• 분석과학
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• 제21권5호
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• pp.345-363
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• 2008

이미 석유화학산업 등 대규모 산업공정에서 널리 활용되고 있는 공정분석화학 및 공정분석기술의 역사는 오래되었지만, 최근 "공정분석기술(Process Analytical Technology: PAT)"의 새로운 개념이 매우 빠르게 일부 산업분야의 생산공정에 보급되고 있다. 본 총설에서는 이미 오래 전부터 대규모 연속식 생산라인에서 널리 활용되어 왔던 공정분석화학 및 공정분석기술의 신개념 첨단 분석기술로서의 태동 배경과 용어 정의 등을 명확히 하였다. 또한, 공정최적화를 위한 공정분석화학 혹은 공정분석기술의 기본개념, 계량화학 등의 공정분석화학 핵심요소, 국내외 산/학/연의 기술 및 활동 현황 등에 관하여 다루었고, PAT에서 주로 활용되고 있는 공정분석기기의 종류와 현황, 그리고 미래 유망기술 및 활용분야에 대해서도 소개하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.69-77
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• 2016

최근에 비즈니스 인텔리전스 분야에서 비주얼 애널리틱스의 중요성이 강조되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 관점에서 비주얼 애널리틱스는 다양한 관점의 비즈니스 관련 정보를 인터랙티브한 형태로 시각화함으로써 의사결정에 유용한 인사이트들을 획득하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 트리맵을 이용하여 비즈니스 프로세스 수행자들간의 업무공유 관계들을 시각화하는 방법을 제안한다. 업무공유 관계는 비즈니스 프로세스의 특정 단위 업무에 공통적으로 참여하는 두 수행자간에 형성되는 연결 관계로서, 프로세스 기반 조직의 구조 및 행동 패턴을 이해하는 데에 중요한 요소이다. 이를 위해, 비즈니스 프로세스의 기본적인 계층적 정보와 수행자간 업무공유 관계를 트리맵의 형태로 나타내는 시각화 도구를 설계 및 구현하였다. 최종적으로 XPDL (XML Process Definition Language) 프로세스 모델을 이용한 실행 예제를 통해 시각화 도구의 유용성을 검증하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제40권4호
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• pp.366-374
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• 2014

This study assessed and analysed a result of a product design experiment through Product Data Analytics (PDA), to find reasons for failure of some projects in the experiment. PDA is a computer-based data analysis that uses Product Data Management (PDM) databases as its operational databases. The study examines 20 product design projects in the experiment, which are prepared to follow same product development process by using an identical PDM system. The design result in the PDM database is assessed and analysed by On-Line Analytical Processing (OLAP) and data mining tools in PDA. The assesment and analysis reveals the lateness in creation of 3D CAD models as the main reason of the failure.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.1996-2011
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• 2021

To understand a trend is to explore the intricate process of how something or a particular situation is constantly changing or developing in a certain direction. This exploration is about observing and describing an unknown field of knowledge, not testing theories or models with a preconceived hypothesis. The purpose is to gain knowledge we did not expect and to recognize the associations among the elements that were suspected or not. This generally requires examining a massive amount of data to find information that could be transformed into meaningful knowledge. That is, looking through the lens of big-data analytics with an inductive reasoning approach will help expand our understanding of the complex nature of a trend. The current study explored the trend of well-being in South Korea using big-data analytic techniques to discover hidden search patterns, associative rules, and keyword signals. Thereafter, a theory was developed based on inductive reasoning - namely the hook, upward push, and downward pull to elucidate a holistic picture of how big-data implications alongside social phenomena may have influenced the well-being trend.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.193-197
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• 2021

Customers are increasingly attracted towards different e-commerce websites and applications for the purchase of products significantly. This is the reason the sellers are moving to different internet based services to sell their products online. The growth of customers in this sector has resulted in the use of big data analytics to understand customers' behavior in predicting the demand of items. It uses a complex process of examining large amount of data to uncover hidden patterns in the information. It is established on the basis of finding correlation between various parameters that are recorded, understanding purchase patterns and applying statistical measures on collected data. This paper is a document of the bottom-up strategy used to manage the selling price of a first-time product for maximizing profit while selling it online. It summarizes how existing customers' expectations can be used to increase the sale of product and attract the attention of the new customer for buying the new product.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권10호
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• pp.477-482
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• 2016

기업의 신속한 의사결정 및 전략적 정책 결정을 위해 빅데이터에 대한 고도 분석이 필수적으로 요구됨에 따라 대량의 데이터를 복수의 노드에 분산하여 처리하는 하둡 또는 스파크와 같은 분산 처리 플랫폼이 주목을 받고 있다. 최근 공개된 Spark SQL은 Spark 환경에서 SQL 기반의 분산 처리 기법을 지원하고 있으나, 기계학습이나 그래프 처리와 같은 반복적 처리가 요구되는 고도 분석 분야에서는 효율적 처리가 불가능한 문제가 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 바탕으로 Spark 환경에서 고도 분석 지원을 위한 SQL 기반의 빅데이터 최적처리 엔진설계와 처리 프레임워크를 제안한다. 복수의 조건과 다수의 조인, 집계, 소팅 연산이 필요한 복합 SQL 질의를 분산/병행적으로 처리할 수 있는 최적화 엔진과 관계형 연산을 지원하는 기계학습 최적화하기 위한 프레임워크를 설계한다.

• 한국간담췌외과학회지
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• 제28권3호
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• pp.291-301
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• 2024

This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the impact of prospective payment systems (PPSs) on cholecystectomy. A comprehensive literature review was conducted, examining studies published until December 2023. The review process focused on identifying research across major databases that reported critical outcomes such as length of stay (LOS), mortality, complications, admissions, readmissions, and costs following PPS for cholecystectomy. The studies were specifically selected for their relevance to the impact of PPS or the transition from fee-for-service (FFS) to PPS. The study analyzed six papers, with three eligible for meta-analysis, to assess the impact of the shift from FFS to PPS in laparoscopic and open cholecystectomy procedures. Our findings indicated no significant changes in LOS and mortality rates following the transition from FFS to PPS. Complication rates varied and were influenced by the diagnosis-related group categorization and surgeon cost profiles under episode-based payment. There was a slight increase in admissions and readmissions, and mixed effects on hospital costs and financial margins, suggesting varied responses to PPS for cholecystectomy procedures. The impact of PPS on cholecystectomy is nuanced and varies across different aspects of healthcare delivery. Our findings indicate a need for adaptable, patient-centered PPS models that balance economic efficiency with high-quality patient care. The study emphasizes the importance of considering specific surgical procedures and patient demographics in healthcare payment reforms.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.83-89
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• 2018

워크플로우 프로세스 인텔리전스와 시스템에서 워크플로우 프로세스 마이닝 및 분석 문제가 중요해지고 있다. 워크플로우 프로세스 인텔리전스의 품질을 향상시키기 위해서는 워크플로우 프로세스 마이닝 및 분석을 수행할 때, 워크플로우 실행 이벤트 로그를 저장하는 효율적이고 효과적인 데이터 센터가 필수적이다. 본 논문에서는 워크플로우 이벤트 로그 데이터 센터를 효율적으로 구성하고 XES 형식으로 워크플로우 프로세스 실행 이벤트 로그를 효과적으로 저장하기 위한 3차원 프로세스 기반 데이터 큐브를 제안한다. 이의 검증 단계로서, 프로세스 기반 데이터 큐브가 워크플로우 프로세스 패턴과 해당 워크플로우 프로세스 실행 이벤트 내역에서 실행 비율 및 업무전달관계와 같은 분석적 지식을 발견하는데 얼마나 적합한지를 보여주기 위해 프로세스 마이닝 실행 예제를 제시한다. 결과적으로, 프로세스 기반 데이터 큐브와 이를 활용한 프로세스 마이닝 시스템의 구현을 통해, 워크플로우 프로세스의 기본적 제어흐름 패턴을 성공적으로 발견할 수 있음을 확인했다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권2호
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• pp.93-102
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• 2022

The goal of this study was to see how big data analytics (BDA) affected external audit procedures in the Middle East. The measurement model and structural model of this investigation were evaluated using PLS-SEM (3.3.3). The study sample members were (361) auditors who work in auditing companies in Kuwait, Saudi Arabia, the United Arab Emirates, Jordan, Bahrain, Egypt, Lebanon, and Iraq. A questionnaire was chosen to the study sample members electronically, and the study sample members were (5093) auditors who work in auditing companies in Kuwait, Saudi Arabia, the United Arab Emirates, Jordan, Bahrain, Egypt, Lebanon, and Iraq. To choose the sample, the researchers used a stratified random sampling procedure. The findings show that BDA has an impact on audit procedures at all phases of the auditing process, where it contributes to information delivery that helps auditors understand the client's internal and external environments, which in turn influences the choice to accept the audit assignment. Furthermore, by providing essential information, BDA enables auditors to simply run analytical procedures, estimate client risks, and understand and evaluate the internal control system. As a result, auditors must develop their abilities in the BDA field, as it adds to the creation of additional value for both auditors and their clients.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.21-29
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• 2017

예측 시각적 분석 연구는 다양한 대화식 데이터 탐색 기법을 사용하여 예측 결과의 불확실성을 줄이는데 중점을 두었다. 대화식 탐색 기법의 목적은 변수간의 관계를 이해하고 알려지지 않은 변수를 예측하기 위한 적합한 모델을 선택함으로서 의사결정권자의 수준에 따른 예측결과의 품질 차이를 줄이는 것이다. 하지만 청소년 신체 성장 데이터와 같이 전체적인 추세가 알려지지 않은 시계열 데이터를 설명할 수 있는 예측 모델을 만드는 것은 어렵다. 본 논문에서는 불확실한 추세를 가지는 시계열 데이터 단편에서 물리적 성장 값을 예측하기 위한 새로운 예측 방법을 제안한다. 새로운 예측 방법은 특정 시점에서의 데이터 분포를 추정하는 방법으로 실험결과 기존 회귀 모델보다 높은 정확도를 갖는다. 또한 우리는 예측 모델링 과정에서 발생 가능한 불확실성을 최소화 할 수 있는 시각적 분석 방법을 제안한다.