• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
• /
• pp.553-555
• /
• 2005

SLA는 네트워크 서비스 사업자와 가입자 사이에 서비스 품질을 정의하는 협약으로서, 일정 수준의 서비스 제공을 위해 SLA 관리 시스템(SLM)의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 SLA에 대한 데이터 분석을 통해 네트워크 사업자에게 신속하고 효율적인 의사결정 지원정보를 제공할 수 있는 SLA 데이터 분석 시스템을 제안한다. 본 논문의 시스템은 SLM의 일반정보, 위반정보, 과금정보 등을 바탕으로, 각각 추이분석과 통계현황 기능을 수행한다. 분석 결과는 테이블, 그래프 등의 다양한 형태로 제공되며, 분석 결과에 대해서는 각각의 분석 모형에 대한 개요 및 기준치 등을 제시함으로써 시스템에 대한 신뢰성을 높일 수 있다.

• Science of Emotion and Sensibility
• /
• 제3권2호
• /
• pp.85-101
• /
• 2000

감성은 의사결정에 많은 영향을 미침에도 불구하고, 시계열예측에 있어서의 연구는 매우 적은 편이다. 본 연구는 감성이 시계열 예측에 미치는 영향을 시계열정보의 형태 (그래프, 계정성)와 더불어 살펴보았다. 감성은 피험자로 하여금 인터넷시험을 보게 하고 즉시 그 결과를 아려줌으로 유발하였다. 시험결과가 좋은 피험자에게는 상금을 주어서 그 효과를 극대화하도록 하였다. 본 연구는 팩토리얼로 설계되었으며, 86명의 학생이 인터넷에서 운용되는 실험프로그램을 직접 사용하였다. 그 결과 감성은 그 자체로는 효과가 없었지만, 정보가 주어진 형태와 관련되어 그 효과가 타나났다는 점이 매우 흥미롭다. 특히 좋은 감성이 유발된 경우, 계절성이 테이블형태로 (그래프에서 잘 표현될 수 있다는 점에도 불구하고) 더욱 정확하게 처리하는 경향이 있었다. 또한 피험자의 뇌파를 분석한 결과 전두엽 베타파가 정확성에 많은 기여를 하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
• /
• pp.68-73
• /
• 2006

센서 노드의 송수신 상태를 분석하여 노드의 생존성 향상과 효율적인 프로토콜 설계를 하려고 한다. 센서 노드의 분석을 위한 실험 환경은 다음과 같다. 센서 노드의 생존성-가용 배터리, 센서 노드의 출력-검색 가능 영역, 센서 노드의 통신 경로-라우팅 테이블 생성, 센서 노드의 대역폭-송신 데이터의 크기이다. RFID 태그와 리더를 통한 관리 시스템과 재해방지를 위한 다양한 센서를 통한 정보 수집 시스템과 의사결정 시스템에 적용 될 수 있다. 그리고 다양한 센서 데이터로부터 수신된 데이터의 자료수집, 센서분류, 수신율 조절 시스템을 위한 프로토콜 설계 자료로 활용 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
• /
• 한국농업기계학회 2002년도 동계 학술대회 논문집
• /
• pp.507-513
• /
• 2002

본 연구에서는 정밀농업 구현을 위해 필수 불가결의 요소인 데이터베이스 구축의 필요성에 착안하여 공간 및 속성 데이터 구축 알고리즘의 설계와 데이터베이스를 구성하는 테이블의 스키마 설계를 통해 공간 및 비공간 데이터를 구축하고 구축된 데이터베이스와의 통신을 통해 농작업 기계의 위치에 따른 토양 속성값을 추출해 내는 과정을 보임으로써 의사결정 지원시스템으로서의 기능을 시뮬레이션을 통해 제시하였다. 연구에 사용된 공간 및 비공간 데이터 구축에 있어서의 수작업은 작업자로 하여금 노동 소모적인 작업을 요구하므로 차후의 연구에 있어 보다 자동화되고 개선된 알고리즘의 개발이 요구된다. 또한 구축되어야 하는 경작지의 규모가 커지고 비공간 데이터의 양이 많아지게 되면 데이터베이스내의 검색 성능 향상에 대한 고찰 또한 병행되어야 할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• 제26권1호
• /
• pp.259-273
• /
• 2016

After realizing through the three large-scale data leakage incidents that intentional or accidental insider jobs are more serious than external intrusions, financial companies in Korea have been taking measures to prevent data leakage from occuring again. But, the IT system architecture reflecting the domestic financial environment is highly complicated and thereby difficult to grasp. It is obvious that despite administrative, physical, and technical controls, insider threats are likely to cause personal data leakage. In this paper, we present a process that based on metadata defines and manages personally identifiable attribute data, and that through inter-table integration identifies personal information broadly and controls access. This process is to decrease the likelihood of violating compliance outlined by the financial supervisory authority, and to reinforce internal controls. We derive and verify a decision-making model that reflects the proposed process.

• The KIPS Transactions:PartC
• /
• 제15C권6호
• /
• pp.493-506
• /
• 2008

In this paper we suggest dynamic access control model based on context satisfied with requirement of u-healthcare environment through researching the role based access control model. For the dynamic security domain management, we used a distributed object group framework and context information for dynamic access control used the constructed database. We defined decision rule by knowledge reduction in decision making table, and applied this rule in our model as a rough set theory. We showed the executed results of context based dynamic security service through u-healthcare application which is based on distributed object group framework. As a result, our dynamic access control model provides an appropriate security service according to security domain, more flexible access control in u-healthcare environment.

• Journal of Information Technology and Architecture
• /
• 제10권3호
• /
• pp.347-359
• /
• 2013

The quality control of data is important element in data usage activations and decision makings. This paper is on how to extract the major critical data by each institution or organization selves. It proposes a social network analysis as a way to extract a table of high influence degree from a dynamic meta-data. The proposed CTQ data extraction method using SNA proved the fact that it is possible to extract highly accurate CTQ data by scientific measures of three-dimensional approach to real business situations without professional technicians. It is a new way that will change the goings on CTQ data management in IT sector and will improve the quality management level of an organization when applied to the real world.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• 제12권10호
• /
• pp.1386-1396
• /
• 2009

Most decision support functions of spatial data warehouse rely on the OLAP operations upon a spatial cube. Meanwhile, higher performance is always guaranteed by indexing the cube, which stores huge amount of pre-aggregated information. Hierarchical Dwarf was proposed as a solution, which can be taken as an extension of the Dwarf, a compressed index for cube structures. However, it does not consider the spatial dimension and even aggregates incorrectly if there are redundant values at the lower levels. OLAP-favored Searching was proposed as a spatial hierarchy based OLAP operation, which employs the advantages of R-tree. Although it supports aggregating functions well against specified areas, it ignores the operations on the spatial dimensions. In this paper, an indexing approach, which aims at utilizing the concept hierarchy of the spatial cube for decision support, is proposed. The index consists of concept hierarchy trees of all dimensions, which are linked according to the tuples stored in the fact table. It saves storage cost by preventing identical trees from being created redundantly. Also, it reduces the OLAP operation cost by integrating the spatial and aspatial dimensions in the virtual concept hierarchy.

• The Journal of Society for e-Business Studies
• /
• 제26권3호
• /
• pp.97-117
• /
• 2021

Predicting term deposit subscriptions is one of representative financial marketing in banks, and banks can build a prediction model using various customer information. In order to improve the classification accuracy for term deposit subscriptions, many studies have been conducted based on machine learning techniques. However, even if these models can achieve satisfactory performance, utilizing them is not an easy task in the industry when their decision-making process is not adequately explained. To address this issue, this paper proposes an explainable scheme for term deposit subscription forecasting. For this, we first construct several classification models using decision tree-based ensemble learning methods, which yield excellent performance in tabular data, such as random forest, gradient boosting machine (GBM), extreme gradient boosting (XGB), and light gradient boosting machine (LightGBM). We then analyze their classification performance in depth through 10-fold cross-validation. After that, we provide the rationale for interpreting the influence of customer information and the decision-making process by applying Shapley additive explanation (SHAP), an explainable artificial intelligence technique, to the best classification model. To verify the practicality and validity of our scheme, experiments were conducted with the bank marketing dataset provided by Kaggle; we applied the SHAP to the GBM and LightGBM models, respectively, according to different dataset configurations and then performed their analysis and visualization for explainable term deposit subscriptions.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• 제10권1호
• /
• pp.7-14
• /
• 2005

An OLAP(On-Line Analytical Processing) system is the decision support tool with which a user can analyze the information interactively in the various aspects. However, the traditional existing construction of an OLAP system has the inefficiency Problem of increasing the processing time and cost caused by the use of complex MDX(Multidimensional Expressions) queries. In an attempt to solve this problem, a new concept of data structuring technique, where a unit column whose elements are all 1 is added to the fact table, was suggested. With the data structuring technique, we can reduce the processing time and cost in OLAP systems.