• 한국주거학회:학술대회논문집
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• 한국주거학회 2008년도 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.386-392
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• 2008

The purpose of this study is to clarify playground types by characteristics of playground environment in child care facilities, to analyze the needs and estimation of users according to playground types. The subjects of this study were care-givers, who assist outdoor play activities of children and manage safety in playground, to estimate adequateness of playground's environment to children's outdoor plays and to report needs. The data were collected by field measurement survey for clarification playground environments in 21 child care facilities and structured-questionnaire for estimation and needs of 181 care-givers in them. The major results showed the following. 1) The playgrounds were clarified to five type according to number of child and size of playground. The five types include A-type as large-scale facility/small-size playground, B-type as small-scale facility/large-size playground, C-type as small-scale facility/small-size playground, D-type as middle-scale facility/large-size playground, and E-type as large-scale facility/large-size playground. 2) The adequateness of playground environment of D-type were estimate higher than others. C-type were estimated lower than other types in size and outdoor play areas organization of playground. 3) The care-givers in D-type and E-type wanted to install various play equipments, but the care-giver in C-type didn't wanted to install play equipment. 4) The various outdoor play areas were needed in D-type.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.253-258
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• 2014

스마트폰에 탑재된 센서들을 사용하여 사회 조직에서 발생하는 다양한 현상들을 모니터링하는 스마트폰 센싱 분야에서 대규모 데이터 처리 및 품질 향상과 수집된 정보를 공유하기 위해 시멘틱 데이터를 관리하는 것은 중요한 이슈 중에 하나이다. 본 논문에서는 이러한 대규모 시멘틱 데이터 관리 구조에서 서버의 부하를 줄이기 위한 문서 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 헤드 노드와 멤버노드를 갖는 하이브리드 백엔드 구조에서 서버단의 부하 감소를 위해 유사한 메타데이터를 갖는 노드들로 클러스터를 구성한다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법이 기존의 거리기반 클러스터링 기법에 비해 서버부하를 줄일 수 있다는 것을 검증 하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권4호
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• pp.411-430
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• 2019

Tumor development is driven by complex combinations of biological elements. Recent advances suggest that molecularly distinct subtypes of breast cancers may respond differently to pathway-targeted therapies. Thus, it is important to dissect pathway disturbances by integrating multiple molecular profiles, such as genetic, genomic and epigenomic data. However, missing data are often present in the -omic profiles of interest. Motivated by genomic data integration and imputation, we present a new statistical framework for pathway significance analysis. Specifically, we develop a new strategy for imputation of missing data in large-scale genomic studies, which adapts low-rank, structured matrix completion. Our iterative strategy enables us to impute missing data in complex configurations across multiple data platforms. In turn, we perform large-scale pathway analysis integrating gene expression, copy number, and methylation data. The advantages of the proposed statistical framework are demonstrated through simulations and real applications to breast cancer subtypes. We demonstrate superior power to identify pathway disturbances, compared with other imputation strategies. We also identify differential pathway activity across different breast tumor subtypes.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제9권4호
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• pp.343-349
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• 2007

터널 화재와 관련된 축소모형실험연구는 기본적인 데이터는 제공할 수 있지만, 축소모형과 실물화재간의 정확한 이론적 상사관계가 정립되어 있지 않기 때문에 실물화재에 대한 직접적인 분석을 하기에는 어려움이 따른다. 이에 산소소모율법을 적용하여 열방출율과 같은 물리량의 측정이 가능한 실물화재실험장치인 대형칼로리미터를 개발하였다. 이를 이용하여 차량의 화재시 열방출율을 측정하기 위한 실물실험을 실시하였으며, 그 결과 차량의 열방출율은 $2.3{\sim}3.4\;MW$로 측정되었다. 이는 PIARC에서 권고하는 차량의 열방출율과 유사한 범위로서 개발된 실물화재평가장치의 신뢰성을 확인할 수 있음은 물론이고 향후 관련 연구에 매우 유용하게 이용될 수 있을 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권1호
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• pp.114-121
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• 2015

대규모 무선 센서 네트워크는 넓은 지역에 불균일하게 많은 수의 센서노드들이 분포하므로 높은 조밀한 밀집도로 인해 센서노드들이 수집한 데이터들이 서로 유사하거나 중복될 수 있다. 다수의 센서노드에서 싱크노드로 수렴하는 트래픽 특성으로 인해 센서노드들이 수집한 데이터를 싱크노드로 전송할 때 싱크노드 주변의 센서노드들은 싱크노드로부터 멀리 떨어져 있는 센서노드들에 비해 트래픽 양이 많아 혼잡이 발생하여 병목문제가 발생하고, 에너지 소모량도 증가하여 에너지 홀 문제가 발생한다. 본 논문에서는 대규모 무선 센서 네트워크에서 불균일하게 분포되어 있는 센서노드들의 혼잡을 제어하기 위한 트래픽을 고려한 혼잡제어기법를 제안하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권5호
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• pp.553-561
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• 2016

웹으로부터 얻어진 데이터를 통해 자동적으로 온톨로지를 확장하는 많은 기계학습 방법들이 존재한다. 또한 대용량 온톨로지 추론에 대한 관심이 증가하고 있다. 하지만 웹으로부터 얻어진 다양한 데이터의 신뢰성 문제를 고려하지 않으면, 불확실성을 내포하는 추론결과를 초래하는 문제점이 있다. 현재 대용량 온톨로지의 신뢰도를 반영하는 추론에 대한 연구가 부족하기 때문에 신뢰 값 기반의 대용량 온톨로지 추론 방법론이 요구되고 있다. 본 논문에서는 인메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 스파크 환경에서 신뢰 값 기반의 대용량 OWL Horst 추론 방법에 대해서 설명한다. 기존의 연구들의 문제점인 중복 추론된 데이터의 신뢰 값을 통합하는 방법을 제안한다. 또한 추론의 성능을 저하시키는 문제를 해결할 수 있는 분산 병렬 추론 알고리즘을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 신뢰 값 기반의 추론 방법의 성능을 평가하기 위해 LUBM3000을 대상으로 실험을 진행했고, 기존의 추론엔진인 WebPIE에 비해 약 2배 이상의 성능을 얻었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권1호
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• pp.37-50
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• 2021

Query applications based on nested data, the most commonly used form of data representation on the web, especially precise query, is becoming more extensively used. MapReduce, a distributed architecture with parallel computing power, provides a good solution for big data processing. However, in practical application, query requests are usually concurrent, which causes bottlenecks in server processing. To solve this problem, this paper first combines a column storage structure and an inverted index to build index for nested data on MapReduce. On this basis, this paper puts forward an optimization strategy which combines query execution service tree and frequent sub-query trajectory to reduce the response time of frequent queries and further improve the efficiency of multi-user concurrent queries on large scale nested data. Experiments show that this method greatly improves the efficiency of nested data query.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.37-44
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• 2008

최근 화재와 관련된 연구가 활발해지면서 축소모형실험 등을 통한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 실물화재 실험과의 직접적인 상관관계를 설명하기에는 충분하지 못하기 때문에 실물화재에 대한 관심이 증가되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 산소소모율법을 적용한 10 MW급 라지스케일로리미터를 개발하였으며, 헵탄 풀 화재를 이용한 발열량 보정을 수행하였다. 그 결과 신뢰성 높은 보정결과를 얻었으며, 보다 진보적인 실물화재연구에 적용할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권3호
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• pp.857-872
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• 2014

Recent researches reveal that great benefit can be achieved for data gathering in wireless sensor networks (WSNs) by employing mobile data collectors. In order to balance the energy consumption at sensor nodes and prolong the network lifetime, a multi-track large-scale mobile data collection mechanism (MTDCM) is proposed in this paper. MTDCM is composed of two phases: the Energy-balance Phase and the Data Collection Phase. In this mechanism, the energy-balance trajectories, the sleep-wakeup strategy and the data collection algorithm are determined. Theoretical analysis and performance simulations indicate that MTDCM is an energy efficient mechanism. It has prominent features on balancing the energy consumption and prolonging the network lifetime.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제6권3호
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• pp.24-33
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• 2016

Planning occurs from day-to-day, small-scale decisions to large-scale infrastructure investment decisions. For that reason, various attempts have been made to appropriately assist decision-making process and its optimization. Lately, initiation of a large amount of data, also known as big data has received great attention from diverse disciplines because of versatility and adoptability in its use and possibility to generate new information. Accordingly, implementation of big data and other information management systems, such as geographic information systems (GIS) and building information modeling (BIM) have received enough attention to establish each of its own profession and other associated activities. In this extent, this study illustrates a series of big data implementation cases that can provide a lesson to urban planning domain. In specific, case studies analyze how data was used to extract the most optimized solution and what aspects could be helpful in relation to planning decisions. Also, important notions about GIS and its application in various urban cases are examined.