• Journal of Information Management
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• v.8 no.4
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• pp.110-114
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• 1975

• Journal of Information Management
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• v.14 no.3
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• pp.152-161
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• 1981

• Journal of Information Management
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• v.13 no.1
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• pp.14-20
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• 1980

• Journal of Information Management
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• v.12 no.6
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• pp.164-168
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• 1979

• Journal of Software Engineering Society
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• v.25 no.2
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• pp.29-34
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• 2012

Quality control in medical is getting very important issue so that the importance of CDS(Clinical Decision Support) System has been increased. Local clinics as well as big hospitals are required to implement the CDS System. But the cost and complexity of CDS system implementation is so high since many different activities including knowledge authoring, software development, and integrating the legacy system are necessary. In this paper, we suggest the CDS system architecture to be sharable and interoperable and evaluate the availability and efficiency of this architecture.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.588-593
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• 2007

경영 교육의 도구로서 경영 모의 게임(Business Simulation Game)이 널리 활용되고 있다. 최근에는 BSG의 교육 효과를 높이기 위해서 BSG를 위한 의사결정지원시스템(Decision Support System)을 개발되고있다. 반면에 국내에서는 BSG와 같은 경영 교육 도구가 부족할 뿐만 아니라 DSS 기능을 가진 BSG는 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 경영 전략, 마케팅, 생산, 재무 영역을 포함한 한 BSG의 교육 효과를 높이기 위한 DSS prototype을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.574-576
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• 2007

판례 자동분류 시스템은 일반적인 문서 자동분류 시스템과 기본적인 동작방법은 동일하다. 본 논문에서는 노동법에 관련된 판례를 대상으로 지지벡터기계(SVM), 단일 의사결정나무, 복수 의사결정나무, 신경망 기법 등을 사용하여 문서의 자동 분류 실험을 수행하고, 판례분류에 가장 적합한 기계학습기법이 무엇인지를 실험해 보았다. 실험 결과 복수 의사결정나무가 93%로 가장 높은 정확도를 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1159-1162
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• 2015

본 논문에서는 실제 기업에서 활용되어오던 의사결정 과정에 사용되는 의사 결정 지원시스템(Decision Support System)에 관한 분석을 통해서 다른 방향으로 활용이 가능한지 알아보았다. 특히 부동산에 관한 의사결정에 도움이 되는 시스템을 만들어 평범한 국민들이 부동산을 구입할 때 활용 가능하도록 하고자하였다. 실제 주택 자체에만 집중하여 구매결정을 내릴 경우 주거만족도가 현저히 떨어진다는 점에서 착안하여 주택 주변을 분석하고 이를 바탕으로 주거만족도를 향상시킬 수 있도록 주변지역을 빅데이터 분석을 통해 분석하여 도출해낸 데이터를 통해서 해당 부동산이 적합한 입지조건을 가지고 있는지 확인하여 입지선정에 도움을 주는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.539-541
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• 2019

오프라인 소비자의 의사결정은 크게 라이프스타일, 동기, 개성, 학습 등 개인적인 영향요인과 문화, 기후, 가족 등 기타 상황적 요인을 포함하는 환경적 영향요인에 의해 결정된다. 이러한 요인들을 입력 값으로 하는 다양한 딥러닝 모델을 이용한 소비예측 연구들이 진행되고 있다. 딥러닝을 이용한 예측모델을 사용하기 위해서는 먼저 요인들이 의사를 결정하는데 있어 얼마나 상관관계가 있는지 파악하는 작업이 중요하다. 본 논문에서는 이를 위해 다양한 상관관계 분석모델을 이용해 소비 의사결정 요소 중 기후, 문화와 같은 상황적 요인과 소비와의 상관관계를 도출하고, 기후, 문화를 대변하는 미세먼지 데이터와, SNS 버즈량 데이터와 소비데이터를 학습하는 소비예측 LSTM모델을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.323-325
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• 2016

Computing loud arrival times were, important data Clouding and, without being limited to the device, may process the information. Recently, work environment and improved access to Cloud and Mobile, this decision has been made to take effect immediately. However, when such important decisions of the government, the security is required. In this paper, we study the network access and control in IoT, Cloud, Bigdata, Smartwork System applied to Mobile. Study the authentication, authorization, and security for each security level Level of Service to connect to the DB information. Research of this paper will be used as the basis for the information processing and decision-making system design and construction of public institutions and agencies as important information for the protection Smartwork System.