This study developed a method for selection of available human resources for incomingjob allocation that considers factors affecting resource performance in the business process management (BPM) environment. For many years, resource selection has been treated as a very important issue in scheduling due to its direct influence on the speed and quality of task accomplishment. Even though traditional resource selection can work well in many situations, it might not be the best choice when dealing with human resources. Humanresource performance is easily affected by several factors such as workload, queue, working hours, inter-arrival time, and others. The resource-selection rule developed in the present study considers factors that affect human resource performance. We used a Bayesian Network (BN) to incorporate those factors into a single model, which we have called the Bayesian Selection Rule (BSR). Our simulation results show that the BSR can reduce waiting time, completion time and cycle time.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.3
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pp.169-177
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2008
Grid resources are composed of various communication networks and operation systems. When a grid system searches and selects grid resources, which meet requirements of a grid user, existing grid resource selection systems are limited due to their storage methods for resource information. In order to select grid resources suitable for requirements of a grid user and characteristics of data, this paper constructs an ontology for grid resources and proposes an ontology-based grid resource selection system. This system provides an inference engine based on rules defined by SWRL to create a resource list. Experimental results comparing the proposed system with existing grid resource selection systems, such as the Condor-G and the Nimrod-G, verify the effectiveness of the ontology-based grid resource selection system with improved job throughput and resource utilization and reduced job loss and job processing time.
Jaehak Yu;Bongsu Kang;Hansung Lee;Jun-Sang Park;Myung-Sup Kim;Daihee Park
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.1563-1566
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2008
본 논문에서는 데이터의 전처리과정으로 SNMP MIB 데이터에 대한 속성 부분집합의 선택 방법(attribute subset selection)을 사용하여 특징선택 및 축소(feature selection & reduction)를 실시하였다. 또한 데이터 마이닝의 대표적인 해석학적 분석 모델인 연관관계규칙기법(association rule mining)을 이용하여 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 SNMP MIB 데이터에 내재되어 있는 특징들을 규칙의 형태로 추출하여 분석하는 의미론적 심층해석을 실시하였다. 공격유형에 대한 패턴 규칙의 추출 및 분석은 공격이 발생한 프로토콜에 대해서만 서비스를 제한하고 관리할 수 있는 정책적 근거를 제공함으로써 보다 안정적인 네트워크 환경과 원활한 자원관리를 지원할 수 있다. 본 논문에서 제시한 트래픽 폭주 공격 및 공격유형별 데이터로부터의 자동적 특징의 규칙 추출 및 의미론적 해석방법은 침입탐지 시스템을 위한 새로운 방법론에 모멘텀을 제시할 수 있다는 긍정적인 가능성과 함께 침입탐지 및 대응시스템의 정책 수립을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
기업활동의 범세계화(汎世界化), WTO 출범 등으로 세계경제(世界經濟)의 통합(統合)과 무국경화(無國境化)가 진행되고 있다. 이에 따라 자본 고급인력 등 국제이동성(國際移動性)이 높은 자원들이 유동화(流動化)할 것이고, 그 결과 토지, 사회간접자본, 미숙련 노동력, '경기규칙', 사회 전반적인 과학기술수준, 문화 등 국제이동성(國際移動性)이 낮은 광의(廣義)의 생산요소(生産要素)들이 한 나라의 경제적 특성을 결정하고 경제 기반을 이룰 것이다. 무국경시대(無國境時代)에는 자원배분뿐 아니라 자원유치(資源幽致)가 한 나라의 경제성과에 큰 영향을 미칠 것이며, 따라서 자원유치가 경제운영의 중요한 과제로 등장할 것으로 예상된다. 자원의 국제적(國際的) 유동화(流動化)는 국제이동성(國際移動性)이 높은 생산요소들이 국제이동성이 낮은 생산요소들을 찾아 경제활동의 근거지를 선택하는 것이므로, 무국경시대(無國境時代)에는 저이동성(低移動性) 생산요소(生産要素)들의 양적(量的) 확충(擴充)및 질적(質的) 수준(水準) 제고(提高)를 통한 자원유치(資源誘致)의 가능성이 커지며, 따라서 일부 첨단기술산업의 육성보다는 전반적인 과학기술(科學技術) 수준(水準) 제고(提高)가, 소수의 고급인력 확보보다는 다수(多數) 미숙련(未熟練) 인력(人力)의 질적(質的) 수준(水準) 제고(提高)가 경제성과를 높이는 데 상대적으로 더 중요해진다. 또한 경제적(經濟的) 무국경화(無國境化)는 국적에 관한 속인주의(屬人主義)의 퇴조와 속지주의(屬地主義)의 보편화, 한 나라 국경 안에 상이한 특성을 가진 지방경제(地方經濟)들의 부상, 국내 산업들 사이의 산업연관관계(産業聯關關係) 약화(弱化) 등의 변화를 수반할 것으로 예상된다. 이같은 변화로 개방주의(開放主義) 및 무차별주의(無差別主義)의 확대(擴大)가 불가피하게 되고 특정 산업에 대한 정부지원 및 보호의 근거가 약화되는 반면, 자원배분의 참고단위로서 개별(個別) 경제주체(經濟主體)들의 중요성이 높아지며 그만큼 시장경쟁을 지배하는 '경기규칙(鏡技規則)'의 올바른 정립이 중요해진다. 그러므로 정부는 자원배분에 대한 개업을 축소하고, 저이동성(低移動性) 생산요소(生産要素)들의 양적 질적 수준 제고, 특히 '경기규칙(競技規則)'의 공정성(公正性) 및 투명성(透明性)을 높여야 한다. 즉 정부가 폐쇄성 높은 경제의 지배인으로부터 개방(開放)된 시장경제(市場經濟)의 후견인으로 바뀌어야 한다. 이것이, 시장질서(市場秩序)가 우리를 먹여 살리는 손이라는 인식이나 국제분업(國際分業)이 살 길이라는 확신이 부족한 우리 사회에 무국경시대(無國境時代)가 던지는 어려운 도전(挑戰)이다.
Korean grammar checkers typically detect context-dependent errors by employing heuristic rules that are manually formulated by a language expert. These rules are appended each time a new error pattern is detected. However, such grammar checkers are not consistent. In order to resolve this shortcoming, we propose new method for generalizing error decision rules to detect the above errors. For this purpose, we use an existing thesaurus KorLex, which is the Korean version of Princeton WordNet. KorLex has hierarchical word senses for nouns, but does not contain any information about the relationships between cases in a sentence. Through the Tree Cut Model and the MDL(minimum description length) model based on information theory, we extract noun classes from KorLex and generalize error decision rules from these noun classes. In order to verify the accuracy of the new method in an experiment, we extracted nouns used as an object of the four predicates usually confused from a large corpus, and subsequently extracted noun classes from these nouns. We found that the number of error decision rules generalized from these noun classes has decreased to about 64.8%. In conclusion, the precision of our grammar checker exceeds that of conventional ones by 6.2%.
재난방재시스템은 재난에 대하여 예방, 대비, 대응, 복구 단계별 활동을 지원하기 위한 정보시스템이다. 재난방재시스템은 여러 형태의 재난에 대하여 여러 수준의 다양한 정보자원을 이용해야 하고 여러 임무를 맡고 있는 다양한 인적자원과 다양한 물적 자원을 활용하여 준비하고 빠르게 대응해야 한다. 기존의 재난방재시스템은 통합적인 상황분석이 부족하고, 지역재난상황에 따라 표준행동에 의한 자동적 실시간 임무부여와 실시간 보고의 처리, 재난관리자의 경험적 지식을 활용될 수 있는 정보시스템화는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 주로 국방, 경찰, 보안 분야에 적용되어온 정보융합(Information fusion)기술과 비즈니스 룰(BRMS)의 규칙기반 지능형 기술을 활용하여 여러 수준의 다양한 정보를 종합 분석하여 통합적인 상황정보를 제공하고, 표준행동 요령과 지역 재난관리자의 지식을 활용하여 인적자원과 물적 자원에 대한 대응계획을 제시하여 대응조치를 선택할 수 있도록 하며, 현장 상황에 따른 실시간 임무 부여와 상황 보고를 처리할 수 있는 정보융합기반 지능형 재난방재 프레임워크를 제안한다. 본 연구의 프레임워크는 지역단위 재난방재에 적용을 고려하고 있으며 오픈소스 소프트웨어를 같이 활용하는 프로토타입 구현을 계획하고 있다.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2015.11a
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pp.205-208
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2015
재난정보시스템은 재난에 대하여 예방, 대비, 대응, 복구 단계별 활동을 지원하기 위한 정보시스템이다. 재난정보시스템은 여러 형태의 재난에 대하여 여러 수준의 다양한 정보자원을 이용해야 하고 여러 임무를 맡고 있는 다양한 인적자원과 다양한 물적 자원을 활용하여 준비하고 빠르게 대응해야 한다. 재난은 지역별로 대응하게 되는데 기존의 시스템은 해당 지역에 대한 정보만을 파악할 수 밖에 없으며, 통합적인 상황 분석이 부족하고, 지역재난상황에 따라 표준행동에 의한 자동적 실시간 임무부여와 실시간 보고의 처리, 재난관리자의 경험적 지식을 활용될 수 있는 정보시스템화는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 지역단위 홍수대응을 위하여 지역별 재난정보시스템이 P2P 분산연결체제로 재난과 유관한 다른 지역의 재난정보를 공유할 수 있고, 국방, 경찰, 보안 분야에 적용되어온 정보융합(Information fusion)기술과 비즈니스 룰(BRMS)의 규칙기반 지능형 기술을 활용하여 여러 수준의 다양한 정보를 종합 분석하여 통합적인 상황정보를 제공하고, 표준행동(SOP) 요령과 지역 재난관리자의 지식을 활용하여 인적 자원과 물적 자원에 대한 대응계획을 제시하여 대응조치를 선택할 수 있도록 하며, 현장 상황에 따른 실시간 임무 부여와 상황 보고를 처리할 수 있는 지능형 지역 홍수대응 재난정보시스템 프레임워크를 제안한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.4
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pp.451-456
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2004
Signature based intrusion detection system (IDS), having stored rules for detecting intrusions at the library, judges whether new inputs are intrusion or not by matching them with the new inputs. However their policy has two restrictions generally. First, when they couldn't make rules against new intrusions, false negative (FN) errors may are taken place. Second, when they made a lot of rules for maintaining diversification, the amount of resources grows larger proportional to their amount. In this paper, we propose the learning algorithm which can evolve the competent of anomaly detectors having the ability to detect anomalous attacks by genetic algorithm. The anomaly detectors are the population be composed of by following the negative selection procedure of the biological immune system. To show the effectiveness of proposed system, we apply the learning algorithm to the artificial network environment, which is a computer security system.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.1
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pp.75-81
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2004
Signature based intrusion detection system (IDS), having stored rules for detecting intrusions at the library, judges whether new inputs are intrusion or not by matching them with the new inputs. However their policy has two restrictions generally. First, when they couldn`t make rules against new intrusions, false negative (FN) errors may are taken place. Second, when they made a lot of rules for maintaining diversification, the amount of resources grows larger proportional to their amount. In this paper, we propose the learning algorithm which can evolve the competent of anomaly detectors having the ability to detect anomalous attacks by genetic algorithm. The anomaly detectors are the population be composed of by following the negative selection procedure of the biological immune system. To show the effectiveness of proposed system, we apply the learning algorithm to the artificial network environment, which is a computer security system.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.2
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pp.141-147
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2012
The purpose of the study is the acquisitions of knowledge related in job searching from local companies and job seekers using data mining techniques. At the first step, for the study, we had selected the local companies their headquarters are located in Jeonbuk province. Then we had picked the graduating students out from the high schools, colleges, and universities in the same area as the job seekers. After the targeting of the sample, we had surveyed 560 local companies and 14 schools for the collecting of the preliminary data. As the result of the survey, we could collect 173 responses from the companies and 551 responses from the job seekers. At the second step using data mining, we had adapted the C5.0 algorithm to extract the inference rules. Then we had used the Visual Basic (VB) programming language to visualize the rules at the third step. At the fourth step, we transformed the inference rules into DB tables. At the final step, we had executed the rule inferences to support the development of the long-term human resources development (HRD) strategies. As the result of the study, we could suggest the helpful information to the HRD directors and job seekers in designing their strategies in managing their jobs and career development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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