• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1519-1522
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• 2012

기존의 리스크기반 테스팅은 조직, 프로젝트, 제품에만 초점이 맞추어져 있어 소프트웨어 개발에 관련된 리스크 활동은 잘 고려되지 않는다. 본 논문에서는 소트프웨어 개발에 리스크를 적용하고자 유스케이스 기반 리스크 위험도 측정과 우선순위화를 제안한다. 제안한 리스크 위험도 측정방법은 GoRE의 Goal 중요도 매트릭스를 리스크 결정 매트릭스로 확장하고 이를 이용하여 리스크의 위험도를 우선 순위화에 적용한 것이다. 확장한 리스크 결정 매트릭스는 유스 케이스와 요구사항의 연관관계를 파악한 후 고객 중요도를 계산하여 리스크 위험도를 측정하는 방법이다. 이를 통해 소프트웨어 개발 전 리스크 요구사항 고려로 시스템 구축에 도움이 되고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.13-18
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• 2008

소프트웨어 시스템 개발에 있어 요구사항 분석 단계는 개발 프로세스의 최 상위 단계로 프로젝트의 성공과 실패를 결정하는 중요한 단계이다. 특히, 반복 점증적 개발 프로세스를 적용하는 경우에 있어 고객 요구사항을 우선순위화하여 제한된 일정과 자원을 활용하여 제품을 개발하는 방법론이 필요하다. 기존 방법과 달리 본 논문에서는 SW QFD를 활용하여 고객관점 우선순위에 개발 관점을 추가하고 하위 수준 (Low Level) 요구사항까지 우선순위화 하는 Enhanced SW QFD 방법론을 제안한다. 고 품질의 소프트웨어 제품 개발을 위해 고객 요구사항을 명확하게 이해하고 고객과 개발자 양방향 관점 우선순위 프로세스를 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (3)
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• pp.94-96
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• 2003

고속 네트워크의 등장으로 관리 영역을 초월한 계산 자원의 공유가 가능하게 되었고, 그리드 컴퓨팅이 등장하게 되었다. 그리드 환경에 포함된 각 자원들은 이질적이기 때문에 고성능을 얻기 위해서는 효과적인 자원 발견 및 자원 선택이 중요하다. 본 논문에서는 그리드 컴퓨팅에서 다양하고 이질적인 자원들을 각 응용프로그램에서 효율적으로 이용할 수 있도록, 각 참여 노드들에게 순위를 부여하고 각 작업(Task)에 적절한 자원을 할당하여 전반적인 시스템 성능을 극대화시키는 메커니즘을 제안하였다. 각 노드의 순위는 처음 각 노드별 자원의 시스템 사양을 토대로 그룹화하여 작업을 배분하고 각 노드들이 작업을 마친 후 반환 값의 정확도와 응답시간과 같은 동적 요소를 고려하여 참여자의 순위를 부여하였고, 이러한 순위에 따른 작업 재분배 메커니즘은 전체적인 시스템 성능을 향상시키고 정확도를 높인다.

• 한국방재학회지
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• 제7권3호
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• pp.115-119
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• 2007

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1998년도 추계학술발표회요약집
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• pp.79-79
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• 1998

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.85-97
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• 1998

완전확률화모형 및 랜덤화블럭모형하에서의 주요한 다중비교 분석기법들을 시뮬레이션을 이용하여 검토하고자 하였다. 시뮬레이션 결과는 순위변환과 최소유의차검정을 이용한 다중비교 분석기법이 모수적 ANOVA F 검정과 Fisher의 유의차검정, 비모수적 Kruskal-Wallis 검정과 최소유의차검정 및 Friedman 검정과 최소유의차검정을 이용한 분석기법보다 전체실험오차율, 전체실험검정력 및 개별쌍검정력 면에서 상대적으로 뛰어남을 보여준다. 즉 순위변환한 ANOVA F 검정의 전체실험오차율은 명목상의 유의수준을 잘 유지하고 있으며, 전체실험검정력 및 개별쌍검정력은 모수적 ANOVA F 검정과 Kruskal-Wallis 검정 및 Friedman 검정기법보다 전반적으로 우수함을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.649-651
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• 2005

웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터를 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며, 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과일 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시맨틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과일인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성화기 위한 상위 온톤로지 표현 기법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 적용되는 여러 가지 방법을 제안한다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권3호
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• pp.16-19
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• 2011

차등화 서비스는 패킷 표식에 근거하여 IP 패킷의 서비스 품질을 보장하는 기법으로 패킷들은 사용자의 요구에 따라 우선 순위가 다르게 부여된다. 혼잡한 시기에는 낮은 우선순위의 패킷들이 높은 우선순위의 패킷들보다 더 많이 폐기된다. 패킷에 표식을 달기 위한 방법을 결정하기 위해 다양한 정책 모델들이 사용된다. 본 논문은 3 색 표식을 갖는 타임 슬라이딩 윈도우의 정책 모델을 사용하는 차등화 서비스의 성능을 고찰하였다. NS-2를 이용한 실험 결과, 차등화 서비스를 적용하여 사용자가 요구하는 서비스 품질을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권5호
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• pp.538-550
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• 2006

XML 문서에 대한 키워드 검색은 사용자로 하여금 XML 문서의 복잡한 구조에 관한 지식 없이 쉽게 정보를 검색할 수 있게 해준다. 또한 사용자의 정보 요구에 대해 해당 정보를 포함하는 문서 전체를 반환하는 기존의 정보 검색 시스템과 달리 문서 내의 해당 정보를 포함하는 문서 조각을 결과로 반환함으로써 보다 빠르게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 도와준다. 이러한 특징은 XML 문서 검색 시스템이 XML 문서를 문서 단위가 아닌 세부적인 엘리먼트 단위로 처리함으로써 가능하다. 하지만 이로 인해 대용량 문서들에 대한 질의 처리 부담 역시 가중되었다. 본 논문에서는 엘리먼트 단위 질의 처리의 비용을 줄이기 위해 XML 문서에 대한 문서 단위 순위화 기법을 제안하는데, 이는 결과물의 점수에 영향을 미치는 질의 키워드들의 문서 내에서의 근접도를 경로 노드 집합 정보와 이에 대한 유사도를 통해 구함으로써 엘리먼트 단위 질의 처리 결과를 예측하고 문서 단위 점수를 계산한다. 이러한 문서 중심의 뷰는 대용량 문서에 대한 순위화 혹은 필터링을 가능하게 해주며, 우리는 문서 단위 인덱스를 통해 순위가 높은 문서를 우선적으로 처리함으로써 Top-k 질의에 대해 검색 성능을 높였으며, 실험을 통해 해당 기법의 유효성과 성능 향상을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권2호
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• pp.113-120
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• 2010

정보기술의 표준으로 사용되고 있는 XML환경에서 방대한 양의 데이터에 대한 사용자의 질의를 효율적이고 정확하게 처리하기 위한 연구가 이슈화되고, 특히 웹 환경에서의 XML문서들은 용어적, 구조적인 측면에서 다양한 형태로 존재하고 있다. 이러한 특성을 갖는 XML 문서들을 대상으로 사용자가 특정한 정보를 얻고자 한다면, 사용자의 질의가 가진 용어 및 구조적 특성과 정확히 일치하지 않는 문서의 정보에 대해서 추가적인 기법이 필요하다. 본 논문은 이와 같은 경우에도 동일한 용어 및 구조를 사용하던 환경에서와 마찬가지로 최상위 순위로 정보를 검색할 수 있는 기법을 제시한다. 또한 정확히 일치하지 않는 문서의 경우에 대해서도 사용자 질의 측과의 경로간 의미적 유사성을 측정하여 사용자 질의와 의미적으로 유사한 경로를 가진 순으로 문서들을 순위화하여 제공한다. 제안된 기법은 실험을 통하여 기존의 기법보다 세밀하고 정확한 검색 결과를 도출함을 보인다.