• 한국문헌정보학회지
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• 제32권3호
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• pp.179-206
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• 1998

이 연구의 목적은 '분산체계로 구축된 통합 DB'의 품질관리를 위한 이론적 실천적 전략 및 방안을 도출해 내는데 있다. 이 목적을 위해, 먼저, DB구축에 있어 분산체계의 의미를 정의하고, 분산체계로 구축된 대표적인 해외 DB인 OCLC Union Catalog의 품질관리 전략을 조사 분석하였다. 다음으로, 분산체계로 구축된 대표적인 국내 DB인 KORDIC의 SATURN DB의 품질을 검증하고, 품질관리 실태를 분석하였다. 끝으로, SATURN DB와 같이 분산체계의 형태로 구축되고 있는 통합 DB의 품질관리를 위한 실무 방안과 정책 조언을 제시하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.135-146
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• 2023

An effective educational program warrants the inclusion of an innovative construction which enhances the higher education efficacy in such a way that accelerates the achievement of desired results and reduces the risk of failures. Educational Decision Support System (EDSS) has currently been a hot topic in educational systems, facilitating the pupil result monitoring and evaluation to be performed during their development. Insufficient information systems encounter trouble and hurdles in making the sufficient advantage from EDSS owing to the deficit of accuracy, incorrect analysis study of the characteristic, and inadequate database. DMTs (Data Mining Techniques) provide helpful tools in finding the models or forms of data and are extremely useful in the decision-making process. Several researchers have participated in the research involving distributed data mining with multi-agent technology. The rapid growth of network technology and IT use has led to the widespread use of distributed databases. This article explains the available data mining technology and the distributed data mining system framework. Distributed Data Mining approach is utilized for this work so that a classifier capable of predicting the success of students in the economic domain can be constructed. This research also discusses the Intelligent Knowledge Base Distributed Data Mining framework to assess the performance of the students through a mid-term exam and final-term exam employing Multi-agent system-based educational mining techniques. Using single and ensemble-based classifiers, this study intends to investigate the factors that influence student performance in higher education and construct a classification model that can predict academic achievement. We also discussed the importance of multi-agent systems and comparative machine learning approaches in EDSS development.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.131-143
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• 2007

오늘날 정보 기술 및 지능형 시스템에서는 분산 데이터베이스로부터 패턴들을 찾고 규칙들을 추출하기 위해 데이터 마이닝 기술을 사용한다. 분산환경에서 데이터 마이닝 기술을 이용해 추출된 규칙들은 동적인 중복, 적응형 부하 균형 및 기타 기술들에서 활용될 수 있다. 그러나 대량의 데이터 전송은 에러를 야기하며 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있다. 이 논문은 이동 에이전트를 사용하여 동적 그룹 바인딩을 기반으로 한 인텔리전트 분산 플랫폼을 제안한다. 그룹서비스를 통해 효율적인 객체 검색을 위한 분류 알고리즘을 구현한다. 지능형 모델은 동적 중복을 위해 추출된 규칙을 사용한다. 데이터 마이닝 에이전트와 데이터 압축 에이전트는 각각 서비스 노드 데이터베이스로부터 규칙을 추출하여 데이터를 압축한다. 제안한 알고리즘은 데이터를 전송하기 전에 neuro-fuzzy 분류기를 사용하여 빈도가 적은 데이터 ???V을 합하는 전처리 과정을 수행한다. 객체그룹 분류, 서비스 노드 데이터베이스 마이닝, 데이터 압축 및 규칙 추출에 대한 시뮬레이션을 수행했다. 효율적인 데이터 압축 및 신뢰성 있는 규칙 추출에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘이 다른 방법들과 비교해 이러한 관점에서 성능이 우수함을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.199-205
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• 2008

중앙 집중형 컨퍼런스 모델은 컨퍼런스 관리 및 제어가 용이한 장점이 있으나 컨퍼런스 사용자 수가 증가할수록 성능의 저하가 커지므로 확장성에 제약이 있다. 따라서 중앙 집중형 컨퍼런스 모델의 확장성을 개선할 수 있는 새로운 분산형 컨퍼런스 모델들이 최근 제안되고 있다. 이러한 분산형 컨퍼런스 구조에서는 컨퍼런스사용자가정해진 최대값을 넘을 경우 동적으로 새로운 컨퍼런스 서버가 추가되며, 본 논문에서는 이러한 분간형 컨퍼런스 환경에서 주 컨퍼런스 서버가 담당해야 할 컨퍼런스 이벤트 패키지의 처리 방식을 효율화 시킬 수 있는 새로운 방식을 제안하였다. 주 컨퍼런스 서버는 부 컨퍼런스 서버들 및 사용자들과 컨퍼런스 이벤트 패키지를 사용해 정보를 교환하며. 자신이 관리하는 컨퍼런스 정보 데이터베이스에서 컨퍼런스 사용자들에 대한 통지 기능을 분담할 SIP(Session Initiation Protocol) UA(User Agent)들을 선정하여 이들의 목록을 각 컨퍼런스 서버들에게 전송한다. 이를 수신한 각 컨퍼런스 서버들은 선정된 UA들이 컨퍼런스 이벤트 패키지 처리를 분담하도록 하여 컨퍼런스 서버에서의 SIP 신호 처리 부하를 줄일 수 있으며 분산형 컨퍼런스 모델에서의 확장성을 개선시킨다. 제안된 시스템의 성능은 실험을 통하여 분석하였다.

• 전기학회논문지
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• 제63권8호
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• pp.1111-1115
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• 2014

With the increasing interest of a demand side management using a Smart Grid infrastructure, the demand resources and energy usage data management becomes an important factor in energy industry. In addition, with the help of Advanced Measuring Infrastructure(AMI), energy usage data becomes a Big Data System. Therefore, it becomes difficult to store and manage the demand resources big data using a traditional relational database management system. Furthermore, not many researches have been done to analyze the big energy data collected using AMI. In this paper, we are proposing a Hadoop based Big Data system to manage the demand resources energy data and we will also show how the demand side management systems can be used to improve energy efficiency.

• 한국도서관정보학회지
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• 제30권3호
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• pp.295-322
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• 1999

The purpose of this study is to identify and present the solution to the problems of KORMARC on Disc, which was produced by the National Library of Korea and is being distributed nationwide. Currently, KORMARC on Disc has reached the serious level of duplicates of input record, error on input data and noise of retrieval. Futhermore, input data is not in accordance with KORMARC Rules for Descriptive Cataloging, thus generating many problems. Of all thing, since current MARC system itself is based on manual system, it does not correspond effectively to the online environment. Accordingly, in order to elevate the quality of KORMARC database, current problems must be resolved, at the same time, korea Machine Readable Cataloging must be modified into a format, more suitable to Machine Readable environment. Consequently, the current study analyzes and identifies problems of data in KORMARC on Disc, at the same time, it examines currently used KORMARC Format and Korea machine Readable Cataloging Rules for descriptive Cataloging as to provide easier usage and guidelines for accurate data inputs.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.191-194
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• 2007

본 논문에서는 분산형 환경에 적합한 새로운 의사결정나무 알고리즘을 제안하고 그 실용성을 확인하기 위해 분산형 데이터마이닝 시스템을 구현하였다. 그리고 본 논문에서 구현한 시스템을 평가하기 위해 데이터의 신뢰성이 높은 방대한 양의 미국의 인구통계 데이터(Census bureau database)를 사용하였다. 본 논문에서 구현한 시스템을 이용하여 신뢰성을 테스트하였고 그 결과가 다른 시스템의 알고리즘과 유사한 신뢰성을 나타내었다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제8권2호
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• pp.91-101
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• 2001

Previous research efforts on performance evaluation of multidimensional indexes typically have used synthetic data sets distributed uniformly or normally over multidimensional space. However, recent research research result has shown that these hinds of data sets hardly reflect the characteristics of multimedia database applications. In this paper, we discuss issues on generating high dimensional data and query sets for resolving the problem. We first identify the features of the data and query sets that are appropriate for fairly evaluating performances of multidimensional indexes, and then propose HDDQ_Gen(High-Dimensional Data and Query Generator) that satisfies such features. HDDQ_Gen supports the following features : (1) clustered distributions, (2) various object distributions in each cluster, (3) various cluster distributions, (4) various correlations among different dimensions, (5) query distributions depending on data distributions. Using these features, users are able to control tile distribution characteristics of data and query sets. Our contribution is fairly important in that HDDQ_Gen provides the benchmark environment evaluating multidimensional indexes correctly.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1996년도 추계학술대회발표논문집; 고려대학교, 서울; 26 Oct. 1996
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• pp.275-278
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• 1996

We propose dynamic file allocation method in distributed database management system with changing access patterns. There are a lot of studies on file allocation problem in D-DBMS, and those studies deal with off-line analysis and optimization. Those works are well for systems with static database access patterns, but are inadequate for systems that have changing access patterns. In these systems, dynamic file allocation along with access pattern is more proper. In advance, Brunstrom et al. studied on this area, but they dealt a extremely simplified model. So, we make more practical models to simulate real system. In these models, many factors that were disregard in the advance study are considered. These models are composed with the non-replication system and the replication system. In addition to, we deal with CPU workload balancing in such system in order to improve performance of systems. Our methodology is very simple and realistic, therefore we think that it will give a lot of improvement in D-DBMS with changing access pattern.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제5권2호
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• pp.51-78
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• 1995

This paper suggests a contingent perspective for analyzing information systems issues of the Korean firms. The contingent perspective includes such corporate characteristics as industry, organizational size, strategy, and value-added application function. This research surveyed 119 corporations in manufacturing, banking, distribution, and construction industries. Among those samples 104 data of corporate IS managers turned out to be statistically valid. As a result, those issues are ranked as the most urgent and important IS issues: strategic IS planning, system integration, application of database, process standardization, and network planning and implementation. Furthermore, factor analysis says that thirty issues to be surveyed are to be grouped into seven factors such as IS planning, user/education, database, applications of IT, system management, distributed computing technology, and network applications. It also found through Pearson correlation and ANOVA that organizational characteristics highly influences the IS issues the corporations face.