 공정이 반복, 연계 형태로 진행되는 프로젝트에서는 Activity에 대한 공정을 반복 입력하거나, 공정을 단계별로 관리하는 방법에서 공정별로 부하를 분석해야 하는 일은 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 프로젝트에 수반된 Activity 정의와 프로젝트 공정에 대한 정의를 기준으로 Activity에 대해서 연결 공정을 자동 생성하고 공정별로 일정 및 자원관리를 유기적으로 유지하고 또한 세부 공정별로 일정 및 자원 계획 수립이 가능하며, 해당 공정에 대한 부하 분석을 실시간으로 제공할 수 있다. 그리고 계획 대비 실적 분석 등 프로젝트 진행 관리에 드는 시간과 비용을 향상하고, 프로젝트 진행할 때 발생할 수 있는 제반 문제점을 예측하여, 필요한 양의 자원 배분을 효과적으로 수행할 수 있는 프로젝트 관리시스템을 제시한다.