• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.31-39
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• 2019

최근 클라우드 컴퓨팅이 확산되면서 주목 받고 있는 기술 중 하나는 가상화(virtualizaion) 기술이다. 가상화 기술을 이용하여 시스템을 구축할 경우 하나의 호스트 운영체제에서 복수개의 운영체제를 구동시킬 수 있으며 효율적인 컴퓨팅 자원의 관리를 용이하게 한다는 장점이 있지만 하이퍼바이저(Hypervisor) 위에서 구동하는 운영체제들이 많아질수록 가상화 시스템의 전반적인 성능을 측정하는 것이 필요하며 이는 중요한 기술로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 가상화 시스템의 효율적인 성능측정을 위해 기존 프로파일링 도구의 주요 기능을 분석하여 가상화 시스템에서 발생할 수 있는 이벤트에 대하여 모니터링 도구들이 수행할 수 있는 프로파일링 커버리지를 측정하고 분류하였으며, 더 나아가 모니터링을 수행하는 원격 시스템에서 수신 된 정보에 따라 가상화 시스템에 성능측정이 필요할 경우 적합한 프로파일링 도구를 게스트 시스템에 적재시켜 성능측정을 할 수 있도록 하는 프레임워크를 연구하였다.

• The Journal of Advanced Prosthodontics
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• 제9권6호
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• pp.463-469
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• 2017

PURPOSE. To evaluate the fit of a three-unit metal framework of fixed dental prostheses made by subtractive and additive manufacturing. MATERIALS AND METHODS. One master model of metal was fabricated. Twenty silicone impressions were made on the master die, working die of 10 poured with Type 4 stone, and working die of 10 made of scannable stone. Ten three-unit wax frameworks were fabricated by wax-up from Type IV working die. Stereolithography files of 10 three-unit frameworks were obtained using a model scanner and three-dimensional design software on a scannable working die. The three-unit wax framework was fabricated using subtractive manufacturing (SM) by applying the prepared stereolithography file, and the resin framework was fabricated by additive manufacturing (AM); both used metal alloy castings for metal frameworks. Marginal and internal gap were measured using silicone replica technique and digital microscope. Measurement data were analyzed by Kruskal-Wallis H test and Mann-Whitney U-test (${\alpha}=.05$). RESULTS. The lowest and highest gaps between premolar and molar margins were in the SM group and the AM group, respectively. There was a statistically significant difference in the marginal gap among the 3 groups (P<.001). In the marginal area where pontic was present, the largest gap was $149.39{\pm}42.30{\mu}m$ in the AM group, and the lowest gap was $24.40{\pm}11.92{\mu}m$ in the SM group. CONCLUSION. Three-unit metal frameworks made by subtractive manufacturing are clinically applicable. However, additive manufacturing requires more research to be applied clinically.

• 지능정보연구
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• 제14권4호
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• pp.69-87
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• 2008

이제 인터넷은 시맨틱 웹(Semantic Web)의 형태로 진화 발전하고 있다. 그 결과 시맨틱 웹의 지식을 표현하는 백본 인 온톨로지가 매우 중요하게 인식되고 있다. 그러나 온톨로지를 구축하는 것은 많은 시간과 자원을 필요로 하는 작업이다. 이로 인해 온톨로지 추출도구(ontology extraction tool)에 대한 개발의 필요성이 지난 십여 년간 제기되어 왔으며, 온톨로지를 자동으로 추출하거나 온톨로지 구축을 돕는 도구들이 개발되었다. 그러나 여러 온톨로지 자동추출도구들 중에 구축하고자 하는 온톨로지의 사용자 요구사항에 적합한 자동추출도구를 선택하기 위해서는 이런 도구들에 대한 평가지표가 필요하다. 하지만, 현재 이런 도구들을 평가하기 위한 포괄적인 평가 프레임워크(comprehensive evaluation framework)가 존재하지 않는다. 본 연구에서는, 문헌연구를 수행하여 온톨로지 자동추출도구가 갖춰야 할 핵심 요소들을 찾고, 온톨로지 추출도구들을 평가하기 위한 일련의 평가지표들을 개발했다. 또한 본 연구에서 제안하는 평가지표에 따라 온톨로지 자동추출도구인 OntoLT, Text-To-Onto, TERMINAE, OntoBuilder를 평가해 보았다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권3호
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• pp.355-367
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• 2018

이 연구의 목적은 학생들의 시스템 사고 수준을 측정하는 문항을 개발하기 위하여 첫째, 문헌 분석을 통해 시스템 사고 수준과 정의를 제시하고 둘째, 시스템 사고 정의와 수준에 근거하여 문항 개발을 위한 Framework을 개발하고 셋째, 시스템 사고 측정을 위한 열린 응답형 검사지를 채점할 수 있는 루브릭을 개발하는 것이다. 이를 위하여 문헌 분석 틀을 적용하여 국외 논문 60편에 대한 문헌 분석을 실시하였으며 분석된 내용을 근거로 시스템 사고 수준과 정의를 제시하였다. 그리고 시스템 사고 수준과 정의에 근거하여 각 수준별 핵심 아이디어와 평가 요소를 포함한 Framework을 개발하였다. 또한 순위선다형 문항 외에 열린 응답형 검사 문항의 채점을 위한 루브릭을 개발하였다. 루브릭은 Hung(2008)이 개발한 시스템 사고 측정을 위한 루브릭에 기반하여 연구팀에서 시스템 사고 수준과 정의에 적합하도록 문항과 위계를 수정하였다. 그리고 각 문항마다 1~5점 척도로 변환이 가능하도록 각 점수에 대한 정의를 제시하였다. 연구팀이 개발한 시스템 사고 수준과 정의, 문항 개발을 위한 Framework, 열린 응답형 검사지 채점을 위한 루브릭에 대하여 과학교육 전문가 7인에게 내용 타당도 검증을 의뢰하였으며 그 결과 CVI가 세 도구에서 모두 .95이상이 확인되었다. 이 연구 결과를 바탕으로 앞으로 학생들의 시스템 사고 수준을 측정할 수 있는 문항을 개발하고 개발된 문항에 대한 구인 타당도 및 준거 타당도 검증을 실시하고자 한다. 나아가 2015 개정 교육과정에서 강조하는 핵심 역량과 관련된 시스템 사고수준의 체계적인 측정을 위한 타당화 연구도 진행하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.69-77
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• 2017

This paper represents a novel framework for multi-scale image fusion. Multi-scale Kalman Smoothing (MKS) algorithm with quad-tree structure can provide a powerful multi-resolution image fusion scheme by employing Markov property. In general, such approach provides outstanding image fusion performance in terms of accuracy and efficiency, however, quad-tree based method is often limited to be applied in certain applications due to its stair-like covariance structure, resulting in unrealistic blocky artifacts at the fusion result where finest scale data are void or missed. To mitigate this structural artifact, in this paper, a new scheme of multi-scale fusion framework is proposed. By employing Super Resolution (SR) technique on MKS algorithm, fine resolved measurement is generated and blended through the tree structure such that missed detail information at data missing region in fine scale image is properly inferred and the blocky artifact can be successfully suppressed at fusion result. Simulation results show that the proposed method provides significantly improved fusion results in the senses of both Root Mean Square Error (RMSE) performance and visual improvement over conventional MKS algorithm.

• 한국경영과학회지
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• 제37권3호
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• pp.23-37
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• 2012

As Customer Relationship Management (CRM) strategy is becoming a core competence more recently, many companies want a reliable CRM assessment system which enables measuring and diagnosing corporate customer strategies for building an optimized CRM strategy. However, there has been short of researches on developing the CRM diagnosis methodology that is directly applicable to real practices. Drawing upon the theoretical framework of CRM scorecard, we developed and suggested a corporate CRM diagnosis methodology that can systematically understand and assess the corporate CRM capability and performance, guiding their future directions. Companies can search the important but weak areas among various CRM strategy subjects through the proposed diagnostic procedures. This framework has a hierarchical structure that has four evaluative domains each of which has several evaluative subjects consisting of many evaluative themes: the score of upper factor is the weighted average of its subordinate factor scores. And the score of each evaluative theme is the weighted average of quantitative and qualitative evaluative indexes. Quantitative indexes are calculated by analyzing customer and sales data and qualitative ones are derived from survey data. Each evaluative index has more than one measure and its score can be derived from its own formula consisting of the measures. To prove the concept, we applied this framework to a real company and concluded that it might be appropriate to understand the corporate CRM strategy situation, find the pain points, and resolve them for better CRM implementation.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제23권4호
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• pp.75-91
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• 2014

The effective supply chain management(SCM) is a matter of survival in many firms because successful supply chains will effectively coordinate their processes, focus on delivering customer value, eliminate unnecessary costs in key functional areas, and create performance measurement systems. The balanced scorecard(BSC) is widely used to measure the performance of the SCM. The BSC framework suggests that balance is obtained by adopting performance measures from four different areas. In this study, we analyzed the causal relationship of SCM performance based on BSC framework. First, we reviewed the nested causal relationships among four different perspective of the BSC, namely, business process perspective, customer perspective, financial perspective, and innovation and learning perspective. Then, we used the chi-square difference test to identify the best model to fit the causal relationship of SCM performance. Of the 800 questionnaires posted, a total of 265 questionnaires were returned after one follow-up. A total of 66 questionnaires were eliminated due to largely missing values. The major finding says alternative model 3 is dominant to other models to fit causal relationships among four different perspective of the BSC. Innovation and learning perspective positively influence on customer perspective, business process perspective, and financial perspective. Business process perspective also positively influence on customer perspective and financial perspective whereas customer perspective does not influence on financial perspective significantly.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권5호
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• pp.1717-1732
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• 2015

The widespread use of location-based services (LBSs), which allows untrusted service provider to collect large number of user request records, leads to serious privacy concerns. In response to these issues, a number of LBS privacy protection mechanisms (LPPMs) have been recently proposed. However, the evaluation of these LPPMs usually disregards the background knowledge that the adversary may possess about users' contextual information, which runs the risk of wrongly evaluating users' query privacy. In this paper, we address these issues by proposing a generic formal quantification framework,which comprehensively contemplate the various elements that influence the query privacy of users and explicitly states the knowledge that an adversary might have in the context of query privacy. Moreover, a way to model the adversary's attack on query privacy is proposed, which allows us to show the insufficiency of the existing query privacy metrics, e.g., k-anonymity. Thus we propose two new metrics: entropy anonymity and mutual information anonymity. Lastly, we run a set of experiments on datasets generated by network based generator of moving objects proposed by Thomas Brinkhoff. The results show the effectiveness and efficient of our framework to measure the LPPM.

• ETRI Journal
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• 제42권5호
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• pp.686-699
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• 2020

In this paper, we propose a supervised-learning-based spatial performance prediction (SLPP) framework for next-generation heterogeneous communication networks (HCNs). Adaptive asset placement, dynamic resource allocation, and load balancing are critical network functions in an HCN to ensure seamless network management and enhance service quality. Although many existing systems use measurement data to react to network performance changes, it is highly beneficial to perform accurate performance prediction for different systems to support various network functions. Recent advancements in complex statistical algorithms and computational efficiency have made machine-learning ubiquitous for accurate data-based prediction. A robust network performance prediction framework for optimizing performance and resource utilization through a linear discriminant analysis-based prediction approach has been proposed in this paper. Comparison results with different machine-learning techniques on real-world data demonstrate that SLPP provides superior accuracy and computational efficiency for both stationary and mobile user conditions.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권2호
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• pp.289-300
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• 2005

본 논문에서는 정책 기반 네트워크 관리에 대한 중앙 집중 형태와 분산 형태의 모델을 비교하고 모델링하기 위한 분석적인 프레임워크를 제안했다. 정책기반 네트워크는 다양한 응용분야에서 도입되고 있으며, 정책의 제공구조는 응용에 따라 각기 다른 처리성능을 가질 수 있다. 따라서 우리는 각 PBNM 모델이 정책 적용을 수행할 때 성능과 확장성 측면에서 평가하였다. 측정 메트릭으로는 정책 프로비저닝 시간, 트래픽 발생량, PDP 처리율, 전역 충돌 감지에 대한 정성적 시뮬레이션을 평가하였다. 그 결과 PBNM을 도입할 때 주의 깊은 응용 특성에 대한 분석에 따라 적절한 구조가 도입되어야 함을 제시하고 있다. 본 논문에서 나타난 PBNM 모델은 현재 제안되고 있는 방식들 사이에 장단점을 정량화하기 위한 시도였다.