본 연구는 Charnes, Cooper와 Rhodes에 의하여 고안된 DEA기법을 이용하여 서울지역에 소재하고 있는 지역신용협동조합의 운영효율성을 평가하였다. 여기에서는 금융기관은 금융서비스를 제공하는 생산체로 보아 예수금은 산출물로 취급하여, 투입물은 직원수 영업장의 면적(또는 업무용부동산), 경비 등으로 하고, 산출물은 신규예금취급건수, 신규대출건수, 예수금기말잔액, 대출금기말잔액, 영업이익 등으로 하여 DEA모형의 데이터로 사용하였다. DEA에 의한 연구 결과는 기존의 경영평가방법이 제공할 수 없는 유용한 정보를 제공하고 있으며, 이러한 정보를 이용하여 투입물과 산출물을 효율적으로 관리할 수 있다는 것을 보여 준다. 그러므로 DEA에 의한 분석정보와 기존의 경영평가방법에 의한 정보를 적절하게 사용하면 조합들의 운영효율성을 개선하는 데 도움이 될 것이다.
최근 침입 탐지 시스템으로부터 생성되는 대량의 경보데이터에 대한 관리와 경보상관관계 분석 결과를 침입탐지시스템의 능동적인 대응에 활용하고자 하는 연구가 많이 시도되고 있다. 기존의 침입 탐지 시스템은 알려진 공격 형태를 탐지하는 것은 가능하지만 변형된 형태의 공격이나 새로운 형태의 공격의 탐지는 어렵다. 이 논문에서는 침입 탐지시스템의 체계적인 경보데이터관리 및 경보데이터 상관관계 분석을 위하여 데이터마이닝 기법을 적용한 경보 데이터 마이닝 프레임워크를 제안한다.
Journal of the korean veterinary medical association
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v.39
no.12
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pp.1137-1147
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2003
위해요소중점관리제도(Hazard Analysis and Critical Control Point System : HACCP)는 식품의 안전성 보증 측면에서 가장 효율적이고 과학적인 위생관리기법으로 알려져 세계 각국에서 법적으로 도입하여 운용하고 있으며, 국제식품규격위원회(Codex)에서도 식품의 제조시 적용할 국제기준으로 채택하고 있다. 국내 도축장에서는 축산물 가공처리법령에 의거 2000. 7. 1부터 2003. 7. 1까지 4개년으로 나누어 도축장의 도축규모에 따라 연차적으로 의무적으로 시행되어 현재는 모든 소$\cdot$돼지$\cdot$닭 도축장에 동 제도가 시행되어야 한다. 그간 정부는 HACCP이 도축장에 조기에 구축될 수 있도록 다양한 정책을 시행하여 왔고, 그 결과 상당한 성과를 거두었다. 국내도축장에서의 HACCP 시행은 초기단계임을 감안하여 볼 때 앞으로도 이러한 역할은 그 내용은 약간 다르겠으며 상당기간 지속될 것으로 보인다. 국내 도축장에서의 HACCP 시행은 식육의 안전성 보증 측면에서 매우 큰 긍정적 역할을 하였으며 식육에 대한 소비자의 신뢰도를 높이는데도 큰 기여를 하였다.
본 논문은 지속적으로 수집되는 전력량계 데이터를 자동으로 처리, 분석하기 위한 IoT 데이터 기반 자동분석 기법을 제시한다. 에너지 효율을 높이기 위해서는 대상 설비의 관리, 모니터링을 통해 운영을 최적화해야 한다. IoT 기술을 이용하여 에너지 설비 사용 효율을 확인하고, 관리 여부를 판단하는 진단기술을 구현하기 위해서는, IoT 전력량계를 통해 수집된 데이터를 다양한 머신러닝 알고리즘에 입력하여 관리에 필요한 결과 지표를 도출할 수 있어야 한다. 이런 기능을 제공하는 IoT 수집 시스템의 모니터링 및 자동 진단 시스템은 데이터 수집, 분석을 신속하게 수행할 수 있다. 데이터 수집과 고속, 대용량 데이터 저장에 적합한 분산 파일시스템과 고속 시계열 기능을 기반으로 의존도, 유사도 분석실행을 제공하는 고속 전처리 시스템의 특징을 제안한다.
클라우드 컴퓨팅은 낭비되는 컴퓨팅 자원들을 클라우드 서버를 통해 처리 가능한 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공한다. 클라우드 컴퓨팅은 노드에 가상머신을 할당하여 사용자의 요구를 처리하는데, 노드의 공정한 사용과 사용자 요구사항 충족을 위해 FCFS, 라운드 로빈 등의 가상머신 할당 기법을 사용한다. 본 논문에서는 노드의 효율적인 사용을 위해 클라우드 서버에서 관리 중인 노드들의 성능을 미리 분석하고 가상머신을 할당 혹은 재할당시 분석된 결과를 바탕으로 할당할 노드를 선택하고 관리하는 시스템을 제안한다. 노드의 성능을 미리 분석함으로서 할당을 위한 가상머신 선택을 위한 연산을 줄여 신속하고 효율적인 가상머신 할당이 가능하다.
In this study, an analytical CRM for customer segmentation is exercised by integrating and analyzing the customer profile data and the access data to a particular web site. We believe that effective customer segmentation will be possible with a basis of the understanding of customer characteristics as well as behavior on the web. One of the critical tasks in the web data-mining is concerned with both 'how to collect the data from the web in an efficient manner?' and 'how to integrate the data(mostly in a variety of types) effectively for the analysis?' This study proposes a panel approach as an efficient data collection method in the web. For the customer data analysis, OLAF and a tree-structured algorithm are applied in this study. The results of the analysis with both techniques are compared, confirming the previous work which the two techniques are inter-complementary.
여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.
The P2P technology is becoming a technology for receiving a service, such as the latest YouTube and Facebook. P2P technology can be easily downloaded to a large amount of multimedia content over a distributed environment. However, pictures, music, a large amount of multimedia content such as videos each user is unable to manage the content management operating smoothly because, Song communication processing overhead caused when the reception is likely to remain the problem. In this paper, we propose a convergence content management technique that provides a low communication overhead of the frequency of use of the convergence content when trying to provide a large amount of convergence content to users in a distributed environment. Our method can be used to select the appropriate frequency is high among the shared content on the P2P multimedia environments that are distributed across a frequency of use of the convergence content and provides the service. Experimental evaluation proposed method, the convergence content browsing speed than conventional techniques improved communication about 13.3% and reduced overhead to about 9.5%.
As the knowledge-based society has been constructed, the size of work process that has to be done grows bigger and the amount of the information that has to be analyzed increases. So each company is trying to construct more conformable process models in business model. This study helps to understand the interaction between Process data and structure which are collected on the profess by appling six Sigma as a process improving methodology. On Six Sigma, businesses tn practice Best Practice Process with the view of Value Chain To measure data for the process performing action, introducing Schedule management method makes it possible to collect and reflect accurate data of workers' ability. By this method, efficiency in production will be improved because workers we able to perform the process correctly and preliminary management for defects.
The purpose of this study was to analyze job of e-learning quality managers based on the DACUM(Developing A Curriculum) method and to construct a task model of e-learning quality managers. A DACUM committee was composed to analyze job of e-learning quality managers and the committee members were total 12, those are one facilitator, 9 panel members, one recorder and one coordinator. The major findings of this study were as the followings; first, the number of job duty of e-learning quality managers were total 7, which were service planing, infrastructure building, of content developing, service evaluating, administration for quality managing, self-improvement. And total tasks of job of e-learning quality managers were 61. Second, 14 knowledge, 21 skill, 19 attitudes for e-learning quality managers were analyzed. Third, a task model of e-learning quality managers was constructed based on the results of DACUM job analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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